Spontaneous combustion of coal is a major cause of coal mine fires.It not only poses a severe hazard to the safe extraction of coal resources,but also jeopardizes the safety of mine workers.The development of a scient...Spontaneous combustion of coal is a major cause of coal mine fires.It not only poses a severe hazard to the safe extraction of coal resources,but also jeopardizes the safety of mine workers.The development of a scientific management system of coal spontaneous combustion is of vital importance to the safe production of coal mine.This paper provides a comparative analysis of a range of worldwide prediction techniques and methods for coal spontaneous combustion,and systematically introduces the trigger action response plans(TARPs)system used in Australian coal mines for managing the spontaneous heating of coal.An artificial neural network model has been established on the basis of real coal mine operational conditions.Through studying and training the neural network model,prediction errors can be controlled within the allowable range.The trained model is then applied to the conditions of Nos.1 and 3 coal seams located in Weijiadi Coal Mine to demonstrate its feasibility for spontaneous combustion assessment.Based upon the TARPs system which is commonly used in Australian longwall mines,a TARPs system has been developed for Weijiadi Coal Mine to assist the management of spontaneous combustion hazard and ensure the safe operation of its mining activities.展开更多
工业控制系统通常应用于化工、电力和造纸等诸多行业。随着信息技术的不断升级和工业控制系统的逐步完善,企业工控网络的安全越来越受重视。基于此,简述了造纸企业工控网络所存在的种种安全隐患,重点基于深度学习算法,结合异常流量检测...工业控制系统通常应用于化工、电力和造纸等诸多行业。随着信息技术的不断升级和工业控制系统的逐步完善,企业工控网络的安全越来越受重视。基于此,简述了造纸企业工控网络所存在的种种安全隐患,重点基于深度学习算法,结合异常流量检测对造纸企业工控网络的安全管理问题展开研究,提出一种多尺度跳跃激励网络结构对卷积神经网络进行优化,构建了工控网络安全管理模型,并使用KDD CUP 99数据集进行试验验证,该模型能够对工控网络中的异常流量进行深度检测,且准确率比普通模型更高。展开更多
为更清楚地展现事故致因因素间的相互关系,并考虑因素间关联关系对于节点重要性的影响,本研究根据2018—2023年国内526份高处坠落事故报告,利用BOW(Bag of Words)方法结合人工分析提取涵盖人、物、环境、管理四方面的高处坠落事故致因...为更清楚地展现事故致因因素间的相互关系,并考虑因素间关联关系对于节点重要性的影响,本研究根据2018—2023年国内526份高处坠落事故报告,利用BOW(Bag of Words)方法结合人工分析提取涵盖人、物、环境、管理四方面的高处坠落事故致因因素集,以共现频次为权重,应用复杂网络理论构建高处坠落事故致因模型,并分析加权前后网络的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数的特征特性。最后,结合灰色关联分析理论,定量分析高处坠落事故致因因素的重要程度。研究结果表明:高处坠落的致因因素为,未正确佩戴防护用具,安全教育培训不到位,发包不规范,现场安全管理不到位,安全意识淡薄;应高度重视和管控这些致因因素,减少施工高处坠落事故的发生。展开更多
目的探讨质量持续改进在降低药物使用错误率中的应用效果。方法成立护理部药品管理质控小组,运用网络信息化报告系统平台进行全程质量监控,通过戴明循环法(Plan-Do-Check-Act,PDCA)总结问题、制定改进措施。对比质量持续改进前(2022年1...目的探讨质量持续改进在降低药物使用错误率中的应用效果。方法成立护理部药品管理质控小组,运用网络信息化报告系统平台进行全程质量监控,通过戴明循环法(Plan-Do-Check-Act,PDCA)总结问题、制定改进措施。对比质量持续改进前(2022年1—6月)、后(2022年7—12月)药物使用错误情况变化。结果改进后的给药差错发生率为0.03‰,低于改进前的0.08‰(P<0.05);改进后的个人数字助理(personal digital assistant,PDA)执行率、考核合格率高于改进前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论成立专项质量持续改进小组,动态分析原因,提出并落实改进措施,有效降低给药差错发生率。展开更多
基金provided for this work by the China Scholarship CouncilNational Natural Science Funds of China(No.51304212)
文摘Spontaneous combustion of coal is a major cause of coal mine fires.It not only poses a severe hazard to the safe extraction of coal resources,but also jeopardizes the safety of mine workers.The development of a scientific management system of coal spontaneous combustion is of vital importance to the safe production of coal mine.This paper provides a comparative analysis of a range of worldwide prediction techniques and methods for coal spontaneous combustion,and systematically introduces the trigger action response plans(TARPs)system used in Australian coal mines for managing the spontaneous heating of coal.An artificial neural network model has been established on the basis of real coal mine operational conditions.Through studying and training the neural network model,prediction errors can be controlled within the allowable range.The trained model is then applied to the conditions of Nos.1 and 3 coal seams located in Weijiadi Coal Mine to demonstrate its feasibility for spontaneous combustion assessment.Based upon the TARPs system which is commonly used in Australian longwall mines,a TARPs system has been developed for Weijiadi Coal Mine to assist the management of spontaneous combustion hazard and ensure the safe operation of its mining activities.
文摘工业控制系统通常应用于化工、电力和造纸等诸多行业。随着信息技术的不断升级和工业控制系统的逐步完善,企业工控网络的安全越来越受重视。基于此,简述了造纸企业工控网络所存在的种种安全隐患,重点基于深度学习算法,结合异常流量检测对造纸企业工控网络的安全管理问题展开研究,提出一种多尺度跳跃激励网络结构对卷积神经网络进行优化,构建了工控网络安全管理模型,并使用KDD CUP 99数据集进行试验验证,该模型能够对工控网络中的异常流量进行深度检测,且准确率比普通模型更高。
文摘为更清楚地展现事故致因因素间的相互关系,并考虑因素间关联关系对于节点重要性的影响,本研究根据2018—2023年国内526份高处坠落事故报告,利用BOW(Bag of Words)方法结合人工分析提取涵盖人、物、环境、管理四方面的高处坠落事故致因因素集,以共现频次为权重,应用复杂网络理论构建高处坠落事故致因模型,并分析加权前后网络的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数的特征特性。最后,结合灰色关联分析理论,定量分析高处坠落事故致因因素的重要程度。研究结果表明:高处坠落的致因因素为,未正确佩戴防护用具,安全教育培训不到位,发包不规范,现场安全管理不到位,安全意识淡薄;应高度重视和管控这些致因因素,减少施工高处坠落事故的发生。
文摘目的探讨质量持续改进在降低药物使用错误率中的应用效果。方法成立护理部药品管理质控小组,运用网络信息化报告系统平台进行全程质量监控,通过戴明循环法(Plan-Do-Check-Act,PDCA)总结问题、制定改进措施。对比质量持续改进前(2022年1—6月)、后(2022年7—12月)药物使用错误情况变化。结果改进后的给药差错发生率为0.03‰,低于改进前的0.08‰(P<0.05);改进后的个人数字助理(personal digital assistant,PDA)执行率、考核合格率高于改进前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论成立专项质量持续改进小组,动态分析原因,提出并落实改进措施,有效降低给药差错发生率。
