生态保护红线监管互联互通模式

通过信息化手段实现国家和地方之间、行业部门之间数据的共享交换已成为发展趋势.通过分析4种常见的交换共享方式及其特点,并结合生态保护红线监管业务需求,初步构建了"互联网+政务专网"双网并行的生态保护红线监管互联互通模式,测试并分析了数据传输效率.结果表明:针对数据量大的卫星遥感影像产品以及现场移动核查信息等数据,可采用高...     

关于GB18218-2009标准中易燃气体临界量分析

分析了我国重大危险源辨识标准的修订工作及评价方法的研究状况。新标准明确监管对象为危险化学品,并通过设立危险化学品类别及其临界量的方式拓展了监管范围。我国采用的重大危险源评价方法着重关注危险物质的种类和数量,以物质的固有危险性作为评判依据,更符合我国危险化学品现状。利用蒸气云爆炸及沸腾液体扩展蒸气爆炸两类事故模型对GB18218-2009中临界量的易燃气体可能的致害范围进行模拟分析。研究认为,危险化学品重大危险源的辨识是在物质固有危险性的基础上,综合考虑了事故发生频率、次要危险性、化学反应活性及对环境影响等诸多因素。     

深基坑施工邻近建筑物风险评估研究

针对深基坑施工过程中邻近建筑物面临的安全问题,提出基于云模型理论的基坑邻近建筑物的安全风险感知模型。根据风险等级划分产生影响因素的基本云模型,结合监测数据的隶属度,实现定性概念与定量数值的转换,进而有效地融合地层条件、现场监测数据与专家判断信息。同时,基于工程经验与现场施工情况,建立由8个影响因子构成的邻近建筑物风险安全评价指标。应用云模型理论的基坑邻近建筑物的安全风险感知模型分析评估广州轨道交通十号线某深基坑附近的2栋邻近建筑物。评估结果显示,2栋建筑物均处于安全状态,与工程的实际情况一致。评估结果为深基坑施工邻近建筑物的安全提供了管理决策依据。     

复合赋权云模型在户外体育赛事风险研究中的应用

为降低户外体育事故发生率,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)、熵权和云模型相结合的方法对户外体育赛事的风险因素进行综合评价。根据安全综合管理四要素,从人、机、环、管4个方面出发,构建户外体育赛事风险评价指标体系。利用层次分析法和熵权法计算各指标的主观、客观和综合权重,并基于云模型对比分析评价云图与标准云图,确定优势指标。最后结合事故实例进行风险评价。结果表明复合赋权云模型对各项风险因素指标赋权合理,其分析得到的优势指标与真实事故原因基本一致。相较于其他赋权评价模型,本评价方法在大型复杂体育赛事风险评价中,能实现主客观结合,有利于实现对风险因素指标的精确赋权,使评价结果更加真实可靠。     

基于案例推理的油罐区重大事故应急资源配置技术

油品储罐区是安全生产监管的重点,总体来说,我国缺乏处置油罐区重特大和复杂事故灾难的救援装备,应对重大、复杂事故的能力不足。目前,应急救援资源需求配置预测与估计以专家经验为主,在对油罐区应急资源进行重新分类的基础上,提出基于风险分析与案例推理的应急资源配置思路与框架,采用CASST-QRA定量风险评价软件实现对油罐区的风险分析,得到可能的事故类型、事故结果等计算结果,综合考虑事故对周边环境的影响,最终通过案例推理(CBR)分析过程来指导应急资源配置的数量、质量和类型,通过案例研究与计算,得到适用于油罐区重大事故的基于CBR的应急资源配置技术。     

云计算在物联网中的应用研究

随着物联网技术迅速发展,物联网产生的海量数据需要云计算平台优化存储和处理.云计算平台上的应用和服务是物联网的核心.基于物联网的云计算平台目前在多个行业实施,云计算的应用将会实现统一的数据中心和服务中心,并实现海量数据的处理、共享和整合.     

基于云计算架构的视频监控系统应用研究

视频监控即服务(VSaaS)或基于云计算的视频监控技术是目前安防领域的一个新的热点,其就是借助于云计算的思路和方法,充分运用云计算架构的优势,为用户提供可扩展的、灵活的、中央集成的视频管理、视频访问和视频存储服务。     

云计算给安防行业带来的机遇与影响

本文根据云计算的特点和优势,结合国内政策和市场环境,阐述和分析了云计算给安防行业带来的影响,介绍了云计算在安防领域的关键技术和应用模式,并对安防企业面对这一发展机遇如何应对给出了一些建议。     

不同NOx条件下有机胺光氧化二次气溶胶的形成及其云凝结核活性

本研究采用烟雾箱模拟的方法,在不同NO_x条件下,对二甲胺、三甲胺、二乙胺、苯胺、乙醇胺与OH自由基光氧化生成二次气溶胶(SA)的过程及其云凝结核(CCN)活性进行了测定.结果表明,当不添加NO_x时,乙醇胺的SA生成系数(FAC)最高(0.22),而三甲胺与苯胺的FAC较低(≤0.05),二甲胺与二乙胺的FAC则趋于0,且该条件下生成的气溶胶CCN活性较弱,三甲胺、苯胺与乙醇胺生成的SA吸湿性参数(κ_SA)值为0.10～0.22,符合典型有机物κ值.当添加NO_x后,各有机胺生成的SA粒径、密度变大,且SA的生成系数均有提高,在高NO_x浓度条件下按SA的生成系数对有机胺排序：乙醇胺>苯胺>二甲胺>三甲胺>二乙胺;同时添加NO_x后SA的CCN活性变强,在高NO_x浓度条件下按其CCN活性对有机胺排序：乙醇胺>二甲胺>苯胺>二乙胺>三甲胺,其中,乙醇胺最高(κ_SA=0.65)...