针对隧道初期火灾检测中存在的复杂环境干扰和低识别率问题，提出一种基于改进YOLOX算法的检测方法YOLOX-T。该方法在YOLOX中引入归一化注意力模块(NAM)机制来抑制环境噪声和干扰，提高系统的鲁棒性及识别的精确性；引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)增强特征提取和融合能力，优化α-交并比(IoU)损失函数，以提高对轮廓特征不明显的隧道初期烟雾火焰的检测精度；在现有公开数据集不足的情况下，通过网络采集、模拟试验和扩充现有数据集，构建隧道火灾数据集，在包含真实场景和模拟场景的自建隧道火灾数据集上进行验证。结果表明：相比于原始YOLOX模型，改进后的算法均值平均精度(mAP@0.5)提高1.89%，mAP@0.5~0.95提高0.88%，精确率提高4.57%，召回率提高5.45%，改进后的算法能够实现更优的检测性能。

为降低机场飞行区规模和航班量持续增长带来的风险，开展机场飞行区的安全韧性评估。首先，通过分析机场飞行区的历史数据来识别风险因素；其次，量化关键风险因素权重，并构建一个基于系统动力学(SD)的机场飞行区安全韧性评估模型，提出安全韧性指标；然后，通过仿真分析评估机场飞行区的安全韧性，并提出针对性提升策略；最后，以国内某大型机场飞行区为研究对象，评估其安全韧性。结果表明：在人员因素中，机组人员的表现对运行安全韧性水平影响最大，通过控制管制空域内的流量、增强安全意识和增加管理投入，飞行区运行安全韧性提升9.11%；在环境、设备因素以及管理因素中，设备更新机制完善程度对运行安全韧性水平影响最大，通过加快设备更新频率、改善设备缺陷以及增加管理投入，飞行区运行安全韧性提升21.49%。

针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题，提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型；改进基于蚁群算法的MUAVs协同搜索机制，该机制通过引入吸引信息素(引导火点聚集区域搜索)与排斥信息素(避免重复路径)，优化无人机(UAV)飞行方向转移概率，并建立含避障功能及载水量-速度约束的飞行模型；结合希腊罗德岛地理信息系统(GIS)数据，构建人员疏散动态仿真环境。结果表明：改进蚁群算法在株树密度50%与60%场景下，收敛时间分别较传统算法缩短15%与14%，搜索覆盖率提升35.02%与32.16%；经过对避难所选址进行优化，基于A^*算法的疏散策略使整体死亡率降低2.525%。

为解决煤油气共生矿井面临的油型气涌出灾害，提出油型气涌出危险性定量评价技术。首先将煤层顶底板岩层稳定性作为评价油型气涌出的关键参数，并以电阻率水平分布均匀度来表征岩层稳定性，采用直流电法探究顶底板岩层电阻率分布特征，提出基于岩层电阻率变异系数的岩层稳定性动态定量探测方法；同时，综合考虑地质结构的影响，辅以岩层采动破坏深度、力学参数、渗透性及断层构造等静态参数，并采用变权理论的层次分析法(AHP)定量计算出各因素对于评价指标的权重，进而提出油型气涌出危险性的综合定量评价方法；最后定量评价黄陵矿区2个典型区域的油型气涌出危险性，其结果与现场实际油型气抽采钻孔的抽采量数据一致。