山区高速公路隧道危险品运输管理对策

近年来,因危险品运输车辆在山区高速公路隧道发生交通事故而导致的重大火灾屡屡发生,造成较大的经济损失和不良社会影响。在归纳总结国内外相关研究成果的基础上,以江西省目前最长的高速公路隧道——九岭山隧道为例,给出公路隧道危险品运输事故灾害等级及应急救援流程,并按照风险最小原则,提出危险品运输车辆通过公路隧道时的交通管制措施,制定危险品运输事故应急救援预案,为山区高速公路隧道安全运营提供参考。     

基于交通运营状态的公路隧道社会风险预期值研究

为提升高速公路隧道运营期内交通安全实时评估水平,以PIARC相关技术研究报告以及收集到的国内隧道事故数据为基础,采用归纳总结的方法,对高速公路隧道交通事故、火灾事故和危险品泄露事故进行统计分析,提出高速公路隧道的交通事故、火灾事故和危险品泄露的社会风险预期值计算模型,并计算了相应的风险预期值,据此得出社会风险预期值E_v,并用于实时评估高速公路隧道运营期间交通安全。     

复杂艰险山区公路隧道运营安全风险归类及特征分析

基于对西南复杂山区52座典型在役长大公路隧道运营10余年来逾2 500件安全风险案例的调研,以及西部高烈度地震区、高山峡谷区的国省干线运营隧道震害、崩塌泥石流等灾害的调查分析,结合境内外公路隧道安全风险相关文献,对复杂山区公路隧道运营安全风险的典型风险事件和风险致因进行细致梳理、辨识归类和分析。分析得到:建立了公路隧道安全典型风险辨识框架体系;交通事故是山区公路隧道中发生频率最高的一类风险事件,其时间分布上具有明显的季节特征,空间分布上隧道洞口影响段事故高于隧道中间段;交通环境是引发公路隧道火灾的最主要的因素,需特别重视交通事故和易燃易爆品运输两大不利因素的叠加效应;复杂山区特殊的自然环境和地质灾害是导致公路隧道结构性损伤不可避免的因素,但施工过程中的种种不规范行为的人为因素却是运营期隧道各种病害的重要诱因;公路隧道运营安全风险因素贯穿隧道勘察、设计、施工及运营的全过程,加强隧道全寿命周期的风险辨识、防控十分必要,才能全方位、彻底有效地提高隧道运营安全性。     

危险品车辆智能监管平台在长大隧道的应用

目前危险品车辆的交通事故对于道路交通的危害已经非常严重,尤其在高速公路的隧道区段事故发生率更高,对人们的生命财产造成更重大的损失,目前道路管理者对此也十分重视,因此针对危险品车辆控制及管理需制定更有效的应对措施,建立更完善的危险品车辆监管平台是高速公路运营管理中的重要组成部分。     

城市道路隧道与公路隧道的运营风险差异分析

为分析城市道路隧道与公路隧道的运营风险差异，通过运营隧道调研和交通事故数据收集，从隧道本体结构及设施、外界环境、交通特性3方面出发，对城市道路隧道与公路隧道的运营风险进行阐述和对比分析。分析得出： 1）与公路隧道相比，城市道路隧道在结构方面的运营风险较大； 2）城市道路隧道车辆发生重大交通事故的概率较公路隧道低，但对城市交通的影响使其社会风险较高； 3）在城市道路隧道运营风险的防控过程中，应当重点考虑周边环境扰动对于结构安全的影响和运营交通事故所造成的社会影响。     

基于深度学习的危险品车辆识别技术研究

随着我国高速公路隧道规模的不断扩大,隧道交通事故频繁发生,特别是危险品车辆导致的严重事故不断增多,安全已成为高速公路隧道运营的核心问题。为解决危险品运输车辆实时识别及监控的问题,采用了一种基于深度卷积神经网络的危险品运输车辆识别方法,对行驶于高速公路隧道内的危险品车辆进行识别,并基于深度学习的危险品车辆识别模型,搭建了危险品运输车辆动态识别系统,实现了隧道内危险品车辆的准确识别,有效提升了高速公路隧道危险品车辆识别的准确率,保障了高速公路隧道交通运营安全。     

东马各庄隧道运营安全仿真评价分析

高速公路隧道是高速公路上的特殊路段,属交通事故多发段,一旦发生交通事故,道路通行能力将降低。对隧道运营风险的识别和评估不全面,将导致无法有效降低运营风险,加剧隧道事故危害。文中以张涿(张家口—涿州)高速公路东马各庄隧道为例,借助VISSIM交通仿真软件建立公路隧道及交通事故模型,通过隧道运营安全因素分析,从交通流、交通量、持续时间等方面分析隧道内交通事故对隧道通行能力的影响,以更大程度实现高速公路隧道安全行车。     

多分辨率视角下危险品事故风险评估方法

从区域宏观风险与路径事故风险的双重视角,科学评估危险品事故风险,对于危险品运输行业管理与事故应急管理具有重要价值.通过建立风险特征-风险影响因子-事故风险的分析框架,充分考虑单位面积人口数对地区事故风险的影响以及路径总长度和运输总时长对路径事故风险的影响,建立地区事故风险和路径事故风险识别方法,从危险品数量、事故风险2个维度构建危险品事故风险的多分辨率评估模型;利用电子运单数据结合空间分析方法,计算危险品的县域事故风险及路径事故风险.运用某地危险品公路运输电子运单数据进行实例评估,验证结果表明,该方法可评估多种视角下危险品事故风险,识别出高事故风险县域和路径,并具有与专项运输规划、突发事件应急预案等制度相结合的潜力.      

基于风险价值的危险品运输路径优化方法

考虑危险品事故发生概率和事故后果等主要因素,研究了危险品运输路径优化设计问题.通过分析不同危险值计算模型的性能特点,选用TR模型计算危险品运输的危险值,通过设定必要限制条件对KSP最短路径搜索算法进行改进,建立危险品运输最短路径集;考虑危险品运输事故发生概率受到多因素影响,具有一定的随机性和不确定性,引入金融领域用于风险管控制的风险价值理论,构建危险品运输路径风险价值模型,求解危险品运输网络在某置信水平下的最小风险值,从而提出了基于风险价值的危险品运输路径优化设计方法,并以长春市加油站为实例进行了模型检验和对比分析.结果表明:①随着置信水平的提高,对应的VaR值也在提高,最佳路径也会有所不同;②当置信水平在[0.9950,1.0000]时,最佳路径为路径6,此时不仅保证了路径最短,也保证了在可接受水平内的危险最小;③与传统最短路径模型相比,所建立危险价值模型能够不同置信水平下的危险路径选择方案,能有效降低运输危险.      

基于博弈论的危险品运输网络选线

针对运输路段交通事故概率未知的情况,提出同时考虑运输成本和风险的危险品运输网络选线模型,以降低危险品运输事故对沿线居民和周围环境的影响。考虑发生交通事故后有毒气体泄漏的二次事故,对事故后果进行量化,界定为气体覆盖范围内的受影响人数;考虑在实际运输过程中路段的复杂性,采用最短路径算法选取运输成本较低的若干条备选路径,对运输路网进行简化;假设事故由袭击方制造且运输方对多条路径进行组合使用,以运输风险最小为目标,建立基于零和博弈理论的复合选线模型;采用启发式算法对模型进行求解,获得运输方对各条备选路径的选择概率,构成复合选线策略。以上海市道路网液氯运输选线问题作为典型案例,验证复合选线模型的有效性,并将模型得到的复合选线策略与最优单一选线策略的结果进行对比分析。结果表明：复合选线策略的期望受影响人数为184人,而单选线策略的期望受影响人数为374人;复合选线模型能够很好地解决危险品运输路段概率未知的问题,并能很好地指导实际危险品运输,且在降低运输风险方面效果优于单一选线策略;最短路径算法的运用能有效限制运输路径的长度,有利于节约运输成本;启发式算法的运行时间较短,在适当控制备选路径数量的前提下,可以用于更大规模路网下的运输选线工作。     

公路隧道运营典型风险辨识

为加强对公路隧道运营风险的辨识、改善和优化公路隧道运营安全，降低重大隧道事故对人员伤亡、隧道结构、设备和经济收益的损失，通过隧道事故调研和大数据技术，收集近些年在全国范围内发生的802起公路隧道事故，对公路隧道自身特性和隧道事故的时间、空间、类型、诱因等特征进行分析。研究结果表明： 1)外界因素对隧道事故影响较大，在高温和车流量较大的环境下，事故发生较多； 2)特长隧道和长隧道的事故数远高于短隧道和中隧道； 3)小型车是隧道内发生事故的主要车型，事故原因多是驾驶员违规驾驶，事故类型多为追尾事故； 4)火灾事故的诱因多为车辆自身故障，其中危化品泄露多为易燃液体泄露。     

跨江大桥危化品运输风险及预防机制研究

目前大部分处于运营期的国内跨江大桥,在危化品运输车辆通行安全方面存在一定隐患,一旦危化品运输车辆发生事故,就有可能直接导致生命、财产损失,对跨江大桥造成一定的伤害。该文通过对跨江大桥危化品运输风险进行测算,明确其发生概率及事故严重后果,提出在桥梁设计阶段和运营期间一系列预防预警措施,如强化重点结构部位的监控预警、在设计阶段进行安全风险评估、对危化品车辆适时限行等,以期进一步降低跨江大桥危化品运输风险,提高危化品运输车辆通行效率。     

隧道火灾的防范和控制

社会经济的高速发展,带来道路交通的日新月异。与此同时,隧道交通也迅猛发展,随着公路隧道的大规模建设,隧道数量、交通流量、危险品运输量都日益增多,公路隧道内火灾的危险将会呈上升的趋势,而隧道的消防安全问题也日益为人们所关注。该文以降低隧道火灾风险为目的,通过对公路隧道火灾事故特点、危害及起因等方面的分析,提出一些有助于改善大连路隧道安全水平的建议与措施,以期达到"以防为主,消防结合"的隧道火灾预防要求。     

高速公路隧道事故风险规避新技术应用分析和探讨

为解决隧道区域事故率偏高且危害性较重等问题，首先，分析隧道常见事故的致因和归纳传统隧道交通事故的应对策略；然后，借助于当前智能网联汽车、现代移动通信、互联网与大数据处理的技术进步，构建基于5G通信的隧道区域自动驾驶与车路协同技术框架，并探讨基于该框架的创新性风险规避策略。本研究顺应智能网联汽车和自动驾驶系统的技术趋势，契合公路隧道提质升级行动的目标需求，通过完善隧道区域的综合预警机制，变传统的隧道事故被动应对为积极主动预防，为实现隧道区域交通要素的智慧化、提升司乘人员的行车体验、增强事故的紧急救援能力和风险管控水平提供新的思路。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响.以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响.结果表明,流量越大、事故持续时间越...     

高速公路隧道交通事故规律研究

目前我国高速公路隧道内时常发生交通事故,为研究其特点和规律,收集2 193起高速公路隧道交通事故资料,对这些资料数据进行统计,分析隧道中交通事故的时间和空间分布特征、事故形态、事故车型以及发生原因。结果表明:一天中的9:00~10:00、11:00~12:00、13:00~15:00是交通事故的频发时段,周末发生的交通事故数约占总数的40%,1、2、4、5、7月易发生交通事故;追尾和碰撞隧道壁是隧道交通事故的主要形态;违章超速和天气变化是导致事故发生的主要原因;交通事故的车型主要为底盘较轻的轿车和重型货车。     

冰雪路面摩擦特性与运营风险管控研究综述

冰雪路面的交通安全问题一直是中国交通行业面对的难题，对冰雪路面运营风险进行智能管控是保障交通安全的有效途径。为了推动冰雪路面智能管控技术的应用，明确研究中的关键问题和未来发展方向，综述了国内外冰雪路面智能管控的相关研究进展。首先，阐述了冰雪对交通带来的影响，揭示了人、车、路三者与交通事故的关系，明确了冰雪路面交通事故的根本诱因是由冰雪导致的路面摩擦特性下降；然后，讨论了冰雪路面的胎-冰-路摩擦机理、影响因素、预估模型及其评价方法；进而，对比分析了路表冰雪状态感知技术的多种原理及其适用性，提出了可以用于智能管控的冰雪感知技术要求；最后，总结归纳了常见的冰雪路面运营的静态、动态风险管控方式，其中静态管控方式包括气象法、历史事故数据法和力学特性法，动态方式包括动力学特性法、交通流特性法和综合风险分析法，综合风险分析法可以表征道路运营风险的多因素动态变化，是未来冰雪路面智能管控的主要方式。     

交通隧道智能巡检系统分析方法与应用研究

为了高效率解决交通隧道巡检维护中人员响应速度慢，消息滞后，应急调度不及时等问题，通过分析交通隧道实际运维中出现的各类事故和灾害，建立了交通隧道事故和灾害预警模型，并据此提出了交通隧道智能巡检解决方案。该方案可实现隧道的火灾监测、交通预警和危化品泄漏处置等智慧运维巡检功能，提高交通隧道养护维修的效率以及管理水平的精细化程度。     

Characteristic analysis for cognition of dangerous driving using automobile black boxes

Automobile black boxes are devices that collect information regarding vehicle operation and the driver’s operating situation in the case of a traffic accident. The information collected from the automobile black box, which can also be used during normal driving, can provide information about dangerous driving cognition. This study was designed to analyze characteristics of dangerous driving data and build a dangerous driving cognition system as follows. First, dangerous driving is divided into four types by considering the vehicle’s movement, such as acceleration, deceleration, turning and statistical data of traffic accidents. Second, dangerous driving data were collected by vehicle tests using the automobile black box, and characteristics of the driving data were analyzed to classify dangerous driving. Third, a standard threshold was chosen to recognize dangerous driving, and an algorithm of dangerous driving cognition was created. Finally, verification was conducted by vehicle tests with automobile black boxes embedded with the developed algorithm. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on/off-line management of drivers and vehicles. Scientific traffic accident databases can be built with this driving and accident information, and can be used in various industrial areas.