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学者姓名：黄宗侯
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Abstract ：
为探究高校实验室事故与各因素之间的复杂因果关系，该文基于模糊集定性比较分析方法，揭示不同条件组态对实验室事故产生的影响机制。首先，以“人-机-环-管”的安全管理体系为基础，构建针对高校实验室事故影响因素的分析框架，然后，从30起典型事故案例中提取6个条件变量，用于分析事故发生的条件组态。分析结果表明管理条件缺失或仪器设备故障是影响事故发生的核心条件，人的事前行为和事故应急处置通常作为事故发生边缘条件出现。最后，结合各种组态类型所展现出的规律提出了实验室安全管理建议，以期为实验室安全管理提供新视角。
Keyword ：
安全管理 安全管理 模糊集定性比较分析(fsQCA) 模糊集定性比较分析(fsQCA) 组态路径 组态路径 高校实验室 高校实验室
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| GB/T 7714 | 阳富强 , 尹航 , 黄宗侯 et al. 基于fsQCA方法的高校实验室事故影响因素分析 [J]. | 实验技术与管理 , 2024 , 41 (03) : 257-262 . |
| MLA | 阳富强 et al. "基于fsQCA方法的高校实验室事故影响因素分析" . | 实验技术与管理 41 . 03 (2024) : 257-262 . |
| APA | 阳富强 , 尹航 , 黄宗侯 , 曾悦 . 基于fsQCA方法的高校实验室事故影响因素分析 . | 实验技术与管理 , 2024 , 41 (03) , 257-262 . |
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Abstract ：
Urban gas pipeline networks (UGPN) provide important support for high-quality urbanization. Therefore, it is imperative to analyze and assess the potential failures of UGPN. A novel probabilistic analysis method is proposed for assessing the safety and resilience of UGPN. Firstly, Bow-Tie analysis is used to identify faults. Then, a four-dimensional resilience assessment network is developed. Bayesian network is utilized to model the relationship between the variables, while dynamic Bayesian network is used to consider the dynamic nature of the system. The results of the study show that the proposed model can accurately estimate faults, consequences, and influence paths. Furthermore, the resilience analysis shows that monitoring the objective conditions is crucial and that the initial failure probability of the UGPN decreases from 0.03767 % to 0.01435 % when connected to a resilience network, indicating that considering resilience can effectively improve the reliability and safety of the UGPN. Two application examples are presented in the paper to validate the functionality of the proposed model. The proposed model can be used to set the state of UGPN to predict the probability of occurrence of a specific event and its consequences and to simulate the improvement trend of UGPN based on the direction of focus of future work. © 2024 Elsevier Ltd
Keyword ：
Bayesian networks Bayesian networks Gases Gases Pipelines Pipelines Quality control Quality control Reliability analysis Reliability analysis
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| GB/T 7714 | Chen, Xing-lin , Huang, Zong-hou , Ge, Fan-liang et al. A probabilistic analysis method for evaluating the safety & resilience of urban gas pipeline network [J]. | Reliability Engineering and System Safety , 2024 , 248 . |
| MLA | Chen, Xing-lin et al. "A probabilistic analysis method for evaluating the safety & resilience of urban gas pipeline network" . | Reliability Engineering and System Safety 248 (2024) . |
| APA | Chen, Xing-lin , Huang, Zong-hou , Ge, Fan-liang , Lin, Wei-dong , Yang, Fu-qiang . A probabilistic analysis method for evaluating the safety & resilience of urban gas pipeline network . | Reliability Engineering and System Safety , 2024 , 248 . |
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Abstract ：
高校实验室是集聚和培养优秀专业人才、开展高水平科学研究的重要基地，但目前仍面临较多安全管理难题。现以“中科院某研究所高压反应釜爆炸事故”为例，采用PAR事故致因模型开展高校实验室安全管理研究，以安全感知—安全分析—安全应答(PAR)为节点，对实验室建设与管理处、中心实验室、实验室操作主体3个层面进行分析。研究表明，PAR模型能充分发挥安全信息的交流作用，从宏观、中观、微观3个层面进行事故致因分析，为完善实验室事故分析体系等提供有效支撑。本研究对高校实验室安全管理的安全信息分析和风险防控提供参考，对实验室安全管理有一定理论指导意义。
Keyword ：
PAR事故致因模型 PAR事故致因模型 安全信息 安全信息 安全管理 安全管理 高校实验室 高校实验室
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| GB/T 7714 | 阳富强 , 黄宝娇 , 葛樊亮 et al. 高校实验室PAR事故致因模型构建及应用 [J]. | 实验室研究与探索 , 2024 , 43 (07) : 249-253 . |
| MLA | 阳富强 et al. "高校实验室PAR事故致因模型构建及应用" . | 实验室研究与探索 43 . 07 (2024) : 249-253 . |
| APA | 阳富强 , 黄宝娇 , 葛樊亮 , 黄宗侯 . 高校实验室PAR事故致因模型构建及应用 . | 实验室研究与探索 , 2024 , 43 (07) , 249-253 . |
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Abstract ：
课程思政建设是落实立德树人根本任务的重要举措，在培养新时代高素质专业人才方面发挥着重要作用。文章剖析了安全工程专业课程思政建设中存在的问题，通过深入挖掘思政要素进行安全工程专业课程思政教学要点设计；针对安全工程专业实用性强、社会责任重的专业属性，以教育、专业、创新、实践、成效五个维度为着力点，构建了闭环式“五维一体”课程思政建设思路，以期实现从“育人”到“成果”的全过程课程思政建设，助力安全工程专业高素质人才的培养。
Keyword ：
五维一体 五维一体 安全工程 安全工程 教学设计 教学设计 课程思政 课程思政
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| GB/T 7714 | 阳富强 , 黄宝娇 , 黄宗侯 et al. 安全工程专业课程思政“五维一体”建设路径探索 [J]. | 化工高等教育 , 2024 , 41 (03) : 149-156 . |
| MLA | 阳富强 et al. "安全工程专业课程思政“五维一体”建设路径探索" . | 化工高等教育 41 . 03 (2024) : 149-156 . |
| APA | 阳富强 , 黄宝娇 , 黄宗侯 , 葛樊亮 . 安全工程专业课程思政“五维一体”建设路径探索 . | 化工高等教育 , 2024 , 41 (03) , 149-156 . |
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