地铁遭遇核化生袭击的鉴别

近年来,恐怖活动日益严重,尤以核化生恐怖袭击最为突出,国际上有代表性的有日本东京地铁沙林事件、美国9.11恐怖事件后发生的炭疽事件等。上海作为我国的经济中心、2010年的世博会的举办地,反恐将是重中之重。纵观城市遭遇恐怖袭击的地点,地铁的概率是较高的,作为上海主要的交通工具,地铁人流密集,一旦发生恐怖袭击,受伤人员将难以估计,严重影响人民的正常生活秩序。及时对地铁中一旦出现的不明物质进行鉴别,认真研究地铁反核化生恐怖袭击的处置问题,对于保障上海地铁遭受恐怖袭击的应急处置具有十分重要的意义。     

上海地铁还会惊现多少"怪物"?

10月17日,上海地铁二号线开到上海科技馆站时,突然上来一个全身裹着白色纱布的形似"木乃伊"的人. "木乃伊"时不时与乘客打招呼,甚至试图握手,把一位女乘客吓得用书遮面,大叫"快走开,太恐怖了!"网友质疑这又是一次炒作.(10月18日<新民晚报>)     

南京地铁运营安全生产管理的实践和启示

国内外对地铁运营安全一直非常重视,运营企业也将其作为各项管理工作的重中之重.结合南京地铁运营安全生产管理的实践,介绍努力探索和实施有效的主要措施及启示,全方位确保了运营安全生产总体形势持续稳定.     

地铁建设环境影响评估及减排效益研究:以深圳市为例

地铁大规模建设和运营消耗了大量资源能源,已逐渐成为城市交通环境影响的主要贡献源。基于生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,以深圳市为研究区域,定量分析了地铁建设过程的资源与能源消耗强度,选取全球变暖潜能值(global warming potential,GWP)为度量指标,构建了地铁建设碳排放分析框架及测算方法,并基于情景分析法预估了减排潜力。结果表明:截至2020年底,深圳已开通运营的地铁线站建设造成的碳排放量约累积达到2730万t CO₂e,其中地铁车站建设碳排放量占比约为72%,地铁隧道建设碳排放量占比约为28%。建设阶段单位里程盾构隧道碳排放强度约为1.3万t CO₂e/km,单位面积车站碳排放强度约为371 t CO₂e/100 m2。通过推广绿色建造技术,如采用再生混凝土和再生钢材,地铁建设阶段最高碳减排率可达到8.5%/a,2021—2035年累积节碳可达到508万tCO₂e,可一定程度上能缓解地铁建设的碳排放压力。     

下穿隧道对地铁车站结构地震反应的影响研究*

针对下穿隧道对临近地铁车站地震反应的影响问题,本文采用数值模拟方法,基于 ABAQUS 平台建立了隧道下穿大开地铁车站的整体三维非线性数值分析模型,通过改变地震动类型和隧道与车站结构的交叉净距,从结构构件的破坏比和竖向变形等角度,定量分析了不同工况下隧道下穿对车站结构地震反应的影响,并与单体大开车站原型结构的地震反应进行了对比。研究表明：下穿隧道会增大地铁车站结构中柱和侧墙的破坏比(相应的最大增幅：中柱为 35%,侧墙为 26%);同时,底板的竖向变形显著增大,最大增幅达到 100%;随着交叉净距的增大, 中柱和侧墙地震反应减小,而底板竖向沉降有所增大;下穿隧道对车站结构地震反应的影响范围约为隧道直径的 3 倍。研究成果对隧道近距离穿越地铁车站结构的设计与分析具有一定的参考价值。     

基于可编辑VR实验平台的突发事件下跟随效应研究

建立了可编辑VR疏散动力学实验平台,并招募100名大学生开展地铁车厢内的虚拟实验,探究突发事件下的跟随效应。每次实验有一名实验人员和20名虚拟乘客(NPC)参与,共设置5个场景探究不同比例的运动NPC对参与者预动作行为和运动行为的影响。通过分析问卷、预动作时间、出门选择、运动距离等数据,发现在实验中存在跟随等待人群和跟随运动人群两种跟随效应,而人群的运动是更为强烈的信息,当等待和运动NPC占比从0%提升至50%,等待和运动参与者占比分别提高10%和60%。因此,在突发事件场景中,应及时对局部人群施加有效的同向引导,以提升整体疏散效率。     

基于改进社会力模型的地铁大客流疏散能力研究*

为有效应对大客流情景下人群拥挤对地铁站正常运行带来的影响,采用社会力模型和Anylogic仿真软件,对地铁站大客流疏散能力进行建模和分析,从客观、主观、管理视角分析影响客流疏散能力的因素,基于改进社会力模型刻画行人行为,分析影响地铁车站疏散能力的3个关键因素,并以南宁地铁1号线朝阳广场站为背景进行研究。研究结果表明:行人密度是影响地铁站疏散能力的关键因素,出入口选择策略和行人亲属关系比例对疏散能力影响显著,研究结果可为地铁客流疏散提出针对性建议。     

地铁沿线老旧房屋结构安全预警模型*

为研究城市地铁沿线老旧房屋普遍存在结构安全问题,基于机器学习模型,选取房屋年份、楼层、面积等11个属性构建预警指标体系,采用SMOTE过采样、独热编码等方法解决样本离散化、不均衡的问题;利用KNN、Bayes、Logistic、SVM 4种机器学习模型对房屋结构安全数据学习并测试,综合应用Accuracy、F1、AP、AUC等指标比较预警模型性能。结果表明:以某市地铁1、2号线沿线大于20 a的2 431栋老旧房屋为例,得到Logistic和SVM的预警精度较高,影响地铁沿线老旧房屋安全现状的主要因素为房屋改造情况、基础、结构类型和设计情况,验证了模型效果。     

地铁隧道排烟口无量纲结构参数与局部阻力研究*

针对现有行业规范中的排烟口结构参数尚不明确的问题,依托过海瓦贵区间隧道,搭建隧道通风排烟模型实验系统。设定11种排烟口面积工况,结合实验与数值模拟,得到排烟口上、下游的静压值和风速。引入动能修正系数,推导出基于上下游能量差的排烟口局部阻力表达式,绘制出无量纲面积比与局部阻力系数曲线族。研究结果表明:排烟口长宽比值较大时,不利于排烟口下方风流流动;在同一风机组合工况下,当排烟口面积缩小时,局部阻力系数会呈现出先减后增的趋势;提出排烟口最优结构长宽比为1.06。研究结果可为相关规范制定提供参考,并为防灾救灾提供理论支持。     

面向设计的地铁车站防火安全韧性评价*

为提升地铁车站防火安全韧性,以设计方案为切入视角,基于防火安全韧性的吸收、抵抗、恢复和适应能力4个维度,构建基于ANP-熵权法面向设计的地铁防火安全韧性评价指标体系,运用逼近理想解法建立地铁车站防火安全韧性设计评价模型,通过3个已建地铁车站（青岛、沈阳、福州某地铁车站）的设计案例验证该模型的有效性和可行性。研究结果表明:3个应用案例中,沈阳某地铁车站设计防火安全韧性最高,福州某地铁车站设计防火安全韧性最低,需进一步提升防火安全能力。评价结果与各案例的实际运行阶段基本吻合,研究思路和结果对改善地铁车站的防火安全设计具有一定参考意义。