徐保強 靳守杰 李葆文

摘 要：城市軌道交通的快速發(fā)展對系統(tǒng)運維可靠性和設(shè)備維修策略應(yīng)用提出新的挑戰(zhàn)。文章在梳理城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境因素基礎(chǔ)上，結(jié)合行業(yè)特點分析風險矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過將大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)相結(jié)合，提出風險地形圖的概念，并從專業(yè)系統(tǒng)、運營線路、時間節(jié)點和綜合因素 4 個層面對風險地形圖如何展開進行論述，構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)來源及維修策略的城市軌道交通風險 - 維修決策矩陣群。

關(guān)鍵詞：城市軌道交通;復(fù)雜環(huán)境;風險地形圖;維修策略;風險-維修決策矩陣群

中圖分類號：U231+.92

1 研究背景

城市軌道交通的快速發(fā)展，對系統(tǒng)運維可靠性和設(shè)備維修策略應(yīng)用提出新的挑戰(zhàn)。城市軌道交通設(shè)備包括車輛、行車設(shè)備和車站設(shè)備等。近年來，風險矩陣評估方法在軌道交通行業(yè)的應(yīng)用受到密切關(guān)注，推動了行業(yè)風險管理和系統(tǒng)可靠性工作的開展[1-12]。本文通過梳理城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境因素，結(jié)合行業(yè)特點分析風險矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過將大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)相結(jié)合，提出風險地形圖的概念，并從專業(yè)系統(tǒng)、運營線路、時間節(jié)點和綜合因素4個層面對風險地形圖如何展開進行論述，構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)來源及維修策略的風險-維修決策矩陣群，對確保城市軌道交通設(shè)備的可靠性及穩(wěn)定運行，改善乘運安全性、舒適度、便利性、效率化、滿意度等指標，以及降低運營單位運維成本、提高管理效率方面有重要意義。

2 城市軌道交通面臨的復(fù)雜環(huán)境因素

網(wǎng)絡(luò)化運營背景下的城市軌道交通將面臨比單線運營復(fù)雜得多的環(huán)境，比如線網(wǎng)規(guī)模擴大帶來的網(wǎng)絡(luò)放大效應(yīng)、短時期內(nèi)客流驟增對運營組織的沖擊、新老設(shè)備交替致使可靠性降低、維護管理問題、特殊人群問題、人員技能水平不匹配、安全風險等。

城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境，可按照突發(fā)事件、城市因素、內(nèi)部管理3個維度進行梳理，如圖1所示。圖中的復(fù)雜環(huán)境因素會直接影響城市軌道交通運營的可靠性、乘客的滿意度、運營單位的運營成本等，不同因素對應(yīng)事件的發(fā)生概率不同、事件后果嚴重程度不同，表現(xiàn)為事件的不同風險等級。本文主要對城市軌道交通設(shè)備相關(guān)因素進行研究。

3 風險管控技術(shù)

風險管控技術(shù)主要包括風險識別、風險分析、建立風險管理矩陣等。

3.1 風險識別的主要工作

風險識別是風險管理的第一步，也是風險管理的基礎(chǔ)。只有在正確識別出所面臨風險的基礎(chǔ)上，才能主動選擇適當有效的方法進行處理。

風險識別的主要工作內(nèi)容是識別風險源、影響的范圍、相關(guān)事件、風險原因及潛在的后果，核心內(nèi)容是要識別所有的重要原因和重要后果。其主要目的是建立一個基于風險事件的、綜合的、廣泛的風險清單。在風險識別之前需要事先建立風險分類目錄和風險編號規(guī)則，便于后續(xù)采用數(shù)據(jù)庫的形式記錄風險。

3.2 風險分析

風險分析是風險評估的核心子過程。風險分析是通過量化過程將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為與風險相關(guān)的決策支持信息。這些量化數(shù)據(jù)一般指事件的概率，以及事件后果的嚴重程度。

風險分析主要完成2項工作：①深入理解風險的特性;②估計風險的大小及風險等級。一般可采用情景分析、后果/可能性矩陣等風險評估方法，對風險識別過程識別出的風險逐項進行分析，包括分析現(xiàn)有風險應(yīng)對措施及其有效性（先分析其設(shè)計的有效性，再分析其執(zhí)行的有效性，最后分析其執(zhí)行的效率），然后估計風險發(fā)生的可能性（概率）及后果，最后確定風險等級。

3.3 風險定義與故障概率

從數(shù)學角度，風險就是體現(xiàn)故障的概率和后果的共同影響。因此，國際上普遍的定義為：

3.4 故障后果的級別劃分

故障后果的嚴重程度是連續(xù)的，在0～1區(qū)間取值，0代表沒有不良后果，1代表最嚴重的后果。為了研究方便，一般把故障后果的嚴重程度劃分為若干級別。城市軌道交通行業(yè)通常將故障后果劃分為5個級別，即“最嚴重”“較嚴重”“嚴重”“一般”和“輕微”，具體分級如表1所示。

根據(jù)城市軌道交通的實際情況，后果分級通常應(yīng)考慮以下幾個因素。

（1）是否靠近城市中心或者居民密集的區(qū)域。越靠近城市居民密集區(qū)和市中心，出現(xiàn)故障對交通的影響就越嚴重，客戶的投訴也會越頻繁，其后果級別越高。

（2）是否為換乘樞紐站點。換乘樞紐站點牽涉2條或者2條以上線路的交匯和轉(zhuǎn)乘，一旦發(fā)生故障，影響的客流較多，其后果級別明顯高于其他站點。

（3）時間段的區(qū)別。城市軌道交通存在明顯時間段的差異，上班和下班有高峰期;在節(jié)假日也有運營高峰期;在城市特殊事件時期，如交易會、展覽會、藝術(shù)節(jié)、體育盛事等，在不同的區(qū)域和線路都會出現(xiàn)客流高峰。因此故障后果的嚴重程度隨著時間段、牽涉區(qū)域不同而不同。

（4）與設(shè)備狀況的關(guān)聯(lián)。不同線路，設(shè)備役齡不同、初始可靠性不同、客流負荷不同會對故障類型和后果產(chǎn)生不同的影響。

3.5 風險矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系

3.5.1 專業(yè)子系統(tǒng)的風險公式

一般按照不同專業(yè)來評估系統(tǒng)的風險，式（1）轉(zhuǎn)換為：

式（3）中，Rj為第j個專業(yè)子系統(tǒng)的風險值;Pj 和Cj分別代表第j個專業(yè)子系統(tǒng)的故障概率和故障后果數(shù)值。

某地鐵公司將設(shè)備類別專業(yè)風險評估按照地鐵運營實際進行了劃分，如自動售檢票系統(tǒng)（AFC）和電扶梯等車站設(shè)備，其故障后果判定為“服務(wù)不暢，未造成擁堵”，對應(yīng)后果級別為“一般”，后果取值范圍為0.1～0.3;而線路、供電和通信系統(tǒng)等行車設(shè)備，其故障后果判定為“延誤導(dǎo)致客流嚴重擁堵”，對應(yīng)后果級別為“較嚴重”，后果取值范圍為0.5～0.8。

3.5.2 風險矩陣

故障概率和故障后果都可以用矩陣的形式表達，并與風險矩陣建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，如圖2所示。

圖2中A矩陣代表設(shè)備的故障概率矩陣，其中X1軸代表設(shè)備服役年限t，Y1軸代表故障概率Pj（取值區(qū)間0～1），呈現(xiàn)設(shè)備在壽命周期3個階段（初始故障階段、偶發(fā)故障階段和耗損故障階段）的變化;B矩陣代表設(shè)備的故障后果矩陣，其中X2軸代表不同的故障特征，Y2軸代表設(shè)備不同故障后果的嚴重程度Cj（取值區(qū)間0～1）。

按照故障風險為故障概率與后果乘積的原則，可得到風險矩陣象限圖（圖2中的R矩陣），其中X3軸代表設(shè)備的故障后果的嚴重程度Cj（取值區(qū)間0～1），Y3 軸代表設(shè)備的故障概率Pj（取值區(qū)間0～1）。

4 風險地形圖

4.1 風險分級及顏色表征

為了便于區(qū)分和管理，在建立風險地形圖之前，依照風險的3/7分割律，將風險等級劃分為3個級別，即不能容忍的風險、嚴重風險和一般風險，分別用紅色、黃色和綠色進行區(qū)分，如表2所示。

圖2所示的風險矩陣R中，如果是超過0.7的后果Cj乘以超過0.7的概率Pj，得到風險Rj等于或者大于0.5（紅區(qū)），即處于十分嚴重或者不能忍耐的風險值，需要采取緊急、特殊措施對設(shè)備狀態(tài)進行處理。

例如，某區(qū)間信號系統(tǒng)的故障概率P為0.07，而故障后果C為0.7，則該區(qū)間信號系統(tǒng)的風險值R為0.049，屬于一般風險狀態(tài)。

4.2 可視化技術(shù)

完整的地理空間信息可視化概念主要包括科學計算可視化、數(shù)據(jù)可視化和信息可視化。地理空間信息可視化技術(shù)的核心是為使用者提供空間信息直觀的、可交互的可視化環(huán)境[13]。將設(shè)備的風險等級用色彩等可視化手段，與城市軌道交通線路、車間的地理空間位置相結(jié)合，構(gòu)建風險地形圖。參照表2中的色彩劃分，通常用綠色區(qū)域代表低風險區(qū)，黃色區(qū)域代表嚴重風險區(qū)，而紅色區(qū)域代表不能容忍的、必須要處理的風險區(qū)域。

4.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

某一時刻的風險地形圖，例如早晚高峰階段的設(shè)備風險，會隨著時間不同而有所變化。因此，風險地形圖上每個風險點的描述來源于各個區(qū)域子系統(tǒng)風險分析的數(shù)據(jù)。城市軌道交通領(lǐng)域涉及專業(yè)眾多，包括土木、車輛、機電、供電、維保、通信、信號、環(huán)控、AFC等，這些專業(yè)子系統(tǒng)通過人工或自動傳輸?shù)确绞讲杉a(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)以百萬計，應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是建立風險地形圖動態(tài)管理最重要的技術(shù)手段之一。

大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

對于城市軌道交通行業(yè)來說，可用于設(shè)備故障及失效風險預(yù)測的數(shù)據(jù)來源主要包括：

（1）設(shè)備運行數(shù)據(jù)，包括噪聲、振動、電流、電壓、溫度、壓力等;

（2）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括在線（連續(xù)）、離線（間隔）監(jiān)測數(shù)據(jù)（開關(guān)量）;

（3）設(shè)備點巡檢數(shù)據(jù)，包括通過簡單儀器/工具或人的五感獲取的數(shù)據(jù)和信息;

（4）設(shè)備維修歷史數(shù)據(jù)，包括故障履歷、換件信息、修復(fù)記錄等。

4.4 風險地形圖的應(yīng)用分析

探討風險地形圖的應(yīng)用，可以從專業(yè)系統(tǒng)、運營線路、時間節(jié)點和綜合因素4個層面展開。

4.4.1 專業(yè)系統(tǒng)

如AFC、電扶梯、車輛、信號與屏蔽門、給排水、低壓和環(huán)控等專業(yè)系統(tǒng)，均可標注在某段時間的風險地形圖上，用紅色的點代表不能容忍的高風險，黃色代表嚴重風險，綠色代表一般風險。

4.4.2 運營線路

風險地形圖是以不同風險顏色的形式來表示不同的運營線路，其中紅色代表最高風險，黃色代表嚴重風險，綠色代表一般風險。不同顏色的運行線路集中代表該線路的軌道、接觸網(wǎng)、供電系統(tǒng)、信號系統(tǒng)等設(shè)備的風險等級。

4.4.3 時間節(jié)點

由于城市軌道交通系統(tǒng)的風險分布具有明顯的時間特征，因此專業(yè)系統(tǒng)、站點、運營線路都可以結(jié)合特定的時間段進行風險地形圖繪制。為了更好地展示不同時間段（平時、早晚高峰、節(jié)假日、大型展會等）相應(yīng)設(shè)備對象的風險地形圖動態(tài)分布情況，可以用時間節(jié)點層的概念，對風險地形圖進行多層展示和管理。

4.4.4 綜合因素

為了清晰表述系統(tǒng)不同內(nèi)容的風險，可以單獨繪制專業(yè)系統(tǒng)、站點、運行線路的風險地形圖。但為了便于運營管理人員更全面的把握系統(tǒng)風險，可以將專業(yè)系統(tǒng)、站點和線路進行綜合，形成某一時間段綜合因素的風險地形圖。某城市地鐵線路綜合風險地形圖如圖3所示。

5 風險 - 維修決策矩陣群

對風險矩陣和風險地形圖展開進一步研究，構(gòu)建風險-維修決策矩陣群。盡管維修策略的優(yōu)化并不完全依賴于風險等級，其他因素（如換乘效率、運維成本等）均需在決策過程中考慮，但運營風險顯然處于最重要地位，而且經(jīng)濟因素也可以從后果中體現(xiàn)，轉(zhuǎn)化為不同的風險等級進行管理。

在圖2的基礎(chǔ)上，通過增加數(shù)據(jù)來源矩陣和維修策略矩陣，可以構(gòu)造出如圖4所示的風險-維修決策矩陣群。城市軌道交通運營部門可以參照這個矩陣群，以“設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風險”為業(yè)務(wù)主線，進一步向前細化數(shù)據(jù)來源，向后擴展到維修策略的選擇與優(yōu)化，進行各專業(yè)及設(shè)備的維修資源配置、維修模式和維修保養(yǎng)行為規(guī)范等方面的精準化設(shè)計，形成新的“數(shù)據(jù)源-設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風險-維修策略-維修模式（維修規(guī)范）”管理主線。圖4中的風險-維修決策矩陣群構(gòu)造的邏輯順序如下。

（1）構(gòu)造數(shù)據(jù)來源矩陣。挖掘系統(tǒng)可編程邏輯控制器（PLC）、分散控制系統(tǒng)（DCS）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）的工藝參數(shù)和運行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可間接反映設(shè)備劣化。如通過監(jiān)測電機、門控器的工作狀態(tài)，可以預(yù)測車門系統(tǒng)的常見故障（無法電動關(guān)門、開不到位、3s不解鎖、阻力過小、阻力過大），溫度驟升代表局部短路等。數(shù)據(jù)來源中需要重視日常人工點巡檢數(shù)據(jù)，同時參考設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，如維修換件記錄等。在以上數(shù)據(jù)特征不足以反映設(shè)備劣化時，還要主動采用各種狀態(tài)監(jiān)測手段加以補充，如振動監(jiān)測、紅外監(jiān)測以及電氣參數(shù)監(jiān)測等。

（2）形成故障概率矩陣。將可能、不可能等模糊語義轉(zhuǎn)化為概率值，主要根據(jù)劣化及故障頻率進行評估量化。故障概率矩陣中，1/Y代表每年發(fā)生1次，10/Y代表每年發(fā)生10次，用于表征事件發(fā)生頻次，運營單位可在此基礎(chǔ)上結(jié)合自身情況調(diào)整（圖4中將概率分為7 個等級，也可以是5級、3級）。

（3）構(gòu)造故障后果矩陣。結(jié)合故障的內(nèi)容和特征，分析其造成的運營可靠性、安全、服務(wù)質(zhì)量等后果，并進行歸一化處理。

（4）形成風險矩陣。后果與概率的乘積即為風險等級值，不斷完善后果與概率2個矩陣，在此基礎(chǔ)上形成風險矩陣。

（5）構(gòu)造維修策略矩陣。依據(jù)風險大小選擇對應(yīng)級別的維修策略，風險大則維修策略的等級高，維修投入大，反之亦然。維修策略矩陣中，BDBM為基于大數(shù)據(jù)的維修;CBM為狀態(tài)維修;TBM為基于時間的維修;PIT STOP為賽車式搶修;OppT為機會維修;ProA為主動性維修;BrkD為事后維修;“×”代表該維修模式可應(yīng)用;“-”代表該維修模式不適用。

6 結(jié)語及未來發(fā)展方向

6.1 結(jié)語

通過基于風險地形圖構(gòu)建城市軌道交通行業(yè)設(shè)備的風險-維修決策矩陣群，實現(xiàn)了風險管理的可視化應(yīng)用，形成了新的“數(shù)據(jù)源-設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風險-維修策略-維修模式（維修規(guī)范）”管理主線，有利于城市軌道交通運營部門優(yōu)先安排資源、保證工作重點，從總體上管控風險、提高乘客滿意度及優(yōu)化運維成本。

6.2 未來發(fā)展方向

風險-維修決策矩陣群未來有以下幾個發(fā)展方向，包括TOC管理（Theory Of Constraints，約束理論，也稱瓶頸管理）、風險樹應(yīng)用和可接受風險研究、基于大數(shù)據(jù)的精準維修等，具體如下。

（1）通過TOC管理，仿真高風險解決后的新管理瓶頸。TOC管理可以引導(dǎo)城市軌道交通設(shè)備管理者重點關(guān)注成為瓶頸的站點、線路或者子系統(tǒng)，避免平均分配管理精力和資源。為了從系統(tǒng)角度做好風險管理，還應(yīng)建立起全系統(tǒng)風險樹，以便從系統(tǒng)和宏觀角度認識系統(tǒng)的瓶頸，做好風險管理。

（2）建立風險樹，分層級研究風險。結(jié)合城市軌道系統(tǒng)特點，將系統(tǒng)風險置頂，第二層級是危害級的風險，第三層級為子危害級風險，最后一級是事件級風險。

（3）可接受風險研究。通過度量“可接受風險水平”，做好風險評估與管理。

（4）基于大數(shù)據(jù)的精準維修。采集設(shè)備關(guān)鍵特征值的實時變化情況，并根據(jù)這些不同特征值是否落入提前設(shè)定的陷阱閾值，進行不同風險級別的預(yù)警，如果是強預(yù)警狀態(tài)則生成檢修包，精準指導(dǎo)維修團隊采取維修行動。

參考文獻

[1]金鋒. 風險管理在城市軌道交通建設(shè)中的應(yīng)用[J]. 都市快軌交通，2005（1）：1-4.

[2]曾鐵梅，侯建國. 地鐵營運風險管理初探[J]. 武漢大學學報（工學版），2007（6）：84-87，93.

[3]毛儒. 軌道交通安全風險管理[J]. 都市快軌交通，2007（4）：7-8，16.

[4]阮欣，尹志逸，陳艾榮. 風險矩陣評估方法研究與工程應(yīng)用綜述[J]. 同濟大學學報（自然科學版），2013，41（3）：381-385.

[5]王自力，崔亦謙. 關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施風險相互依賴性[M]. 北京： 國防工業(yè)出版社，2014.

[6]吳濤，毛俊嶸，許樹生. 基于國際標準的城市軌道交通運營風險管理研究[J]. 中國鐵路，2014（6）：17-20.

[7]周虎，趙時旻，楊建國，等. 網(wǎng)絡(luò)化城市軌道交通車站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)研究——基于嵌入式技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化解決方案[J]. 現(xiàn)代城市軌道交通，2008（1）：1-5.

[8]張昊. 北京地鐵運營安全風險評價體系研究[D]. 北京：中國科學院大學（工程管理與信息技術(shù)學院），2016.

[9]王博，方鳴，劉濰清，城市軌道交通風險管理與可接受風險水平的探討[J]. 現(xiàn)代城市軌道交通，2016（4）：99-102.

[10] 劉云輝. 廣州地鐵運營安全風險評價體系研究[D]. 廣東廣州：華南理工大學，2018.

[11] 鹿穎. 基于風險矩陣法的城市軌道交通運營安全評價研究[D]. 吉林長春：吉林大學，2019.

收稿日期 2020-04-10

責任編輯 胡姬