LNG重气云团围绕障碍物挡板扩散状态研究

为研究LNG重气云团的扩散状态,在下风向设置了不同高度的障碍物几何模型,应用CFD软件FLACS模拟LNG泄漏后围绕障碍物的运动状态。在解决湍流问题上采用修正了重力因素、浮力因素和壁面效应因素的k-ε双方程模型。测定了扩散距离随障碍物高度的变化,得到重气绕过障碍物有攀爬和分流两种形式,据此分析重气云团在障碍物附近的浓度分布,确定在障碍物前后有不同浓度范围,在前面形成高浓度区域,在后面形成低浓度可燃区域。变换障碍物位置到上风向,计算得出障碍物后面重气聚集,形成了较大区域的高浓度云团。

中美国防工业危险化学品安全管控体系比较研究

为推进我国国防工业危化品安全管控体系建设,防范化解重大事故风险,本文从组织体系、法制体系和特色化监管等方面对中美国防工业危化品安全管控体系进行比较研究,系统分析当前我国存在的主要问题及美国国防工业危化品安全管控对我国的借鉴与启示。结果表明:美国基于国防采办构建监管组织体系,管理线条清晰,权责分配明确;建立上下对应、纵横衔接的监管法制体系,较我国更具适用性、完备性与协调性;形成针对新兴化学品、国防爆炸物及其跨域运输更为专业化与特色化的安全管控模式。本文借鉴美国经验,从完善组织体系、法制体系和监管模式3方面凝练6条建议,为优化我国国防工业危化品安全管控顶层设计与体系建设提供参考。

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。

基于FDS与Pathfinder的学生食堂火灾与人员疏散研究

为有效避免食堂火灾的发生,应用火灾模拟软件FDS和人员疏散模拟软件Pathfinder,建立模型对某学生食堂火灾进行数值仿真分析。根据模拟试验所得结果和数据,分析学生食堂发生火灾时烟气运动、温度的分布和能见度的的变化规律以及人员疏散情况。研究结果表明,该模型能够有效模拟分析学生食堂火灾情况;规范并完善食堂后勤管理和私人承包制度,合理设置报警及消防系统将能有效的预防食堂火灾的发生。

基于无线通信的井下低功耗压力传感器设计

针对有线矿压监测系统存在的缺陷,提出了一种低功耗矿井无线压力传感器设计方法与实现电路。该方法从低功耗的视角,对传感器节点的硬件电路、软件流程和系统时钟进行了优化设计研究,硬件电路以MSP430为核心,首先通过对各功能子模块配置数字开关及中断调度方法,有效增加了核心电路的休眠时间以节省能源消耗;其次,在保证性能的前提下,调配主系统时钟的时钟源及降低时钟频率,减小了CPU运行时的功耗;最后,给出了扩散硅压力传感器的输入输出关系及不确定度的形式化表达式。传感器测压范围是0~70 MPa,测试结果表明,节点测压最大误差为0.1MPa。该数字传感器具有体积小、抗干扰性强、易维护、安全性高等特点。

解全局优化问题的差分进化策略

以进化策略算法为框架,提出一种求解连续函数,特别是高维连续函数问题的优化算法——差分进化策略.该算法利用进化策略快速收敛的优点,融入了差分演化算法中具有较强全局搜索能力的变异算子.经数值实验分析表明,差分进化策略在函数优化过程中具有较强稳健性,可提高全局搜索能力,保持快速收敛优势,能用于研究生物进化、机器学习、人工智能、模糊系统及人工神经网络训练等领域.

基于三维GIS的油罐区应急管理平台研究与实现

分析油罐区危险特性和事故模式,将三维GIS系统、日常管理、监控预警、应急指挥与辅助决策等功能进行集成,建立基于三维GIS的油罐区一体化应急管理平台。该平台利用数据融合技术,将液位、可燃气体、温度等多参数进行了融合,提高了报警可靠性。同时构建了DEA-BP应急资源配置模型,结合罐区事故类型,实现了罐区重大事故应急资源的优化配置。平台还提供数字化预案和三维应急演练,为油罐区员工提高应急安全技能提供了培训环境。

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。

基于物理-事理-人理方法论的大型企业安全生产风险管控研究

本文基于物理-事理-人理(WSR)方法论,研究大型企业安全生产管控问题。首先结合目前国内外针对大型企业安全生产风险管控研究现状及WSR方法论的特点,分析了WSR方法论对于解决我国大型企业安全生产风险管控问题的适用性;然后从物理、事理、人理3个维度对大型企业安全生产风险关键要素进行了阐述;最后从顶层策划、企业实际做法两个角度为如何提高大型企业安全生产风险管控水平给出了建议。

基于WSR-SD的大型企业安全生产风险管控研究

本文首先基于物理-事理-人理(WSR)方法论对大型企业安全生产风险因素进行分析,并引入系统动力学(SD)方法构建大型企业安全生产风险SD模型,通过对安全监管干预方案的仿真研究,预测了安全生产风险系统的发展状态,为如何提高大型企业安全生产风险管控水平给出了建议。

上市公司股票期权激励模式研究

股票期权计划是国际上经典的、使用最为广泛的股权激励模式,我国越来越多的上市公司正在运用这一模式激励公司的管理者。但是,股票期权要求公司的业绩与公司股票价格正相关,而我国股票市场是新兴证券市场,上市公司的股票价格与上市公司的业绩并非高度相关。这导致了上市公司不能实施股票期权激励计划,出现了市场价格低于行权价格而不能行权的问题。本文针对这一问题,通过较为深入分析和研究,提出了适合新兴证券市场的股票期权激励模式,这对股票期权激励模式理论的完善和发展,对我国上市公司股权激励计划的实施,具有十分重要的现实意义。

形态理论中存在的问题浅析

随着我国股票市场的不断发展与完善,参与股市的投资者日益增多,股票投资已成为一种人们愿意承担其风险的理财手段。在投资过程中,投资者需要学习和运用证券投资的相关理论,因此,完善证券投资的相关理论和方法是非常必要的。在当今的形态理论中,就没有对喇叭形态的突破方向进行深入的研究和阐述。笔者针对这一现状,通过对喇叭形态的多空能量大小研究,提出了应用直线斜率进行定量分析的方法来分析喇叭形态的突破方向,力图在理论上有所突破,这一方法进一步完善和发展了形态理论,具有十分重要的现实意义。

石油管材选择方案的技术经济评价浅析

石油管材的选择方案应兼顾技术要求和经济效益。介绍了石油管材选择方案的技术经济评价方法,建立了简单的技术经济指标体系,给出了指标权重。采用分值评价法对某油田管材选择进行了评价,结果显示方案1好而方案2差。因此,用技术经济评价法进行石油管材的选择是有效而可行的。

高原高寒地区灾害现场生存保障装备体系构建

为保障高原高寒地区灾害现场人员生命安全,推进装备体系建设,借鉴军事领域武器装备体系构建思路并结合我国应急装备发展现状,提出生存保障装备体系构建方法,分析生存保障装备体系边界和现状、保障对象、保障任务和目标能力,构建装备体系框架并归纳了体系评估指标。结果表明:应急救援人员作为重要的保障对象,应结合使命任务和保障规模,多方面论证其在灾害现场的生存保障需求;高原高寒地区灾害现场的安全风险主要来源于气候环境和自然灾害,为有效应对这些风险,应重点考虑宿营、饮水、紧急医救、动力增效等15项目标能力,以及环境条件、灾害类型等2项能力维度要素;体系方案评估应重点考虑体系整体指标、结构指标和组成指标,确保装备体系满足当前生存保障需求和未来装备发展需要。

英国国防工业安全生产法制体系研究及对我国的启示

为建立健全我国国防工业安全生产法制体系,从构建历程、宏观设计和微观建设要点等方面对英国国防工业安全生产法制体系展开系统研究,并分析当前我国国防工业安全生产法制体系存在的主要问题以及英国国防工业安全生产法制体系建设对我国的启示。结果表明:在宏观设计方面,英国构建以国防安全局为监管主体的高度扁平化监管体系;在微观建设方面,其更加注重国防工业安全生产法律体系的层次性、内容完备性,法律的实操性、更新机制,以及监管职责界定的建设。借鉴英国经验,指出将国防工业安全生产法制体系建设提升至国家战略高度,实现国防工业安全生产专门立法、强化法律可操作性、完善法律制修订机制和科学界定监管职责是我国今后努力的重要方向。

一种非线性Chirp信号模态分解算法研究

在实际问题中,非线性Chirp信号模态分量提取问题一直是信号处理领域的难点之一,因此,该文通过理论分析与仿真验证,提出一种非线性Chirp信号模态分解算法。该算法采用解调技术将宽带信号转换为窄带信号,然后,将分解问题表述为一个解调问题的最优求解过程,进而采用交替方向乘子法和反解调算子联合分析得到全局最优解。通过仿真信号分解结果表明,所提取的分量频率绝对误差不超过0.02 Hz,分量的幅值波动相对误差小于1%;进一步研究该算法在不同信噪比情况下的估计信号的均方根误差(RMSE)和二范数(L2),在信噪比大于12 dB时,误差在可接受范围内,在信噪比大于20 dB时,RMSE和L2趋于稳定下降状态。通过分析不同信噪比下的仿真信号,验证该文所提出算法的正确性,可为非线性Chirp信号的模态分解提供一种新方法,具备一定的应用价值。

中美国防工业安全生产监管体系比较

为提高我国国防工业安全生产监管水平和绩效,运用比较安全管理学研究范式,对比分析中美2国国防工业安全生产监管体系;构建比较模型,提出比较实施步骤;分析2体系历史发展沿革;比较研究2体系内容,分析其在监管目标、监管机构、监管模式、法制体系结构及特点等方面的异同。结果表明:2体系具有相似的发展沿革,内容存在差异,我国国防工业安全生产监管体系正处于改革关键期,可以借鉴美国国防工业监管组织体系、技术服务体系、监管法制体系、标准规范体系等。

特殊灾害环境生存保障装备体系构建方法研究

为保障特殊灾害环境下的人员生命安全、指导装备体系建设,分析了以美国为代表的军事领域装备体系构建优势以及我国生存保障装备的发展现状,提出了特殊灾害环境生存保障装备体系的构建方法,并针对高原高寒灾害环境进行了该方法的案例验证。研究表明:军事领域采用基于能力的论证模式、"自顶向下"的需求生成机制以及统一的体系结构框架来指导装备体系构建,解决了难于应对非对称威胁、联合作战能力不足、装备间无法互联互通等难题,具有明显的优势。在此基础上研究得到的生存保障装备体系构建方法,充分考虑了灾害环境风险和应急保障能力建设,完善了装备体系需求生成机制,增加引入了技术体系和标准体系,能够确保装备体系有效满足特殊灾害环境下的人员保障需求。案例分析说明该方法逻辑清晰、科学合理,具有可操作性和适用性,能够指导生存保障装备体系构建,对指导其他灾害环境装备体系建设也具有借鉴意义。

类残差更新策略的核相关滤波目标跟踪

针对相关滤波类目标跟踪算法存在的两个问题,提出了结合特征融合与类残差更新策略的核相关滤波实时目标跟踪算法。首先,为了解决相关滤波目标跟踪算法中使用相同系数结合不同种类特征的问题,根据平均相关峰值能量提出一种自适应特征融合的背景感知相关滤波器;其次,将特征融合的背景感知相关滤波器与贝叶斯分类器通过集成学习整合成一个强跟踪器;最后,针对相关滤波器使用高风险的更新策略的情况,提出类残差的更新策略与基于阶跃函数的学习率更新跟踪模型以降低跟踪模型漂移的风险。将该算法在OTB2013与TC128测试集上与其他9个先进的算法进行了比较,实验结果表明,该算法在OTB2013数据集中的精确度与成功率分别为0.875和0.652,排名第一,具有很好的鲁棒性。

改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用

为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析。实验结果表明,新改进的深度卷积神经网络应用在两种图像上效果均有提升。其中,改进的算法在高质量的遥感图像中准确率高达99.72%,比原始算法准确率提升了0.85%,召回率高达98.34%,召回率提升了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。