职业健康安全管理体系常见理解误区及应对方法

由于受传统安全管理思想的影响，许多企业在理解和运用职业健康安全管理方法时，常常存在着一些理解误区，影响体系运行的绩效。本文在分析、总结这些误区的基础上，提出了理解职业安全健康管理体系的正确思路和方法，以使职业安全健康管理体系能更好地为企业的安全生产服务。     

生产安全事故风险分级与分级监察研究

针对我国安全生产形势严峻现状，为进一步提高安全生产监察效率和质量，强化行政执法力度，提出了在我国建立生产安全事故风险分级与分级监察系统，其方法是首先确定行业相对风险度，再计算企业职业伤害风险系数，据此对企业风险进行分级，根据监察力量和监察计划对不同风险级别的企业进行分级监察，为实行集约型安全生产监察工作提供参考。     

信息融合技术在智能交通安全系统中的应用

智能交通系统已经成为解决交通问题有效的手段，我国正在大力推广智能交通系统。智能交通安全系统是智能交通系统中不可或缺的一部分，它保证了智能交通系统能够准确的进行决策。信息融合技术是新兴的技术，在数据处理和分析中对系统有很大的帮助。介绍了信息融合的理论基础，基本功能，基本技术；以及智能交通系统信息融合模型；着重讨论了信息融合定位系统——卫星定位-航位推算系统（Global Positioning System—Dead Reckoning）（GPS—DR）在智能交通安全系统中的应用。     

我国民爆行业安全管理存在的主要问题及其对策

今年以来，民爆企业重、特大事故多发，安全生产日趋严峻。随着我国国民经济的快速发展，民爆行业安全问题已日益成为社会关注的热点，也成为安全监管的重点。本文从政府行业监管职责、企业主体责任两个层面存在的突出问题的剖析入手，为进一步强化民爆行业安全监督管理工作，在实施产业技术政策，落实政府监管责任，推进企业技术进步，加强企业基础管理，完善法律法规标准，深化安全专项整治，强化安全许可工作等方面提出了对策建议。     

高密度电法在地质灾害调查和安全评价中应用研究

本文介绍了高密度电法工作原理、设备和使用方法，并应用高密度电法对某矿区地下不明采空区进行了成功的探测，探测结果为采空区危害的定性和定量评价提供了准确的基础数据．该方法在地质灾害调查和评估等领域有广阔的应用前景。     

凝析油储罐运行中的安全问题及改进

据国际国内关于油品储罐的事故统计和分析，拱顶储油罐的事故率最高，可见该类型储罐风险大，由于影响储罐安全运行的因素很多，任何一个环节出问题，都可能引发重大事故。本文就凝析油罐运行6年来，从储罐腐蚀、浮盘质量及安全环保方面所发现和整改的实际情况，在设计和施工中遗留的问题进行深入分析，提出改进措施，为类似的储罐设计施工及管理提供参考。     

地震条件下尾矿坝稳定性分析

坝体稳定性不足引起的溃坝事件是尾矿库常见的一种病患。本文以某尾矿库为工程背景，运用拟静力法分析了尾矿坝在地震条件下的稳定性，运用理正岩土软件对其结果进行必要的校核，得出影响运用该方法计算尾矿坝地震稳定性精确性的重要因素——超空隙水压力变化值，该变化值主要由坝体材料渗透性决定，在此基础上提出了相应的安全对策。     

基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型

为提高船舶动力装置安全综合评价水平，依据人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略，将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法，并以实例论证了此方法的可行性。     

空中交通管制中人的可靠性模糊综合评价研究

人是空中交通管制系统中最灵活、最具适应性和最有价值的因素 ,而其行为也是最易受到不利影响的。由于空中交通管制中产生的人为失误 ,往往会导致航空器空中危险接近 ,严重的后果甚至会酿成空难。笔者从人 -机 -环境系统工程的观点出发 ,提出了空中交通管制中人的可靠性评价的指标体系结构模型。从人自身因素、软件、硬件、环境等方面指出了影响空中交通管制中人的可靠性的心理、空中环境等 17个子因素。运用模糊数学的方法 ,建立空中交通管制中人的可靠性定量评价模型 ,并用实例进行了验证。研究表明 ,该方法应用于空中交通管制中人的可靠性评价是一种新的尝试 ,其评价结果可为各级领导机构提供航空安全管理的决策依据。     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。