新型云计算NVR集群技术在视频监控系统中的应用

一、引言 在视频监控产品经历了模拟时代、数字时代、网络时代的发展,现在已经逐步进入了高清和智能时代。而高清产品的出现也大大提升了系统产品的应用价值,为视频监控带来更广阔的发展空间。     

渗透管法芥子气气体发生方法研究

本文研究了芥子气气体发生的一种方法——渗透管法。在自制芥子气渗透管的基础上,研究了渗透管法发生的可行性、稳定性以及温度对膜渗透速率的影响。     

改进方式方法 推进“生命”工程——吉林机械制造分公司积极探索创新安全培训工作

中石油东北炼化工程有限公司吉林机械制造分公司是国家二级安全生产标准化企业。近年来,该公司把安全环保培训工作列入重要议事日程,坚持"安全第一、预防为主、综合治理"方针和"环保优先、质量至上、     

《安全管理学》教学调查及改进的思考

正1《安全管理学》简介《安全管理学》是安全科学的一个重要分支,是安全科学技术体系中重要和实用的二级学科,也是安全工程专业的一门专业基础必修课。它是一门新兴的、学科渗透性和综合性很强的交叉学科,是应用安全管理科学的基本理论、原理和现代安全管理方法     

中国劳动学会劳动标准专业委员会换届暨劳动标准理论研讨会在北京召开

10月19日．中国劳动学会劳动标准专业委员会换届暨劳动标准理论研讨会在北京召开。人力资源社会保障部副部长邱小平同志出席会议并讲话。中国劳动学会会长华福周同志出席会议并致辞。     

危险化学品生产企业危险源辨识方法研究

随着经济社会的发展和化工行业投资规模快速增长,社会对危化品的关注日益增长,这就加大了企业安全生产压力。危化品生产企业往往存在着诸多危险源,其中化学性危害因素是在危险源辨识过程中需考虑的重点要素。为了正确辨识危险化学品企业的危险源,保障安全运营,本文梳理了危险源的几种分类,包括物理性危害因素、化学性危害因素、生物性危害因素、心理生理性危害因素、行为性危害因素等,并在此基础上重点研究了工作危害分析、安全检查表、危险与可操作性分析等危险源辨识方法。最后以两个危化公司为样本,介绍了危险源辨识方法的具体内容和操作流程,为企业选用正确方法,科学辨识危险源,顺利排查隐患提供依据。     

高含硫气田试气与地面工程建设交叉作业安全管理方法初探

普光气田作为高含硫气田在国内大规模开发,尚属首例,在气田开发过程中没有可借鉴的经验.高含硫气井试气作业中易发生井喷、硫化氢泄漏等事故.普光气田地面工程建设施工难度大、地形复杂,按照工程进度要求,试气作业和地面集输工程施工两项作业交叉时必须实现“安全作业、安全施工”,这是普光气田开发的基本目标.通过制订安全管理制度、明确责任主体、服从业主统一管理等有效的安全管理方法,保证了目标的实现,获得安全管理经验,对今后高含硫气田大规模开发具有指导意义.     

基于证据理论的煤矿瓦斯涌出组合预测

为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。     

基于熵权物元可拓模型的隧道瓦斯等级评价

为准确预测穿越煤层的隧道瓦斯等级,以有助于降低隧道施工过程中瓦斯事故的风险。通过分析国内外大量瓦斯隧道工程案例,选取地层岩性、地质构造、煤层厚度、隧道埋深、水文地质条件等5个分级指标作为隧道瓦斯等级评价指标,将熵权法引入可拓学理论中,建立熵权物元可拓模型,并应用该模型对10条穿越煤层的隧道进行瓦斯等级评价。结果表明:应用该模型得到的隧道瓦斯等级与其实际等级完全吻合,准确率达到100%。     

基于尺寸效应的采空区危险度RS-TOPSIS法辨识

为准确预测地下采空区危险性,选用采空区结构的跨度、暴露面积、高度、埋深、矿柱尺寸布置等5个采空区危险度结构尺寸影响因素作为评价指标,建立采空区危险度粗糙集-逼近理想解排序法(RS-TOPSIS)综合评价体系。基于粗糙集理论(RS)中的粗糙依赖度,通过计算评价指标与评价等级间的粗糙依赖度得到指标权重。以40个采空区探测系统(CMS)实测采空区作为评价对象,根据单指标分类区间下限构造5个不同等级的典型采空区,结合逼近理想解的排序法(TOPSIS),实现采空区危险度5级贴近度的分类,并辨识实测采空区危险度。研究结果表明,用为采空区群矿山建立的采空区危险度基于结构尺寸效应的RS-TOPSIS法,能够实现危险度5级分类辨识,辨识结果与采空区危险度数值分析结果吻合度为92.5%。