为分析太阳辐照与干湿循环对压实黄土裂隙演化的影响及其作用机制,采用氙灯模拟太阳辐照,开展不同辐照度、干密度及干湿循环条件下的压实黄土室内试验,自制图像获取装置定时采集试样表面裂隙图像,利用颗粒与裂隙分析系统(PCAS)提取裂隙形态参数,结合扫描电镜(SEM)图像定量分析微观孔隙结构,从宏-微观尺度系统分析裂隙演化机制。结果表明:辐照度提高使裂隙起裂时间提前,裂隙率、主裂隙长度及分形维数整体增大;干密度1.5~1.7 g/cm³范围内,干密度提高可有效降低裂隙率及连通性,抑制裂隙扩展;干湿循环作用下,孔隙率总体增加,孔隙圆度降低,分形维数先增大后波动,与宏观裂隙演化显著关联;太阳辐照加速土体表层水分蒸发,强化水分迁移与体积变形不均匀性,促进压实黄土由孔隙结构调整向宏观裂隙扩展演化。

为降低加氢机加注过程中因泄漏引发的事故风险,利用Fluent软件模拟35 MPa加氢机氢泄漏扩散过程,研究加氢区罩棚结构下氢泄漏扩散特性,分析泄漏孔径、风速及局部通风等因素对氢气摩尔分数、可燃区域分布的影响。研究结果表明:当加氢软管泄漏孔径为2 mm时,不会在罩棚下表面形成可燃区域,而当泄漏孔径达到5或10 mm时,可在罩棚下表面形成可燃区域,且罩棚下表面摩尔分数最高点在平行于射流中轴线附近。其中,泄漏孔径为10mm,垂直泄漏方向罩棚下侧摩尔分效呈现高斯分布;当环境风向垂直于泄漏方向,风速为2或8 m/s时,可有效减少泄漏加氢机附近氢气积聚;而风速为5 m/s时,在障碍物附近产生涡旋结构,诱导氢气积聚,增加燃爆风险;无环境风条件下,在加氢区加入风机进行局部通风,5或10 m/s均可在2 s内将流场内氢气云摩尔分数稀释至可燃范围以下,而10 m/s的风机风速对稀释泄漏源前方氢气摩尔分数作用更大。

为提升我国安全生产治理水平,运用文本分析法编码分析关于安全生产的政策文本,深入了解我国安全生产治理政策体系现状和现存政策的不足。基于独秀数据库和中央人民政府网,选取1949—2024年间颁布的80份政策文本;运用NVivo 12 Plus软件进行编码分析,进而归纳我国安全生产治理政策工具的分布和使用情况。研究结果表明:我国安全生产治理政策工具应用全面,呈现出以事前预防为核心、人才技术为支撑、事中事后协同补充的发展格局。与此同时,现有政策结构尚不均衡,保障性工具作用突出,而促进性与拉动性工具不足,政策工具与治理逻辑要素融合度低,影响治理整体效能。未来需推动优化政策工具结构、平衡治理要素分布、加强政策与要素深度融合,以提升安全生产治理水平。

为解决现有方法在求取厚松散层条件下采空区地表变形预测的概率积分法(PIM)参数时存在精度不高与适配性不足的问题,选取36组采煤工作面地表移动实测数据,通过系统聚类分析(HCA)、熵权法(EWM)及灰色关联度(GRD)分析,筛选采矿地质条件的核心指标,进而融合K折交叉验证和模拟退火算法(SAA)邻域扰动策略优化广义回归神经网络(GRNN)模型,构建SAA-GRNN优化模型,用于求取PIM参数,并以济宁地区45组厚松散层采煤工作面数据开展实例分析。结果表明:7项采矿地质条件指标可划分为3类,经筛选后得到开采厚度M、煤层倾角α、开采深度H、走向采动程度D₃/H和松散层厚度h共5项核心输入指标;SAA-GRNN优化模型的均方误差最大值不超过0.190 4,平均绝对误差最大值控制在0.133 9,平均绝对百分比误差最大值为0.153 6,R²值总体控制在0.8以上;同等条件下较误差反向传播(BP)神经网络模型和GRNN模型,求解误差均大幅度下降。

随着全球民航导航系统向以真北为基准的导航方式转型,为量化识别与有效控制导航基准转换所引发的系统性风险,提出一种融合系统理论过程分析(STPA)与模糊贝叶斯网络(FBN)的动态风险评估模型,用于支持真北导航过渡过程中的多源不确定性风险识别与演化分析,构建包含“战略-区域-组织-设备”4层次的控制结构,系统识别7类系统级危险与12项不安全控制行为(UCA),并通过模糊集方法处理专家认知的不确定性,结合Leaky Noisy-or门逻辑建立贝叶斯网络(BN),进一步扩展为动态贝叶斯网络(DBN)模拟5阶段(t₀~t₀+28年)风险演化过程。结果表明:技术适配滞后与政策协同不足是初期主要风险驱动因素(如空域冲突概率达0.852),但通过分阶段推进技术升级、政策协调与冗余设计,关键风险在t₀+28年可降低至0.01以下。研究提出融合“阶段达标-资金拨付”政策联动机制、基于机型寿命分级的技术迭代路径以及“惯导 + 低轨卫星”双冗余人工智能(AI)治理体系的原创策略,以系统性解决真北过渡中的政策延迟、设备代际冲突及运行风险问题。

为解决重工业车间远距监控视角下小目标检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv7的不安全行为检测算法。首先,利用轻量级内容感知特征重组(CARAFE)模块替代传统上采样,通过自适应特征重组有效保留小目标的语义信息;其次,提出一种改进的双层高效层聚合网络(Bi-ELAN)模块,在头部网络中融合BiFormer动态稀疏注意力机制,强化多尺度特征融合能力,并建立目标-背景上下文关联;然后,改进损失函数,引入形状交并比(ShapeIoU)损失函数,通过几何形状约束提升边界框回归精度;最后,在构建的远距监控视角数据集上,对改进后的 YOLOv7 模型开展消融试验与对比试验。结果表明:改进YOLOv7算法在保持模型轻量化的同时,显著提升远距监控场景下小目标的检测精度,精确率为84.2%,召回率为78.6%,平均精度均值(mAP)@0.5为78.8%,相比原YOLOv7算法,改进后的算法精确率、召回率、mAP@0.5分别提高5%、0.3%、2.6%。

为解决人工设计高位瓦斯抽采钻孔布置参数误差大、抽采效率低的问题,以新疆某高瓦斯矿井为研究对象,提出一种基于二维物理相似模拟与智能系统的卸压瓦斯高位抽采孔设计思路。通过二维物理相似模拟试验,揭示覆岩横纵向裂隙联动演化特征,精准划分瓦斯运移区(最大高度36.7 m、最大宽度22.7 m)与储集区(最大高度26 m、最大宽度17 m)的几何边界,明确瓦斯赋存空间演化特征。基于Python语言开发高位瓦斯抽采钻孔智能系统,融合OpenGL技术构建3D地质模型,结合钻孔终点与开孔点平距、方位角及终孔高度等参数,通过自主研发的参数计算系统自动生成钻孔布置参数(方位角、倾角、长度),并利用可视化演示系统模拟钻孔轨迹。结果表明:该系统设计的钻孔终孔位置精准位于垮落带上部、断裂带中下部,2号钻场瓦斯抽采体积分数达6.52%~10.94%,较传统方法提高2.52%~5.19%。

为有效降低疫区应急物流“最后一公里”的疫情传染风险,首先,设计卡车-无人机协同配送模式,基于传染病的传播动力学模型构建“基本再生数”函数量化各需求点的疫情感染人数;然后,以最小化所有需求点的疫情感染人数、最小化总配送时间为目标,构建卡车-无人机协同配送应急物资的路径规划模型,并结合模型多目标、非线性的特性,设计一种改进的多目标人工蜂群算法(IMOABCA)求解;最后,采用多类型算例开展试验。结果表明:IMOABCA能综合考虑疫区疫情、需求点分布与人口数量等情况,科学规划卡车-无人机协同配送应急物资的路径方案,不但能有效降低疫情传染风险,并能保障应急物资配送的时效性。与基础多目标人工蜂群算法(MOABCA)、非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)求得的配送路径方案相比,IMOABCA求得规划方案的总感染人数分别减少922和746人,总配送时间分别节省3.71%和1.41%,任务完成时间分别缩短14.06%和3.6%。