山东邹平铝水外溢事故59名伤员暂无生命危险

山东魏桥创业集团铝母铸造分厂发生铝水外溢事故,造成14人死亡,59人受伤。事故发生时,高温铝水遇冷却水产生大量蒸汽,导致现场人员伤亡。

  新华网山东邹平8月20日电(记者王汝堂 吕福明)由于部分重伤人员医治无效死亡,山东魏桥创业集团有限公司19日晚发生的铝水外溢事故遇难人数升至14人。据邹平县政府介绍,其他59名受伤人员正在医院积极救治,目前暂无生命危险。

  魏桥创业集团铝水外溢事故发生后,受伤人员被紧急送往医院医治。截至19日23时,4人确认死亡。之后又有10人因伤重死亡。截至20日10时,遇难人数升至14人,受伤59人。

  20日4时许,记者在邹平县人民医院的一处病房中看到,七八名受伤人员经过精心护理后已安然入睡;在重症监护病房,医护人员正在护理几名刚刚动完手术的伤员。当时,还有几名重伤人员正在接受手术治疗。

  从外省赶来为铸造厂调试设备的技术人员王翊炜,在回忆事故发生时仍心有余悸:“只听见很响的一声,车间的灯一下子全熄灭了,我当时什么也不知道了。”

  据邹平县人民医院院长郝健介绍,事故发生后,邹平县调集全县主要医疗力量投入抢救,仅人民医院就投入40多名护士和30多名大夫。

  20日上午,邹平县有关负责人告诉记者,经全力施救,绝大部分受伤人员已度过危险期。

  19日20时10分左右,山东魏桥创业集团所属铝母铸造分厂发生铝水外溢事故。铝水温度超过900℃,突然溢出的铝水遇到车间冷却水,瞬间产生大量水蒸气形成强大气流,由于当时车间工人正在开会,造成现场人员伤亡。

  魏桥集团是目前全球纺织能力最大的棉纺织企业,其产业涉及棉业、棉纺、织造、染整、服装、热电、铝业等多个行业,在职职工约17万人。这次铝水外溢事故的伤亡人员,大部分是来自外省的工人。

  

(本文来源: 新华网 )[@more@]

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10895517/viewspace-964427/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/10895517/viewspace-964427/

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值