FCM下暴雨干扰地铁系统脆弱性演化分析

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.10.2221

中国安全科学学报 ›› 2022, Vol. 32 ›› Issue (10): 186-192.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.10.2221

FCM下暴雨干扰地铁系统脆弱性演化分析

赵露薇(), 王青娥^**()

中南大学土木工程学院，湖南长沙 410075

收稿日期:2022-04-16 修回日期:2022-08-15 出版日期:2022-10-28 发布日期:2023-04-28
通讯作者: 王青娥
作者简介:
赵露薇（1994—），女，河南驻马店人，博士研究生，主要研究方向为土木工程规划与管理、工程管理创新、工程结构。E-mail： luweizhao@csu.edu.cn。
基金资助:
中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(1053320191580)

FCM-based vulnerability evolution analysis of metro systems under storm disturbances

ZHAO Luwei(), WANG Qing'e^**()

School of Civil Engineering， Central South University， Changsha Hunan 410075， China

Received:2022-04-16 Revised:2022-08-15 Online:2022-10-28 Published:2023-04-28
Contact: WANG Qing'e

摘要/Abstract

摘要：

为预防暴雨干扰下地铁安全事故，提出一种基于模糊认知图（FCM）的根本原因分析方法，评估地铁系统脆弱性；利用文本挖掘和专家访谈，构建由人的行为、设备设施、安全管理、应急救援、环境及脆弱性6个概念组成的因果模型，在FCM框架内模拟地铁系统脆弱性。结果表明：5种因素均与地铁系统脆弱性存在强相关性，其相关性大小为：安全管理>人的行为>应急救援>设备设施>环境；设备设施是疑似影响地铁系统脆弱性最根本的原因，此外，应注意监测应急救援储备情况及地铁运行环境；地铁系统脆弱性对于安全管理、人员行为的变动最为敏感。该方法可运用于地铁安全事故的预防，从而提高地铁系统安全管理水平。

关键词: 模糊认知图（FCM）, 暴雨干扰, 地铁系统, 脆弱性, 安全管理

Abstract:

In order to prevent subway safety accidents under storm disturbances， an FCM-based root cause analysis method was proposed to assess subway system vulnerability. A causal model consisting of six concepts of human behavior， equipment and facilities， safety management， emergency rescue， environment and vulnerability was constructed to simulate subway system vulnerability within the FCM framework using text mining and expert interviews. The results show that all five factors are strongly correlated with subway system vulnerability， and their correlation magnitudes are safety management > human behavior > emergency rescue > equipment and facilities > environment； equipment and facilities are the most suspicious causes of subway system vulnerability， in addition， attention should be paid to monitoring the emergency rescue reserve and subway operation environment； subway system vulnerability is most sensitive to changes in safety management and personnel behavior. This method can be applied to the prevention of subway safety accidents， so as to improve the safety management of the subway system.

Key words: fuzzy cognitive map（FCM）, rainstorm interference, metro system, vulnerability, safety management

赵露薇, 王青娥. FCM下暴雨干扰地铁系统脆弱性演化分析[J]. 中国安全科学学报, 2022, 32(10): 186-192.

ZHAO Luwei, WANG Qing'e. FCM-based vulnerability evolution analysis of metro systems under storm disturbances[J]. China Safety Science Journal, 2022, 32(10): 186-192.

图/表 8

图1

表1

暴雨干扰下地铁系统的脆弱性的影响因素

影响因素		包含内容
人的行为 $V 1$	工作人员	业务水平、安全管理意识
人的行为 $V 1$	乘客	乘车环境风险认知、安全防护意识
设备设施 $V 2$	设备设施	运行状态、性能、防护、关联性
安全管理 $V 3$	安全管理	教育培训、规章制度、国家法律法规、自身监控监察、组织结构
应急救援 $V 4$	应急救援	资源保障、处置效率、管理计划
环境 $V 5$	自然环境	暴雨/洪涝
环境 $V 5$	运营环境	地铁员工的工作环境、乘客的乘坐环境、暴雨环境下的大客流冲击

表1

图2

图3

表2

预测分析中不同情境下VT的稳定值

影响因素	$P (V T / (V i = 1))$	$P (V T / (V i = 0.5))$	$P (V T / (V i = - 0.5))$	$P (V T / (V i = - 1))$
人的行为 $V 1$	0.838 7	0.762 7	-0.762 7	-0.838 7
设备设施 $V 2$	0.808 1	0.742 1	-0.742 1	-0.808 1
安全管理 $V 3$	0.843 3	0.766 0	-0.766 0	-0.843 3
应急救援 $V 4$	0.829 1	0.756 0	-0.756 0	-0.829 1
环境 $V 5$	0.780 8	0.725 1	-0.725 1	-0.780 8

表2

图4

表3

诊断分析中不同情境下Vi的稳定值

影响因素	$P (V i / (V T = 1))$	$P (V i / (V T = 0.5))$	$P (V i / (V T = - 0.5))$	$P (V i / (V T = - 1))$
人的行为 $V 1$	0.741 6	0.702 4	-0.702 4	-0.741 6
设备设施 $V 2$	0.814 8	0.746 4	-0.746 4	-0.814 8
安全管理 $V 3$	0.765 3	0.715 9	-0.715 9	-0.765 3
应急救援 $V 4$	0.799 3	0.736 5	-0.736 5	-0.799 3
环境 $V 5$	0.7879	0.706 7	-0.706 7	-0.787 9

表3

表4

敏感性分析

变量	变动占比/%					$V T$ 平均
变量	-20	-10	0	10	20	变化值/%
人的行为 $V 1$	0.931 5	0.934 2	0.936 8	0.939 3	0.941 7	0.272 6
设备设施 $V 2$	0.932 7	0.934 8	0.936 8	0.938 7	0.940 6	0.211 1
安全管理 $V 3$	0.931 3	0.934 1	0.936 8	0.939 4	0.941 9	0.283 3
应急救援 $V 4$	0.931 9	0.934 4	0.936 8	0.939 1	0.941 4	0.253 8
环境 $V 5$	0.933 6	0.935 2	0.936 8	0.938 3	0.939 8	0.165 5

表4

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FCM-based vulnerability evolution analysis of metro systems under storm disturbances

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