基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统，方法包括：读取铁路工务管理信息系统中管理的铁路工务设备信息、铁路工务设备的属性信息和铁路线路信息；将铁路线路划分为若干个单元网格；对单元网格、部件和事件进行编码；对铁路工务设备的属性信息进行数据整合，得到铁路工务设备的状态信息；建立铁路工务设备风险事件基础数据库；确定风险事件；确定导致风险事件发生的致灾因子；计算每一致灾因子在每一单元网格中发生的概率；对风险事件的所有致灾因子的发生概率加权求平均值，得到风险事件在单元网格内发生的概率。该方法和系统能定量分析铁路工务设备风险事件发生的可能性，并准确定位发生风险事件的具体位置。

【技术实现步骤摘要】
基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统
本专利技术涉及铁路工务设备管理领域，特别是涉及一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统。
技术介绍
铁路设备风险事件可能性的计算是铁路设备安全风险分析与评估的一个重要环节。目前，通常主要使用3种方法来估计风险可能性。1)专家调查法。铁路部门较多采用召开专家会的形式，分析设备故障、事故原因和进行风险分析。专家调查法是对多位相关的专家进行反复的咨询和意见反馈，来确定影响项目的主要风险因素，制成项目风险因素调查表，再由有关专家和工作人员对各个风险因素在项目寿命周期内出现的可能性和对项目的影响程度进行定性估计，最后对调查表进行统计处理，获得各个风险因素的概率分布和可能的影响结果。常用的专家调查法主要有：头脑风暴法和德尔菲法。2)情景分析法。情景分析法是通过分析未来可能发生的各种情景，以及各种情景可能产生的影响来分析风险的方法。情景分析可用来预计威胁和机遇可能发生的方式，并且适用于各类风险，包括长期和短期风险分析。在周期较短和数据充分的情况下，可以从现有情景中推断出可能出现的情景。对于周期较长或数据不充分的情况，情景分析的有效性更依赖于合乎情理的想象力。针对某些特定的场景，铁路部门管理人员也采用情景分析法分析一些特定的铁路运营风险。3)故障树和事件树分析方法。故障树分析是一种图形演绎的故障分析方法，是故障事件在一定条件下的逻辑推理方法。它将系统故障形成的原因(包括硬件、软件、环境、人为因素等)进行分析，画出逻辑关系图(即故障树)，从而确定系统故障的原因和发生的概率。事件树分析是一种按照故障(事故)发展的时间顺序，由初始事件开始推论可能的后果，从而进行危险源和危险因素辨识的方法。利用故障树和事件树等技术来预测风险可能性，当历史数据无法获取或不够充分时，通过分析系统、活动、设备或组织及其相关的失效或成功状态来推断风险发生的可能性，是目前铁路机务、车辆等部门常用的风险分析方法。现有铁路工务设备风险事件可能性的获取方法主要存在的以下问题：1)铁路工务设备风险定量分析不足。已有的铁路工务设备风险分析多以定性分析为主，缺少定量分析，主要原因在于铁路工务设备具有长、大和连续的特点，铁路工务设备风险事件相关因素，如地质、气象等环境因素描述起来困难，难以数量化。2)铁路工务设备风险分析缺乏系统化、标准化的适合铁路工务设备特点的分析方法和信息技术手段。3)铁路工务设备风险分析位置精度过低。铁路工务设备风险分析的空间位置精度不高，通常的分析对象为铁路局(一般管辖7000～1000公里延展长度正线)、工务段(一般管辖1000～1500公里延展长度正线)或线路区间(一般20～100公里延展长度正线)，分析的线路范围过于宽泛，难以精确定位到具体空间位置，风险应对缺乏针对性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统，该方法和系统能定量分析铁路工务设备风险事件发生的可能性，并准确定位发生风险事件的铁路工务设备的具体位置。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法，包括：读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备信息，确定为部件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备的属性信息，确定为事件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路线路信息；将所述铁路工务管理信息系统中管理的铁路线路按照预定的网格划分规则划分为若干个单元网格；对所述单元网格、所述部件和所述事件进行编码；以所述单元网格、所述部件和时间三个特征为依据对所述铁路工务设备的属性信息进行数据整合，得到铁路工务设备的状态信息；以所述铁路工务设备的状态信息、编码后的单元网格、部件和事件为依据，建立铁路工务设备风险事件基础数据库；将所述铁路工务设备风险事件基础数据库中存在安全风险问题的所述事件确定为风险事件；确定导致所述风险事件发生的致灾因子；计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率；对所述风险事件的所有所述致灾因子的发生概率加权求平均值，得到所述风险事件在所述单元网格内发生的概率。可选的，所述将所述铁路工务管理信息系统中管理的铁路线路按照预定的网格划分规则划分为若干个单元网格，具体规括：对所述铁路线路从长度上进行网格划分，及对所述铁路线路上的铁路工务设备从空间上进行网格划分；所述单元网格是长度为200米范围内的铁路线路所占网格空间。可选的，所述风险事件是以日常安全管理信息、安全问题库、历史事故案例和相关安全规则及办法为基础信息而确定，所述风险事件包括钢轨折断、路基沉降、水害、违章施工作业、周边环境不良、道口事故、线路设备质量不良、桥梁结构性严重病害、隧道严重病害、胀轨跑道、工务机械运行事故和房建设备病害。可选的，所述确定导致所述风险事件发生的致灾因子，具体包括：读取所述铁路工务管理信息系统中与所述风险事件有关的特征信息；判断所述特征信息是否能导致所述风险事件发生；如果是，确定所述特征信息为致灾因子。可选的，所述计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率，具体包括：一段时间内致灾因子S在第K个单元网格中M个部件上发生，第K个单元网格中共有N个部件，则致灾因子S在第K个单元网格发生的概率计算公式为：可选的，所述计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率，具体包括：致灾因子S按严重程度划分为L个等级{R1,...,RL}，一段时间内致灾因子S的第i个等级Ri在第K个单元网格中Mi个部件上发生，第K个单元网格中共有N个部件，致灾因子S在第K个单元网格发生的概率可采用以下计算公式如下：其中αi反映致灾因子S的第i个等级Ri的影响程度。可选的，所述计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率，具体包括：在第K个单元网格中，将一段时间内致灾因子S的取值范围划分为L个等级{v1,...,vL}，根据设备状态变化规律模型威布尔分布函数计算L个等级分别对应的L个概率：{p1,...,pL}，根据S取值的等级vi确定致灾因子S在第K个单元网格发生的概率为pi。可选的，所述风险事件在所述单元网格内发生的概率的计算方法包括：风险事件Z有Q个致灾因子{S1,...,SQ}，根据每个致灾因子Si在单元网格K中的发生概率计算风险事件Z在单元网格K中的发生概率为：其中ωi为加权系数，反映致灾因子Si的影响程度。可选的，所述对所述单元网格、部件和事件进行编码，具体包括：对单元网格进行编码，单元网格编码从左到右依次为线路代码、行别代码、位置代码和网格顺序码；所述线路代码、行别代码与铁路工务管理信息系统中线编号一致；所述位置代码为网格划分的起点里程的公里数；所述网格顺序码为一整公里内网格的顺序号；对部件进行编码，部件编码从左到右依次为单元网格编码、部件大类代码、部件小类代码和部件顺序码；所述部件顺序码为同一单元网格内同一类部件的顺序号；对事件进行编码，事件编码从左到右依次为部件编码、事件大类代码和事件小类代码。本专利技术还提供了一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取系统，包括：数据采集模块，用于采集铁路工务管理信息系统存储的铁路线路、铁路工务设备、铁路工务设备的属性信息及所述属性信息历经的时间；处理模块，用于将所述铁路线路划分成单元网格，定义所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法，其特征在于，包括：读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备信息，确定为部件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备的属性信息，确定为事件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路线路信息；将所述铁路工务管理信息系统中管理的铁路线路按照预定的网格划分规则划分为若干个单元网格；对所述单元网格、所述部件和所述事件进行编码；以所述单元网格、所述部件和时间三个特征为依据对所述铁路工务设备的属性信息进行数据整合，得到铁路工务设备的状态信息；以所述铁路工务设备的状态信息、编码后的单元网格、部件和事件为依据，建立铁路工务设备风险事件基础数据库；将所述铁路工务设备风险事件基础数据库中存在安全风险问题的所述事件确定为风险事件；确定导致所述风险事件发生的致灾因子；计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率；对所述风险事件的所有所述致灾因子的发生概率加权求平均值，得到所述风险事件在所述单元网格内发生的概率。

【技术特征摘要】
1.一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法，其特征在于，包括：读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备信息，确定为部件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路工务设备的属性信息，确定为事件；读取铁路工务管理信息系统中存储的铁路线路信息；将所述铁路工务管理信息系统中管理的铁路线路按照预定的网格划分规则划分为若干个单元网格；对所述单元网格、所述部件和所述事件进行编码；以所述单元网格、所述部件和时间三个特征为依据对所述铁路工务设备的属性信息进行数据整合，得到铁路工务设备的状态信息；以所述铁路工务设备的状态信息、编码后的单元网格、部件和事件为依据，建立铁路工务设备风险事件基础数据库；将所述铁路工务设备风险事件基础数据库中存在安全风险问题的所述事件确定为风险事件；确定导致所述风险事件发生的致灾因子；计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率；对所述风险事件的所有所述致灾因子的发生概率加权求平均值，得到所述风险事件在所述单元网格内发生的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述铁路工务管理信息系统中管理的铁路线路按照预定的网格划分规则划分为若干个单元网格，具体规括：对所述铁路线路从长度上进行网格划分，及对所述铁路线路上的铁路工务设备从空间上进行网格划分；所述单元网格是长度为200米范围内的铁路线路所占网格空间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险事件是以日常安全管理信息、安全问题库、历史事故案例和相关安全规则及办法为基础信息而确定，所述风险事件包括钢轨折断、路基沉降、水害、违章施工作业、周边环境不良、道口事故、线路设备质量不良、桥梁结构性严重病害、隧道严重病害、胀轨跑道、工务机械运行事故和房建设备病害。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定导致所述风险事件发生的致灾因子，具体包括：读取所述铁路工务管理信息系统中与所述风险事件有关的特征信息；判断所述特征信息是否能导致所述风险事件发生；如果是，确定所述特征信息为致灾因子。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率，具体包括：一段时间内致灾因子S在第K个单元网格中M个部件上发生，第K个单元网格中共有N个部件，则致灾因子S在第K个单元网格发生的概率计算公式为：6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每一所述致灾因子在每一所述单元网格中发生的概率，具体包括：致灾因子S按严重程度划分为L个等级{R1,...,RL}，一段时间内致灾因子S的第i个等级Ri在第K个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘仍奎，王峰，王福田，李育宏，孙全欣，朱兴永，白磊，陈云峰，吉章伟，戚志刚，唐源洁，李铁军，白文飞，安茹，常艳艳，王志鹏，
申请(专利权)人：北京交通大学，兰州铁路局，中国铁路总公司，
类型：发明
国别省市：北京,11