地铁运营线路信号设备更新改造项目风险管理研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:oolongge
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来国内地铁行业发展迅速,大量地铁线路不断的开始投入运营使用。一些开通较早的地铁线路中部分设备即将到达使用寿命,再加上为提高运营维护效率而在信号系统中不断引入新设备和新技术,导致地铁运营线路信号设备面临着大量的局部更新改造工程。而信号系统作为控制列车运行的安全关键系统,对于地铁运营有着不可替代的作用。因此,针对地铁信号设备的更新改造项目,需要加强风险管理,保证项目可以安全顺利的实施。本文将项目风险管理理论与实际项目经验相结合,对地铁运营线路信号设备局部更新改造项目的风险管理进行深入研究。首先对地铁信号设备的特点以及地铁运营线路内更新改造项目的特点进行深入分析,确定项目风险管理的目标。在风险识别阶段应用的方法有:文献分析法、头脑风暴法和事件树法。在采用以上方法的同时结合工作中已完成项目的经验,对信号设备更新改造项目中的风险进行识别,分别列举出项目执行各个阶段的风险识别清单。在风险评估阶段,将风险矩阵法与项目特征相结合,构建出适用于项目的风险矩阵来评估项目中各个风险的等级。之后再根据ALARP原则,对不同等级的风险制定控制策略,并根据项目的特点以及实际情况制定具体的应对措施。最后明确在项目风险管理工作中进行风险监控的必要性,并制定实时监控、定期反馈的风险监控措施,形成项目风险管理的闭环控制。通过本文的研究,可以为今后地铁运营线路中逐渐增多的信号设备局部更新改造项目的风险管理工作提供一定的参考和借鉴。
其他文献
源代码缺陷检测技术作为一种重要的软件测试技术,具有缺陷检测效率高、故障定位准确和自动化程度高等特性。然而人们在实际应用该技术的过程中,发现其检测结果存在警报量大、重复率高以及误报等问题,需要专业的技术人员投入大量时间对检测出来的缺陷进一步确认,这也就导致了人工确认效率低下的问题。针对该问题,本文在对缺陷模式分类的分析上,提出了基于触发路径约束求解的警报自动确认方法。本文的具体研究内容如下:(1)程
众所周知,自然界中的频谱资源是有限的,随着航天事业的飞速发展,频谱资源越来越紧张。在卫星对地的传输过程中,卫星的信号能被地面上的若干个地面站和接收船所接收,这些接收设备的环境各不相同,而设备接收信号的顺序会影响该频段的资源利用率,因此如何合理且高效地进行频谱资源的调度是航天测控领域中重要的问题。本文在航天测控系统单信道和多信道的场景下,对无线资源的管理与调度进行了研究。本文提出一种基于切片循环神经
随着网络发展,人们对网络的需求丰富,路由器需要对数据包完成更复杂的处理从而为用户提供更多的功能和更好的服务质量(QoS)。而高性能路由器单端口速率越来越快,为处理链路拥塞时缓存的海量数据包,通过无限增大路由器存储空间,对于路由器工艺设计来说难以实现,且因更复杂处理流程而增加的端处理延时无法改善。可以从路由器存储体系入手,增加路由器存储体系带宽,使单位时间内能够处理更多网络数据包,以进一步提升路由器
随着信息化时代的高速发展,网络上的数据得到爆炸式增长,呈现种类繁多、结构复杂等特点,传统推荐算法逐渐不能有效解决信息过载的问题。伴随各类社交应用的涌现,融合社交信息的推荐技术开始成为学术界和工业界的研究重点。社交推荐算法在评分数据的基础上引入了用户社交网络的信任信息,可以有效缓解数据稀疏和冷启动问题。但是,大多数社交推荐算法仅对用户自身的购买偏好建模,忽略了用户信任朋友的偏好信息,且没有充分挖掘用
报纸
近年来,在人口老龄化趋势逐渐显现的同时,年轻人猝死和患癌的新闻也层出不穷。随着亚健康人群比例的逐年增高,我们的医疗资源却远远不能满足人们现有的需求,让每个人都经常去正规医疗机构检测是不现实的,与此同时,我国2019年在国家规划层面也将医疗物联网的发展政策纳入了基于健康中国总体规划的智慧医疗互联网医疗政策体系。故而结合物联网技术的智慧医疗平台的设计不管是对个人还是对国家都是具有重大意义的。论文针对以
近年来,随着信息技术的快速发展和国际化交流的不断深入,多语言交流需求在不断增大,语种识别技术在智能语音领域中的重要性也在不断提高。然而,当前的语种识别技术主要停留在算法研究阶段,已有的语种识别系统也主要依赖用户上传的语音文件进行识别,交互方式单一且繁琐。若能实现一个方便高效的语种识别系统,能使语种识别技术向应用化更近一步。本文针对目前语种识别系统级实现较少且已有系统交互方式单一且繁琐的问题,设计并
随着智能家居在实际生活中的应用普及,使用智能浇灌系统养殖花草成为众多居家养花养草人群的新需求。本文通过系统调研,分析总结了现有自动浇灌系统的不足,设计实现了个性化家居植物浇灌系统。本文的主要内容包括:一、研究了机器学习回归算法的原理,在Linux操作系统环境训练得到预测植物土壤湿度模型,并应用在ESP8266单片机,支撑边缘侧浇灌电子设备的离线自治。二、提出在家居植物自动浇灌系统运用边缘计算与云计
近年来,随着生活水平的提高以及饮食结构的改变,心脑血管疾病在人群中的发病率不断提高。同时我国医疗资源分布不均,许多人不能享受到良好的医疗资源,无法很好地了解自身的健康状况。随着我国移动互联网的发展,智能手机进入我们的生活,手机的功能日益丰富,与医疗相关的APP、小程序层出不穷,如何在有限的医疗资源下,利用移动互联网为广大民众提供心脑血管健康管理服务成为当前研究的热点。因此,本文根据软件项目开发的相
在学生学习过程中,学生的注意力是否集中在教学活动上是研究学生学习效率和教学质量的一个重要指标。传统意义上的教师观察学生们状态的方式因为学生数量众多而不能对每个学生面面俱到,而且教师的个人主观因素和学生的故意的行为可能会导致一些错误评判的现象发生。随着人工智能、机器学习等相关互联网技术的飞速发展,利用互联网实现自动检测分析学生学习中的专注度情况成为了可能。因此,本文基于深度学习相关的检测算法,设计并