基于HAZOP和ALOHA的氯乙烯罐体泄漏风险及影响范围的研究

以某化工厂氯乙烯泄漏爆炸事故为研究对象,通过危险和可操作性研究(HAZOP)方法对事故发生的重要环节进行简要分析,预判导致事故发生的危险来源,在此基础上,利用ALOHA事故模拟软件分析确定事故灾害的影响范围,基于伤害等级划分危险区域。结果表明,低压使升降罐体卡顿、倾斜从而导致罐体连接处破裂是造成氯乙烯泄漏的主要原因;氯乙烯泄漏会造成不同的事故后果,其中氯乙烯中毒范围最广,蒸汽云爆炸和沸腾液体膨胀蒸汽爆炸(BLEVE火球爆炸)热辐射造成的杀伤力最大;研究结果可为同类危险化学品企业的灾前隐患排查与风险防范和灾后应急响应提供工作指导。

基于ALOHA的LPG泄漏爆炸事故模拟研究

针对液化石油气(LPG)泄漏扩散和爆炸问题,以某LPG罐车泄漏爆炸为研究背景,探讨了此次爆炸事故的原因及性质,并利用ALOHA软件对此次事故泄漏后引发的爆炸后果进行模拟,考虑泄漏量、风速、相对湿度、地面粗糙度等因素对火灾热辐射范围、蒸气云扩散可燃区域范围的影响,并定量给出事故危害范围。结果表明:LPG罐车泄漏爆炸超压后果能够较好地反映爆炸中心实际破坏情况,且泄漏量越大,热辐射危害范围越大,火球直径越大;环境相对湿度越大,热辐射危害范围越小;风速越大,地面粗糙度越小,蒸气云扩散下风向最大距离越小。通过ALOHA软件再现该起事故的初期过程,以期为此类事故的防范、应急救援及事故后果反演提供一定的理论参考和技术支持。

基于强化学习的多基站协作接收时隙Aloha网络信道接入机制

随着物联网(IoT, internet of things)基站的部署愈发密集,网络干扰管控的重要性愈发凸显。物联网中,设备常采用随机接入,以分布式的方式接入信道。在海量设备的物联网场景中,节点之间可能会出现严重的干扰,导致网络的吞吐量性能严重下降。为了解决随机接入网络中的干扰管控问题,考虑基于协作接收的多基站时隙Aloha网络,利用强化学习工具,设计自适应传输算法,实现干扰管控,优化网络的吞吐量性能,并提高网络的公平性。首先,设计了基于Q-学习的自适应传输算法,通过仿真验证了该算法面对不同网络流量时均能保障较高的网络吞吐量性能。其次,为了提高网络的公平性,采用惩罚函数法改进自适应传输算法,并通过仿真验证了面向公平性优化后的算法能够大幅提高网络的公平性,并保障网络的吞吐性能。

基于ALOHA软件模拟某水厂液氯泄漏扩散范围

液氯是一种对于化工产业发展至关重要的化工原料,液氯以液态储存,但是一般在使用时需进行气化处理,在国民经济发展中起着举足轻重的作用。液氯对人的主要危险性表现为中毒窒息。现以某水厂一组液氯钢瓶中一个质量为1 t的液氯钢瓶发生泄漏为研究对象,使用ALOHA(经典事故后果模拟助手)软件模拟液氯泄漏的扩散模型,对该水厂液氯钢瓶发生泄漏事故后果进行定量分析,通过扩散模型迅速确定事故中毒危险区域及作业人员的疏散区域,使用事故分析方法对事故产生的后果进行预测分析。

一氧化碳制甲醇工艺过程的HAZOP评价和ALOHA模拟危险性分析

基于ALOHA模拟和HAZOP方法,对一氧化碳加氢制甲醇工艺危险性进行分析评价。首先运用HAZOP方法,对流量、压力、温度、液位等状态参数进行系统评价,分析可能造成的偏差及其原因,给出建议措施。然后运用ALOHA软件,进行甲醇储罐泄露模拟,研究风速和泄漏孔径对甲醇毒性危险区域和易燃危险区域的影响。风速在一定范围内,随着风速的增大,CO扩散警戒范围缩小,而且喷射火范围略微缩小;温度在一定范围内,随着温度的降低,CO扩散警戒区域没有明显变化,但是喷射火范围有缩小趋势。

LSDR-ALOHA-Q:基于强化学习适用于大范围远距离的水下无线传感器网络MAC协议

随着对海洋开发需求的日益增长,水下无线传感器网络成为研究的热点。但由于水下环境信道可用带宽有限,传输速度和传播速度都慢,多普勒效应和多径效应严重等众多不利因素,导致水下网络性能低下。这主要是因为缺少在大范围远距离的水下网络中表现良好的媒体访问控制协议(MAC协议)。提出的LSDR-ALOHA-Q协议以ALOHA-Q协议为基础,该协议采用加入强化学习的方法,以提高信道利用率,同时结合强化学习使得该协议能够适应多变和复杂的水下环境。提出的LSDR-ALOHA-Q协议包括对时隙和帧结构的改造,使其更适合于大范围网络,通过优化时隙数,主动寻找空间复用的机会来增加信道利用率,同时通过提出一个新的退避算法来避免因为优化时隙数量而带来的Q-learning可能无法收敛的问题,即可能存在节点一直无法找到无冲突发送时间的问题。仿真表明当LSDR-ALOHA-Q协议被应用到大规模远距离的网络时可以显著提升信道利用率,同时降低冲突率和平均端到端时延。

基于Python Anaconda的物联网ALOHA算法仿真研究

ALOHA算法是RFID技术解决多标签冲突的关键方法,传统多采用MATLAB对其进行仿真验证。但受中美两国竞争影响,高校使用受限,现Python大数据分析工具已成为MATLAB的有效替代。首先介绍ALOHA算法工作原理,其次使用排列组合和极限思想推导其理论吞吐率的数学表达式,最后引入Python大数据分析/科学计算平台Anaconda,实现了经典ALOHA算法的碰撞模拟和吞吐率分析。该方法有助于改进ALOHA算法的理论教学和研究工作,并解决了MATLAB使用受限的问题。

粗犷与精致的对话 巴塞罗那ALOHAS旗舰店

鞋履时尚品牌ALOHAS委托设计工作室Clap Studio为其设计在巴塞罗那的首家旗舰店,店铺位于城市中心标志性的Rambla de Catalunya大街。这家100 m2的旗舰店忠实反映了ALOHAS全新的视觉识别系统,展现出更强烈、更大胆的美学风格。通过这家旗舰店,ALOHAS在征服线上渠道之后,迈出了向线下商业进军的重要一步。

基于ALOHA软件的安全设计优化分析

为了安全、科学地进行厂区内平面布置及工艺方案的优化,采用ALOHA软件对某综合罐区可能存在的池火灾、有毒气体扩散、BLEVE爆炸三种典型事故类型进行分析,计算了各事故类型影响范围。根据分析结果,提出了总图和工艺方面降低风险的控制措施,为相关实际工程设计提供了参考。

基于ALOHA软件的液氨储罐的事故后果分析

通过ALOHA软件对某企业的液氨泄漏过程进行仿真模拟研究,通过设定液氨泄漏的场景,在ALOHA中设置相应的氨泄漏参数和环境参数,得到该场景条件下的液氨泄漏、蒸气云燃烧、爆炸、喷射火、BLEVE事故的受威胁区域。结果表明:ALOHA软件可以较好地实现特定场景下危险化学品泄漏事故的仿真模拟,为事故的应急疏散和救援提供辅助决策。

ALOHA在突发性大气污染事故中的应用

以天津市某化工厂液氨罐泄漏为背景,在氨泄漏后果分析的基础上,用ALOHA(有害大气区域定位)模拟软件对事故影响范围进行模拟,得到可能事故场景下的氨气扩散区域、闪火可燃区域和蒸气云爆炸超压影响区域,以及射火和BLEVE火球热辐射影响。结果表明,液氨爆炸和火灾事故中BLEVE事故造成的危害范围最大,其次是蒸气云、闪火,最后是射火。液氨泄漏扩散事故影响范围可达几千米,应针对不同伤害区域采取不同方式和不同程度的救援措施。

改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法

在对现有ALOHA算法分析的基础上提出一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.算法根据实时估计的读写器附近的标签数量动态调整帧长,使系统工作在最大吞吐量下,从而缩短标签读取时间.仿真结果表明,该算法在标签数量大于500时,相比其他ALOHA算法在吞吐量上有近100%的提高,同时读取时间下降近50%,从而适用在实时性强的射频识别场合.

基于ALOHA算法的RFID防碰撞技术研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素。文中在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进型的ALOHA算法。针对现有ALOHA算法吞吐率低的缺点,改进型算法增加了碰撞避免功能,使标签发送数据信息之前先检测信道是否有数据传输,再决定是否发送数据信息,这会在一定程度上减少标签信息产生冲突。通过仿真表明:改进型ALOHA算法的系统吞吐量最大值达到53%,提高了RFID系统的效率。

基于Aloha算法的帧长及分组数改进研究

对射频识别(RFID)系统中一类解决多标签间碰撞问题的防碰撞算法现状进行了综述,分析了各算法的优势与不足。针对目前最常用的动态帧时隙算法,在分析其帧长调整方法缺点的基础上,提出了一种帧长及分组数动态调整方案。仿真结果显示,改进方案提高了系统的识别效率和稳定性。

动态帧时隙ALOHA算法的改进

动态帧时隙ALOHA算法在标签数增加过多的情况下,所需时隙数增长过快;而由于硬件限制,时隙数不能无限增长。为改进此不足,可从以下三个步骤优化算法。首先根据hash函数进行时隙分配,将标签分配到不同的时隙;其次根据三维估计方法估计标签数,为下一周期调整帧长做准备;最后根据估计到的标签数调整帧长,当帧长为标签数的1.7倍时,识别效果最好。实验结果表明,标签数相同的情况下,本算法所用的时隙数最少。

时隙ALOHA法在RFID系统防碰撞问题中的应用

时隙ALOHA法是射频识别(RFID)系统中常用的防碰撞算法,该文在分析RFID系统识别过程后引进马尔可夫链来为时隙ALOHA法建模,并根据此模型对时隙ALOHA法的性能进行分析,得到时隙数、RFID系统中所含的应答器数与识别成功率的关系,从而对实际应用提供理论指导.

可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法

该文针对现有动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法的系统吞吐率低、算法效率低等问题,提出一种可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA(PIGDFSA)标签防碰撞算法。该文以实验为基础,探索了待识别标签数、标签分组数、帧长对系统吞吐率与标签碰撞率的影响,研究了提升系统吞吐率与降低标签碰撞率的策略与方法。结合射频识别(RFID)的多天线系统,引入FastICA技术,从而实现碰撞时隙重新定义,并以此为基础,利用未识别标签数目自适应确定分组数与帧长。仿真结果表明:PIGDFSA算法在标签数达到2000时,算法吞吐率仍能稳定在92%以上,与FSA-256,GDFSA,BSDBG等算法相比具有更高的算法吞吐率,更少的空隙时隙,更高的算法效率。

基于连续时隙预测的帧时隙Aloha防碰撞算法

在射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统中,针对EPC C1G2协议的Q算法中Q值调整的不灵活性及对空闲时隙和碰撞时隙处理上的缺点,提出了一种基于连续时隙预测的帧时隙Aloha防碰撞算法.通过马尔可夫时隙状态模型,分析不同连续时隙状态下帧长与标签数的关系,提出连续时隙预测机制和自适应散列方案.有效地减少了无效时隙的出现,实现了读取阶段的时隙多数为成功时隙.仿真结果表明,本文提出的算法能够灵活地调整帧长,有效提高吞吐率,降低传输延时和开销,为物联网(Internet of Things,Io T)的海量数据信息完整性问题提供了合理的解决方案.

基于排队理论的时隙ALOHA防碰撞算法

针对射频识别技术中存在的标签冲突问题,在时隙ALOHA算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法利用排队理论,每次都让排在队首的标签进入空闲时隙,改善了时隙ALOHA射频防碰撞算法的时隙拥堵,这样就能减少时隙中标签的碰撞,并且还进一步对标签的应答建立了数学模型。通过理论分析以及在MATLAB软件上的仿真结果表明,该方法的识别率较高,同时降低了时隙内的碰撞概率。

帧时隙ALOHA的快速防冲突算法

标签防冲突算法是影响RFID系统效率的关键。目前基于帧时隙Aloha算法的改进算法主要是调整识别过程中的帧长,但都存在着帧长计算不准确、算法复杂和识别时间长的缺点。提出了一种新的防冲突算法,该算法将一个识别周期分为标签检测和数据读取两个步骤,充分利用标签检测的冲突信息,提高数据读取的效率,减少了识别的时间,提高了识别率。理论分析和仿真结果均表明,该算法可以更加高效快速地识别标签,特别适用于标签数目较多的场合。