基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统研究.pdf

第 15 卷 第 4 期2023 年 8 月Vol.15 No.4Aug.2023引言在城市建设过程中，城市轨道运输是一种重要的运输方式。截至 2021 年底，中国大陆已有 283 条城市轨道交通运营线路，9 206.8km 线路在 50 个城市开通运营1。但城市轨道交通系统作业安全问题复杂、隐蔽，易发生重大安全风险事故，造成重大社会影响。而轨道交通全生命周期中最长的运营阶段安全风险事故更是频繁发生。近几年来，随着科技的不断发展，实现对轨道交通运营安全风险的自动监测报警，有效保障运营安全，已逐步成为轨道交通领域共识2。陈伟珂等3运用多层模糊综合评判方法，构建了隧道工程地质灾害的预警指标。李雪梅4从危害来源出发，建立了一套基于有别于物元共轭的评价指标。毛颜5建立了安全风险预警指标体系，以安全事故预警类型为基础，确定预警指标阈值，并建立判别模型。肖玲玲6通过运用信息采集技术、决策技术和动态安全评估技术，建立地铁建设工程安全风险监控预警体系。商兆涛等7建立了量化指标体系，确定了地下工程施工安全预警指标阈值，初步实现了实时预警系统。汪波等8研制了一套智能化的可用于监测数据采集、传输、存储和智能报警的轨道交通设备监测报警监控系统。但是，现有的这些方法大部分只是对城市轨道交通施工阶段存在的安全风险进行监测报警。并且，我国城市轨道交通运营安全风险监控报警系统及技术还存在自动化、信息化、智能化、知识化、安全化程度不够的问题。综上，新兴的区块链技术可以为现有难题提供解决办法。区块链是一个去中心化的新基础设施，也是分布式计算的范例。安全风险数据在链式结构中通过 Hash 算法进行转换，并通过时间戳和非对称加密来确保无法篡改9。欧阳丽炜等10采用区块链智能合约研究传染病监测预警实现框架。刘卫校等11提出了基于区块链物联网的地质灾害实时监测预警体系，实现对地质灾害的实时动态监测和预警。黄锐等12利用区块链技术优势建立传染病早期联合预警监测平台。Zhong 等13设计了一种基于区块链技术的现场施工环境监测框架，提高了环境监测的效率和可靠性。钟天杰等14利用区块链的分布式账本技术及其特性，提出了基于区块链技术的建筑工程深基坑安全智能监测系统。王赢15构建了突发事件预警信息系统，通过引入区块链技术，实现对突发事件的自动监控和预警。但城轨领域的研究尚处于起步阶段，具体表现如何，还基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统研究李蒙 林棋 李蒙 林棋（武汉科技大学管理学院，武汉 430070）【摘 要】【摘 要】城市轨道交通线网规模和客运量的日益增加对城市轨道交通运营的安全风险管理要求越来越高，安全风险自动监测报警是城市轨道交通系统安全运营的重要保障。为防止城市轨道交通运营期间重大安全风险事件的发生，利用区块链链式结构、哈希算法以及分布式特点，建立满足现代化应急管理需求的基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统。系统建立了城市轨道交通运营安全风险数据库，通过哈希算法对安全风险数据进行转换；采用模糊 LC 综合评价法设置自动报警阈值；建立基于 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch和 Grafana 的区块链自动监测报警系统，并制定自动报警处理机制。【关键词】【关键词】区块链；轨道交通运营；安全风险；自动监测报警；哈希算法【中图分类号】【中图分类号】TP399;U298.5 【文献标识码】【文献标识码】A 【文章编号】【文章编号】1674-7461（2023）04-0127-07【DOI】【DOI】10.16670/11-5823/tu.2023.04.22【基金项目】教育部人文社会科学青年基金项目“基于区块链的轨道交通项目全过程安全管控模式研究”（编号：21YJCZH069）【第一作者】李蒙(1984-)，男，博士，教授，主要研究方向：区块链、轨道交通安全。128有待于实际项目中的进一步考证与检验。区块链技术在近几年发展迅速，将提供更好的解决城市轨道交通发展之道。林雪峰等16论述了区块链在轨道交通中自动售检票系统的应用。赵红礼等17认为区块链的应用可以提高轨道交通信息化和智能化发展的水平保障轨道交通安全运营。Shen 等18提出了基于区块链的轨道交通客流精准预测的分布式联邦学习方法，有利于提高运营效率。朱凯等19提出了将区块链技术应用于城市轨道交通的方案，提供了理论基础，使之得到进一步的实施。但目前区块链技术在城市轨道交通中的应用主要局限于列车行车调度等方面。区块链技术的安全风险自动监测报警功能在城市轨道交通运营中的运用是缺乏的。综上所述，本文提出了一种基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统，其研究框架如图 1 所示。确定区块链系统自动监测对象安全风险数据处理明确区块链系统监测指标设置自动报警阈值安全风险自动监测报警制定安全风险自动报警处理机制区块链技术赋能轨道交通运营的安全风险状况风险等级(D)、风险事件发生的可能性(L)、后果严重程度(C)模糊LC综合评价法基于区块链的自动监测报警系统是通过Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch和Grafana来实现的建立城市轨道交通运营安全风险数据库安全风险数据转换图 1 研究框架1 城市轨道交通运营安全风险数据处理1.1 建立城市轨道交通运营安全风险数据库通过综合运用文献分析法、专家评估法以及案例分析法，将城市轨道交通运营安全风险源分为以下三类：（1）人员风险。由于部门和相关工作人员管理不当或因乘客引起的风险，具体包括：一，管理风险，由部门和工作人员管理不到位引起，例如安全检查不到位、违规操作等；二，乘客风险，由客流量和乘客自身素质及行为引起，如突发的大客流、乘客不按规定携带危险品等，都有可能造成拥挤踩踏、乘客跌落站台等事件的发生；（2）设备及设施风险。由于未及时检查维修养护或操作不当引起的风险，例如线路沉降、土建结构破损等风险；（3）环境风险。由于内部环境和外部环境条件变化引起的风险，例如洪水、地震等自然灾害以及线路环境不良等风险。区块链是一个分布式账本，分布式账本技术可以实现对数据的加密存储、记录并传输，使得在数据库中存储数据更加安全和高效20。区块链具有去中心化、防篡改等特点21。分布式账本技术是一种去中心化的数据库技术。数据库中存储的数据，是永久写入数据库的。当信息发生变更时，系统会自动记录更新新的信息（即区块）以确保不会被篡改。构建城市轨道交通运营安全风险数据库具体流程如图 2 所示。文献分析法专家评估法案例分析法人员风险设备及设施风险环境风险城市轨道交通运营安全风险来源区块链技术城市轨道交通运营安全风险数据库业务板块风险点（工作单位/操作步骤）风险描述风险等级（值）管控措施责任部门及责任岗位责任人图 2 构建城市轨道交通运营安全风险数据库流程其中，基于城市轨道交通技术特点和行业经验，运营安全风险按照业务板块具体分类如图 3 所示。运营安全风险设施监测养护类风险运行环境类风险客运组织类风险行车组织类风险设备运行维修类风险桥梁、隧道、轨道、路基、车站、控制中心和车辆基地等方面的风险车辆、供电、通信、信号、机电等方面的风险调度指挥、列车运行、行车作业、施工管理等方面的风险生产环境、自然环境、保护区环境、社会环境等方面的风险车站作业、客流疏导、乘客行为等方面的风险业务 板块应细化到各设施设备维护工作单元应细化到岗位或人员的关键操作步骤图 3 运营安全风险分类1.2 安全风险数据转换城市轨道交通运营安全风险数据库中的数据属于文字信息，区块链系统无法自动识别提取这些文字信息。由于区块链本身的结构特点，区块链系统中的数据信息表现为一连串特定长度的数字字母组合22。区块链具体结构如图 4 所示。区块体区块头区块 1Hash12Hash34前一个区块的哈希值随机数时间戳Merkle 根本区块的目标哈希值区块体区块头区块 2前一个区块的哈希值随机数时间戳Merkle 根本区块的目标哈希值Hash1234交易1交易2交易3交易4Hash 1Hash 2Hash 3Hash 4Hash56Hash78Hash5678交易5交易6交易7交易8Hash 5Hash 6Hash 7Hash 8图 4 区块链结构129基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统研究区块链中的Merkle根用于快速验证交易是否相同；哈希值唯一而精准地标识一个区块；时间戳记录区块产生的时间，起到数据验证的作用；随机数保证交易的公平性；交易信息负责记录区块链中的数据信息。区块链中的哈希算法能够实现安全风险数据转换，能够让区块链系统自动提取有用的信息，自动识别安全风险数据。哈希算法是将任何给定长度的输入数据转换为固定长度的输出数据，只加密不解密的单向散列函数23。通过采用哈希算法进行加密，编码为特定长度的字符串存储在区块链系统中。哈希算法可实现对安全风险数据的快速转换和提取，具有运算简单，预处理时间较短，转换提取速度较快等优点。哈希算法将安全风险数据库中的数据分别转换为 18 位固定长度的字符串。其具体转换方式如图 5 所示。加密图 5 哈希算法数据转换2 自动报警阈值研究LEC 评价法是由美国安全专家 KJ格雷厄姆和 KF金尼共同提出24。根据事故发生的概率(Likelihood，L)、人员暴露在危险环境中的频率(Exposure，E)和事故可能产生的后果(Consequence，C)三个因素来评估危险大小的方法。但根据现行城市轨道交通安全风险管理办法的要求，城市轨道交通运营安全风险等级由高到低划分为四个等级：重大、较大、一般、较小。风险等级大小(D)由风险点发生风险事件的可能性(L)和后果严重程度(C)两个评估指标决定。L、C 和 D 的取值区间如表1 表 3 所示。表 1 可能性判断标准表序号可能性级别发生的可能性取值区间1极高极易(9-102高易(6-93中等可能(3-64低不太可能(1-35极低极不可能(0-1注：1.可能性指标取值为区间内的整数；2.区间符号“”包括“等于”，“（）”不包括“等于”，如:（0-1 表示 0 取值 1。表 2 后果严重程度等级取值表后果严重程度等级后果严重程度取值特别严重10严重5较严重2不严重1表 3 风险等级取值区间表风险等级风险等级取值区间重大(55、100较大(20、55一般(5、20较小(0、5注：区间符号“”包括“等于”，“（）”不包括“等于”，如:区间（0、5 表示 0 取值 5。LEC 评价法是一种综合性强，可以有效地识别和评估危险性大小，并且可以提供有效的管理建议和决策依据的方法。LEC评价法一般更适用于制造业、化工、冶金冶炼等行业，而不适用于城市轨道交通运营安全风险的识别与评价。因此需要对 LEC 评价法进行优化和创新。因此，本文对 LEC 评价法进行改进，研究尝试提出了以风险事件发生的可能性(Likelihood，L)和后果严重程度(Consequence，C)为指标的模糊 LC 综合评价法。创新提出的模糊 LC 综合评价法一方面针对安全风险评估更加客观准确；另一方面依据城市轨道交通运营安全风险分级管控和风险评估的管理办法，更准确地评估城市轨道交通运营安全风险的危险程度，更适合城市轨道交通领域。通过采用模糊LC综合评价法，根据风险等级来评估危险程度。具体的计算公式为：DLC=(1)式(1)中：D 为风险等级大小；L 为风险事件发生的可能性；C 为后果严重程度。针对不同类型的危险事故，搜集各部门近期运行中的事故频次，对事故概率进行评价，并依据概率判定准则对事故概率进行打分。同时，分析风险事件发生后可能造成的最大人员伤亡等影响，对后果严重程度指标进行评分。通过计算机网络和文献资源查找，搜集整理我国20172021 年间城市轨道交通运营期间突发事故 2816例。同时，运用统计分析的方法，按照业务板块划分的五类运营安全风险，从突发事故频次、可能性等级（值）、后果严重程度等级（值）以及风险等级（值）4 个维度进行了统计分析，以揭示我国城市轨道交通运营突发事故的风险等级。我国 2017-2021 年间城市轨道交通运营突发事故统计分析结果见表 4 所示。130表 4 我国 2017-2021 年间城市轨道交通运营突发事故统计分析按照业务板块分类突发事故频次可能性等级（值）后果严重程度等级（值）风险等级（值）设施监测养护类风险桥梁35(1.24%)低(3)特别严重(10)较大(30)隧道27(0.96%)低(2)特别严重(10)一般(20)轨道46(1.63%)低(3)特别严重(10)较大(30)路基14(0.50%)低(2)特别严重(10)一般(20)车站71(2.52%)中等(4)严重(5)一般(20)控制中心16(0.57%)低(2)严重(5)一般(10)车辆基地108(3.84%)中等(5)严重(5)较大(25)设备运行维修类风险车辆679(24.11%)极高(10)特别严重(10)重大(100)供电67(2.38%)中等(4)严重(5)一般(20)通信103(3.66%)中等(5)严重(5)较大(25)信号286(10.16%)高(9)较严重(2)一般(18)机电155(5.50%)高(7)严重(5)较大(35)行车组织类风险调度指挥31(1.10%)低(3)特别严重(10)较大(30)列车运行115(4.08%)中等(6)特别严重(10)重大(60)行车作业72(2.56%)中等(4)特别严重(10)较大(40)施工管理81(2.88%)中等(4)严重(5)一般(20)客运组织类风险车站作业83(2.95%)中等(4)严重(5)一般(20)客流疏导321(11.40%)高(9)特别严重(10)重大(90)乘客行为128(4.55%)中等(6)特别严重(10)重大(60)运行环境类风险生产环境36(1.28%)低(3)较严重(2)一般(6)自然环境253(8.98%)高(8)特别严重(10)重大(80)保护区环境32(1.14%)低(3)不严重(1)较小(3)社会环境57(2.02%)中等(4)较严重(2)一般(8)记风险等级：1-较小，2-一般，3-较大，4-重大，则关于风险等级值的分段函数如下式（2）所示。其中自变量为风险等级值。（2）设置安全风险自动报警阈值为()f=4，即当55100，风险等级为重大风险时，进入自动报警状态。3 基于 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch 和 Grafana 的区块链自动监测报警系统基于区块链的自动监测报警系统旨在将各地区不同城市轨道交通运营单位通过自动监测的方式将安全风险数据进行可视化展示，便于为城市轨道交通运营单位的相关管理人员提供可靠的风险信息，排查和发现问题。并且通过自动监测报警，及时将存在的安全风险报告给各运营单位，使得从报警到响应处理的时间最小化，提高相关管理人员对安全风险的管控效率。基于区块链的自动监测报警系统是通过 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch 和 Grafana 来实现的，区块链系统可以自动化安装 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch 和 Grafana，大幅减少部署时间，保障安全风险数据传输的安全性和及时性。基于区块链的自动监测报警系统基本流程如图 6 所示。Zabbix节点端(被控制端)Ansible连接插件公钥和私钥插件（电子邮件，日志等）规则手册核心模块自定义模块主机库存Zabbix-agentZabbix-server 主动和被动模式数据采集GrafanaGrafana(安全风险数据可视化)Prometheus服务器PromQL本地数据库服务探索存储安全风险数据查找目标安全风险Zabbix-server 对报警触发条件进行分析ElasticsearchMySQL客户端连接层服务层安全风险数据存储引擎层文件系统安全风险数据检索安全风险数据统计分析安全风险数据可视化展示业务应用层数据服务层数据平台层基础设施层类SQL语句安全风险数据存储管理安全风险数据采集处理服务器交换器API达到报警阈值(f()=4)触发报警机制达到其他等级(f()=1,f()=2,f()=3)触发报警机制电话报警邮件分级报警分级报警图 6 基于 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch 和 Grafana的区块链自动监测报警系统3.1 Ansible自动化运行监测Ansible 是一种自动化运行监测工具，实现了批量系统配置、批量程序部署和自动化运行25。Ansible 以131基于区块链技术的城市轨道交通运营安全风险自动监测报警系统研究模块为基础工作，不具备大规模部署自身的能力。真正有大规模部署的是它运行的模块。Ansible 主要运行模块及其功能如图 7 所示。并且通过公钥和私钥对安全风险数据信息进行加密和解密。连接插件插件（电子邮件，日志等）规则手册核心模块自定义模块主机库存Ansible负责和节点端（被监测端）实现通信通过使用核心模块来完成相应的管理任务配置文件，记录由Ansible管理的主要信息借助于插件完成记录邮件、日志等功能执行多个任务时，可以让节点一次性运行多个任务。通过规则手册来分发不同节点上的应用脚本，通过脚本来获取监测安全风险数据。完成核心模块无法完成的功能，支持多种语言图 7 Ansible 主要运行模块及其功能3.2 Zabbix分布式监测及分级报警Zabbix 是一种能够实现对分布的系统监视的解决方案26。Zabbix 能够对不同的系统网络进行监测，从而保证了区块链的安全性。此外，系统还具有弹性预警提醒功能，可帮助各部门经理迅速发现并处理各类危险问题。通过编写 Zabbix 的自定义模板来获取安全风险数据信息并设置报警机制。Zabbix 由 Zabbix-agent和 Zabbix-server 组成。Zabbix-server 负责接收并记录agent 发送的报告信息，组织所有配置、安全风险数据收集和操作；Zabbix-agent部署在节点端（被监测端）上，负责收集安全风险数据并发送给 server。要实现 Zabbix分级报警功能需要如下两步：（1）在 Zabbix 中配置触发器的严重程度值，并配置运行的默认值信息；（2）在报警平台中配置服务的风险分发功能。3.3 MySQL安全风险数据管理及存储MySQL 是分布式数据库管理系统。分布式数据库将各类型的数据分别存放在不同的类别数据库中，从而大大加快了检索的效率和灵活性。储存程序是建立在资料库中并储存于资料库中，能使其更快速地完成作业，并能被当作一种安全的机制加以使用，并且有很大的弹性。MySQL 的逻辑体系结构被划分为五个层次，其中客服端和连接层负责一些连接处理、授权认证以及相关的安全性问题。核心服务层的功能是对安全风险数据进行查询缓存和处理。存储和提取 MySQL 安全风险数据的工作确实是由存储引擎层负责的。文件系统的功能是记录安全风险数据27。3.4 Elasticsearch存储历史数据及安全风险数据搜索分析ElasticSearch 是一个分布式的、高扩展的、实时的搜索和数据分析工具。它可以非常方便的让大量的安全风险数据有能力进行搜寻和分析。通过 Elasticsearch存储历史数据，历史数据的保存期限得以延长。Elasticsearch 整体架构分为四层，其中业务应用层提供了丰富的应用；数据服务层通过类 SQL 语句和API 对安全风险数据进行系统操作；数据平台层是对安全风险数据进行采集处理和存储管理；基础设施层配置安全风险数据处理设备。3.5 Grafana可视化展示安全风险数据信息Grafana 是一个监测数据分析和可视化的工具，可以查询、报警和分析所研究的指标和数据，展示相关的监测信息28。Grafana 主要用于安全风险数据的大规模可视化。Zabbix 提供数据源，Grafana 则展示数据，不提供数据。Grafana 对安全风险数据进行可视化展示，为prometheus（开源监控和报警系统）提供灵活的查询语言 PromQL，prometheus 服务器将安全风险数据储存到本地数据库中，并寻找服务器目标研究对象。3.6 区块链运维监控平台基 于 Ansible、Zabbix、MySQL、Elasticsearch 和Grafana 的区块链自动监测报警系统形成了区块链运维监控平台。目前，众享比特(PeerSafe)技术中众享区块链监控平台(V 1.0)致力于搭建可视化的运维与监测预警平台。通过该平台，可实时监控链上数据。该平台的监测预警系统具有自动监测机制，如出现异常情况，系统自动预警。众享区块链监控平台(V 1.0)基本架构如图 8 所示。区块链底 层服务层接口层应用层链上数据监测业务数据监测BaaS-WebSDKAPI交易监控节点监控ZabbixMySQL事件通知区块监控日志管理GrafanaChainSQL业务数据FabricDocker容器CordaKubernetes镜像仓库ElasticsearchAnsible图 8 众享区块链监控平台(V 1.0)基本架构4 自动报警处理机制运营轨道交通相关部门和人员接到报警后，严格执行轨道交通行业制定的相关应急预案和应急协调联动机制，接受统一的应急指挥决策、轨道交通行业政府和部门的应急协调联动和应急信息发布，及时做好132应急人员、物资装备等防御应对工作，防止发生严重安全风险事故。对于重大危险，要分别制订应急预案，并建立专门的安全管理清单和专门的文件，定期组织重大危险事件的紧急处理演练。其它各级风险监测、报警等工作严格按照单位的等级管理。5 结语为了预防在运营中出现的重大事故，本文提出了以区块链技术为基础的地铁运营安全风险监测报警系统。通过对城市轨道交通运营安全风险自动监测报警的区块链应用研究，得到以下结论：（1）本文的创新点及主要贡献在于建立了一种基于区块链的自动化安全风险监测报警体系，能够在轨道交通运营期间及时准确地监测报警存在的安全风险；（2）通过引入区块链技术，利用区块链的特点，实现安全风险自动监测报警，有效解决了现有报警系统中存在的区块阻隔、信息冗余、程序滞后等问题；（3）该系统还可以广泛应用于城市轨道交通建设阶段以及其他领域，具有重要的研究价值和广泛的应用前景；（4）然而，本研究也具有一定的局限性。首先，区块链技术较为复杂，缺乏熟练的区块链技术操作人员和强有力的监管框架。其次，区块链技术应用的实现需要大规模的基础设施和大量的能源消耗。最后，区块链技术存在有限的可扩展性和存储问题。目前，区块链技术仍在不断发展中，这些局限性也将会得到完善和解决。参考文献参考文献1 金鑫,倪天晓,彭锦志,等.地铁站厅至站台楼扶梯口处烟控方案探讨 J.现代城市轨道交通,2022,(02):88-92.2 CHEN J,LIU J,PENG Q,et al.Resilience assessment of an urban rail transit network:A case study of Chengdu subway J.Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2022,586(126517).3 陈伟珂,王兴华.地铁施工灾害预警指标体系的设计与分析 J.城市轨道交通研究,2007,10):25-9.4 李雪梅.地铁工程施工安全风险预警指标体系研究 D.湖北省武汉市：华中科技大学,2011.5 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characteristics are used to establish an automatic monitoring and alarm system for urban rail transit operation safety risk based on blockchain technology that meets the needs of modern emergency management.The urban rail transit operation safety risk database is established,and the safety risk data is converted by hash algorithm;the automatic alarm threshold is set by fuzzy LC comprehensive evaluation method;the blockchain automatic monitoring and alarm system based on Ansible,Zabbix,MySQL,Elasticsearch,and Grafana is established,and the automatic alarm processing mechanism is developed.Key words:Blockchain;Rail Transit Operation;Safety Risk;Automatic Monitoring and Alarm;Hash Algorithm