大型公园道路网络关键节点脆弱性评价*

为更加科学有效地辨识景区道路网络中的客流关键节点,以节点脆弱性为度量指标,提出1种基于FIM模型的关键节点脆弱性评价方法。以某大型公园为例,首先通过ArcGIS软件将该公园的道路网络信息转换成可编译的文本信息,经过Java枚举可行路径,然后利用嵌入FIM算法的Lingo进行优化,得出网络节点的重要度。最后综合节点容量、流量、吸引度等信息加权得出网络节点的脆弱性。结果表明:该方法能够有效地对道路网络节点进行脆弱性度量并排序,景区可据此制定相应的客流导向方案以提高景区资源的利用率,提高游览的安全性。     

重要基础设施脆弱性计算理论

为了给重要基础设施的保护提供决策理论支持,基于重要基础设施保护中出现的安全问题,在综述脆弱性概念的发展基础上,提出脆弱性的一种可操作性概念,并将重要基础设施保护中的脆弱性分为2类:一类为保护方面的脆弱性,一类为响应方面的脆弱性。在此基础上研究了综合脆弱性的数学表达式,提出了重要基础设施综合脆弱性的评价程序,该评价程序可以应用于重要基础设施的防灾减灾研究中。     

化工园区储罐多米诺效应的脆弱性评估

为减少化工园储罐区多米诺效应发生概率,找出最容易发生多米诺效应、且对事故影响最大的储罐,评估各储罐的脆弱性等级。首先基于不同领域脆弱性的内涵和多米诺效应的特点,提出多米诺效应情况下储罐脆弱性的定义;然后利用熵权物元可拓模型和风险矩阵法的客观性,并结合复杂网络模型和逼近理想排序法(TOPSIS)模型评估事故网络节点重要度,从初始事故的可能性与传播影响力2个方面,构建多米诺效应下储罐脆弱性分级评估模型;最后应用该模型评估某化工园储罐区各罐体脆弱性等级,并将结果与贝叶斯方法的评估结果对比。结果表明:该模型考虑了储罐自身属性及影响扩展范围,得到的脆弱性分级结果更准确。     

基于PSR模型的电网基础设施脆弱性评估方法研究

当前我国电力系统安全性评估主要是针对电力系统本身建模和故障分析计算,而对电网基础设施的脆弱性评估目前还没有公认的定义和统一标准。针对电网基础设施,在研究不同领域脆弱性概念的基础上,给出了电网基础设施脆弱性的定义,并在分析比较电网领域及城市基础设施领域脆弱性评估方法的基础上,提出了基于PSR模型的电网基础设施脆弱性评估方法及思路,以某500kV变电站为例,进行脆弱性评估方法的实例验证,通过模型分析计算得出脆弱性指数,并依据标准判定其脆弱性等级为较轻。该方法的研究可为电网基础设施脆弱性评估提供重要的理论基础,可有效指导电网基础设施脆弱性评估工作的开展。     

重要基础设施脆弱性评价模型及其应用

将重要基础设施脆弱性定义为威胁情景、保护作用和重要性的函数,并提出一种可定量化的重要基础设施脆弱性评价模型。模型结合系统理论知识分解系统,选取威慑、延迟、检测、响应4个评价因子评估系统各环节。模型由相关领域专家确定系统各环节权重以及为评价因子赋值,应用线性加权聚集模拟技术,综合评价因子信息;依据系统状况,建立系统各环节价值函数,运行模型得到脆弱性概率密度函数,以数学期望值表示系统脆弱性总值。并将模型应用于天津市部分供水系统,不仅得到系统各环节的实际评价值,而且可得整个供水系统脆弱性评价值,为更好地改进天津市供水系统各环节的安全运行提供了科学依据。     

基于多重影响力的公共交通网络中地铁车站脆弱性评价

为全面衡量地铁车站的脆弱性水平,构建了兼顾自身脆弱性和所受影响的综合脆弱性评价模型。首先,从暴露性、敏感性和适应性3个特征要素出发,辨识客流扰动下地铁车站脆弱性的影响因素,并构建自身脆弱性评价模型;然后,引入多重影响力模型分析公共交通网络中节点脆弱性之间的影响关系,构建综合脆弱性评价模型;最后,利用该模型分析北京市典型车站的脆弱性。结果表明,西直门、东直门、国贸和西二旗站的自身脆弱度为0.309 7、0.684 5、0.331 9和0.709 0,而综合脆弱度为0.095 1、0.154 1、0.340 7和0.073 0。具有最高自身脆弱度和综合脆弱度的车站分别为西二旗站和国贸站。综合评价模型的计算结果兼顾了网络中其他车站对待评估车站的影响,较自身评价模型更具合理性。该模型不仅能够识别自身抵御能力较为薄弱的站点,还能把握脆弱性在网络中的传递和演变路径,为制定客流引导和控制方案提供了依据。     

自建房火灾致因网络拓扑特征及脆弱性研究

为预防我国自建房火灾的发生,首先,基于事故致因“2-4”模型分析39起自建房火灾事故案例,编码得到48个致因因素和128条致因关系;然后,基于复杂网络理论构建自建房火灾致因网络拓扑结构模型,分析网络的度、介数和接近中心性等拓扑特征;最后,以最大强连通子图相对大小、最大弱连通子图相对大小和全局网络效率作为网络脆弱性评价指标,仿真分析不同节点攻击策略下网络的脆弱性,得到自建房火灾关键致因因素,并提出防灾措施及建议。结果表明：自建房火灾致因网络具有小世界效应和无标度特性,致因间转换路径较短,少数关键节点与大多数节点相连;自建房火灾致因网络在遭受单个节点故障和随机累积节点故障时具有一定的鲁棒性,遭受蓄意累积节点攻击时,表现出较强的脆弱性;采用累积节点攻击策略中的蓄意度攻击时,网络表现出的脆弱性最强,度排序靠前的节点较为重要,是自建房火灾关键致因因素,为自建房消防安全管理提供理论参考。     

基于AHP的多式联运网络节点安全评价北大核心CSCD

为了精准定位多式联运网络安全隐患,制定合理有效的安全保障措施,从网络节点角度着手,用节点脆弱性来间接反映其安全程度,来对多式联运网络安全评价问题进行研究。首先根据节点度等指标,确定节点重要度计算方法;其次,通过层次分析法(AHP)确定了运输线路对节点安全水平影响的量化计算公式,进而构建了多式联运网络节点安全评价模型。为验证评价方法的有效性,以四川省、重庆市及湖北省为研究对象,根据其实际货运情况绘制多式联运网络图,并通过MATLAB软件对各节点的脆弱性进行量化计算。结果表明,重庆市的脆弱度最高,即安全性最低,其次为成都市、武汉市等,神农架林区的安全水平最高。因此在实际运输工作中,加强网络中大型枢纽节点的安全管理工作,密切关注连接边多为公路运输线路的节点运行状况,对于多式联运网络安全运营具有极大促进效用。     

城市地铁网络脆弱性对比分析

为保证地铁网络的安全运行,降低突发事件后果的严重性,从事故后能相互到达的站点数、破坏站点会对整条线路带来的影响2个角度,构建地铁网络脆弱性评价模型。运用Matlab仿真模拟破坏性事件的攻击过程,结合5种地铁网络类型,通过与已有研究结果对比,分析不同评价方法和网络类型下地铁网络脆弱性的差异。研究表明:某个站点的失效对整条线路造成影响,进而影响整个地铁网络的脆弱性;地铁网络对于节点介数的蓄意攻击有较大脆弱性;不同的地铁网络结构类型对攻击表现出不同的脆弱性。     

基于ANP的地铁站点网络脆弱性评价

为准确判定地铁网络中各个站点的安全现状,建立基于网络层次分析法(ANP)的网络脆弱性评价模型。首先,从内部因素、外部因素以及通道因素3个维度分析网络脆弱性的内涵,并依据复杂网络理论,选取11个评价指标,构建地铁站点的网络脆弱性评价体系。其次,基于ANP法确定各层指标的权重,建立评价模型。最后,以北京地铁系统为例,对其11项指标数据进行归一化处理,依据该模型评定各个站点的网络脆弱性。计算结果表明,北京地铁网络整体安全状态良好,国贸站和七里庄站是脆弱性最高的站点。     

Application of social network theory to prioritizing Oil & Gas industries protection in a networked critical infrastructure system

As a typical process industry, the Oil & Gas industries play a key role within a networked critical infrastructure system in terms of their interconnection and interdependency. While the tight coupling of infrastructures increases the efficiency of infrastructure operations, interdependency between infrastructures may cause cascading failure of infrastructures. The interdependency between critical infrastructures gives rise to an infrastructure network. In this paper, we apply social network analysis, an analytical tool used by social scientists, to study human interactions and to analyze characteristics of the critical infrastructure network. We identify Oil & Gas, Information & Communication Technologies (ICT), and Electricity as three infrastructures that are most relied upon by other infrastructures, thus these may cause the greatest cascading failure of the infrastructures. Among the three, we further determine that Oil & Gas and Electricity are the more vulnerable infrastructures. As a result, priority toward critical infrastructure protection should be given to the Oil & Gas and Electricity infrastructures since they are most relied upon but at the same time depend more on other infrastructures.     

Dependability assessment of network-based safety-related system

Advances in electronic integration and radio communication have led to the emergence of a new kind of safety systems, i.e. Wireless Sensor Network (WSN). This network-based safety-related system is becoming more and more present in the domain of safety due to its easy deployment. It does not need a wire infrastructure and its range of applications is wide. Usually, such a system is composed of various nodes (sensors) collaborating to monitor a targeted phenomenon. In most cases, nodes are battery powered and this is the weakness of the system makes it necessary to design an energy saving policy. The present paper gives a dependability viewpoint of such a system. A modeling framework is suggested integrating the interdependency of the components. Stochastic Petri nets are used to implement this model and two heuristics to schedule component activity. The first is based on the proposed importance measures, the second on a multi-objective genetic algorithm. The aim is to conserve energy and so to extend WSN dependability.     

基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

A methodology to clarify logical relationship among failure modes and determine system probabilities

In the vulnerability analysis, correlations among failure modes have significant effects on the estimation of failure probabilities. However, the failure modes were assumed to be independent with each other or only parts of dependencies of failure modes were considered, which might lead to inaccurate results. In the present study, a novel methodology to clarify the entire logical relationship among failure modes and determine system probabilities is developed. Firstly, based on the form-changed limit state equations (LSEs) of failure modes, the LSE surfaces or curves are plotted. Subsequently, the logical relationship among failure modes can be identified with the LSE surfaces or curves. The system consequences are further developed by the logical relationship. Bayesian network (BN) is constructed with the input of logical relationship into arcs. With BN considering logical relationship, the occurrence probabilities of failure modes are calculated and system probabilities are estimated more accurately, which are verified well with Monte Carlo simulation and analytical solution. Furthermore, the detailed compositions of occurrence probabilities of failure modes are specified by the system probabilities. The methodology is illustrated by a case study. This study can be applied to the vulnerability analysis of various hazards or disasters as long as LSEs for corresponding failure modes can be developed.     

基于复杂网络理论的轨道交通网络脆弱性分析

城市轨道交通是城市客运体系的重要支撑,而突发事件易使某些轨道交通站点瘫痪,从而影响轨道交通网络全局效率。分析城市交通轨道网络的拓扑特征和脆弱性对于优化路网结构、保障稳定运营有重要意义。以重庆市轨道交通网络为例,使用Space L法构建拓扑网络并用Matlab软件分析节点度、平均路径长度、聚类系数等指标和分布规律,定量计算各个站点对于蓄意攻击的脆弱性,以鉴定对网络效率影响最大的关键站点。模拟攻击实验结果表明:现阶段重庆市轨道交通网络平均路径长度较大,聚集系数较小,网络连通性有待提高。面对蓄意攻击时,红旗河沟站和大坪站作为关键节点对网络效率的影响较大。在加快重庆市轨道交通建设的同时,应在运营中加强保护关键站点。     

武汉市轨道交通线网应急救援站选址研究

城市轨道交通线网对城市的发展起着重要作用,针对城市轨道交通网络化运营以及突发事件的相关特点,结合复杂网络的相关理论,利用Pajek软件进行网络中心性分析,同时考虑到空间、成本、救援3个约束条件,建立“P-中心应急救援站选址模型”,使轨道交通线网中最大应急救援距离最小,同时防护到网络中所有的需求站点;利用遗传算法进行编程计算和模型求解,以得到最优结果;以武汉市轨道交通线网为例进行应急救援站选址研究,得到12个应急救援站的最佳布置方案,最后通过线网脆弱性对比分析验证了该方案的脆弱性最小,说明选址方案可靠。