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期刊简介
中国科协高质量科技期刊分级目录安全科学领域T1级、环境科学领域T2级
中国科学引文数据库（CSCD）核心库源期刊
中文核心期刊
中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）
Scopus数据库收录期刊
中国科技期刊提能拓展计划入选期刊
主办单位：北京理工大学、中国环境科学学会、中国职业安全健康协会
刊期：月刊
ISSN 1009-6094 CN 11-4537/X 邮发代号：2-770
基于DBN-IT2FS模型的干树圆筒型FPSO采油树复杂场景失效风险评估
李馨怡;胡瑾秋;张来斌;马铭骏;徐欣;针对传统风险评估方法在干树圆筒型浮式生产储卸油装置(Floating Production Storage and Offloading, FPSO)甲板采油树失效风险分析中存在的数据不确定性处理和动态预测方面短板，提出了一种基于DBN-IT2FS的采油树失效风险评估模型，采用区间二型模糊集(Interval Type-2 Fuzzy Sets, IT2FS)及改进的相似性聚合方法获得根节点的先验概率，从而实现数据不确定性处理，建立动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)风险动态耦合模型，结合Weibull分布、Noisy-OR门、脆弱性模型实现失效概率的动态预测。结果表明，采油树初始失效概率为5.644 6×10-5,运行10 a后采油树失效概率达到5.736 5×10-5,均处于低风险等级，并呈现“显著增加—平稳运行”的演变规律，安全联锁失效、立管系统故障、仪表故障、压力传感器失灵、电磁阀卡阻为采油树失效关键风险因素，为复杂情景的风险防范提供决策参考。
基于AHP-EWM-FCE模型的氧化矿浮选药剂安全性评价
卜显忠;孙舒雯;王勇海;孙健;吴昊;段志毅;艾晓宗;浮选药剂的安全性与矿区生态环境和作业人员健康密切相关。当前，传统的药剂安全评价方法存在毒理学维度考虑不足、评价指标体系不完善等问题，制约了绿色选矿工艺的发展。针对这一问题，提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)、熵权法(Entropy Weight Method, EWM)与模糊综合评价(Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE)法相融合的多指标安全评价模型。首先，依据国际风险分级标准，构建了涵盖健康危害、环境风险及化学稳定性三个维度的10项关键评价指标体系；其次，采用AHP与EWM组合赋权确定指标权重；最后，基于FCE模型，对15种钛铁矿浮选药剂进行安全性模糊隶属度计算，并划分风险等级。结果表明，脂肪酸类捕收剂及有机抑制剂具有较高安全性，而含膦、胂酸类药剂因毒性高、降解难度大，存在显著的环境及健康风险。研究表明，AHP-EWM-FCE模型能够全面、客观地反映药剂安全风险水平，为氧化矿浮选药剂的科学选用、环境风险管控及绿色矿业发展提供有效理论依据和技术支持。
高压细水雾控制全尺寸电缆隧道火灾有效性研究
颜龙;王俊怡;徐志胜;李昕;李琪;为保障电缆隧道的消防安全，利用锥形量热仪和全尺寸电缆隧道试验分析了电缆火灾的燃烧特性和电缆隧道火灾演变规律，探讨了高压细水雾系统对电缆隧道火灾温度、气体体积分数及灭火时间的影响。结果表明，电缆火灾的演变过程可划分为引燃、稳定燃烧和衰退三个阶段，当电缆敷设间距为电缆直径的1.5倍时电缆火势蔓延速率最快、隧道纵向温度最高达695℃。高压细水雾系统可有效抑制电缆隧道火灾，其中高压细水雾的控火效能与喷头流量系数和细水雾压力呈正相关。当细水雾压力为10 MPa、喷头流量系数为0.5时，高压细水雾系统无法扑灭电缆隧道火灾；当喷头流量系数提升至1.0及以上时，则可有效扑灭电缆隧道火灾；当喷头流量系数为1.0时，细水雾系统的细水雾压力从7 MPa提升至13 MPa可显著缩短灭火时间，其中喷头流量系数1.0、细水雾压力13 MPa的高压细水雾系统综合灭火效果最佳，灭火时间仅需250 s。
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水雾幕协同作用下隧道火灾重点排烟量研究
姜学鹏;童泊淯;李浩伍;为探究不同火源功率下水雾幕协同作用时隧道重点排烟量，基于π定理推导了排烟量E、水雾幕总流量q、火源功率Q的量纲一关系式。提出了以能见度场分布、排烟效率及漏烟抑制效果为核心的临界值判定标准，并通过数值模拟方法，确定不同火源功率下的临界排烟量与临界水雾喷头流量，并在此基础上拟合得到临界运行参数下q/E与量纲一火源功率Q*的定量关系式。研究结果可为隧道排烟系统与水雾幕系统的协同运行提供理论与数据支撑。
基于深度学习的山地旅游型城市火灾预测与防控优化研究
吴运法;程雨琪;陈萨如拉;李舒颖;为提升山地旅游型城市火灾防控的科学性，提出了一种融合火灾预测与区位优化的消防站布局方法。选取山地占比超50%的中国优秀旅游城市——黄山市为典型案例，整合中分辨率成像光谱仪火灾热点及多源数据构建数据集，采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络两种算法构建火灾预测深度学习模型，开展火灾发生概率的时空预测研究。结果表明，LSTM模型性能更优，准确率达88%,曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)为0.95,更适用于研究区火灾发生概率预测建模；日最高温为火灾关键驱动因子，风速在该场景中影响较小。基于地理信息系统量化城市火灾风险区域敏感性，得出火灾风险呈现中西部高、南北部较低的格局，并引入位置-分配模型对消防站布局进行优化：提出保留5座现有消防站、新增23座消防站，可使全局覆盖率提升至80.53%,在对火灾风险定性与定量分析的前提下，显著增强灾前预防与灾后应急响应能力。
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