杭来湾煤矿产品仓及信息系统雷电灾害风险评估

雷电对煤矿生产的影响主要是对配电设备、用户设备和现代化设备的影响。配电设备和用户设备经常因雷害事故引起损坏,给煤矿安全生产带来隐患。通过对杭来湾煤矿产品仓雷电灾害风险计算,对杭来湾煤矿的信息系统雷电防护等级评估,提出有助于降低雷电灾害风险的措施。     

Surfer 软件在雷电灾害风险评估中的应用

简要介绍Surfer,并通过地闪强度分布图的绘制、地闪分布图的绘制、土壤电阻率分布图的绘制,展示其在雷电灾害风险评估中应用的方法。将Surfer绘制出的图形加入到雷电灾害风险评估报告中去,可以增加评估报告的科技含量,有助于评估工作者根据其划分雷电灾害危险区域,并提出有针对性的雷电防护措施。另一方面,图形化也更有利于评估报告的理解,使得报告具有更强的说服力。     

一次安防系统雷灾综合分析及整改措施

一次强雷电天气过程造成中国人寿保险陕西分公司档案库安防系统瘫痪,大量电子设备损坏。经现场调查分析,灾害的直接原因是由雷电感应及雷电波侵入。通过对安防系统周边环境和致灾原因调查、鉴定,进一步对电子设备保护装置的选择、使用以及屏蔽、等电位连接、防雷接地和综合布线等防雷保护技术的分析,提出有效的屏蔽、等电位连接、综合布线和防雷接地四大系统组成的内部雷电感应综合防护措施。整改后,经过2a时间的检验,在多次强雷电天气下安防系统均正常运行,证明取得很好的防护效果。     

基于承灾体特性筛选雷灾易损性的区划评价指标

由于雷电灾害致灾原因复杂,承灾体类型多样,且雷电抵御能力强弱各异,照搬区域灾害易损性研究中的4大指标作为区划评价指标是不够科学的。通过分析微观承灾体的雷灾风险计算方法,归纳提取关键因子,并通过案例分析,最终筛选承灾体高度模数H、雷电防御措施性能模数P和使用性质模数U作为雷灾易损性区划的其它3个评价指标。     

广东省地闪密度空间分布的特征分析

基于广东省1999—2012年的闪电定位系统数据,利用Arc GIS地统计分析模块,采用克里金插值法和分级统计方法研究广东省地闪密度空间分布规律并进行风险区域划分。结果表明：广东省平均地闪密度为14.12次/（km^2·年）;东莞、广州、佛山、中山、深圳为极高地闪密度区,年平均地闪密度达17.33-26.35次/（km^2·年）;惠州、茂名、湛江、阳江、江门为高地闪密度区,年平均地闪密度为达13.01-16.53次/（km^2·年）;珠海、肇庆、清远、云浮、汕尾为中地闪密度区,年平均地闪密度为10.01-12.72次/（km^2·年）;河源、揭阳、潮州、梅州、韶关、汕头为低地闪密度区,年平均地闪密度为8.29-9.81次/（km^2·年）。地闪密度风险的区域分布与雷暴日、地形和社会经济有关。     

东丰自动气象站一次雷击故障分析

正1引言近几年,随着东丰县西城区城市规划发展,东丰DYYZⅡ型自动气象站(以下简称自动站)探测环境日益遭到破坏,为保证气象探测资料的代表性、准确性,依据《气象探测环境与设施保护办法》,东丰站于2012年1月1日迁至远离市区的拉拉河镇增幅村一组,由于周边环境比较空旷,特别在汛期雷暴多发季节,大小雷击故障次数较迁站前明显增加。本文针对2012年6月4日自动站雷击故障进行深入分析,提出一些维修理论和针     

成都地区闪电产生氮氧化物的观测研究

为了解四川盆地闪电产生的NOX向低空的传输特征,利用大气平均电场仪、氮氧化物分析仪、臭氧分析仪对成都地区雷暴过程中闪电产生的NOX进行了地面观测,并结合风廓线雷达测得的地面0.4km的风速风向数据进行了分析。研究结果表明:(1)、NOX浓度随时间的变化与NO浓度随时间的变化呈正相关关系,O3的浓度随时间的变化与NOX的浓度随时间变化呈负相关关系;(2)、雷暴过程中,NOX和NO的浓度值都比晴天背景大气条件下的地面值要高,O3的浓度值则低于平均值,闪电频次与氮氧化物浓度存在正相关关系;(3)、LNOX从高空传输到地面也受风速风向的影响,风速与NOX浓度存在负相关关系,气流被偏北风控制的情况下,NOX的浓度值较低,气流在偏南风控制时,NOX则出现高浓度积累。     

浅谈雷电灾害的调查与鉴定

通过对广西雷灾调查鉴定的现状的分析,找出雷电灾害调查工作存在的不足,提出加强雷灾事故调查鉴定能力建设的对策.     

浙江省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据 2007-2011 年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合 GIS 方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据.     

雷电定位系统与人工观测雷暴日数统计比较

为了利用雷电定位系统 (lightning location system,LLS) 资料统计人工观测雷暴日数,采用湖北省2007—2012年LLS监测资料,选取25个气象站为圆心,统计其不同监测半径 (r) 圆区域内LLS监测的雷电日数,并与人工观测雷暴日数进行比较。结果表明:r≤7 km时,LLS监测平均年雷电日数小于人工观测平均年雷暴日数;r≥8 km时, LLS监测平均年雷电日数大于人工观测平均年雷暴日数;r=22 km圆区域内年平均雷电日数可替代最大年雷暴日数。根据r=7 km,r=8 km圆区域内LLS监测的年雷电日数、年平均地闪密度资料,分别采用直接替代法、地闪密度法和该文提出的二元法计算年雷暴日数,结果显示:二元法效果最好。二元法计算的2007—2012年25个站平均年雷暴日数与人工观测相等,平均差异为7.4%;二元法计算的2013年年雷暴日数与人工观测相差0.8 d,平均差异为12.3%。