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期刊信息/Journal information
中国安全生产科学技术
中国安全生产科学技术

吴宗之

月刊

1673-193X

aqscjs@vip.163.com

010-64941346

100029

北京朝阳区惠新西街17号

中国安全生产科学技术/Journal Journal of Safety Science and TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《中国安全生产科学技术》是由国家安全生产监督管理总局主管、中国安全生产科学研究院主办的科技期刊，定位于“国家级安全生产科学研究领域的权威性期刊”。编委会由中国工程院院士（9名）和正高级职称专家、学者、学科带头人及各个行业安全生产领域有较大影响的安全管理专家组成。办刊宗旨： 本刊为加强安全生产的基础研究，围绕安全领域重大课题，特别是安全工程理论、事故预防和应急救援、重大危险源辨识、评价等方面的技术，侧重于安全科学技术和理论研究探讨。着重以科技创新为先导,加大安全科技的推广力度，注重实用性和导向性，面向科研，面向企业，及时推广国内、国外的最新成果交流，为加快我国的安全生产技术支撑体系建设切实起到窗口作用。读者对象：国内、外安全生产领域的广大专家、学者、科研工作者，大专院校安全工程专业及相关专业的师生，国家安全生产监督、煤矿安全监察人员，企业负责安全生产的高级管理人员和技术人员，以及注册安全工程师和安全评价师、职业健康安全管理体系审核员、咨询师。
正式出版
收录年代

    化学品相容性事故分析及研究进展

    苑媛宋项宁马倩万可风...
    129-135页
    查看更多>>摘要：为降低化学品相容性事故风险,推进化学品安全科学管理,探讨我国国内(不含港澳台)化学品相容性事故的发展趋势与共性问题,综述国内外化学品相容性相关标准、查询工具以及测试技术等方面的研究进展并提出研究展望.研究结果表明:化学品相容性识别是危险化学品事故预防的基础;目前的化学品相容性法规标准、数据库和查询工具能够提供部分化学品相容性的定性结果,但缺少风险的定量信息;现有的化学品相容性测试方法主要针对特殊物质建立,测试场景单一,而对于普通化学品的适用性较差;未来关于化学品相容性的研究应更加侧重于普适性的化学品相容性试验评估技术、相容性预测技术和智能决策软件开发.研究结果可为化学品相容性研究和化学品安全科学管理提供参考.

    化学品相容性事故分析相容性测试相容性分级

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    混合饲料粉尘燃爆特性研究

    孙璐许开立李季硕周浩东...
    136-142页
    查看更多>>摘要：为探究不同比例混合饲料粉尘燃爆特性,首先将玉米粉、玉米秸秆粉按照不同比例混合,得到3 种样品.然后,利用20L球形爆炸测试系统和哈特曼管,对混合样品最小点火能(MIE)、粉尘云爆炸下限浓度(MEC)、最大爆炸压力(Pex)和爆炸指数(Kst)等参数进行测试.最后,利用同步热分析仪分析比较不同比例混合饲料的热解特性.研究结果表明:玉米粉、玉米秸秆粉混合样品中,当二者混合比例为3∶2(玉米粉∶玉米秸秆粉)时,失重速率更大,同时在热解过程中会释放更多热量;二者混合比例为1∶1 时,MIE,MEC值较高,Pex值较大,危险性和破坏性较大.研究结果可为混合饲料加工防爆提供参考.

    饲料粉尘爆炸热解

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    考虑火灾风险与多级覆盖的城市消防站选址优化

    张俊霍非舟张钦钦郭乘麟...
    143-149页
    查看更多>>摘要：为进一步优化城市消防服务不完善等问题,将城市火灾风险评估和多级覆盖选址模型相结合,对城市消防站选址进行合理优化.首先,运用模糊层次分析法对城市火灾风险进行评价,结合ArcGIS空间分析功能得到城市火灾风险值.然后,将火灾风险值引入最大覆盖模型,同时考虑最小救援距离.以现有消防站的数量和对火灾风险点的覆盖率为约束条件,建立多目标消防站选址优化模型,并利用NSGA-Ⅱ算法对其进行求解.最后,以武汉市主城区为实例研究对象来验证模型的科学性和有效性.研究结果表明:利用多目标选址优化模型求解的候选消防站和现状消防站相比,在兼顾火灾高风险地区的特殊考虑同时,能有效提升对火灾低风险地区的覆盖.研究结果可为武汉市的消防服务及消防站选址规划提供一定参考.

    消防站选址城市火灾风险模糊层次分析法非支配排序遗传算法Ⅱ

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    中国工程院战略研究与咨询项目《我国东北地区关闭矿井建设储油库战略研究》项目启动及阶段进展交流会在京召开

    中国安科院网站
    149页
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    特高压换流站消防机器人长距离输送压缩空气泡沫有效性研究

    何灵欣张佳庆刘睿季陈鹏...
    150-157页
    查看更多>>摘要：为厘清压缩空气泡沫从产生装置运输至举高消防机器人过程中的可靠性,选用Fluent模拟软件对压缩空气泡沫在管道内的压降进行数值模拟研究.研究结果表明:在气液比6∶1～10∶1 范围内,压缩空气泡沫在长距离运输过程中的压降随着气液比的增大而增大,硬管末端10∶1 泡沫的压降可达到6∶1 泡沫的1.7 倍;在相同气液比混合比、供液流量条件下,硬管段中的压降与运输距离成正相关,运输至315 m处达到最大值166 kPa.接驳口前后存在较大的压降,其压降值大于硬管段输送150 m处的压降,是其1.18 倍;软管段中的压降在运输过程中爬升阶段的下降尤为显著.气液比、运输距离、管径及高度变化是影响压缩空气泡沫运输过程中压降变化的主要因素,其中管径和高度的影响尤为显著.研究结果可为举高消防机器人在特高压换流站的应用提供一定的理论参考.

    泡沫多相流非牛顿流体数值模拟接驳口

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    基于新型多相材料的锂离子电池灭火和纸片防火保护试验研究

    龚馨张怡冯军张翔...
    158-164页
    查看更多>>摘要：为解决锂离子电池火灾灭火困难且易复燃等问题,研发制备1 种新型多相材料,并将其用于锂离子电池灭火和典型可燃物纸片防火保护试验中,通过研究灭火时间、降温速率、纸片起火时间等参数的变化规律验证该材料的灭火和防火保护性能.研究结果表明:该新型多相材料可迅速扑灭三元锂电池和磷酸铁锂电池因热失控产生的明火并抑制其复燃,并且该材料能防止白卡纸片在受明火作用时发生燃烧,其具有良好的灭火和防火保护性能.研究结果可为锂离子电池初期火灾扑救处置提供1 种新的高效灭火药剂参考.

    新型多相材料锂离子电池灭火防火保护

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    桩顶荷载及温度循环对黄土地基中能量桩承载性状影响研究

    曹卫平张作鹏赵敏李清源...
    165-172页
    查看更多>>摘要：为对比分析未经过温度循环的普通桩与能量桩竖向承载变形性状,开展黄土地基中能量桩温度循环试验.模型桩为现浇钢筋混凝土灌注桩,黄土为人工配制重塑黄土.研究结果表明:温度循环弱化黄土地基中能量桩桩身侧阻、增强能量桩桩底端阻,温度循环过程中桩顶工作荷载越大,桩侧阻的弱化作用及桩端阻的增强作用越大,这导致能量桩的竖向抗压承载力比普通桩有明显的提高.另外,根据模型试验结果,通过数据拟合建立桩土界面摩阻力-桩土相对位移及桩端土反力-桩端沉降双曲线函数模型,并确定模型参数,其函数计算结果与试验结果对比表明本文模型能合理反映温度循环及桩顶工作荷载大小对桩基承载力的影响.研究结果可为黄土地区能量桩的安全设计提供一定参考.

    能量桩黄土模型试验温度循环桩土荷载传递函数

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    基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理的板桥损伤定量分析

    项长生王旭赵华狄生奎...
    173-180页
    查看更多>>摘要：为对板桥局部位置的损伤程度进行定量分析,提出1 种基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理板桥损伤定量分析方法,探讨影响面指标和损伤程度之间的独特联系,并通过MIDAS及Python模拟计算并分析板的损伤程度.研究结果表明:模糊逻辑系统具有较为出色的记忆能力.当融合WM算法到模糊逻辑系统中时,不论是单点损伤还是多点损伤,都能对板桥的损伤程度进行准确识别;当未融合WM算法时,由于其模糊规则没有进行置信度计算,将错误的规则也计算在内,最终导致定量结果精度下降.研究结果可为板桥结构的损伤评估和维护策略提供较为科学准确的参考.

    板桥模糊逻辑WM算法损伤识别影响面

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    基于可变形卷积网络和YOLOv8的衬砌裂缝检测模型研究

    孙己龙刘勇路鑫王志丰...
    181-189页
    查看更多>>摘要：为解决裂缝性状发育随机度高、标注框分辨率低、分布密集易重叠、目标相对小等因素引起的智能检测精度及效率差等问题,基于改进可变形卷积神经网络对YOLOv8 骨干网络进行融合,提出1 种能够适应隧道复杂场景的裂缝检测模型D-YOLO.模型首先对第3 版可变形卷积网络(DCNv3)的空间聚合权重softmax归一化步骤进行去除以增强网络卷积效率,再利用新DC-Nv4 对骨干网络C2f卷积模块进行融合以提升对网络图像中不同尺度裂缝性状及空间位置变化的细节感知能力,并采用自建裂缝数据集对SSD,Faster-RCNN,YOLOv5 和 YOLOv8 4 种检测模型进行对比验证.研究结果表明:D-YOLO 的 F1 分数为80.82%,mAP@0.5 为86.90%,相较于SSD、Faster-RCNN、YOLOv5 和YOLOv8 都有所提升;D-YOLO的单张图像检测速度为20.36 ms,相较于各种对比模型分别加快37.06%、65.33%、45.22%和 28.39%;同时,D-YOLO对衬砌裂缝图像特征关注范围有所增加.研究结果可为隧道运营期内衬砌安全检测提供新思路.

    隧道工程结构安全可变形卷积网络衬砌裂缝YOLOv8

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    张瑞新到中安国泰和中安科创公司调研

    中国安科院网站
    189页
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