期刊,安全与环境学报 2024年卷6期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

安全与环境学报

主　　编：冯长根

出版周期：双月刊

国际刊号：1009-6094

电子邮箱：aqyhjxb@263.net；aqyhjxb@bit.edu.cn

电　　话：010-68913997

邮政编码：100081

地　　址：北京市海淀区中关村南大街5号

安全与环境学报/Journal Journal of Safety and EnvironmentCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊是安全与环境学科的学术性双月刊，主要刊载石油、化工、生态、环境、矿业、信息、网络、冶金、建筑、交通、勘探、国防等领域的相关论文。本刊的办刊宗旨：交流安全与环境方面研究的最新成果，发展安全与环境科学技术，培育安全与环境科研队伍，为中国和全球的工业安全和环境保护服务。本刊主要读者对象：相关科研院所科技工作者，大中专院校相关师生，政府部门管理及决策者，厂矿企业技术人员及管理人员。本刊特别注重为博士生、硕士生科研服务。

正式出版

收录年代

利益相关者视角下模块化集成建筑物化阶段碳排影响因素研究

刘建刘心雨李政道吴恒钦...

2432-2443页

查看更多>>摘要：建筑业是当今世界碳排放的重要来源，该研究领域受学界广泛关注。但是，较少有学者从利益相关者的角度对模块化集成建筑(Modular Integrated Construction，MiC)物化阶段碳排放影响因素展开研究。研究系统地考虑MiC物化阶段的碳排放影响因素，并形成利益相关者导向的影响因素清单;运用社会网络分析法构建影响因素网络模型，从整体和个体网络两个层面确定关键影响因素;对关键影响因素进行控制，从利益相关者的角度提出定向减排措施，并检测控制的效果。通过识别出的物化阶段的11个关键影响因素，研究对影响因素控制效果进行检测，显示定向减排措施可显著降低各影响因素之间的相互作用。通过探究MiC物化阶段碳排放影响因素的关联关系，可为利益相关者做相应的减排策略提供理论支持。

关键词：

环境工程学模块化集成建筑(MiC)物化阶段碳排影响因素利益相关者社会网络分析

原文链接:

万方数据
维普

基于混合仿真试验的建筑拆除废弃物管理减碳减排效益研究

丁志坤王欣睿文馨平

2444-2453页

查看更多>>摘要：建筑拆除废弃物的增加对城市低碳可持续发展造成了严重阻碍。研究旨在探讨以"低碳化"和"无废化"为目标的建筑拆除废弃物管理政策，采用基于主体仿真和系统动力学方法的混合仿真模型，借助Anylogic软件和Java编程语言构建拆除废弃物管理的碳排放仿真试验平台，以评估不同管理策略的减废与减碳效果。研究结果显示:在建筑拆除废弃物的管理过程中，现场管理阶段的碳排放量与废弃物排放量最大，应重点改善;利益主体之间的互动有助于拆除公司向绿色拆除公司转型，提升建筑拆除废弃物管理的减排和减碳效果;源头减量、分类分拣、从量收费和宣传教育政策的组合政策效果最佳，其中的源头减量政策在减碳减排方面发挥了显著作用。研究成果有助于政府制定相关低碳管理政策，推动实现"碳中和"和"无废城市"的目标。

关键词：

环境工程学建筑废弃物碳排放混合仿真政策模拟

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万方数据
维普

基于可解释性机器学习的建筑物物化阶段碳排放量预测研究

王志强任金哥韩硕李文超...

2454-2466页

查看更多>>摘要：现有碳排放计算方法存在数据量大、计算繁琐和仅适用于事中、事后控制等问题，不利于设计人员在设计阶段进行碳减排工作。为此，研究将机器学习引入建筑物碳排放量计算领域，帮助设计人员在早期设计阶段获得建筑物物化阶段的碳排放信息，提供碳减排参考。首先，收集并建立建筑物物化阶段碳排放数据库;其次，基于5个建筑物特征，建立4种不同类型的机器学习模型，并根据评价指标对模型性能进行评价;最后，利用沙普利加和解释(Shapley Additive exPlanations，SHAP)和部分依赖图(Partial Depend ence Plot，PDP)验证最优模型应用的合理性，并深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系，为建筑物碳减排提供新的信息。结果显示:各机器学习模型可以很好地预测建筑物物化阶段碳排放过程，其中建立的极度随机树(Extremely Randomized Trees，ET)模型对碳排放的预测表现最优;机器学习模型各特征对预测结果的影响与现有研究相似，表明了机器学习模型预测结果的可靠性与合理性;机器学习模型可以深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系，为建筑物碳减排提供新的指导。

关键词：

环境工程学建筑物物化阶段碳排放机器学习可解释性分析

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