CN114565210A - 一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法及系统 - Google Patents

一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法及系统 Download PDF

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CN114565210A CN202111627948.6A CN202111627948A CN114565210A CN 114565210 A CN114565210 A CN 114565210A CN 202111627948 A CN202111627948 A CN 202111627948A CN 114565210 A CN114565210 A CN 114565210A
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Abstract

本发明公开了一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，包括以下步骤：(1)城市轨道交通运营数据采集；(2)构建城市轨道交通运营风险故障树模型；(3)将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估各级灾害事件风险值；(4)根据不同的风险值，判断预警等级，启动相应的应急措施；(5)根据监测数据，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判。本发明解决目前城市轨道交通灾害和风险的识别与预判过于依赖人力，风险规避能力差，风险处置效率低的问题。

Description

一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法及系统
技术领域
本发明涉及城轨智能控制领域，尤其涉及一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法及系统。
背景技术
城市轨道交通是城市公共交通的主干线，客流运送的大动脉，是城市的生命线，城市轨道交通的安全运行已成为社会关注的焦点和热点。然而，城市轨道交通是在时间、空间上分布广泛的动态系统，其人员、设备、环境、管理等安全影响因素错综复杂，涉及面广，由此带来的运营安全问题不容小觑。
城市轨道交通大部分灾害和风险的识别一定程度上依赖于地铁工作人员巡检工作与主观判断，灾害的处置过程需要大量人员参与，从而导致风险规避能力差，风险发现不及时，风险处置效率低。如何通过科学有效的方法对城市轨道交通进行运营安全风险评估，从而及时地采取相应的防御措施以排除安全隐患，是现阶段城市轨道交通亟需解决的关键问题。在地铁运营安全评估相关的研究中，多是寻找导致地铁运营故障的原因并提出对策，大多停留在定性分析阶段，未对影响因素进行定量分析，并且较少涉及对风险值的量化分析，得到的评价结果亦不是理想状态。
发明内容
发明目的：为了解决目前城市轨道交通灾害和风险的识别与预判过于依赖人力，风险规避能力差，风险处置效率低的问题，本发明提出一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法及系统，建立基于故障树分析法的轨道交通安全量化风险评估模型，提高地铁管理人员对运营风险判断的便捷性和准确性。
技术方案：一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，包括以下步骤：
(1)城市轨道交通运营数据采集，采用智能设备以及城轨运营系统获取人员、设备、环境、管理风险因素的实时数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库；
(2)构建城市轨道交通运营风险故障树模型，设置顶级灾害事件、次级灾害事件和第三级灾害事件；
(3)将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估第三级灾害事件风险值、第二级灾害事件风险值、顶级灾害事件风险值；
(4)根据不同的风险值，结合预警单项指标和综合指标阈值，判断预警等级，并启动相应的应急措施；
(5)根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判。
所述步骤(2)中将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
所述步骤(3)中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000021
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000022
划分为Q1～Q7七个等级，同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000023
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000024
划分为Q1～Q7七个等级，采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure BDA0003439139730000025
Figure BDA0003439139730000026
Figure BDA0003439139730000027
式中，
Figure BDA0003439139730000028
为最小割集Kj发生的概率，
Figure BDA0003439139730000029
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure BDA00034391397300000210
Figure BDA00034391397300000211
式中，
Figure BDA00034391397300000212
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure BDA00034391397300000213
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
所述步骤(3)中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure BDA00034391397300000214
Figure BDA00034391397300000215
式中，
Figure BDA00034391397300000216
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure BDA00034391397300000217
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure BDA0003439139730000031
Figure BDA0003439139730000032
式中，
Figure BDA0003439139730000033
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
所述步骤(3)中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure BDA0003439139730000034
式中，
Figure BDA0003439139730000035
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值：
Figure BDA0003439139730000036
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure BDA0003439139730000037
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure BDA0003439139730000038
评估风险趋势情况。
一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，包括智能监测模块、风险评估模块、趋势推演模块、智能预警模块、数据分析模块；
智能监测模块：城市轨道交通运营数据采集，采用智能设备以及城轨运营系统获取人员、设备、环境、管理风险因素的实时数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库；
风险评估模块将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估第三级灾害事件风险值、第二级灾害事件风险值、顶级灾害事件风险值；
智能预警模块根据不同的风险值，结合预警单项指标和综合指标阈值，判断预警等级，并启动相应的应急措施；
风险趋势分析模块根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判；
数据分析模块提供可视化、配置化的城市轨道交通运营数据全流程数据治理平台，实现数据的实时状态监控和全生命周期管理服务。
所述城市轨道交通运营风险故障树模型将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
所述风险评估模块中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000041
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000042
划分为Q1～Q7七个等级，同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000043
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000044
划分为Q1～Q7七个等级，采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure BDA0003439139730000045
为：
Figure BDA0003439139730000046
式中，
Figure BDA0003439139730000047
为最小割集Kj发生的概率，
Figure BDA0003439139730000048
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure BDA0003439139730000049
Figure BDA00034391397300000410
式中，
Figure BDA00034391397300000411
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure BDA00034391397300000412
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
所述风险评估模块中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure BDA00034391397300000413
Figure BDA0003439139730000051
式中，
Figure BDA0003439139730000052
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure BDA0003439139730000053
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure BDA0003439139730000054
Figure BDA0003439139730000055
式中，
Figure BDA0003439139730000056
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
所述风险评估模块中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure BDA0003439139730000057
式中，
Figure BDA0003439139730000058
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值：
Figure BDA0003439139730000059
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure BDA00034391397300000510
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure BDA00034391397300000511
评估风险趋势情况。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
1、评估方法更加科学、系统、客观，为城市轨道交通运营安全防控工作提供有力支撑，在传统事故树的基础上采用加权算法优化事故树定量分析，从人员因素、设备因素、环境因素、管理因素四个维度整体分析城市轨道交通运营安全状况；2、更加全面地表征城轨运营系统的动态特征，进而得出更精准的风险量化结果，加权事故树分析中融合人员、设备、环境等事件随时间的演化程度、风险发生概率、风险发生造成的损失三大因素对城市轨道交通运营安全造成的影响；3、有助于决策人员准确预判风险形势，迅速做出应急响应。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图；
图2为本发明的方法流程图；
图3为城市轨道交通运营风险故障树；
图4为人员拥挤踩踏事件子故障树。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例1：
如图1所示，一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，包括以下步骤：
(1)城市轨道交通运营数据采集，采用智能设备以及城轨运营系统获取人员、设备、环境、管理风险因素的实时数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库；
(2)构建城市轨道交通运营风险故障树模型，设置顶级灾害事件、次级灾害事件和第三级灾害事件；
(3)将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估第三级灾害事件风险值、第二级灾害事件风险值、顶级灾害事件风险值；
(4)根据不同的风险值，结合预警单项指标和综合指标阈值，判断预警等级，并启动相应的应急措施，风险值与预警等级对照表见表1:
表1
Figure BDA0003439139730000061
(5)根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判。
如图3所示，所述步骤(2)中将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
如图4所示，以人群踩踏事件B1的风险值评估为例，图4中，C1-站台人员踩踏；C2-列车内人员踩踏；X1-人员摔倒；D1-人员密度超负荷且无序流动；X2-出入口堵塞、通道堆放杂物；X3-引导客流控制效果不佳；X4-车厢内堆放杂物导致踩踏；X5-人群内部谣言、恐慌导致踩踏；X6-突发事件影响；所述步骤(3)中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件--人群踩踏事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件--人群踩踏事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000071
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000072
划分为Q1～Q7七个等级，以致灾事件X1为例，致灾事件随时间演变程度的度量值对应关系如表2：
表2
Figure BDA0003439139730000073
同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000074
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000075
划分为Q1～Q7七个等级，以灾害事件B1为例，灾害事件随时间演变程度的度量值对应关系如表3：
表3
Figure BDA0003439139730000076
Figure BDA0003439139730000081
采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure BDA0003439139730000082
为：
Figure BDA0003439139730000083
式中，
Figure BDA0003439139730000084
为最小割集Kj发生的概率，
Figure BDA0003439139730000085
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure BDA0003439139730000086
Figure BDA0003439139730000087
式中，
Figure BDA0003439139730000088
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure BDA0003439139730000089
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
所述步骤(3)中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure BDA00034391397300000810
Figure BDA00034391397300000811
式中，
Figure BDA00034391397300000812
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure BDA00034391397300000813
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure BDA00034391397300000814
Figure BDA00034391397300000815
式中，
Figure BDA00034391397300000816
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
所述步骤(3)中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure BDA00034391397300000817
式中，
Figure BDA00034391397300000818
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值
Figure BDA0003439139730000091
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure BDA0003439139730000092
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure BDA0003439139730000093
评估风险趋势情况。
实施例2：
如图2所示，一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，包括智能监测模块、风险评估模块、趋势推演模块、智能预警模块、数据分析模块；
智能监测模块从智能设备(空气质量检测仪、电磁辐射检测仪、烟雾传感器、摄像机、传感器、物联网中间件等)，以及线网运营中心系统(NCC)、列车自动监控系统(ATS)、数据采集电力监控和系统(SCADA)、环境与设备监控系统(BAS)和防灾报警系统(FAS)等城市轨道交通运营相关系统中获取人员、设备、环境、管理相关数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库，供风险评估模块分析和决策；
风险评估模块将人员、设备、环境、管理等风险因素集成到城市轨道交通运营风险评估模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度计算出各灾害事件的风险量化值；
智能预警模块根据不同的风险量化值，判断预警等级，并启动相应的应急措施，智能预警方式包括警报器、系统警报、APP警报、微信小程序警报、短信警报等；不同预测结果对应不同的风险等级，并触发对应预警预案库中的应急预案，推送给相关工作人员进行处理；风险值与预警等级对照表见表4:
表4
Figure BDA0003439139730000094
风险趋势分析模块根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判；
数据分析模块提供可视化、配置化的城市轨道交通运营数据全流程数据治理平台，实现数据的实时状态监控和全生命周期管理服务，此外，提供风险趋势分析，预警信息查询，风险实时状态监测，报表统计与导出等定制化服务。
如图3所示，所述城市轨道交通运营风险故障树模型将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
如图4所示，以人群踩踏事件B1的风险值评估为例，图4中，C1-站台人员踩踏；C2-列车内人员踩踏；X1-人员摔倒；D1-人员密度超负荷且无序流动；X2-出入口堵塞、通道堆放杂物；X3-引导客流控制效果不佳；X4-车厢内堆放杂物导致踩踏；X5-人群内部谣言、恐慌导致踩踏；X6-突发事件影响；所述风险评估模块中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000101
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000102
划分为Q1～Q7七个等级，以致灾事件X1为例，致灾事件随时间演变程度的度量值对应关系如表5：
表5
Figure BDA0003439139730000103
同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure BDA0003439139730000104
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure BDA0003439139730000105
划分为Q1～Q7七个等级，以灾害事件B1为例，灾害事件随时间演变程度的度量值对应关系如表6：
表6
Figure BDA0003439139730000111
采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure BDA0003439139730000112
为：
Figure BDA00034391397300001118
式中，
Figure BDA0003439139730000114
为最小割集Kj发生的概率，
Figure BDA0003439139730000115
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure BDA0003439139730000116
Figure BDA0003439139730000117
式中，
Figure BDA0003439139730000118
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure BDA0003439139730000119
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
所述风险评估模块中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure BDA00034391397300001110
Figure BDA00034391397300001111
式中，
Figure BDA00034391397300001112
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure BDA00034391397300001113
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure BDA00034391397300001114
Figure BDA00034391397300001115
式中，
Figure BDA00034391397300001116
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
所述风险评估模块中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure BDA00034391397300001117
式中，
Figure BDA0003439139730000121
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值
Figure BDA0003439139730000122
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure BDA0003439139730000123
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure BDA0003439139730000124
评估风险趋势情况。

Claims (10)

1.一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)城市轨道交通运营数据采集，采用智能设备以及城轨运营系统获取人员、设备、环境、管理风险因素的实时数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库；
(2)构建城市轨道交通运营风险故障树模型，设置顶级灾害事件、次级灾害事件和第三级灾害事件；
(3)将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估第三级灾害事件风险值、第二级灾害事件风险值、顶级灾害事件风险值；
(4)根据不同的风险值，结合预警单项指标和综合指标阈值，判断预警等级，并启动相应的应急措施；
(5)根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判。
2.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，其特征在于，所述步骤(2)中将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure FDA0003439139720000011
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure FDA0003439139720000012
划分为Q1～Q7七个等级，同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure FDA0003439139720000013
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure FDA0003439139720000014
划分为Q1～Q7七个等级，采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure FDA0003439139720000015
为：
Figure FDA0003439139720000021
式中，
Figure FDA0003439139720000022
为最小割集Kj发生的概率，
Figure FDA0003439139720000023
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure FDA0003439139720000024
Figure FDA0003439139720000025
式中，
Figure FDA0003439139720000026
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure FDA0003439139720000027
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
4.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure FDA0003439139720000028
Figure FDA0003439139720000029
式中，
Figure FDA00034391397200000210
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure FDA00034391397200000211
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure FDA00034391397200000212
Figure FDA00034391397200000213
式中，
Figure FDA00034391397200000214
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
5.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure FDA00034391397200000215
式中，
Figure FDA00034391397200000216
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值：
Figure FDA0003439139720000031
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure FDA0003439139720000032
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure FDA0003439139720000033
评估风险趋势情况。
6.一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，包括智能监测模块、风险评估模块、趋势推演模块、智能预警模块、数据分析模块；
智能监测模块：城市轨道交通运营数据采集，采用智能设备以及城轨运营系统获取人员、设备、环境、管理风险因素的实时数据，并对数据进行数据清洗、数据脱敏、数据质控和入库；
风险评估模块将人员、设备、环境、管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型，运用加权事故树分析法，结合风险发生概率，风险发生造成的损失，以及风险随时间的演化程度评估第三级灾害事件风险值、第二级灾害事件风险值、顶级灾害事件风险值；
智能预警模块根据不同的风险值，结合预警单项指标和综合指标阈值，判断预警等级，并启动相应的应急措施；
风险趋势分析模块根据监测数据，采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势，得出发展趋势与时间关系图，实现风险预判；
数据分析模块提供可视化、配置化的城市轨道交通运营数据全流程数据治理平台，实现数据的实时状态监控和全生命周期管理服务。
7.根据权利要求6所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，所述城市轨道交通运营风险故障树模型将城轨运营故障作为顶级灾害事件，人员因素事件、设备因素事件、环境因素事件、管理因素事件作为四个次级灾害事件，乘客拥挤踩踏，乘客跌入轨道，自动检票设备故障，扶梯系统故障，水灾，违法施工，传染病疫情，员工培训不到位作为第三级灾害事件建立城市轨道交通运营风险故障树模型。
8.根据权利要求6所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，所述风险评估模块中评估第三级灾害事件风险值为：
定性分析，运用上行法求第三级灾害事件B1的最小割集：
B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6
最小割集为{X1,X2}，{X1,X3}，{X4}，{X5}，{X6}，其中任何一个事件发生，就会造成第三级灾害事件B1的发生；
定量分析，确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值，根据历史数据结合专家评估，得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值
Figure FDA0003439139720000041
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure FDA0003439139720000042
划分为Q1～Q7七个等级，同时，根据历史数据结合专家评估，得出灾害事件Bi随时间演变程度的度量值
Figure FDA0003439139720000043
根据致灾事件Xi发生时间的不同，
Figure FDA0003439139720000044
划分为Q1～Q7七个等级，采用一阶近似算法得出第三级灾害事件Bi发生的概率
Figure FDA0003439139720000045
为：
Figure FDA0003439139720000046
式中，
Figure FDA0003439139720000047
为最小割集Kj发生的概率，
Figure FDA0003439139720000048
为最小割集Kj随时间演变程度的度量值，N为第三级灾害事件Bi最小割集组成元素的个数，M为第三级灾害事件个数，
灾害事件Bi的风险值
Figure FDA0003439139720000049
Figure FDA00034391397200000410
式中，
Figure FDA00034391397200000411
为各灾害事件随时间演化程度的度量值；
Figure FDA00034391397200000412
为各灾害事件发生造成的损失；M为第三级灾害事件个数。
9.根据权利要求6所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，所述风险评估模块中评估第二级灾害事件风险值为：
计算第二级灾害事件Ai的发生概率
Figure FDA00034391397200000413
Figure FDA00034391397200000414
式中，
Figure FDA00034391397200000415
为各灾害事件随时间的演化程度，
Figure FDA00034391397200000416
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发生的概率，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，
计算第二级灾害事件Ai的风险值
Figure FDA00034391397200000417
Figure FDA00034391397200000418
式中，
Figure FDA00034391397200000419
为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的风险值，M为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj的个数，uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数，uj∈[0，1]。
10.根据权利要求6所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统，其特征在于，所述风险评估模块中评估顶级灾害事件风险值为：
定量分析：
Figure FDA0003439139720000051
式中，
Figure FDA0003439139720000052
为人员因素灾害事件、设备因素灾害事件、环境因素灾害事件、管理因素灾害事件发生造成的损失，wj为人员因素灾害事件A1、设备因素灾害事件A2、环境因素灾害事件A3、管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数，wj∈[0，1]，对经量化评估得出的各灾害事件风险值Ct求积分，得出一段时间内的风险累计值：
Figure FDA0003439139720000053
用于定期评估风险管理情况，T可以周、月、季度等为周期，对评估出的风险值Ct采用最小二乘法拟合得出曲线函数
Figure FDA0003439139720000054
并求偏导，得出风险变化度量值
Figure FDA0003439139720000055
评估风险趋势情况。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117057618A (zh) * 2023-10-11 2023-11-14 成都大公博创信息技术有限公司 一种区域电磁安全风险评估方法及系统、设备、介质
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