基于故障樹分析的城市軌道交通行車應(yīng)急預(yù)案優(yōu)化研究

摘 要：針對目前城市軌道交通行車應(yīng)急預(yù)案缺乏考慮到站點并發(fā)事故概率對應(yīng)急資源配置影響的問題，本文提出了基于故障樹分析的城市軌道交通行車應(yīng)急優(yōu)化預(yù)案，旨在解決城市軌道交通應(yīng)急預(yù)案決策問題，提升路網(wǎng)整體的運能和安全水平。首先，詳細分析了城市軌道交通行車應(yīng)急，總結(jié)了軌道交通應(yīng)急事故類型和資源配置影響因素。其次，提出了基于故障樹分析法的城市軌道交通應(yīng)急預(yù)案優(yōu)化。最后，通過案例分析驗證了該優(yōu)化模型的可行性和實用性。結(jié)果表明，采用應(yīng)急資源配置模型決策出的維修人員數(shù)量對應(yīng)的平均救援成本值與不采取優(yōu)化配置下的維修人員數(shù)量對應(yīng)的平均救援成本值降低了5.9%，驗證了本應(yīng)急資源配置方法的可行性。

關(guān)鍵詞：故障樹分析 城市軌道交通 行車應(yīng)急預(yù)案 資源配置影響因素

1 緒論

城市軌道交通作為現(xiàn)代城市公共交通體系的重要組成部分，近年來在緩解城市交通擁堵、提高出行效率方面發(fā)揮了不可替代的作用。然而，隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的不斷擴展和客流量的逐步增加，突發(fā)事件的可能性顯著增加，這不僅給運營管理帶來了巨大挑戰(zhàn)，同時也引發(fā)了社會各界對應(yīng)急管理的高度關(guān)注。應(yīng)急預(yù)案的制定和優(yōu)化，成為保障城市軌道交通安全運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在日常運營中，城市軌道交通系統(tǒng)面臨多種潛在的風險，包括設(shè)備故障、自然災(zāi)害等。這些風險如果未能及時妥善處理，可能導致嚴重的人員傷亡和財產(chǎn)損失，進而對城市的正常運行造成嚴重影響[1]。因此，本文提出了基于故障樹分析的城市軌道交通行車應(yīng)急優(yōu)化預(yù)案，有效保護乘客生命安全、維護社會穩(wěn)定和提高應(yīng)急響應(yīng)效率。

2 城市軌道交通行車應(yīng)急分析

2.1 軌道交通應(yīng)急事故類型分析

突發(fā)事故是指突然發(fā)生，造成或可能造成城市軌道交通內(nèi)有重大人員傷亡、財產(chǎn)損失、列車停止運轉(zhuǎn)、危害公共安全，需要采取應(yīng)急措施予以應(yīng)對的自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生和社會安全及安全生產(chǎn)的緊急事件。區(qū)域軌道交通系統(tǒng)由多種制式的軌道交通復(fù)合形成，設(shè)備種類多且復(fù)雜，人員流動密集度大，一般的突發(fā)事件也有可能產(chǎn)生較大程度的影響，對軌道交通正常運行和旅客安全帶來風險。根據(jù)軌道交通集團發(fā)布的《軌道交通運營事故處理規(guī)則》，按照事故的性質(zhì)、人員傷亡、經(jīng)濟損失及對運營造成的影響程度，城市軌道交通行車事故分為：特別重大事故、重大事故、較大事故和一般事故，其中一般事故又分為一般A類事故、一般B類事故、一般C類事故、一般D類事故，一般E類事故[2]。城市軌道交通事故分類，如圖1所示。

目前主要可以按事故原因?qū)⑹鹿史譃槿箢悾鹤匀粸?zāi)害類、運營類與社會治安類。近年來城市軌道交通運營范圍內(nèi)的歷史事故數(shù)據(jù)中，發(fā)生事故主要為運營設(shè)備類事故和自然災(zāi)害類事故，因為社會治安事故發(fā)生數(shù)量較少，在本章中不對社會治安類事故進行統(tǒng)計[3]。軌道交通近年來發(fā)生事故較多的原因如表1所示。

2.2 區(qū)域軌道交通應(yīng)急資源配置影響因素

區(qū)域軌道交通應(yīng)急資源配置會受到多方面因素的影響，但主要的因素為成本因素和車站事故概率，成本因素可以概況為應(yīng)急資源配置成本、交通中斷損失成本[4]。

（1）成本損失因素：成本因素是應(yīng)急資源配置中最為重要的因素，無論何種程度的應(yīng)急事故都可用成本損失來評估其嚴重程度。成本因素可以大致分為應(yīng)急資源配置成本和交通中斷損失成本。應(yīng)急資源配置成本：應(yīng)急資源配置成本主要包括人工成本，資源購買費用及管理、維護、儲存等各種費用。在救援時表現(xiàn)為單次救援所消耗的成本等。交通中斷損失成本：交通中斷損失成本指車站停運造成的損失，其與車站停運的時間呈正相關(guān)趨勢。其中包括車站因事故停運從而導致客流量的減少帶來的乘客損失成本和車站停運對全局路網(wǎng)造成的損失[5]。

（2）事故的發(fā)生概率：事故發(fā)生概率指車站發(fā)生設(shè)備故障/事故需要應(yīng)急維修的概率，若站點的事故概率越高，就可以認為其在資源配置時分配資源量的權(quán)重就大，對其應(yīng)急站的應(yīng)急資源配置量就應(yīng)做出相應(yīng)改變。同時，在應(yīng)急站應(yīng)急資源配置的過程中，一個應(yīng)急站會同時對其下屬多個需求站提供服務(wù)，因此不能僅考慮單個站點的事故發(fā)生概率，也要考慮多個站點并發(fā)事故的概率，才能更有效更全面地進行應(yīng)急站維修資源的配置[6]。

3 基于故障樹分析法的城市軌道交通應(yīng)急預(yù)案優(yōu)化

故障樹分析法作為一種系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)化的分析工具，能夠有效地識別潛在風險并評估其影響程度，可以更為準確地對城市軌道交通的應(yīng)急預(yù)案進行評價。這種評價方法不僅有助于克服傳統(tǒng)評價中主觀性過強和難以量化的問題，還能為預(yù)案的優(yōu)化提供新的思路和方法選擇。因此，探索基于故障樹分析的城市軌道交通行車應(yīng)急預(yù)案優(yōu)化，對提升城市軌道交通的應(yīng)急管理能力具有重要的現(xiàn)實意義。

3.1 故障樹分析

故障樹分析（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）是一種自上而下的演繹式失效分析技術(shù)，它借助布爾邏輯對低層事件進行組合，以探究系統(tǒng)中不良狀態(tài)的成因。該方法廣泛應(yīng)用于安全工程與可靠性工程領(lǐng)域，旨在揭示系統(tǒng)失效的深層原因，并且找到降低風險的最佳方法，或確認安全事件或特定系統(tǒng)故障的發(fā)生率。

故障樹圖的建立過程十分類似于故障診斷的過程。它用自身的符號表示了頂事件、中間事件和底事件之間的邏輯關(guān)系。用長方形代表結(jié)果時間，圓形代表基本時間等，還有各種代表與門或門等的圖形。從故障樹圖中，可以直觀地看出一層一層的關(guān)系以及影響頂事件的因素等。事件描述了系統(tǒng)或者零部件故障的狀態(tài)；頂事件在故障樹分析中扮演著終極關(guān)注點的角色，它位于故障樹結(jié)構(gòu)的最上層，始終作為邏輯門的輸出結(jié)果體現(xiàn)，而非輸入條件。與此相反，底事件作為故障樹底層的起始點，始終作為邏輯門的輸入因素存在，而非輸出結(jié)果。

3.2 問題描述

一個應(yīng)急站應(yīng)急轄區(qū)范圍內(nèi)往往存在短時間內(nèi)多站點幾乎同時需要應(yīng)急維修的情況，由于每次維修都會需要一定的人力物力，然而短時間內(nèi)應(yīng)急站的應(yīng)急資源又是極其有限的，當多事故站并存時，應(yīng)急站維修資源儲備不足以維修全部事故站時，就會導致應(yīng)急站無法在故障站應(yīng)急觸發(fā)階段第一時間派遣維修隊進行維修，導致其需要等待前站維修完畢才能接受應(yīng)急維修，交通中斷損失上升。然而，如果應(yīng)急站大量貯存應(yīng)急資源，應(yīng)急站的應(yīng)急救援能力會得到提升但是也會導致應(yīng)急資源成本上升，在無站點并發(fā)事故發(fā)生的情況下就會造成應(yīng)急資源的浪費。

3.3 求解流程

當應(yīng)急站資源量等于站點并發(fā)事故所需最低資源限額的總數(shù)時，應(yīng)急站在收到需求站救援需求時就能全部第一時間前去救援，此時的站點維修時間就等于站點路程時間與其現(xiàn)場維修時間之和。

當應(yīng)急站資源量小于站點并發(fā)事故所需要的全部資源量時，就需要對每隊維修資源的前進路線進行確定后才能計算與的數(shù)值。根據(jù)應(yīng)急站選址和救援主要遵循“區(qū)域管理，就近救援”的準則，因此此處以距離應(yīng)急站最近的故障站優(yōu)先救援為原則，計算出多站點故障并存下故障站的維修順序及具體的維修路徑。

故障站由集合RF={1，2}表示，維修優(yōu)先級的完整規(guī)劃可以來表示。應(yīng)急若應(yīng)急站維修資源只能同時維修一個故障站，假定計算出的維修順序為，則維修隊維修路線路徑。此時的故障站的路程時間在程序中的求解思路為：則維修隊到達故障站4時走過的路程，到達故障站5走過的路程，到達故障站2走過的路程，到達故障站3走過的路程，則為維修隊走過路程與應(yīng)急救援運輸工具平均行駛速度v的比值。的值則與站點維修優(yōu)先級一致，第一個維修的車站的為0，以此類推，上述案例即為。將站點路程時間與該站現(xiàn)場處置時間之和即為該站在維修時間。

4 案例設(shè)計與結(jié)果分析

4.1 案例場景

城市軌道交通應(yīng)急救援站與其對應(yīng)的需求站，相同數(shù)字的為應(yīng)急站及其附屬需求站。其中涉及的站點與第二章可靠性數(shù)據(jù)采集中涉及的站點保持一致，共涉及重慶軌道交通一號線和六號線，其中一號線25個地鐵站，六號線27個地鐵站，去除小什字公共站后共計51個地鐵站。此外還包含不同制式的高鐵、普鐵車站：成渝鐵路、蘭渝鐵路、遂渝鐵路和襄渝鐵路共計9個火車站。維修人員作為影響應(yīng)急維修效率最關(guān)鍵的因素，本次算例將維修人員作為應(yīng)急資源配置模型中的資源種類，對60個需求站所屬的10個應(yīng)急服務(wù)站配置每個應(yīng)急站內(nèi)的維修人員數(shù)量，此處只對沙坪壩應(yīng)急站所管轄的應(yīng)急服務(wù)群做詳細計算說明，其下屬需求站為沙坪壩站、重慶西站、楊公橋、烈士墓、磁器口、小龍坎。

4.2 參數(shù)設(shè)置

在站點交通中斷損失函數(shù)的確定上，為簡化模型將所有站點的交通中斷損失函數(shù)均設(shè)置為相同函數(shù)，考慮到站點設(shè)備故障對站點服務(wù)能力及乘客需求的影響，函數(shù)應(yīng)是隨時間遞增的，且在故障開始的時刻車站內(nèi)部就已經(jīng)存在受影響的乘客，因此對路網(wǎng)的影響已經(jīng)產(chǎn)生，故在時刻就存在成本損失。隨著時間的推移，一開始受影響的客流人數(shù)較少，隨著時間的增加受影響客流會激增，其風險成本就會激增，因此該函數(shù)的趨勢應(yīng)呈現(xiàn)隨時間初始上升不明顯，后期會加速上升的形勢。

4.3 結(jié)果分析

優(yōu)化前后的應(yīng)急資源配置指標如下表2所示。

從表2可以得出，在同樣的參數(shù)條件設(shè)置下，采用應(yīng)急資源配置模型決策出的維修人員數(shù)量對應(yīng)的平均救援成本值與不采取優(yōu)化配置下的維修人員數(shù)量對應(yīng)的平均救援成本值降低了5.9%，驗證了本應(yīng)急資源配置方法的可行性。

5 結(jié)論

針對目前應(yīng)急資源配置缺乏考慮到站點并發(fā)事故概率對應(yīng)急資源配置的影響這一問題，充分考慮了站點并發(fā)事故概率，對區(qū)域軌道交通應(yīng)急資源進行了優(yōu)化配置，將交通中斷損失和應(yīng)急資源配置成本之和作為模型的指標，建立數(shù)學模型，并且使用故障樹算法進行優(yōu)化求解。最后以維修人員數(shù)量作為應(yīng)急資源的種類，在城市軌道交通行車場景下進行實例計算，并以各站點目前維修人員數(shù)量為對照組，驗證了模型的有效性。

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