城市轨道交通网络运营安全风险评估理论与方法研究

城市轨道交通网络运营安全风险评估理论与方法研究

徐田坤

【摘要】：安全是城市轨道交通运营的生命线,是永恒的主题。随着我国城市轨道交通快速发展,运营里程不断增加,线网规模不断扩大,网络化效应日益凸显,城市轨道交通已经进入了网络化运营时代。城市轨道交通网络化运营对风险管理的需求已经从“事后分析型、被动型”发展到“事前预防型、主动型”阶段,由经验管理转向现代系统安全风险管理阶段。由于城市轨道交通网络化运营涉及到人员、设备设施、环境、管理等方面,风险源日趋增多,风险的形成也日益复杂,对安全管理工作提出了更高的要求。近年来城市轨道交通运营事故时有发生,我国城市轨道交通运营安全形势不容乐观,安全运营已成为全社会关注的焦点和热点。因此,对影响城市轨道交通网络化运营安全风险因素作用的机理、发展、演变等规律进行研究,加强安全风险评估,对风险因素的安全状态进行全面、准确、动态把控,以便更好制定有效的控制和管理策略,使之处于可控状态,保证城市轨道交通运营安全性和可靠性,预防及减少运营事故的发生,降低事故造成人员伤亡和财产损失,促进城市轨道交通安全高效运行具有十分重要的意义和应用价值。本论文研究工作主要有如下几个方面：1.分析了城市轨道交通网络化运营特性并对突发事件下网络化运营客流传播规律进行了研究分析了城市轨道交通网络化运营特点,如网络规模性、网络关联性、网络交叉性、网络放大效应等；通过对日本、韩国、北京、上海、广州等城市网络客流形成过程进行分析,得出网络化客流增长规律；根据北京网络客流统计分析,得出网络客流的时间、空间分布规律以及突发事件条件下网络客流传播机理以及传播规律。2.分析了城市轨道交通运营事故特点及风险影响因素,建立了运营事故影响因素的ISM模型。通过对国内外城市轨道交通运营事故的统计分析,探索了运营事故发生规律如事故类型、原因以及时间、空间、延误、事故等级等分布规律。对影响运营安全的人为因素、设备设施因素、环境因素、管理因素进行深刻剖析,找出影响运营安全风险因素的致因机理及各因素之间的复杂关联性,在此基础上,运用解释结构模型方法,构建了运营事故影响因素的ISM模型。从众多影响运营安全风险因素及其复杂因素链中,揭示了影响城市轨道交通运营安全的直接影响因素、间接影响因素以及深层次影响因素。 3.构建了基于6σ-理论的城市轨道交通单因素多属性安全风险评估模型针对影响城市轨道交通运营安全风险因素复杂性、非线性和模糊性等特点,根据风险因素属性不同,将反映风险因素特征的属性划分为动态和静态风险因子,构建了动态与静态相结合的安全风险评价指标体系；以6σ理论、欧几里德距离公式方法、坐标组合法为基础,构建了基于6σ理论的城市轨道交通单因素多属性安全风险评价模型。实证分析结果显示,该模型能够得到更为客观、全面、准确反映城市轨道交通运营风险因素总体安全风险水平的评价结果。4.建立了基于可拓理论的城市轨道交通网络化运营多因素综合安全评估模型将影响城市轨道交通网络化运营安全风险因素划分为网络安全因素、人员因素、设备设施因素、环境因素、管理因素五大类,建立了网络化运营综合安全风险评估指标估系,考虑到城市轨道交通运营安全风险因素的状态在不断变化,本文将可拓理论、层次分析法、熵权法等理论与方法相结合,建立了基于可拓理论的城市轨道交通网络化运营多因素综合安全评估模型。该模型可以对整个评价对象、单个指标分别进行安全评价,判断其所处的安全状态,为制定相应有效的控制措施提供参考依据,最后

以北京地铁运营公司为例对综合安全风险评估模型的有效性、准确性、可靠性、可操作性等进行了实证分析。

【关键词】：城市轨道交通安全风险评估6σ可拓理论网络化运营安全风险梯度坐标组合

【学位授予单位】：北京交通大学

【学位级别】：博士

【学位授予年份】：2012

【分类号】：U239.5;U298

【目录】：

•致谢5-6

•中文摘要6-8

•ABSTRACT8-11

•目录11-15

• 1 绪论15-49

• 1.1 研究背景15-25

• 1.1.1 我国城市轨道交通发展现状15-19

• 1.1.2 城市轨道交通网络化运营面临风险19-25

• 1.2 国内外研究现状25-43

• 1.2.1 事故致因理论研究现状25-28

• 1.2.2 安全风险管理研究现状28-42

• 1.2.3 国内外现状评述42-43

• 1.3 研究目的及意义43-46

• 1.3.1 研究目的43-44

• 1.3.2 研究意义44-46

• 1.4 研究内容及技术路线46-49

• 1.4.1 研究内容46-47

• 1.4.2 技术路线47-49

• 2 城市轨道交通网络化运营特性分析49-73

• 2.1 网络化运营特点49-50

• 2.2 网络客流增长规律50-53

• 2.3 网络客流时空分布规律53-64

• 2.3.1 网络客流时间分布规律53-58

• 2.3.2 网络客流空间分布规律58-64

• 2.4 突发事件条件下网络化运营传播特性64-72

• 2.4.1 突发大客流扩散传播规律65-68

• 2.4.2 突发区间中断客流传播规律68-72

• 2.5 本章小结72-73

• 3 城市轨道交通运营事故统计分析73-97

• 3.1 运营事故特征与分类73-77

• 3.1.1 运营事故特征73-74

• 3.1.2 运营事故分类74-77

• 3.2 基础数据调查与统计77-78

• 3.3 运营事故发生规律78-96

• 3.3.1 事故类型分布79-84

• 3.3.2 事故影响因素分布84-85

• 3.3.3 事故发生时间分布85-91

• 3.3.4 事故发生空间分布91-93

• 3.3.5 事故延误时间分布93-95

• 3.3.6 事故等级分布95-96

• 3.4 本章小结96-97

• 4 城市轨道交通运营事故致因机理分析97-137 • 4.1 城市轨道交通运营安全影响因素构成分析97-99 • 4.2 人为影响因素99-103

• 4.3 设备设施影响因素103-125

• 4.3.1 车辆影响因素104-105

• 4.3.2 信号影响因素105-107

• 4.3.3 供电影响因素107-116

• 4.3.4 机电影响因素116-124

• 4.3.5 线路及土建设施因素124-125

• 4.4 管理因素125-126

• 4.5 环境因素分析126-130

• 4.5.1 外部环境因素分析126-129

• 4.5.2 内部环境因素分析129-130

• 4.6 基于解释结构模型风险因素分析130-135

• 4.7 本章小结135-137

• 5 单因素多属性运营安全风险评估模型137-159 • 5.1 六西格玛管理理论137-139

• 5.2 指标构建及其权重确定139-142

• 5.2.1 指标构建139-140

• 5.2.2 权重确定140-142

• 5.3 K-sigma多属性安全风险评估模型142-148

• 5.3.1 风险梯度计算143-144

• 5.3.2 风险强度计算144-146

• 5.3.3 风险指数计算146-147

• 5.3.4 绘制风险分析图147-148

• 5.4 实例分析148-158