2026年 07期
基于贝叶斯网络的甲醇罐区火灾事故风险分析
陈超;袁博渊;王海军;王博;曾涛;王钰杰;蒋丽琼;甲醇是一种兼具新能源潜力与基础化工价值的重要化学品，主要通过罐区储存。甲醇泄漏极易引发火灾，且燃烧时烟气较少，以气体辐射为主要传热方式，导致火灾识别预警困难，引发多米诺效应事故。采用事故树分析，辨识甲醇罐区主要风险因素，基于贝叶斯网络理论建立罐区火灾事故概率模型，量化事故概率及识别关键致灾因素；通过动态贝叶斯网络构建火灾多米诺效应演化模型，实现对甲醇罐区火灾及次生灾害风险的动态表征。结果表明，车辆排烟筒火星、违章吸烟火星及动火后留火等是导致甲醇罐区火灾事故的关键因素，且随时间推移，多米诺事故发生概率呈上升趋势。研究可为甲醇罐区火灾防控策略提供依据，助力“双碳”目标实现。
改进BNT-FRAM方法在航空器离场过程安全性分析中的应用
袁乐平;吴晓雪;为了有效识别民航运行系统中的性能变化和传播，降低民航运行风险，研究运用功能共振模型(Functional Resonance Analysis Model, FRAM)对航空器离场程序的任务流程进行了安全分析。通过层次任务分析识别了关于航空器离场程序的20个功能模块，并在描述各功能模块的基础上构建了功能网络图。将盲数理论应用到航空器离场程序风险评估中，有效弥补了由于历史数据不足而产生的主观性偏差，通过风险耦合公式实现了对上下游功能交互的量化，并识别了易发生变化的关键功能及路径，进而制定了性能变化的控制措施。结果显示，在航空器离场过程中申请起飞F14等7个功能的可变性较大，存在地面滑行F12-申请起飞F14-起飞许可F17-起飞操作F18-升空F19-管制移交(塔台到进近)F20等3个关键路径。
寿命预测不确定下的海上风电机组机会性维护优化研究
李娅楠;张新生;武春杨;张振龙;苏佳;针对海上风电机组运行维护中寿命预测不确定导致的维护决策优化问题，提出一种融合多策略协同的维护决策优化方法。首先，引入动态概率化建模思想，构建基于时变概率分布的动态剩余寿命预测误差模型，以刻画预测误差的时变特性。其次，基于条件风险价值理论构建考虑预测误差非对称性的累计维护风险量化模型，并采用蒙特卡洛采样技术生成不确定场景集合，实现对潜在风险损失的评估。在此基础上，提出涵盖纠正性维护、预防性维护与机会性维护的分级维护策略，并以维护成本和运行风险最小化为双重优化目标，构建面向全生命周期评估的海上风电机组多目标维护优化模型。最后，采用非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对模型进行求解，实现维护策略和阈值组合的协同优化。案例结果显示，该融合多策略协同的维护决策优化方法不仅能有效降低维护成本，还能实现风险的精准量化，并在成本与风险之间取得合理平衡，为海上风电机组的运维管理提供可行方案。
面向GNSS拒止环境的极少参考点无线电指纹定位方法
陈乃馨;朱春丽;陈磊;高镇;全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)拒止环境下的精准定位是保障无人机在复杂空间内安全作业的关键。然而，受环境封闭、多径效应严重及电磁干扰等多重因素影响，高精度无人机位置获取难度较大。基于信道状态信息(Channel State Information, CSI)的无线电指纹定位技术因具有抗多径干扰能力而成为重要解决方案。然而，该技术高度依赖高密度的无线电地图，在实际部署中面临现场采集工作量大、参考点稀疏导致定位精度急剧下降的难题。针对这一难题，提出了基于条件生成对抗网络(Location-to-CSI Generative Adversarial Network, L2C-GAN)的指纹增强模型，通过学习粗粒度无线电地图的空间位置与无线电指纹间的非线性映射关系生成虚拟无线电指纹，从而重构细粒度无线电地图。其中，条件是指无人机坐标；网络输入是由高维信道状态信息分段获取的单通道指纹图及对应坐标；生成器与判别器分别对坐标进行高维编码，并引入自注意力机制提升全局上下文学习能力。结果表明，在仅有2%参考点的极端稀疏情况下，平均定位误差可由2.01 m降低至1.67 m,精度提升了16.92%。
YOLOv5在基于探地雷达图像的路基病害智能识别中的应用
周苏华;黄楚婷;沙琳川;黄明华;针对探地雷达路基病害检测图像人工解译困难的问题，提出一种基于YOLOv5的路基裂缝、疏松病害雷达图像识别方法，并使用1 290张VOC格式标记的雷达图像数据集进行训练和验证。使用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)、上下文引导模块(Context Guided Block, CG Block)和动态检测头模块(Dynamic Head)对YOLOv5模型进行改进，并进行消融试验以探究每个模块的功能。结果显示，在快速空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling Fast, SPPF)前添加CBAM模块可提高模型对关键特征的捕获能力，即在减少参数量的同时实现模型的轻量化。使用Context Guided模块替换YOLOv5模型的neck部分的3个C3模块，可提高局部上下文感知能力，减少模型的参数量和内存占用并提高检测精度。改进的C1-CG-YOLOv5算法的mAP50达到90.8%,mAP50-95达到64.2%,参数量减少12.8%,能够有效适用于路基裂缝、疏松病害的识别。
交通事件下双车道交替通行动态清空-信号协同控制方法
谢世坤;杨轸;张志伟;栾逸;徐贵龙;冯洋;针对交通事件导致的双车道公路单车道长期封闭场景，提出了一种融合人工清空逻辑与信号自适应优化的动态清空-信号协同控制方法。通过考虑交通事件长度、车型速度差异等因素，提出双车道公路单边交替通行信号配时优化模型，并利用路侧相机或雷达识别“最后一辆车通过对端”的事件，动态触发清空阶段结束与信号相位切换，实现常规运行下的全程自动化管控。基于SUMO微观仿真平台的试验结果表明，在交通事件影响下的双车道公路交替通行路段，动态清空-信号协同控制方法在不同流量场景下均表现出最优性能。动态清空-信号协同控制方法的平均信号周期时间较固定周期缩短了20.1%,较人工控制缩短了22.0%。在交通流量较低时，动态清空-信号协同控制方法的平均延误与人工控制接近，并显著优于固定周期策略，最大排队长度较人工控制和固定周期控制策略分别降低8.5%和17.6%;在交通流量较高时，动态清空-信号协同控制方法在最大排队长度、延误时间、等待时间和平均速度等方面提升效果更为显著。与人工管控和固定周期管控法相比，动态清空-信号协同控制方法最大排队长度分别降低14.2%和16.2%,平均延误时间分别缩短12.6%和9.7%,平均等待时间分别缩短21.5%和13.1%,平均通行速度提升26.8%和6.1%。该方法结合了动态清空的准确性与信号配时的高效性，有效优化了交通事件下双车道公路单车道交替通行的效率，可为提升交通事件影响下的交通管理效率提供参考。
基于智能优化与特征选择的埋地管道腐蚀深度预测研究
梁瑞;王妮鹏;周文海;李楷;宋彦宏;胡才智;针对现有埋地管道点蚀预测模型在特征工程与物理解释性方面存在的双重局限性，研究提出一种融合智能优化与机理驱动分析的预测新范式。该方法通过优化算法提升神经网络性能，并利用特征选择，从复杂的土壤环境数据中识别关键腐蚀驱动因素，有效地规避了信息冗余。结果显示，所提模型的均方误差(Mean Squared Error, MSE)低至0.058 75,预测精度显著提高。此外，可解释性分析证实，该模型的内部决策逻辑与腐蚀理论高度吻合，其将服役年限、土壤pH值和关键侵蚀离子作为核心预测依据，展现出识别冗余特征的学习能力。研究提供了一个兼具高精度、强鲁棒性与物理解释性的预测工具，为实现精准、可靠的管道完整性管理与预测性维护提供了强大的决策支持。
基于深度学习与云模型的尾矿坝位移预警模型构建
杨斌;秦树豪;杨玉好;胡军;夏治国;尾矿库失稳可能引发严重的安全事故，及时掌握坝体位移变化趋势并设定科学预警阈值，对风险防控具有重要意义。研究提出一种结合灰色关联分析、带外生变量的神经基扩展分析模型(Neural Basis Expansion Analysis with Exogenous Variables, N-BEATSx)深度学习预测和云模型预警的尾矿坝位移预警方法，通过分析辽宁省某尾矿库的数据，发现时间和库水压力与坝体位移的灰色关联度最高，反映了现实物理环境是坝体位移的最大影响因素。基于N-BEATSx 7 d位移预测结果，发现水平位移和沉降量分别平均提升约28.5%和9.6%,综合指标提升约19.0%。此外，基于云模型的3E原则划定蓝-黄-橙-红四级预警阈值，实现了预测结果向风险等级的量化转化。研究结果表明，该方法不仅提高了尾矿坝位移预测精度，也建立了可量化的风险预警分级阈值，为尾矿坝安全监测与预警提供了有效的技术支撑。
采煤工作面及回风巷流场影响下硫化氢分布规律研究
刘阿建;刘扬;刘浩;苏嘉豪;随着煤矿开采深度的增加，硫化氢(H_2S)异常涌出问题日益严重，其剧毒、易燃及腐蚀特性对井下人员安全和生产系统稳定性构成重大威胁。现有研究多集中于煤层尺度静态分析与简化扩散模型，致使H_2S扩散程度与实际工况存在较大偏差，有关考虑采煤机滚筒动态扰动的开采条件下H_2S运移规律有待深入。为此，以甘肃省新庄煤矿1802工作面为研究对象，通过开展多物理场耦合数值模拟，揭示采煤工作面及回风巷流场影响下H_2S分布规律。结果表明：回风巷内距内帮7～15 m范围为稳定涡流区，是H_2S积聚的高风险区域，其浓度可达主流区的3～5倍；采煤机移动导致的动态扰动使工作面流场压力前高后低，采煤机下风向因过流断面收缩形成局部加速区，其最大流速相较于进风风速提升了约90%;提出回风巷的流场分布分为四个典型区域：高速流区、低速流区、涡流区、边界层区，据此制定了基于流场分区的差异化防控策略，为深井煤矿H_2S灾害治理提供了新思路。
含水率对不黏煤自燃特性及热物性参数的影响研究
马砺;郭杨杨;刘红亮;魏高明;冯锦博;采空区遗煤在水浸环境下的自燃危险性显著变化。为探究含水率对遗煤自燃及放热特性的影响，采用程序升温试验、热物性测试及红外光谱技术，对5种含水率(质量分数为3.10%、5.48%、6.93%、12.20%、17.10%)不黏煤的自燃特性、热物性参数及官能团演变规律进行了研究。结果表明：随着含水率增加，煤样的CO产生量、耗氧速率及放热强度呈先升高后降低趋势，含水率为6.93%时，煤氧反应速率最大；含水率升高使比热容增大，热扩散系数与导热系数减小，降低了煤体热量扩散与传导效率；煤样中—OH的质量分数随含水率升高而增加，—CH2和C=O的质量分数先增后减，C=C的质量分数基本不变。含水率通过三大机制影响煤自燃进程：(1)改变关键官能团和活性位点的数量，调控链式反应强度；(2)影响热物性参数，改变煤体间热量的扩散、储存与传递效率；(3)重塑煤体的孔隙结构，调节煤氧接触面积。研究可为采空区水浸环境下遗煤自燃预测预报提供参考。