液化石油气罐区火灾爆炸危险性评价

液化石油气罐区属于重大危险源,一旦发生火灾爆炸事故,后果非常严重.评价其安全性,控制其危险,是重大事故预防的思想,也是国家安全生产法律、法规的强制要求.笔者根据安全工程学的相关原理,综合运用重大危险源评价法和灰色聚类法分别对罐区的固有危险性和现实危险性进行了评价,克服了重大危险性评价法未考虑环境因素这一缺陷,最后得出了其火灾爆炸危险性等级,为政府监管和企业对危险源的监控管理提供了可行的科学依据.     

回采工作面瓦斯涌出量预测的神经网络方法

回采工作面瓦斯涌出量受煤层瓦斯含量、工作面产量和采煤方法等各种因素的影响 ,笔者通过研究得出 :回采工作面瓦斯涌出量与煤层的赋存条件和开采条件之间是一种非线性关系 ,但目前还难以用精确的数学建模来求解。因此 ,提出了一种应用BP人工神经网络模型和算法 ,建立工作面瓦斯涌出量预测模型 ,从而预测不同开采条件下回采工作面瓦斯涌出量。实际应用表明 ,模型精度能满足要求。笔者还对隐含层神经元数目对步长影响作了讨论。     

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。     

基于灰色系统理论的煤与瓦斯突出预测

为了对煤与瓦斯突出事故进行有效的预防与控制 ,笔者应用灰色系统理论中的灰色聚类评估方法 ,对矿井的煤与瓦斯突出进行了预测。经实例证明 ,与常用的预测方法相比 ,灰色聚类预测方法具有能动态预测、预测准确等优点。该方法将影响突出的多个因素综合系统的来考虑 ,跳出了常规预测方法只依靠单一指标进行预测的圈子 ,提高了预测的准确性。研究结果表明 ,该方法能准确地反映矿井煤与瓦斯突出规律 ,是一种新的煤与瓦斯突出预测的方法     

O2-Fenton试剂处理对氨基苯磺酸废水的探讨

利用由O2和Fenton试剂组成的类Fenton系统处理对氨基苯磺酸废水,取得了很好的降解效果.当FeSO4(10g/L)投加量为1.2mL、H2O2(3%)投加量为3mL时,COD去除率可达到70%.     

极性基湿润剂与矿岩类粉尘颗粒的作用机理

根据矿岩类粉尘微颗粒的表面性质和极性基湿润剂的特性，应用分子热力学和表面物理化学理论探讨了湿润型抑尘剂与矿岩类粉尘之间的相互作用机理。矿岩类粉尘吸附水的本质是由于它们之间的相互吸引作用，是分子之间的短程相互作用力和长程作用力共同作用的结果。当矿岩类粉尘与水相碰撞时，只有当吸引力大于排斥力时，水分子才能牯附于矿岩类粉尘，表面张力和体系自由能足够小时，水才能湿润矿岩类粉尘。分析了湿润剂对水和矿岩类粉尘的表面改性的原理，它增加水和矿岩类粉尘之间的相互作用力，减小了界面表面张力和体系自由能，使矿岩粉尘被水湿润能自由地进行。     

基于聚类与统计分级的河北省气象灾害综合区划研究

传统的气象灾害区划方法过于依赖专家经验。因此，该文探索基于聚类与统计分级方法，由计算机独立完成区划的技术。以河北省暴雨洪涝、冰雹、大风等9种气象灾害为例，通过K均值聚类的方法实现了全自动的区域划分，将河北省气象灾害综合区划分为6个区，并对比了不同单灾种危险性分级对最终区划的影响，基于分位数法得到的区划方案最优，其各个区域的分布与历史灾情分布较为一致。     

黄河岸边土壤中类二(口恶)英类多氯联苯污染现状及风险

研究了全黄河范围内40个国家重点控制断面岸边土壤样品中类二噁英类多氯联苯(dioxin-like polychlorinated biphenyls,DL-PCBs)的污染现状,并利用毒性当量法和健康风险评价模型定量描述黄河岸边土壤中DL-PCBs对沿岸居民的毒性风险、致癌风险和非致癌风险.结果表明,黄河岸边土壤中各采样断面岸边土壤中ΣDL-PCBs的含量(以dw计,下同)范围为:0.37~7.17 ng·g~(-1),均值为0.38 ng·g~(-1).毒性风险计算表明,黄河岸边土壤中DL-PCBs的毒性当量范围为:0.00~30.31 pg·g~(-1),均值是13.63 pg·g~(-1),基本不会对沿岸居民产生毒性风险;健康风险模型计算表明,黄河岸边土壤中DL-PCBs对儿童和成人的致癌风险、非致癌风险均未超过美国EPA规定的限值,基本不会产生明显的健康风险.相比而言,黄河中游沿岸居民更易受到DL-PCBs危害.     

基于大气被动式采样的人体头发中类二(口恶)英多氯联苯暴露的途径

本研究通过分析采集自云南省开远市的13个树皮混合样品和13个相应的头发混合样品中DL-PCBs的水平、同族体分布及相关性,研究了当地人群对DL-PCBs的主要暴露途径.结果表明,云南开远树皮和头发样品中DL-PCBs的含量分别为4.0~88.9 pg·g^-1和4.1~19.3 pg·g^-1,其在当地环境和人体中的污染程度均较轻.树皮和头发样品中主要的DL-PCB同族体均是PCB-118,分别占总含量的48%和61%.树皮样品中DL-PCBs的各同族体具有相同的源,其主要的来源可能是大气的长距离输移.云南开远市居民头发中的PCBs可能来源于内部暴露和外部暴露的综合作用,其中外部暴露对低氯代PCBs的贡献要高于高氯代PCBs.     

不同优化模型在餐厨垃圾厌氧消化中的应用与比较

采用正交试验设计,响应面设计以及基于BP神经网络的遗传算法模型,对餐厨垃圾厌氧消化产沼气的操作参数进行优化,并比较分析这3种模型的优化效果。结果表明,采用正交试验设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为3、8%和9时,沼气产量最大,实际产量为1 015 mL/gTS,并且这3个因素对产气量的影响顺序为接种比>初始pH>含固率;采用响应面设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为2.42、8.62%和8.49时,最大沼气产量为1 049.85 mL/gTS,实际产量为1 029.5 mL/gTS,接种比对产气量的影响极其显著;采用基于BP神经网络的遗传算法模型,当接种比、含固率、初始p H分别为2.66、8.06%和8.87时最大产气量的预测值和实测值分别为1 085.8 mL/gTS和1 067.25 mL/gTS,实测值分别比正交设计模型和响应面设计模型的实测值提高5.15%和3.67%,表明在餐厨垃圾厌氧消化产沼气参数优化实验中,采用基于BP神经网络的遗传算法具有更高的准确度。