为解决当前煤化工企业在构建双重预防机制过程中存在的风险分级管控机制建设不完善、信息化水平低、员工参与度不高等问题，并构建企业双重预防长效机制，首先，详细阐述数字化平台的设计思路、系统架构和功能模块；然后，以风险分级管控和隐患排查治理为核心，集成数据采集、智能分析、预警提示、任务派发、进度跟踪等功能，实现对煤化工企业安全生产全过程的数字化管理；最后，结合具体案例，评估煤化工企业双重预防数字化平台的应用效果。结果表明：该平台能够从风险辨识评估、分级管控、隐患排查和治理等多个方面，为企业提供标准化、智能化的闭环管理体系，在风险管控、隐患排查、主体责任落实等方面取得应用成效；能够实时掌握风险动态，及时发现并消除隐患，提高应急响应速度，降低事故发生率；可为煤制油煤化工企业双重预防机制信息化和智慧化建设提供新的思路，也能为其他工矿企业双重预防数字化平台建设提供参考。

为及时有效地查出行李、包裹和人身中隐藏的爆炸物，利用荧光淬灭(FQ)和离子迁移谱(IMS)2种痕量爆炸物检测仪器，分别通过擦拭和吸气2种采样方式，检测三硝基甲苯(TNT)、黑索金(RDX)、三过氧化三丙酮(TATP)、硝酸铵(AN)等多种爆炸物，并主要从报警时间和恢复时间2个方面进行对比分析。结果表明：擦拭采样情况下，FQ的平均报警时间比IMS少约2 s，平均恢复时间比IMS少约30 s，具有更高的检测效率。吸气采样情况下，FQ仪器可检测TNT和TATP，IMS仪器难以检测爆炸物。

为提高地质地震灾害事件预测的准确性和可靠性，提出一种结合知识图谱和图卷积神经网络(GCN)的预测模型。首先，构建地质地震灾害事件的知识图谱，将灾害相关的多源信息整合成结构化数据;然后，利用知识图谱卷积网络(KGCN)模型，对知识图谱中的实体和关系进行深度学习，挖掘潜在的关联规则，从而预测灾害的演化结果;最后，通过地质地震灾害事件案例集验证模型的有效性。结果表明：结合知识图谱和GCN的预测模型在地质地震灾害事件演化结果预测方面展现出显著效果，特别是在处理复杂的多源数据时，模型能够高效整合信息，准确挖掘潜在关联，在灾害等级、伤亡等级、承灾体类别等多个方面的预测准确率均表现优异，尤其是在灾害应急响应等级的预测上，准确率达到89.92%。

为揭示员工安全生产违规(EWSV)与其前因条件之间的复杂因果关系，提升安全治理效能，首先，基于复杂性理论，构建一个整合当代威慑理论、保护动机理论和社会学习理论的综合模型，从领导、同事和员工3个视角识别出影响EWSV的6种前因条件；然后，使用模糊集定性比较分析法 (fsQCA)揭示什么样的前因条件组态会导致高EWSV。研究结果表明：单一条件并不构成高EWSV的必要条件，但是，领导安全惩罚缺失(SLPO)和同事安全生产违规(CWSV)在产生高EWSV上发挥较普适的作用；5种条件组态构成的3类驱动模式均可导致高EWSV。3种条件组态导致非高EWSV，降低CWSV和提高员工感知正式惩罚对促成非高EWSV至关重要；多种前因条件的不同组合方式均可导致高EWSV，高EWSV与其多种前因条件之间存在并发性、等效性和非对称性的复杂因果关系。

为阐明本质安全、行为安全、过程安全与功能安全的本质特征与区别联系,促进高质量发展和高水平安全良性互动,运用文献综述法与比较分析法,基于安全管理范式转换视角探析四者的基本内涵与演进历程、相互关系、现实挑战与发展路径。结果表明: 本质安全象征着安全的理想化存在形式,行为安全是涉及安全科学与行为科学等学科理论与方法的一门交叉性学问,过程安全在全生命周期内运用系统性方法保护人类、机械设备与环境,功能安全旨在避免由系统功能性故障导致的不可接受的风险;四者以本质安全为引领,涉及从理念到实践的有序发展。内在构成统一,均涵盖人、机、环、管要素。现行的代表性规范所涉及的行业领域广泛且核心在于事故预防;未来应充分发挥四者的安全治理合力,运用人工智能技术赋能安全生产新引擎,推动四者在因地制宜的具体实践中持续完善。

为明确下向进路充填采矿法采场炮烟的扩散特征，以金川龙首矿下向进路充填采矿法为例，开展数值模拟和现场试验，研究进路和分层道内风流的空间分布，分析进路内CO和NO₂的扩散特征，探讨通风井位置、进路长度对CO扩散的影响，并确定采场的通风参数。结果表明：分层道和进路内的风流场可划分为进风带、中性带和回流带，进路内风速呈底部高、中部低、顶部缓的S型分布；进路垂面上CO体积分数随高度增加而不断升高，进路水平方向上CO体积分数由里向外先降低后升高；进路腰线处CO扩散速度随通风时间呈现对数递减的趋势；NO₂主要分布在进路腰线以下，其扩散速度快于CO；CO扩散速率与通风井距进路口的距离、进路的长度呈负相关；当通风井与进路口的距离≤40 m、进路长度≤55 m时，自然通风30 min炮烟中CO和NO₂低于安全规程限值。

为明确城市空中交通(UAM)生态下电动垂直起降飞行器(eVTOL)风险因素间的关联性，并探究各类风险因素对风险防控的影响，采用复杂网络理论建立风险演化模型，以国内外无人机事故数据库和通用航空事故统计结果为基础，结合eVTOL在城市低空场景下的运行特点，从人-机-环角度确定35类风险因素和10类危险事件；采用Gephi软件构建网络模型，采用节点度、接近度中心性、介数中心性与网页排序(PR)算法综合评估关键节点，采用边介数评估关键边，确定关键风险传播路径；以降低系统风险为目标，提出断链减灾措施，通过网络效率指标衡量断链控制后的系统安全性。研究结果表明：UAM生态下，eVTOL风险因素关联性较强，且存在8条关键风险传播链。阻断关键人为因素、关键系统技术故障因素及关键中间危险事件3种断链方案，分别使系统安全性提高4.74%、16.21%、18.10%。

为量化生物样本无人机(UAV)运输风险,首先,依据国家标准规范和相关研究,在分析生物样本无人机运输流程基础上,从人-机-环-管-危5个维度确定生物样本无人机运输过程的32个风险因素;其次,利用Netica软件构建生物样本UAV运输风险评估贝叶斯网络(BN),利用专家先验知识和模糊集量化分析确定先验概率;然后,利用建立的生物样本无人机运输风险评估模型进行双向推理和情景分析;最后,以深圳某无人机企业为例,评估生物样本无人机运输风险,得出关键影响因素。结果表明: 以正向推理计算出的生物样本UAV运输的风险概率约为2.203×10^-5,造成运输风险的主要原因是危险品因素,其次是设施设备因素;影响生物样本UAV运输风险的核心因素为危险品包装件的尺寸/数量/重量、专用冷链物流箱控温效果、应急预案完善情况、安全应急处置能力、安全教育管理和障碍物因素。

为揭示近年来我国煤矿事故特征，有针对性地提出事故防范对策建议，首先，收集整理2013—2023年全国重特大煤矿事故，分析事故发生的年份、类型、月份、省份和原因等方面；其次，以内蒙古新井煤业“2·22”特别重大坍塌事故为例，基于“2-4”模型(24Model)分析导致事故发生的原因；最后，结合以上分析和研究结果提出符合我国现阶段煤矿安全生产形势的事故预防对策与建议。结果表明：煤矿重特大事故发生起数和死亡人数呈整体下降趋势，且进入“十二五”规划以来，我国煤矿安全生产水平明显提高；瓦斯事故仍是我国煤矿主要事故，占事故总起数的51%;每年第4季度是煤矿事故高发期，占事故总起数的30.43%;受地质条件和赋存情况影响，煤炭主要产区发生事故较多；人的不安全行为导致的事故占比高达74%;当个体层面和组织层面存在隐患且双重预防措施不到位时，易发生事故；从安全监管、科技兴安、队伍建设、安全文化等4个维度提出降低煤矿安全事故的对策建议。

为有效遏制事故发生，切实加强安全理论对电力安全生产指导和支撑作用，克服洋理论“水土不服”及现有的安全理论模型不能满足当前复杂电力安全生产实际需要的现状，构建本土特色电力安全生产管理理论及模型，基于国内外各类先进因果连锁、能量意外释放的事故致因及核电防护屏障、物、人、环、管(4M)屏障理论，结合国家能源集团发电企业安全生产现场客观实际及多年风险管控实践经验，把事故逆向思维(事故致因)和风险预控的正向思维(屏障控制)相结合，提出发电企业安全管理的物、人、环、管“4M屏障”理论，并通过动力学建模解析其内在事故演变根源和防范控制规律，梳理各要素内部逻辑关系。研究结果表明：该理论模型通过明确风险及其屏障控制对象、事故发展过程及其原因分析，能够为发电企业建立健全安全生产风险管理体系提供较为系统和全新的风险预控理念与方法论。