在石油化工智能化发展过程中, 精确的分子重构技术是理解和优化复杂油品组成至关重要的基础性方法。该技术基于油品宏观物性, 通过优化模型计算油品分子或结构组成。通常认为, 天然油品组成在碳数、结构特征等维度服从伽马分布。传统分子重构方法采用伽马分布的形状和尺度参数作为优化变量, 优化过程中2个参数对分布形状的耦合影响效应, 降低了优化过程可解释性, 影响了优化效率和精度。本文提出了形状解耦伽马分布参数油品分子重构方法, 提出将伽马分布的峰值位置和分布宽度作为优化参数, 提升优化过程中伽马分布形状变化的可解释性; 同时基于历史数据, 利用多元线性回归模型预测优化参数初值, 有效提高分子重构的精确度。实验结果表明, 该方法在分子重构的精确度和优化效率方面均优于传统分子重构方法, 在处理分布规律较极端的分子组成时, 表现出更高的鲁棒性和稳定性。

在高度不确定的环境中, 供应链系统易受到突发事件的影响, 引发连锁反应, 如何刻画其风险传播特征并提升系统韧性成为关键问题。该文提出了耦合风险与信息传播的双层网络模型：风险传播层模拟企业间的风险传播情况, 信息传播层刻画风险预警信息的传播机制。通过微观Markov链(MMC)方法分析风险传播过程, 并推导风险传播阈值, 揭示了网络拓扑结构及企业个体的风险应对能力对系统稳定性的影响。构建了多维度韧性评估体系, 分析不同网络结构与信息传播速率对供应链适应性和恢复能力的作用机理。研究结果表明：调整供应链网络结构有助于提高供应链抗风险能力; 增强企业对风险的认知与应对策略可有效提升供应链的韧性, 抑制风险传播; 蓄意攻击节点度大的枢纽节点对网络系统造成的破坏最大。该研究为供应链管理提供了理论支持, 可为提高供应链的抗风险能力和优化管理策略提供决策依据。

水电地下工程安全管理面临交叉施工作业和资源动态流动等挑战, 相应的安全管理活动涉及多专业、 多工种和多业务流程, 高效开展各项安全管理活动需要不同领域的专业知识和技能作为支撑。然而, 由于水电地下工程安全管理领域知识结构复杂, 且分散于文本、 表格和图像等多模态数据中, 因此该文研究了水电地下工程安全管理多模态知识图谱构建方法, 这对于获取相关领域知识, 并为类似工程提供知识服务具有重要意义。该文首先构建了大规模高质量的水电地下工程安全管理多源异构数据集, 其中包含安全隐患排查和整改记录、 法规和制度文档、 安全隐患图像等数据; 其次, 基于大语言模型, 采用融合领域知识的提示微调方法进行知识抽取, 实现了多模态知识关联融合; 再次, 针对不同安全管理场景的差异化需求, 提出了场景知识提取方法, 并融合知识图谱和大语言模型技术实现了检索增强生成和可解释性知识推理; 最后, 基于多座水电工程收集的数据, 构建了多模态知识图谱, 并以白鹤滩水电地下工程为例进行验证, 开展了安全隐患整改措施智能推荐和法规文档遵从性检查。该文研究结果可为基础设施工程建设安全管理由数据驱动型向知识驱动型转变提供参考。

列车在区间隧道发生火灾后, 可能在怠速行驶至前方站台进行应急处置的中途丧失动力迫停。隧道内火场烟气和温度分布受运动列车影响难以预测, 给人员疏散管控带来困难, 严重威胁人员疏散安全。针对上述问题, 该文设计了75 个隧道内运动列车火灾场景, 构建数值模型, 开展模拟计算, 构建深度学习数据集, 利用长短期记忆网络、 卷积、 反卷积模块搭建隧道内运行列车火灾火场温度预测模型。研究结果表明： 在不同列车运动状态下, 该模型均可根据当前探测器数据超前30 s预测隧道侧向疏散平台温度分布, 且预测耗时仅0.08 s, 平均绝对误差为2.2 ℃, 平均绝对百分比误差为4%。该模型的泛化能力和鲁棒性较强, 当部分传感器失效时, 仍具有较好的预测效果。

目标检测技术已被广泛应用于各领域，然而火灾目标检测技术在小目标、低光照等具有挑战性的场景下通常表现不佳，且缺乏专门的公开数据集对该类技术的相应性能进行评估。该文针对YOLOv5算法细节提取能力弱、密集目标预测效果不佳等问题进行了研究。首先，制备了小目标火焰图像数据集用于模型训练和性能测试。其次，基于YOLOv5s模型引入3项改进：拓展多尺度检测层、嵌入swin transformer模块、优化后处理函数；构建了改进模型YOLOv5s-SSS(swin transformer with soft-NMS for small target)并进行参数优化。最后，对新模型进行了定性和定量评价。实验结果表明，YOLOv5s-SSS模型相对YOLOv5s模型的平均精确率在小目标火焰图像上提高了16.3%，在常规尺寸烟雾图像上提高了5.9%。该文制备的数据集可有效支撑改进火灾检测模型的训练与测试；构建的YOLOv5s-SSS模型性能测试可靠，为火灾图像检测技术提供了一种新的改进方案。

全球气候变化和人类活动影响下，洪水事件发生的频率和强度呈显著增加趋势。该文基于紧急灾难数据库(EM-DAT)利用数理统计法分析了1965—2023年全球洪水事件的时空演变规律; 从危害性、暴露度、脆弱性3个角度遴选了地理高程、降水量、人口密度及城市化率等作为洪水风险分析的主要因素，探究了洪水风险因素的时空变化并利用熵权法计算了世界六大洲的洪水风险值。主要结论如下：1) 从1965年到2023年，全球洪水事件呈现波动上升趋势，随着防灾减灾能力的提升，影响人数和死亡人数自20世纪90年代以来呈现下降趋势; 其中，亚洲、非洲和南美洲地区洪水发生频繁。海地单位国土面积洪水发生次数最高，为23次/10⁴km²。孟加拉国单位国土面积洪水影响人数和死亡人数最高，59年累计值分别达到2 710万人/10⁴km²和3 313人/10⁴km²。2) 世界六大洲的洪水危害性、暴露度和脆弱性具有显著差异性，其中人口密度和降水对洪水风险影响程度最大，权重分别为0.33和0.30; 亚洲洪水风险最高，并在1965—2023年呈显著增加趋势。未来研究可基于人口流动性进一步探讨暴露度变化，并结合洪水应对能力等影响脆弱性的因素分析，以更全面地揭示洪水风险的动态特征。

未经阻燃处理的纯丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)材料遇到明火容易燃烧，会对航空运行造成危险。该研究通过热重分析仪和锥形量热仪系统评估了ABS在不同升温速率和热辐射强度条件下的热稳定性和燃烧特性，并分析其变化规律。研究结果表明：ABS的热解过程可分为4个阶段；升温速率的增加显著缩短了热解时间并提升了最大热分解速率。热辐射强度的提高导致二氧化碳和一氧化碳的生成速率加快，最大生成量分别增加了49%和74%；热释放速率加快，峰值上升了53%；燃烧时间和点燃时间分别减少了32%和78%；发生质量损失的时间提前，质量损失速率增加了53.8%。根据点燃时间模型，计算得出2 mm厚ABS材料的临界热辐射强度为16.255 kW/m²。通过对火灾性能指标的计算发现，随着热辐射强度的增加，火灾的发展变得更加迅速，ABS的火灾危险性与热辐射强度正相关。该研究为航空器安全运行提供了关于ABS材料火灾风险的重要数据和实际应用参考。

培育发展现代化都市圈需要推动构建一体化交通网络体系，如何构建高效、稳定的综合交通网络推动现代化都市圈发展值得重点关注。该文以都市圈多模式交通网络(metropolitan area multi-modal transportation network, MA-MTN)为研究对象，基于复杂网络方法建立了不同类型交通网络构建流程，定义了MA-MTN运行中的负载重分配模型。然后基于集成化视角构建了MA-MTN集成韧性指标。最后，以中国西安市的都市圈为研究对象，通过情景模拟方法分析了MA-MTN中不同模式交通子网的敏感性水平；分别对MA-MTN受攻击时的网络性能损失阶段、实施恢复策略的恢复阶段以及网络进行动态恢复阶段进行模拟分析。研究结果表明，当MA-MTN遭受攻击时，在网络节点失效比例达到60%前，网络性能损失的变化程度最高；需对MA-MTN节点容量调节参数β进行动态调整，在网络日常运行中β宜设置为0.2，在面临极端天气或节假日期间β宜调整为0.7；在调整网络节点间的客流转移过程中重点考虑运输效率因素有助于全面提升MA-MTN的韧性水平；基于节点负载容量水平的恢复策略对MA-MTN具有优异的集成韧性水平提升效果。该研究通过多维集成化视角测度交通网络的韧性水平，对推动建设高效、稳定的都市圈综合交通网络具有重要意义。

大型地下洞室群施工期通风系统具有立体交叉复杂、 多区域用风负荷存在差异和多工况调控需求动态变化等特点。为解决复杂流场空间节点提取、 分支关联解耦和联调稳定等问题, 该文首先提出了针对一维管束流体和三维空间流场单元结构的节点提取原则和方法, 并通过虚拟分支场网耦合了求解方法; 其次, 节点-特性-边三元组有效反映了节点的结构、 性能和行为特性, 建立了以边为分析对象的通风联调超图结构, 揭示了通风分支与回路的耦合联动机制, 并提出了基于联调灵敏度的调阻控风优化调节方法; 最后, 研发了智能通风联调平台, 以关联响应增阻调节为关键技术, 搭配在线环境监测装置自动采集通风环境关键参数, 实现通风系统的实时解算及联调功能。该文研究结果可为同类工程通风系统解算提供参考。

由于氢气易泄漏燃爆的物化特性, 氢气集中存储设施如大规模电解水制储氢罐区和分布式加氢站等面临较高的多米诺事故风险。针对高压储氢罐区和加氢站多米诺事故传播模式, 该文提出一种Bayes网络(BN)分析方法。首先建立面向涉氢装置的泄漏燃爆场景事件树, 然后基于氢气专用事故后果评估模型, 枚举区域内的所有潜在多米诺事故场景。随后, 对每一潜在初始事故设备自动构建描述多米诺事故传播的BN模型, 模拟获得整个储氢系统内的综合风险分布, 并给定多样证据, 开展因果推理和诊断推理。模型分析显示：储氢罐区存储压强在2~15 MPa时, 多米诺风险占罐区总风险的25%以上, 爆炸是导致多米诺事故的主要事故类型; 加氢站综合事故风险主要包括压缩机自失效风险和储氢瓶多米诺事故风险, 后者主要由喷射火导致。研究结果为建立储氢系统先进定量风险评估方法提供了重要参考。

为探讨应急指挥在地震救援中的关键作用, 提升地震应急救援中的指挥效能, 基于积石山6.2级地震事件, 构建多Agent应急救援指挥仿真模型, 将应急救援指挥系统中的主体抽象为现场总指挥Agent、现场保障指挥Agent、应急救援力量Agent和受灾Agent, 并定义各类Agent的行为模式和交互规则。通过NetLogo进行仿真和情景分析, 结果表明：应急指挥对应急救援有显著影响, 现场总指挥Agent和现场保障指挥Agent在灾情信息汇总分析及资源调度的及时性方面对救援效率起着决定性作用, 而应急救援力量Agent的高效协同及受灾信息的准确反馈是保证救援成功的关键因素; 在资源稀缺情景下, 提高现场保障指挥Agent的协调能力可有效改善资源分配问题; 在信息不完整或反馈滞后的情况下, 提升现场保障指挥Agent的任务优先级管理和资源调度能力有助于减少决策延误、提高救援效率。该文为地震应急救援中的多Agent建模及指挥策略优化提供了理论依据和技术支持。

隧道火灾预测的传统方法是使用传感器，但存在设备老化、误报率高等缺陷，因此需要开发更加高效的火灾预测手段。该文提出一种利用在隧道外安全区域可观测的外部烟气图像和深度学习算法，对隧道内的火源功率和火源位置进行同步预测的方案，首先通过FDS软件构建了100 m长隧道的外部烟气图像数据库，再利用VGG16神经网络框架建立了烟气图像与火源参数间的联系。结果表明，该文所提方案可对隧道火灾进行有效预测；基于隧道双侧正向视角的烟气图像训练所得模型的预测精度最高，对火源功率的预测误差小于25%，对火源位置的预测误差小于10 m；此外，当火源以0~2 m/s速度移动时，该文所提方案依旧可进行有效预测。该文成果可为隧道火灾的智能预测技术提供参考。

在化工生产过程中, 由于不同变量的采样频率不同, 产生了大量无标签数据, 难以有效利用, 造成了数据浪费。此外, 分散式控制系统(DCS)在数据采集过程中, 受环境干扰和测量仪器老化等因素的影响, 会产生大量噪声数据, 增加了软测量建模的难度, 为了解决这些问题, 获知关键产品的质量, 提高企业的效率, 该文提出了一种基于梯形网络的半监督建模及化工产品组分软测量方法, 在利用有标签数据的同时, 充分利用了大量的无标签数据提高软测量模型的预测精度和泛化能力, 针对数据中存在的噪声, 梯形网络在编码器中逐层加入噪声, 然后利用解码器和跳跃连接逐层协同去噪, 重建无噪声的特征表示和输入, 以达到去除噪声的目的。将该方法应用于甲醇制烯烃过程对产品乙烯组分进行软测量, R²达到0.899, 预测效果比常见的有监督学习方法和半监督学习方法更准确。

基于ID的推荐是一种依赖用户或物品的唯一标识符进行推荐的经典推荐方法, 经常面临用户物品交互数据稀疏、符号ID缺失语义信息等问题。该文假设不同领域的用户-物品交互行为之间存在潜在的模式关联, 提出了一种基于交互行为语义模式增强的ID推荐方法。在目标域推荐任务中引入辅助域信息, 基于图神经网络对辅助域和目标域信息进行联合编码表示, 通过引入交互行为语义模式, 将辅助域的用户-物品交互信息及物品描述信息迁移至目标域, 从而实现目标域ID推荐中的交互行为语义增强。使用9个公共数据集的实验结果表明, 在8个目标域上本文方法比目前的SOTA (state-of-the-art)方法XSimGCL具有更好的推荐效果, 前20个推荐结果中的召回率和归一化折损累计增益分别提升3%~30%和1%~40%。

当前自动驾驶技术在决策和规划层面较少考虑驾驶员之间的个体差异, 这在实际道路交通中是一个显著的缺陷。该文针对常见的换道驾驶场景, 提出了一种考虑驾驶员差异的自动驾驶车辆换道规划方法。首先, 基于自然驾驶实验数据, 采用统计学的样本检验方法分析了换道场景下不同驾驶员在各项关键变量指标上的差异, 并提取出最能体现驾驶员个性化风格的特征指标。之后, 根据换道场景的特性, 构建了人工势场模型, 并利用这些个性化指标对模型参数进行差异化标定。采用二次方程和线性平滑方法对原始路径点进行拟合与平滑, 实现了个性化的换道路径规划。最后, 鉴于不同驾驶员在车速控制上的差异, 提出了一种基于五次多项式的换道车速规划策略。仿真实验结果显示, 该规划方法能够生成满足驾驶员个性化需求的路径和车速, 有助于推动自动驾驶技术的进一步发展。

随着充放电倍率的提升和应用场景的严苛, 动力锂离子电池主动热管理系统亟待突破高效长时散热方面的技术瓶颈。该文综述了近年来动力锂离子电池主动热管理策略的研究进展, 总结了强制风冷、自然风冷、浸没式液冷和微通道液冷4种单相热管理方法的研究现状。风冷在低充放电倍率、轻量化工程背景下仍发挥重要作用; 随放电倍率需求提升, 微通道液冷和浸没式液冷效果显著提升, 更利于控制电池温度与温均性。回顾了浸没式沸腾冷却、喷雾综合冷却等基于气/液两相流的先进冷却技术, 这些技术在电池高倍率充放电需求增加的背景下, 提供了高效、灵活且适应性强的热管理解决方案。未来的研究与发展将聚焦于提升热传递效率、系统集成度和智能控制能力, 并致力于克服可靠性、成本、极端工况适应性和能耗优化等挑战。在文献综述基础上, 从多种应用场景展望了动力锂离子电池主动热管理技术的发展趋势, 认为新一代技术的开发应充分考虑充放电倍率、应用场景严苛性等工程实际需求。

现有火灾蔓延模型研究多聚焦于建筑单体和森林火灾层面，鲜有针对传统村落布局形态的火灾蔓延研究。该文通过元胞自动机并结合火灾动力学，构建了一种考虑环境要素、建筑材料特性和布局等复杂村落环境条件下的火灾蔓延灾害场模型，对中国徽州集聚型传统村落进行火灾蔓延模拟，并采用验证模型分析了实际村落火灾蔓延过程中不确定性因素与火灾风险之间的关系。研究表明：火灾蔓延模拟结果与实际情况较吻合，充分证明该研究方法的可行性；风速在2~5 m/s范围内对火灾蔓延有延缓作用，在6~8 m/s范围内对火灾蔓延有促进作用，在主导风向南风和东风作用下，过火面积较小；水系、道路阻火要素限制了火灾蔓延方向，建筑分布密度与火灾蔓延速率呈正相关。

由于火灾具有快速蔓延的特性和较高的破坏力，实现火灾的早期探测是十分必要的，针对火灾检测算法的研究也尤为重要。该文提出了一种改进的YOLOv8算法，通过集成轻量型模块SlimNeck和切片辅助推理方法SAHI，分别优化了YOLOv8算法的网络结构和推理框架，将火灾数据集目标分类为火焰(fire)、烟雾(smoke)和干扰项(default)。实验结果表明，SlimNeck-YOLOv8算法比相关的先进算法具有更优的火灾检测性能，与YOLOv8模型相比，查全率(recall)增长了2.7%、平均精度(mAP)增长了0.2%，检测速度提高了35 fps，同时也降低了计算负担。在SlimNeck-YOLOv8基础上进一步优化推理框架所得的SlimNeck-YOLOv8+SAHI算法，有效改善了漏检与误检现象。该研究有助于提升火灾检测系统的速度和精度，为火灾预警工作提供了有力的技术支持。

明清时期“有檩式”古建筑具有构造独特、形态复杂的屋顶结构，对火灾烟气的流动产生显著影响，但现有火灾探测器的布置方案较少考虑这一因素，难以实现有效的早期火灾探测。为加强对明清时期古建筑的火灾防控，该文以硬山顶建筑为例展开研究，采用FDS (fire dynamics simulator)进行火灾数值模拟，分析不同火源位置和不同檩高条件下烟气的蔓延情况，通过设置感烟探测器阵列，进一步探究檩高对各个位置探测器响应特性的影响。研究发现，烟气蔓延过程与探测器响应时序密切相关；火源位于正脊轴线下方，当檩高不超过30 cm时在正脊中心处的探测器最先响应，超过30 cm后在靠近正脊中心两侧的顶棚处布置探测器则可以实现快速响应；火源位于墙角位置，当檩高不超过20 cm时正脊处的探测器均可在60 s之内做出响应。该研究结果可为明清时期同结构类型建筑火灾探测器的合理布置提供技术支撑。

焊接过程智能化是提高长输油气管道现场铺设过程中管口对接外焊效率和接头合格率的有效途径。该文提出了基于多源传感的管道空间全位置焊枪位姿检测与控制算法。基于设计的组合激光结构光视觉传感与双轴倾角传感的多源传感器, 提出了应用于管道空间全位置焊接的焊枪位姿检测和控制算法, 实现了管道不同空间姿态下管段环形对接口任意位置处的焊接坡口尺寸、焊枪相对位姿及局部工件表面空间姿态的集成检测, 构建了基于多源传感的五自由度管道智能化焊接系统, 完成了焊枪位姿的智能化调控。试验结果表明, 焊枪的姿态角反馈控制误差不超过0.8°, 在管道全位置焊接过程中的焊枪横向位置跟踪偏差不超过0.25 mm, 高度跟踪偏差不超过0.63 mm。该算法可以实现任意管道空间全位置焊接过程中焊枪位姿的准确调控, 有效提高了管道外焊装备的智能化水平, 并为焊接未知姿态曲面工件时焊枪的位姿调控提供了技术支撑。

为综合衡量单个城市生命线系统在多事件情景下的运营期安全韧性水平，该文通过分析突发事件下系统安全韧性作用机制，考虑抵御力、恢复力和适应力等主要因素，构建了城市生命线系统运营期安全韧性评估模型和综合评估方法，并以2005—2009年香港港铁东铁线运营系统为例进行应用分析。结果表明，运营期不同次数的突发事件下，城市生命线系统安全韧性机制存在显著差异，单事件中系统主要依赖抵御力和恢复力，多事件中强调系统适应力的持续优化；所建方法可结合系统运营期平均韧性和累积韧性，综合评估安全韧性水平；提高系统运营期综合韧性是一个长期波动上升的过程，持续优化系统适应力，兼顾提升平均韧性和累积韧性是关键措施。该研究成果可为深化理解城市生命线系统韧性内涵，提升其安全运营水平提供借鉴。

为预防城市埋地燃气管道泄漏及衍生事故, 该文提出一种管道泄漏连锁风险演化评估方法。该文根据城市埋地燃气管道的运行特点, 综合考虑人、 物、 环、 管等风险因素, 结合燃气泄漏事故发展流程和各风险因素之间的逻辑关系, 构建了集成灰数区间(Grey)、 决策试验与评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)、 解释结构模型(interpretive structural modeling, ISM)和动态Bayes网络(dynamic Bayesian network, DBN)的风险演化与评估模型。该文利用Grey-DEMATEL-ISM方法分析了各风险因素之间的逻辑关系, 并筛选出关键风险因素; 将各风险因素出现的概率进行量化, 并根据各风险因素之间的逻辑关系建立了管道泄漏风险演化DBN模型; 计算了管道泄漏失效概率, 并实时更新。研究结果表明： 腐蚀和人的因素的原因度、 中心度和敏感性均较高, 是预防埋地燃气管道泄漏的关键风险因素。该文所提方法可实现对埋地燃气管道泄漏风险演化过程的动态分析, 为有效预防和控制城市埋地燃气管道泄漏事故提供参考。

多学科、多目标优化技术对于提高浮式风电基础设计技术水平、突破产业瓶颈具有重要意义。该文系统梳理了浮式风电基础优化问题的解决思路，并针对优化模型构建的基本要素展开了讨论，总结了现有研究中所采用的优化变量、优化目标、约束条件及其选取的原则; 分析了该领域当前常用的优化算法，讨论了各类算法对于不同类型优化问题的适用性; 回顾了已有研究中所采用的仿真和计算模型，重点讨论了已有研究在提高仿真精度和效率方面开展的尝试; 最后结合案例对多目标优化的流程和方法进行了简要介绍。该文介绍了多学科、多目标优化技术在浮式风电基础设计领域的应用情况及当前面临的主要问题，为相关领域的研究和实践提供了参考。

为监测救援人员在救援过程中可能出现的运动状态异常, 该文研究了基于三轴运动数据的救援人员运动状态识别方法, 旨在提高救援行动中人员安全的监控效率。通过MPU6050传感器收集救援人员腿部和腰部三轴加速度和陀螺仪数据, 分析了静止、原地作业、行走、奔跑4种运动状态下的测试数据, 并采用时域特征分析方法对救援人员的运动状态进行识别。研究结果表明：不同运动状态具有不同的加速度波动性; 利用标准差作为衡量加速度波动性的指标, 提出了一种基于腰部和腿部加速度标准差之和的分类方法, 以区分不同的运动状态。识别测试结果验证了该方法的有效性, 表明该方法能够实时监测并准确判别救援人员的运动状态。

该文为研究高层建筑地下空间火灾烟气蔓延规律, 在某高层建筑地下室开展现场火灾试验, 通过测量起火区域、 临近房间、 楼梯间水平方向和竖直方向的烟气温度, 对地下空间烟气多区域蔓延特性进行分析。结果表明： 在起火区域, 房间内起火后烟气蓄积作用显著, 而楼梯间及前室由于与多区域连通, 大量烟气向邻近区域扩散, 因此导致烟气蓄积作用降低, 形成稳定的烟气分层; 在起火区域邻近房间, 起火初期烟气在相互连通的多区域蔓延, 在空间受限程度较低的楼梯间前室烟气分层作用明显, 蔓延至远距离房间的低温烟气与空气掺混较严重, 下部空间烟气温度有明显升高趋势; 在楼梯间内, 烟气竖向蔓延较快, 0.125 MW火灾场景下, 烟气在300 s内可蔓延至4—5层区域, 在楼梯间拐角处烟气层高度降至2.00 m, 对人员疏散构成威胁。

高压氢气泄漏是加氢站常见的安全隐患之一，严重影响加氢站的安全运行。准确且及时地识别泄漏位置，密切检测氢气体积分数，对于加氢站的燃爆安全防控至关重要。该文提出一种基于深度神经网络的氢气泄漏智能定位检测模型，为加氢站提供智能且及时的检测方案。首先利用计算流体动力学(CFD)模拟构建了不同泄漏位置、泄漏强度、风向的加氢站高压氢气泄漏的专有数据库，分析发现风向对氢气泄漏的影响最大；比较了6种现有深度学习的检测模型针对氢气泄漏位置的预测效果，发现基于卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的模型准确率和F1分数均超过98%，展现了优异的检测性能和显著的鲁棒性。该研究为加氢站的氢泄漏检测提供了理论基础，也为智慧消防技术的实现提供了行之有效的解决方案。

针对双洞长距离公路隧道的火灾烟气扩散特性和通风排烟设计, 该文设计、 开展了多组不同火灾场景下的全尺寸现场试验, 分析了气流速度、 烟气温度分布、 烟气扩散时间等特征参数, 获取了火灾情况下的烟气扩散信息, 并基于现场试验开展了数值模拟工作, 以研究不同机械通风模式的烟气控制效果。结果表明： 自然通风条件下, 火源上游温度最高点出现在3~4 m处; 当机械通风方向与自然风相反时, 虽然能稳定烟气层, 使上游温度在竖直方向上随高度梯度分布, 但也会导致通风的冷却效果减弱, 提高烟气温度。此外, 该文基于全尺寸试验结果开展数值模拟工作, 研究设定工况下较优的通风模式。试验结果可为类似结构的隧道工程的防排烟设计提供数据支撑和技术参考。

为揭示城市高压电缆隧道网络化结构对火灾蔓延特性的影响机制, 并为电缆隧道的火灾防控与结构设计提供依据, 该文通过在某城市地下电缆隧道开展全尺寸现场试验, 并利用火灾动力学数值模拟构建了不同隧道结构特性与通风系统耦合的火灾蔓延模型。该文模拟分析了各工况下的电缆隧道火灾过程, 对比分析了模拟数据与试验数据, 并研究不同工况下火灾发生时烟气的扩散行为、 火焰蔓延速度以及温度分布规律。结果表明: 多根多层电缆燃烧条件下, 火源上方顶棚温度迅速升高, 电缆数量增加显著提升了热释放率; 火源左侧的烟气在火灾初期蔓延速度较快, 随着时间推移, 大量外部空气的进入会引起烟气回流, 导致局部温度进一步升高; 多根多层电缆燃烧条件下的CO体积分数显著上升, 说明该条件下燃烧效率低, 产生了更多有毒气体; 在火源垂直上方, 不同风速条件下CO体积分数的变化呈现一定的规律, 在多层电缆条件下, 较高的风速能够改善气体稀释效果, 从而影响CO的生成和扩散。该文揭示了电缆数量、 布置层数与通风系统对隧道火灾危险性的综合影响, 研究结果可为高压电缆隧道的消防设计提供技术支撑。

为应对当前电网应急预案在海量数据查询和现场指导能力上的局限性, 并推动应急预案的数字化建设, 该文提出了一种改进的电网应急预案领域本体模型构建方法。基于多伦多虚拟企业(TOVE)法和骨架法对传统的七步本体构建法进行细化; 采用改进后的方法全面实现了本体模型的目标确定及构建流程; 运用Protégé工具进行可视化展示和实例验证; 将该领域本体模型应用于应急预案的语义网络研究中。实证结果表明：该本体模型不仅能够显著提升应急人员的应急处置与决策效率, 还能有效增强电网应急预案知识的表达能力与数字化建设水平。

有效的事故致因分析是预防煤矿事故发生的有效途径, 由于人工分析事故时受人员主观影响较强, 且面对海量的事故和风险文本数据, 人工分析存在局限, 因此该文针对煤矿领域, 基于集成命名实体识别(named entity recognition, NER)、 语义依存分析(semantic dependency parsing, SDP)、 文本分类(text classification, TC)和事故致因“2-4”模型(24Model), 提出了一种煤矿事故原因智能分析方法。该文首先利用NER识别事故文本中的主要实体信息, 结合SDP识别实体信息之间的语义关系, 提取个体不安全动作和组织原因的文本表示模式; 其次, 利用TC构建了个体能力原因分类模型, 用于识别个体能力方面的因素; 最后, 开发了相关应用程序, 将所提方法应用于现场事故案例分析和学习。研究结果表明： 该文构建的NER和TC模型精确率均较高, 结合SDP能自动根据24Model分析和梳理事故原因, 并识别动作的发出者、 作业工序和物资设备等信息。该文所提方法可促进事故致因理论在煤矿企业的应用, 提升事故案例分析和学习的有效性, 从而预防相关事故发生。

深层地下空间具有封闭性强、 疏散距离长和疏散难度高等特点, 发生灾害时空间内人员的生命安全受到严重威胁。该文针对大规模人群在深层地下空间水平通道疏散时易出现的拥堵问题, 优化了水平通道的宽度设计。首先, 将深层地下空间模型抽象为拓扑网络模型, 并基于中介中心性指标评价了网络中各节点的重要性, 得到了分级路网模型; 其次, 通过现有规范设定了各级水平通道的基础宽度; 最后, 基于各级水平通道的基础宽度, 使用中国自主研发的行人疏散动力学模拟软件GoAhead分析了人群在深层地下空间水平通道的疏散过程。研究结果表明： 当深层地下空间三级、 二级左侧、 二级右侧和一级水平通道宽度分别为6.0、 9.0、 13.0和17.0 m时, 最利于人群疏散且经济性较高。该文研究结果可为深层地下空间安全疏散设计提供参考。