基于网格的铁路建设工程风险指数评价模型研究

提升铁路建设工程的风险管理水平是铁路建设的重要内容。目前对铁路建设工程风险管理的研究在精细化和定量分析方面存在一定的局限性。围绕我国铁路建设工程的实际施工特点及安全风险管理现状,提出基于网格和指数的铁路建设工程风险评价量化模型。模型借助网格化的思想,实现铁路施工活动与相应的风险事件在时空位置上一一对应,利用网格风险指数,对施工活动所在的风险管理网格中可能发生的风险事件进行量化评定及等级划分。将该模型应用于某建设工程路基工程的安全风险评价,对该工程的致灾因子和风险事件进行概率计算,得出网格G48,27;G49,27;G55,29;G56,29所对应的风险指数分别是64.9,64.9,75.8,75.8。前2个网格为Ⅲ级风险,处于预备预警区;后2个是Ⅳ级风险,属于潜在风险区。该模型可以精细地对铁路建设工程进行风险评价,便于管理者实时量化地掌控风险程度。

台州沿海商渔船碰撞 网格化风险分析

通过统计和分析近7年台州水域商船与渔船碰撞事故数据,对该水域的商渔船碰撞事故应用网格化风险评估方法,得到了网格化风险的地域分布;并在此基础上结合当地的实际情况对风险的形成进行深入分析;最后提出了相应的切实可行的对策。相对于传统的风险分析,该方法能更全面准确地描述事故水域的风险状况,可为实施富有针对性的安全措施提供强有力的支持。

基于网格化的区域突发环境事件风险分区研究

为开展区域环境风险分区研究,文章基于环境统计和基础地理数据,引入地理空间分析法和人口空间离散化方法,充分考虑水系级别及水质的影响,以1 km×1 km网格为基础单元,对石化产业密集型区域的环境风险进行评估。结果表明:(1)研究区环境风险场呈现以石化区为高值中心,向外辐射递减态势,环境风险受体敏感区与环境风险受体分布保持一致。(2)研究区以低风险区为主,其次为中风险区和较高风险区,其中较高风险区面积为4.87 km^(2),占研究区总面积的1.7%;中风险区面积为42.64 km^(2),占研究区总面积的14.6%;低风险区面积为244.52 km^(2),占研究区总面积的83.7%,不同等级环境风险呈现以风险源和受体集中区为中心,向周围辐射递减趋势,且在下级行政单元的分布存在差异。(3)研究区环境风险管控的优先次序为Sr_(24)(石化区)、Sr_(19)、Sr_(20)、Sr_(16)、Sr_(17)和Sr_(10),其中,Sr_(24)和Sr_(19)为较高风险区,属重点优先管控区域。文章旨在优化网格化环境风险分析法,为区域环境风险评估的宏观决策和环境风险分区分级管理提供科学依据。

区域环境风险评估指数法与网格法对比分析

以北方某沿海城市为例,通过收集资料、划分子区域、识别环境风险源及环境风险受体和调查区域突发环境事件应急能力及防治措施等,采用区域环境风险指数计算法与网格化环境风险分析法计算案例区域环境风险等级,对比分析2种方法区域环境风险评估结果。结果表明,案例区域水环境风险、大气环境风险和综合环境风险2种方法计算结果差异较大。指数法适用区域综合环境风险等级判断,网格法适用小尺度区域水、大气环境风险等级精确计算。

基于网格化环境风险分析法的浮山县化工厂风险评估

中国的大部分城市环境问题都处于危险之中,环境污染的种类众多而且复杂,导致环境突发事件频频发生,范围越来越广,使人们更加认识到区域环境风险的重要性。本文通过对临汾市浮山县化工厂区域突发环境事件采用网格化环境风险法进行分析,得出浮山县风险等级为一般风险等级,同时通过对大量区域突发环境事件的调查,从环境监测与预警,应急预案管理和队伍建设,为预防控制和应急管理提出建议。

行政区域环境风险评估与管理应用实践研究——以惠州大亚湾经济技术开发区为例

区域环境风险评估和管理是构建全过程、多层级生态环境风险防范体系的基础。通过系统建立区域环境风险识别概念模型,辨析区域环境风险评估主要方法,进一步提出“分区、分级、分类、分期”的区域环境风险优化管理框架。借助环境风险指数计算法和网格化环境风险分析法,分别对大亚湾区开展行政区域环境风险评估和管理应用实践。结果表明,基于环境风险指数计算法得到的区域环境风险值更能反映区域环境风险的真实水平,大亚湾区综合环境风险值较高,空间分布上呈现以石化区为中心,向外辐射递减趋势。

大数据驱动的应急资源布局研究

大数据作为新一轮科技革命和管理变革的重要驱动力,在应急资源布局过程中发挥了重要作用。本文具体介绍了大数据驱动的应急资源布局的关键内容和实现过程,包括基于历史数据挖掘和实时指标计算的两种应急风险网格划分、基于行政区划的静态布局和基于空间聚类的动态布局相结合的应急资源规划配置、解决信息准确性需求和计算资源需求的应急资源需求预测,以及应急资源储备补给的业务流程和模式。大数据技术改变了应急资源布局的管理思维和决策模式,符合数据时代应急资源管理需求。

基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型

为了提高自动驾驶车辆在复杂机非混行交叉口行车安全性、舒适性和效率,提出了一种基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型,并进行模型泛化;设定静态离散序列交叉口网格区域的划分规则,根据多状态通行行为概率转换关系,预测非机动车在细分网格中的运动状态,并动态评估机非冲突区域的风险等级;在此基础上,采用模型预测方法设计自动驾驶车辆的横纵向控制算法,通过自适应调节航向与速度实现跟踪期望轨迹并同步规避网格冲突区域;结合车辆动力学与外部交互环境等约束条件,开发交叉口四相位信号控制交通仿真平台,采用模型在环测试的方式,从效率优度、舒适性优度、实际规划路径与参考路径的偏移量等方面,验证了对左转机非冲突区域运动规划的有效性。研究结果表明:所提出模型能够有效动态提取和预测网格风险信息,确保自动驾驶车辆与驶入交叉口非机动车的安全交互、高效通行与驾驶舒适性,其规划路径的偏移量与同类算法相比最大可降低17.1%,通行效率最大可提高26.6%,舒适性优度最大可提高39.3%,实际路径跟踪表现出高效通过交叉口机非冲突区域和规划路径占用空间低的明显优势。

洁净室污染控制策略的研究

根据2022版欧盟GMP附录1关于洁净室监测的要求,探讨洁净室污染控制策略的有效性和科学性。该文运用网格化风险评估工具,将洁净区域划分为高、中、低风险区,结合颗粒物与微生物的监测指标,比较网格化与未网格化划分所得的监测数据结果,尝试建立稳定且实用的洁净室环境监测计划。结果显示,网格化划分后的各项监测数据结果均符合可接受标准。相较于未进行网格化划分的监测方法,该方法能探索洁净室环境的“最差情况”。洁净环境监控的侧重点已经从单独要素控制转向整体策略控制,应关注关键区的气流流型、建立整体性的污染控制策略,以保证洁净环境符合欧盟GMP附录1的要求。