外浮顶储罐泡沫灭火设施的选型

分析了外浮顶储罐火灾危险性及火灾类型,对目前泡沫灭火设施在外浮顶储罐中的应用及存在的问题进行阐述,建议外浮顶储罐的泡沫灭火设施采用边缘泡沫消防系统.     

浅谈油库安全巡检管理系统的发展

介绍了油库安全巡检管理系统发展的5个阶段,指出了未来的发展趋势,着重论述了目前广泛应用的智能巡检管理系统.     

重型柴油车车载排放实测与加载影响研究

采用车载排放测试仪,对2辆重型柴油卡车在空载和加载条件下进行实际道路车载排放测试.通过分析获得了油耗与排放速率的速度-加速度及其工况点的分布,发现高油耗与高排放工况点主要集中在高速加速区域,加载时油耗与排放高值随工况点分布更广;车辆在(30±2.5)km·h^-1等速及加速行驶时受加载影响最大,此时加载油耗与排放约是空载的1.6～3.2倍左右;由实测结果发现,卡车Ⅰ和卡车Ⅱ加载时油耗及CO、HC、NO_x排放因子分别是空载的1.6倍、3.5倍、1.1倍、1.5倍以及1.2倍、1.0倍、0.9倍和1.5倍,加载对油耗与NO_x排放影响最为明显,对HC影响最小,CO影响取决于车辆保养水平;卡车Ⅱ较卡车Ⅰ车型更大,发动机功率更高,相同荷载时受加载影响较小,说明重型车在发动机负荷可承受的范围内合理装载,有助于避免油耗与排放恶化,提高燃油经济性和排放水平.     

煤矿企业的安全文化建设探索与实践

煤矿的安全生产与企业安全文化有着内在的联系,两者相辅相成、相互联系。结合莒山煤矿对安全文化建设进行探索与实践,坚持以“三个代表”重要思想为指导,通过健全管理组织体系,完善各项规章制度,采取丰富多样的宣传手段,装备有效的安全设施以及强化安全基层基础管理等途径,倡导和树立安全发展理念,激发员工“关注安全、关爱生命”的本能意识,塑造正确的安全价值观,建成能充分保障员工安全与健康的安全文化体系。     

面向突发事件智能建筑管理系统的集成结构

为了实现面向突发事件的智能建筑管理系统(IBMS),提出了智能建筑突发事件的抽象模型、基本运算操作及优先权分配机制,并根据突发事件监控和管理的目标,提出了IBMS的"分布式虚拟应急中心"集成结构.     

高速公路汽车追尾预警系统的开发研究

对高速公路汽车追尾预警系统进行了总体设计,把系统划分为主控单元、雷达测距单元、信息采集单元、显示-声光报警单元4个子系统。在分析汽车动力学基础上,提出了系统安全距离模型,并对各子系统进行了软、硬件设计。通过模拟试验和实际装车实验,验证了系统所要求的各种性能,雷达测距准确,系统报警及时有效.     

基于微生物相互作用机理的完全耦合活性污泥模型研究

根据微生物生长机理,推导出微生物的耦合作用机理并在该机理的基础上改进了ASM3 Bio-P模型.假设活性污泥系统中有机物氧化过程、生物硝化过程、生物反硝化过程、生物除磷过程可同时存在,在ASM3 Bio-P模型上添加相关的开关函数,推导出完全耦合活性污泥模型(FCASM).基于计算机程序进行数值模拟,并将FCASM模拟结果与实测值以及ASM3 Bio-P模型模拟值进行对比.结果表明,完全耦合活性污泥模型对氨氮模拟的稳态出水值为1.90 g·m-3,ASM3 Bio-P模型模拟的氨氮稳态出水值为0 g·m-3,而实测的氨氮稳态出水值为1.50 g·m-3,完全耦合活性污泥模型的结果更接近真实值.     

中国生态环境保护管理体制改革思路与方向:国际社会的观察和建议

本文对2000年以来国际组织和研究机构针对中国生态环境保护管理体制改革的研究进行了梳理和分析,总结了这些研究中提出的现行生态环境保护管理体制存在的主要问题,以及对于中国生态环境保护管理体制改革思路和方向的政策建议。本文对已实现的建议进行了分析,提出了未来生态环境保护管理体制改革亟待解决的问题。     

基于SIL评估的LNG加气站安全仪表系统问题分析及改进建议*

为分析LNG加气站安全仪表系统的功能完备性与可靠性,以3座典型的三级LNG加气站为研究对象,全面开展安全仪表功能辨识、安全完整性等级（SIL）定级与验证,进而提出针对性的改进建议。结果表明:3座LNG加气站的安全仪表系统均存在功能不完备、设备组件缺少失效数据的问题;为满足风险控制要求,三级LNG加气站需设置15个安全仪表功能,其中1个应达到SIL2等级,14个应达到SIL1等级;LNG加气站的安全仪表系统应选用获得功能安全认证的设备组件,并在设计阶段开展SIL评估工作。研究结果可为今后LNG加气站安全仪表系统的设计与管理提供重要参考。     

Pipeline leakage detection and isolation: An integrated approach of statistical and wavelet feature extraction with multi-layer perceptron neural network (MLPNN)

Leakage diagnosis of hydrocarbon pipelines can prevent environmental and financial losses. This work proposes a novel method that not only detects the occurrence of a leakage fault, but also suggests its location and severity. The OLGA software is employed to provide the pipeline inlet pressure and outlet flow rates as the training data for the Fault Detection and Isolation (FDI) system. The FDI system is comprised of a Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN) classifier with various feature extraction methods including the statistical techniques, wavelet transform, and a fusion of both methods. Once different leakage scenarios are considered and the preprocessing methods are done, the proposed FDI system is applied to a 20-km pipeline in southern Iran (Goldkari-Binak pipeline) and a promising severity and location detectability (a correct classification rate of 92%) and a low False Alarm Rate (FAR) were achieved.