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期刊信息/Journal information
中国安全科学学报
中国安全科学学报

伊烈

月刊

1003-3033

csstlp@263.net；cssj@cosha.org.cn

010-64464782

100013

北京市东城区和平里九区甲4号安信大厦A306室

中国安全科学学报/Journal China Safety Science JournalCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>自从1983年中国劳动保护科学技术学会(CSSTLP)成立以来，1991年创刊了《中国安全科学学报》，它已经成为促进中国职业安全健康领域不断进步，完善安全科学技术学科体系，传播科研成果及制定有关政策的一个不可或缺的载体。它是中国安全科学技术（一级学科）领域的高层次学术性刊物，具有理论性、创新性、应用性及信息性等特点。 大幅度扩版后，它以崭新的面目出现，进一步拓宽了报道的范围，增加新的栏目及页数（2006年为144页），更广泛的反映职业安全卫生方面的经验和各种见解；增加了社会和行为科学及生活安全、环境安全等方面的报道，如灾害预防和减灾，风险评估、职业安全健康体系标准化、产业安全、大众安全、社区安全、安全文化建设等，使原来本刊所报道的传统的职业安全健康所涵盖的内容进一步得到延伸。 在报道研究成果的同时，也报道相关政策的论述，其宗旨是引导公众对安全与健康政策安全科技实践、安全活动技能有一个科学的认识，为大众安全生产、安全生活、安全生存及其活动提供科学可行的依据；并鼓励和指导公众能掌握安全与健康的规律，能过上更安全、更健康、更舒适、更和谐的生活。对于能提高对各种安全问题的了解和认识，以及解决问题方法的研究成果、原著仍将放在报道的重点。
正式出版
收录年代

    基于Faster R-CNN的海底管道智能检测方法

    俞进唐建华神祥凯刘金海...
    80-87页
    查看更多>>摘要：为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法.首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信号的关键特征;其次,基于多模态数据增强来提升检测模型的泛化能力;然后,基于多模态数据增强后的样本训练改进的Faster R-CNN网络,建立最优的智能检测模型;最后,以试验场和渤海在役管道为例,验证所提方法的有效性.结果表明:所提方法的平均检测精度可达93.8％,相较原始的Faster R-CNN算法提高8％,且平均交并比达到0.75,能够精准地实现海底油气管道多目标检测,保障海底管道的安全运行.

    快速区域卷积神经网络(FasterR-CNN)海底管道智能检测漏磁内检测多目标检测

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    基于云模型的装配式地铁车站施工安全风险评价

    罗振华郭俊涛韩建强
    88-95页
    查看更多>>摘要：为有效评价装配式地铁车站施工安全风险,减少施工安全事故发生,保障施工安全,提出基于组合赋权和云模型的风险评价方法.首先,根据国家规范和项目资料,初步识别装配式地铁车站施工安全风险因素;再利用德尔菲法优化风险因素,建立包括6个一级指标和25个二级指标的装配式地铁车站施工安全风险评价指标体系;然后,采用熵权法和组合数有序加权(C-OWA)算子确定指标的组合权重,进而结合云模型确定风险评价等级;最后,基于某装配式地铁车站项目验证上述评价方法.结果表明:该项目评价等级为较低风险,与施工现场实际情况基本一致,但人员和施工技术的风险等级为中等,在采取安全防控措施时应重点考虑.

    装配式地铁车站施工安全风险评价云模型组合权重

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    基于熵值法的事故再现异常结果识别与融合

    刘朱紫刘阳阳谢荣荣邹铁方...
    96-104页
    查看更多>>摘要：为客观融合多个事故再现结果并合理处理异常信息,提出一种基于熵值法的熵判断法以识别异常结果,并在融合时降低其概率.首先,熵判断法根据不同事故再现模型所得结果确定最终输出结果的子区间,计算各模型结果对各子区间的评价获得评价矩阵;其次,基于评价矩阵及信息熵获得各模型的信度,并预警模型信度最低者且认定为异常结果;然后,在确定无法剔除异常结果后,再结合评价矩阵及模型信度计算各子区间的概率,并在计算过程中降低异常结果的概率;最后,将所有子区间及其对应概率值作为最终融合结果输出.数值算例表明:当所有再现结果都可靠时,熵判断法所得融合结果与现有方法十分接近;而当结果中存在异常值时,熵判断法不仅能识别出异常结果且最终融合结果仍近似服从正态分布;真实汽车-摩托车事故证实该方法在实践中的实用性.

    熵值法事故再现异常结果不确定性熵判断法

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    真三轴应力条件下破断煤体力学响应及渗流特性试验研究

    刘玉冰王恩元张东明李铭辉...
    105-113页
    查看更多>>摘要：为探究煤炭深部开采过程中破断区域煤体的力学及渗流特性,利用多功能真三轴流固耦合试验系统,结合计算机断层扫描(CT)技术分析破断煤体破坏后的内部裂隙分布情况,获得不同中间主应力下破断煤体的强度特征、渗透率演化及破坏模式.研究结果表明:真三轴应力条件下破断煤体呈现出脆-延性破坏特征,随着中间主应力的增大,峰值强度呈现先增大后减小的变化趋势;破断煤体的渗透率在临近破坏前并未出现大幅增长,在进入峰后阶段总体呈下降趋势,且在峰前阶段变化更为明显;破断煤体破坏后的裂隙形式以剪切裂隙为主,宏观剪切破裂面呈现非对称分布特征.应根据现场煤层破断区域构造应力和裂隙结构的变化,调整煤层破断区域瓦斯抽采或破碎煤岩巷道注浆加固方案,保障深部煤炭安全开采.

    真三轴应力破断煤体力学响应渗流特性动力灾害

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    基于RS-RBFNN的邮轮建造物资物流集配风险预警

    谢露强徐靖王海燕
    114-121页
    查看更多>>摘要：为解决邮轮建造物资物流集配层级复杂、耦合因素众多引起的产需脱节问题,提出一种粗糙集(RS)融合径向基神经网络(RBFNN)的集成风险预警模型.首先,基于物资物流集配风险因素分析,构建风险预警指标体系,利用网络分析法(ANP)建立指标间相互依赖和反馈关系评价模型,并据此确定指标重要度;其次,采用功效系数法确定历史数据警情,并以此作为神经网络输出端;最后,利用RS作为RBFNN的前置处理系统,对某邮轮建造过程机电物资物流集配进行风险预警建模,并与RBFNN、反向传播神经网络(BPNN)和RS-BPNN进行性能比较.结果表明:RS-RBFNN模型能有效简化神经网络结构,提高测效率和准确性,克服BP网络训练时间长、稳定性较差且容易陷入局部极小的弊病.

    粗糙集(RS)径向基神经网络(RBFNN)邮轮建造物资物流集配风险预警反向传播神经网络(BPNN)网络分析法(ANP)

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    起重吊装风险协同感知智能装备研发与应用

    张淦郭聖煜周晓洁董依梦...
    122-127页
    查看更多>>摘要：为解决起重吊装指挥-操作交互的高风险场景下,单一类型装备(如传感器、智能摄像头等)难以实时智能地识别吊装风险的问题,研发集成计算机视觉技术和传感器设备的起重吊装风险协同感知智能装备(简称智能装备).首先分析起重吊装过程中指挥人员和起重机的运动特征;然后针对起重机驾驶员的误操作行为风险,结合人-机不同的运动特征和工作需求,提出智能装备的风险协同感知方案;最后在实验室模拟场景下检验智能装备的风险感知精度和延迟时间.结果表明:智能装备能够协同感知起重吊装指挥-操作交互过程中的安全风险,发现起重机驾驶员的误操作行为并实时报警.智能装备在该过程中的风险感知精度为95.17％,延迟时间约为0.25 s.

    起重吊装风险感知协同感知智能装备轻量级混合卷积神经网络(MCN-Lite)指挥手势信号

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    疫情背景下铁路旅客安全出行路径规划方法

    吕红霞刘坤蒋雪莹潘金山...
    128-134页
    查看更多>>摘要：为降低疫情期间旅客出行感染风险,助力科学精准的疫情防控,提出考虑实时区域感染风险的铁路旅客安全出行路径动态规划方法.首先,基于概率风险理论,将区域感染风险定义为区域疫情爆发概率和疫情影响程度的函数,考虑旅客交流强度、区域人口及流动性,评估区域感染风险;其次,综合考虑区域感染风险、旅行时间与旅行费用,运用Logit模型得到广义出行成本,将路网相邻服务节点间的广义成本作为网络边的权值,进而构建考虑旅行感染风险的铁路出行服务网络;最后,基于疫情背景下旅客出行需求与出行路径决策原则,建立以广义出行成本最低为目标的铁路旅客安全出行路径规划模型,并运用Dijkstra算法求解.以衡水至北京的路径选择为案例,将所提方法与仅考虑旅行时间、旅行费用的路径规划方法进行对比,并分析各路径方案实际客流分担率的变化.研究结果表明:基于铁路服务网络的旅客出行数据,利用所提方法可以评估疫情感染风险,且风险评估结果与实际感染人数存在显著相关性;旅行感染风险是影响旅客选择出行路径的重要因素,造成了广义出行成本显著增加,所提方法的路径规划结果与疫情期间旅客实际出行特征基本相符.

    疫情铁路旅客安全出行路径规划区域感染风险广义出行成本

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    强降雨下地铁车站施工安全风险演化推理研究

    陈伟田仪帅赵卓雅王艳华...
    135-143页
    查看更多>>摘要：强降雨易引发地铁车站施工安全事故,为揭示此类工程受强降雨的致灾机制,评价施工安全风险,结合蝴蝶结(BT)分析法进行演化,得到包含2个顶事件、27个中间事件、47个基本事件的安全风险事故树;基于贝叶斯网络(BN)理论,改进节点模糊多态化与直觉模糊化2个方面,得到优化后的直觉模糊多态贝叶斯网络(IFPBN)安全风险演化推理模型;以广州21号线地铁工程为例,进行演绎推理应用,并验证模型有效性.结果表明:优化后的模型推理结果与实际情况基本相符,相较于常规推理模型更为精准、高效;所构建的风险演化结构中,强降雨等级、人的不安全行为和主体工程环境不安全状态是影响强降雨下地铁车站施工安全风险的重要宏观因素,应急组织混乱、安全意识缺乏与支护不稳定是重要微观因素.

    强降雨地铁车站施工安全风险演化推理直觉模糊多态贝叶斯网络(IFPBN)蝴蝶结(BT)分析法

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    城市轨道交通运营中断下客流分配方法

    周慧娟瓮冬阳李蓓吴文祥...
    144-151页
    查看更多>>摘要：为准确掌握城市轨道交通线路运营中断条件下的客流分布状态,提升轨道交通应急处置与决策水平,首先,综合考虑列车拥挤度和换乘行为等因素对乘客出行路径影响,构建基于乘客出行路径的阻抗函数,计算出行阻抗的均值和方差,设定选择有效路径的判定条件;其次,充分考虑乘客面对风险和不确定环境下决策行为的有限理性,基于累积前景理论,分析线路中断下乘客路径选择策略,设定基于出行时间的内生参考点,计算乘客出行路径的累积前景值;最后,建立城市轨道交通中断下网络客流分配的Logit型随机均衡模型,利用连续平均算法(MSA)进行求解,通过Matlab编程实现各路径上流量的加权分配,并以北京地铁5号线实际中断事件为例,验证模型的可行性和有效性.结果表明:在各路段断面,该模型的客流分配结果与北京地铁断面客流的实际数据的误差率均在±10％以内,能够有效识别和掌握中断下乘客路径选择行为,且能够较为准确识别拥堵路段状况.

    城市轨道交通运营中断客流分配累积前景理论随机均衡

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    基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

    王喆李享杨栋梁刘丹...
    152-158页
    查看更多>>摘要：为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型.首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试.模拟结果表明:改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8％,森林火灾则增加了1.3％.

    城镇森林交界域YOLOv5s火灾探测目标探测坐标注意力(CA)

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