城軌運營安全保障系統(tǒng)設(shè)計及關(guān)鍵技術(shù)*

蘇宏明 王艷輝 ，2，3，4▲ 李 曼 ，2，3，4 賈利民 ，2，3，4

（1.北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院 北京 100044；2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點實驗室 北京100044 3.北京交通大學(xué)北京市城市交通信息智能感知與服務(wù)工程技術(shù)研究中心 北京 100044 4.北京交通大學(xué)城市軌道交通運營安全管理技術(shù)及裝備交通運輸行業(yè)研發(fā)中心 北京 100044）

0 引 言

截止2020年9月，我國共有47座城市開通了軌道交通運營，總規(guī)模超過了7 500 km，在全球位居首位，并且運營規(guī)模將會持續(xù)保持高的增長勢頭。與此同時，安全是城市軌道交通立足之本，風(fēng)險始終伴隨著城軌的發(fā)展而存在。城軌系統(tǒng)是擁有眾多設(shè)施設(shè)備的復(fù)雜系統(tǒng)，存在高密度強隨機客流、難以預(yù)測的人因要素、動態(tài)的風(fēng)險要素耦合關(guān)系以及復(fù)雜的風(fēng)險傳播路徑等因素，這導(dǎo)致風(fēng)險要素提前感知、預(yù)判、預(yù)測和預(yù)警能力不足、異常情況依賴于被動接報，主動防控能力有待提升，風(fēng)險管理呈“煙囪式”，信息難以集成，難以實現(xiàn)運營安全的閉環(huán)管理，容易造成“小故障、大影響”等問題。城市軌道交通的風(fēng)險特性見圖1。

圖1 城市軌道交通風(fēng)險特性Fig.1 The risk characteristics of Urban Rail Transit

面對上述城軌運營風(fēng)險的嚴(yán)峻性，傳統(tǒng)的面向點監(jiān)控模式的安全保障系統(tǒng)已不足以滿足當(dāng)前城軌安全保障的需求，從點級別向系統(tǒng)整體級評估模式發(fā)展是大勢所趨，如何建立面向城軌全局安全的運營安全保障系統(tǒng)，用信息化手段提升城軌安全保障技術(shù)能力成為了亟待解決的問題。然而在全局預(yù)警與評估系統(tǒng)方面，研究基本處于起步探索階段。劉卡丁等[1]提出了構(gòu)建安全風(fēng)險體系的思路，通過建立危險源知識庫，后臺專家分析系統(tǒng)，運用GIS、遠(yuǎn)程監(jiān)測等技術(shù)手段實現(xiàn)風(fēng)險的管理，該思路對保障系統(tǒng)提供了體系思路，但是缺乏具體實現(xiàn)方案。張彧鋒等[2]對城市軌道交通線網(wǎng)運營安全保障平臺提供了1 種設(shè)計，對平臺的架構(gòu)及其功能進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，其設(shè)計在預(yù)警、應(yīng)急層面擁有良好而有全面的設(shè)計，然而仍缺乏對風(fēng)險間作用關(guān)系的運用以及對歷史事故的分析。Ding 等[3]提出了基于故障日志學(xué)習(xí)分析的城軌安全保障系統(tǒng)的實現(xiàn)思路，該種方法通過數(shù)據(jù)挖掘的方法對風(fēng)險源進(jìn)行分析、篩選并且生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則，該種思路一定程度上完成了對風(fēng)險點間耦合作用的分析，但缺乏實時性，即對風(fēng)險傳播的預(yù)測。國外對在面向全局的主動安全監(jiān)測與評估方面也有少量的研究。如Miltos Kyriakidis等[4]提出利用一些事故發(fā)生前兆來降低風(fēng)險的思路，此方法緊抓了事故源頭，通過歸納分析源頭的方式來減低事故源發(fā)概率，但是依舊存在一定局限性。

通過對國內(nèi)外發(fā)展的梳理可知，面向系統(tǒng)級別的城市軌道交通主動安全風(fēng)險預(yù)測與評估系統(tǒng)研究在我國處于缺乏的狀況。本文介紹了基于風(fēng)險鏈的城軌運營安全保障系統(tǒng)的設(shè)計和關(guān)鍵技術(shù)。該系統(tǒng)切實落實風(fēng)險“主動防控”的理念，從運營安全事故特征出發(fā)，基于故障風(fēng)險鏈?zhǔn)絺鞑サ奶攸c，提出將風(fēng)險鏈理論運用到城軌運營安全保障系統(tǒng)中，通過辨識風(fēng)險點及構(gòu)建風(fēng)險鏈模型，來完成對系統(tǒng)層面的風(fēng)險主動評估與控制，該系統(tǒng)的設(shè)計與原型實現(xiàn)將彌補當(dāng)前對城軌運營安全保障系統(tǒng)研究不足的現(xiàn)狀，完成對系統(tǒng)運營潛在風(fēng)險點的集中管理及對系統(tǒng)整體層面的安全風(fēng)險評估，對從點監(jiān)測的被動安全保障模式向系統(tǒng)級主動安全保障模式轉(zhuǎn)變將會起到重要的作用。

1 系統(tǒng)設(shè)計思路

風(fēng)險主動防控是安全管理的高級階段[5]，現(xiàn)如今各行各業(yè)都在探索標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、智能化的安全保障體系[6]?；诔擒夁\營風(fēng)險管理的研究現(xiàn)狀，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算等智能系統(tǒng)工程互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開展對以風(fēng)險鏈為基礎(chǔ)的安全保障系統(tǒng)的需求分析、功能設(shè)計及實現(xiàn)工作，設(shè)計并開發(fā)安全保障系統(tǒng)，以實現(xiàn)從風(fēng)險鏈角度對系統(tǒng)運營的潛在風(fēng)險點進(jìn)行集中管理，并對系統(tǒng)整體層面的安全風(fēng)險進(jìn)行評估。這對于城軌風(fēng)險管理從點監(jiān)測的被動安全保障模式向系統(tǒng)級主動安全保障模式轉(zhuǎn)變將會起到重要的作用。系統(tǒng)的設(shè)計思路見圖2。

圖2 系統(tǒng)設(shè)計整體思路Fig.2 Overall system design ideas

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)接口設(shè)計

本系統(tǒng)中主要涉及到與城軌運營大數(shù)據(jù)中心的對接工作，主要包括2個接口設(shè)計。

1）節(jié)點狀態(tài)接口。用于獲取城軌系統(tǒng)中各個監(jiān)測節(jié)點的最新狀態(tài)，數(shù)據(jù)中心需要將收集的節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總清洗，并按照種類對應(yīng)獲取。訪問接口時返回節(jié)點的狀態(tài)信息包括節(jié)點編號、監(jiān)測時間、狀態(tài)（正常/異常）。而在系統(tǒng)的組節(jié)點信息里預(yù)留了節(jié)點url路徑信息以及更新時間間隔，以便用于接口調(diào)用。

2）故障記錄接口。故障記錄接口用于獲取當(dāng)日最新的故障記錄，故障記錄在本系統(tǒng)中屬于故障數(shù)據(jù)、傳播關(guān)系及條件概率樣本數(shù)據(jù)的重要來源，因此該接口十分必要。接口設(shè)置每天獲取1 次，獲取的記錄會自動保存入庫，記錄內(nèi)容應(yīng)該包括故障時間、故障發(fā)生內(nèi)容、故障后果，故障發(fā)生內(nèi)容不應(yīng)該只描述物理失效，還應(yīng)包括環(huán)境因素、人因素前提情況描述。

2.2 系統(tǒng)微服務(wù)結(jié)構(gòu)設(shè)計

微服務(wù)是1個新興的軟件架構(gòu)，1個微服務(wù)的策略可以讓工作變得更為簡便，它可擴展單個組件而不是整個的應(yīng)用程序堆棧，從而滿足服務(wù)等級協(xié)議[7]。根據(jù)對系統(tǒng)的功能需求分析所歸納出的功能，結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)特點，可將系統(tǒng)劃分為4大微服務(wù)，見圖3。

1）用戶微服務(wù)。針對用戶進(jìn)行功能實現(xiàn)，包括登錄、注冊、個人信息維護、密碼管理，以及權(quán)限管理5個功能。

圖3 微服務(wù)-功能關(guān)系圖Fig.3 Microservice-function relationship diagram

2）風(fēng)險點微服務(wù)。主要是針對潛在風(fēng)險點進(jìn)行管理，包括組節(jié)點管理、風(fēng)險點辨識及狀態(tài)計算功能。

3）模型微服務(wù)。提供有關(guān)風(fēng)險鏈模型的相關(guān)算法，包括風(fēng)險鏈構(gòu)建、傳播計算、路徑反演功能，使得風(fēng)險鏈模型可在系統(tǒng)中生成并使用。

4）風(fēng)險微服務(wù)。針對風(fēng)險進(jìn)行功能服務(wù)，包括風(fēng)險點監(jiān)測、全局狀態(tài)評估、故障統(tǒng)計、故障日志分析4個功能，使得系統(tǒng)可及時獲取風(fēng)險點狀態(tài)信息，亦可分析故障傳播關(guān)系，更可對一段時間內(nèi)故障進(jìn)行統(tǒng)計分析。

2.3 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計

根據(jù)系統(tǒng)后端的微服務(wù)架構(gòu)，需要對系統(tǒng)進(jìn)行邏輯架構(gòu)設(shè)計，采用分層模式，見圖4，從上到下分為界面展示層、功能服務(wù)層、數(shù)據(jù)運算層、數(shù)據(jù)管理層和基礎(chǔ)設(shè)備層。

1）界面展示層。對城軌安全保障系統(tǒng)的各項功能和數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，公司安全管理者和工作人員更容易做出決策，降低操作難度。

2）功能服務(wù)層。服務(wù)層中主要由各個功能邏輯組成，包含11個主要的功能業(yè)務(wù)。

3）數(shù)據(jù)運算層。提供系統(tǒng)所有功能實現(xiàn)的模型算法以及構(gòu)建規(guī)則。

4）數(shù)據(jù)管理層。該系統(tǒng)數(shù)據(jù)層主要有城市軌道交通大數(shù)據(jù)中心和各類數(shù)據(jù)采集監(jiān)測的設(shè)備設(shè)施組成，包含風(fēng)險點數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險鏈數(shù)據(jù)庫、歷史事故數(shù)據(jù)庫，應(yīng)急預(yù)案庫、城軌基礎(chǔ)信息庫等海量多類型數(shù)據(jù)庫。

5）基礎(chǔ)設(shè)備層。提供基礎(chǔ)資源設(shè)備，包含網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、計算設(shè)備、存儲設(shè)備等。

圖4 微服務(wù)-邏輯架構(gòu)圖Fig.4 Microservice logical architecture diagram

2.4 系統(tǒng)功能設(shè)計

系統(tǒng)的主要功能包括：風(fēng)險點辨識、風(fēng)險點狀態(tài)計算、風(fēng)險鏈構(gòu)建、風(fēng)險點狀態(tài)監(jiān)測、風(fēng)險傳播計算、系統(tǒng)風(fēng)險評估、后果致因預(yù)測、故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、組節(jié)節(jié)點管理、監(jiān)測接口管理、系統(tǒng)界面可視化。其中主要功能介紹如下。

1）風(fēng)險點辨識。風(fēng)險點辨識是風(fēng)險主動防控的前提。系統(tǒng)根據(jù)ISF 方法對風(fēng)險點進(jìn)行辨識，可將城軌運營組分節(jié)點標(biāo)記為風(fēng)險點并保存到風(fēng)險點數(shù)據(jù)庫中。

2）風(fēng)險點狀態(tài)計算。風(fēng)險點的狀態(tài)識別是風(fēng)險鏈構(gòu)建前的重要環(huán)節(jié)，其目的是對風(fēng)險點的不安全狀態(tài)進(jìn)行計算，為風(fēng)險鏈的初始概率打下基礎(chǔ)。當(dāng)系統(tǒng)通過監(jiān)控層獲取到風(fēng)險點信息和故障數(shù)據(jù)時，即需對風(fēng)險點的不安全狀態(tài)進(jìn)行計算并保存到風(fēng)險鏈數(shù)據(jù)庫中。

3）風(fēng)險鏈構(gòu)建。風(fēng)險鏈構(gòu)建是系統(tǒng)中最重要的1 個環(huán)節(jié)，主要利用已保存的風(fēng)險點信息及分析得出的風(fēng)險傳播挖掘樣本，依據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及風(fēng)險鏈構(gòu)建方法來進(jìn)行構(gòu)建。

4）風(fēng)險狀態(tài)監(jiān)測。風(fēng)險點監(jiān)測功能是基于數(shù)據(jù)中心提供接口來獲取指定監(jiān)測風(fēng)險點當(dāng)天數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)。

5）風(fēng)險傳播計算。風(fēng)險傳播計算功能基于構(gòu)建完成的風(fēng)險鏈以及系統(tǒng)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)來完成不安全概率計算的推演計算。當(dāng)風(fēng)險鏈構(gòu)建完成后，輸入預(yù)測起點，對風(fēng)險鏈上的各風(fēng)險點的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。

6）系統(tǒng)風(fēng)險評估。系統(tǒng)風(fēng)險評估是利用生成的風(fēng)險鏈對一段時間內(nèi)系統(tǒng)的風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行評估，對達(dá)到預(yù)警級別的風(fēng)險進(jìn)行實時預(yù)警，并以此來給予下一階段重點整治對象。

7）后果致因預(yù)測。后果致因預(yù)測是利用風(fēng)險鏈模型可反向推演的功能來對限定時間內(nèi)產(chǎn)生的停運、晚點、事故等后果的最可能產(chǎn)生路徑進(jìn)行反推，已達(dá)到對后果致因推測，重點防治的目的。

8）故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析。故障統(tǒng)計功能主要對各監(jiān)測點及風(fēng)險點出現(xiàn)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行定期統(tǒng)計，功能包括按組節(jié)點統(tǒng)計、按停運統(tǒng)計、按晚點統(tǒng)計、按事故統(tǒng)計；故障數(shù)據(jù)分析是利用事故通報來利用挖掘規(guī)則來挖掘其中的致因順序以及事故所涉及的組節(jié)點異常發(fā)生狀況，以此來構(gòu)建風(fēng)險鏈中條件概率學(xué)習(xí)樣本。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)技術(shù)

城市軌道交通運營系統(tǒng)是1個典型的復(fù)雜系統(tǒng)，將各個分系統(tǒng)中設(shè)施設(shè)備抽象為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的組分節(jié)點并根據(jù)連接關(guān)系構(gòu)建拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)（見圖5），對于理清各個系統(tǒng)節(jié)點之間的作用關(guān)系和邏輯規(guī)則（見表1），找到故障發(fā)生的源故障點和預(yù)測風(fēng)險在系統(tǒng)中傳播具有極大的意義[8]。系統(tǒng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建分為2個步驟：確定網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點；確定節(jié)點的連接邊。

首先，可將城軌運營系統(tǒng)的組成成分抽象分為“人-機-環(huán)”3類節(jié)點，其中“人”主要指乘客和運營公司工作人員；“機”主要指物理結(jié)構(gòu)類組分，包括3大基礎(chǔ)設(shè)備（線路、站點、車輛）和3 大系統(tǒng)（運行、電氣、信號）等所包含的設(shè)施設(shè)備；“環(huán)”主要是自然環(huán)境、社會環(huán)境等。

另外，按照節(jié)點間傳輸物質(zhì)的不同，將節(jié)點間連接關(guān)系劃分為3種，即機械、電氣和邏輯連接。

圖5 城軌運營拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)示意圖Fig.5 Topology network of urban railway transit

表1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接關(guān)系分類Tab.1 Classification of risk node relationship

3.2 風(fēng)險點辨識提取技術(shù)

風(fēng)險點是指城市軌道交通系統(tǒng)中具有風(fēng)險因素，且在運營和生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生或傳播風(fēng)險的系統(tǒng)組分節(jié)點。常用風(fēng)險辨識方法有層次分析法（AHP）[9]、失效模型和影響分析法（FMEA）[10]和危險與可操作性研究法（HAZOP）[11]等。由于上述方法存在指標(biāo)過多和主觀性強等局限性，筆者采用IFS法[12]，即根據(jù)組分節(jié)點的全年故障次數(shù)、結(jié)構(gòu)位置重要度和功能重要度進(jìn)行風(fēng)險點辨識提取。當(dāng)城軌拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)節(jié)點滿足以下3 條標(biāo)準(zhǔn)中的任意1 條即可標(biāo)記為風(fēng)險點。

1）基于歷史事故數(shù)據(jù)辨識，由風(fēng)險分析人員根據(jù)實際情況進(jìn)行篩選排查，對于“機”類設(shè)施設(shè)備來說，按照當(dāng)節(jié)點年故障數(shù)大于系統(tǒng)節(jié)點的年平均故障數(shù)，可標(biāo)記為風(fēng)險點；對于“人”類節(jié)點來說，可以將統(tǒng)計周期的人員誤操作次數(shù)作為累計故障次數(shù)；“環(huán)”類組分節(jié)點的累計故障次數(shù)指的是全年中異常環(huán)境的天數(shù)，社會環(huán)境類組分節(jié)點的故障次數(shù)指的是各類社會環(huán)境類組分節(jié)點在全年出現(xiàn)的總天數(shù)。

2）基于結(jié)構(gòu)位置重要度，當(dāng)組分節(jié)點處于重要的結(jié)構(gòu)位置，與其他節(jié)點的關(guān)聯(lián)性較高時，認(rèn)為其具有較高的結(jié)構(gòu)重要度，該組分節(jié)點被判定為風(fēng)險點。

3）基于節(jié)點的功能重要性，當(dāng)節(jié)點對整個系統(tǒng)的功能實現(xiàn)具有重要作用時，認(rèn)為該組分節(jié)點是風(fēng)險點。

3.3 風(fēng)險鏈傳播預(yù)測技術(shù)

風(fēng)險鏈模型是指風(fēng)險點間耦合關(guān)系連接起來的造成事故發(fā)生的致因序列[13]。構(gòu)建風(fēng)險鏈模型之前要判別風(fēng)險點的狀態(tài)，對于風(fēng)險點而言，事故的發(fā)生可認(rèn)為是當(dāng)風(fēng)險點處于異常狀態(tài)而導(dǎo)致了意外釋放，因此可認(rèn)為風(fēng)險點擁有安全及不安全2 種狀態(tài)。當(dāng)施加能量超過其可承受閾值或風(fēng)險點受到超過其承受閾值的其他風(fēng)險點的能量傳遞時，則認(rèn)為風(fēng)險點的安全屏障失效，能量將失去控制，風(fēng)險點轉(zhuǎn)換成不安全狀態(tài)；當(dāng)能力釋放結(jié)束后，通過一系列措施補救，可將不安全狀態(tài)轉(zhuǎn)換成安全狀態(tài)[14]。

對于風(fēng)險點的狀態(tài)，由于不安全狀態(tài)值無法直接從自身評估計算得出，而為了對各風(fēng)險點不安全狀態(tài)進(jìn)行量化，因此使用指定點全年故障數(shù)與全年總故障數(shù)之比來量化各風(fēng)險點在系統(tǒng)的不安全概率值，風(fēng)險點不安全狀態(tài)概率計算公式見式（1）。

式中：P(i)為第i個風(fēng)險點的不安全狀態(tài)值：Ni為第i個風(fēng)險點全年故障數(shù)。

而風(fēng)險點安全狀態(tài)概率則可使用1-P(i)計算得到。

風(fēng)險鏈的構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建流程見圖6。

圖6 風(fēng)險鏈構(gòu)建流程圖Fig.6 Flowchart of risk chain construction

1）獲取組分節(jié)點。

2）利用辨識方法對組節(jié)點進(jìn)行辨識，并構(gòu)建為風(fēng)險點集。

3）計算風(fēng)險點不安全狀態(tài)值。

4）通過一定方法，研究得到結(jié)構(gòu)，構(gòu)建風(fēng)險鏈結(jié)構(gòu)。

5）利用大量樣本數(shù)據(jù)確定風(fēng)險鏈節(jié)點間耦合關(guān)系，生成條件概率表。

構(gòu)建流程中的前3步已經(jīng)進(jìn)行闡述。對于步驟4），一般有2種方法：①基于歷史經(jīng)驗得出的專家傳遞規(guī)則，此方法需人工構(gòu)建或者構(gòu)建基圖，具有較強主觀性，但是構(gòu)建難度相對容易；②采用貝葉斯結(jié)構(gòu)構(gòu)建方法。貝葉斯結(jié)構(gòu)方法又分基于評分搜索、基于依賴分析，以及基于隨機抽樣等方式。基于評分搜索方法中，評分算法主要有 BD（bayesian dirichlet）評 分[15]、K2 評 分[16]、BIC（bayesian information criterion）評分[17]等，搜索算法有K2 算法、爬山算法等；基于依賴分析主要有SGS、TPDA 等方法；基于隨機抽樣主要有MHP[18]等方法。而風(fēng)險鏈構(gòu)建則采用 Bayes-DS 結(jié)構(gòu)構(gòu)建方法，其思路為選擇BIC評分函數(shù)+爬山算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，給定初始貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行搜索算法不斷改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到最優(yōu)評分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，再將得出的結(jié)構(gòu)進(jìn)行拆分，分別對有向邊傳播關(guān)系進(jìn)行專家打分評估，得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)。在本文中，由于結(jié)構(gòu)計算的復(fù)雜性，因此擬采取構(gòu)建組節(jié)點風(fēng)險傳遞基圖的方式，當(dāng)確定完了風(fēng)險點之后，即可生成子圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。

對于步驟5），由于事故所涉及到的風(fēng)險點事故發(fā)生頻次明確，屬于完整數(shù)據(jù)，故采用貝葉斯估計（BE）的方法進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)。

貝葉斯估計是基于前驗、先驗概率來推導(dǎo)后驗概率[19]，貝葉斯公式見式（2）。

利用公式求得條件概率，即可對每個節(jié)點的CPT（條件概率）表進(jìn)行構(gòu)建，對于n對1 的傳播情況，如果n節(jié)點中每個節(jié)點擁有k種變化態(tài)，則后置點需存儲nk種情況的對應(yīng)條件概率。在對各個節(jié)點的條件概率表構(gòu)建完成后，即可利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理預(yù)測。

4 系統(tǒng)應(yīng)用

通過對原型系統(tǒng)進(jìn)行了場景部署與仿真運行，解決了相關(guān)工作人員、車輛、設(shè)備安全機理復(fù)雜、數(shù)據(jù)復(fù)雜等眾多難題。通過對城軌風(fēng)險點的辨識與風(fēng)險傳播預(yù)測的仿真測試，能準(zhǔn)確的預(yù)測出風(fēng)險在實際中的傳播路線，評估出系統(tǒng)的安全狀態(tài)，及時將風(fēng)險抑制在苗頭階段，為安全管理人員解決實際的故障問題提供了依據(jù)。經(jīng)過不斷測試證明，系統(tǒng)具有較高的安全性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)的部分功能界面見圖7～10。經(jīng)過系統(tǒng)前期對北京地鐵運營公司的部署和運行，系統(tǒng)風(fēng)險點辨識準(zhǔn)確率可以達(dá)到85.7%，提升了運營安全預(yù)警完備率20%、應(yīng)急響應(yīng)效率15%和降低了因技術(shù)原因?qū)е碌陌踩鹿事?5%。

圖7 風(fēng)險點辨識完成圖Fig.7 Complete picture of risk point identification

圖8 風(fēng)險鏈構(gòu)建完成頁面圖Fig.8 Risk chain construction completed page diagram

圖9 風(fēng)險點狀態(tài)監(jiān)測頁圖Fig.9 Risk point status monitoring page

圖10 系統(tǒng)狀態(tài)評估圖Fig. 10 System status assessment diagram

5 結(jié)束語

本文采用風(fēng)險主動防控的基礎(chǔ)理論，基于拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)技術(shù)、風(fēng)險點辨識、風(fēng)險鏈構(gòu)建、風(fēng)險傳播、風(fēng)險評估等角度構(gòu)建了城市軌道交通安全保障理論體系?；贚inux操作系統(tǒng)，應(yīng)用Java語言，實現(xiàn)了城市軌道交通安全保障系統(tǒng)的開發(fā)，并成功試驗應(yīng)用到城軌運營安全保障中，實現(xiàn)了對風(fēng)險精細(xì)化、信息化、智能化、系統(tǒng)化的管理。

1）明確了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)功能需求。通過實際對城軌公司的調(diào)研，對公司的安全管理現(xiàn)狀進(jìn)行了深入了解，充分認(rèn)識到并根據(jù)上述調(diào)研，明確了系統(tǒng)風(fēng)險辨識、風(fēng)險評估、風(fēng)險傳播分析，以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理4大業(yè)務(wù)功能需求。

2）建立了安全管理行業(yè)標(biāo)桿。為其他行業(yè)的安全保障系統(tǒng)提供范例，突破以事故樹分析為專業(yè)基礎(chǔ)的風(fēng)險管理理論，創(chuàng)建以風(fēng)險鏈為核心的風(fēng)險防控方法論，提高了安全工作人員風(fēng)險處理效率。

3）安全管理關(guān)口前移。通過應(yīng)用該平臺，城軌公司的安全管理更加精細(xì)化。逐步淘汰傳統(tǒng)的事故管理和隱患治理，落實到風(fēng)險管理，以“預(yù)防為主”作為安全管理理念，借助安全保障系統(tǒng)平臺，及時發(fā)現(xiàn)和消除風(fēng)險，做到防患于未然。