基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

济南市市政供水三氯甲烷和四氯化碳含量及风险评估

目的分析济南市主城区饮用水中三氯甲烷和四氯化碳的含量并评价其对人体健康风险。方法 2017年,根据济南市主城区人口分布,设置监测点收集末梢水进行检测分析,并采用健康风险评价方法进行评价。结果济南市市政供水枯水期和丰水期三氯甲烷和四氯化碳浓度(中位数)分别为5.3、5.8和0.057 6、0.054μg/L,年致癌风险为19.44×10-7,非致癌风险为0.0063。结论济南市市政供水中三氯甲烷和四氯化碳存在一定的健康风险,但在可接受限值之内。     

关于新疆热电厂职业危害分析与讨论

对比不同热电厂企业工人接触职业危害因素情况,分析原因,为在建或已建热电厂提供职业危害因素预防措施,降低企业由于设计、施工或管理方面原因造成后期运行过程中职业危害接触超标情况的发生。根据我室历年对新疆地区热电厂职业危害因素检测结果与评价报告的比较,找出不同热电厂职业病危害因素的共性及异性,分析不同设备、工艺及管理方式不同所造成职业危害因素检测结果的差异及原因。建议优化厂区工艺及土建设计;优化设备选型及原料选择运用现代化的管理手段,加强职业卫生管理体系宣贯的有效运作。     

美味不打折-高蛋白高纤维食品

如今人们已经不单单追求食品的口味,营养和健康也同样重要!高蛋白高纤维的食品饮料早已经成为关心体重控制的人们追捧的对象。不过,话说回来,开发高蛋白高纤维强化食品,需要根据最终食品的形式与特性来调整相关配料和工艺,采用不同的强化和工艺策略,从而获得最佳的口味、成本、工艺和货架期的平衡,增强产品竞争力。杜邦^IM丹尼斯克‘品牌旗下的素宝’大豆分离蛋白可帮助体重控制者增强饱腹感、维持肌肉并减少脂肪;而利体素‘水溶性纤维,既有助于肠道健康和体重控制、又具有良好的理化及加工特性,两者均为开发美味的高蛋白高纤维食品的良好原料。     

在役大型游乐设施健康评价方法研究

大型游乐设施是人们追求美好生活的重要工具和弘扬传统文化的有力平台,其安全性、可靠性和经济性受到了社会的广泛关注。实施健康管理是保障大型游乐设施在服役期间能安全、可靠、经济运行的一种先进手段。围绕大型游乐设施健康管理中健康评价这一核心环节,第一,从健康状态的本质出发,建立健康状态的数学模型;第二,通过分析在役大型游乐设施的损伤发展和功能退化规律以及游乐园的实际需求,提出了大型游乐设施健康状态分级的概念,并划分为"健康"、"亚健康"、"微病态"和"病态"4个等级;第三,针对国内外大型游乐设施的技术现状,提出一种综合利用对设备的定期检验、日常维护保养和设备实时状态监测三方面信息的定量健康评价方法;最后,通过典型大型游乐设施进行综合应用及分析,验证了该方法的有效性和实用性,实现由静态的安全评价向动态的健康评价转变和升级,为今后进行更加深入的大型机电设备健康管理研究提供可以借鉴的思路。     

肉类消费:营养功效与健康影响

肉类消费常被认为是导致一些疾病的原因。对于代谢性疾病(肥胖、代谢综合征、糖尿病)和心血管疾病来说,肉类消费本身不是引起疾病的原因,但饮食模式可能与疾病的产生有关。至于结直肠癌,已有数据分析结果显示,过量食肉(特别是烹饪方式不当的情况下)的确会增加患病的风险。一些相关的营养学和遗传学因素可以有保护(或抗癌)作用。适当食肉,并配以健康的烹饪方式,对平衡饮食是很重要的。     

油气勘探荧光录井中氯仿的危害及消减措施

油气勘探荧光录井中普遍使用氯仿进行岩屑喷照、滴照,而氯仿作为一种有毒的化学试剂以及产生的次生气体对人体和环境都会产生一定的危害。在安全环保和QHSE日益严格的要求下,消减氯仿带来的各个方面的危害,保证人身安全、保护环境变得十分重要。本文结合氯仿的特征及性质,介绍了一些应急措施,并针对在氯仿的储存、运输、使用、废弃处理等方面的危害消减措施进行了分析和讨论。     

医疗健康大数据在慢性病管理中的应用

简单来说,医疗健康大数据就是与健康医疗事业有关且满足大数据基本特征的数据集合,更是推进国内医疗卫生事业转型发展的重要战略资源。新兴互联网技术在医疗卫生体制中的运用正在使医疗数据的获取与传递变得方便、快捷,因此医疗健康大数据在慢性病管理中的应用才得到了业内人士的广泛关注。