基于模糊推理的FRAM事故定量分析方法研究

为有效克服FRAM事故分析中无法进行定量分析的缺陷，提出结合模糊推理技术的Fuzzy FRAM模型。此改进模型基于FRAM识别系统运行状态；依据功能输出要素的时间/精度属性利用Matlab构建2阶模糊推理系统量化功能输出质量；根据通用性能条件(CPC)及功能输入耦合端口构建功能评价体系，针对评价体系中存在的不确定性信息融合及建模问题，采用模糊证据推理技术，通过模糊信度结构建立、数据处理、信息融合测度后获得功能的风险指数;以既有铁路危险品运输事故为例，验证方法的可行性。结果表明:Fuzzy FRAM模型的评估结果较为精确，是FRAM分析方法的有效补充。     

危险品集装箱堆场人因失误概率量化方法研究

由于人因失误是引发危险品集装箱堆场事故的主要原因,特别以成功似然指数法为框架研究了危险品集装箱堆场人因失误概率的量化方法。考虑了影响因子的主观特性,重点结合认知可靠性与失误分析方法对成功似然指数法进行修正,确定了培养与组织管理、同时出现的目标数量等6项行为形成因子。通过建立熵权法、模糊集合理论与专家判断的融合实现人因失误概率的计算。最后,用算例验证了方法的有效性,结果表明,本方法不但可将测算精度控制在有效区间(0,0.059 5),而且相较其他方法将危险系数降低了6.97%。针对危险品集装箱堆场管理这类高危行业,较高的人因失误率有利于风险辨识和风险预防。     

危险品泄漏事故后动态路网应急疏散研究

在建立以最短车辆总疏散时间为目标的应急车辆疏散模型过程中,考虑路网上的车流是时变的,以动态交通流分配理论对应急车辆流进行优化分配。基于计算的复杂性和粒子群算法(PSO)的优点,采用PSO对模型进行求解。算例试验结果表明,优化后的方案能够减轻整个疏散车辆的拥堵程度,为应急管理部门决策提供理论支持。     

熵-TOPSIS-耦合协调法评价铁路危险品运输系统风险

为定量获取铁路危险品运输系统风险情况,首先,将铁路危险品运输系统分为人、机、物、环、管5个子系统,并阐明各子系统风险因素;然后,综合利用熵权法、逼近理想解排序法(TOPSIS)和耦合协调度模型,提出熵-TOPSIS-耦合协调综合评价法;其次,应用该方法评价我国铁路危险品运输系统风险;最后,就评价结果提出改善建议。结果表明:近年来我国铁路危险品运输系统由有序向无序发展,安全性逐步提升,但人和管理子系统较为薄弱,需采取改善措施,降低耦合效果,保证运输安全。     

基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法研究*

为弥补事故分析法在道路危险品运输事故致因研究方面的缺失,解决传统事故分析方法分析结果不全面、防控措施不具体且针对性较差的问题,引入半定量功能共振事故模型（FRAM）,通过定量化功能上下游耦合变异性,阐述事故发生机理同时,找到系统关键功能和关键链路,制定防控措施重点监控。结果表明:基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法能够更快、更准确地找出事故发生的关键功能和关键链路,制定针对性防控措施,有效提高道路危险品运输系统安全性。研究结果可为道路事故分析提供参考。     

危险品事故泄漏模糊路网应急资源优化研究

当危险品大规模泄漏事故发生后,应急物资快速配送对于减轻危险品对人员伤害和挽救损失有重要意义。首先从损毁路网修复和救援物资2个方面建立双层模型,从有限物资分配修复损毁路网和救援上进行优化分配,并通过路径优化时间最短分配物资,使应急救援系统的损失最小化。利用宽容分层的方法对模型进行求解,求解最优的物资分配和运输路径方案。最后利用算例,对模型和算法进行检验,找出需要修复受损路网中关键路段。     

基于叠加-触发原理的铁路危险品运输系统风险场形成机理研究

引入风险场理论研究铁路危险品运输系统风险形成机理，基于系统风险因素识别，建立铁路危险品运输系统风险势函数及对应的风险场强模型，采用触发器原理分析了风险场叠加后的风险形成机理。研究结果表明:内部风险场承受体风险势和风险场强均为代数加和叠加；外部风险场分为单一和多风险源2类，风险势均表现为代数加和叠加，风险场强叠加均满足平行四边形法则。风险状态的变化直接作用于内、外风险场承受体，内部风险场承受体全部或部分崩溃，将导致铁路危险品运输系统失效，其释放的风险场能量将会对外部风险场承受体系统进行攻击，导致外部风险场承受体的部分或整体失效，进而产生风险级联效应。     

铁路危险品运输系统单因素耦合风险折叠突变及控制机理研究

为研究铁路危险品运输系统受人、机、物、环、管单因素耦合风险的影响，分别建立了各单因素耦合风险折叠突变模型，采用1985—2016年中国发生的铁路危险品运输事故统计数据分析模型，显示出人的单因素耦合风险突变对于铁路危险品运输系统的影响最大，其次是管、机、物、环因素。基于此分别建立了含系统内部风险防御阻尼控制系数和外部影响因素幅值调节系数的杜芬震荡分叉响应方程研究单因素耦合风险控制机理，研究结果表明:随着系统内部阻尼不断增强，或是外部影响幅值得到控制，铁路危险品运输系统都将不再产生折叠突变，系统将变得更加稳定、安全。     

基于改进的WBS-RBS识别铁路危险品运输风险

为预防铁路危险品运输安全事故,提出一种基于改进工作分解结构-风险分解结构(WBS-RBS)的风险识别方法。首先,通过专家打分的区间数耦合判断矩阵改进WBS-RBS风险矩阵;然后,采用区间数中点值和区间半宽对WBS-RBS耦合判断矩阵进行全过程全系统整体风险识别并排序,同时采用可能度排序向量进行分过程分风险识别并排序;最后,以锂电池运输为例进行方法有效性验证。结果表明:货运检查时相关人员失职、未经培训人员装卸货物、检修不当的列车运行过程中产生的风险最大;列车运行过程中存在的风险因素最多;相关人员失职、机车车辆检修不当、锂电池燃爆等3类风险在各运输过程中出现的频率最高。使用区间数有助于减小风险识别过程中的主观性和不确定性。     

基于STAMP-ISM的铁路危险品运输系统风险-事故分析方法*

为预防铁路危险品运输系统事故的发生，采用STAMP-ISM模型分析铁路危险品运输系统风险-事故。首先，利用STAMP模型详细分析事故，得到控制结构的相关安全约束、不充分控制行为及产生原因，以及系统的安全动态变化；其次，采用ISM分析事故致因因素之间的关联关系并划分层级；最后，基于STAMP和ISM分析结果提出系统改进方案。以我国一起匿名夹带事故为背景进行案例研究，结果表明，ISM模型的加入可深入挖掘事故因素间的相互关系，为事故致因因素重要度划分层级，分析结果及建议更具针对性。