提升化工园区安全管控水平——“化工园区事故预警与现场动态监测关键技术及成套装备开发”项目介绍

<正>为了保障我国化工园区整体安全稳定,提升园区安全监管监控水平,中国安全生产科学研究院于2012年初立项,计划用3年的时间,到2014年12月31日前,完成"化工园区事故预警与现场动态监测关键技术及成套装备开发"项目。该项目主要通过对化工园区生产安全事故预警、动态监测、安全     

山西吕梁西山亚辰煤业8#煤层采煤工作面瓦斯涌出规律解析

本文结合28103回采工作面的情况,利用现场在28103工作面轨道和运输顺槽布置测点,利用瓦斯解析仪进行现场解析并测定其瓦斯含量,从而对28103工作面回采期间的瓦斯涌出量情况进行预测,结果显示,28103回采工作面在回采期间瓦斯含量较低。     

基于北京市火灾统计数据的时间序列分析

采用Box-Jenkins法分析了城市火灾时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与诊断,最终建立了城市火灾预测模型。对北京市2000—2006年的火灾统计数据进行了平稳性处理,通过城市火灾预测模型的建模方法对北京市火灾发生次数的时间序列进行了ARIMA建模。根据得到的ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型对北京市2007年的火灾发生次数进行了预测,并将该模型和BP神经网络模型的预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型特别适用于随机性较大的火灾数据的趋势预测,并且方法简单,算法经济。     

张集矿综采工作面瓦斯治理措施及效果分析

张集矿属于煤与瓦斯突出矿井,针对目前所开采的17266工作面地质构造条件复杂、瓦斯涌出量大、处于突出危险区等瓦斯治理难题,采取"风排瓦斯、高抽巷穿层钻孔抽采、运输巷、回风巷顺层钻孔抽采和上隅角埋管抽采"等瓦斯综合治理措施,用分源预测法得出工作面绝对瓦斯涌出量为30.3 m3/min。结果表明,工作面的主要瓦斯涌出来源为本煤层瓦斯涌出。工作面风排瓦斯量11.0 m3/min,工作面瓦斯抽采率达63.0%以上。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

基于GA-ELM的冲击地压危险性预测研究

为提高冲击地压预测的效率和准确率,在分析冲击地压影响因素的基础上,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的冲击地压预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM冲击地压预测模型。利用某矿冲击地压统计数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、有效地对冲击地压发生的可能性进行预测。     

江苏苏州：“大数据”系统推动警务改革

近期,一种依靠“大数据”理念,通过对以往案发数据、人口和地理信息、甚至天气等多种数据分析,用以预测未来指定时间段内辖区某地域发案概率的全新科技系统——犯罪预测系统,在江苏省苏州市公安局苏州工业园区分局跨塘派出所正式投入公安破案实战运行,这标志着目前全球最典型的“大数据”应用系统,正式走入公安工作核心视野。     

城市建筑物震害快速判定预测方法

以往城市建筑物震害预测往往需收集建筑设计图纸并需花费较多的人力财力,但实际工程项目开展中往往不易收集到足够量的图纸,因此需要研究适用于城市群体建筑物震害的快速预测方法。建筑现场调研是城市震害预测中必不可少的工作。提出了基于建筑抗震性能快速判定的震害预测方法,并详细介绍了实施步骤、判定标准;将该方法应用到某个震害预测实例,结果表明,该方法简便、实用。     

Indicating landfill stabilization state by using leachate property from Laogang Refuse Landfill

Variation and evolution process of leachate can be applied as a reference for landfill stabilization phase. In this work, leachates with different ages were collected from Laogang Refuse Landfill, and characterized with 14 key parameters. Simultaneously, principal component analysis （PCA） was applied to develop a synthetic parameter-F based on these 14 parameters, and a logarithm equation was simulated for the landfill stabilization process finally. It was predicted that leachates would meet Class I and Class II in standard for pollution control on the landfill site of municipal solid waste （GB 16889-1997） after 32 years and 22 years disposal under the natural attenuation in the humid and warm southern areas of China, respectively. The predication of landfill state would be more accurate and useful according to the synthetic parameter F of leachate from a working landfill.     

车库出入口坡道噪声影响因素及预测

选取城市居住区中典型地下车库,在优化其出入口噪声采样点布置和同步采样点分组基础上,通过对噪声样本的声学分析,研究了车库出入口坡道噪声与坡道结构、坡度、线形、上下坡等相关因素的关系.通过对平直混凝土路面车库出入口噪声影响预测值的修正,建立了车库出入口坡道噪声影响预测模式.