煤化工应急救援处置及应急管理研究

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近年来,煤化工产能持续增长,行业迅猛发展对保障国家能源安全、优化能源结构和促进经济发展起着重要作用,但火灾、爆炸事故时有发生,导致巨大人员伤亡、经济损失并引发巨大社会关注。应急管理关乎企业发展、人民福祉和国家安全,生产安全事故的控制面临巨大历史性挑战。以煤化工企业为例,分析在事故应急处置方面存在主要问题和应急管理存在的不足,并提出对策和建议。
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水产品的生长情况是影响其产量的重要因素,而体重又是其中一项重要指标。水体理化指标、内外部环境指标等多方面因素都对水产品生长情况构成了影响。有效调控这些因素,能够促使水产品增重、提高产量,达到增收节支的效果。近年来,在工厂化水产养殖基地积累了大量的养殖数据。如何处理与分析这些数据,探索诸多因素与水产品生长的映射关系,通过构建模型实现对生长指标的科学预测成为本文研究的关键。本文针对从海水循环水养殖系统
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发展农业企业,是推进我国农业发展的重要途径。在农业企业快速的进展下,农企的筹集资金问题逐渐严峻。那么高效的农企信用评估体系是解决这种问题的重要手段。本文首先对农企财务的丢失数据,运用改良的随机森林模型进行填补。然后基于失信农企与正常农企的样本失衡现象,采用过采样方法对其进行均衡化处理。最后构建Logistic、SVM、GA-SVM和PSO-SVM四种模型并进行比较。本文具体工作如下:1.在如今农企
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肉鸡高效健康养殖技术是肉鸡集约化养殖过程中的重要保障。通过机器学习对肉鸡个体或小群体的病理状态自动检测,使得肉鸡在生长的各阶段的疫病能够被及早发现,并能够减少人工巡视,为全自动、无人养殖提供技术支撑。本研究以目标识别和检测等机器学习技术为理论研究方法,分别将健康和患病白羽养殖肉鸡和黄羽养殖肉鸡作为研究对象,研究如何快速准确地检测复杂背景下的肉鸡病理状态,采用了如下方法:1)建立肉鸡病理检测数据库。
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