地铁运营安全风险前兆信息识别与控制

2021-05-19邓勇亮副教授李金运孟苗苗

安全 2021年4期

邓勇亮副教授李金运孟苗苗

(中国矿业大学力学与土木工程学院，江苏徐州 221116)

0 引言

随着城市化进程的推进，城市人口数量持续增加，公共交通压力日益增大。地铁作为一种公共交通系统，具有运量大、速度快、能耗低、污染少等诸多优点，是缓解城市公共交通压力最有效的方式之一。截止到2020年12月31日，国内累计45个城市开通城轨交通运营，地铁运营里程达到6 255.37km。随着地铁运营规模不断扩大，客运量与日俱增，地铁运营事故的数量也在不断增加。由于地铁系统的特殊性，运营空间以半封闭地下空间为主，高架空间为辅，一旦发生事故，密集客流难以快速疏散，容易造成巨大的人员伤亡和财产损失。据统计，中国2007-2018年间共计1 911起地铁事故导致450名人员的伤亡。

地铁运营安全风险产生的根本原因、影响因素、评价方法和管理方法得到学者的广泛关注。姜林林和左忠义从人、机、环、管、监5个方面分析地铁运行安全的影响因素，指出设备设施和自然环境是最重要最直接因素，安全文化是最根本影响因素；Li等基于复杂网络理论对地铁运行中的干扰事件进行评价研究；李晓龙等研究地铁运营安全风险管理中的双重预防机制。

前兆信息分析是预判和管控安全风险的重要途径。前兆信息可以从实时的角度衡量安全风险状态，在事故发生之前认识到前兆信息能够为避免事故发生和提高安全绩效提供一种可能性。从现有研究来看：前兆信息用于预防安全事故有巨大潜力，案例分析和专家经验是获取前兆信息的主要途径。在地铁运营安全风险领域，利用前兆信息预判和管控安全风险引起了愈发广泛的关注。目前，针对地铁运营安全风险前兆信息的研究较少，前兆信息尚未得到系统化的识别与应用。如何运用前兆信息预防和控制地铁运营安全风险、减少安全事故发生、提升安全绩效需要进一步深入研究。

1 前兆信息及其应用

英国健康与安全执行局认为事故是导致伤害、损害、损失的任何意外事件。前兆信息的广义定义是指导致事故发生的条件、事件和序列。众所周知，冰山的风险不仅仅是冰山表面呈现出来的冰山一角，隐藏在水面之下的风险往往更加致命。如果我们想控制冰山所带来的风险，那么重点就在于不让冰山下的风险浮出水面，即有效地控制事故的前兆信息，将事故扼杀在摇篮之中。

前兆信息在金融、健康医疗、海上钻井事故分析中也得到了广泛的研究和应用。在工程安全管理领域，Fu等研究工程施工现场危险源的前馈信号，作为施工安全预警的基础；Wu等构建Palfs模型去获取施工现场的前馈信号，并运用2个案例去佐证基于前馈信号层面分析事故具有更明显的普适性；Liu等应用案例推理方法分析工程事故中的前馈信号。在地铁安全管理领域，对于前兆信息，现有的文献较少。Lu等根据铁路系统的事故类别和特点，列举了一些地铁系统的安全风险事件，以识别其相关前兆，并提出基于案例推理的方法，将案例表示和检索相结合来分析安全风险；陆莹等提出将前兆信息作为案例的索引，实现案例推理。

Grabowski等认为使用前兆信息进行安全风险管理具有提高安全绩效的巨大潜力。前兆信息分析是风险的分析和管控在时间上的前移，使风险的识别与控制更具主动性。而多种信息技术的发展，也使得对事故前兆的监控成为可能，从而使关于风险实时控制的研究有进一步发展。

2 地铁运营安全风险前兆信息识别

地铁运营安全风险前兆信息的获取主要是通过文献分析法、案例分析法、扎根理论3种方法，综合获取地铁运营安全风险前兆信息。

2.1 基于文献分析的地铁运营前兆信息识别

学者从不同角度对前兆信息进行分类和识别。Kyriakidis等分析27个地铁运营安全风险前兆信息并将其归为6类：员工行为、技术故障、乘客、火灾、恶意和非法行为、管理行为；Lu等将前兆信息分成以下3类：工人、物理系统、环境；Zhang分析上海地铁运行安全事故的前兆信息。基于文献分析法，本文共得到22个安全风险前兆信息，分为员工、乘客、管理与组织、物理系统和环境5类，见表1。

表1 基于文献分析法获取的前兆信息Tab.1 Precursors obtained based on literature analysis

2.2 基于案例库的地铁运营前兆信息获取

在安全研究领域，案例分析法被广泛应用于众多领域，例如运输工程、化学工程、核工程、医药工程和建筑工程。通过案例分析法识别近几年地铁运营安全事故的前兆信息是对文献分析法信息收集的良好补充。

目前，大部分的事故案例收集于新闻和媒体。截止2020年3月，共从新闻收集到全球事故案例872例，其中中国585例，美国33例，俄罗斯18例，英国13例，日本10例，韩国9例，其他国家204例。通过对事故案例进行分析，得到新的前兆因素6个，见表2。

2.3 基于扎根理论的地铁运营前兆信息获取

2.3.1 基于扎根理论的数据收集

扎根理论是一种归纳生成理论的定性方法论，主要实现步骤，如图1。基于自下而上的研究过程，研究人员从调查中获得信息，然后依次进行开放性、主轴性、选择性编码和理论饱和测试。在这个过程中，编码是指事件和概念之间的比较，以便于数据概念化。理论饱和度是指样本提取的数据和信息达到饱和点。一旦饱和度测试完成并得到验证，理论将不会受到新样品的影响。

表2 基于案例分析获取的前兆信息Tab.2 Precursors obtained based on the case study

图1 扎根理论的实施步骤Fig.1 Implementation steps of grounded theory

通过与相关专家学者和地铁运营专业人员的访谈，运用扎根理论进行分析，能够确保进一步补充完善地铁运营安全风险前兆信息。本研究首先选择30名具有2年以上工作经验的地铁运营工作人员，然后按照访谈提纲进行半结构化访谈。访谈形式分为面对面访谈和网络访谈，面对面访谈以其易于操控、交流更加畅通成为本文访谈的主要形式，占所有访谈形式的75%。访谈时间控制在40～60min，每次访谈前对访谈中可能的相关名词与受访者进行沟通和交流，确保访谈交流过程通畅，尽可能地通过交流挖掘地铁运营安全风险前兆因素。

2.3.2 基于扎根理论的前兆信息识别

(1)开放式编码。开放式编码是对访谈得到的相关资料进行逻辑性分析，提取每句话中的价值信息，并将信息形成概念范畴的过程。随机选择22份访谈样本，开放式编码得到486条原始语句，为保证安全风险要素的完全性，不剔除任何一条概念，共形成486条概念和6个范畴，节选见表3，其中C4-2是第4位访谈者的第2条概念，T7-4是第七号文件的第4条概念。

表3 开放式编码过程(节选)Tab.3 Open coding process (Excerpt)

(2)主轴式编码。主轴编码是通过逻辑思维将开放式编码形成的范畴联系起来，将可以形成共性联系的范畴聚敛，将多个拥有共性的子范畴确定一个主范畴。本文通过逻辑分析，共得到5个主范畴，分别是员工、乘客、管理与组织、物理系统、环境，见表4。

表4 主轴编码形成的主范畴Tab.4 Main categories formed by spindle coding

续表

(3)选择性编码。选择性编码是根据主范畴之间的逻辑关系，挖掘出更核心的范畴，并根据核心范畴，建立整体的逻辑关系，构建最后的理论模型。根据Pandi提出的理论达到饱和检验方式，将预留下来的8份样本进行新一轮的三级编码，没有再发掘出新的概念、范畴和关系，说明上述理论模型达到饱和。

通过文献分析、案例分析和扎根理论分析，本文共计得到36个地铁运营安全风险前兆信息，归为员工、乘客、管理与组织、环境、物理系统5类，如图2。

3 基于前兆信息的安全风险控制研究

前文基于文献分析、案例分析、扎根理论，对地铁运营前兆信息进行完整的获取。但是，不同类型的前兆信息具有不同的特点，应采用针对性的措施进行控制。对于前兆信息风险点的控制措施主要有3类。第一类是基于物联网(Internet of Things，IOT)技术的运营期间风险信息的获取，然后基于获取的信息采用预警的方式进行控制；第二类是基于地铁物理系统本身的特性，进行日常的维护与维修，基于BIM(Building Information Modeling)技术与采用预警的方式提醒运营人员进行工作；第三类是对于管理人员与员工进行专业课程培训，基于BIM技术采用预警的方式提醒相关管理人员开展相关的工作。地铁运营安全风险前兆信息的控制措施，见表5。