塔式起重机在装拆过程中应注意的几个问题

塔式起重机是建设施工中常用的大型设备,多年来塔机发生倒塔事故多数出现在拆装过程中,给人民的生命安全和企业财产带来重大损失.如何控制和防止此类事故发生,避免不必要的损失,成为安全管理及相关管理部门需要重视的问题.     

2006年上半年火灾情况分析

今年1月1日～6月20日全市火灾共发生5464起,死26人,伤40人,直接损失6902793元.与去年同期相比,火灾起数增加1272起,上升30.3%,死人增加3人,上升13%,伤人增加4人,上升11.1%,直接财产损失增加1201263元,上升21.1%.     

北京市2006年9月至10月火灾简析

今年9至10月份,本市共发生火灾859起,死2人,伤7人,直接财产损失105万余元.与去年同比,除火灾死人持平外,其余三项指标均是下降的,其中火灾次数减少100起,下降10.4%,伤人减少5人,下降41.7%,直接财产损失减少27万元,下降20.5%.     

浅析安全管理与数字"三"

三难 一难事故是小概率事件,过程控制难;需要细化安全过程单元,强化班组安全控制,通过开展灵活多样的活动,来控制小概率事件的发生频次.二难事故是多因素组合在一起而导致的能量非预期释放,矛盾点多面广;需要对危险源进行客观评价与分析,分清主次矛盾,集中优势资源加以持续改进,在改进的过程中应形成闭环管理的模式,对改进效果进行跟踪评价,以改进过程的本质安全.三难事故常常是在瞬间发生的、超出人的主观承受能力,补求事故损失难;需要超前预防与控制,通过事先模拟事故的应急预案和抢救方案及措施,就用数理分析与统计技术,有效利用时间与空间的隔离方式和抢救的就近原则来降低事故的损失.     

努力防治煤矿水害

防治煤矿水害的十六字原则针对我国煤矿水文地质复杂和煤矿水害事故频发的实际情况,国家煤矿安全监察局在认真总结各方面教训、归纳提炼各地成功经验、组织专家广泛论证基础上,提出了煤矿水害防治“预测预报,有疑必探,先探后掘,先治后采”的十六字原则和“防、堵、疏、排、截”五项综合治理措施。“十六字”原则和“五项”措施体现了我们对煤矿水害防治规律性认识的深化,具有十分重要的现实意义。     

融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络

通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作,而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况,获取任意时间、任意位置的空气质量信息,结合交叉注意力机制,提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来,作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制,并增加拓扑图编码器模块,提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后,使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数,提高模型对空间关系的关注。结果表明：CGMIM网络模型能够在准确预测的同时,对位置区域合理填充,能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。     

香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系

为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a（Chl-a）以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点（峡口镇）处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香溪河于7月暴发水华,各个监测点位上Chl-a含量均值达到100μg/L以上,XX05~XX06与XX07-XX09点位上暴发不同种水华;在水华暴发前后,水体温度无显著变化,且并无明显分层现象,说明水温分层是水华暴发的主要原因这一理论并不能很好的适用于非回水区;通过对电导率数值的研究发现,数值在垂向上出现显著拐点,而拐点出现在临界层与光补偿层之间,同时与叶绿素a含量分布呈现显著负相关性.香溪河总氮（TN）、总磷（TP）平均值为1.849mg/L和0.157mg/L,均超过富营养化的阈值,水体氮磷含量与Chl-a浓度无显著相关性,水体中除N、P营养盐外的其它离子对香溪河水华的暴发起着重要作用.在水华消退后,电导率数值又逐渐恢复表层高底层低的垂向线性分布特性,与水华的暴发、消退有着明显的响应.     

AERMOD模型在大气环境影响评价中的应用——以某水泥窑处置固废危废项目为例

以某水泥窑处置固废危废项目为例,应用AERMOD模型,以PM₁₀、PM_2.5、TSP和二噁英为模拟因子,定量分析该水泥窑处置固废危废项目对区域大气环境质量的影响程度和对周围敏感点居民的健康风险。研究结果表明：PM₁₀、PM_2.5、TSP和二噁英的日均浓度模拟值占标率均小于1,均满足相应的环境质量标准限值要求;该项目周围所有敏感点的HI均远远小于EPA推出的可接受风险水平(HI<1),且LCR低于EPA推出的可接受风险水平(LCR<1×10^-6),即该项目生产过程排放的二噁英对周围敏感点的居民既不会造成致癌风险,也不会引起慢性健康风险。     

动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测

针对突发型滑坡存在位移趋势突变性,传统长短时记忆(LSTM)神经网络方法存在位移预测精度不足的困难,提出一种基于动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测方法。首先,采用动态流转训练,将由累计位移得到的变形速率通过经验模态分解(EMD)得到周期项及趋势项;其次,通过多项式预测趋势项、动态LSTM预测周期项,并由2项之和得到主预测变形速率;随后,通过对比实测速率与主预测变形速率,得到残差项,并建立动态流转训练的残差LSTM网络预测残差速率;然后,由主预测变形速率与残差预测变形速率之和得到最终预测速率,并进一步得到累计位移预测值;最后,以某突发型滑坡为例,验证该方法的科学性、有效性,以及预测精度和优势。结果表明：将变形速率序列作为预测对象并进一步得到累计位移预测值,比直接预测累计位移值具有更高的准确性;而基于动态残差修正LSTM算法预测的MAE、MAPE、RMSE及R²指标分别为43.843、1.901%、79.394和0.960,相比于传统LSTM预测方法具有明显优势。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。