城市軌道交通典型電氣系統火災風險評估與智能防控策略研究

摘要：城市軌道交通作為緩解擁堵、優化城市空間結構的重要基礎設施，其電氣系統因承擔供電與控制雙重功能，在火災風險防控上面臨嚴峻挑戰。尤其在高密度運行的超大城市地鐵線路中，傳統防控手段多停留在靜態監測與被動響應階段，難以滿足當前安全運營的實際需求。以X地鐵線路為例，圍繞典型電氣系統潛在的火災風險，構建“識別-診斷-評估-防控”四位一體的風險控制模型，提煉出設備性能、環境條件、人員行為和管理機制4大核心風險維度，形成多維度評估指標體系，在此基礎上引入智能傳感與AI算法融合技術，探索火災隱患的實時識別與動態預警路徑，并在典型車站與區間開展現場應用驗證，為構建智能化、前瞻性的城市軌道交通運維安全體系提供了有力支撐。

關鍵詞：城市軌道交通；南京地鐵；電氣系統；火災風險

中圖分類號：X913.4" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）07-0090-03

0 引言

在超大型城市中，地鐵線路的通達性、安全性與運營穩定性直接關乎城市運行效率與市民的生命財產安全。在此背景下，電氣系統作為軌道交通運行的能源核心，其安全穩定運行尤為關鍵。近年來，盡管城市軌道交通在建設技術與設備水平上取得顯著進步，但電氣系統火災事故時有發生的問題仍未得到根本緩解[1]。尤其是對于已運營超過十年的老舊線路，隨著設備性能退化與負荷不斷上升，系統性火災風險顯著增加。

1 X地鐵線路項目概述

X地鐵線路是南京市城市軌道交通網的重要線路之一，于2010年5月建成開通，線路全長43.35km，呈東西走向，貫穿主城區與仙林副城。全線共設30座車站，包括地下站21座、地面站2座及高架站7座，覆蓋了城市核心區、商業區、教育區及新興居住區，具有顯著的交通輻射與承載功能。列車采用A型車輛6節編組，最高運行速度可達80km/h，牽引供電采用直流1500V制式，具有較高的運行效率與能耗控制水平[2]。X線路的供配電系統、通風空調系統、照明系統及通信信號系統等構成復雜的綜合電氣運行體系，為列車運行與乘客服務提供支撐。

2 X地鐵線路典型電氣系統火災風險

地鐵作為人員密集場所，一旦發生電氣火災，尤其是發生在隧道、站臺內時，人員疏散和救援難度較大，人員疏散路線與火險產生的有害高溫煙氣流動方向一致，極易引發群死群傷事故[3]。X地鐵線路作為典型的城市軌道交通線路，其電氣系統在長期高負荷運行與復雜環境條件的雙重作用下，呈現出多類型、多層級的火災風險特征。

該線路自2010年起投入運營，經過十余年的持續使用，部分原始電氣設備出現老化、性能衰退與超期服役等問題。近年來線路擴容與設備加裝，形成了“新舊設備共存、改造施工頻繁、負荷水平不斷上升”的運行態勢。這些風險點主要分布在配電箱、電源開關、UPS蓄電池、照明線路與控制箱等部位，顯著體現出設備密集區域、通風不良區域及夜間值守薄弱區域的高危屬性。

從火災風險誘因結構方面分析，絕緣老化、電纜接頭松脫、三相不平衡、封堵失效以及蓄電池漏液都是典型的致險因素，在部分老舊車站的表現更為突出，在環境條件上，地下車站和區間設備房普遍存在濕度偏高、冷凝水積聚、電氣元件銹蝕等問題，在梅雨季節和高溫夏季，風險會加大。

3 X地鐵線路電氣火災風險評估與智能防控策略

3.1" 分區識別與單元精化

城市軌道交通系統結構復雜、設備密集，傳統的“一刀切”式管理已難以滿足現代化風險治理的需求。因此，在X地鐵線路的電氣火災防控中，應以“功能區-系統類型”為核心，建立精細化分區識別與評估單元劃分機制。基于線路結構（高架、地下、地面）與運行場景（車站、區間、車輛段、控制中心）的差異，將全線劃分為“站級-區間級-所級-中心級”4類管理單元，并在此基礎上對照低壓配電、通風空調、照明、通信、門禁等系統構建相應子單元。各單元應滿足運行邊界清晰、監測數據可采集、歷史隱患可追溯、風險可獨立識別等標準。以典型站點“A站”為例，該站因結構層數多、空調負荷大，需特別設立“冷機房電力單元”與“站廳照明單元”，以應對負載集中與人流高峰交織帶來的火災誘發風險。

3.2" 指標構建與評估建模

完成單元劃分之后，需要構建一個評估指標體系，該體系涉及“電氣設備性能-環境條件-人員行為-管理機制”4個維度，融合了事故誘因分析的成果[4]。在指標選擇上，設備維度應包括電纜負載率、連接端溫升、絕緣老化系數等關鍵參數；環境維度應覆蓋濕度、粉塵濃度、氣體腐蝕性、溫差等因素；人員維度應量化違規操作頻次、培訓到崗率、應急演練記錄等；管理維度應涵蓋檔案管理、巡檢制度執行率、隱患閉環率等治理要素[5]。為每項指標設置標準化權重與分值，并運用模糊綜合評價法或層次分析法構建加權模型，以判定風險等級和隱患優先級。

3.3" 數據融合與智能診斷

在智能化防控路徑中，多源數據的融合與動態分析是關鍵環節。X地鐵線路在運營中積累了包括檢修記錄、報警日志、傳感器監測、維保工單等大量異構數據資源，需通過構建統一的數據融合平臺實現系統內信息互通與診斷智能化。該平臺應整合紅外測溫、環境傳感、電流波形、視頻圖像等數據，并借助人工智能技術實現特征提取與模式識別[6]。在算法層面，可采用隨機森林、K-means聚類、支持向量機等方法對電氣系統進行狀態建模與故障概率預測，建立“健康檔案+行為畫像”的動態風險評估體系[7]。

3.4" 聯動機制與閉環治理

智能防控體系的有效性最終取決于其是否能夠與運維管理體系深度嵌套，形成“發現-響應-整改-驗證”的閉環治理模式。在X地鐵線路現有的運維系統中，應設立火災風險治理專責機制，推動智能評估結果直接嵌入工單管理系統與年度維保計劃[8]。平臺須具備根據風險等級自動生成檢修任務、推送風險清單、提出整改建議的能力，確保維保工作由“定期制”向“狀態制”轉變。此外，對重大風險點應形成專項治理建議書，由安委會、運維公司與技術中心聯合會審，明確資源配置與治理期限。

4 火災風險評估與智能防控的模擬測試

4.1" 模擬測試平臺

在系統仿真場景設置中，選擇A站、B站、C站、D站以及E站5個高火災風險歷史站點，分別在虛擬模型中設定4個典型電氣設備風險節點，具體為：主配電室配電柜頂部（距離熱源20cm）、AFC電源柜后側壁、環控機房通風控制箱旁側、設備區冷凝機組電源接口處。虛擬傳感設備參數選用DTS300系列電氣火災監控探測器的技術指標，設定漏電電流報警閾值為300mA、溫升報警閾值為70℃，模擬探測器自檢與狀態上傳功能。針對區間隧道段，設定3個重點區間，虛擬部署壁掛式防爆型無線溫濕度傳感節點，節點間距100m，總計配置18個仿真感知節點。

控制中心部分，虛擬搭建智能風險預警主機與調度平臺，重點測試數據采集、實時監控、歷史趨勢分析、AI預警算法推演、短信推送等模塊功能的聯動響應，驗證24h全線路動態監測以及故障自動歸因能力的運作邏輯。系統模擬測試通過地鐵企業級信息網絡架構模型，驗證光纖專網數據傳輸的鏈路穩定性與跨系統數據互通的可行性。

4.2" 模擬測試效果

針對上述系統虛擬仿真平臺，本文設計了基于“指標基線對比+隱患識別覆蓋率+火災預警響應效率”的多維性能評估體系，通過軟件環境下的模擬測試，2024年10月至2025年3月期間運行參數統計結果見表1。

仿真測試結果顯示，智能防控系統在響應時間、誤報率、診斷覆蓋率及信息上報等關鍵指標上均展現出優良的優化潛力。例如，以C站的虛擬故障場景為例，當夜間環控機房模擬發生電纜接線端過熱冒煙時，傳統系統在仿真中仍需通過人工巡視才能發現異常，平均響應延遲超過20min；而智能防控系統仿真環境下可在探測器模擬溫升達到設定閾值后15s內完成虛擬報警，并在5min內將告警信息推送至維保管理系統。

5 結束語

通過對X地鐵線路電氣系統的結構、運行現狀、火災風險分布與典型致險因素的系統分析，可以發現，當前地鐵線路中存在的電氣安全問題，已不僅是孤立的設備老化或操作失誤，而是呈現出技術結構復雜化、風險隱蔽性增強、管理應對滯后的多維特點。本文在深度解析火災發生機理的基礎上，構建了一套符合城市軌道交通運行特征的多維度火災風險評估體系，并結合X地鐵線路典型區域開展實地診斷與模擬試驗。最終構建的智能化防控系統，既滿足了實時監測與故障預警的需要，又嵌入了運維管理流程，推動風險治理從經驗驅動向數據驅動演化。

參考文獻

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[2]南京地鐵.線路簡介[EB/OL].https：//www.njmetro.com.cn/njdtweb/home/go-line-intro.do？columnId=8a8080076512510d0165130727520004amp;rowId=8a80800765a29a780165a8538b6f0018

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