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题名舟山鼠浪湖码头安全生产风险辨识与评估
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作者
罗剑波
戚凯旋
邱柯琦
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机构
舟山鼠浪湖码头有限公司
交通运输部水运科学研究院
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出处
《中国船检》
2024年第5期67-69,共3页
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文摘
舟山鼠浪湖码头有限公司主要从事铁矿石的水水中转和装卸储,其铁矿石码头是国内唯一拥有两个可接靠40万吨矿船泊位的码头,同时也是全球最大的新生代铁矿石中转码头,并建有国内最大的混配矿基地,混配矿产量在国内码头中连续4年位居第一。该公司位于浙江省舟山群岛北部的鼠浪湖岛西侧,鼠浪湖岛四面临海属于悬水岛,地理位置的相对独立不利于外部应急救援队伍的迅速进入。作为我国举足轻重的铁矿石码头和混配矿基地,一旦该公司发生较大生产安全事故,特别是在航行国际航线船舶在港装卸作业期间,不仅可能造成人员伤亡和重大财产损失,还将会严重损害国家和舟山市港口企业的形象。因此,认真开展安全生产风险辨识与评估研究,既是公司本身的需要,也是地区和社会发展的需要,对于加强和规范安全生产风险管理,防范和遏制生产安全事故发生,确保该公司安全、平稳运行具有重要意义。
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关键词
矿产量
安全生产风险
生产安全事故
装卸作业
舟山群岛
重大财产损失
应急救援队伍
辨识与评估
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分类号
F42
[经济管理—产业经济]
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题名基于大数据的电力通信网络风险辨识与评估方法分析
被引量：2
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作者
林洁平
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机构
广东电网有限责任公司肇庆供电局
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出处
《通讯世界》
2021年第4期9-10,共2页
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文摘
目前电力通信网络相关状态和故障数据带有大数据特征,需要通过科学处理加强风险评估预测,保证电力通信网安全稳定,有效满足电力系统智能化要求。本文对电力通信网络相关数据展开分析,从风险辨识等级划分、评估指标体系构建、目标函数评价三个角度提出了风险辨识与评估方法。从仿真验证结果来看,准确率能够达到85%以上,能够满足网络安全管理要求。
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关键词
大数据
电力通信网络
风险辨识与评估
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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