CN113505341A - 基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 - Google Patents
基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113505341A CN113505341A CN202111046466.1A CN202111046466A CN113505341A CN 113505341 A CN113505341 A CN 113505341A CN 202111046466 A CN202111046466 A CN 202111046466A CN 113505341 A CN113505341 A CN 113505341A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- emergency
- score
- determining
- accident
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 88
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 42
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 35
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 19
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 17
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 12
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 7
- 230000002411 adverse Effects 0.000 claims description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 3
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 12
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 7
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 4
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 4
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 3
- 230000003631 expected effect Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000034994 death Effects 0.000 description 1
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明要求保护一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置，涉及地铁风险评估技术领域。该方法包括：对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及风险情景；通过改进的LEC风险评测法，对每个风险情景进行评分，并确定每个风险情景的风险等级；获取每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；基于模糊综合评判方法，根据每项指标对应的评分，确定风险情景的应急能力评估分数；根据每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。采用本发明，可以提高城市地铁系统整体的应急能力。
Description
技术领域
本发明涉及地铁风险评估技术领域，特别是指一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置。
背景技术
近期，由于极端天气频发，因暴雨天气造成了郑州市区多个地铁车站内被雨水倒灌，造成了严重的地铁线路内涝现象。这不仅给地铁运行带来极大影响和经济损失，还严重威胁着广大乘客及相关从业人员的生命安全。据不完全统计，郑州市地铁洪涝灾害事件已造成12人死亡，多人受伤。面对飞速发展的城市地铁及其带来的客流量激增现实情况，如何应对愈加频发的气象灾害，最大限度地保护人民群众和国家财产安全，是摆在各个城市地铁运营方、政府职能部门、企业及科研工作者面前的紧迫课题。此外，城市地铁还面临着火灾爆炸及其他各类运营风险，主要包括人员践踏、设备失效、车辆故障、列车相撞风险等。而对于相关企业及科研人员来说，应该深入研究提升城市地铁系统在应对不同场景下的安全风险和应急能力的方法和方案。鉴于此，有必要对城市地铁系统开展基于不同情景构建下的安全风险及应急能力进行评估。
发明内容
为了解决现有技术中没有对地铁安全风险及应急能力进行评估的方法的问题，本发明实施例提供了一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法，该方法由电子设备实现，该方法包括：
对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景；
通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级；
获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；
基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数；
根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
可选地，所述结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，包括：
获取地铁事故案例历史数据中各项地铁事故的发生地点，确定每个发生地点的事故概率；
获取预先设定的概率阈值，将每个发生地点的事故概率与所述概率阈值进行比较，将事故概率大于或等于所述概率阈值的发生地点分别确定为风险区域，将事故概率小于所述概率阈值的发生地点记入其他风险区域。
可选地，所述多个风险区域包括车站、列车、运营线路上或车辆段内、隧道、站台以及其他风险区域。
可选地，所述改进的LEC风险评测法的算法公式如下式：
D=L×E×C
其中，D为风险值，D值越大，说明危险性越大、风险越大；L是指事故发生的可能性；E是指风险区域人数的多少；C是指事故后果的严重程度；
所述通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，包括：
根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故发生可能性数据，确定每个风险区域的每个风险情景的L分数；所述事故发生可能性数据包括事故发生可能性数据包括危害发生的反应时长、发生的概率、现场保护措施的全面性；
根据每个风险区域，确定每个风险情景的E分数；
根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故后果严重程度数据，确定每个风险区域的每个风险情景的C分数；所述事故后果严重程度数据包括伤亡人数、财产损失数据以及不良影响程度。
可选地，所述根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级，包括：
将所述每个风险区域的每个风险情景的评分与第一风险阈值、第二风险阈值以及第三风险阈值分别进行比较；
如果评分大于或等于所述第一风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为一级重大风险；
如果评分大于所述第二风险阈值、且小于所述第三风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为二级较大风险；
如果评分大于所述第三风险阈值、且小于或等于所述第二风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为三级一般风险；
如果评分小于或等于所述第三风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为四级低风险。
可选地，所述应急能力评估指标包括应急准备A、应急响应与处置B、应急恢复情况F三个一级指标；
所述应急准备A包括应急人员准备情况A1、应急装备情况A2、应急预案完备情况A3以及应急培训与演练情况A4四个二级指标；
所述应急响应与处置B包括应急响应时间B1、从响应到开展救援的时间B2、事故救援时间B3、事故救援效果B4四个二级指标；
所述应急恢复情况F包括事故处置完后到恢复正常的时间F1、恢复情况F2、信息发布情况F3三个二级指标。
可选地，所述获取每项指标对应的评分，包括：
根据应急人员的数量和专业程度确定A1评分RA1；
根据应急装备完整程度确定A2评分RA2；
根据应急预案完整程度以及有效程度确定A3评分RA3；
所述应急培训与演练情况A4根据应急培训与演练次数以及达到的效果确定A4评分RA4；
根据应急响应时间确定B1评分RB1；
根据从响应到开展救援的时间确定B2评分RB2；
根据事故救援时间确定B3评分RB3；
根据降低人员伤亡和财产损失的程度确定B4评分RB4；
根据事故处置完后到恢复正常的时间确定F1评分RF1；
根据救援后能完全恢复灾前情况确定F2评分RF2；
根据信息发布的及时性以及不良影响消除程度确定F3评分RF3。
可选地，所述基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，包括：
获取应急准备A对应的一级A权重WA、应急响应与处置B对应的一级B权重WB、应急恢复情况F对应的一级F权重WF，其中，一级A权重WA、一级B权重WB以及一级F权重WF的和值等于1；
获取应急人员准备情况A1对应的二级A1权重WA1、应急装备情况A2对应的二级A2权重WA2、应急预案完备情况A3对应的二级A3权重WA3以及应急培训与演练情况A4对应的二级A4权重WA4；
获取应急响应时间B1对应的二级B1权重WB1、从响应到开展救援的时间B2对应的二级B2权重WB2、事故救援时间B3对应的二级B3权重WB3、事故救援效果B4对应的二级B4权重WB4；
获取事故处置完后到恢复正常的时间F1对应的二级F1权重WF1、恢复情况F2对应的二级F2权重WF2、信息发布情况F3对应的二级F3权重WF3;
根据下述公式计算各项二级指标的评分与对应的权重的二级乘积：
RA= [WA1, WA2, WA3, WA4]×[RA1, RA2, RA3, RA4]T= WA1×RA1 + WA2×RA2 + WA3×RA3 + WA4×RA4；
RB= [WB1, WB2, WB3, WB4]×[RB1, RB2, RB3, RB4]T= WB1×RB1 + WB2×RB2 + WB3×RB3 + WB4×RB4；
RF= [WF1, WF2, WF3]×[RF1, RF2, RF3]T= WF1×RF1 + WF2×RF2 + WF3×RF3；
其中，RA为应急准备指标评分，RB为应急响应与处置指标评分，RF为应急恢复情况指标评分；
根据下述公式计算每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数：
B=W×R=WA×RA+WB×RB+WF×RF。
可选地，所述根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，包括：
将所述每个风险区域的每个风险情急的应急能力评估分数与第一应急能力阈值、第二应急能力阈值、第三应急能力阈值、第四应急能力阈值以及第五应急能力阈值相比较；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第一应急能力阈值、且大于所述第二应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为一级优秀应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第二应急能力阈值、且大于所述第三应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为二级良好应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第三应急能力阈值、且大于所述第四应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为三级中等应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第四应急能力阈值、且大于或等于所述第五应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为四级差等应急能力。
另一方面，提供了一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估装置，该装置应用于基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法，该装置包括：
划分模块，用于对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景；
第一确定模块，用于通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级；
获取模块，用于获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；
第二确定模块，用于基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数；
评估模块，用于根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过对大量历史地铁突发事件的诱因数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分。从三个维度出发，运用改进的LEC法，即L（事故发生的可能性）、E（风险区域人数的多少）和C（一旦发生事故可能造成的后果），对城市地铁系统中的风险点进行安全风险评估。结合城市地铁系统中不同情景构建下的安全风险评估结果，从安全事故的全生命周期，即事故前的准备、事故发生时的响应与处置、事故后的恢复的角度出发，明确不同情景下的应急任务，进而提出并构建城市地铁系统的应急能力评估指标体系。通过不同情景下的应急任务，将城市地铁系统在执行应急任务时的现实能力与设定的期望目标能力进行对比，采用模糊综合评判的方法构建应急能力评估模型，通过模型可以对其应急能力进行评估，进而提高城市地铁系统整体的应急能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估装置框图；
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例提供了一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法，该方法可以由电子设备实现，该电子设备可以是终端或服务器。如图1所示的基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法流程图，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
S1、对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景。
一种可行的实施方式中，为了对地铁安全风险进行评估，可以获取地铁事故案例历史数据进行聚类分析，现有技术中，当地铁发生事故时，地铁事故案例的相关数据会进行详细记录并存储在数据服务器中，因此，采用本发明进行地铁安全风险评估时，可以直接从数据服务器中调取地铁事故案例历史数据。
可选地，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域可以包括以下步骤S11-S12：
S11、获取地铁事故案例历史数据中各项地铁事故的发生地点，确定每个发生地点的事故概率。
S12、获取预先设定的概率阈值，将每个发生地点的事故概率与概率阈值进行比较，将事故概率大于或等于概率阈值的发生地点分别确定为风险区域，将事故概率小于概率阈值的发生地点记入其他风险区域。
根据具体实验证明，可选的一种地区划分方式是，将多个风险区域划分为车站、列车、运营线路上或车辆段内、隧道、站台以及其他风险区域六个风险区域。
划分出风险区域后，可以从地铁事故案例历史数据中提取每个风险区域的风险和事故类型情况描述数据，并进行编号，以某城市的地铁事故案例历史数据为例，提取出的每个风险区域的风险和事故类型情况描述数据如表1所示。
表1
S2、通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级。
一种可行的实施方式中，通过获取的地铁事故案例历史数据，根据改进的LEC风险评测法对每个风险区域的每个风险情景进行评分。
改进的LEC风险评测法的算法公式可以如下式：
D=L×E×C
其中，D为风险值，D值越大，说明危险性越大、风险越大；L是指事故发生的可能性；E是指风险区域人数的多少；C是指事故后果的严重程度。
基于上述公式，通过改进的LEC风险评测法对每个风险区域的每个风险情景进行评分，具体可以包括以下步骤S21-S23：
S21、根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故发生可能性数据，确定每个风险区域的每个风险情景的L分数；事故发生可能性数据包括事故发生可能性数据包括危害发生的反应时长、发生的概率、现场保护措施的全面性。
一种可行的确定L分数的方式可以如下：
（1）在现场没有采取防范、监测、保护、控制措施，或危害的发生不能被发现，或在正常情况下经常发生此类事件时为5分；
（2）危害的发生不容易被发现，或在现场有控制措施，但未有效执行或控制措施不当，或危害发生或预期情况下发生时为4分；
（3）现场没有保护措施，或未严格按操作程序执行，或危害的发生容易被发现，或过去曾经发生类似事件时为3分；
（4）危害一旦发生能及时发现，并定期进行监测，或现场有防范控制措施，并能有效执行，或过去偶尔发生事件时为2分；
（5）有充分、有效的防范、控制、监测、保护措施，或员工安全卫生意识相当高，严格执行操作规程，或极不可能发生事件时为1分。
S22、根据每个风险区域，确定每个风险情景的E分数。
一种可行的确定E分数的方式可以如下：
（1）在车站整个较大范围内存在的风险时为5分；
（2）在列车等密集型区域且人流量较大的区域存在的风险时为4分；
（3）在站台等人群较密集区存在的风险时为3分；
（4）在隧道、运营线路上或车辆段内等线路上存在的风险时为2分；
（5）在其他位置区域存在的风险时为1分。
S23、根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故后果严重程度数据，确定每个风险区域的每个风险情景的C分数；事故后果严重程度数据包括伤亡人数、财产损失数据以及不良影响程度。
一种可行的确定C分数的方式可以如下：
（1）违反法律、法规和标准，或造成10人以上死亡，50人以上重伤，或导致财产损失超过1000万元，或对全国造成极不能接受的影响、政治影响时为5分；
（2）潜在违反法规和标准，或造成3人以上，10人以上重伤，或导致财产损失超过500万元，或对整个地铁行业造成不希望出现的影响时为4分；
（3）不符合城市或行业的安全方针、制度、规定等，或造成1人以上死亡，3人以上重伤，或导致财产损失超过100万元，或对本城市造成不良影响时为3分；
（4）不符合地铁自身的安全操作程序、规定，或造成1人以上重伤，或导致财产损失超过10万元，或对自身地铁及周边范围造成影响时为2分；
（5）造成1人以上轻伤，或财产损失低于10万元时为1分。
需要说明的是，根据地铁规模、运营时长、节假日、早晚高峰等因素的影响，L、E和C和取值可以进行相应的变动，进行安全评价时要根据现场情况进行评价。
可选地，根据每个风险区域的每个风险情景的评分确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级，可以具体包括下述步骤S24-S25：
S24、将每个风险区域的每个风险情景的评分与第一风险阈值、第二风险阈值以及第三风险阈值分别进行比较。
S25、如果评分大于或等于第一风险阈值，则将评分对应的风险情景确定为一级重大风险；如果评分大于第二风险阈值、且小于第三风险阈值，则将评分对应的风险情景确定为二级较大风险；如果评分大于第三风险阈值、且小于或等于第二风险阈值，则将评分对应的风险情景确定为三级一般风险；如果评分小于或等于第三风险阈值，则将评分对应的风险情景确定为四级低风险。
一种可行的实施方式中，可以将第一风险阈值设定为50、第二风险阈值设定为30、第三风险阈值设定为16，而且，一级重大风险、二级较大风险、三级一般风险以及四级低风险仅为一种可选的风险等级描述方式，除此之外，一级重大风险还可以称为重大风险、一级风险或红色风险，二级较大风险还可以称为较大风险、二级风险或橙色风险，三级一般风险还可以称为一般风险、三级风险或黄色风险，四级低风险还可以称为低风险、四级风险或蓝色风险。
这样，根据评分确定风险等级的具体步骤可以如下：
（1）当评分D≥50时，将对应的风险情景确定为重大/一级/红色风险；
（2）当30＜D＜50时，将对应的风险情景确定为较大/二级/橙色风险；
（3）当16＜D≤30时，将对应的风险情景确定为一般/三级/黄色风险；
（4）当D≤16时，将对应的风险情景确定为低/四级/蓝色风险。
本发明通过实际的历史数据进行风险等级测评时，确定出重大/一级/红色风险共7个、较大/二级/橙色风险共12个、一般/三级/黄色风险共10个、低/四级/蓝色风险共7个，具体情况如表2所示。针对不同等级风险，应按照单位风险隐患管理办法中相应等级的管控要求进行风险管理工作。
S3、获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分。
一种可行的实施方式中，可以设定应急能力评估指标包括应急准备A、应急响应与处置B、应急恢复情况F三个一级指标。
S31、应急准备A包括应急人员准备情况A1、应急装备情况A2、应急预案完备情况A3以及应急培训与演练情况A4四个二级指标。
这种情况下，获取应急准备A指标对应的四个二级指标的评分的方法可以包括：
（1）根据应急人员的数量和专业程度确定A1评分RA1。
一种可行的评分RA1划分方式可以如下：
① 应急人员为要求数量和等级的专业人员，且人员具备专业能力和专业素养时为4分；
② 应急人员为种专业人员数量或等级不足，或人员专业能力和专业素养不足时为3分；
③ 应急人员为兼职或多职的非专业人员，且人员不具备专业能力和专业素养时为2分；
④ 无应急人员时为1分。
（2）根据应急装备完整程度确定A2评分RA2。
一种可行的评分RA2划分方式可以如下：
① 应急装备完整，各区域内装备放置合理，装备状态完好时为4分；
②应急装备完整，部分区域应急装备缺失，或部分装备（如灭火器、救援绳）过期或失效时为3分；
③ 部分应急装备缺失，多处区域应急装备缺失，或较多装备（如灭火器、救援绳）过期或失效时为2分
④ 缺少应急装备时为1分。
（3）根据应急预案完整程度以及有效程度确定A3评分RA3。
一种可行的评分RA3划分方式可以如下：
① 应急预案包括综合预案、专项预案和应急处置方案健全，完整有效时为4分；
②应急预案包括综合预案、专项预案和应急处置方案健全，但内容缺失或有效性不足时为3分；
③ 部分应急预案包括综合预案、专项预案和应急处置方案缺失或不健全时为2分；
④缺少应急预案时为1分。
（4）应急培训与演练情况A4根据应急培训与演练次数以及达到的效果确定A4评分RA4。
一种可行的评分RA4划分方式可以如下：
① 应急培训与演练次数符合要求，能达到预期效果时为4分；
② 应急培训与演练次数符合要求，能基本达到预期效果时为3分；
③ 应急培训与演练次数缺少，能基本达到预期效果时为2分；
④ 未开展应急培训与演练时为1分。
S32、应急响应与处置B包括应急响应时间B1、从响应到开展救援的时间B2、事故救援时间B3、事故救援效果B4四个二级指标。
这种情况下，获取应急响应与处置B指标对应的四个二级指标的评分的方法可以包括：
（1）根据应急响应时间确定B1评分RB1。
一种可行的评分RB1划分方式可以如下：
① 应急响应时间B1≤3min时为4分；
② 应急响应时间3min＜B1≤5min时为3分；
③ 应急响应时间5min＜B1≤10min时为2分；
④ 应急响应时间B1＞10min时为1分。
（2）根据从响应到开展救援的时间确定B2评分RB2。
一种可行的评分RB2划分方式可以如下：
① 从响应到开展救援的时间B2≤5min时为4分；
② 从响应到开展救援的时间5min＜B2≤15min时为3分；
③ 从响应到开展救援的时间15min＜B2≤30min时为2分；
④ 从响应到开展救援的时间B2＞30min时为1分。
（3）根据事故救援时间确定B3评分RB3。
一种可行的评分RB3划分方式可以如下：
① 事故救援时间B3≤24h时为4分；
② 事故救援时间24h＜B2≤48h时为3分；
③ 事故救援时间48h＜B2≤72h时为2分；
④ 事故救援时间B3＞72h时为1分。
（4）根据降低人员伤亡和财产损失的程度确定B4评分RB4。
一种可行的评分RB4划分方式可以如下：
① 能对事故立即做出妥善的应对措施，消除人员伤亡和财产损失时为4分；
② 能对事故立即做出妥善的应对措施，降低人员伤亡和财产损失时为3分；
③ 能对事故在一定时间内做出妥善的应对措施，降低人员伤亡和财产损失时为2分；
④ 在事故发生一定时间后不能做出妥善的应对措施时为1分。
S33、应急恢复情况F包括事故处置完后到恢复正常的时间F1、恢复情况F2、信息发布情况F3三个二级指标。
这种情况下，获取应急恢复情况F指标对应的三个二级指标的评分的方法可以包括：
（1）根据事故处置完后到恢复正常的时间确定F1评分RF1。
一种可行的评分RF1划分方式可以如下：
① 事故处置完后到恢复正常的时间C1≤24h时为4分；
② 事故处置完后到恢复正常的时间24h＜C1≤7days时为3分；
③ 事故处置完后到恢复正常的时间7days＜C1≤30days时为2分；
④ 事故处置完后到恢复正常的时间C1＞30days时为1分。
（2）根据救援后能完全恢复灾前情况确定F2评分RF2。
一种可行的评分RF2划分方式可以如下：
① 救援后能完全恢复灾前情况时为4分；
② 救援后能基本恢复灾前情况时为3分；
③ 救援后部分恢复灾前情况，但需要较长时间时为2分；
④ 救援后无法恢复灾前情况，需要重建时为1分。
需要说明的是，应急恢复情况F中事故处置完后到恢复正常的时间F1和恢复情况F2可以根据事故等级进行合理的评价。
（3）根据信息发布的及时性以及不良影响消除程度确定F3评分RF3。
一种可行的评分RF3划分方式可以如下：
① 信息发布及时、准确，能消除舆论影响时为4分；
② 信息发布及时、准确，但未能消除舆论影响或未完全消除影响时为3分；
③ 信息发布不及时或有误，未能消除舆论影响或未完全消除影响时为2分；
④ 未进行信息发布，且为消除舆论影响时为1分。
S4、基于模糊综合评判方法，根据每项指标对应的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数。
一种可行的实施方式中，基于模糊综合评判方法，根据每项指标对应的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，具体可以包括以下步骤S41-S46：
S41、获取应急准备A对应的一级A权重WA、应急响应与处置B对应的一级B权重WB、应急恢复情况F对应的一级F权重WF，其中，一级A权重WA、一级B权重WB以及一级F权重WF的和值等于1。
S42、获取应急人员准备情况A1对应的二级A1权重WA1、应急装备情况A2对应的二级A2权重WA2、应急预案完备情况A3对应的二级A3权重WA3以及应急培训与演练情况A4对应的二级A4权重WA4。
S43、获取应急响应时间B1对应的二级B1权重WB1、从响应到开展救援的时间B2对应的二级B2权重WB2、事故救援时间B3对应的二级B3权重WB3、事故救援效果B4对应的二级B4权重WB4。
S44、获取事故处置完后到恢复正常的时间F1对应的二级F1权重WF1、恢复情况F2对应的二级F2权重WF2、信息发布情况F3对应的二级F3权重WF3。
举例来说，可以按照下述表3设置各项指标对应的权重。
S45、根据下述公式计算各项二级指标的评分与对应的权重的二级乘积：
RA= [WA1, WA2, WA3, WA4]×[RA1, RA2, RA3, RA4]T= WA1×RA1 + WA2×RA2 + WA3×RA3 + WA4×RA4；
RB= [WB1, WB2, WB3, WB4]×[RB1, RB2, RB3, RB4]T= WB1×RB1 + WB2×RB2 + WB3×RB3 + WB4×RB4；
RF= [WF1, WF2, WF3]×[RF1, RF2, RF3]T= WF1×RF1 + WF2×RF2 + WF3×RF3；
其中，RA为应急准备指标评分，RB为应急响应与处置指标评分，RF为应急恢复情况指标评分。
S46、根据下述公式计算每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数：
B=W×R=WA×RA+WB×RB+WF×RF。
S5、根据每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
一种可行的实施方式中，根据每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，可以具体包括以下步骤S51-S55：
S51、将每个风险区域的每个风险情急的应急能力评估分数与第一应急能力阈值、第二应急能力阈值、第三应急能力阈值、第四应急能力阈值以及第五应急能力阈值相比较。
S52、如果应急能力评估分数小于或等于第一应急能力阈值、且大于第二应急能力阈值，则将应急能力评估分数对应的风险情景确定为一级优秀应急能力。
S53、如果应急能力评估分数小于或等于第二应急能力阈值、且大于第三应急能力阈值，则将应急能力评估分数对应的风险情景确定为二级良好应急能力。
S54、如果应急能力评估分数小于或等于第三应急能力阈值、且大于第四应急能力阈值，则将应急能力评估分数对应的风险情景确定为三级中等应急能力。
S55、如果应急能力评估分数小于或等于第四应急能力阈值、且大于或等于第五应急能力阈值，则将应急能力评估分数对应的风险情景确定为四级差等应急能力。
一种可行的应急能力等级划分方式可以是：
当应急能力评估值属于（3,4]时，确定应急能力等级为一级优秀应急能力；
当应急能力评估值属于（2,3]时，确定应急能力为二级良好应急能力；
当应急能力评估值属于（1,2]时，确定应急能力为三级中等应急能力；
当应急能力评估值属于[0,1]时，确定应急能力为四级差等应急能力。
需要说明的是，应急能力评估完成后，可以根据专家意见进行整改与调整，使地铁站的应急能力有所提高。
本发明实施例中，通过对大量历史地铁突发事件的诱因数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分。从三个维度出发，运用改进的LEC法，即L（事故发生的可能性）、E（风险区域人数的多少）和C（一旦发生事故可能造成的后果），对城市地铁系统中的风险点进行安全风险评估。结合城市地铁系统中不同情景构建下的安全风险评估结果，从安全事故的全生命周期，即事故前的准备、事故发生时的响应与处置、事故后的恢复的角度出发，明确不同情景下的应急任务，进而提出并构建城市地铁系统的应急能力评估指标体系。通过不同情景下的应急任务，将城市地铁系统在执行应急任务时的现实能力与设定的期望目标能力进行对比，采用模糊综合评判的方法构建应急能力评估模型，通过模型可以对其应急能力进行评估，进而提高城市地铁系统整体的应急能力。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估装置框图。参照图2，该装置包括：
划分模块210，用于对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景；
第一确定模块220，用于通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级；
获取模块230，用于获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；
第二确定模块240，用于基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数；
评估模块250，用于根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
本发明实施例中，通过对大量历史地铁突发事件的诱因数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分。从三个维度出发，运用改进的LEC法，即L（事故发生的可能性）、E（风险区域人数的多少）和C（一旦发生事故可能造成的后果），对城市地铁系统中的风险点进行安全风险评估。结合城市地铁系统中不同情景构建下的安全风险评估结果，从安全事故的全生命周期，即事故前的准备、事故发生时的响应与处置、事故后的恢复的角度出发，明确不同情景下的应急任务，进而提出并构建城市地铁系统的应急能力评估指标体系。通过不同情景下的应急任务，将城市地铁系统在执行应急任务时的现实能力与设定的期望目标能力进行对比，采用模糊综合评判的方法构建应急能力评估模型，通过模型可以对其应急能力进行评估，进而提高城市地铁系统整体的应急能力。
图3是本发明实施例提供的一种电子设备300的结构示意图，该电子设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（centralprocessing units，CPU）301和一个或一个以上的存储器302，其中，处理器301用于对地铁事故案例历史数据进行聚类分析、划分风险区域并提取每个风险区域的风险情景对应的事故描述数据、进行各项指标的评分以及划分风险等级以及应急能力等级；所述存储器302中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器301加载并执行以实现上述基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法的步骤。而且，存储器302在执行基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法时，用于存储过程中产生的各项数据。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法，其特征在于，所述方法包括：
对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景；
通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级；
获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；
基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数；
根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，包括：
获取地铁事故案例历史数据中各项地铁事故的发生地点，确定每个地点的事故概率；
获取预先设定的概率阈值，将每个发生地点的事故概率与所述概率阈值进行比较，将事故概率大于或等于所述概率阈值的发生地点分别确定为风险区域，将事故概率小于所述概率阈值的发生地点记入其他风险区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个风险区域包括车站、列车、运营线路上或车辆段内、隧道、站台以及其他风险区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的LEC风险评测法的算法公式如下式：
其中，D为风险值，D值越大，说明危险性越大、风险越大；L是指事故发生的可能性；E是指风险区域人数的多少；C是指事故后果的严重程度；
所述通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，包括：
根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故发生可能性数据，确定每个风险区域的每个风险情景的L分数；所述事故发生可能性数据包括事故发生可能性数据包括危害发生的反应时长、发生的概率、现场保护措施的全面性；
根据每个风险区域，确定每个风险情景的E分数；
根据每个风险区域的每个风险情景发生事故时的事故后果严重程度数据，确定每个风险区域的每个风险情景的C分数；所述事故后果严重程度数据包括伤亡人数、财产损失数据以及不良影响程度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级，包括：
将所述每个风险区域的每个风险情景的评分与第一风险阈值、第二风险阈值以及第三风险阈值分别进行比较；
如果评分大于或等于所述第一风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为一级重大风险；
如果评分大于所述第二风险阈值、且小于所述第三风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为二级较大风险；
如果评分大于所述第三风险阈值、且小于或等于所述第二风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为三级一般风险；
如果评分小于或等于所述第三风险阈值，则将所述评分对应的风险情景确定为四级低风险。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应急能力评估指标包括应急准备A、应急响应与处置B、应急恢复情况F三个一级指标；
所述应急准备A包括应急人员准备情况A1、应急装备情况A2、应急预案完备情况A3以及应急培训与演练情况A4四个二级指标；
所述应急响应与处置B包括应急响应时间B1、从响应到开展救援的时间B2、事故救援时间B3、事故救援效果B4四个二级指标；
所述应急恢复情况F包括事故处置完后到恢复正常的时间F1、恢复情况F2、信息发布情况F3三个二级指标。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取每项指标对应的评分，包括：
根据应急人员的数量和专业程度确定A1评分RA1；
根据应急装备完整程度确定A2评分RA2；
根据应急预案完整程度以及有效程度确定A3评分RA3；
所述应急培训与演练情况A4根据应急培训与演练次数以及达到的效果确定A4评分RA4；
根据应急响应时间确定B1评分RB1；
根据从响应到开展救援的时间确定B2评分RB2；
根据事故救援时间确定B3评分RB3；
根据降低人员伤亡和财产损失的程度确定B4评分RB4；
根据事故处置完后到恢复正常的时间确定F1评分RF1；
根据救援后能完全恢复灾前情况确定F2评分RF2；
根据信息发布的及时性以及不良影响消除程度确定F3评分RF3。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，包括：
获取应急准备A对应的一级A权重WA、应急响应与处置B对应的一级B权重WB、应急恢复情况F对应的一级F权重WF，其中，一级A权重WA、一级B权重WB以及一级F权重WF的和值等于1；
获取应急人员准备情况A1对应的二级A1权重WA1、应急装备情况A2对应的二级A2权重WA2、应急预案完备情况A3对应的二级A3权重WA3以及应急培训与演练情况A4对应的二级A4权重WA4；
获取应急响应时间B1对应的二级B1权重WB1、从响应到开展救援的时间B2对应的二级B2权重WB2、事故救援时间B3对应的二级B3权重WB3、事故救援效果B4对应的二级B4权重WB4；
获取事故处置完后到恢复正常的时间F1对应的二级F1权重WF1、恢复情况F2对应的二级F2权重WF2、信息发布情况F3对应的二级F3权重WF3;
根据下述公式计算各项二级指标的评分与对应的权重的二级乘积：
RA= [WA1, WA2, WA3, WA4]×[RA1, RA2, RA3, RA4]T= WA1×RA1 + WA2×RA2 + WA3×RA3 + WA4×RA4；
RB= [WB1, WB2, WB3, WB4]×[RB1, RB2, RB3, RB4]T= WB1×RB1 + WB2×RB2 + WB3×RB3 + WB4×RB4；
RF= [WF1, WF2, WF3]×[RF1, RF2, RF3]T= WF1×RF1 + WF2×RF2 + WF3×RF3；
其中，RA为应急准备指标评分，RB为应急响应与处置指标评分，RF为应急恢复情况指标评分；
根据下述公式计算每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数：
B=W×R=WA×RA+WB×RB+WF×RF。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，包括：
将所述每个风险区域的每个风险情急的应急能力评估分数与第一应急能力阈值、第二应急能力阈值、第三应急能力阈值、第四应急能力阈值以及第五应急能力阈值相比较；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第一应急能力阈值、且大于所述第二应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为一级优秀应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第二应急能力阈值、且大于所述第三应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为二级良好应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第三应急能力阈值、且大于所述第四应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为三级中等应急能力；
如果应急能力评估分数小于或等于所述第四应急能力阈值、且大于或等于所述第五应急能力阈值，则将所述应急能力评估分数对应的风险情景确定为四级差等应急能力。
10.一种基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：
划分模块，用于对地铁事故案例历史数据进行聚类分析，结合情景构建理论将地铁事故按照不同地点进行划分，得到多个风险区域，以及每个风险区域对应的风险情景；
第一确定模块，用于通过改进的LEC风险评测法，对每个风险区域的每个风险情景进行评分，根据所述每个风险区域的每个风险情景的评分，确定每个风险区域的每个风险情景的风险等级；
获取模块，用于获取每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估指标，获取每项指标对应的评分；
第二确定模块，用于基于模糊综合评判方法，根据所述每项指标对应的评分，确定所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数；
评估模块，用于根据所述每个风险区域的每个风险情景的应急能力评估分数，确定每个风险区域的每个风险情景的应急能力等级，以完成地铁风险应急能力评估。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111046466.1A CN113505341A (zh) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111046466.1A CN113505341A (zh) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113505341A true CN113505341A (zh) | 2021-10-15 |
Family
ID=78016427
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111046466.1A Pending CN113505341A (zh) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113505341A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114399234A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-04-26 | 北京交通大学 | 地铁站的区域集中管理方法和系统 |
| CN116258286A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-13 | 山东双百电子有限公司 | 一种具有区域协调优化功能的系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180122363A1 (en) * | 2016-10-31 | 2018-05-03 | International Business Machines Corporation | System, method and computer program product for assessing the capabilities of a conversation agent via black box testing |
| CN108960677A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-07 | 东南大学 | 一种地铁车站运营安全的评价方法 |
| CN109242246A (zh) * | 2018-08-01 | 2019-01-18 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 情景构建方法、应急演练方法及情景构建系统 |
| CN109359844A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-19 | 南京地铁集团有限公司 | 一种多层次地铁运营安全风险测量方法 |
| CN113077170A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-06 | 华南理工大学 | 一种基于情景构建的应急能力定量评估方法 |
-
2021
- 2021-09-08 CN CN202111046466.1A patent/CN113505341A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180122363A1 (en) * | 2016-10-31 | 2018-05-03 | International Business Machines Corporation | System, method and computer program product for assessing the capabilities of a conversation agent via black box testing |
| CN108960677A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-07 | 东南大学 | 一种地铁车站运营安全的评价方法 |
| CN109242246A (zh) * | 2018-08-01 | 2019-01-18 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 情景构建方法、应急演练方法及情景构建系统 |
| CN109359844A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-19 | 南京地铁集团有限公司 | 一种多层次地铁运营安全风险测量方法 |
| CN113077170A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-06 | 华南理工大学 | 一种基于情景构建的应急能力定量评估方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114399234A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-04-26 | 北京交通大学 | 地铁站的区域集中管理方法和系统 |
| CN116258286A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-13 | 山东双百电子有限公司 | 一种具有区域协调优化功能的系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113505341A (zh) | 基于情景构建的地铁安全风险及应急能力评估方法及装置 | |
| CN111144727B (zh) | 一种城市轨道交通进站客流韧性评估系统及方法 | |
| CN113139322B (zh) | 一种核电厂火灾响应及演练能力评价系统及方法 | |
| An et al. | Railway risk assessment-the fuzzy reasoning approach and fuzzy analytic hierarchy process approaches: a case study of shunting at waterloo depot | |
| CN114282839A (zh) | 一种山地高速公路施工安全风险管理系统 | |
| Behera et al. | Regulatory interventions and industrial accidents: A case from India for ‘Vision Zero’goals | |
| CN113554319A (zh) | 一种安全风险综合评定系统及方法 | |
| CN114926028A (zh) | 一种隧道火灾风险评估方法 | |
| Wang et al. | An urban rail transit hazard evaluation methodology based on grey system theory | |
| CN114971367A (zh) | 全自动运行系统安全需求识别方法、系统及终端 | |
| Fang et al. | Risk analysis of Chongqing urban rail transit network | |
| CN108335013A (zh) | 一种铁路系统事故双重预防的方法及装置 | |
| CN114580946A (zh) | 受限空间作业风险的动态分级方法、装置和设备 | |
| CN113935571A (zh) | 一种加油站安全风险评估分级方法及系统 | |
| CN117997508A (zh) | 一种基于区块链的轨道交通气体灭火物联网系统及方法 | |
| CN117274010A (zh) | 一种用于矿井灾害应急救援的情景应对方法及系统 | |
| CN116308941A (zh) | 城市安全风险综合监测平台及其告警处置方法、巡检流程 | |
| CN112990599B (zh) | 一种基于突发火灾事件相似度计算的城市应急消防优化方法 | |
| KR102651113B1 (ko) | 공간정보 융합기술을 활용한 노후 건축지구 화재위험지수 평가장치, 방법 및 그 방법을 기록한 기록매체 | |
| CN118365145B (zh) | 用于桥梁施工的安全警示系统 | |
| CN114358539B (zh) | 一种基于风险的铁路运营安全判识方法 | |
| Jiao et al. | Research on the urban rail transit disaster chain: Critical nodes, edge vulnerability and breaking strategy | |
| CN114358539A (zh) | 一种基于风险的铁路运营安全判识方法 | |
| CN117993685B (zh) | 基于消防应急演练方案的智能优化方法及系统 | |
| Pekár et al. | Accident analysis, related to the train movement in a track section in ŽSR conditions |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211015 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |