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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

    压电安全管理及其模型

    王秉王渊洁张志宏
    1-9页
    查看更多>>摘要：为创新安全管理范式,进一步丰富安全管理理论,基于压电理论与安全管理理论,开展压电安全管理研究.首先,分析压电理论对安全管理的启示,探讨压电安全管理的内涵,并提出压电安全管理概念模型;在此基础上,结合安全管理全生命周期理论,构建与解析压电安全管理模型;最后,阐述压电安全管理的特点.结果表明:压电安全管理是一种可根据系统在一定时空内安全状态的变化而采取针对性措施并满足系统安全需求的安全管理新范式,兼备常态安全管理和非常态安全管理2种安全管理模式,同时,涵盖安全风险防控、应急响应和调整优化3种安全管理行为.

    压电安全管理模型压电理论压电效应安全风险防控系统安全

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    融合N-K模型的复杂网络架桥机施工安全风险因素分析

    王海英楚林许建
    10-17页
    查看更多>>摘要：为识别导致架桥机施工时发生安全事故的关键致因和链路,提出一种融合N-K模型的复杂网络架桥机施工安全事故风险因素分析法.首先,建立2000-2022年期间的架桥机事故案例库,分析事故致因,将架桥机施工安全事故风险因素归纳为4个一级风险因素和24个二级风险因素;然后,以事故类型和二级风险因素为节点,以致因关联为边,建立架桥机施工安全事故致因复杂网络模型,计算风险因素节点的亲近中心度和中介中心度;最后,建立N-K模型耦合分析一级风险因素,利用耦合交互信息值优化复杂网络风险因素节点的中心度,通过风险因素可达性分析和全局主路径分析,分别得到导致架桥机事故的7个关键致因和7条关键链路.结果表明:施工单位管理不到位、安全生产检查不充分2项管理因素的亲近中心度和中介中心度值较高.监理单位失职→施工单位管理不到位→安全生产检查不充分关键链路风险最大,针对这些关键风险因素和链路在架桥机施工过程中应重点管控.采用融合N-K模型的复杂网络分析得到的架桥机施工安全关键致因和链路与事故调查结论一致,准确实现了架桥机施工安全事故风险辨识.

    N-K模型复杂网络架桥机施工安全风险因素关键致因关键链路

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    阿舍勒铜业职业安全健康管理模式构建与应用

    吴松孙鹏依柴文浩刘贤鹏...
    18-24页
    查看更多>>摘要：为提高矿山企业职业安全健康管理水平,在分析职业安全健康管理要素及理论的基础上,提出一种以安全文化、组织保障、行为管控、科技支撑为核心要素的安全健康管理模式,并阐明其运行机制.依据安全健康管理模式理论架构,结合阿舍勒铜业职业安全健康管理的具体实际,构建"双十三三"职业安全健康管理模式,并以该企业的应用实践为例,验证模式的有效性.结果表明:"双十三三"职业安全健康管理模式以"十字箴言"为基底、"十项准则"为支撑,以"三大体系""三化建设""三全管理"为核心内容,形成一套统一、标准的话语体系,具有高度的概括性、科学性、可行性、可推广性,能够为推动矿山企业职业安全健康管理发展献智献力.

    职业安全健康管理模式矿山企业行为管控运行机制

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    基于改进Smote-GBDT算法的岩爆预测模型

    宋英华江晨李墨潇齐石...
    25-32页
    查看更多>>摘要：为准确预测岩爆等级,确保施工人员和设备安全,首先,从岩爆机制、数据和算法角度,分析埋深(D)、单轴抗压强度(UCS)、单轴抗拉强度(UTS)、岩石脆性指数(B1、B2)、围岩最大切向应力(MTS)、应力集中系数(SCF)和弹性变形能指数(Wet)8个指标,建立岩爆预测指标体系;其次,针对岩爆样本存在的数据不均衡问题,引进托梅克联系(Tomek Link)对欠采样方法,改进合成少数类过采样(Smote)算法,对岩爆训练样本进行混合过采样;最后,构建SmoteTomek-梯度提升树(GBDT)岩爆预测模型,以38组数据验证模型的有效性,并与其他模型进行对比.结果表明:SmoteTomek-GBDT的准确率为92.1％,较未采样提升5.3％,Smote采样提升10.5％,优于随机过采样模型,并且避免跨等级的岩爆误判.

    岩爆预测梯度提升树(GBDT)算法合成少数类过采样(Smote)算法岩爆指标托梅克联系(TomekLink)

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    改进系统布置设计的山岭隧道施工场地安全布局

    王景春李永昊刘凯林赵飞...
    33-40页
    查看更多>>摘要：为提高山岭隧道施工场地安全布局水平,以牛栾村隧道施工场地为例,提出一种改进的系统布置设计(SLP)法,布设混凝土拌合站、机械库房、水泥库等13个单元场地,将该方法与贝叶斯网络模型结合,通过对比建筑施工场地布置影响因素,确定山岭隧道施工场地布置的重要因素权重和布设单位间的综合相互关系,形成2种场地布置优化方案,并通过建立数学模型,以安全水平强.度、材料流动强度和运输时间为目标函数,结合因素加权法对比优化方案与原方案,确定相对最优场地布置方案.结果表明:改进SLP法得出的最优场地布局方案相比于原方案,改动区域较小,且在安全水平强度、材料流动强度和运输时间上提高12.30％.该方法有助于提高山岭隧道施工效率,增强施工场地安全水平.

    系统布置设计(SLP)山岭隧道施工场地安全布局贝叶斯网络

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    基于WOA-SVM的引水隧洞岩爆烈度评估模型

    靳春玲姬照泰贡力安祥...
    41-48页
    查看更多>>摘要：为减少引水隧洞施工过程中岩爆事故的发生,在施工前做好岩爆烈度评估,选取4项评价指标作为岩爆的评价指标,分别为:岩石单轴饱和抗压强度Rc、岩石单轴抗拉强度Rt、围岩最大切向应力σθ和岩石弹性能量指数Wet;基于前人研究成果,选取120组岩爆实例作为机器学习样本数据,构建基于鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)的评估模型;并以滇中引水工程香炉山深埋长引水隧洞为例进行岩爆烈度评估的验证.结果表明:机器学习可以较好避开人为因素,完全由数据驱动,WOA-SVM评估精度达到97.22％;经过对比,所构建的模型比PSO-SVM、GA-SVM和WOA-BP神经网络模型在评估精度、泛化程度上均更优;同时,WOA-SVM模型在处理岩爆问题上可以更好地捕捉岩爆等级与指标之间的联系.

    鲸鱼优化算法(WOA)支持向量机(SVM)引水隧洞岩爆烈度机器学习

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    基于EWM和SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

    古莹奎汪源金石昌武
    49-55页
    查看更多>>摘要：为解决滚动轴承有限全寿命监测数据情况下退化特征分布失真导致轴承剩余使用寿命(RUL)预测精度不高的问题,提出一种基于熵权法(EWM)和支持向量回归(SVR)的轴承RUL预测方法.首先,提取振动信号的时域和频域特征,并对特征进行对数变换;然后,通过EWM确定指标权重实现特征选择;最后,采用麻雀搜索算法(SSA)优化SVR模型,以主成分分析(PCA)降维后的低维特征作为优化后的SVR模型的输入,RUL占比作为输出,从而实现轴承剩余寿命的预测.结果表明:在有限监测数据情况下,与其他方法相比,所提方法不但预测性能更加稳定,而且预测的绝对误差平均降低19.51％,均方误差(MSE)平均降低17.73％.

    熵权法(EWM)支持向量回归(SVR)滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测麻雀搜索算法(SSA)

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    智能通风矿井风速传感器数据清洗模型

    赵丹沈志远宋子豪解丽娜...
    56-62页
    查看更多>>摘要：针对当前智能通风矿井风速传感器监测数据清洗破坏信息完整性等问题,提出一种基于堆叠降噪自编码器(SDAE)的矿井风速传感器监测数据清洗模型.首先应用通风系统正常运行状态下的风速数据样本进行SDAE训练,并基于核密度估计(KDE)方法获取训练样本的重构误差上限及容限时间;然后分析测试样本中重构误差、误差持续时间与训练样本的重构误差上限、容限时间之间的关系,辨别"脏"数据类型;最后利用东山煤矿风速传感器监测数据进行有故障样本和无故障样本的数据清洗试验.结果表明:所提模型能自动辨别噪声点和缺失值,并通过数据重构修复"脏"数据,在过滤干扰数据的同时可有效保留通风故障状态信息,相比于降噪自编码器(DAE)、长短时记忆(LSTM)神经网络和卡尔曼滤波(KF)等其他数据清洗模型,该模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)平均降低了 75.42％和74.98％.

    矿井通风风速传感器数据清洗数据重构堆叠降噪自编码器(SDAE)

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    优化Swin Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法

    周庆辉刘浩世
    63-68页
    查看更多>>摘要：为减小塔式起重机运行安全隐患,提高机器视觉检验销轴连接状态的准确率,提出一种优化Swim Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法;首先通过采集工地现场塔式起重机销轴安全状态图像,创建数据集;其次对数据集中销轴安全状态分类,并进行独热编码;然后基于Swin Transformer算法,建立销轴安全状态的识别模型,构造和优化损失函数;再运用AdamW优化器更新梯度,经过1 000次训练迭代后得到最终模型;最后在所创建的销轴图像数据集上,进行试验验证.结果表明:所提优化算法提高了塔式起重机销轴安全状态识别能力:准确率为99.4％、平均精度为99.4％,平均召回率为99.4％,平均特异度为99.6％,呈现出良好的分类和泛化能力;同时明显优于ShuffleNet、DenseNet和EfficientNet等3种典型算法;与原Swin Transformer算法相比,准确率也提高了 3.6％.

    SwinTransformer塔式起重机销轴安全状态状态识别数据集

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    基于计算机视觉的高处临边作业安全巡检

    李华吴立舟薛曦澄钟兴润...
    69-75页
    查看更多>>摘要：为解决建筑施工现场高处作业中安全管理人员巡检工作时存在的危险性高、效率低、识别场景复杂等问题,利用卷积神经网络(CNN)技术,提出一种高处临边安全防护装备的巡检方法,该方法结合计算机视觉,检测高处临边人员安全帽、安全带等安全防护装备的佩戴情况以及防护网是否破损;同时在YOLOv5算法基础上修改注意力模型,并开发轻量化检测软件.结果表明:轻量化后,模型尺寸降低到1.9 MB,相较于修改前减小86.8％.在图形处理器(GPU)运行环境下单帧图片检测时间优化到40～50 ms,相较于修改前减少65％～80％,大幅提高检测速度.

    计算机视觉高处临边安全巡检轻量化施工现场YOLOv5

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