当前世界环境

介绍

对失败及其影响的分析可以追溯到40年前。1960年，FMEA模型首次用于美国宇航局阿波罗飞船的生产。之后，在20世纪70年代和80年代，它被用于核设施。此外，自1977年以来，它已被用于汽车工业。从2000年开始，它一直被认为是各行业最常用的风险评估方法之一。

为了分析一种现象或危机的潜在风险，需要可靠的技术和有效的工具。铁路运输火灾风险评估有多种方法。其中一个例子是2013年伊朗Daneshvar等人使用错误分析树对地铁隧道火灾风险进行评估，以确定德黑兰地铁DC列车火灾的原因。潜在缺陷及其影响评价技术(FMEA)是了解潜在缺陷状态及其影响的有效手段，以提高复杂系统的有效性和安全性，并在风险管理中收集必要的数据进行决策。事实上，使用这种技术的目的是识别缺陷及其影响，采取纠正措施以消除或减少故障可能性(重新设计系统)，并开发有效的维护系统以减少潜在的缺陷状态(Bolbol Amiri和Farnad, 2009)。

在伊朗,Bolbol Amiri和Asadi拉里(2010)研究了火灾风险评估在伊朗客运列车使用FMEA和灰色模糊理论来识别导致列车火灾的因素及其原因三个系统的发电机,电力和通风客运马车和蒸汽发生器。在确定危险因素时，首先从探测器和车辆材料等安全设备的性能和燃烧性能两个方面讨论了火灾中有效的参数。此外，还讨论了一些组织上的失误，如缺乏足够的护理。例如，对马车某些部分的可燃性缺乏有效的控制是可能加剧火灾效应的一个因素。为了对风险进行评价，采用了理论模糊FMEA分析方法，虽然上述定性方法不如定量分析方法精确，但它有助于识别高风险危害，作出更精确的评价。例如，在风险评估的输出方面，发动机的缺陷被认为是上述三个系统中的高风险。

Jafarian和Rezvani(2010)提出了一项题为“通过统一事件的树分析评估客运列车火灾引起的不良事件中的死亡率”的研究。他们得出结论，在客运列车火灾事件中，可能有64种不同的情景，其中24种情景可以忽略不计，24种情景具有边际后果，9种情景具有严重后果，2种情景导致严重后果，2种情景导致灾难性后果。

Daneshvar等人(2013)在一项名为《德黑兰地铁列车均匀电流架空电阻火灾风险评估》的研究中，试图找出导致德黑兰地铁PC列车火灾的原因。他们提出，通过计算1.3年的可能风险和错误树最终事件的频率分布，一些因素，如缺乏预防性维修的系统计划，缺乏正确的服务，设备质量不合适，德黑兰地铁PC列车发生火灾的最主要原因是由于车顶强度列车缺乏监测温度变化的内置数据记录仪，以及列车工程师工作不当。

Zivdar and Shahbaznejad(2014)在一篇名为《利用层次分析法评估铁路隧道旅客列车火灾损害》的文章中，采用了圆弧半径、隧道截面、通过隧道靠近附近车站和隧道窗口来估计隧道的脆弱性。他们还定义了五个区间:低，平均，高，非常高，临界。他们得出结论，超过60%的扎格罗斯铁路高隧道(取决于隧道的长度)处于火灾的高到临界脆弱范围。

哈德逊(2001)提出了一份从1992年到1999年伦敦火灾的报告，显示%44的铁路车辆设备和%56的旅客列车造成了火灾。几乎90%的纵火案发生在伦敦东南地区。%53的纵火案与作战服务有关。根据技术计算，% 3的火车和轨道车辆被烧毁。

Seong等人。（2009年）开始研究火灾的模拟以及生命安全的评估。他们研究了两个地铁站的平台屏幕门（PSDS）在最后一次将乘客逃离火灾和烟雾的过程中的影响。结果表明，与通风系统的平台上的乘客和PSDS的平台上的乘客相比，地铁站中的乘客有350秒。在平台上与平台中的乘客和PSDS进行逃脱。随着烟雾烟雾流动的研究，与火灾导致的烟雾的流动相比。concentration of toxic gases and travelers’ sight, the study of different models of ventilation to discharge and control the smoke in tunnels, the subway stations and residential areas was initiated to get comfortable conditions, and reduce the mortalities because of inhalation of toxic gases.

Lin和Chuah(2008)通过模拟研究了火灾发生时隧道中不同通风方式的影响。模拟包括单风扇和多风扇系统。考虑了各种情况下的临界速度、能见度范围、一氧化碳和温度分布。结果表明，单风扇系统效果最佳，能见度和烟层温度是影响乘客逃生的最有效因素。

本研究试图考虑到在过去忽略的隧道中的乘客列车前和在隧道中的乘客列车之前评估了两项重要问题。例如，在Bolbol Amiri和Asadi Lari（2010）进行的研究中，使用FMEA和理论模型研究了导致乘客列车中的风险因素。他们的结论用于目前的研究。在以前的研究中，在没有考虑到伊朗铁路隧道的有问题长度的情况下考虑火车火灾。除了在德黑兰地铁列车中对火灾的几乎没有研究，尽管在国外进行了众多研究，但在这方面没有其他研究在这方面在伊朗进行了。应该指出的是，伊朗铁路通过一些地方，如Zagros，Lorestan和North的难以通过的路线和长隧道。与城市铁路运输相比，这些领域具有更多挑战。对这些潜在风险的研究是对长铁路隧道（以上1000米以上）的批判性事件发生的条件的响应，特别是在ZAGROS铁路中。在伊朗国家铁路的这一领域，由于隧道缺乏通风，即使是重建和翻新也充满了隧道的工人危害，以及毒性气体的存在和机车造成的污染造成的大量污染，有时会导致人类死亡。 Perhaps it is supposed that the reciprocating movement of trains inside trains is enough to ventilate the tunnels, but it is effective just in short tunnels, and cannot be enough in long tunnel especially in the small radius curves. Also, the pollution caused by fire mixed with toxic gases from diesels exceed the tolerance threshold.

研究方法

利用文献资料和网络资料，收集了应用FMEA评估客运列车火灾风险和铁路隧道火灾危机的历史、原理和理论基础。借助专家的观点评估扎格罗斯的火车站和隧道特别是在最高的悬崖直接位于后(22号隧道2481米和隧道23号在Tele-zang 2525米,Tange 5),并考虑解雇的历史最长的铁路隧道,确定扎格罗斯铁路隧道可能存在的火灾风险，然后利用FMEA模型和模糊理论计算各风险的风险优先数(RPN)。

过程

在FMEA中必须强调三点:发生的可能性，风险的严重性和检测的可能性。发生的可能性是指失败的可能性或失败的数量与完成的进程数量的比较。严重可能性是指对失效结果的评价和度量，实际上是定义失效影响严重程度的一个评价尺度。此外，检测点指向故障发生前检测的可能性。检测的值和等级取决于控制过程。检测是发现故障原因和机制的控制能力。

RPN计算:风险优先级数的得分

风险优先级号:(严重性*发生*检测)。

风险可以根据以上三个因素进行排序。这种分类是从1到10(从下到上)。如果将这些因素的得分相乘，将计算出每种潜在风险及其影响的风险优先级数字。那些具有较高RPN的失效模式应立即进行研究，以便找出其原因。得到的RPN称为风险优先级号。很明显，最终的测量值是1到1000之间的一个数字。

扎格罗斯铁路隧道客运列车火灾风险识别

客运列车火灾风险识别可以从两个方面考虑:

旅客列车引起火灾的风险(风险类型1):

这主要是由于缺陷和技术问题造成的。采用FMEA的第一种格式对风险进行识别(表1)后，确定了severity (S)、occurrence (O)和detect (D)的参数，然后使用以下公式计算RPN(表2)。

RPN=严重程度与发生程度的乘积与检测程度的乘积。

表1:FMEA的第一种形式 点击这里查看表格

表2:完成的隧道客运列车火灾前风险FMEA报告 点击这里查看表格

旅客列车在隧道内发生火警后可能发生的危险(第二类危险)

在这一步中，识别火灾后可能发生的风险，然后将其以FMEA的形式表示出来，并计算RPN。

表3:完成的隧道列车火灾风险FMEA报告 点击这里查看表格

应用模糊理论改进FMEA模型的性能

由于FMEA模型的目标之一是选择改进的性能以减少风险和缺陷，因此必须强调具有较高缺陷风险的选项。因此，总有一个RPN，它是严重性、发生概率和检测概率的乘积。

项= S * O * D

最后，RPN可以识别可能的原因，并确定纠正措施和高风险错误的来源。在这种方法中，人的思维和感觉是操作的基础。因此，我们面对的是一个模糊的概念，在这三个参数中无法精确量化。另一方面，对于多专业的团队来说，将1到10之间的数字归为风险因素是非常困难的，成员之间可能会出现分歧。关于误差、影响和不精确参数分析系统不一致原因的最终决策的必要性，模糊理论似乎能够给出计算RPN所需的模糊和不精确变量的数学配置，并为最终确定不一致原因的优先顺序铺平道路。(Kyanfar等人，1383)。

利用模糊理论建立了风险优先度计算模型

为了通过模糊理论计算优先风险程度和优先误差和影响，需要两个主要步骤:

选择模糊隶属函数

用五个语言变量(very low, low, average, high, very high)来表示所有的影响因素(severity, error occurrence probability, error detection probability)，来计算模糊隶属函数。

语言变量的值‣£â€££=T (X) = {very low, low, average, high, very high}

U(参考集)的范围= [0,1]

言语变量的隶属函数如下:

图1:语言变量的隶属函数 点击这里查看图

使用非模糊法(模糊数左右排序)

模糊数的左右数计算方法如下:

因此，利用模糊数左右排序的方法，对模糊数的语言变量给予一定的实数分数，为每个模糊数赋予一个确定的分数。(表4)。使用严重性、发生和检测的乘积FMEA模型获得精确参数后，我们对风险和影响进行优先排序。

表4:对每个模糊数分配的左右精确值进行评分

FMEA表通过三角模糊隶属度函数(火灾前)

在这里，每个可能的风险参数都有一个关于其值的语言变量。

表5:通过三角模糊隶属度函数的FMEA表(触发前) 点击这里查看表格

运用模糊理论对表2中的数字进行修正

根据表4(模糊隶属函数)的结果，采用发生概率、检测概率、严重程度和RPN的无模糊值来改善FMEA模型的性能，如表6所示。

表6:发生概率、检测概率、严重性、RPN-修正后的EFMA模型参数的非模糊值 点击这里查看表格

通过三角模糊隶属函数的FMEA表(起火后风险2)

在本节中，对每个可能的风险参数赋以一个口头变量，其值如表7所示。

表7：射击后通过三角模糊会员函数的FMEA表

用模糊理论对表2中的数字进行修正

根据表4(模糊隶属度函数)的结果，利用发生概率、检测概率、严重性和RPN的非模糊值来改进FMEA模型的性能，如表8所示。

表8:发生概率、检测概率、严重性、RPN-修正后的EFMA模型的非模糊值

结论

在铁路隧道中的客车中的火灾风险评估中，可能是两种类型的风险。风险类型1（火灾前）导致火车发生火灾，以及最重要的因素（优先权1）-IN表6-包括发电机的HE Turbo充电器的高温，以及发动机排气歧管。从喷射器泵的管道，喷射器泵的输出连接器软管，安全系统（保险丝，压力和恒温器）的输出连接器软管被认为是平均优先级。电气板中电线的温度过高，电气板中的存在易燃材料，灰尘，纸和板，可以导致火灾，被认为是最后的优先级。因此，应采取一些特殊的预防措施，包括转换器，发电机，货车制动系统的连续控制和检查，机械因素和电子因素，此外，更换损坏或缺陷的部件是必不可少的。火车人员必须领取技术培训。在评估风险2型的情况下，如表8所示，最重要和高风险的参数被分配给Zagros铁路的隧道22和23。隧道直接位于隧道之后，疏散乘客，赶到出口门以逃脱被认为是能够加剧火灾效应的因素。可以得出结论，在国家铁路方式的每一部分中的旅客列车中的研究和案例研究是非常重要的，并且在每个地区的模式的模式中的相似性和解决方案的比较可以用来给予对每个区域某些风险的回应，但每个区域都有自己的特征。 In addition, the scenarios which occur following a fire, have direct effects on increase in damages, and human mortalities. So, the risk type 2 is more serious than the risk type 1.

参考文献

1. Bolbol Amiri, N， & Nasir Zadeh, f.(2009)。应用FMEA模糊方法进行与地铁系统故障、信号、线索、控制和接触相关的风险评估，第二届国际铁路工程最新发展会议。
2. Bolbol Amiri, N， & Asadi Lari, E.(2010)。基于FMEA模糊、收敛理论的伊朗客运列车火灾风险评估，交通工程，第一年，N. 4。
3. (1392)。火灾风险评估:通过误差分析对德黑兰地铁平稳流动的头顶阻力，《职业医学专家杂志》，第五卷，第3期，第42-48页。
4. 哈德逊,美国(2001年)。为更安全的铁路工作的铁路安全:火车火灾专题报告，由安全总监出版。策略与风险尤斯顿路伦敦NW12DX。
5. 王志强，王志强(2010)。通过误差分析和统一事件评估旅客列车火灾造成的不良事件的生命损失，第七届国际工业工程会议，伊斯法罕。
6. 陈志强，陈志强(2004)。通过模糊理论计算FMEA模型中的风险偏好程度，第二届国际管理会议，德黑兰，Ariana研究部，Sanati Sharif大学管理和经济学系。
7. 林志强、赵永强(2008)。基于数值模拟的长隧道排烟策略研究。《隧道与地下空间技术》，23，页522-530。
8. Seong, J. H.， Ryon, H. S.， Park, W. H. & Jang, Y. J.(2009)。地铁列车火灾中生命安全的CFD模拟与评估，隧道与地下空间技术，24，第47-453页。
9. Zivdar, H.和Shahbaz Nejad, H.(20014)。通过APH(以扎格罗斯铁路为例)，伊朗第一次全国高速铁路会议对隧道客运列车火灾脆弱性的评估。