三元互溶混合液体闪点预测研究

闪点是评价易燃液体火灾危险性重要指标。文中基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理对三元互溶混合液体的闪点与其结构信息间的内在定量关系(M-QSPR)开展了理论研究。从结构信息角度计算混合物描述符,并采用"Kay's mixing rule"混合规则对混合液体的结构特征进行表征,应用遗传-多元线性回归(GA-MLR)算法,优化筛选出与混合体系闪点最密切的结构参数作为输入参数,分别采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)算法建立三元互溶混合液体闪点的理论预测模型,并将其与文献已有模型比较。研究结果表明:预测模型不仅有较好的预测能力,还可揭示影响三元互溶混合液体闪点的主要结构因素及其影响规律。     

非绝热式固定床反应器的参数敏感性及热失控临界参数

寻找安全有效的反应条件一直是绿色化工的重要研究内容之一。采用邻二甲苯氧化的反应动力学模型,分析了非绝热式固定床反应器的参数灵敏性和热失控行为,考察了非绝热式固定床反应器温度对冷却介质流量、进料温度和初始压力的敏感性。模拟计算结果表明,当反应进入敏感性区域后,反应器对冷却介质流量、进料温度和初始压力的改变极其敏感。采用系统散度判据（div>0）计算该反应的热失控临界操作参数,计算结果与文献中的判据进行了分析比较,得到类似的结果,但计算更简单。考虑冷却介质的影响,修正了div判据,得到更准确的热失控临界操作参数。研究结果表明,此判据能为反应器的设计及过程控制提供重要的参考依据。     

基于机器学习技术的内网威胁行为发现方法的研究

针对当前企业内网缺乏相关的安全检测手段,导致内网的各类威胁事件很难被及时发现和阻止,给企业造成不必要损失的实际情况,提出了利用机器学习技术实现内网威胁检测的解决方案,通过对孤立森林及其几类衍生机器算法基于该方案的异常检测的准确性测试比较,总结实现了一套高效准确的基于机器学习技术的内网异常检测方法。     

地铁站台区排烟模式优化选择探讨

以某岛式地铁站为研究对象,采用FDS对不同火源功率下的地铁火灾进行模拟,分析地铁火灾中烟气蔓延规律及地铁站台与车站轨行区送排风模式的优化组合。通过建立地铁火灾模型和大涡模拟总结地铁火灾发生时,烟气蔓延、温度分布以及能见度的一般规律,对比站台区域采取排烟模式和送风模式的排烟效果。模拟结果显示,在火源功率为2 MW时,站台区域采取排烟模式与送风模式均可。当火源功率为4 MW时,站台区域采取送风模式会有更好的烟气控制效果。