人员密集场所拥挤踩踏事故风险分级模型及预防对策

为研究人员密集场所拥挤踩踏事故的影响因素及拥挤踩踏事故风险级别与管控措施,通过统计分析2002-2018年间国内不同场所发生的拥挤踩踏事故原因,构建事故树模型,从人的因素、道路因素、环境因素、管理因素4个方面提出人员密集场所拥挤踩踏事故的20个评价指标,建立踩踏事故风险评价指标体系,基于层次分析法对评价指标赋予权重,进而构建RCM-CS模型,并依据模型对事故风险进行分级评估。通过RCM-CS模型对已发生的踩踏事故风险等级评估发现,该模型可以很好的区分不同场所的拥挤踩踏风险等级,对于预测人员密集场所风险级别及预防拥挤踩踏事故的发生具有重要作用。     

中小学校园拥挤踩踏事故致因机理探究

为预防校园拥挤踩踏事故,同时进行校园安全事故致因推理和情景演化分析,本文利用事故致因“2-4”模型和情景演化理论,构建中小学校园拥挤踩踏事故致因分析模型,并运用该模型对某校园拥挤踩踏事故进行分析,还原事故发展全过程,针对性提出“情景—应对”和“事故—预防”的事故双重干预对策。结果表明:该模型能够为校园拥挤踩踏事故开展原因调查提供新的思路,同时可供学校对拥挤踩踏事故开展情景推演与针对性安全教育培训工作。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

地铁拥挤踩踏事故脆弱性区域智能化预警研究

为有效预防地铁拥挤踩踏事故,通过分析近年来国内地铁拥挤踩踏事故,确定事故易发的脆弱性区域,揭示地铁拥挤踩踏事故孕育、发生、扩大的演化发展阶段,深入分析人群波浪效应、信息传递失真、空间阻碍导致的人流对冲等特征,探析预防控制地铁拥挤踩踏事故的关键阶段。基于预警系统工作原理,按照警源警情分析、警兆识别、警报设计与排警的工作机制,构建地铁拥挤踩踏事故智能化预警系统。研究结果表明:孕育阶段是预防控制地铁拥挤踩踏事故的关键阶段;智能化预警监控系统能够明确预警等级,显示不同人群状态及密度下的风险等级,具备地铁拥挤踩踏事故预警控制能力。     

城市公共场所人群拥挤踩踏事故分析

城市公共场所人群高度聚集、流动性大,紧急状态时常发生群死群伤的拥挤踩踏事故,造成大量人员伤亡和恶劣的社会影响。笔者首先提出拥挤踩踏事故分析的一般方法,并用群集指数来表征人群高度聚集这一参量;通过对近年来国内外人群拥挤踩踏事故的分析,认为该类事故以人群高度聚集为条件,由公众造成又危害公众,具有诱因众多、发生突然、难以控制等特点;强调事故预防和控制重点是建立事故应急机制,加强人群的管理和疏导等;同时从公共场所的性能优化设计、人群素质和群集密度、人群管理控制以及信息交流等方面分析其事故原因及提出相应对策,对预防此类事故发生,减少群集伤亡有重要意义。     

城市商业综合体人群聚集踩踏风险及监测预警研究—以西单大悦城为例

城市商业综合体是人群聚集场所,一旦发生拥挤踩踏事故, 可能造成大量人员伤亡和恶劣的社会影响,是目前城市商业综合体管理的重要问题之一。通过对人群聚集踩踏风险影响因素及监测预警原理分析,考虑室内商业综合体和开放型公共场所监测预警系统构建的差异性,建立客流预警与应急指挥系统模型;以西单大悦城为实例进行应用和验证,研究结果表明:建立的客流预警与应急指挥系统能够提升商业综合体的监测预警和应急决策效率,进一步加强重点区域或场所的精细化管理,对预防城市商业综合体人群聚集踩踏事故具有重要意义。     

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。     

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.     

基于动态风险平衡的海洋平台事故连锁风险研究

针对海洋平台事故风险特点,提出动态风险平衡概念,以此建立事故动力模型,并将该模型运用到墨西哥湾"深水地平线"井喷事故。动态风险平衡表征事故动力与事故阻力之间的动态平衡状态,具有动态性和暂时稳定性。事故动力模型以海洋平台可能发生的重大事故为研究对象,从工艺、技术和管理等角度分析事故可能致因和事故发展可能影响因素。该模型首先分析对象的初始事故动力,建立事故连锁风险图,然后计算初始动力发生情况下,传递动力和传递阻力的概率分布,最后提出相应风险控制措施。实例分析表明,基于动态风险平衡建立的事故动力模型能有效分析海洋平台事故连锁风险。