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摘要：地铁运营安全日益重要，传统的管理方式和管理手段已经很难适应现场管理的需要。基于此，在介绍我国地铁运营企业当前大数据解析技术应用现状的基础上，就运营安全风险管控中大数据解析技术的具体应用展开探讨，为地铁安全决策、监督以及行业监管人员提供理论依据。
关键词：大数据；分析；地铁安全风险；管控；运用
近年来，随着国内城市轨道交通的迅猛发展，各地运营企业面临的安全形势日益严峻，而地铁运营中涉及设备检修、行车组织、设施监护、客运组织等多个专业，这些安全风险不断呈现多变性、隐蔽性和突发性的特点，对风险管控工作提出了更高的要求，迫切需要充分利用现代化信息技术，整合各专业、各工种的数据和信息源点，加快构建数据集中管理和智能分析平台，对实现风险预测、隐患识别、安全资源调配、安全关键画像、突发事件应对具有十分重要的现实作用。
1现状分析
近年来，国内地铁运营企业信息化建设围绕运营安全保障，客运组织改革和服务方式改进等工作重点，不同运营公司组织研发了诸多具有城市轨道交通行业特色的信息管理系统，这些系统对确保地铁运营安全、优化运输组织和提升客运组织服务质量等方面发挥了重要支撑作用，但由于开发建设缺乏统筹规划，导致目前各业务应用系统存在各自为政，信息孤岛众多、互联互通困难、信息基础设施相对落后，信息共享程度、信息资源综合利用效率不高等问题，加之运营管理的各层级业务应用水平参差不齐，各专业工种间信息化发展不平衡，对全面提升安全风险管控支撑不足，信息智能化解析运用整体水平与国内外相关行业的先进企业相比存在明显差距，这些对推动地铁运营安全生产大数据研究应用带来了较大困难。
2存在问题
2.1信息共享程度不高
目前地铁运营企业各专业工种间运用的安全管理信息系统条块分割现象较为遍，产生了诸多“竖井型”系统和“信息孤岛”，基础编码不统一，数据标准不健全，各系统互联互通性不强，信息共享程度和信息资源利用水平亟待提高。如车辆设备的运维系统和信号设备的故障报警系统间系统制式不一、接口数据整合共享难度大。
2.2数据价值挖掘不充分
目前各地铁运营企业尚未建立统一的数据服务平台，生产层信息化应用覆盖不全，管理层高效指挥管理应用较少，决策层发展战略应用基本未涉及，各层级数据存储分散，管理存在壁垒，数据价值没有得到充分有效的挖掘，用数据驱动引领安全工作的轴向作用不强，数据资源综合利用没有发挥应有的作用。如各专业信息化应用主要集中在单一业务应用和操作层面，系统数据运用功能大都停留于日常业务报单统计和常规统计分析方面，对安全形势的预测和分析基本未涉及。
2.3安全预警针对性不强
目前，地铁车站大量现场作业、外部环境等视频监控系统不具备智能分析和预警功能，加之与生产组织管理机构不匹配，没有设置专门的岗位进行监控和进行结构化数据智能转化工作，导致大量监控资源浪费，无法实现超前预控预警。同时，一些专业行车设备检测监测系统开发运用时由于技术上不成熟、系统预警“门槛值”调设不合理等原因，存在大量误报警、假报警，导致现场人员“习以为常”，不按规定程序和要求进行处置，当真正发生危险事件时，往往错过处置阻断时机，导致发生安全事故。
2.4信息处理投入不足
目前国内地铁部分老线区间、车站、偏远的变电所等设备保障处所还存在接入网络带宽不能满足实际需要，车站、场段、区间无线通信覆盖不适应信息化发展要求。地铁运营公司层面各专业数据备份中心尚未建设，计算、存储资源按业务应用分散配置，云计算、人工智能分析技术应用程度不高，信息处理能力不足，不能满足现场动态、多维度的应用需要；部分地铁运营企业还存在网络安全防护能力薄弱、信息化保障体系欠缺等问题。这些硬件条件的制约对推动地铁运营安全生产大数据的研究应用，提升科技保安全水平带来较大困难。
3安全风险管控大数据平台建设的思路
按照“互相互通、高效智能”的建设需求，充分利用大数据、云计算、物联网、5G移动互联网、人工智能等成熟的信息网络技术，整合目前既有的车辆运维系统、综合视屏监控系统、信号故障监测报警系统、火灾自动报警系统等系统，集成各专业安全监测监控信息，构建全方位、多维度、一体化的地铁运营安全风险管控大数据运用平台。
3.1安全动态监测大数据分析子系统
建立各专业动态监测数据指标评价体系和危险源辨识模型，对设备运行状态自动进行危险源辨识和风险评估、预控管理，从而实现对现场安全风险状态进行实时智能评价，实时提醒报警，有效提高现场工作人员生产组织工作的针对性和有效性，构建各专业的动态监测与智能管控，有效提升管理组织效能。
3.2安全决策数据支持子系统
利用大数据分析技术，对事故、故障相关共性指向进行深入研究和挖掘，通过大数据聚类分析、关联分析等技术分析和查找事故故障发生的季节性、周期性、关联性等规律，建立地铁运营安全事故、故障预测模型和预警指标体系，智能分析安全隐患发生发展的规律和发展趋势，并提前区分时间、专业、事故等级、事故类别等预测出可能的发展结果，对安全资源调配、施加管理防范措施提供直接依据。
3.3事故调查分析辅助子系统
应用大数据、虚拟现实等技术，充分采集事故（故障）发生地点相关专业设备监测报警、监督检查、环境监测、舆情监控等数据进行集成分析和信息融合，自动生成可视化集成展示，实现事故调查处理自动追溯和综合辅助决策分析，提高事故（故障）分析的准确性、实时性和真实性，提升各层级管理人员的工作效能，为事故调查和安全监督管理提供辅助决策支持。
3.4设备维修处理子系统
充分利用大数据、5G移动互联等现代信息技术，建立安全防护大数据平台，整合隧道线路结构重点防护情况、车辆专业设备监测报警、防灾减灾监测报警、轨道检测、沿线线路保护、重要设备设施的变化情况、安全隐患排查整治情况、应急救援资源配置情况等数据，全面分析各类行车主要设备的工作状态、运营品质，综合运营成本等因素，提前实施维护处理，推动实现固定设备从“故障修”到精准实施“预防修”的根本性转变。
3.5设备巡管智能分析子系统
利用无线定位、电子地图、5G移动通信技术等信息技术，建立主要行车设备巡检人员巡视、检修情况评价体系，过程技术支撑保障追溯系统，实现车辆、工务、信号、供电、通信等巡检人员实时定位，自动记录巡检轨迹，自动提供故障处置技术支持，智能分析评价巡检状态，提升设备的维护保障能力。
3.6列车运行实况智能分析子系统
探索研究建立列车运行状态数据关联规则挖掘算法，通过对列车运行状态大数据分析，实时智能识别区间运缓、区间非正常停车、站内晚开、站内非正常停车等情况，及时提醒调度人员、站务人员采取人工干预措施，事后自动生成列车安全生产速报和安全状态分析，为运行安全监督管理、故障诊断和维修等工作提供决策技术支持。
3.7安全管理可视化展现子系统
基于GIS的可视化应用。基于可视化的地理信息平台，实现安全风险警示、隐患排查、危险源分布、事故故障分析、专业设备监测报警、防灾监测报警、巡检全过程监控及应急法律法规、应急预案、抢险物资、救援队信息化管理等安全态势的制绘，直观展示各项数据指标，提高日常监管和突发事件应急处置能力，为控制安全态势、应急处置和联合救援提供决策支持。
3.8安全预警信息精准推送子系统
运用大数据分析开展安全生产规律性、倾向性、关联性特征分析，通过应用平台研判变化趋势，实现预警信息精准推送（跨专业应用），逐步实现安全风险超前防范整治，提高过程管控能力。
4结论
通过安全风险大数据管控平台的各子系统的建设运用，不断完善运营工作中的各类数据解析功能，让数据印证现象，让数据反映真实，形成安全风险管控趋势智能分析，填补管理死角，切实为提升地铁安全保障能力建设具有重大意义。
作者:陈耀辉 单位:云南京建轨道交通投资建设有限公司
