简介:摘要:本研究致力于构建现代水利工程管理评价指标体系,以应对日益复杂的水资源管理挑战。该评价指标体系的建立基于对水利工程管理的关键因素进行深入研究,涵盖了技术、环境、社会和经济等多个方面。通过综合分析这些因素,我们为水利工程管理的现代化提供了一个全面的评价框架。这一框架不仅有助于提高水利工程的可持续性和效率,还有助于满足社会和环境的需求。
简介:摘要:本文研究并建立了一种基于可持续性的建筑材料评价体系,旨在促进工程建设标准化和可持续发展。首先,对可持续性概念进行了界定和阐述,然后提出了可持续性评价体系的构建方法和评价指标体系。该评价体系包括经济、环境和社会三个方面的指标,旨在综合考虑材料的生命周期各个阶段对可持续性的影响。最后,通过实际案例验证了评价体系的有效性和可行性。本文的研究成果可为建筑材料的可持续发展提供科学的评价和管理方法,为工程建设标准化和可持续发展做出贡献。
简介:摘要:瓶装液化气石油供应站是城市天然气供应的重要设施,燃气管理部门和燃气企业应当定期对供气站的安全运行进行监督检查。安全检查的内容不仅包括建筑、消防、气体、压力容器、通风、防爆、电气、泄漏报警等专业知识,还要求检查人员了解和掌握一些相关知识。工作的质量和效率往往取决于检查员的经验和技能,还有许多人为因素。不同的部门和人员在检查过程中可能会遇到不同的问题,甚至可能需要经过事先的程序来全面研究安全风险并做出科学的安全评估。
简介:摘要:"十三五"计划时期前我国就基本全面建立完成了一个覆盖了所有国家固定的污染源类型的污染企业定点排放总量许可管理制度,需要进一步通过试点进一步巩固深化并改革与完善的以定点排污登记许可注册制为基本核心特征的新型固定排放污染源的监管准入制度体系。严格政府排污发放许可证限后限监管,夯实制度法律基础与保障。
简介:摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,它试图模拟人脑神经网络的工作原理,从大量数据中自动学习和提取有用的特征。本文旨在探索深度学习在混凝土强度和损伤预测中的可行性和优势。我们收集混凝土的各种特性数据,并对其进行预处理。然后,我们设计并训练一个深度卷积神经网络(DCNN)模型来预测混凝土的强度和损伤。最后,我们对模型进行评估,并对其预测性能进行讨论。结果表明,我们的模型在测试集上达到了95%的准确率和90%的召回率,优于传统的方法,证明了深度学习是预测混凝土强度和损伤的有效工具。
简介:摘要:随着开采煤层的深度不断增加,以及复杂地质构造、高瓦斯、勘查开发技术及装备落后等原因,造成煤矿各类安全生产事故时有发生。因此,亟需建立一套客观科学的评价指标体系和评价方法对煤矿安全状态进行综合评估,以促进煤矿企业了解自身安全系统的可靠性,提高安全系统整体的运行水平。目前,许多学者对煤矿安全状况评估进行了一定的研究。BP(BackPropagation)神经网络模型应用于煤矿安全绩效评价,有效地提高了煤矿安全评价工作的效率;采用模糊理论建立模糊综合评判模型,能更为直观地掌握煤矿实时安全状态;应用熵权法改善了煤矿安全评价的客观性;在熵权法的基础上,提出采用变权模式相比于采用常权模能更有效地反映关键指标参数对煤矿安全状态的影响,解决了指标间的均衡性问题.以上评价方法都存在一定的片面性和模糊性,且隶属度的确定性及隶属函数的选择问题没有得到有效解决.煤矿安全系统是由众多关联因素在时间和空间上互相耦合所构成的复杂系统,煤矿事故的发生具有动态、随机等特点,在煤矿安全评估过程中只有综合考虑评价指标的模糊性和状态随机性,才能得出更可靠的评估结果。基于此,本篇文章对煤矿系统性安全风险评价指标体系及应用进行研究,以供参考。