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题名化工工艺本质安全评价的云模型及应用
被引量：18
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作者
蔡逸伦
阳富强
朱伟方
宋雨泽
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机构
福州大学环境与资源学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期116-121,共6页
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基金
国家自然科学基金资助(51741402)
福建省自然科学基金资助(2016J01224)
福建省高校杰出青年科研人才计划项目(83016018)
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文摘
为科学判定化工工艺本质安全等级,选取压力、温度、物料量、易爆性、可燃性、毒性、反应性7个工艺参数,建立基于云模型的化工工艺本质安全评价模型。将化工工艺参数量值及分级标准转化为正态云分级标准,采用熵权法求得各指标的综合权重;以模糊子集B的最大隶属度原则为依据,判定各条工艺路线的本质安全等级,并求出对应的本质安全系数;以甲基丙烯酸甲酯（MMA）的4条合成路线为例进行分析,所得分类结果与本质安全原型指数（PHS）、本质安全指数（ISI）、i-Safe指数法的判定结果基本吻合。研究结果表明：用该模型能够准确地判定化工工艺本质安全等级,为工艺路线的选取提供依据。
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关键词
化工工艺
本质安全
云模型
熵权法
安全评价
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Keywords
chemical process
inherent safety
cloud model
entropy weight method
safety assessment
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分类号
X937
[环境科学与工程—安全科学]
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题名“5S”法在高校实验室安全管理中应用
被引量：46
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作者
阳富强
宋雨泽
蔡逸伦
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机构
福州大学环境与资源学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018年第7期313-317,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51741402)
福建省自然科学基金(2016J01224)
+1 种基金
福建省本科高校教育教学改革研究项目(JZ160280)
福州大学第十批本科高等教育教学改革工程项目(50010839)
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文摘
为了预防高校实验室安全事故的发生,改善实验室安全管理现状,分析了高校实验室常见事故类型及主要诱发原因,阐述了"5S"方法的基本内容和思想内涵。基于国内高校实验室的安全现状,构建了适用于高校实验室安全管理的"5S"管理体系。进一步阐述了该管理体系的运作流程,具体内容包括:成立"5S"管理组织,合理配置管理人员,明确安全管理目标,制定工作计划和详细的实施办法,采取合理有效的手段进行宣传与教育,按照既定规则实施安全管理工作,检查实施成果,反馈必要信息。通过对"5S"管理体系进行实践应用和不断完善,提升了高校实验室的安全管理水平,实现高校实验室向更加安全、高效的方向发展。
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关键词
高校实验室
安全管理
“5S”法
实践应用
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Keywords
university laboratories
safety management
the ＂5S＂ method
practical applications
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分类号
X925
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于ISM和ANP的高校实验室消防安全管理
被引量：15
- 3
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作者
阳富强
蔡逸伦
宋雨泽
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机构
福州大学环境与资源学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第7期280-284,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51874100)
福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20170020)
福州大学一流本科教学改革建设项目(00369805)
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文摘
结合消防科学知识及事故致因理论,从人-物-环-管4个维度出发,总结出影响高校实验室火灾的17个要素。构建高校实验室火灾危险性的3级递阶解释结构模型(ISM);引入网络层次分析法(ANP)对ISM模型进一步优化,根据极限超矩阵结果求出影响高校实验室火灾各级指标的权重。研究表明,3级递阶ISM模型可以有效表达各个因素间的交互关系,揭示导致高校实验室火灾发生的深层根本原因;采用ANP法确定了各指标的权重,重要度排序为:物料及仪器设备、实验室相关人员素质、消防安全管理、建筑物及外部环境,这为有效预防高校实验室火灾提供了一定的理论参考依据。
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关键词
消防理论
实验室火灾
解释结构模型
网络层次分析法
安全管理
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Keywords
fire control theory
laboratory fire
interpretative structure model(ISM)
analytic network process(ANP)
safety management
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分类号
X928.01
[环境科学与工程—安全科学]
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题名硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用
被引量：4
- 4
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作者
蔡逸伦
阳富强
刘晓霞
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机构
福州大学环境与资源学院
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出处
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2019年第7期72-78,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51874100,51741402)
河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地开放基金资助项目(WS2017B03)~~
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文摘
为了科学准确地确定硫化矿石自燃灾害预警等级,进而为灾害防控提供决策,减少矿山损失。通过深入分析硫化矿石自燃典型案例,按照预警指标选取原则,从矿山生产人员、硫化矿石自燃倾向性、环境条件、管理水平等4个方面构建硫化矿石自燃灾害预警系统指标体系。运用RBF预警模型对硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测,采用所选的21组样本数据完成了RBF神经网络的学习与训练。应用学习好的预警模型对江西某高硫矿山的硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测。该矿山硫化矿石自燃灾害预警等级为Ⅲ级,即自燃危险性一般,与该采场的实际状况相一致。通过现场案例验证了该模型的适用性,能应用于硫化矿石自燃灾害预警等级的预测,对类似灾害事件预警也有借鉴作用。
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关键词
硫化矿石
自燃
RBF神经网络
预警模型
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Keywords
sulfide ores
spontaneous combustion
RBF neural network
early warning model
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分类号
TD752
[矿业工程—矿井通风与安全]
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