張皓揚(yáng) 莊越

摘 要：為達(dá)到對(duì)地鐵火災(zāi)事故早期預(yù)防和精準(zhǔn)控制的目的，引入前兆信息和多源數(shù)據(jù)融合的概念;基于82起地鐵火災(zāi)事故在人機(jī)管環(huán)模型和人因分析與分類系統(tǒng)基礎(chǔ)上構(gòu)建地鐵火災(zāi)前兆信息分類模型;針對(duì)前兆信息特點(diǎn)提出多源信息采集方法并比較多種多源數(shù)據(jù)融合方法。利用本文對(duì)地鐵火災(zāi)中前兆信息識(shí)別、采集和融合步驟所提建議能降低地鐵火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：地鐵火災(zāi);運(yùn)營(yíng)安全;前兆信息;多源數(shù)據(jù)融合

中圖分類號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.05.081

0 引言

縱觀地鐵運(yùn)營(yíng)事故的案例，火災(zāi)都是造成巨大損失的直接原因。前兆信息作為一種能有效衡量事故潛在風(fēng)險(xiǎn)的理論，運(yùn)用于地鐵火災(zāi)管理中具有極高價(jià)值。故本文通過歷史發(fā)生的82起地鐵火災(zāi)事件識(shí)別多源前兆信號(hào)，為我國(guó)建立起科學(xué)合理的地鐵火災(zāi)前兆信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提出參考和建議。

1 相關(guān)研究基礎(chǔ)

1.1 前兆信息理論研究

國(guó)內(nèi)普遍認(rèn)知將前兆信號(hào)分為人機(jī)管環(huán)四方面，在人因分析與分類系統(tǒng)（HFACS）中以人因視角描述四個(gè)層次缺陷：操作人員不安全行為及其前提、不安全監(jiān)管及組織影響。以HFACS和人機(jī)管環(huán)模型為核心的前兆信息分類系統(tǒng)對(duì)研究地鐵火災(zāi)異常數(shù)據(jù)具有研究?jī)r(jià)值。

1.2 多源數(shù)據(jù)融合評(píng)價(jià)方法

多源數(shù)據(jù)源融合（MSDF）指利用特定的方法對(duì)不同類型的信息源或關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理從而更精準(zhǔn)可靠地做出決策的方法。采用多源數(shù)據(jù)融合對(duì)地鐵火災(zāi)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，進(jìn)而將異構(gòu)多源數(shù)據(jù)綜合為置信度更高的數(shù)據(jù)，最終幫助決策者提供早期預(yù)防的方案。

2 地鐵火災(zāi)事故跨案例前兆信息分析

2.1 地鐵火災(zāi)事故概況

對(duì)82個(gè)地鐵火災(zāi)案例剖析，案例中各因素占比如圖1。研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于地鐵火災(zāi)要從強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)管理體系開始自上而下地控制設(shè)備因素、員工和乘客因素，并降低環(huán)境因素影響。

2.2 地鐵火災(zāi)事故的前兆信息識(shí)別

結(jié)合國(guó)內(nèi)經(jīng)典的人機(jī)管環(huán)分類系統(tǒng)模型和國(guó)外HFACS模型的基礎(chǔ)上對(duì)82起國(guó)內(nèi)外地鐵火災(zāi)數(shù)據(jù)分析。形成本文的前兆信息分類系統(tǒng)（如表1）。

影響因素間的交互和耦合導(dǎo)致了最終安全事故的發(fā)生，其在地鐵火災(zāi)運(yùn)營(yíng)前兆信息中的表現(xiàn)為在事故發(fā)生前能夠采集并檢測(cè)到分類系統(tǒng)模型中的一種或多種前兆信息。

3 地鐵火災(zāi)事故前兆信息采集與融合評(píng)價(jià)

3.1 前兆信息的采集方法

表一中地鐵火災(zāi)運(yùn)營(yíng)前兆信息分類系統(tǒng)提出了14種前兆信息，這些前兆信息通過以下三大類信息采集方式完成全部前兆信息識(shí)別。

視頻采集圖像分析方法用于采集類似工作人員失誤與違規(guī)現(xiàn)象、乘客惡意縱火、乘客吸煙前兆信息。采用基于定向梯度直方圖（HOG）特征和支持向量機(jī)（SVM）分類器的目標(biāo)檢測(cè)方法，HOG特征將目標(biāo)分塊分別提取每塊內(nèi)梯度在各個(gè)方向上的分布情況得到直方圖特征。

傳感器采集信號(hào)識(shí)別方法可用于采集供電設(shè)施故障、機(jī)電運(yùn)行故障、通信信號(hào)故障、地鐵溫度、濕度、極端天氣指數(shù)傳感器此類前兆信息。例如對(duì)于供電設(shè)施系統(tǒng)的前兆信息故障

方面，選取地鐵供電系統(tǒng)諧波作為需要采集的前兆信息。如式一所示：

其中m為監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)，xik為監(jiān)測(cè)的第i類第k個(gè)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值，γqk為第q類第k個(gè)指標(biāo)的閾值。最終通過E值的計(jì)算判斷該供電系統(tǒng)的預(yù)警級(jí)別。

而組織過程漏洞、資源管理漏洞、不安全的監(jiān)督、不良的組織氛圍此類前兆信息的采集則通過基于HFACS的前兆信息人工采集得以實(shí)現(xiàn)，例如第三方的體系審核、上級(jí)外部審核、自身周期性的內(nèi)部審核等，甚至安全檢查表和員工對(duì)于不正常現(xiàn)象的上報(bào)等都能夠作為此類前兆信息采集的依據(jù)。

3.2 多源前兆信息的融合方法

對(duì)于地鐵火災(zāi)多源前兆信息融合而言，不但要求能融合形式不同的多源數(shù)據(jù)，而且要求融合計(jì)算與前續(xù)預(yù)處理具有協(xié)調(diào)能力。以下為多源前兆信息融合方法比較（如表2）。

面對(duì)地鐵火災(zāi)的預(yù)防因地制宜地選擇多源數(shù)據(jù)融合方法能夠更好地做到對(duì)地鐵火災(zāi)進(jìn)行早期識(shí)別和精準(zhǔn)治理。

4 結(jié)語(yǔ)

在人機(jī)管環(huán)和HFACS基礎(chǔ)上對(duì)82起案例進(jìn)行多源前兆信息的識(shí)別，建立地鐵火災(zāi)前兆信息分類系統(tǒng)模型，為地鐵火災(zāi)運(yùn)營(yíng)的前兆信息采集類別提供建議，并根據(jù)其多源前兆信息特點(diǎn)針對(duì)性提出了三種地鐵火災(zāi)前兆信息采集方法，做出多源前兆信息融合方法表，為合適地?cái)?shù)據(jù)融合方法提供參考。

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