随着我国西部铁路线路的建设，运营铁路线路的洪灾风险问题也不断突出，急需减小洪灾风险且提高防洪减灾效率。针对河西走廊漫流区铁路桥涵洪灾，研究基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化支持向量机模型(Support Vector Machine, SVM)以开展洪灾风险评价。首先，针对致灾因子、孕灾环境、承灾体(桥涵),搜集11个山洪影响因素；其次，采用随机森林(Random Forest, RF)算法进行重要度排序，并选出7个主要的影响因素作为模型特征值；再次，运用SSA算法优化SVM模型参数，建立基于麻雀搜索算法优化的支持向量机风险评价模型；最后，选取准确度、精确度、召回率和F_(1-score)共4个指标，将SSA-SVM模型与传统SVM模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化SVM模型、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)优化SVM模型进行对比分析。研究结果显示：构建的SSA-SVM洪灾风险评价模型验证集的精确度、F_(1-score)分别为96.67%、96.91%,而且明显优于SVM、PSO-SVM、WOA-SVM模型，不仅能够实现铁路桥涵洪灾风险综合评价效能，还能为类似山洪风险评价提供决策支持。

电动汽车火灾安全问题日益凸显，起火后蔓延路径尚不明晰。为此，通过试验和数值模拟研究了外部过热条件下电动汽车火灾燃烧特性及蔓延路径。结果表明，电池包起火后会出现拉弧现象，且早期动力电池热失控及底盘塑料部件熔融滴落形成的油池火标志着整车火灾进入了加速发展阶段，火灾蔓延路径主要是电池包—后轮—前轮—乘客舱—后备箱—前引擎舱。基于试验数据，利用火灾动力学仿真软件搭建了全尺寸电动汽车模型，数值模拟结果与试验结果吻合较好。整车峰值热释放速率为7.88 MW,可近似模拟70 kWh左右的整车火灾。研究结果有助于充分理解电动汽车火灾发展过程，相关试验数据及数值模型可为后续充电站火灾特性研究提供数据支持及参考。

为解决多波长烟雾探测器在实际应用中面临的杂散光干扰严重、结构遮光设计不完善等问题，提出了一种三波长光学腔室优化设计方法。通过构建三维仿真平台，分析了典型电子器件材料的遮光性能，结合烟雾探测灵敏度要求，建立发射-接收夹角与遮光板几何参数的匹配模型，并提出一种折线形遮光板结构。仿真结果表明，黑色丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)材料在遮光性能与加工可行性方面在综合性能评估中表现较好，优化结构后，无烟状态下接收器辐照度由原设计的94.23 W/m~2降至0.524 W/m~2,同时不影响有效探测区域。最后通过烟雾试验验证了优化结构下信噪比的提升。研究为多波长烟雾探测器的结构设计与材料选型提供了定量分析与优化依据。

内燃动力包是混合动力机车的关键动力总成，一旦起火，若不加以抑制，势必会扩大为严重的安全事故。为有效提高混合动力机车内燃动力包的防火性能，对动力包灭火系统设计方法、探测器选型与布置方法、管路计算与校核方法和灭火性能试验方法进行了研究。系统设计包括系统的设计准则和工作原理。所用探测器分为棒状定温探测器和红外火焰探测器两种，分别介绍了探测器工作原理，通过火灾动力学模拟工具(Fire Dynamics Simulator, FDS)校核定温棒状探测器探测性能，通过视角分析评估红外火焰探测器布置的合理性。对于管路计算与校核，推荐了两种方法：基于流体流动微分方程和Fluent中的流体体积(Volume of Fluid, VOF)模型计算方法。基于流体流动微分方程的计算方法是通过连续性方程计算过程中点状态下末端喷头压力与过程中点压力关系，基于Fluent中的VOF模型计算方法是通过有限元手段计算灭火介质在钢瓶、管路和喷头中的流动瞬态。介绍了动力包灭火系统的灭火性能试验验证方法，重点介绍了火源设置：喷射火和油池火。两种火源关键表征参数分别是喷射流量和油盘面积。试验验证表明，系统火灾报警时间为5 s,明火扑灭时间为9 s。所设计的灭火系统具有良好的火灾探测性能和灭火性能，研究结果对混合动力机车的防火安全设计具有一定参考价值。

针对城市火灾中建筑密集、道路堵塞导致传统消防车救援困难、单无人机灭火能力不足的问题，提出了一种基于改进深度Q网络(Improved Deep Q-Network, IDQN)的多无人机协同灭火路径规划算法。首先，建立基于相同时间间隔的多无人机单目标决策模型；其次，通过优先经验回放机制提高算法训练稳定性，采用26向三维动作空间增强机动性，并构建包含方向引导、步数惩罚、到达奖励和碰撞惩罚的多目标复合奖励函数；最后，基于任务优先级，采用层次化加权法在MATLAB平台进行仿真训练，实现多无人机协同灭火路径规划。仿真结果表明：IDQN算法多无人机协同灭火方案任务完成时长相比单无人机作业缩短58.0%,相比粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法缩短27.8%,显著提升了城市火灾救援的响应速度和资源利用率。

在“健康中国”战略深化实施背景下，针对现有健康企业研究局限于单一场景的问题，融合云模型和层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP),构建包含管理制度、健康环境、健康管理与服务、健康文化4项一级指标及23项二级指标的多维度评价体系，通过云模型的期望(E_x)、熵(E_n)、超熵(H_e)实现定性概念与定量数据的精准映射，结合AHP专家赋权优化权重，并以国家能源集团下属56家子分公司为案例验证模型有效性。结果表明：模型解释力达83%(调整R~2=0.83),健康管理与服务(β=0.42)和管理制度(β=0.31)为核心驱动因素，煤炭产业企业得分率最高(90.9%)、运输产业企业最低(89.0%),健康检查分类管理缺失(94.6%)等为共性问题；提出了优级单位强化动态监测、良级单位优化检查流程、一般产业单位完善制度与经费保障的分级策略，为企业健康管理提供了一个可行性工具，也可作为其他多业态大型企业集团健康企业建设的参考路径。

为揭示不同类型机械伤害事故致因机理的差异，基于2003—2023年的340份机械伤害事故报告，采用改进的人因分析与分类系统模型识别人、机、环、管4个维度的34项致因因素，应用Apriori挖掘因素间强关联规则，并构建贝叶斯网络模型进行反向推理与敏感性分析，以明确不同伤害类型的关键致因路径。结果表明：不同伤害类型事故致因机制存在明显差异，事故起数最多的挤压类事故主要受到环境嘈杂、信息传递不到位及违规探入、进入设备内部的影响；操作失误在大部分事故类型中占主导作用。根据关键致因路径结合本质安全理念，制定了现代安全理念下的靶向干预措施，以促进机械相关行业安全绩效。

为了客观、有效地测量飞行员焦虑情绪状态,克服传统焦虑情绪量表评估方法的滞后性,研究引入功能性近红外光谱成像(Functional Near-Infrared Spectroscopic Imaging,fNIRS)技术,提出一种融合飞行任务的飞行员焦虑情绪测评方法。首先,选取24名飞行员作为被试,通过在全动模拟机内设计实施飞行任务情境试验,以诱发被试的焦虑情绪状态,同时采集被试fNIRS数据并记录反应时间;之后,运用最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)回归和支持向量回归等方法进行数据分析,重点分析前额叶皮层下含氧血红蛋白浓度(HbO)对不同焦虑水平的敏感性。研究结果显示:状态焦虑会在一定程度上影响被试的行为绩效,且左、右内侧额上回(Frontal_Sup_Medial_L、Frontal_Sup_Medial_R)、右侧中扣带回(Cingulum_Mid_R)的HbO指标对焦虑情绪具有较高的敏感性;基于径向基核函数优化的状态焦虑测量算法模型取得了中等拟合表现,其均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为6.86,决定系数(R~2)为0.55。研究结果表明了基于fNIRS技术在模拟飞行情境中测量飞行员焦虑情绪的可行性,为下一步开发可应用的飞行员焦虑情绪测评工具提供了依据和参考。

石油化工储罐区除了有存储危化品的固定式储罐之外，还有在罐区道路上运输危化品的移动槽罐车，而槽罐车的介入可能会改变罐区内多米诺效应事故的扩展路径，导致事故后果升级，因此考虑移动槽罐车的影响对储罐区的风险分析具有重要意义。利用动态贝叶斯网络对石油化工储罐区内多米诺效应事故的动态演变过程进行建模分析，通过在网络中添加移动节点引入移动槽罐车对多米诺效应事故的影响，通过情景推演辨识罐区内多米诺效应事故的扩展路径，根据燃料燃尽时间和设备失效时间划分事故演变过程的时间节点，运用Probit函数模型和贝叶斯理论计算多米诺效应事故在各级设备单元的扩展概率，提出了石油化工储罐区内有移动槽罐车时多米诺效应事故的动态分析方法，为石油化工储罐区内多米诺效应事故的分析与预防提供方法支撑。通过对实际罐区进行案例分析展示了所提出方法的效果和优势，结果表明：当罐区内的多个固定储罐同时发生火灾事故时，事故可能会扩展到道路上或装卸区域内的槽罐车；当槽罐车作为初始事故单元时，在所研究案例的前提条件下并不会引发多米诺事故，这主要是因为槽罐车与固定储罐之间的距离足够远，遏制了事故传播。

我国的航空医学应急救援人才短缺，航空医学应急救援训练装备落后。针对航空医学应急救援模拟训练关键问题，即心肺复苏(Cardiopulmonary Resuscitation, CPR)按压动作识别精度低，提出一种基于视觉的训练操作姿态识别模型。通过人体姿态关键点提取，并进行时域均值填充和平滑处理，完成数据预处理，之后提出训练姿态识别模型，进行心肺复苏按压姿态识别。该模型在双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit, BiGRU)网络基础上加入卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),并添加注意力机制，使模型更关注动作本身，减小动态环境等因素的干扰。试验结果表明，此模型的姿态识别准确率达到93%,高于其他模型，可以满足需求。

暴雨天气下构建科学有效的长输管道受灾风险因子体系，对风险诊断与预测具有重要意义。针对相关研究的不足，设计了双阶皮尔逊关联的风险因子筛选方法。在初选阶段，采用皮尔逊相关矩阵和变异系数双重准则，降低候选风险因子间信息冗余，形成初选风险因子体系；在终选阶段，设计信息冗余贡献度算法，循环计算初选风险因子的信息冗余贡献度指数，筛选对整体相关性贡献较小的风险因子，构建终选风险因子体系。为验证方法的有效性，选取K-中心和K-均值聚类算法对比。结果表明：所提方法的风险因子信息解释强度为1.033,累计信息贡献率达89.9%,显著高于K-中心聚类算法(1.007,51.2%)和K-均值聚类算法(1.057,53.7%)。该方法可为暴雨天气下长输管道风险预测与预警提供有力支持。

在“双碳”目标背景下，掺氢天然气输送技术已成为能源结构调整的重要研究方向。通过试验探究了甲烷-氢气混合气体的燃烧特性，重点分析了不同掺氢比例对射流火焰温度、尺寸及燃烧时间的影响规律。使用电火花点燃不同体积分数的甲烷与氢气混合气，利用多通道火焰捕捉相机进行记录。结果表明：体积分数为5%～30%的氢气掺入使火焰最高温度从992.0℃提高至1 021℃,提升了3.0%;氢气体积分数增加至80%和100%时，火焰温度明显增高；甲烷体积分数为80%时，稳定燃烧阶段平均火焰高度峰值为44.39 cm;氢气体积分数的增加能够缩短燃烧时间；纯甲烷火焰前期呈现蓝色，后期呈现橙红色，而随着氢气体积分数的增加混合气体火焰颜色逐步由蓝变红。研究结果可为天然气掺氢输送优化设计提供试验数据参考。

N-(1, 3-二甲基丁基)-N′-苯基-对苯二胺[N-(1, 3-dimethylbutyl)-N′-phenyl-p-phenylenediamine, 6PPD]是橡胶轮胎生产中广泛使用的抗老化剂。随着橡胶产业的快速发展，6PPD及其氧化产物6PPD-醌[N-(1, 3-dimethylbutyl)-N′-phenyl-p-phenylenediamine quinone, 6PPD-Q]在环境中的暴露水平持续升高，已成为备受关注的新型污染物。6PPD和6PPD-Q均具有生物毒性，可通过环境介质、食物链等多种途径威胁生态系统和人类健康。因此，开发高效去除技术已成为环境科学领域的研究热点之一。通过概述6PPD与6PPD-Q的基本毒性情况，系统综述目前主要的去除策略，分析不同方法的处理效果。尽管现有研究已为6PPD和6PPD-Q的污染治理提供了多种可行方案，但在实际应用中仍存在明显局限、二次污染风险以及成本较高等问题。未来的研究可重点关注高效生物降解技术的开发、多技术协同优化体系的构建以及借助大数据深入解析其在环境中的迁移与转化规律，从而推动更经济、绿色、高效的污染治理体系的开发，为生态环境修复与人类健康保障提供理论依据和技术支撑。

地下水水质监测数据常由多种原因导致缺失，严重影响数据分析与水质评价的准确性。研究以华北某石化区多年季度监测数据为例，针对高锰酸盐指数、pH值、总硬度和锰质量浓度4个关键水质指标具有污染指示意义但存在高缺失率的问题，提出一种基于滑动窗口的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)插补方法。通过分阶段网格搜索与5折交叉验证优化模型超参数，并将插补结果与常规线性插值方法进行对比。结果显示，SVR模型在高锰酸盐指数、pH值和总硬度的插补精度上均优于线性插值，表明其适用于样本量小、缺失率高、连续缺失多的水质时间序列数据；锰质量浓度受检出限影响其插补效果略低于线性插值，未来需单独分析该类缺失问题。研究为地下水监测数据缺失值处理提供了可靠的新方法，具有较强的实际应用价值。

针对传统碳排放预测中数据质量差、模型训练效率低的问题，建立套索回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD)、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory network, LSTM)相结合的模型，以提高碳排放量的预测精度。首先，使用可拓展的随机性环境影响回归模型(Stochastic T Impacts by Regression on PAT,STIRPAT)选取年末总人口数量、人均GDP等影响因素；其次，通过皮尔逊相关系数和LASSO回归模型进行初步和二次筛选；再次，对数据进行预处理并进行MEMD分解，进而对分解出的不同频率的IMF分量以及残差项RES分别建立预测模型；最后，使用SSA对LSTM模型的神经元个数、迭代次数、学习率等参数进行寻优，并将数据汇总整合，对比分析其他预测模型的预测结果。结果显示，LASSO-MEMD-SSA-LSTM模型的预测值与实际值最为接近，其平均绝对误差、均方根误差、平均相对百分比误差分别为8.45%、8.32%、0.85%,均优于其他模型。

甘肃省是长江、黄河及黑河上游的重要水源涵养区，有效管控其水生态环境风险意义重大。环境风险分区是环境风险管理的基础，也是有效工具。研究在现有网格环境风险场评估方法的基础上，首次引入环境风险控制机制因素，开展甘肃省突发水污染风险分区，结果显示：(1)高风险区占全域0.4%(1 565.6 km~2),较高风险区占0.7%(3 170.4 km~2),中风险区占2.6%(11 032.9 km~2),低风险区占96.3%(409 658.2 km~2);(2)从地市级空间格局来看，高风险区主要分布在兰州市中部及西部、白银市中部、酒泉市中部及东南部、嘉峪关市中部、张掖市中部、天水市中部、陇南市东北部等地；(3)从重点河流沿岸分布来看，高风险区主要分布在黄河干流兰州段、白银段，湟水河兰州段，渭河天水段，疏勒河酒泉段、黑河酒泉段、张掖段，嘉陵江陇南段，泾河平凉段；(4)从各流域与地市叠加风险来看，黄河干流水系兰州段、湟水河水系兰州段、渭河水系天水段、嘉陵江水系天水段及陇南段、黑河水系嘉峪关段及张掖段、石羊河水系金昌段的风险相对较高。研究结果可为甘肃省突发水污染风险防控提供决策支撑。

近年来,全球气候变化加剧了极端降雨的频次、强度和影响范围,导致城市洪涝灾害广发、频发,造成了严重的人员伤亡和财产损失,给城市安全运行带来了巨大威胁。在自然灾害“以防为主、防抗救相结合”的应对原则下,对城市洪涝灾害风险开展客观、准确的评估与区划是进行风险防控的前提和基础。然而,不同空间尺度下,城市洪涝灾害的形成机制、影响因素和表现特征均存在显著差别,给城市洪涝灾害风险评估和治理带来了较大困难,进而成为领域内普遍关注的核心问题。

教育数字化转型提速,但数据泄露、非法篡改频发,传统中心化系统权限管控混乱,易遭单点攻击,信任基石动摇。为了确保证书真实、资源版权清晰、隐私不被滥用,可利用区块链的去中心化与不可篡改特性,构建“可用不可见”的访问控制。《区块链原理及其安全技术应用研究》一书针对区块链技术的具体应用,既系统剖析分布式账本、共识机制等核心原理,又针对网络攻击、合约漏洞等现实安全问题,给出了具体的技术防御思路。书中亦探讨了隐私保护与合规平衡术问题,并对跨链、扩容等趋势进行预判,颇具借鉴应用价值。

在当代社会,交通基础设施的智能安全维护与协同治理,是保障社会经济动脉畅通的生命线,更是一场从被动修补向主动预测的范式革命,还是一次打破行政壁垒、重塑治理生态的深刻变革。针对交通基础设施安全运营的复杂需求,《交通基础设施安全运营智能感知方法与协同治理机制》一书系统构建了“智能感知—风险评估—协同治理”的全链条理论体系。重点突破了基于Transformer的图像与点云智能感知技术,解决了道路及隧道病害精准识别难题;融合复杂系统与大数据理论,建立了风险智能评估模型;创新引入博弈论,构建了多利益主体参与的斯塔克伯格–纳什博弈双层协同治理机制,实现了从单一技术监测向多主体协同管理的范式转变,破解了维护过程中的利益冲突和责任分配困境。

在全球能源结构深度调整和“双碳”目标驱动下,新能源材料已成为支撑动力电池、储能系统等战略性产业迭代升级的关键基础。然而,传统新能源材料与器件专业教学局限于学科知识体系,未能充分考虑动力电池和储能系统等真实应用场景的安全需求,缺乏对材料安全性理论知识和实践技能的系统性嵌入,导致学生难以有效地建立从材料本征特性到应用场景适配的全链条工程视野。

新媒体已深度嵌入社会肌理,算法推荐与即时互动重塑了舆论场,开放式新媒体平台使得每个人都可能成为舆论传播源。然而在技术赋权的背后,虚假信息泛滥、网络暴力频发及隐私泄露等“次生灾害”正严重侵蚀社会信任,这不仅关乎线上秩序,更直接影响现实社会的稳定和安全。基于此,有必要推动风险治理从“被动应对”转向“源头防控”,净化网络空间,守护公众权益、构建良性传播生态。

矿业是国民经济的基础产业,安全与绿色是矿山高质量发展的根基与底线。矿山作为能源与基础原材料供应的核心领域,正面临资源渐趋枯竭和生态环境约束持续趋紧的双重严峻挑战。因此,统筹高水平矿山安全与高质量绿色转型,不仅是打破传统矿业发展瓶颈的必由之路,更是新时代矿业可持续发展的根本保障。在这一历史进程中,以先进科技为支撑的矿山安全与绿色转型技术,在防范化解重大系统性风险、守护生态红线方面发挥着至关重要的作用。

为有效解决掘进工作面粉尘浓度过高问题，提出一种基于空气幕阻隔、喷雾降尘与负压集尘协同作用的吹吸耦合除尘系统。采用数值模拟与试验研究相结合的方法，通过建立掘进巷道与吹吸耦合除尘系统几何模型进行模拟计算，分析系统风流流场、速度切面及雾滴粒子运动轨迹的变化特性；最后通过流场观测试验和控尘试验，验证该系统的风流特性及降尘效率。结果表明，射流速度为30 m/s时，可形成有效的射流风幕，射流出口偏转角度为17°时流场卷吸效果、雾滴包裹裁割部和覆盖掘进壁面效果最优。基于数值模拟参数设置相似试验参数进行试验验证：流场观测试验结果表明，当射流出口偏转角度为17°时，风流卷吸效果最优；降尘试验结果表明，司机位置处的降尘效率最高为93.08%,可有效改善掘进工作面作业环境。

为提升爆破质点峰值振动速度(Peak Particle Velocity, PPV)的预测精度，提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的投票回归(Voting Regressor, VR)集成模型(GA-VR)。基于某露天矿实测数据，采用GA优化梯度提升回归、随机森林回归和决策树回归的超参数，并通过投票机制集成模型；同时利用夏普利加性解释(SHapley Additive exPlanations, SHAP)从全局和局部角度分别解释影响因素预测PPV的机制。结果表明：GA-VR模型在测试数据上R~2为0.948,预测性能优于6种对比模型及5类异质优化算法。通过SHAP分析可知影响因素中测点与爆破位置水平距离占主导因素，其次为最大段药量、测点与最小抵抗线夹角。提出的模型在保障高精度预测的同时提供了具有可解释的预测依据，可用于指导爆破参数的智能优化与安全控制。

煤层注入活性液不仅能改善煤体的润湿性，还会影响煤中瓦斯放散特性。为了探究十二烷基活性剂对构造煤瓦斯扩散的抑制效应，开展了构造煤外加不同质量分数的十二烷基苯磺酸钠(Sodium Dodecyl Benzene Sulfonate, SDBS)与十二烷基硫酸钠(Sodium Dodecyl Sulfate, SDS)单一及复配活性剂溶液的瓦斯扩散试验，分析了不同活性液对瓦斯扩散量、扩散速率、扩散系数及抑制率的影响规律。结果表明：随着溶液质量分数增大，活性液与煤的接触角呈现“V”形变化，SDBS溶液对煤的润湿效果整体优于SDS溶液；对于单一活性液，质量分数3%的SDBS与SDS瓦斯抑制效果最佳，扩散系数分别为2.059×10~(-6) cm~2/s和2.465×10~(-6) cm~2/s,较干燥煤分别降低62.9%和55.6%,但质量分数5%SDS溶液因疏水反转效应导致瓦斯抑制效果劣化；在复配体系中，SDBS与SDS体积比1∶1时对瓦斯的协同抑制效应显著，润湿煤扩散系数仅为2.241×10~(-6) cm~2/s,抑制率较单一SDS溶液提升10百分点以上；当SDBS与SDS体积比偏离1∶1时，胶束稳定性下降，瓦斯抑制效果减弱。

针对采空区煤自燃危险区域边界模糊、传统划分方法难以有效处理不确定性的问题，基于模糊集理论，构建了一套完整的模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类分析框架，通过引入模糊隶属度机制，构建融合温度、氧气浓度等多维指标的评价体系，建立从模糊相似矩阵到等价矩阵的完整数学推导流程，并借助MATLAB实现算法编程与可视化分析。设计基于λ-截集的动态聚类机制。在聚类优化方面，提出结合F统计量的自适应粒度控制方法，实现对过渡区域边界的最优识别。结果表明，调节聚类参数λ可有效控制分类粒度，近工作面区域测点聚类结果对λ变化敏感，反映其空间差异性较大；远工作面区域测点分类稳定，体现环境均质特征。进一步利用F统计量确定最优λ值，获得的“三带”划分结果：进风侧氧化带范围为72～96 m、回风侧为36～72 m,与现场“灾害综合智能管控平台”基于氧气阈值的划分结果进风侧72～103 m、回风侧36～66 m相比，该方法在进风侧识别出7 m“次氧化区”,在回风侧延伸出6 m“潜伏风险区”,两侧偏差均小于10%,验证了划分结果的可靠性。研究不仅实现了与现场数据的一致性，更通过多指标融合揭示了单一氧气阈值法无法捕捉的风险细节，为采空区煤自燃危险区域识别提供了一种更精细、更可靠的数据驱动划分手段。

为实现矿山的安全生产与资源的可持续利用，将煤氧化自燃问题从被动治理转向主动预防，探究煤体在碱性环境中的氧化自燃现象，开展水质监测试验，检测原煤在碱性水溶液浸泡过程中pH值、氧化还原电位(Oxidation Reduction Potential, ORP)、电导率(Electrical Conductivity, EC)、总溶解固体(Total Dissolved Solids, TDS)各参数的变化趋势；通过程序升温试验，检测煤样受不同浓度碱性水溶液浸泡后气体的析出情况，分析煤样的氧化特性；运用分析计算得出表观活化能，探究不同碱性强度对煤氧复合反应所需突破的最低能量壁垒。结果表明：基于水质监测试验发现，碱性水溶液浸煤过程中会对煤体造成侵蚀，且溶液碱性越强侵蚀情况越严重；通过程序升温试验中所计算得到的耗氧速率和CO、CO_2生成速率及放热强度发现，溶液的碱性越强，煤氧复合反应的强度越剧烈，反应所产生的热量也随之增加；根据表观活化能计算结果发现，煤样在碱性越强的溶液浸泡下，煤氧复合反应所需突破的能量壁垒越低，煤的反应活性越强。

针对煤矿井下光照不足、遮挡频发和目标尺度偏小导致的安全帽检测漏检、误检及实时性下降问题，研究提出基于YOLOv5的改进模型HIC-YOLOv5。首先，在原始模型上增加高分辨率小目标检测头(Small Object Detection Head, SODH),以增强小目标特征提取能力；其次，在骨干网络与颈部网络之间引入通道特征融合模块(Channel Feature Fusion with Involution, CFFI),以缓解1×1降维造成的语义流失，强化跨通道信息交互，使更多关键信息传递至深层网络；最后，在骨干网络末端集成轻量级注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过空间与通道双重加权突出安全帽区域特征。结果显示，在IoU为0.5的条件下，HIC-YOLOv5的mAP@50达88.33%,较基线YOLOv5提升4.73百分点，mAP@50:95提升至51.89%,P、R分别为90.81%、82.67%。在资源开销方面，参数量为8.4 MB,FLOPs为30.6 GB,推理速度为102帧/s。消融试验结果显示，3项改进具备协同增益，其中SODH对小目标召回提升最为显著。与YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv11、YOLOv12对比，HIC-YOLOv5模型综合性能保持领先。HIC-YOLOv5在低照度、强遮挡与小目标密集的矿井安全帽检测场景中实现了更高的检测准确性与稳定性，并以中等计算量维持较好的实时性能，具备边缘部署可行性。

随着矿山安全智能化与绿色转型技术的加速推进，矿井运输系统的安全逐渐成为新质生产力体系中的核心要素。矿用架空乘人装置作为重要的人员运输设备，其安全运行能够有效保障人员生命安全和生产系统的高效协同。在矿用钢丝绳表面损伤检测任务中，针对传统人工目视法检测效率低、可靠性差、煤矿未经检查定期更换钢丝绳易造成资源浪费等问题，提出一种基于轻量化特征增强模型(GhostConv PPA BiFPN WIoUv3 YOLO,GPBW-YOLO)的钢丝绳表面损伤检测方法。首先，在Backbone部分引入GhostConv,通过去除冗余特征降低模型复杂度，提高特征提取效率；其次，将并行化补丁感知(Parallelized Patch-Aware Attention, PPA)注意力机制融入C3K2模块中，其中PPA注意力机制通过损伤区域的先验机制和对损伤特征的位置感知，有效提高了模型对损伤特征的关注度。再次，在Neck部分使用双向特征金字塔(Bidirectional Feature Pyramid Network, Bi FPN)机制进行多尺度特征融合，通过结合一种多尺度特征融合权重和跨越阶层式的融合方式，提高对不同尺度钢丝绳损伤特征的融合效率；最后，将WIoUv3作为模型的边界框损失函数，并引入一种动态梯度增益策略，该策略降低了高质量样本的竞争性和低质量样本的有害梯度，可在模型训练的过程中重点关注普通样本带来的梯度效益，进而提高模型在训练过程中的整体性能。试验结果显示，GPBW-YOLO模型mAP@0.5达到92.0%,帧率(Frames Per Second, FPS)达到119.0帧/s,较YOLOv11n分别提高了2.6百分点和8.4%;其参数量、计算量和模型存储量分别为1.9 MB、6.2 GB和4.2 MB,较YOLOv11n分别降低26.9%、1.6%和23.6%,满足对钢丝绳表面损伤检测的需求。研究为矿山智能运输体系建设提供了相关技术支撑，有助于推动矿山装备在智能化、安全化与绿色转型方向的发展。

非煤矿山一般应用房柱法开采近水平薄及中厚矿体，不仅开采效率低、资源损失大，还常发生冒顶事故。为了提高资源利用率、开采效率及安全性，提出了基于切顶卸压理论的长壁后退采矿法，并探索切槽放顶位置等设计方法。借助结构力学，采用弹簧岩梁承载模型计算岩梁的极限破断跨度，进而推导出切槽放顶位置的设计方法；依据切顶卸压理论设计切槽放顶钻孔深度；利用数值模拟优选切槽放顶宽度，并分析切槽放顶前后顶板地压运移规律。结果表明：依据岩梁顶板破断跨度设计的切槽放顶位置有利于覆岩充分冒落并及时接顶；随切槽放顶宽度增大，松石接顶坝的承载能力增大，采空区高达3 m时优选的切槽放顶宽度为10 m;随着工作面沿走向推进，不切槽放顶时工作面的支承压力峰值、采空区覆岩受拉区最大厚度和最大拉应力均不断急剧增大，初次达到极限跨度，尤其切槽放顶后，工作面支承压力峰值、采空区覆岩最大拉应力不断变平缓，切槽放顶前后采空区覆岩受拉区最大厚度变化趋势不变；切槽放顶后除局部覆岩垂直下沉量比放顶前略微增大外，其余均小于放顶前，其中，初次切槽放顶时顶板上方78 m以上的覆岩最大位移小于放顶前，二次切槽放顶时顶板上方15.67 m以上的覆岩最大位移小于放顶前，且初次切槽放顶时80 m、二次切槽放顶时110 m以上覆岩下沉值都不足10 mm。

为探究地下开采卸荷作用下深大塌陷坑边坡岩体断裂失稳的机理，揭示其断裂力学机制，构建了含后缘裂隙边坡崩塌的力学模型，并推导了卸荷作用下边坡后缘裂隙起裂、扩展及失稳破坏的力学判据。结合某矿山深大塌陷坑边坡断裂破坏的实际案例，计算了边坡岩体的起裂角、垂直临界高度、分支裂隙扩展长度及安全系数等关键参数。通过理论分析揭示了地下开采卸荷作用下边坡岩体的断裂失稳机制。采用离散元数值模拟方法，研究了边坡岩体断裂的细观演化特征，进一步阐明了开采深度控制的边坡岩体裂隙系统演化规律。结果表明，随着开采深度增加，坡体先经历后缘拉张裂隙与坡脚剪切裂隙协同发育阶段，形成贯通性主控裂隙，后在坡体后缘贯通性裂隙与临空面之间的岩体内部发育局部贯通性裂隙。坡体裂隙演化过程可划分为5个阶段：初始孕育、持续扩展、二次孕育、加速扩展和稳定增长。案例计算得到边坡安全系数为0.941(F_s<1),表明边坡处于失稳状态。理论计算结果与离散元数值模拟及现场地质灾害调查结果吻合良好，验证了力学模型的工程适用性。研究成果可为深大塌陷坑边坡稳定性评价与灾害防治提供理论依据。

煤炭作为我国的主体能源，其智能通风系统是安全生产的核心。针对矿井通风网络中风量感知信息冗余、解算初始风量分配不合理等导致网络解算效率低的问题，提出一种融合风量智能推演理论与传感器优化布设的协同框架。首先，基于通风网络拓扑约束与风量平衡定律，结合奇异值分解(Single Value Decomposition, SVD)强化树枝与余树弦风量的数学耦合关系，严格证明大型网络中独立回路数与分支总数之比趋近于1/3的规律，揭示仅需布设约33%分支的传感器即可实现全风网风量推演的理论可行性。其次，构建灵敏度双因子加权生成树模型，以分支自身灵敏度与被影响度的乘积定义边权，结合Kruskal算法确定高信息密度的余树弦分支集。再次，以利用平衡方程直接求解风量的分支数量最大化为优化目标，将余树弦分支集作为解空间，建立一种传感器布局优化模型。最后，设计DETMAX-Tabu混合优化算法，引入禁忌表动态存储高价值分支，突破传统算法局部收敛局限。案例验证表明，基于监测的推演风量可显著加速解算迭代收敛，在22分支的试验网络中，将安装8个传感器对应的推演风量作为初始风量，可使网络解算收敛迭代次数从1 062次减少到455次，共减少57.2%。研究成果为矿井通风实时调控提供了一套“传感器优化布置—风量智能推演—解算快速收敛”完整的技术路径，可助力智能通风系统动态响应能力提升。

调研晋陕蒙地区30座煤矿，分析了该地区浅埋煤层群地质特征与低氧原因，以陕北矿区柠条塔煤矿为研究背景，建立了基于裂隙尺寸与压力周期变化的“三区”喘吸多元气体体积分数变化模型，揭示了采动多参变量对工作面低氧气体涌出量与采空区氧气体积分数整体趋势变化的影响机制。结果表明，采空区内氧气体积分数下降速度与正压差、漏风裂隙尺寸、漏风系数呈负相关，与负压差绝对值、温度、推进速度、临近采空区漏风量呈正相关，工作面低氧气体涌出流量上升速度与正压差、温度呈负相关，与负压差绝对值、漏风系数、推进速度、临近采空区漏风量呈正相关。研究结果对浅埋煤层群工作面低氧防治具有理论指导意义。

针对极近距离煤层下行开采时再生顶板稳定性影响下煤层安全高效开采的核心问题，研究再生顶板稳定性评价理论与方法，以保障矿井的安全生产。构建了涵盖再生顶板自身因素、地质环境因素和开采扰动因素3个准则层及岩性组合、压实胶结时间等8个指标的综合评价指标体系。提出了一种层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)-熵权组合赋权与逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS)相耦合的评价模型，通过组合赋权法均衡主客观权重以科学确定指标影响程度，利用TOPSIS法计算各评价对象的相对接近度，以此量化稳定性。基于ArcGIS平台采用反距离权重(Inverse Distance Weighting, IDW)法实现了再生顶板稳定性的空间可视化表达并提出分区管理对策。以胜利煤矿层间距极小(平均1.45 m)的14、15煤层为工程背景进行应用研究，分析方法的可操作性与科学性。结果表明：(1)岩性组合是影响再生顶板稳定性的主导因素，其权重高达0.543;(2)再生顶板稳定性可划分为4个等级，研究区15煤层再生顶板稳定区(Ⅰ级)和较稳定区(Ⅱ级)占比达80%,整体稳定性较好；不稳定区(Ⅲ级)与极不稳定区(Ⅳ级)主要分布于水文地质条件复杂、有少量断层、岩性组合差且胶结时间短的区域；(3)经相似回采工作面验证，模型评价结果与现场实际吻合度达80%。构建的评价模型与方法能有效实现对极近距离煤层再生顶板稳定性的评价与空间预测，研究结果可为类似条件下煤层安全开采提供理论依据和技术支持。

为了有效防控露天开采产生粉尘的扩散问题，降低粉尘扩散对作业人员健康与周边生态环境的威胁，有力支撑露天矿山绿色转型，首先，系统梳理了不同生产工序条件下粉尘差异化扩散特性方面的研究进展；然后，总结了露天开放环境中风流、湿度、温度等气象条件对粉尘扩散的作用；最后，基于当前研究的局限性，展望了露天粉尘扩散机理研究的发展趋势。结果表明：现场实测受环境扰动影响显著，实验室试验和数值模拟常因过度简化而难以真实反映实际工况；针对呼吸性粉尘的扩散动力学行为及多因素耦合机制的研究尚待深入。未来应致力于研发大尺度、高精度数值仿真平台，构建多参数协同的粉尘连续监测体系，发展基于人工智能的粉尘质量浓度预测与智能预警方法，探究气象与地形条件对呼吸性粉尘迁移的耦合作用机制。

为系统探究智能化煤矿背景下人机信任对矿工不安全行为的作用机制，基于认知-情感个性系统理论与社会认知理论，构建以风险感知和技术焦虑为中介、任务复杂性为调节变量的双路径影响模型。通过对山西省、辽宁省、内蒙古自治区508名一线矿工开展问卷调查，运用结构方程模型与层次回归分析法对相关假设进行实证检验。结果显示：人机信任通过削弱风险感知显著增加不安全行为，同时，经缓解技术焦虑间接抑制不安全行为，呈现出“双刃剑”效应。进一步分析发现，任务复杂性正向调节人机信任对风险感知的影响，负向调节人机信任对技术焦虑的影响，且在风险感知路径中起正向调节作用，在技术焦虑路径中起负向调节作用。研究丰富了智能化矿山安全行为领域的理论体系，为提高矿工安全行为和完善智能矿山人机协作管理提供了理论参考与实践依据。

为推动煤矿安全高质量发展，在科学界定煤矿安全领域新质生产力理论内涵的基础上，从新质科学技术、新质人才资源、新质产业形态和新质生产方式4个维度，构建了包含12个二级指标、39个三级指标的评价体系。采用熵权-逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS)、核密度估计、耦合协调度分析、障碍度模型，测度分析了陕西省2014—2023年煤矿安全新质生产力发展水平及其阻碍因素。结果表明：研究期内新质生产力发展水平呈现逐年稳步上升趋势，综合评价指数由0.232增长至0.721;核密度图主峰位置逐步右移、峰值先升后趋于平稳，整体发展水平不断提升，进入平缓的增长期；耦合协调度分析发现，各子系统实现更高水平耦合，由轻度失调向优质协调转变；障碍度分析表明，新兴及未来产业、技术转化应用、数字产业是制约新质生产力发展的关键阻碍因素，进而提出煤矿安全领域新质生产力发展框架，以期促进煤矿安全领域转型升级。

为了应对矿井火灾后人员逃生问题，提出了一种融合Logistics混沌映射、差分演化变异算子和非均匀高斯扰动策略的樽海鞘算法(Salp Swarm Algorithm, SSA),应用于机器人路径规划。对樽海鞘算法易陷入局部最优解、路径寻优能力有限和避障性能的固有不足等问题进行显著优化。为验证改进樽海鞘算法的优越性，选取樽海鞘算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法及遗传算法(Genetic Algorithm, GA)三类经典算法作为对照组，在基于栅格地图构建的环境框架下，开展多智能体路径寻优模拟仿真试验。结果表明：在路径长度方面，改进樽海鞘算法最优长度较GA缩短8.6%,较PSO缩短22.7%,较SSA缩短13.3%;在路径求解稳定性方面，改进樽海鞘算法较GA性能提升50%,较PSO提升幅度达93%,比SSA算法提高了77%。

码头施工由于交叉作业多、临水作业多、施工环境恶劣等导致事故隐患层出不穷，且传统评价方法依赖专家经验，评估结果的主观性较强，因此优化风险评价模型对降低施工安全风险至关重要。基于系统理论过程分析法(Systems Theoretic Process Analysis, STPA)和后果逆向扩散法(Consequence Reverse Diffusion Method, CRDM)法，构建适用于码头施工安全风险评价的指标体系；运用序关系分析法(Order Relationship Analysis Method, G1)与改进CRITIC法(Improved Criteria Importance Through Intercriteria Correlation, ICRITIC)分别确定主客观权重；采用博弈论进行组合赋权，避免单一赋权方法的片面性；引入云模型理论将定性指标进行定量化表征，构建基于组合赋权-云模型的码头施工安全风险评价模型，并将该模型应用于Z码头施工实例。结果显示：该码头施工综合风险为“一般风险”,其中桩基工程施工、安全意识、水文条件、安全管理制度建设是影响该码头施工安全的4个主要基础指标，云数字特征期望值分别为44.80、63.20、46.10、42.20,评价结果与现场调研的实际情况相符，验证了方法的可靠性。

为提升依据事件信息评估航空运输系统安全风险的效能，选取中国民用航空安全信息系统802起偏离姿态/高度事件，基于屏障理论和事件风险分类(Event Risk Classification, ERC)构建事件风险屏障模型(Event Risk Barrier Model, ERBM)。该模型依据样本事件确定包含7个屏障类型、19个屏障功能和37个屏障因素的屏障分类体系，基于领结图-贝叶斯网络模型量化屏障的有效概率，通过敏感性分析确定各层屏障权重，并将事件风险等级结果与ERC方法对比验证。结果表明：依据所构建的屏障分类体系确定样本事件关键屏障因素为机组资源管理、自动油门和飞行技术管理手册等；ERBM模型与传统ERC方法相比，其屏障类型层和功能层的高风险事件评估准确度提升率分别为47.5%和76.5%,触发可控飞行撞地事故后果的概率为6%。

由于粉砂互层联络通道冻结法施工易引起较大的冻胀融沉变形，施工风险高，因此掌握施工过程温度场与位移场变化规律对施工安全十分重要。研究基于武汉市轨道交通12号线联络线金后区间联络通道冻结施工工程，利用ABAQUS软件构建联络通道冻结法施工三维数值模型，探究冻结法施工过程中积极冻结期、维护开挖期以及自然解冻期内的温度场和位移场演变规律，并进行参数敏感性分析。计算结果显示：在积极冻结期内，冻结壁温度下降速率随冻结时间的延长逐渐越小，且地表隆起呈“倒U形”分布，正中心隆起最大值为14.1 mm;在冻结开挖期内，地表最大沉降为-3.6 mm;在自然解冻期内，地表融沉“U形”分布，正中心融沉最大值为-9.5 mm。此外，研究发现随着冷媒温度的降低与导热系数的增大，冻结壁平均温度达到-10℃所需时间减少，最低冷媒温度为-30～-25℃较为合理，并且随着冻胀率及融沉率增大，冻胀位移与融沉位移明显增大。

地震灾害严重威胁长距离天然气输送管道的安全运营，深入研究地震作用下管道的损伤机理，对于科学指导抗震设计与维护管理具有重要意义。通过建立管道地震响应的有限元模型，系统分析了地震入射方向、内压荷载及腐蚀缺陷对管道地震损伤行为的影响，并揭示了相应的破坏机制。结果表明：横向地震作用对管道最为不利，更易引发结构破坏；弯曲应力是导致管道地震损伤的主要因素，瞬时地震冲击作用下的失效模式以弯曲破坏为主；内压荷载会削弱管道耗散地震能量的能力，从而加剧地震损伤。此外，仅在地震荷载作用下，腐蚀缺陷对峰值应力的影响较为有限，但在内压与地震荷载共同作用下，腐蚀缺陷导致的材料损失会显著降低管道的抗震性能，且轴向腐蚀间的相互作用效应尤为突出。

针对天然气管道泄漏燃烧对并行管道的影响和破坏问题，基于小孔泄漏和多物理场耦合理论建立并行管道燃烧流场和管道模型，通过Fluent软件进行模拟仿真分析。通过改变并行间距及并行管道壁厚、管径和管输压力，模拟分析不同因素下管道最大等效应力的变化趋势和屈服压力安全值，再对4种因素的影响结果进行敏感性分析。结果表明：为防止并行管道失效，管道间距应保持4.62 m及以上，管道壁厚需保持在27.48 mm及以上，管径需控制在648.5 mm及以下，管输压力需保持在9.96 MPa及以下。影响因素影响度从高到低依次为并行间距、壁厚、管径及管输压力。从输气管道安全性的角度来讲，并行管道敷设应该优先考虑增加并行间距，其次为增加管道壁厚和减小管径，最后可以适当地减小管输压力。