苯罐区火灾爆炸模拟及安全措施

根据苯的物化性质及储存特点,对苯罐区潜在的火灾爆炸危险进行事故模拟分析,提出安全管理措施,确保苯罐区安全生产。     

基于Elman神经网络的地面沉降危险性预测

地面沉降是一种地壳表层土体在自然或人类工程活动影响下被压缩,导致地表标高区域性降低的环境地质现象。常规数学模型难以对地面沉降的危险性做出准确预测。为分析山西转型综改示范区潇河现代产业区的沉降发展趋势,开展了沉降量预测和危险性划分的工作。基于研究区2016年7月-2018年12月的InSAR地表沉降监测数据构造训练样本,建立Elman模型,预测了2019年2月～3月共3次的沉降量,并与实际值进行对比分析;同时根据建立好的模型预测2020年的年平均沉降量,并进行危险性划分工作。结果表明：Elman模型的沉降量预测值与实际值基本吻合,预测精度较高,划分结果偏安全,能够为研究区地面沉降的防治工作起到一定的辅助预警作用。