SIS系统在石油化工重大危险源中的应用

文章介绍了SIS系统的构成、风险评估程序及重大危险源辨识,并结合实例应用对石油化工重大危险源SIS系统运行效果进行了分析,旨在为石油化工企业安全生产提供一定借鉴。

迈向智能监察:人工智能赋能国家监察的逻辑与进路

新一代人工智能的兴起为国家治理注入新动能,为国家监察工作的数字化、智能化指明方向。人工智能赋能国家监察具有以“数据全覆盖”实现“监察全覆盖”、从人力监督到智能监督等现实价值。受限于国家监察的初创性与人工智能的局限性,国家监察智能化呈现阶段性特征。国家监察的智能化发展围绕数据、算法、算力三大核心要素,实现监察“块数据”构建、面向国家监察的语言模型嵌入及算力资源的优化供给。针对人工智能存在的数据隐私、数据安全等技术性风险,可从人工智能政府采购的制度化与规范化、建构监察对象数据隐私与安全保护机制和人工智能监察应用的纠错与救济机制等方面予以防范和化解。

“网络安全”概念的嬗变及其检视与重构

“网络安全”的核心内涵经历了网络系统安全时代、网络空间安全时代和网络信息安全时代的嬗变,实现了科学技术、互联网和网络信息三次视阈转换,相关研究也从信息科学技术领域延展到哲学及人文社科等领域。由此,在使用“网络安全”概念时,应重视稳定性与灵活性的统一,明确不同学科研究边界,根据不同范畴设定相应的法律原则、管理对象及调控方式。为实现“网络安全”目标,应按照总体国家安全观与法治要求,构建涵盖多主体行为的法律规范体系和网络安全保护制度:对于系统安全,强化技术防范与刑罚震慑;对于空间安全,设计科学有效的制度,重视公民基本权利保障,提高行政执法效率;对于信息安全,科学处理网络信息安全时代的民事、刑事和行政法律关系。

多模态情感视角:民航旅客异常行为预警研究

通过构建基于多模态情感计算的民航旅客异常行为预警模型,使用GEMEP语料库中音视频数据模拟旅客可能出现的异常行为,在对面部表情、肢体姿态和语音三模态数据识别后,采取赋予各模态情感识别模型权重和赋予各模态情感识别模型中不同情感权重两种决策级融合方法,感知旅客生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤等5类情感,并依据判定结果实现异常行为分级预警。研究发现,赋予各模态情感识别模型中不同情感权重的方法为最优情感计算模型,能够有效识别旅客存在潜在异常行为的相关情感,其整体识别准确率达到了82.76%。其中,生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤5类情感识别准确率分别为81.9%、78.5%、81.3%、83.2%、81.7%。

重大活动特种设备安全保障工作标准化研究

近年来,我国举办的重大活动越来越多,特种设备的安全保障工作逐步发展并形成常态化机制。为推进重大活动特种设备安全保障工作的规范化和制度化,本文总结历次特种设备安全保障经验,分析其现状和挑战,并从特种设备安全保障工作的流程和要求方面提出建议,为推进重大活动特种设备安全保障工作的标准化提供支撑。

基于多维感知与空天一体的输电线路智慧运维体系建设与实践

基于多维感知与空天一体技术,提出了一种输电线路的智慧运维体系。该体系通过卫星遥感、无人机巡检、智能安防以及多传感器集群等技术的协同应用,实现了输电线路的全方位实时监测与隐患排查。卫星遥感技术用于输电通道环境的宏观监控,精准评估自然灾害和外力破坏风险;无人机巡检技术则提供了高效的多场景应用,包括红外测温、风筝线隐患排查等,极大提升了巡检效率;智能安防系统通过多传感器联控感知,实现了对输电线路环境与设备的三维空间监控与智能预警。实践结果表明,该智慧运维体系大幅提升了输电线路的安全性、可靠性及巡检效率,推动了输电运维技术的革新。

安检图像小目标违禁品特征提取模块构建与应用

针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品检测的过程中聚焦于图像的重要特征。为了充分发挥所构建模块对于小目标物体的特征提取能力,采用空间深度转换模块替代原模型中的下采样模块,使得YOLOv5模型在特征提取的过程中能够尽可能地保留小目标物体的特征信息,提高对小目标违禁品的检测效果。

改进YOLOv7的X光图像危险品检测算法

针对X光安检图像在危险品检测时背景复杂、遮挡严重、尺度多变等问题,对YOLOv7算法进行了改进,在提高检测精度的同时使网络更加轻量化。首先构建PS-ELAN模块替换原主干网络中的ELAN模块,减少网络计算量和内存占用,同时提升网络的特征提取能力。其次将无参注意力机制SimAM与可变形卷积DCNv2融合至颈部网络的下采样阶段,提高网络对X光图像危险品关键特征的捕捉能力。最后引入Dynamic Head模块,增强检测头的尺度感知、空间感知和任务感知,提高网络的检测性能。实验结果表明,改进后的算法在自制数据集和CLCXray数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)比原YOLOv7模型分别提高了4.7个百分点和1.2个百分点,参数量和计算量分别下降了16.2%和23.1%。改进后的算法提高了检测能力,同时更为轻量化,可在实际安检中起到很好的辅助作用。

辅助驾驶汽车信息安全检验关键技术研究及测试验证

随着辅助驾驶汽车技术的不断发展和普及,信息安全问题已经成了一个重要的研究方向。本文针对辅助驾驶汽车面临的信息安全隐患,研究提出信息安全检验关键技术,包括检验指标、检验方法和检验标准等,为辅助驾驶汽车安全性评估提供参考;提高辅助驾驶汽车安全性,推动行业的规范化发展,为辅助驾驶汽车的安全性和可靠性提供支持。

大型安检设备工业设计的造型难点及设计思路探究

工业设计在消费级产品中的应用蓬勃发展,但针对大型安检设备的工业设计造型研究仍然缺乏。为推进大型安检设备的工业设计造型发展,通过分析大型安检设备的工业设计造型价值,总结了大型安检设备在设计过程中的难点和痛点,探讨了大型安检设备工业设计造型的设计思路,希望为从业人员解决类似的设计难题提供参考。

SIS中基于Markov模型的诊断模块失效率分析

国际标准IEC61508给出了部分结构安全仪表系统的Markov建模计算方法,然而对于1oo1D及2oo2D等带诊断电路结构的系统建模没有考虑诊断电路失效率的问题,势必会对安全性能参数的计算造成影响。为此提出一种考虑诊断电路失效率的建模方法,通过分析新模型的计算结果,判断在SIL评估过程中是否需要考虑诊断模块失效率的影响。

基于信息化的高校实验室安全管理体系建设

实验室安全建设是高校争创“双一流”的重要保障。针对高校实验室安全管理中普遍存在的重点、难点、痛点问题,结合学校实际,探索数字化、信息化和智能化背景下实验室安全管理平台及管理体系建设的创新发展路径。通过绘制实验室安全图谱、实施多维检查、打造化学品一瓶一码全周期可追溯系统、搭建智慧楼宇3D可视化系统、层级化多元化长效化开展实验室安全教育培训、加强应急救援物资配备等举措,逐步形成了科学、规范、高效的主动防御体系,显著提升了实验室安全管理水平,为实现实验室零安全事故目标提供了坚实的机制保障。

基于数值模拟的安检大厅人员火灾疏散仿真

为了解火灾发生时某安检大厅人员疏散情况,建立了火灾模型及人员疏散模型,通过模拟分析了火灾产物及空间熟悉度对人员疏散产生的影响。火灾模拟结果表明,对于安检大厅这类建筑,能见度是影响人员疏散的主要因素,建议加强厅内的排烟设备等消防设施。人员疏散结果表明,空间熟悉度影响人员对于出口的选择,使得初次到达该安检大厅旅客无法通过距离最近出入口进行疏散,疏散时间增加;且厅内的建筑布局也阻碍了人员疏散进程。因此,结合火灾中烟气蔓延过程和人员疏散结果,对厅内的建筑布局及人员疏散方式进行优化,疏散优化后疏散时间缩短了10%。模拟结果可为安检大厅的消防措施、建筑设计以及应急管理提供参考和借鉴。

纪检监察信息化的实践逻辑与优化路径

以数字化、网络化、智能化为主要特征的信息化已然渗透融合到国家、社会和个人生活的各个领域,在推进国家治理体系和治理能力现代化的过程中作用日益凸显。随着纪检监察体制改革的推进,监督对象成倍增加、纪检监察机关职权更加丰富、风腐问题更为隐蔽复杂以及党和国家监督体系进一步完善等形势变化,需要纪检监察机关以信息化发挥科技赋能优势。当前,纪检监察信息化建设处于起步阶段,需要从理论上廓清信息化建设的表现形式,梳理总结各地纪检监察信息化建设进展及现实问题。未来应坚持问题导向,做好顶层设计和统筹部署,确定重点工程和优先行动,遵循并审慎运用信息技术自身发展规律,增强信息化整体安全,按步骤分阶段实现纪检监察信息化建设目标,助力纪检监察工作高质量发展。

特种设备检验检测中的无损检测技术应用

本文旨在探讨特种设备检验检测中的无损检测技术应用,着重分析了无损检测技术在特种设备领域的重要性和广泛应用。通过详细的研究与分析,强调了无损检测技术在提高设备安全性、降低维护成本、延长设备寿命方面的作用,并提出了进一步推动这一领域发展的建议。

X光安检图像目标识别特性分析

X光扫描是对安检过程中通过的包裹进行违禁品检查的重要成像手段,而传统的人工识图方式具有效率低、易受主观因素影响等缺陷.为推动违禁品自动识别技术的发展,从数据、任务和方法 3个层面对X光图像识别特性递进分析.在数据层面,通过对X光与可见光的数据和数据集分别进行对比,揭示了X光安检图像在数据上的独特性.在任务层面,从数据特性、行业监管和实际业务要求等多个维度深入分析X光安检图像目标识别任务的复杂性.在方法层面,基于数据与任务特性,对现有X光安检图像目标识别的特定方法策略进行归类和简述.研究结果表明:X光安检图像目标识别技术需要应对数据特性导致的困境,适应行业监管的变化,处理安检对象特点的差异,以及满足细粒度的监管要求;在应对部分特性带来的挑战时,数据预处理、数据扩充、重叠遮挡处理和多视角融合等有效策略被提出,并存在可能的提升空间和拓展方向.研究结果能够为本领域研究人员提供参考和启发,以更好地满足持续变化的安检任务要求.

结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究

本文提出了一种基于改进YOLOv8n及SLAM的室内安防机器人自主巡检控制系统方案。目标检测采用轻量化处理的YOLOv8n算法,使用GhostNet进行YOLOv8n的轻量级改进。达到降低计算量和内存消耗,同时提高目标检测速度的目的。改进后的YOLOv8n帧率相较于改进前速度提升50%,模型缩小为原来的63%,而识别的精确度仅下降5%左右。为提高机器人对未知环境的感知能力和自主性,使用了Cartographer算法。基于此算法,机器人可实现自主导航和地图构建,定位过程中估计值与实际值的横向偏差小于0.06 m;纵向偏差小于0.08 m;航向偏角小于16°。实验结果表明:该系统能够实现地图的精确构建以及目标火焰的快速检测,并实现实时预警。

城市轨道交通安检系统智能判图模式研究与设计

为提升城市轨道交通安检系统判图效率及准确率,设计一种新颖的判图模式,将AI(人工智能)图像识别技术与人工集中判图技术有效结合。首先针对逢液必检现状引入液体检测算法,避免对安全液体的开包查验,其次按安检品风险等级进行分类处理,最后结合AI置信度判断、人工抽检或必检判图对安检品进行判定。本判图模式可根据不同阶段下AI图像识别准确度和判图需求灵活调节AI介入深度,随着AI图像识别准确度的不断提升,逐渐从AI为辅、人工为主判图模式向AI为主、人工为辅的判图模式平滑渐进迭代,最终实现完全智能判图模式。通过案例分析可知,在不降低城市轨道交通车站安检水平的前提下,本判图模式可以进一步达到前端过检增速、后端降本增效的目的。

基于随机巡视机制的电力物联网安全技术研究

电力物联网的建设促进了电力系统各个方面的数据集成,但对电网系统的网络安全提出了较高要求,因此在电力物联网安全技术的基础上,提出了一种基于随机巡视的电力物联网安全行为异常检测方法。通过对网络节点进行编号管理,为不同信誉值的节点设计了不同的随机巡视频率,汇聚节点检测异常行为。通过仿真分析了文中方法在安全性和恶意节点检测方面的性能。结果表明,文中提出的检测方法能够及时有效地检测异常行为和恶意节点,降低了网络能耗,满足电力物联网的安全需求。

运营高铁高压喷射注浆桩桥墩纠偏技术

以广珠城际铁路沙朗特大桥为研究对象,基于弹性地基梁原理,利用高压喷射注浆桩的喷射压力进行桥墩及桥台的纠偏,建立高压喷射注浆桩的桥墩纠偏联动装置模型,提出纠偏技术并得到成功应用。实施结果表明:通过高压喷射注浆桩纠偏后桥梁及轨道结构状态稳定,为恢复桥梁正常使用功能,对偏移量大于5 mm地段桥墩原则上应进行纠偏处理,对偏移量小于5 mm地段桥墩结合前后墩台偏移值进行判定。