基于RFID的危化品安全诊断和预警技术的开发研究

本文通过分析危化品安全管理中存在的问题,并进行需求分析,阐述基于RFID技术,研发危化安全诊断和预警系统,实现危化品的全生命周期管理和对环境条件的监测和预警,提高危化品的安全管理效率,降低安全事故的发生。

数字经济下危化品物流管理创新发展策略

管理观念陈旧和管理手段落后加重了危化品物流环节的安全隐患,也影响其运行效率。在数字经济发展趋势下,加快危化品物流管理数字化、智能化发展,任务急迫。利用物联网、大数据、可视化、区块链等先进科技创新危化品物流管理模式,提升危化品物流管理水平势在必行。因此,有必要研究数字经济与危化品物流管理的作用机制,结合危化品物流管理发展现状和问题,归纳出当前我国危化品物流管理转型中存在的问题,并探寻加快我国危化品物流管理创新的对策措施。

课证融通,课岗融合:职业教育危化品安全作业课程开发与实践

在对特种作业危险化学品安全作业课程内涵及开发思路分析的基础上,对课程开发过程进行具体阐述,包括:对上海市化工企业HSE(健康、安全和环境)工艺人员需求情况进行调查研究;通过专题研讨论证,开展课证、课岗课程要素建设;基于考证分析,设计可行的课程方案;通过行动研究,助力教学建构。基于上述工作,开发了对应于HSE16种工艺的课岗课程及其配套资源。此外,还对课程实施的主要举措及取得的成效进行了相应分析。

基于VR技术的危化品物流虚拟仿真实验体系设计与实践研究——以N学院为例

危化品物流对安全措施有着高等级的要求,其一线场地和设施无法面向师生开放。应用型高校将虚拟现实技术应用于危化品物流实践教学中,可解决安全壁垒问题、提高实验设施的投资效益、激发学生的学习兴趣、鼓励学生参与创新实践并拓宽社会培训路径。文章立足于宁波舟山港和石化园区对危化品物流的现实需求,系统地分析了应用型高校建设危化品物流虚拟仿真实验教学体系的设计思路与实践内容,在功能上满足了专业实验、创新研究、学科竞赛、社会培训等多元化需求,既满足了高素质应用型人才的培养要求,也为类似高校实验体系的构建提供了参考。

高校实验室危化品智能专用柜及管理系统设计

通过分析近年来高校实验室安全管理与环保的现状,危化品信息化管理的重要性日益凸显,因此设计了一种适用于高校实验室的危化品智能专用柜及管理系统,其中包括柜体外观及内部结构设计、废弃物收集装置及回收系统设计、智能柜体管理系统的设计。智能管理系统创新性地与实验室安全教育考试系统相连进行严格的身份审核、权限验证,实现了对危化品的分类存储、使用及其废弃物的环保处理等流程的全方位动态管理和实时监测。

上海公立医院危化品管理中的问题及建议

医疗卫生机构建筑物密集、高层建筑多、人员密度高,就诊的患者很多都是老幼病残孕等行动不便人群,一旦发生事故极易造成人员伤亡,引发重特大事故。而危险化学品(以下简称“危化品”),是医院在医疗业务、科研实验、日常运维等过程中经常接触和使用的,有的危化品属易燃易爆类,有的危化品属易制毒类,有的危化品属助燃类,使用和管理不当容易造成不良后果。危化品的安全管理是医院安全运行的重要环节,是平安医院安全管理的重要分支,也是医院管理过程中需要防范的重要风险点和重大危险源。

一种危化品运输过程全方位安全管理方案

探讨了危化品运输过程中的安全管理问题,强调其对社会经济及环境的重大影响。针对现有管理体系中车辆超速、超载及货物泄漏等安全隐患,指出传统罐体管理、人工检查方式的不足。随着智能化发展,利用车载传感器实时监测货物,实现车、人、货一体化管理,成为提升危化品运输安全、促进行业发展的必然趋势,具有重要的社会和经济意义。

易燃易爆危化品储存场所的消防监督检查要点

近年来,随着化工行业的发展,易燃易爆危化品的应用范围逐渐扩大。关于危化品在储存中的安全问题较多,对社会的和谐稳定和人民的生命财产安全构成了威胁。因此,要加强对易燃易爆化学品的消防安全管控,完善检查要点和管理措施,消除危化品储存中的危险因素,为社会安全发展提供保障。

浅析危化品物流工程的安全问题及管理措施

本文针对危化品物流工程的安全问题,建议从提高人员的专业技能、重视危化品运输工具的安全管理、运用先进的物联网技术以及加大政府的监管力度等方面采取措施,加大危化品物流工程的综合管理效果、降低安全事故的发生率。一、危化品的概念及特点。危化品是指具有易燃、易爆、毒害、腐蚀性和放射性等危害特性,对人体、设备以及环境有危害的化学物质[1]。危化品的种类多且理化性质差异大,根据危险化学品目录2015版,已有危化品2828种,并且还在逐年增加中。危化品运输是一种将危化品的上游和下游联系在一起的特殊货物物流过程,不同种类危化品的化学属性有着很大的差异,运输过程危险性较高、风险性较大。合理规划、科学设计危化品物流工程的安全管理刻不容缓。

面向危化品事故应急的知识图谱构建方法研究

为将复杂的危化品应急标准知识转化为结构化、可视化的形式,提高事故应急响应速度和决策效率,基于自顶向下方法建立危化品事故应急本体模型框架,应用机器学习模型结合知识融合算法设计知识图谱数据层的构建方法,以现行的应急标准为语料进行实验验证,构建知识图谱。研究结果表明:基于本文提出的方法,可实现危化品应急标准的高水平数字化。研究结果可为突发事件应急管理知识组织提供新的视角。

基于多项Logistic的危化品槽罐车火灾类型判别

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为被解释变量类别,确定空间与道路特征、时间与气象特征、人员因素、车辆及设备因素以及危化品因素5个方面共15项火灾因子;构建基于多项Logistic危化品槽罐车火灾类型判别模型;开展准确性检验和显著性检验以及实例应用,获得3种火灾类型的发生概率,并提出相应的火灾防治措施。结果表明:实例中液化天然气(LNG)罐车最有可能发生池火灾,其概率为0.55;其次为喷射火灾,BLEVE火灾的概率最小。采取提高危化品容器机械强度、减小碰撞强度等措施,可避免容器出现较大尺寸的泄漏孔,减少池火灾发生概率;采取减缓泄漏速度、控制泄漏范围、迅速合理灭火等应急措施可以减少LNG池火灾危害后果。

高校化学实验室危化品安全运行管理

本文对高校实验室危化品安全的管理进行改进。针对以前实验室存在的安全意识淡薄、试剂混放、消防设施不到位等问题,通过加强实验人员的安全培训、健全危化品安全制度、进行多方位安全检查、运用信息化手段进行安全管理等方面对高校化学实验室危化品安全运行机制进行改进。

基于传感器阵列和LightGBM-SR模型的危化品泄露监测方法研究

探索了使用传感器阵列和LightGBM-SR模型的危化品泄露监测方法,采用多个传感器实时获取危化品监测数据,并且采用非线性随机共振(stochastic resonance,SR)模型对监测数据调整获取特征信息。选取ExtraTrees、XGBoost、KNN和LightGBM模型作为研究对照模型,分别使用传感器阵列原始数据和SR调理数据对四种模型进行自主学习拟合,然后对测试集数据进行回归预测。研究结果证明未经非线性模型调理的原始传感器阵列监测数据与四种模型的匹配度有所不足。数据经非线性SR算法处理后代入训练,LightGBM-SR模型准确率由LightGBM模型的78.75%提升至98.34%,ExtraTrees-SR稳定性最佳但实际依然存在用时较长,XGBoost-SR和KNN-SR泛化能力与稳定性良好,但是平均准确率不高。LightGBM-SR模型展现了较高的平均准确率,更适合危化品泄露监测的应用场景。

高校生物实验室危化品的科学化安全管理模式及长效机制

高校生命科学研究中常用的危险化学品在种类、数量、用途、使用方式等方面与常规化学实验室存在较大差异,但目前国内外普遍缺乏对实验室危化品安全开展学术型、体系化的研究。根据国家对危化品的安全管理要求,针对生命科学研究涉及危化品种类有限的优势,充分考虑危化品使用及管理对象的属性,提出生物实验室危化品科学化安全管理理念体系(CSSM);紧密围绕生物实验室安全管理的特点、重点与难点,以北京大学生命科学实验室管理实践为例,分析其对剧毒化学品、麻醉药品和精神药品、气瓶及常规管控危化品4类典型危化品开展的一系列特色化、创新性安全管理实践,并针对不同类型的常用危化品给出安全管理的科学化建议,为高校生命科学研究中常用危化品的全流程安全管理提供参考,助力生命科学研究领域安全事故少发或不发的良好局面长期保持。

危化品船舶爆炸对隧道影响的计算理论与方法

基于可燃气云爆炸荷载计算理论及方法,提出以等效TNT当量法,建立空气、水、土体、隧道、船舶及炸药的综合模型,计算水下隧道的动力响应过程,分析水上危化品船舶爆炸对水下隧道的影响。其研究成果可为类似工程提供科学的指导与借鉴。

危化品火灾主要特点及灭火救援措施

本文对危化品火灾的主要特点及灭火救援措施进行了深入研究。首先,文章分析了危化品火灾的四个主要特点,包括燃烧剧烈、蔓延迅速、毒性强和爆炸风险高。然后,阐述了危化品火灾中产生危害物的机理,包括燃烧产物、分解产物和化学反应产物。接着,文章详细介绍了危化品火灾的灭火救援措施,包括火灾扑救、人员疏散与救援以及火场监测与评估。最后,通过一个具体的硝酸火灾案例分析,展示了灭火救援措施在实际应用中的效果。

全面质量管理视域下高校附属医院危化品安全管理

危险化学品在医疗机构中使用广泛,尤其是在高校附属医院中,无论是医疗、教学,还是科研方面,均需使用种类不同、数量繁多的危险化学品。危化品安全管理是高校附属医院安全生产工作的重要组成部分,国家对危险化学品使用和管理的科学化、标准化、规范化要求越来越高,这对医院安全生产工作提出了更高要求。通过梳理目前国内学界对医院危险化学品安全管理的研究现状,归纳现有研究存在的不足之处,运用全面质量管理理论,结合医院管理实践和安全数据分析,从全方位、全过程角度建立起一套科学有效、安全可靠地控制危化品使用和管理质量的实施方案,以进一步优化高校附属医院危化品安全管理实践。

校园多分布式危化品的智能测控系统研制

危化品的智能管理和全过程使用监督,对保障实验室安全具有重要意义,是智慧校园建设的核心内容。为此,设计了一种基于国产统信UOS操作系统的校园实验室危化品存储柜分布式智能管理系统。该系统采用Python软件开发UOS主控系统,依托实验室内的局域网作为通信载体,构建分布式主从架构,支持从机快速复制机制。服务端通过局域网通信响应多分布式下位机应答指令和完成危化品使用相关数据库记录工作,客户端完成动作申请、授权并驱动单片机系统完成实验室开柜开锁动作。系统有效解决了“信息孤岛”问题,兼具封闭性、安全性和实时性的特点,为校园多分布式管理系统研制提供了可借鉴的解决方案。

比色测温技术在危化品爆炸测试中的应用研究

危化品爆炸具有危害大、毒性强等特点,对人员以及周边建筑造成了巨大伤害。为了研究危化品爆炸过程中的温度特征,本文设计了一种基于比色测温技术的测温方法,并对比色测温原理、标定实验以及比色测温在危化品爆炸中的应用进行了详细介绍。该方法为危化品爆炸温度的测量提供了一种新的方法,可为危化品爆炸风险评估以及安全防范提供重要参考。

巡检预警系统在危化品行业的应用

随着技术进步,传统的人工巡检方法正逐渐被先进的预警系统所替代。这种系统的主要优势包括其实时性、准确性、自动化数据记录以及降低人为错误的可能性。同时,预警系统在实际部署和应用中也遭遇了如传感器的校准与维护、数据处理的复杂性、假警报和技术更新等多方面的挑战。但该系统受到了危化品行业的广泛接受,并得到政府的政策支持。预警技术有望进一步结合人工智能、深度学习和物联网等先进技术进行完善和升级,为危化品安全管理和其他高风险行业带来深远的影响。