交通规划环评的影响识别及案例分析

公路主枢纽、港口、以及城市交通在规划前必须进行环境影响评价。在交通规划环评中,根据其影响性质及影响范围的不同,从而决定影响识别的内容及方法的不同。交通规划本身和规划实施过程中存在着很大的不确定性,交通规划促进了节点城市的经济发展,增加了就业机会,对社会和经济的发展总体上是有利的;但交通规划在自然生态系统和环境质量方面多为负面影响,尤其是在建设初期,但这类影响多是短期的,随着建设期的完工,逐渐会消失。因此,可以通过对交通规划方案的影响分析,识别出主要的环评影响,减缓或消除由于决策失误造成的环境影响,从交通规划源头控制环境问题的产生。     

一种高分辨率遥感影像建筑物边缘提取方法

提出一种利用高分辨率遥感影像半自动提取建筑物边缘的方法。先对遥感影像进行预处理,对所有边缘进行边缘检测。然后进行边缘跟踪,提取建筑物的主方向线,利用模型进行线段关系判断,再进行线段关系处理、区域分割和区域生长,最后进行区域合并提取出建筑物的轮廓。用上述方法对Quick Bird卫星的高分辨率影像进行了实验,实验结果证明该方法有较高的识别率、较好的准确性,具有一定的实用价值。     

基于Logistic曲线测度的属性识别模型在污水处理厂扩建规划中的应用

针对传统属性识别模型在综合决策评价时存在的不足,提出了基于Logistic属性测度函数的改进属性识别模型.通过改进属性识别模型在某城市污水处理厂扩建决策评价中的应用实例,说明了由于非线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故基于Logistic曲线测度的属性识别模型(Logistic-curve based attribute recognition model,LARM)具有更高的决策可靠性,在决策评价问题中具有一定的推广应用价值.     

炼油企业硫化氢危害识别与中毒防治措施

介绍了炼油行业硫化氢中毒的现状,识别了炼油企业硫化氢危害,分析了硫化氢中毒的事故原因,并介绍了三级预防的防治措施。     

环球要刊

澳大利亚Safety Solutions 2021年2月刊高处作业该做和该避免的事长期以来,高处作业一直是引发澳大利亚工人职业死亡的重要因素,很多人不清楚自己所处环境的危险性,加上澳大利亚建筑业工人在近11年内增长了33%。为此,有专家总结了高处作业时9件该做的事和7件要避免的事。例如,作业人员该确保自己能安全地移动,确保采取了高空坠物防护措施,保证有个体防护装备的配备等;要避免超过梯子的负荷,避免让技能不足的人实施高处作业,避免使用无法判断匹配性的个体防护装备等。     

基于小波变换和模态曲率差的起重机金属结构损伤识别

属于焊接结构的起重机金属结构受交变载荷的影响,随着使用年限的增加,不可避免地会产生裂纹和腐蚀等损伤,从而引发突发性重大断裂事故。为此,基于结构的振动特性及小波变换理论来研究起重机金属结构的早期损伤识别问题,通过改变局部弹性模量模拟不同损伤工况,分析了起重机主梁在不同损伤工况下的动态响应特性。结果表明,小波变换可明显放大不易察觉的损伤突变,模态曲率差具有较好的损伤识别能力,可为起重机金属结构损伤识别提供新的思路。     

谈航空安全预警系统

安全是民航事业的生命线,如何通过安全预警管理,识别安全隐患,从而达到提高安全裕度、远离危险的目的,成为各航空公司热切关注的问题.……     

石化企业检维修单位在线作业过程的危害识别与风险评价

运用工作危害分析方法对在线检维修作业活动进行危害识别与风险评价,对重大风险提出有效的控制措施,以杜绝和减少事故的发生.     

滑坡一体化全维度监测预警技术进展与展望

为应对我国复杂多变地质环境下工程活动与自然地质作用的叠加效应,突破单一化监测手段在表征滑坡灾变演化过程中的局限性,以实现滑坡隐患早期识别和灾害精准预警,首先概括性描述当前用于滑坡监测的天基、空基、地基与体基的天-空-地-体一体化全维度监测预警技术的研究现状;然后从隐患早期识别与应急监测、多源多维一体化智能监测、新材料、新工艺交叉监测及基于分布式声学感测(DAS)技术的海底滑坡监测等方面,总结近年来滑坡监测预警领域中理论、技术与应用方面取得的成果;最后基于多种监测技术的局限性,展望滑坡监测面临的挑战与发展趋势。研究表明：通过综述性对比滑坡一体化全维度监测预警技术,得出多种技术的适用条件和优缺点,然而由于这些技术的指标差异,往往会导致数据漏判与误判,未来应将研究重点聚焦于预警判据标准和系统建模方面。     

基于边缘检测的分液过程监测与终点识别

为解决实验室高耗时操作无人值守问题,提出一种复杂背景透明玻璃仪器内分液过程监测及终点识别算法。利用摄像头采集实验室分液操作画面,采用Canny算子进行边缘检测,获取分液操作的容器区域;为避免分液过程中红绿蓝(RGB)色彩空间多通道特征混合影响,将目标区域画面实时转化为灰度图像;通过全局灰度图像熵随时间变化趋势监测分液进程,并利用图像熵变化曲线最大值判断分液终点。结果表明：基于掩膜裁剪区域一维灰度图像熵终点识别方法与科学家肉眼判断时间平均绝对误差为0.80 s,判断过程更具备稳定性;与基于全画面算法对比,掩膜算法终点判别平均绝对误差降低19.50 s,相对误差降低90.96%,说明复杂背景对终点识别干扰显著;与基于RGB色彩空间图像熵相比,终点判别平均绝对误差降低7.10 s,相对误差降低89.87%,说明纹理信息在终点判别过程中起主要作用。