基于BP神经网络的安全管理模式研究

矿业生产过程中安全生产状况是动态的、多因素的,最新伤亡事故统计结果表明,采取适当的分析方法对不断变化的生产状况进行分析和预测非常重要。提出一种BP神经网络安全管理模式,该模式根据生产现场中实时动态的监控数据,利用BP神经网络的非线性映射能力和自适应、自学习能力,可以计算和预测实时的安全生产状态。应用结果表明,该模式可以实时计算和跟踪安全生产状态,从而为企业的生产调度及安全管理提供参考。

化工过程本质安全性之模糊评价系统

在综合分析化工过程构成的基础上,建立的化工过程本质安全性评价指标,借鉴国内外本质安全评价的研究,应用Matlab模糊推理系统,以评价指标的等级划分、隶属度函数设计及推理规则设定等为主线,建立化工过程本质安全性模糊评价系统,实现评价指标和评价推理结果的可视化。通过甲苯高温加氢脱烷烃制取苯的工艺过程,实施不同工艺路线及其操作条件改变的本质安全性评价,验证了所建立模糊评价系统的可行性。研究结果对指导化工安全设计和安全评价、减少和消除重大危险源,进一步提升我国化工行业的整体安全水平具有重要的理论和现实意义。

1.2L Harttman管式与20L球型爆炸测试装置爆炸猛度实验研究

随着现代工业的发展,粉尘爆炸的危险性几乎涉及到所有的粉体工业部门,因此对粉尘爆炸危险场所进行危险性分析成为一种必然。粉尘爆炸的猛度参数是危险性分析的重要参数,反应了粉尘爆炸的猛烈程度,同时也是设计和选用泄爆、隔爆、抑爆等不同防爆技术方法的基础。然而,对于不同的测试装置所测得猛度参数有所不同。本文分别利用1.2L Hartmann管与20L球形爆炸装置对玉米淀粉的爆炸猛度参数进行了测试,并对相应结果进行了对比分析。

基于可拓层次分析法的铁矿危险性评价研究

我国铁矿伤亡事故后果比较严重,重特大事故时有发生。基于可拓层次分析法(EAHP),结合可拓工程方法,在物元模型理论的基础上建立了铁矿危险性评价的物元模型,聘请5位专家对铁矿危险性的评价指标体系的10项指标进行评价,利用层次分析法确定各评价指标的权重,并对大红山铁矿的危险性进行评价,得出危险性等级为危险性较小、安全性较好,也说明了该铁矿需要进一步采取安全措施,加强安全管理,提高其安全程度,从而避免事故的发生,该方法为铁矿危险性评价提供了一条新的方法和手段。

狭长受限空间火灾演化规律的试验研究

使用酒精和柴油进行火灾试验,分析不同通风条件下狭长受限空间火灾的演化规律。结果表明,在设定实验模型下,机械排烟可以抑制并最终控制轰燃现象的发生。所建立的试验模型纵向均可分为火焰区和热烟气区两个区域。当排烟风速小于等于0.5 m/s时,横向分为上部和下部热烟气区;当风速为1.0m/s时,横向分为上部热烟气区、中部中温区和下部冷空气区三个区域。

非煤矿山本质安全影响因素的相关性分析

利用SPSS软件对2007~2009年全国非煤矿山110起死亡事故进行了统计分析。对非煤矿山事故影响因素进行的相关性分析表明,由于矿山企业本质安全水平低为主要原因的事故占事故总数的40%,反映出当前非煤矿山的本质安全水平较低。矿山的本质安全水平与企业性质、事故类型、事故等级都有着较强的相关性。从本质安全理念出发,建议应该开展开采工艺的本质安全设计,突出＂三同时＂审查中开采工艺本质安全设计审查,提高矿山设备、设施的安全性能,加强安全防护和加强开采和作业场所的安全管理等,努力提高非煤矿山的本质安全水平。

化学工业重大事故的多米诺效应分析

针对化学工业重大事故多米诺效应的严重后果,进行重大事故多米诺效应发生规律的研究。在指出触发重大事故多米诺效应发生条件和发生模式的基础上,设计重大事故多米诺效应的研究程序。借助生成重大火灾爆炸事故场景和其后果分析方法,建立多米诺效应概率分析的数学模型,利用VB开发了多米诺效应计算软件DOMISOFWARE,解决较为复杂的重大事故多米诺效应概率的计算问题。研究表明,爆炸事故总是较火灾事故具有更高触发多米诺效应的可能性,并且火灾和爆炸触发加压设备发生多米诺效应的概率与常压设备相比随间距增大几乎呈线性下降;确定了爆炸和火灾触发多米诺效应的概率和临界距离。研究结果对于化工装置的安全设计和重大事故的预防控制具有重要的指导意义。

基于集对分析法的建筑物火灾危险性评价

建筑物是一个集人员与财产于一体的系统,一旦发生火灾,后果不堪设想。介绍了集对分析的基本理论,并将其引入建筑物火灾危险性评价中。在不考虑系统指标权重与考虑系统指标权重条件下,讨论了建筑物火灾危险性评价步骤。同时,将建筑物火灾危险性的评价结果与集对势相结合来判断建筑物火灾危险性态势。结果表明,某建筑物在不考虑指标权重与考虑指标权重两种条件下均处于"一般安全"等级,但后者的安全等级程度更低,两种情况的态势均属于微同势,也说明了该建筑物需要进一步采取安全措施,加强安全管理,提高其安全程度,从而避免火灾事故的发生。

基于感知机的故障树最小割集算法

在人工神经元网络原理的基础上,提出了一种计算复杂系统最小割集的方法。该方法根据逻辑“与”和“或”门具有线性可分割的特点,选用了基于M-P模型算法的感知机网络作为计算模型,理论推导出故障树中的逻辑关系与感知机模型中神经网络基本单元之间的转换规则,利用该规则可将所建故障树转化成便于编程求解的由神经网络基本单元组成的神经网络树。实例计算结果表明,感知机网络模型适合表达故障树中的逻辑关系,神经网络树所反映的基本事件与顶事件之间的映射关系便于编程求解,并可快速准确地获得复杂系统故障树的最小割集。

基于BP神经网络的事故致因分析方法

根据目前所采用的事故致因因素分析方法,提出了一种动态的分析方法,即神经网络分析方法,利用其中的一种神经网络(即BP网络)的原理和方法,根据专家系统提供的较为可靠和代表性数据训练网络,利用训练后的网络对所研究对象之间的相互关系进行分析。分析结果表明,该方法更为直观、准确,尤其在一些其他方法使用困难的场合,更有优越性。

基于属性识别模型的建筑物火灾危险性评价

建筑物是一个集人员与财产于一体的系统,一旦发生火灾,后果不堪设想。利用层次分析法并结合属性识别理论,建立了建筑物火灾危险性的层次-属性识别模型。聘请10位专家对建筑物火灾危险性的评价指标体系的24项指标进行评价,利用层次分析法确定各评价指标的权重以计算综合属性测度区间,应用置信度准则和评分准则对建筑物火灾危险性进行属性识别。并对某大学3#教学楼的火灾危险性进行了评价,得出火灾危险性等级为危险性较小,安全性较好,也说明了该建筑物需要进一步采取安全措施,加强安全管理,提高其安全程度,避免火灾事故的发生。

基于集对分析法的煤矿危险性评价

煤矿危险性评价包含因素较多导致评价是一个比较复杂的过程,评价方法已经成为一个关键问题。讨论了集对分析相关理论,并将集对分析引入煤矿危险性评价中,建立了煤矿危险性评价指标体系,针对不考虑煤矿评价指标权重与考虑指标权重两种情况,通过联系度与集对势综合判断煤矿危险性态势,并对某煤矿的危险性进行评价,在不考虑指标权重与考虑指标权重两种情况下均处于"一般安全"等级,但后者的安全等级程度更低,两种情况的态势均属于微同势,也说明了该煤矿存在安全隐患,需要采取相关的安全措施并加强安全管理,该方法为煤矿危险性评价提供了一条新的方法和手段。

高处作业事故预防措施

在现代建筑施工中,高处作业伤亡事故多发,在整个施工领域占有较大比重,减少或避免建筑施工过程中此类事故的发生,是有效降低我国建筑施工领域伤亡事故发生的重要环节之一。本文主要就高处作业事故的预防措施进行探讨。

源头防治陶工尘肺

我国陶瓷生产企业繁多，且大部分为中小企业，其职业病防治设施较差，粉尘飞扬，员工极易患上尘肺病。预防陶工尘肺发生，必须在源头控制产尘量。