Safety and Health for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Brauer, Roger L.

出品人:

页数:758

译者:

出版时间:2005-12

价格:882.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471291893

丛书系列:

图书标签:

• 工程安全
• 职业健康
• 安全工程
• 健康管理
• 风险评估
• 事故预防
• 工业卫生
• 安全法规
• 人因工程
• 安全培训

工程实践中的风险管理与可持续发展 本书概述 本书旨在为工程领域的专业人士、决策者以及高阶学生提供一个全面且深入的视角，探讨在现代工程实践中，如何有效地整合风险管理、可持续发展原则与前沿技术应用。我们聚焦于超越传统安全规范的框架，构建一个以韧性、前瞻性思维和长期价值创造为核心的工程管理体系。 第一部分：现代工程环境下的风险范式转换 在当前快速变化的技术和监管环境中，传统的、基于合规性的风险管理方法已显得捉襟见肘。本部分将深入分析工程项目固有的复杂性、不确定性以及“黑天鹅”事件的潜在影响。 第一章：复杂系统工程中的不确定性建模 本章详细阐述了如何对高度耦合的工程系统（如智能电网、大型基础设施项目）中的不确定性进行量化和建模。我们将探讨贝叶斯网络、概率密度函数（PDFs）在预测设备失效与系统级联效应中的应用。重点关注模型不确定性（Model Uncertainty）与参数不确定性（Parameter Uncertainty）的区分及其对决策制定的影响。内容包括： 非线性动力学在风险分析中的体现： 探讨小扰动如何引发系统性故障的阈值分析。 信息不足条件下的鲁棒优化（Robust Optimization）： 介绍在数据稀疏或缺失情境下，如何设计出对最坏情况具有抵抗力的工程方案。 人为因素与认知偏差在故障链中的作用： 分析决策者在压力下的认知局限性，并提出基于行为科学的干预措施。 第二章：弹性基础设施与灾害韧性设计（Resilience Engineering） 本章超越了“防止发生”的传统安全理念，转向“快速恢复”的能力建设。我们将研究如何设计具有内在冗余性和适应性的基础设施。 韧性度量指标（Resilience Metrics）： 定义并计算系统的恢复时间、恢复速度和功能持续性指标。 多灾种耦合风险评估（Compound Hazard Assessment）： 分析气候变化背景下，地震、洪水与网络攻击等复合灾害对关键基础设施的连锁冲击。 基于场景规划的演进式设计（Evolutionary Design）： 介绍在设计阶段就融入未来未知风险的迭代方法，而非依赖静态的安全裕度。 第二部分：可持续性集成与生命周期价值最大化 可持续发展已从一个次要考量转变为工程经济效益的核心驱动力。本部分关注如何将环境、社会与治理（ESG）标准系统性地嵌入到工程项目的整个生命周期中。 第三章：循环经济原则在材料与流程设计中的应用 本章探讨如何通过创新工程设计，实现资源消耗的最小化和材料价值的最大化。 “从摇篮到摇篮”（Cradle-to-Cradle）的设计哲学： 详细解析如何选择易于回收、无毒的工程材料，并优化装配和拆解流程。 工业共生（Industrial Symbiosis）的工程实现： 案例分析如何将一个项目的废弃物转化为另一个项目的原材料，涉及物流优化和化学兼容性分析。 长效资产管理与材料疲劳预测： 引入先进的无损检测技术（NDT）和预测性维护算法，以延长关键设备的使用寿命，减少材料替换频率。 第四章：社会影响评估与利益相关者治理 工程项目的社会许可（Social License to Operate）至关重要。本章关注如何量化和管理工程决策对社区、劳动力和文化遗产的间接影响。 社会生命周期评估（Social LCA）： 探讨如何构建一套衡量劳工标准、社区健康与经济公平性的评估框架。 冲突预防与协商机制： 分析在大型基础设施项目中，如何通过早期、透明的利益相关者参与，有效化解潜在的社会阻力。 数字鸿沟与技术公平性： 讨论新兴技术（如自动化和AI）在工程部署中可能加剧的社会不平等，并提出包容性技术应用的策略。 第三部分：数字化转型与工程决策的智能支撑 本部分将探讨信息技术如何重塑风险管理和可持续性实践的执行效率与深度。 第五章：数字孪生在运营风险优化中的前沿应用 数字孪生不再仅仅是物理资产的精确复制，而是动态模拟、预测与干预的平台。 高保真动态模拟（High-Fidelity Dynamic Simulation）： 如何利用实时传感器数据驱动的数字孪生体，模拟极端工况下的系统响应。 闭环反馈控制与自主干预： 介绍如何在数字孪生环境中测试和部署自主决策算法，以实现毫秒级的风险规避。 数据治理与模型的验证/确认（V&V）： 讨论在海量实时数据流中，如何确保数字模型的准确性和可信度，避免“垃圾进，垃圾出”的问题。 第六章：人工智能在可持续工程中的伦理边界与效能提升 本章探讨机器学习（ML）和深度学习在优化资源配置和提高效率方面的潜力，同时批判性地审视其潜在的伦理陷阱。 能源系统优化中的强化学习（Reinforcement Learning）： 案例分析如何利用RL算法动态平衡电网的供需波动与可再生能源的间歇性。 AI模型的偏见与公平性（Bias and Fairness in Engineering AI）： 探讨训练数据中的历史偏见如何被AI模型固化到新的工程设计中，并提出去偏技术的工程化解决方案。 可解释性人工智能（XAI）在关键基础设施中的必要性： 强调工程决策必须是透明和可追溯的，介绍LIME和SHAP等技术在解释复杂预测模型中的应用。 结论：面向未来的集成式工程思维 本书最终导向的，是一种全新的工程文化——一种将长期风险预防、社会责任和技术创新视为不可分割整体的思维方式。我们总结了如何构建跨学科团队，培养具备系统思维和全球视野的下一代工程领导者，以确保工程实践不仅安全可靠，而且真正有益于人类和地球的长期繁荣。本书提供了一套实用的框架和工具集，以应对二十一世纪工程界面临的最严峻挑战。

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