大型活动拥挤踩踏事故模糊综合评估方法应用分析

在研讨人群拥挤踩踏事故及其预防控制的基础上,通过采用模糊综合评估方法,客观归类大型活动拥挤踩踏事故影响因素,建立二级模糊综合评估分析模型,并以沈阳世博会开幕式为例进行综合分析,得出安全等级。应用实例表明,模糊综合评估方法评估结果与实际安全状况基本吻合,具有实用性,能够比较客观、真实地反映大型活动的拥挤踩踏事故风险状况,值得在大型活动拥挤踩踏事故评估中推广和使用。     

基于大数据的大型活动拥挤踩踏事故预警分析研究

为预防大型活动拥挤踩踏事故发生,以拥挤踩踏事故为研究对象,结合系统安全理论和预警原理,运用大数据技术建立拥挤踩踏事故预警模型。以上海外滩拥挤踩踏事故为实例,通过热力图预警分析、人群流向预警分析和地图搜索量预警分析,在事故发生前进行监测、识别、诊断和评价,得出存在事故早期征兆,属于Ⅱ级预警范围,应启动预警对控措施;并将预控对策与当晚实际事故发生过程中采取的对策进行对比,进一步说明基于大数据技术的拥挤踩踏预警对上海外滩拥挤踩踏事故预防和控制的有效性,相关预警技术和方法可为大型活动科学预防和控制拥挤踩踏事故提供技术支撑。     

天津站地铁换乘中心人群密度调查

人群密度的调查研究对公共场所的安全疏散研究起着至关重要的作用.以天津站地铁换乘中心为研究对象,对其人群密度分布进行了实地调查,通过直接计数法、图像计数法等调查方法采集初步数据,经分析和处理得出此地铁换乘中心人群密度随空间和时间的分布及变化情况,并结合此大型公共建筑的自身特点,分析人群密度分布变化的原因、人群密度较高区域可能发生的事故种类,针对性地提出减缓人群拥挤风险、缓解客流分布不均的具体措施,以便减小因人群密度过大而发生安全事故的概率,减少人员伤亡和财产损失.     

大型活动期间城市地铁风险分析

大型活动进退场期间产生超大量客流,人群成分复杂,对地铁站台空间和运行能力产生威胁,也隐含踩踏事件、地铁事故等安全问题.地铁自身的薄弱点和大型活动产生的安全隐患是城市地铁风险分析的两大因素.文中利用风险评估方法对大型活动期间地铁所面临的威胁及地铁本身存在的薄弱环节进行了分析,并就如何做好大型活动期间地铁的安全运营提出了相关措施建议.     

人群密度对人群拥挤事故的影响

为了研究公共场所的人群密度与拥挤事故的发生概率.基于连续人群流动模型,从人群密度角度探讨了人群拥挤事故发生的机理.由于不同民族个体生理尺寸的差异,人群最大忍受密度不同,以此作为判断人群拥挤事故的标准,并结合我国情况提出我国人群最大忍受密度为9人/m2.最后模拟了某个拥挤事故场景,用该模型对其进行拥挤事故分析.结果表明,连续人群流动模型可以用于预测拥挤事故的发生,对预防和控制人群拥挤事故具有一定的指导意义.     

基于CA-模糊综合评价法的拥挤踩踏事故分析

以某高校体育场举办庆典活动为例,采用元胞自动机(CA)模拟大型活动中发生事故后的人员疏散情况,得到事故发生后人员逃生规律及疏散总时间,由此判断可能造成的人群拥挤地点和时间。结合模糊综合评价方法对整个活动的安全状况进行总体评估,确定事故发生的影响因素,建立指标体系,运用Matlab遗传算法工具箱计算权重,最终判定大型活动的整体安全水平为较安全。将此方法应用到大型活动的安全评价预警中,能更好地预防和控制活动中拥挤踩踏事故的发生。     

人群流动的波动性分析

在现代社会中,公共场所拥挤人群现象常常发生,人们对拥挤人群的机理研究较少,在公共场所因对拥挤人群的疏导或管理不当频频发生而伤亡事故。针对公共场所拥挤人群的安全管理需求,根据波动理论,特别是激波理论,来研究拥挤人群的基本特性,如密度、速度与激波的关系等。在人群拥挤时,可将其视为一连续介质,人群中产生的任何扰动(直接表现为密度的变化)都将以波的形式在人群中传播,同时由于人群中个体间的差异,导致波发生非线性畸变,最后可能导致激波的产生,即拥挤事故。通过特征值解法及Matlab软件,求解了对于不同的初始密度分布曲线、不同的速度,预测激波将在何时何处发生,即揭示激波产生的规律,总结了消除激波的一些措施,如改变边界条件、控制初始密度、设置畸点等,以避免拥挤事故的出现。     

基于STAMP模型的地铁拥挤踩踏应急联动系统设计

当前地铁拥挤问题十分突出,而地铁管理仅依赖于经验性措施,无法有效管控拥挤踩踏风险。为解决这一问题,基于系统理论事故及过程(STAMP)模型,设计地铁拥挤踩踏事故应急联动系统。首先研究STAMP模型的原理和结构,将联动系统分为人群密度监测系统、应急疏散系统和广播信息系统3部分,使三者联动对地铁人流进行安全管理。然后分析人群密度安全约束条件,围绕约束条件应急联动系统的分层控制结构,建立应急联动系统中的人群密度监测和应急疏散过程控制模型,并整合形成地铁拥挤踩踏应急联动系统的控制回路,完成整个系统工作循环。研究结果表明,模型可量化拥挤踩踏风险,有效提升地铁的安全管理水平。     

基于层次关联系数法的地铁拥挤踩踏事故应急联动系统评估研究

为预防控制地铁拥挤踩踏事故的发生,以人员信息跟踪、人群密度监测、应急疏散及广播信息为子系统,构建旨在智能疏散的地铁拥挤踩踏事故应急联动系统。对地铁站内安全实际情况进行实时监测、记录、计算、分析;引入层次关联系数法对地铁的无预警状态、人工预警管理状态、智能预警管理状态进行系统评估,并对地铁拥挤踩踏事故应急联动系统有效性进行评价。结果表明:地铁拥挤踩踏事故应急联动系统,在地铁拥挤踩踏事故预防和应急管理方面,相较无预警状态和人工预警管理状态更为可行可靠,可为下一步应急联动系统的研发提供技术支持。     

基于点 线 面体系的大型活动场所安全风险登记方法研究

正近年来,随着我国社会文化事业的快速发展,各类大型社会活动日益增多,且已经初步形成了一个以会议展览活动为核心的大型活动综合经济载体,安全问题不容小觑。目前,对大型活动风险的研究大多集中在对某一类型场所或事故的研究,如场馆火灾、聚集人群疏散、拥挤踩踏事故等,但缺乏对大型公共场所风险的系统分析和对主要风险进行综合评价管理的研究。     

中小学校园踩踏事故统计分析及应对措施研究

为掌握中小学校园踩踏事故发生规律,预防事故发生,收集、整理近10年来的事故案例进行统计分析,获得了中小学校园踩踏事故的时空分布和影响因素的统计特征。发现存在"秋季学期"现象、"星期一"现象和事故易发生在教学楼1～2楼楼梯间。分析事故主要原因有:学生安全素质不高,学生安全教育不足,信息交流不畅,学校硬件设施设计不合理,学校应急管理不足。针对案例统计分析结果和原因,提出预防中小学校园踩踏事故的应对措施,为相关部门预防和处置事故提供决策支持。     

我国拥挤踩踏事故发生规律、诱发因素及防控策略

为有效防范拥挤踩踏事故发生,减少事故造成的损失,运用统计分析法和案例分析法对2000-2014年我国拥挤踩踏事故发生规律和诱发因素进行研究。结果表明:我国拥挤踩踏事故发生次数及人员伤亡年际变化较大,总体呈现下降的趋势;秋季踩踏事故发生次数及人员伤亡最多,冬季次之,春夏季节最少;拥挤踩踏事故主要发生在内陆中南部、西北和西南边疆等地区; 学校、商场及节庆场地和楼梯（台阶）是踩踏事故易发场所位置;人为因素、场所因素、管理因素和自然因素是拥挤踩踏事故四大诱发因素。根据踩踏事故发生规律和诱发因素分析,构建踩踏事故防控的PPC模型并提出具体的防控策略,为相关部门预防和处置事故提供决策支持。     

大型活动拥挤踩踏事故BP神经网络安全评估方法应用分析

根据大型活动拥挤踩踏事故是一个极其复杂的多因素、多变量、多层次的人-机-环境系统,利用数学建模的思路,引入人工神经网络评估方法;以沈阳世博会开幕式为例,通过前馈型BP网络训练和测试,将开幕式举办过程中的人员拥挤踩踏事故风险系统划分为人的因素、物的因素、环境因素、管理因素4个子系统和拥挤踩踏事故综合评估总系统,分别对其进行拟合分析,在各个系统的拟合残差满足条件的情况下,得出量化的评估预测值及BP神经网络的使用范围。研究实例表明,BP神经网络评估结果直观易懂,可操作性强,是值得推广运用的一种评估方法。     

大型铁路客运站大客流预警及应对方案设计 ——以北京西站为例

铁路客运站作为旅客集散地,出入站客流量会因为节假日、大规模列车晚点或停运等突发事件出现大规模聚集。当车站出现高密度客流时,若未能及时采取有效的应对措施,极易出现踩踏等事故。为应对车站大客流情况,首先制定了黄、橙、红三级预警机制。其中黄、橙预警用于应对车站高密度客流情况,而红色等级预警则用于应对短时间内车站需迅速疏散客流的紧急情形和大量客流长时间无法乘车离开的情形。最后重点研究了基于不同等级预警的应对方案。所提出的大型客运站大客流预警与应对方案实际应用于北京西站,经过多次春运和暑运检测,起到了良好的效果。     

中小学校园拥挤踩踏事故风险评估指标研究

为研究诱发中小学校园拥挤踩踏事故风险因素,根据近年来21起典型事故统计结果,设计调查问卷,在问卷信度检验结果满足良好的相关水平和一致性的基础上得出中小学校园拥挤踩踏事故影响因素分为4个方面,9个因素。基于数据处理系统(DPS),引入非参数投影寻踪回归模型的理论方法,对多维拥挤踩踏事故影响因素数据进行投影降维分析,利用交叉核实,进行非参数拟合,得出每一因素的权重值及事故发生预测值。拟合结果表明:人群失控、人群密度、时间限制3个影响因素更为重要,在校园拥挤踩踏事故日常预防中应多予重视,同时初步探讨影响因素权重在中小学拥挤踩踏事故评估中的应用,为进一步有效防止校园拥挤踩踏事故发生提供技术支持。     

基于互相关算法的人员密集场所人群运动速度特征研究

研究人群密集场所的人群运动速度特征可以预测人群的运动趋势,在大型活动组织过程中可以对异常人群运动做出预警,避免过度的拥挤及踩踏事件的发生,保证大型群体性活动的安全顺利开展。利用国内某重要城市核心区公共场所人群运动的视频图像,通过互相关算法提取该场所人群的运动速度,并进一步比较通往景区的四条不同路径上人群运动速度的差异性,分析其人群运动特征。分析结果表明单向通道的人群运动速度较大且运动方向基本与通道的两侧边界平行,而双向通道中由于人群中阻尼效应的影响,人群运动速度的大小和方向都发生了不同程度的改变。分析结果可为核心区管理者进行大型群体性活动的组织、人群疏散与引导提供建议,进而为人群拥挤踩踏事故风险防控、拥挤踩踏事故专项应急预案制定及人群聚集活动安全方案编制提供理论支持。     

基于免疫机理的化工园区安全生产预警机制设计

为从预警角度预防化工园区安全生产事故,基于生物免疫机理,先应用仿生学方法从整体分析化工园区的"生理结构",再从局部分析化工园区安全生产事故预警体系与生物免疫系统的相似性,首次提出包括诊断识别子系统、预警信号子系统、协调控制子系统和记忆库的化工园区安全生产事故免疫预警系统;设计了一种新的包括预警指标参数输入、模型运算和结果输出3个功能模块的化工园区安全生产事故预警机制。预警机制的输入模块实现预警指标数据输入与处理的功能,运算模块实现预警模型运算的功能,输出模块给出量化评价和图形分析2种结果。基于此设计,将构建预警指标体系,建立化工园区安全生产现状预警和未来预测模型。     

基于熵理论的矿山企业安全风险管理水平研究

为保证矿山企业安全生产的顺利进行,预防和减少事故的发生,基于熵理论对提高矿山企业安全风险管理水平问题进行研究。提出包含人、物、环、管4个1级指标及19个2级指标的矿山企业安全风险管理水平评估体系,分析计算各个指标的权重,建立基于熵理论的安全风险管理水平评价模型。设计调查问卷,通过对评价模型的问卷调查及分析,能够得出不同指标对矿山企业安全风险管理水平的影响程度和作用,进而有针对性地采取措施提高企业安全管理水平。