炼化企业防恐脆弱性评估指标体系构建及评估方法探讨

脆弱性评估是企业防恐风险评估的关键环节。结合炼化企业装置设施特征,建立了以易损性、敏感性、承灾能力以及应急能力等4项一级指标、17项二级指标的防恐脆弱性评估指标体系,采用模糊层次分析法进行了防恐脆弱性半定量化评估,并根据评估结果提出了某炼化企业关键资产的安保策略改进方向。     

咖啡因在河流沉积物中吸附的影响因素及模拟研究

咖啡因是一种在环境中广泛存在的药物,其在水系环境的迁移和分布主要受到吸附行为的影响.在实验室条件下,近似模拟自然河流水/泥界面,应用中心复合实验设计,考察了温度、pH、有机质含量和转速等对咖啡因吸附的影响;利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和神经网络的咖啡因吸附模型,通过对比拟合和验证结果得到适用于自然河流的咖啡因吸附模型.实验结果表明,咖啡因在沉积物中的吸附呈现先快速后缓慢的过程,30 h内吸附比例超过90%;咖啡因的吸附是放热反应,低温有利于咖啡因的吸附;而转速增大能促进咖啡因的吸附反应;pH和有机质含量的影响较小.模型模拟结果表明,两种模型均能较好地拟合吸附实验结果,但神经网络模型的拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了自然河流沉积物中咖啡因的吸附行为.     

新排放标准下燃煤电厂除尘工艺模糊综合评判

用模糊综合评判法对能满足新排放标准的几种较成熟的除尘工艺进行评价,选择环保、技术、经济3类指标构成除尘二级模糊评判的因素集。基于MATLAB软件,选用"add-product"算子进行计算。评价结果认为,新排放标准下新建燃煤电厂选择除尘工艺时,优先考虑高频电源电除尘器。     

基于AHP和比较可能度关系的列控车载系统安全可靠性分析

列控车载系统是保证行车安全的重要系统,其对安全可靠性的要求极高。从人、机和环境3个方面,针对列控车载系统的特点,在分析列控车载系统各安全影响因素的基础上,利用层次分析法建立各影响因素间的关联关系,并充分考虑指标环境的不确定性和决策者思维的模糊性,构建三角模糊数互补判断矩阵。其次,运用三角模糊数比较可能度关系理论,集结所有指标比较的可能度,构建可能度关系比较矩阵。利用三角模糊数矩阵转换关系将可能度关系比较矩阵转换为模糊一致性判断矩阵,在此基础上求解各指标的各层单排序及总排序向量。最后,结合具体算例指出列控车载系统安全可靠性的关键影响因素,以及实际运行当中可能存在的问题并提出决策优化建议。     

基于BP神经网络的二元混合液体自燃温度预测

为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892 K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530 K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。     

基于应变和PSO-BP神经网络的连续梁桥损伤识别方法

以连续梁桥为研究对象,建立了基于应变的损伤识别方法。提出将伪比能变化率作为损伤识别指标,并针对BP神经网络易陷入局部极小的缺点,用改进粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的权值和阈值参数,建立PSO-BP网络预测模型。通过建立一座三跨连续梁桥有限元模型,以桥梁易损区域作为损伤识别对象进行数值模拟。结果表明,以伪比能变化率作为损伤识别指标,可以很好地实现对桥梁单位置和多位置损伤的定位及损伤程度识别,损伤程度识别的最大相对误差为3.14%,且网络内插能力优于外延能力。与传统BP神经网络比较,PSO-BP神经网络拥有更为精准的预测能力。     

基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估

为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主成分作为RBF神经网络的输入变量;选择具有代表性的样本数据训练RBF神经网络,并用检验样本测试训练效果;最后,输入待测样本数据得出火灾风险评估结果。通过实例对比分析,验证了该评估模型在地铁车站火灾风险评估中的可行性与准确性,对类似项目火灾风险评估具有一定参考意义。     

基于熵权-模糊综合评判的 输油管道风险分析

将模糊综合评价方法应用到输油管道事故风险安全评价研究中,结合输油管道的实际情况,建立了输油管道的风险综合评价指标体系,通过对比熵权-层次分析法和熵权-优序图的评价结果,得出优序图与熵权法集成的模糊综合评价方法更具有优势,其评价过程方便快捷且评价结果准确可信。     

一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法

针对通用模糊聚类算法进行彩色图像分割存在对初值敏感,迭代过程耗时等问题,在HSI空间结合火焰图像分布特征,采用平均值法进行初值优选,构造抑制算子和抑制因数对火焰无关区域S和I分量进行有效抑制,采用直方图聚类后进行数据融合等方式,最终实现彩色火灾图像分割。实验表明,该算法提高了彩色火灾图像分割的准确性和收敛速度。     

飞机飞行振动预计技术研究

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数和攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明,该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。