设置限位器双向隔震铁路桥梁车桥耦合动力响应研究

对铅芯橡胶双向隔震铁路桥梁在列车荷载作用下的力学性能进行了研究,针对双向隔震铁路桥梁中存在的问题,提出了设置限位器的解决方案,并对设置限位器的双向隔震铁路桥梁进行了车桥耦合动力响应分析.研究结果表明,采用常规隔震设计方法的铅芯橡胶支座在横桥向的初始刚度和屈服强度均不能满足规范要求,设置限位器后,双向隔震铁路桥梁的力学性...     

基于全过程控制的铁路建设项目生态环境保护发展状况评估

铁路建设项目的生态环境影响在其全生命周期内各时期有不同的表现形式.在阐述不同时期应重点关注的生态环境保护问题的基础上,从全过程控制角度,建立了涵盖前期规划、建设期、运营期3个阶段的铁路建设项目生态环境保护发展状况评估指标体系,运用层次分析法对各指标进行权重评定.根据权重计算结果对铁路建设项目生态环境保护工作中重要时期及...     

海潮引起的海底承压含水层系统中地下水位的波动——海底弱透水层的弹性储水效应

研究了由潜水含水层、在海底延伸的承压含水层和介于其间的弱透水层构成的滨海含水层系统中,弱透水层的弹性储水以及含水层的海潮荷载效应对承压含水层中的地下水位的影响.研究结果表明,当海底弱透水层延伸足够长时,它的弹性储水对承压含水层中的海潮引起的水头波动有增强作用.     

事故归因理论探讨

以时间和空间为主线介绍了事故归因理论,包括单一因素归因理论、人物合一归因理论和系统归因理论.并将系统论与安全科学相结合,提出事故归因辨证思想和理念.     

兴仁高砷煤矿区溪流水系环境中砷自然净化的初步研究

为了解矿山环境中砷的自然净化能力及其净化机制,对兴仁典型高砷煤矿区溪流水系环境进行采样分析。结果表明,研究区水体和沉积物中砷含量从上游到下游均呈不断降低的变化趋势,水体显示较强的自净能力。上游水体中砷含量的降低主要是吸附沉淀作用,而溪流的简单稀释作用在下游也显得非常重要。     

固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱测定水中痕量苯甲地那铵

苯甲地那铵是一种广泛使用的苦味剂,近年来被发现在欧洲水体中普遍存在。建立灵敏可靠的环境样品前处理分析方法对评价其环境行为具有重要意义。通过优化关键前处理过程参数,建立了水中苯甲地那铵的固相萃取-超高效液相色谱串联质谱分析方法,系统考察了该方法的准确度、精密度、基质效应、检出限以及线性范围。研究表明：当调节水样pH至8以上,采用混合型阳离子交换小柱(200 mg, 3 mL)富集水样,采用含体积分数2%甲酸的甲醇溶液洗脱时,该方法可获得最佳回收率;纯水和环境水样中加标回收率分别为97%～105%和89%～119%,相对标准偏差小于7%;基质效应均在24%以内;方法检出限为0.07 ng/L,线性范围为0.01～50μg/L。该方法可用于环境水体中苯甲地那铵的痕量检测。     

瑞士土壤环境监测网络构建与运行对中国的启示

“十三五”期间,中国初步构建了国家土壤环境监测网并开展了监测工作。当前,国家层面土壤环境监测网络的构建和运行还处于起步阶段,笔者选取土壤环境监测开展较为成熟的瑞士土壤环境监测网(NABO)作为研究对象,综述了NABO的技术体系及多年来的土壤环境监测结果,并结合中国土壤环境监测工作现状进行讨论,认为NABO在监测网络建立、指标选取、数据分析等方面建立了较为成熟的技术体系,未来中国国家土壤环境监测网可在此方面借鉴瑞士经验。     

有限空间作业人员生理状态监测设备研制

为监测有限空间作业人员异常生理状况,进而保障有限空间作业安全与作业人员生命健康,在分析手腕处6个测量位置信号质量的基础上,获得最佳信号采集位置,并结合事故成因,从光电容积脉搏波(PPG)信号中提取心率、脉搏周期、振幅等生理参数作为评价指标,研制一款针对有限空间特殊作业人群的手腕处脉动生理信息监测设备;并进行系统稳定性测...     

基于静态特征和动态行为的火灾检测模型

为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法.利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检测精度提升5％;利用ILSTM对连续帧中的特征进行累加,对短期内是否发生过火灾...     

基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测

为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明：FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R²高达0.994 9,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。