针对山区高速公路连续纵坡隧道群火灾烟气控制问题，利用火灾动力学模拟工具FDS分析隧道群坡度、棚洞开口率、棚洞长度等因素对火灾烟气蔓延特性的影响。结果表明，隧道群坡度的增加会使得隧道火灾中烟气蔓延的速度加快，窜流至下游隧道的烟气温度升高，增大棚洞开口率和棚洞长度则有利于烟气排出隧道群。不同棚洞的量纲一排烟效率与量纲一棚洞长度之间存在线性函数关系。在较高的开口率下，棚洞的排烟效率可以达到90%以上，有效避免了火灾烟气向下游隧道输运。
高校实验室开展大量科研探索性试验，安全管理难度大。基于安全管理理论中的轨迹交叉理论，从人的不安全行为、物的不安全状态及管理与环境因素三个维度，系统分析了实验室事故的致因机理。提出以下系统性防控策略：强化人员队伍建设与安全教育，从源头控制人的不安全行为；加强实验室基建与改造监管、推进消防安全技防建设、严格危险类实验室管理，系统管控物的不安全状态；通过空间隔离与布局优化阻断风险轨迹交叉，落实关键环节管理，加强流程与行为双重管控，筑牢“管理与环境”防线。研究旨在推动高校实验室安全管理从碎片化应急响应向系统化综合治理转型，构建长效、协同、主动的安全防控体系。
<正>审视现代化城市的运行轨迹,会发现智慧应急管理已不再是简单的技术叠加,而是一场关乎城市生死存亡的深刻变革。面对自然灾害、公共卫生事件及各类突发事故的频发,传统的“经验驱动”与“条块分割”模式早已捉襟见肘,因此有必要构建智慧城市安全应急体系。«智慧城市安全应急管理:技术与实践»聚焦智慧城市安全应急管理,从智慧安全城市概念界定、公共安全应急管理理论框架搭建,到数字化建模、智能优化控制、三维网格巡检等核心技术方法,层层递进构建完整的研究体系。作者深入探讨城市交通与土地利用互动关系、综合应急交通管理、数字孪生技术应用及PM2.5动态健康评估等前沿议题,结合BP神经网络、非结构化网格计算等实证方法,提出针对性对策建议。研究兼具理论深度与实践价值,既梳理了危机管理五阶段理论等经典模型,又融入整体性治理、智慧治理三重逻辑等新视角,为城市安全韧性提升提供科学支撑,体现学科交叉融合的学术创新力。
<正>2025年,党的二十届四中全会指出,推进国家安全体系和能力现代化,建设更高水平平安中国。高校作为落实总体国家安全观、培养担当民族复兴大任时代新人的重要阵地,其安全文化建设应主动融入国家安全治理体系。因此,有必要立足高校安全文化建设的现状,针对现有安全文化工作中存在的重管理轻育人、重显性风险轻隐性渗透、重集中教育轻文化沁润等现实挑战,探索以总体国家安全观为引领、以文化建构为内核的高校安全治理新范式。
甲烷(CH4)是仅次于二氧化碳(CO2)的一类重要温室气体，准确计量煤炭矿后活动中甲烷的逃逸排放量对减缓全球温室效应具有重要的意义。针对煤颗粒甲烷解吸扩散规律，现有单孔隙扩散模型未考虑解吸扩散系数的时变特征，由此提出了一种引入时间变量的变扩散系数甲烷逸散量计量模型。然后建立基于含甲烷煤颗粒的解吸扩散量的不同粒径煤颗粒残余含量模型。选取两个典型矿井进行现场测量，首先采用电动振动分级筛分别测量了煤样粒径分布，并采用甲烷残余含量快速测定装置获得不同粒径煤样的甲烷含量，对比验证了不同粒径煤颗粒残余含量计算模型的准确性。最后，根据矿后活动过程甲烷残余含量差值计算得出甲烷排放总量，确定两个矿井排放因子分别为0.42 m3/t和0.21 m3/t,月均排放量平均为674 t和184 t,测量结果低于煤炭企业核算指南规定的排放因子。应用结果表明，该计量方法能够快速简便地计算煤炭矿后活动中甲烷排放量，为我国制定针对性的甲烷减排措施提供支撑。
<正>随着我国社会经济的迅速发展,烟草产品品质安全监控管理领域的理论与实践也得到了完善。基于此,烟草产品品质安全监控管理工程工作者须不断提升自身的专业素质。«烟草行业实验室安全管理要求技术指南»以烟草企业实验室的安全为核心,使用专业理论联系实际案例的方式,对烟草行业实验室安全管理要求进行了系统介绍,重点阐述了烟草产品品质安全管理与监控等内容,在烟草行业实验室安全管理中具有重要的参考价值。全书共6章内容,第1章对相关的信息概念等进行了阐释,第2章对规范性引用文件进行了介绍,第3章围绕术语和定义等进行了论述;第4章呈现了实验室安全管理通用要求等内容;第5章将实验室安全技术管理要求作为主要内容;第6章对职业健康安全管理进行了详细说明。
为定量评价火炸药专用设备安全水平，预防安全生产事故的发生，基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和模糊综合评价法对火炸药专用设备进行安全评价，构建了一套科学评价体系，包含设备结构、工控、设备使用、设备维保、安全制度、灭火设备6个一级指标和部件的结构安全性等25个二级指标。通过计算各一级指标权重表明，设备结构、工控、设备使用3个指标对火炸药专用设备安全评价影响较大，权重占比为79.71%。选取工厂某典型专用设备作为评价对象进行实例应用，安全模糊综合评价总分值Z=81.209 1,隶属良好等级，其中设备结构一级指标综合得分最低，为79.518,隶属一般等级，表明该设备在设备结构方面需进一步改进、优化。综合评价结果与实际情况相符，可为火炸药专用设备安全评价提供参考。
野外架空电力线路周围环境常面临多种火灾隐患，这些隐患对电力线路的安全运行构成严重威胁。针对现实场景中环境复杂、目标尺度变化大，以及现有检测算法在实时性和准确性方面的不足，提出了一种改进的实时检测变换器(Real-Time Detection Transformer, RT-DETR)算法，称为残差相似性广义交并比的实时检测变换器(Residual-Similarity-Generalized intersection over union Real-Time Detection Transformer, RSG-RTDETR),用于轻量化多目标检测。首先，改进了骨干残差网络(Residual Network, ResNet),并设计了部分卷积块(Partial Convolution Block, PConv-Block)模块，使得网络仅对特征的部分区域进行卷积计算，从而有效降低了模型的参数量。其次，为了降低现有火灾检测算法的漏检率和误检率，提出了相似性感知可解释特征融合(similarity-Aware Interpretable Feature Integration, sim-AIFI)模块，将相似性注意力机制(similarity Attention Mechanism, simAM)引入Transformer编码器中，增强了特征图在局部和全局上的依赖信息，从而提高了复杂场景中小目标的检测精度。最后，优化了损失函数，采用内部广义交并比(Inner Generalized Intersection over Union, Inner-GIoU)损失函数的缩放因子来优化辅助边界框的回归，进一步加快了模型的收敛速度。通过消融试验与不同算法进行对比，试验结果表明，所提算法在检测精度上比基线算法提升了5.67%,检测速度提高了17.88%,计算量减少了24.91%,证明了该算法在复杂电力环境下进行火灾隐患多目标检测的有效性与应用潜力。
为了解决传统机器学习与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在输气管道微泄漏孔径识别中精度低和性能不佳的问题，提出了一种多尺度Transformer与残差卷积结合的模型(Multi-Scale Transformer and Residual convolution combined model, MS Transformer-Residual)来预测微泄漏孔径。该模型通过模拟燃气管道系统采集不同孔径泄漏下的声发射信号，利用残差卷积模块提取局部时序特征，并采用多尺度Transformer自注意力机制建模全局信号依赖关系，使用五折交叉验证及独立测试集评估模型性能，并与三种消融基准模型进行对比。结果表明：MS Transformer-Residual模型的微泄漏孔径识别准确率达99.96%,与CNN、CNN-Transformer、残差CNN-Transformer模型相比，模型的最高准确率至少提升4.53百分点。研究证实多尺度特征融合策略显著提升了毫米级泄漏孔径的辨识精度，为工业管道健康监测提供了新的解决方案。
<正>在智能时代,全球电子商务是一场关于数据算力与响应速度的极限战争,更是对供应链韧性的终极拷问。在这个“黑天鹅”与“灰犀牛”并存的时代,传统的“经验主义”风控显然难以胜任,唯有基于大数据的智能识别与管控,才是电商企业穿越周期的“数字罗盘”。«大数据驱动下电商平台供应链融资风险动态预警研究»以大数据驱动为切入点,构建“指标体系—静态模型—动态模型”的递进式风险预警研究框架:创新引入消费者在线评论文本挖掘,拓展信用风险评估维度;通过随机森林算法优化静态预警模型,提升风险识别精度;进一步区分状态指标与时序指标,融合差异化度量模型提取动态因子,形成可随时间演化的风险预警机制。研究既回应了电商小微企业供应链风险问题,又为安全防控提供了可复制的量化工具,对优化电商营商环境、推动普惠金融发展具有重要实践价值。