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(diǎn)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(yùn)能和安全水平。首先，詳細(xì)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(yàn)證了該優(yōu)化模型的可行性和實(shí)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(yàn)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(kuò)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(yùn)營管理帶來了巨大挑戰(zhàn)，同時(shí)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(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在日常運(yùn)營中，城市軌道交通系統(tǒng)面臨多種潛在的風(fēng)險(xiǎn)，包括設(shè)備故障、自然災(zāi)害等。這些風(fēng)險(xiǎn)如果未能及時(shí)妥善處理，可能導(dǎo)致嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，進(jìn)而對城市的正常運(yùn)行造成嚴(yán)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(hù)乘客生命安全、維護(hù)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(cái)產(chǎn)損失、列車停止運(yùn)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(yùn)行和旅客安全帶來風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)軌道交通集團(tuán)發(fā)布的《軌道交通運(yùn)營事故處理規(guī)則》，按照事故的性質(zhì)、人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失及對運(yùn)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(yùn)營類與社會治安類。近年來城市軌道交通運(yùn)營范圍內(nèi)的歷史事故數(shù)據(jù)中，發(fā)生事故主要為運(yùn)營設(shè)備類事故和自然災(zāi)害類事故，因?yàn)樯鐣伟彩鹿拾l(fā)生數(shù)量較少，在本章中不對社會治安類事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[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(yán)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(fèi)用及管理、維護(hù)、儲存等各種費(fèi)用。在救援時(shí)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(yùn)造成的損失，其與車站停運(yùn)的時(shí)間呈正相關(guān)趨勢。其中包括車站因事故停運(yùn)從而導(dǎo)致客流量的減少帶來的乘客損失成本和車站停運(yùn)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(diǎn)的事故概率越高，就可以認(rèn)為其在資源配置時(shí)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(shí)，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(shí)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(diǎn)的事故發(fā)生概率，也要考慮多個站點(diǎn)并發(fā)事故的概率，才能更有效更全面地進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)并評估其影響程度，可以更為準(zhǔn)確地對城市軌道交通的應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行評價(jià)。這種評價(jià)方法不僅有助于克服傳統(tǒng)評價(jià)中主觀性過強(qiáng)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(shí)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(jìn)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(fēng)險(xiǎn)的最佳方法，或確認(rèn)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(shí)間，圓形代表基本時(shí)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(diǎn)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(diǎn)，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(shí)間內(nèi)多站點(diǎn)幾乎同時(shí)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(shí)間內(nèi)應(yīng)急站的應(yīng)急資源又是極其有限的，當(dāng)多事故站并存時(shí)，應(yīng)急站維修資源儲備不足以維修全部事故站時(shí)，就會導(dǎo)致應(yīng)急站無法在故障站應(yīng)急觸發(fā)階段第一時(shí)間派遣維修隊(duì)進(jìn)行維修，導(dǎo)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(dǎo)致應(yīng)急資源成本上升，在無站點(diǎn)并發(fā)事故發(fā)生的情況下就會造成應(yīng)急資源的浪費(fèi)。

3.3 求解流程

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

當(dāng)應(yīng)急站資源量小于站點(diǎn)并發(fā)事故所需要的全部資源量時(shí)，就需要對每隊(duì)維修資源的前進(jìn)路線進(jìn)行確定后才能計(jì)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(zhǔn)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(jì)算出多站點(diǎn)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(shí)維修一個故障站，假定計(jì)算出的維修順序?yàn)椋瑒t維修隊(duì)維修路線路徑。此時(shí)的故障站的路程時(shí)間在程序中的求解思路為：則維修隊(duì)到達(dá)故障站4時(shí)走過的路程，到達(dá)故障站5走過的路程，到達(dá)故障站2走過的路程，到達(dá)故障站3走過的路程，則為維修隊(duì)走過路程與應(yīng)急救援運(yùn)輸工具平均行駛速度v的比值。的值則與站點(diǎn)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(diǎn)路程時(shí)間與該站現(xiàn)場處置時(shí)間之和即為該站在維修時(shí)間。

4 案例設(shè)計(jì)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(diǎn)與第二章可靠性數(shù)據(jù)采集中涉及的站點(diǎn)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(jì)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(jì)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(xì)計(jì)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(diǎn)交通中斷損失函數(shù)的確定上，為簡化模型將所有站點(diǎn)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(diǎn)設(shè)備故障對站點(diǎn)服務(wù)能力及乘客需求的影響，函數(shù)應(yīng)是隨時(shí)間遞增的，且在故障開始的時(shí)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(shí)刻就存在成本損失。隨著時(shí)間的推移，一開始受影響的客流人數(shù)較少，隨著時(shí)間的增加受影響客流會激增，其風(fēng)險(xiǎn)成本就會激增，因此該函數(shù)的趨勢應(yīng)呈現(xiàn)隨時(shí)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(biāo)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(yàn)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(diǎn)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(diǎn)并發(fā)事故概率，對區(qū)域軌道交通應(yīng)急資源進(jìn)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(biāo)，建立數(shù)學(xué)模型，并且使用故障樹算法進(jìn)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(jìn)行實(shí)例計(jì)算，并以各站點(diǎn)目前維修人員數(shù)量為對照組，驗(yàn)證了模型的有效性。

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