(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111627948.6 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 南京熊猫电子股份有限公司 地址 210002 江苏省南京市玄武区中山 东 路301号 申请人 南京熊猫信息产业有限公司 　 南京熊猫 机电仪技 术有限公司 (72)发明人 郭旭周　徐舒　吴红兰　胡鹏路　 张跃　章澜岚　何海海　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 专利代理师 柏尚春 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/30(2012.01) G06F 16/901(2019.01) (54)发明名称 一种基于故障树分析的城市轨道交通风险 评估方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于故障树分析的城市 轨道交通风险评估 方法， 包括以下步骤： (1)城市 轨道交通运营数据采集； (2)构建城市轨道交通 运营风险故障树模型； (3)将人员、 设备、 环境、 管 理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障 树模型， 运用加权事故树分析法， 结合风险发生 概率， 风险发生造成的损失， 以及风险随时间的 演化程度评估各级灾害事件风险值； (4)根据不 同的风险值， 判断预警等级， 启动相应的应急措 施； (5)根据监测数据， 得出发展趋势与时间关系 图， 实现风险预判。 本发明解决目前城市轨道交 通灾害和风险的识别与预判过于依赖人力， 风险 规避能力差， 风险处置效率低的问题。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 114565210 A 2022.05.31 CN 114565210 A 1.一种基于故障树分析的城市轨道交通 风险评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)城市轨道交通运营数据采集， 采用智能设备以及城轨运营系 统获取人员、 设备、 环 境、 管理风险因素的实时数据， 并对数据进行 数据清洗、 数据脱敏、 数据质控和入库； (2)构建城市轨道交通运营风险故障树模型， 设置顶级灾害事件、 次级灾害事件和第三 级灾害事 件； (3)将人员、 设备、 环境、 管理风险因素集成到城市轨道交通运营风险故障树模型， 运用 加权事故树分析法， 结合风险发生概率， 风险发生造成的损失， 以及风险随时间的演化程度 评估第三级灾害事 件风险值、 第二级灾害事 件风险值、 顶级灾害事 件风险值； (4)根据不同的风险值， 结合预警单项指标和 综合指标阈值， 判断预警等级， 并启动相 应的应急措施； (5)根据监测数据， 采用灰色预测中的GM(1,1)模型拟合推演监测变量的发展趋势， 得 出发展趋势与时间关系图， 实现风险预判。 2.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法， 其特征 在于， 所述步骤(2)中将城轨运营故障作为顶级灾害事件， 人员因素事件、 设备 因素事件、 环 境因素事件、 管理因素事件作为四个次级灾害事件， 乘客拥挤踩踏， 乘客跌入轨道， 自动检 票设备故障， 扶梯系统故障， 水灾， 违法施工， 传染病疫情， 员工培训不到位作为第三级灾害 事件建立城市轨道交通 运营风险故障树模型。 3.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法， 其特征 在于， 所述 步骤(3)中评估第三级灾害事 件风险值 为： 定性分析， 运用上 行法求第三级灾害事 件B1的最小割集： B1＝C1+C2＝X1·X2+X1·X3+X4+X5+X6 最小割集为{X1,X2}， {X1,X3}， {X4}， {X5}， {X6}， 其中任何一个事件发生， 就会造成第三级 灾害事件B1的发生； 定量分析， 确定故障树的各灾害事件的发生概率和风险值， 根据历史数据结合专家评 估， 得出致灾事件Xi随时间演变程度的度量值 根据致灾事件Xi发生时间的不同， 划分 为Q1～Q7七个等级， 同时， 根据历史数据结合专家评估， 得出灾害事件Bi随时间演变程度的 度量值 根据致灾事件Xi发生时间的不同， 划分为Q1～Q7七个等级， 采用一阶近似算法 得出第三级灾害事 件Bi发生的概 率 为： 式中， 为最小割 集Kj发生的概率， 为最小割集Kj随时间演变程度的度量值， N为第 三级灾害事 件Bi最小割集组成元 素的个数， M为第三级灾害事 件个数， 灾害事件Bi的风险值 式中， 为各灾害事件随时间演化程度的度量值； 为各灾害事件发生造成的损失； M 为第三级灾害事 件个数。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114565210 A 24.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法， 其特征 在于， 所述 步骤(3)中评估第二级灾害事 件风险值 为： 计算第二级灾害事 件Ai的发生概率 式中， 为各灾害事件随时间的演化程度， 为对Ai造成影响的第三级灾害事件Bj发 生的概率， M为对Ai造成影响的第三级灾害事 件Bj的个数， 计算第二级灾害事 件Ai的风险值 式中， 为对Ai造成影响的第 三级灾害事件Bj的风险值， M为对Ai造成影响的第三级灾 害事件Bj的个数， uj为第二级灾害事件Bj在第一级灾害事件人员因素灾害事件A1、 设备因素 灾害事件A2、 环境因素灾害事件A3、 管理因素灾害事件A4的相对重要程度的加权系数， uj∈ [0， 1]。 5.根据权利要求1所述的一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估方法， 其特征 在于， 所述 步骤(3)中评估顶级灾害事 件风险值 为： 定量分析： 式中， 为人员因素灾害事件、 设备因素灾害事件、 环境因素灾害事件、 管理因素灾害 事件发生造成的损失， wj为人员因素灾害事件A1、 设备因素灾害事件A2、 环境因素灾害事件 A3、 管理因素灾害事件A4对城市轨道交通运营事故的相对重要程度的加权指数， wj∈[0， 1]， 对经量化评估得 出的各灾害事 件风险值Ct求积分， 得 出一段时间内的风险累计值： 用于定期评估风险管理情况， T可以周、 月、 季度等为周期， 对评估出的风险值Ct采用最 小二乘法拟合得出曲线函数 并求偏导， 得出风险变化度量值 评估风险 趋势情况。 6.一种基于故障树分析的城市轨道交通风险评估系统， 其特征在于， 包括智能监测模 块、 风险评估 模块、 趋势推演模块、 智能预警模块、 数据分析模块； 智能监测模块： 城市轨道交通运营数据采集， 采用智能设备以及城轨运营系统获取人 员、 设备、 环境、 管理风险因素的实时数据， 并对数据进行数据清洗、 数据脱敏、 数据质控和 入库； 风险评估模块将人员、 设备、 环境、 管理风险因素集成到城市轨道 交通运营风险故障树 模型， 运用加权事故树分析法， 结合风险发生概率， 风险发生造成的损失， 以及风险随时间权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114565210 A 3