基于三库融合的城市轨道交通作业风险管控系统研究

严 律,陈 浩,高 凡

（1.武汉地铁运营有限公司 线网运营指挥调度中心,武汉 430030；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所,北京 100081）

截至2022 年底,我国城市轨道交通运营线路总长10 287.45 km,较上年新增1 080.43 km,继续保持快速增长。快速增长的城市轨道交通运营线路对运营管理提出了较大挑战,运营作业的风险管理与控制成为轨道交通运营单位关注的重点。2019 年,交通运输部印发了《城市轨道交通运营安全风险分级管控和隐患排查治理管理办法》（简称：《办法》[1]）,对运营单位风险分级管控和隐患排查治理提出了具体规定和要求。但是,如何将《办法》有效贯彻落实,充分发挥双重预防机制在运营单位安全管理中的作用,是运营单位遇到的难题。

为实现轨道交通安全运营,裴欢等人[2]以南京地铁为例介绍了安全管理信息系统的主要模块；蒙国往等人[3]针对轨道交通建设工程项目,提出了一套完整的风险管理信息化系统开发方案；王艳辉等人[4]分析了轨道交通运营风险主动防控平台的逻辑架构、功能架构、业务流程和数据关系；陈建伟[5]探讨了城市轨道交通运营企业风险管理中的风险管理组织架构、ALARP 风险管理原则,以及风险管理过程和方法；陈同喜等人[6]提出了基于安全大数据应用平台的铁路安全综合管理系统设计方案；陈云峰等人[7]基于铁路基础设施设备网格化管理的理论,提出了兰新（兰州—乌鲁木齐）高速铁路工务安全风险管理系统设计方案；刘光武[8]介绍了广州地铁工程安全风险管理信息系统的架构体系、主要功能。上述研究中,针对轨道交通作业风险管控中风险、作业规章及应急预案、事件案例的一体化管理研究较少,为此,本文从运营单位对风险管理的需要出发,提出了基于风险数据库、作业规章及应急预案库、事件案例库（简称：三库）融合的城市轨道交通作业风险管控系统（简称：作业风险管控系统）建设思路,旨在实现对安全风险、作业规章及应急预案、事件案例的一体化管理,支持多业务、多岗位协同作业,提升运营单位风险管控能力。

1 系统架构

作业风险管控系统架构如图1 所示。

图1 作业风险管控系统架构

1.1 数据层

数据层包含风险数据库、作业规章及应急预案库、事件案例库。

1.1.1 风险数据库

风险数据库存储作业风险分级管控过程中需要和产生的数据,主要包括作业活动清单数据、作业活动风险评价数据和作业活动分级管控清单数据。其中,作业风险分级管控清单数据是风险数据库的核心数据,主要数据包含作业活动、作业步骤、危害因素、风险评级、管控措施、责任人等内容。

1.1.2 作业规章及应急预案库

将轨道交通运营过程中与作业活动相关的各层级法律法规、标准规范、管理制度、作业规章及应急预案等内容进行数字化和信息化处理,重点是对作业规章及应急预案进行解读、分类、分解、汇总,数据库架构类似于文献数据库。通过作业规章及应急预案库的建设,实现对作业规章及应急预案的分类存储、检索和应用等。

1.1.3 事件案例库

事件案例库是将轨道交通运营单位本单位和行业中发生的事故事件案例进行数字化处理,主要数据包括事件的发生经过、事件分析、问题及整改措施等内容,实现对事件案例信息的存储、分析和管理等。

1.2 基础能力层

基础能力层,实现作业风险基础管理、作业规章及应急预案管理、事件案例管理。

1.2.1 作业风险基础管理

作业风险基础管理主要包括安全风险管控和隐患排查治理,其管理内容如图2 所示。

图2 作业风险基础管理内容

1.2.2 作业规章及应急预案管理

轨道交通运营单位内、外部作业规章及应急预案繁多,管理和使用的难度较大,在实际工作常常出现规章制度应急预案无法及时更新、相关规定无处查找等问题,给作业活动带来较大的合规风险。通过作业规章及应急预案管理,实现新作业规章及应急预案的及时识别通知、录入更新、便捷检索。作业规章及应急预案管理内容如图3 所示。

图3 作业规章及应急预案管理内容

1.2.3 事件案例管理

通过对事件案例的数字化处理,实现事件案例的标准化、规范化管理,帮助运营单位对事件案例的统计分析,研究、判断运营事件的发展规律。事件案例管理内容如图4 所示。

图4 事件案例管理内容

1.3 应用层

应用层,面向作业人员和管理人员,提供风险、作业规章及应急预案、事件案例的一体化管理,以及安全风险警示教育、作业风险管控、辅助决策等应用,更好地辅助运营单位开展作业风险管控和安全管理工作。

2 系统功能

作业风险管控系统主要功能如下。

2.1 风险、作业规章及应急预案、事件案例一体化管理

根据风险、作业规章及应急预案、事件案例这三者之间的关系,实现一体化管理。当风险管控措施中关系作业规章及应急预案时,可对相应的作业规章及应急预案进行修订、完善；当作业规章及应急预案进行修订时,明确作业风险,落实风险管控措施,同时,落实相关规章、规定,避免合规性风险；当发生新的事件时,根据事件的影响程度,重新进行风险识别和评估,拟定对应的整改措施,完善相关作业规章及应急预案。

2.2 安全风险警示教育

为作业人员提供各类作业的风险警示、管理规定,以及对应的事件案例,便于运营单位组织安全风险教育,提升教育实效；特别是对风险较大的专项作业活动,可以借助该系统,提前开展安全交底工作,提高工作效率。

2.3 作业管控及辅助决策

针对风险较大的作业活动,实施过程管理,促使每个作业步骤按照规定执行；针对非正常情况下的应急处置,为作业人员提供应急处置预案、相关历史事件案例,达到辅助决策目的。

2.4 作业风险联防联控

在作业风险管控中,由于组织机构和管理职责的关系,不同岗位的作业风险往往独立辨识和评估,管控措施的拟定和落实也是针对独立的岗位。在一项多岗位协作的作业活动中,作业人员可能仅了解自己岗位的作业规定,而不了解其他岗位的作业流程,难以在整体层面实现风险控制。本文设计的作业风险管控系统向作业人员提供所有岗位的作业活动、作业流程、作业规定和作业风险预警,实现作业风险联防联控。

2.5 作业风险动态管理

统计分析事件案例,提供不同阶段、不同运营时间、不同地点的风险情况和发展特征,辅助运营单位有针对性地开展风险管控,将风险控制在隐患形成之前。

3 三库融合实施步骤

本文设计的作业风险管控系统与传统的安全风险管控系统最大区别是实现了风险数据库、作业规章及应急预案库、事件案例库的三库融合,实施步骤如下。

3.1 构建作业活动清单

由于轨道交通运营的作业活动具有数量多、种类多、配合复杂的特点,构建作业活动清单,既是作业风险辨识的一个重要步骤,也是实现三库融合的关键。

3.1.1 以岗位为单位构建作业活动清单

轨道交通运营单位各生产岗位根据岗位职责和该岗位相关的作业规章及应急预案,构建作业活动清单。在实际构建时,可以将每个岗位作业活动清单分为正常情况下的作业、非正常情况下的作业、事件的应急处置等3 类,并遵循作业活动内容划分合理、功能独立的原则。

3.1.2 分类整合岗位作业清单

从运营单位整体角度进行分类整合,主要分为2 类作业。

（1） 单个岗位独立完成的作业,不需要整合,直接作为整体作业活动清单中的项目。

（2） 涉及多岗位协同的作业,运营单位需要对其进行整合,整合后作为一项作业,列入活动清单。

分类、整合完成后,形成作业活动清单列表,列表主要包括作业活动名称、作业活动编号、关联岗位、作业活动概述等内容。

3.2 建设数据库

基于作业活动清单,完成数据库的建设。

3.2.1 风险数据库建设

根据作业活动清单,运用作业工作危害分析法（JHA,Job Hazard Analysis）,针对每个作业活动中的每个作业步骤或作业内容,识别出与此步骤或内容有关的危险源；据此进行风险评估,形成作业活动分级管控清单数据,完成风险数据库建设。

3.2.2 作业规章及应急预案库、事件案例库建设

在作业规章及应急预案录入数据库前,对作业规章及应急预案进行分解、分类,并对关键条款进行解读,将作业活动规定的条款直接与作业活动关联。作业规章及应急预案库的主要数据包括作业规章及应急预案编码、名称,以及主要条款编号、内容、关键词、关联作业活动编号等内容。事件案例库的建设与作业规章及应急预案库类似,重点是将事件案例与具体的作业活动相关联。

4 关键技术

三库的建设与融合关键技术如下。

4.1 分布式数据库架构

考虑到数据量大、业务复杂等情况,选择分布式数据库架构,其水平扩展能力强、数据冗余备份可用性高。

（1）采用分布式关系型数据库PostgreSQL,由多台服务器组成集群,实现数据库的水平扩展。

（2）利用分布式特性,数据按类别存储在不同节点上,如风险数据在节点A、规章数据在节点B、案例数据在节点C,这样便于托管大量数据。

（3）采用主从复制技术,数据同步到多个节点,提高可用性。主节点负责读写,从节点负责备份同步。

（4）利用Hash 分片技术,按作业活动编号分片存储,扩展数据吞吐量,提高查询效率。

4.2 数据库内容设计

（1）风险数据库的内容包括作业活动信息表、作业步骤信息表、风险信息表、风险评价信息表、风险管控措施表等。

（2）作业规章及应急预案库的内容包括规章信息表、规章条款信息表、规章–作业活动关联表等。

（3）事件案例库的内容包括事件信息表、事件过程信息表、事件分析信息表、事件–作业活动关联表等。

4.3 三库关联

三库中均包含作业活动清单的内容,通过作业活动名称、作业活动编号、关联岗位、作业活动概述等内容实现三库关联。查询时,可通过联合查询,获得作业活动的风险信息、相关规章信息和案例信息等。

4.4 大数据分析技术

基于Hadoop/Spark 大数据框架,对数据进行批处理和分析。

（1）使用Hadoop/Spark 进行作业日志、监控数据的离线分析计算。

（2）利用MapReduce 进行风险评估模型的并行处理,如交叉验证、特征工程。

（3）使用Spark SQL 进行规章条款关联规则挖掘,找到作业活动之间的规章关联。

（4）使用Spark Streaming 对实时监控数据进行风险预警识别。

4.5 数据接口设计

设计标准的RESTful API（Application Programming Interface）,采用JSON 数据格式,实现与其他系统的数据共享,如与监控系统获取作业过程数据,与培训系统交换作业风险信息等。

4.6 数据库安全机制

采用基于角色的访问控制方式,启用安全套接层（SSL,Secure Socket Layer）协议访问数据库；使用备份工具pg_dump 定期进行全量及增量备份等安全措施,保证数据安全。

通过采用分布式数据库、大数据、标准接口等技术,实现三库的高效建设与融合。

5 结束语

风险、作业规章及应急预案、事件案例,三者相互联系、相互支撑。本文从运营管理的需要出发,提出了基于三库融合的城市轨道交通作业风险管控系统建设思路,旨在将风险数据、作业规章及应急预案数据、事件案例数据有效融合,促进轨道交通运营单位将重点安全生产数据有效整合,提升作业风险管控能力。在该系统的建设阶段,将进一步完善其功能,使其能够更好地服务于运营单位。