人為、環(huán)境因素影響下城市軌道交通單線運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究.pdf

1、隨著城市軌道交通的不斷發(fā)展，城市軌道交通運(yùn)營(yíng)期間風(fēng)險(xiǎn)也日漸突出，環(huán)境（天氣、地理等）、人為（乘客行為、車內(nèi)外、站內(nèi)外其他行為等）等風(fēng)險(xiǎn)源事件以及行車調(diào)度、乘務(wù)員、站務(wù)等非關(guān)聯(lián)事件之間的邏輯關(guān)系不斷加強(qiáng)。只有把握其中的規(guī)律，才能對(duì)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)期間的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更好的評(píng)估。
　　作者基于地鐵運(yùn)營(yíng)公司技術(shù)規(guī)程、安全規(guī)程、操作規(guī)程、地鐵人員現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)以及文獻(xiàn)書(shū)籍的基礎(chǔ)上，通過(guò)應(yīng)用Bow-Tie模型繪制出了23條城市軌道交通單線運(yùn)營(yíng)的人為、環(huán)

2、境因素影響下事故演化的風(fēng)險(xiǎn)鏈。選取應(yīng)用模糊Bow-Tie模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型以及模糊因果圖模型對(duì)城市軌道交通中典型的事故及其事故機(jī)理進(jìn)行了分析，定量計(jì)算出了23個(gè)異常事件發(fā)生的可能性大小，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)之后的92個(gè)后果事件發(fā)生可能性大小，并對(duì)模糊Bow-Tie法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法和模糊因果圖法的適用性進(jìn)行了對(duì)比描述。
　　將Bow-Tie模型中頂級(jí)事件和結(jié)果事件進(jìn)行排序，利用歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和專家調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)風(fēng)險(xiǎn)鏈的計(jì)算結(jié)果的

3、正確性進(jìn)行驗(yàn)證。頂級(jí)事件排序的驗(yàn)證主要通過(guò)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行了局部驗(yàn)證;結(jié)果事件發(fā)生可能性排序采用專家調(diào)查問(wèn)卷法進(jìn)行了全部驗(yàn)證，結(jié)果表明專家問(wèn)卷調(diào)查對(duì)事故發(fā)生的可能性大小與Bow-Tie模型分析結(jié)果的一致性。
　　應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)軟件GeNie對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)鏈中列車車門夾人事件在雙因素（某日客流量大小動(dòng)態(tài)變化和某日內(nèi)乘務(wù)員注意力的動(dòng)態(tài)變化）的影響下發(fā)生可能性大小，同時(shí)應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)后驗(yàn)概率找出了5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)鏈（列車冒進(jìn)禁行信號(hào)風(fēng)險(xiǎn)鏈、乘客墜