地鐵項目運營安全風險預測方法及應用研究.pdf

1、地鐵系統(tǒng)是一個技術復雜、人口密集的交通系統(tǒng),作為城市人口的重要運載體,一旦發(fā)生安全事故,將對個人生命及社會經(jīng)濟造成巨大影響。隨著國內(nèi)地鐵項目建設的相繼完工,地鐵系統(tǒng)陸續(xù)投入使用,運營安全問題已引起研究人員和從業(yè)人員的廣泛關注。為防止事故的發(fā)生,研究地鐵項目運營安全風險顯得尤為重要。識別事故發(fā)生前可能的前兆信息(Precursor)具有提高安全績效的巨大潛力,許多組織已經(jīng)開始研究如何確定事故前兆信息的程序和方法,并且已經(jīng)從中獲益。本文的研

2、究目標就是基于前兆信息的視角,建立針對地鐵項目運營安全風險識別、風險概率測定的預測方法體系,并進行實證分析。
　　 在詳細的文獻綜述的基礎上,首先分析了國內(nèi)外安全風險、地鐵項目運營安全風險的研究現(xiàn)狀和研究方向,并指出目前地鐵項目運營安全風險研究在系統(tǒng)性及方法論方面有很大的不足。進而,運用社會技術系統(tǒng)理論及相關的SoTeRiA模型,分析了地鐵項目運營安全風險的形成機理。
　　 針對現(xiàn)有研究及實踐中提高安全績效的不足,闡述了

3、地鐵項目運營過程中的前兆信息對提高安全績效的重要意義,系統(tǒng)分析了地鐵設備、環(huán)境系統(tǒng)可能存在的前兆信息;同時基于人因分析和分類系統(tǒng)(HFACS)對地鐵項目相關工作人員進行了前兆信息的構建。在已構建的關于設備、環(huán)境及人的前兆信息體系的基礎上,以兩個列車碰撞事故、一個火災事故為例,分解事故的原因,找出相應事故的前兆信息。
　　 接著,運用信號檢測理論及模糊集理論,對地鐵項目運營系統(tǒng)的風險前兆信息進行判別。針對部分可測的前兆信息的識別和

4、監(jiān)控問題,技術上已經(jīng)肯定了實時監(jiān)控子系統(tǒng)實現(xiàn)的可能性,而大量與人相關的前兆信息,目前尚未先進到用技術來進行判別。因此,依靠地鐵項目工作人員來判別前兆信息顯得尤其重要,而如何衡量這樣的判別能力也成為風險管理的關鍵。論文針對地鐵系統(tǒng)中的工作人員,運用信號檢測中的兩個基本指標:辨別力指標與反應傾向性指標來衡量工作人員的對風險前兆的判別能力,并進行了實證分析。實證結(jié)果表明,信號檢測方法很好地區(qū)分出了工作人員對風險前兆的判別能力,對提高地鐵項目運

5、營的安全績效具有重要意義。
　　 再次,利用人工智能方法——案例推理,識別地鐵項目運營安全風險。傳統(tǒng)的風險識別依賴于企業(yè)安全管理人員的經(jīng)驗,這種風險識別的效率和結(jié)果將受到個人風險態(tài)度的影響;論文設計的風險識別系統(tǒng)是從前兆信息出發(fā),分析系統(tǒng)現(xiàn)狀與以往發(fā)生的事故案例的相似性,進而提供相似事故的危險情況,對系統(tǒng)現(xiàn)狀的安全風險進行識別。在系統(tǒng)設計的過程中,案例表示主要根據(jù)事故的內(nèi)容來進行框架的構建,其中,前兆信息是案例表示中的主要內(nèi)容。

6、為了實現(xiàn)案例的相似度計算,論文構建了前兆信息的語義網(wǎng),運用概念相似度的方法計算前兆信息的局部相似度及案例的綜合相似度。為了驗證該方法的可行性,論文計算了列車碰撞案例之間的相似度、列車碰撞與火災案例之間的相似度。從計算結(jié)果來看,兩個列車碰撞案例之間的相似度明顯大于列車碰撞與火災案例之間的相似度,這與事實情況是符合的。因此,運用案例推理的方法來進行安全風險識別是可行而有效的。在實證分析中,以某地鐵項目的運營情況為例,在已構建的地鐵項目運營安

7、全風險識別系統(tǒng)的基礎上作進一步分析。結(jié)果表明,該系統(tǒng)存在乘客從A站臺掉入軌道的風險及乘客在B站臺擁擠受傷的風險。
　　 最后,運用貝葉斯網(wǎng)絡理論,實現(xiàn)地鐵項目運營安全風險的概率測定。為構建安全風險事件的貝葉斯網(wǎng)絡,論文在改進的受損致因模型(MLCM)的基礎上,分析案例的致因過程,并基于多案例的集合方法建立了安全風險的貝葉斯網(wǎng)絡模型。在確定條件概率的過程中,論文運用模糊集理論,依靠專家知識來提供可用的數(shù)據(jù)進行分析。推理算法是貝葉斯

8、網(wǎng)絡的核心,論文針對兩類貝葉斯網(wǎng)絡:離散貝葉斯網(wǎng)絡和混合貝葉斯網(wǎng)絡,分析了多種推理算法,實現(xiàn)安全風險的不確定性分析。在實證分析中,論文以基于Hugin消息傳遞方案的聯(lián)合樹算法為主,運用Hugin軟件計算了某地鐵項目運營中列車起火的風險概率。接著,針對貝葉斯網(wǎng)絡中的基本事件,運用敏感性分析確定出對后果事件發(fā)生概率貢獻較大的基本事件,以便采取有效的措施來減小這些基本事件的發(fā)生概率,從而減小后果事件發(fā)生的概率。敏感性分析結(jié)果顯示,車軸溫度過高