某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

NH3-N在大连湾的水环境行为模拟研究

应用三维水质模型对大连湾中的主要污染物NH3-N的行为进行了模拟,对NH3-N浓度的时空变化规律以及其影响因素进行了研究,选择主要的模型参数进行了灵敏度分析。由空间分布的模拟结果可知,在大连湾,NH3-N浓度主要集中在排污口附近区域,灵敏度分析显示,在排污口区水体的扩散能力对NH3-N浓度的影响较大。由季节变化模拟结果可知,在湾顶部的排污口区NH3-N浓度显示明显的季节变化趋势。在湾中部和朝海边界的湾口区NH3-N浓度较低,变化平缓。模拟结果可以为大连湾的污染控制、水质规划和管理提供科学依据。     

藻类在大连湾的水环境行为数值模拟研究

应用三维水质模型对大连湾水体中的藻类碳浓度的时空变化规律以及其影响因素进行了研究,选择主要的模型参数进行了灵敏度分析。由空间分布的模拟结果可知,在大连湾,藻类主要集中在排污口附近区域。由季节变化模拟结果可知,在湾顶部的排污口区藻类生产显示明显的季节变化趋势,在夏季,主要受到磷酸盐浓度的限制。灵敏度分析显示,在排污口区水体的扩散能力对藻类生产的影响较大,在湾中部和湾口区主要受到磷酸盐负荷的影响。模拟结果可以为大连湾的污染控制、水质规划和管理提供科学依据。     

Application of dynamic risk analysis in offshore drilling processes

Process safety is the common global language used to communicate the strategies of hazard identification, risk assessment and safety management. Process safety is identified as an integral part of process development and focuses on preventing and mitigating major process accidents such as fires, explosions, and toxic releases in process industries. Accident probability estimation is the most vital step to all quantitative risk assessment methods. Drilling process for oil is a hazardous operation and hence safety is one of the major concerns and is often measured in terms of risk. Dynamic risk assessment method is meant to reassess risk in terms of updating initial failure probabilities of events and safety barriers, as new information are made available during a specific operation. In this study, a Bayesian network model is developed to represent a well kick scenario. The concept of dynamic environment is incorporated by feeding the real-time failure probability values (observed at different time intervals) of safety barriers to the Bayesian network in order to obtain the corresponding time-dependent variations in kick consequences. This study reveals the importance of real-time monitoring of safety barrier performances and quantitatively shows the effect of deterioration of barrier performance on kick consequence probabilities. The Macondo blowout incident is used to demonstrate how early warnings in barrier probability variations could have been observed and adequately managed to prevent escalation to severe consequences.     

基于文本挖掘的煤矿安全隐患管理研究

为探寻安全隐患的内在特征,加深安全管理人员对安全隐患的理解,提升安全管理效率。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源,利用Word2Vec模型构建安全隐患词向量模型,从模型中获取各类安全隐患主要相关词,利用桑基图解释安全隐患在不同隐患地点、生产作业单位的特征分布,并进一步揭示相关安全隐患的细节特征。结果表明:词向量模型能有效发掘安全隐患特征,桑基图能突出呈现安全隐患的关键信息流动。上述措施有助于管理人员深刻理解安全隐患数据中蕴含的潜在规律,为煤矿安全隐患排查治理工作提供依据,指导安全管理实践。     

通风机站风流间相互影响阻力特性研究*

为研究双风机并联机站进口、出口风流相互影响的机站局部阻力特性,构建机站通风局部阻力计算的数学模型,同时运用相似原理建立双风机并联通风机站实验模型,并佐以数值模拟对比验证,分析计算不同风机间距的无量纲数A、不同扩散器结构参数条件下的综合影响系数Kc。结果表明:A与Kc具有二次函数关系,且存在较优的A,使得Kc值最小;Kc值随着L/Df增加而线性减小。研究结果有利于Kc的选取,为高效率通风机站结构设计提供技术及数据支撑。     

基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法

针对研究管制人因可靠性时存在的模糊性和片面性问题,采用认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的扩展预测法,计算10项管制通用任务的人误概率;在此基础上,以管制行为形成因子作为根节点构建贝叶斯网络,建立其与情景控制模式的不确定关系模型,对管制员在多任务中的人误概率进行预测。研究结果表明:在由相同评判者给出行为形成因子影响效应的前提下,由CREAM扩展预测法和构建贝叶斯网络的方法预测得到的多数任务的人误概率差异较大,从方法的客观性、合理性和适用性角度分析,贝叶斯网络在研究该问题时更具优势。     

基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析,探寻复工企业疫情防控的风险路径,基于社会技术系统理论,建立宏观工效学模型,通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献,从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发,识别出16个复工企业疫情失控致因因素;运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络,对各因素节点中心度进行计算,分析各节点在网络中的位置及影响程度;采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习,找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中,存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位,政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺,政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理,从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。     

A Bayesian network-based approach for the assessment and management of ageing in major hazard establishments

Currently, there is an increasing attention towards ageing of industrial equipment, as the phenomenon has been recognised as a cause of severe accidents, recorded in the last years in many process establishments. Recent studies described ageing through a number of key-factors affecting the phenomenon by accelerating or slowing it down. The Italian Competent Authority for the prevention of chemical accidents (Seveso III Directive) adopted a short-cut method, accounting for the assessment of these factors, to evaluate the adequateness of ageing management during inspections at Seveso sites. In this paper, a Bayesian Network was developed, by using the data gathered during the first application of the short-cut method, with the aim to verify the robustness of the approach for ageing assessment and the validity of the a priori assumptions used in assessing the key-factors. The structure of the Bayesian network was established by using experts’ knowledge, whereas the Counting Learning algorithm was adopted to execute the parameter learning by means of the software Netica. The results showed that this network could effectively explore the complex logical and uncertain relationships amongst factors affecting equipment ageing. Results of the present study were exploited to improve the short-cut method.     

畜禽环境中抗生素的去除及其风险评估

抗生素作为饲料添加剂广泛应用于畜禽养殖业,造成养殖环境抗生素大量蓄积,尤其是在畜禽粪便中,长期的积累不仅污染养殖场内土壤环境,残留的抗生素还会随畜禽粪便进入周边水体及农田环境,威胁农作物及人体健康。目前,国内相关研究主要集中在抗生素的降解工艺及降解规律方面,而对其去除效率的影响因素及风险评价研究相对较少。笔者综述了国内外抗生素的降解转化及去除方式等的研究进展,并概述了抗生素在畜禽环境中的生态风险评估的研究现状,为抗生素的高效去除、风险预估及畜禽粪便资源化安全利用提供理论基础和技术支撑。