實驗室安全風險控製與管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳衛華 編

圖書標籤:

• 實驗室安全
• 風險控製
• 安全管理
• 化學安全
• 生物安全
• 實驗安全
• 安全規程
• 應急預案
• 職業健康
• 安全教育

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 化學工業

ISBN：9787122286116

商品編碼：24388131100

開本：16

齣版時間：2017-02-01

基本信息

• 商品名稱：實驗室安全風險控製與管理
• 作者：編者:陳衛華
• 定價：39
• 齣版社：化學工業
• ISBN號：9787122286116

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-02-01
• 印刷時間：2017-02-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：161
• 字數：192韆字

編輯**語

陳衛華主編的《實驗室安全風險控製與管理》內容共分為5章。**章為實驗室安全風險管理的基本介紹，提齣安全風險管理的重要內容、現狀、風險評估、應急預案等，實驗室管理的基本要素內容。第2章為實驗室基本安全操作，結閤實驗常用的水、電、氣、火、試劑五個方麵，詳細闡述安全操作規程，並提供切實有效的安全防範措施，以供讀者在日常實驗室管理中參照使用。第3章為實驗室基本操作及安全防範，本章主要選取化學、食品、微生物三門學科基本操作和典型通用實驗操作，介紹操作過程，分析在操作中容易引發安全事故的操作節點，提齣注意事項和有效防範措施。第4章為實驗室廢棄物處理規範，如何安全閤理地處理實驗結束後産生的廢棄物也是實驗室安全管理的主要內容之一，往往被實驗室管理者所忽略，本章結閤文獻報道和實驗室管理經驗原則，提齣瞭一些相關廢棄物處理的方法供讀者參考。第5章為實驗室安全事故介紹及案例分析，本章選取瞭近幾年發生的典型實驗室安全報道事故，介紹事故整個過程，分析引發事故的原因，以期望讀者能夠從中吸取相關教訓，加強在平日實驗室安全的管理，避免類似事故發生，降低個人傷害風險。

內容提要

陳衛華主編的《實驗室安全風險控製與管理》結 閤當前實驗室實驗操作經驗和**外實驗室管理文獻 ，在簡述實驗室安全風險管理理論的基礎上，詳細介 紹瞭現代實驗室常用的水、電、氣、火、試劑基本安 全操作和安全防範措施，實驗室有關化學、食品、微 生物基本操作及安全防範，實驗室廢棄物處理規範等 內容。此外，還重點介紹瞭實驗室安全事故介紹及案 例分析，提齣瞭實驗室安全風險管理的思路。
     本書內容豐富，可從實際可操作層麵為廣大的讀 者提供參考依據。適閤科研院所和高等院校初入實驗 室的人員進行學習，同時，也可作為獨立進行實驗操 作的研究生的參考資料。
    

作者簡介

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目錄

**章 實驗室安全風險管理
1.1 實驗室安全風險管理基礎知識
1.1.1 實驗室安全風險管理現狀
1.1.2 實驗室安全風險管理體係介紹
1.1.3 實驗室安全風險管理評估
1.1.4 實驗室安全基本製度
1.2 實驗室應急管理
1.2.1 實驗室應急預案儲備
1.2.2 化學實驗室事故應急預案內容介紹
1.3 實驗室安全風險防護
1.3.1 實驗室常用安全防護裝備介紹
1.3.2 實驗室其它安全防護設備
第2章 實驗室基本安全操作
2.1 實驗室用電安全
2.1.1 電流對人體的作用及影響
2.1.2 觸電急救措施
2.1.3 安全用電常識
2.1.4 實驗室常見用電錯誤及注意事項
2.1.5 實驗室用電安全措施
2.2 實驗室用水安全
2.2.1 實驗室用水分類
2.2.2 實驗室中用水注意事項
2.3 實驗室用氣安全
2.3.1 常用氣體的常識和安全知識
2.3.2 鋼瓶使用的注意事項
2.3.3 氣瓶危險性警示標簽
2.4 實驗室用火安全
2.4.1 實驗室引起火災的原因
2.4.2 一級試劑的管理
2.4.3 危險品庫的管理
2.4.4 實驗過程中的防火安全
2.4.5 消防設施管理
2.4.6 實驗室滅火法
2.4.7 滅火器及其適用範圍
2.5 實驗室試劑及使用管理
2.5.1 實驗室藥品試劑管理普遍存在的問題
2.5.2 實驗室藥品貯存管理
2.5.3 實驗室應實施七項管理原則
2.5.4 化學試劑的取用
2.5.5 化學試劑存儲期間的檢查
2.5.6 有機類試劑管理和使用方法
2.5.7 生物化學實驗中常用有毒物質
第3章 實驗室基本操作及安全防範
3.1 化學類實驗操作技術
3.1.1 化學實驗基本操作介紹
3.1.2 無水無氧反應
3.1.3 減壓蒸餾
3.1.4 萃取實驗
3.1.5 重結晶實驗
3.1.6 柱色譜純化實驗
3.1.7 薄層色譜分離實驗
3.1.8 葉綠素提取與分離
3.2 食品類實驗操作技術
3.2.1 食品類實驗介紹
3.2.2 油脂過氧化值、酸價、碘值測定
3.2.3 食品流變性和質構測定
3.2.4 食品非酶褐變-美拉德反應對食品風味、色澤的影響
3.2.5 食品中金黃色葡萄球菌的檢驗
3.3 微生物類實驗操作技術
3.3.1 微生物基本實驗操作安全規範
3.3.2 微生物基本實驗通用操作介紹
3.3.3 食品中菌落總數的測定
3.3.4 多管發酵法測定水中大腸菌群
3.3.5 苯酚生物降解菌篩選
第4章 實驗室廢棄物處理規範
4.1 廢棄物分類及來源
4.1.1 實驗室廢棄物的分類
4.1.2 實驗室廢棄物的來源
4.2 廢棄物危害
4.2.1 對人體的危害
4.2.2 對環境的危害
4.2.3 廢棄物貯存一般注意事項
4.3 廢棄物處理原則及注意事項
4.3.1 普通廢棄物的處理原則
4.3.2 處理時注意事項
4.4 廢棄物處理方法
4.4.1 固體廢棄物的處理
4.4.2 廢液的處理
4.4.3 廢氣的處理
4.4.4 放射性廢棄物處理
4.4.5 生物性廢棄物處理
4.4.6 常見廢棄物的處理
第5章 實驗室安全事故介紹及案例分析
5.1 2008年加州大學洛杉磯分校（UCLA）化學實驗室火災事故
5.2 2009年杭州某高校一氧化碳CO中毒事故
5.3 2010年東北某高校布魯氏菌病山羊感染事故
5.4 2010年中國科學院某研究所實驗室**事故
5.5 2013年南京某高校實驗室**事故
5.6 2015年北京某知名高校化學實驗室事故
5.7 2016年上海某大學實驗室**事故

好的，這是一份關於一本名為《現代數據挖掘與應用實踐》的圖書簡介，內容詳盡，旨在介紹該書的核心主題、覆蓋範圍和實踐價值，不涉及您提到的“實驗室安全風險控製與管理”相關內容。 --- 圖書名稱：《現代數據挖掘與應用實踐》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業創新的核心資産。如何從海量的、多維度的數據中有效地提取知識、洞察規律，並將其轉化為可操作的決策支持，是當前科學研究和産業發展麵臨的共同挑戰。《現代數據挖掘與應用實踐》正是應運而生，旨在為數據科學、計算機科學、統計學以及相關領域的專業人士和高級學生提供一套全麵、深入且高度實用的數據挖掘理論框架與前沿技術指南。 本書並非停留在傳統的數據分析層麵，而是立足於大數據時代的復雜性、深度學習的崛起和實時處理的需求，係統性地梳理瞭從數據預處理到模型部署的完整生命周期。我們聚焦於“實踐”二字，力求在理論講解與實際應用之間架設一座堅實的橋梁。 第一部分：數據挖掘基礎與理論基石 本書首先為讀者奠定堅實的理論基礎。我們從數據挖掘的定義、曆史沿革及其在不同行業中的價值定位開始，清晰界定瞭知識發現（KDD）過程的各個階段。 核心內容包括： 1. 數據預處理的精細化處理： 強調瞭數據質量對後續分析的決定性影響。詳細闡述瞭數據清洗（缺失值、噪聲處理的先進算法，如基於模型的插補）、數據集成（異構數據源的融閤策略）、數據變換（歸一化、標準化、離散化的高級技術）以及數據規約（特徵選擇與降維的最新進展，如基於核方法的非綫性降維）。 2. 核心模型綜述與比較： 深入解析瞭經典的數據挖掘任務，包括分類、聚類、關聯規則挖掘。在分類方麵，我們詳細比較瞭決策樹（C4.5, CART, C5.0）、支持嚮量機（SVM）及其核函數選擇的技巧、樸素貝葉斯理論的局限性與改進，並引入瞭集成學習的概念（Bagging, Boosting, Stacking）作為提升穩定性的關鍵技術。在聚類方麵，K-Means的局限性、層次聚類、基於密度的DBSCAN以及適用於高維空間的譜聚類（Spectral Clustering）被進行瞭深入的對比分析。 第二部分：麵嚮復雜數據的先進技術 隨著數據結構日益復雜，傳統模型麵臨嚴峻挑戰。本部分著重介紹應對高維稀疏數據、非結構化數據和大規模分布式數據的尖端技術。 1. 深度學習在數據挖掘中的融閤： 這是本書的亮點之一。我們不再僅僅停留在淺層機器學習，而是深入探討瞭人工神經網絡（ANNs）的結構優化。重點覆蓋瞭捲積神經網絡（CNNs）在圖像特徵提取和序列數據分析中的應用，循環神經網絡（RNNs）及其變體（LSTM, GRU）在時間序列預測和自然語言處理（NLP）任務中的強大能力。此外，對自編碼器（Autoencoders）在特徵學習和異常檢測中的應用進行瞭詳細的案例分析。 2. 圖數據挖掘（Graph Mining）： 隨著社交網絡、生物信息學和知識圖譜的興起，圖結構數據的分析變得至關重要。本書講解瞭圖的錶示方法、圖上的中心性度量（PageRank, Betweenness）、社區發現算法（Louvain, Infomap）以及前沿的圖神經網絡（GNNs）原理與實現，特彆關注其在推薦係統中的應用。 3. 時空數據挖掘（Spatio-Temporal Data Mining）： 針對位置信息和時間序列的交叉分析，介紹瞭如何處理時間依賴性和空間自相關性，包括時空模式的識彆和預測模型構建。 第三部分：數據挖掘的工程化與應用落地 理論的價值必須通過工程實現纔能完全釋放。本部分聚焦於如何將成熟的模型部署到實際生産環境，並探討特定行業領域的應用範例。 1. 大規模數據處理框架： 詳細介紹瞭Hadoop生態係統（MapReduce編程模型迴顧）和Spark（RDD到DataFrame/Dataset的演進，Spark MLlib的使用）。重點講解瞭如何在分布式環境中實現高效的模型訓練、參數調優和大規模數據流的實時挖掘。 2. 模型評估、解釋性與魯棒性： 強調瞭模型選擇的科學性。除瞭傳統的準確率、召迴率、F1-Score外，我們還引入瞭ROC/AUC在不平衡數據集中的重要性，以及模型可解釋性（XAI）技術，如SHAP值和LIME方法，以增強模型的透明度和用戶信任度。同時，討論瞭如何進行模型驗證和抵禦對抗性攻擊。 3. 行業應用案例精選： 通過深入的案例研究，展示數據挖掘在不同領域的實際效能： 金融風控： 基於行為數據的信用評分模型與反欺詐係統。 精準營銷： 基於協同過濾和深度學習的推薦係統設計與A/B測試。 智能製造： 基於傳感器數據的設備故障預測性維護（PdM）。 麵嚮讀者 本書內容由淺入深，覆蓋瞭從基礎概念到尖端研究的廣闊範圍，適閤以下讀者群體： 數據科學傢與數據分析師： 查漏補缺，掌握最新的算法和工程實踐。 軟件工程師與架構師： 理解如何將數據挖掘模型集成到大規模係統中。 研究生與博士生： 作為數據挖掘、人工智能領域的專業參考教材。 技術管理者： 瞭解當前數據驅動決策的能力邊界和發展方嚮。 通過對《現代數據挖掘與應用實踐》的學習，讀者將不僅掌握一係列強大的數據分析工具和方法，更將培養起從復雜數據中抽象問題、設計有效解決方案的係統性思維能力，從而在數字化轉型浪潮中占據先機。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言選擇和敘事節奏非常具有特點，它采用瞭一種類似學術論文的嚴謹句式，但又巧妙地穿插瞭一些曆史案例來佐證觀點，使得整體閱讀體驗既不失莊重，又充滿瞭故事性。我特彆喜歡它對“安全法規演變史”的梳理，通過追溯幾個標誌性安全事故對全球標準製定的推動作用，深刻闡釋瞭安全規範是“用生命和教訓換來的”這一殘酷現實。這種曆史縱深感讓人對每一個安全規定都抱有更深的敬意。它提醒我們，每一個看似繁瑣的步驟，背後都凝結著前輩們的血淚與智慧。這本書更像是一部承載著行業記憶的文獻，它在傳授知識的同時，也在潛移默化地塑造著讀者的專業素養和曆史責任感，是值得反復研讀的案頭良書。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的寫作語氣非常老成持重，有一種久經沙場的沉穩感。它不像某些新近齣版的指南那樣追求“快餐式”的知識傳遞，而是用一種近乎哲學思辨的方式探討“安全文化”的形成與維護。其中有一章專門探討瞭組織層麵的“惰性與麻痹”，分析瞭為什麼經驗豐富的資深人員反而可能成為新的風險源。這種對人性的洞察，讓這本書的價值超越瞭單純的技術手冊。作者沒有指責，而是嘗試去理解操作者心理上的弱點，並據此設計齣更具韌性的安全屏障。閱讀過程中，我時常會停下來，對著書中的某個觀點深思良久，因為它觸及的不僅是操作層麵的規範，更是關於責任、信任和職業道德的核心議題。這種深層次的思考激發瞭我對自身職業操守的重新審視，極大地提升瞭我對安全工作的敬畏之心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具匠心，那種深沉的藍色調和抽象的綫條交織在一起，瞬間就能抓住我的眼球。初次翻閱，我立刻被它深入淺齣的文字風格所吸引。作者似乎非常懂得如何與讀者溝通，沒有那種高高在上的學術腔調，反而像一位經驗豐富的導師，耐心地引導我們探索一個看似枯燥卻至關重要的領域。比如，書中對於“風險識彆”這一概念的闡述，不僅僅停留在理論層麵，而是結閤瞭大量真實實驗室案例進行剖析，那些細節描繪得栩栩如生，讓我仿佛身臨其境地感受到瞭潛在的危險。特彆是它對不同類型實驗操作中可能齣現的細微疏漏的捕捉，非常敏銳。我記得有一段描述瞭通風櫥使用不當可能導緻的慢性中毒風險，分析得極其透徹，讓我開始重新審視自己日常操作中的一些習慣。總的來說，這本書的閱讀體驗是極其流暢且富有啓發性的，它成功地將原本晦澀難懂的安全規範，轉化成瞭人人都能理解並願意實踐的指導方針。

評分☆☆☆☆☆

從排版和插圖的角度來看，這本書的設計風格顯得十分“復古”和嚴謹。它沒有使用過多花哨的彩色圖錶，而是大量采用清晰的黑白綫條圖和流程示意圖，這種剋製感反而增強瞭內容的權威性。我個人對它在“應急響應預案”部分的詳盡描述印象深刻。它不僅僅羅列瞭火災、泄漏等常見突發事件的標準SOP（標準操作程序），更重要的是，它深入探討瞭“跨部門協同”和“信息透明化”在危機時刻的關鍵作用。書中提齣的“情景模擬演練手冊”的設計思路非常實用，它建議根據不同級彆的風險情景，預設多條備用通訊鏈路和決策路徑，確保在主係統受損時，信息流不至於中斷。這種前瞻性的思考，遠超齣瞭傳統教材的範疇，更像是一份高危行業通用的危機管理指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度是毋庸置疑的，但最讓我感到驚喜的是它在“管理體係構建”這一塊的實操性。很多安全書籍往往重理論輕落地，讀完後覺得知識很滿，但實際應用起來卻無從下手。然而，這本書提供瞭一套非常清晰、可復製的框架。它詳細拆解瞭建立一個有效安全管理體係的各個環節，從製度的製定、人員的培訓到定期的審計和持續改進，每一個步驟都有明確的執行路徑和評估標準。我特彆欣賞它引入的“基於事件的預防性分析模型”，這套模型強調在事故發生前就主動介入，而不是等到齣瞭問題纔去追責。書中附帶的那些錶格和流程圖，簡直就是我工作中的“救命稻草”，可以直接套用並根據我們實驗室的實際情況進行微調。它真正做到瞭將抽象的管理哲學轉化為可執行的操作手冊，對於想將實驗室安全提升到戰略高度的管理者來說，這本書無疑是一本不可多得的寶典。