高速铁路车站安防系统仿真模型研究

高速铁路车站安防系统仿真模型研究

高速铁路是许多游客在中距离旅行的首选交通工具。旅客进入高速铁路车站后，安检是一个重要的服务环节。通过合理配置高速铁路车站安检系统设备及人员，提高安检服务水平和缩短排队等待时间，满足高速铁路旅客服务要求是提高高速铁路车站服务水平的重要课题。因此，通过运用仿真技术进行铁路车站安检系统流程优化，建立高速铁路车站安检系统流程仿真模型确定有关设备的合理配置具有现实意义。1城市封建区检测指标和标准有待进一步完善高速铁路的旅客服务理念更注重人本思想，以为旅客提供优质服务为导向开展运营管理工作。随着电话售票、网络售票等售票方式的多样化，“买票难”问题将逐步得到解决，而车站安检系统能力不足导致旅客排队等待等问题日益突出。(1）对高速铁路车站服务水平影响日益突出。高速铁路的安检要求越来越高，设备相对不足，造成安检区经常排队甚至排长队。安检系统是旅客进入车站接触的第一项服务，直接影响旅客对整个车站服务水平的评价，因此提高安检系统服务水平十分必要。(2）缺乏评价安检服务水平的科学研究和评价标准。安检仪已经普遍应用于铁路车站，但安检设备的配置仍然不够完善，高峰时段旅客排队安检时间偏长。高速铁路车站安检作业标准与航空港安检工作标准仍有较大差距，亟需对安检系统的设备配置、人机比率、高峰时段与稳态控制调整等问题进行研究。同时，高速铁路车站应建立完善的安检工作绩效评价标准，使目前“排队不超过5min”、“排队不超过20个人”等作业标准更加科学化和精细化。2客流控制与组织高速铁路车站配有控制器、安检管理系统、安检仪、手检台和处置台等设备与设施，但客流控制与组织仍主要依靠工作人员经验进行安排。在安检工作的整个流程中，等待时间最长，安检仪作业时间及手检仪作业时间较短，时间安排不合理。2.1个作业点配置大型高速铁路车站一般有多个进口，每个进口处都配置安检仪、手检台和处置台等设备及作业人员，而且3个作业点的配置数量可以根据实际情况进行调整。(1）旅客流程。进入队列→依次到达黄线→将物品放进安检仪→旅客通过安全门→安检台接受手检→放行或处置包内及随身违禁品→离开。(2）作业点的设备及人员配置。安检仪作业点配值机人员1名，手检台作业点配手检人员1名，处置台作业点配处置人员1名。2.2旅客到达及作业时间分析安检系统状态变化需要采用多维随机变量函数描述，分别是旅客到达分布及参数、安检仪作业时间分布及参数、手检台作业时间分布及参数、需要进入处置台作业的比率、处置台作业时间分布及参数，以及其他参数。根据排队论及概率论相关理论，服从均匀分布的随机变量X，其在区间[a,b]为等可能性，记为X～U(a,b)；服从泊松分布的随机变量X，其统计分布由参量λu2009确定，记为X～π(λ)。(1）旅客到达分布及参数。旅客到达数据选择长沙南站非暑运、非春运时期的第一个早高峰(9:00—9:30)列车密集始发时间段的数据，每10s记录1次到达的人数，得到184组数据。将数据录入软件进行检验，可以认为旅客到达服从泊松分布，均值参数为0.68人/s。(2）安检仪作业时间分布及参数。安检仪作业处理为匀速的传送带，相对于每个行李是常数分布。而相对于每位旅客则受其携带行李件数的影响，每位旅客的安检仪检查时间为随机量。通过统计分析，安检仪作业时间为均匀分布，其区间为，s。(3）手检台作业时间分布及参数。手检台作业有规定的作业标准，受到受检人性别、年龄等因素影响。通过统计分析，手检台作业时间为均匀分布，区间为，s。(4）需要进入处置台作业的比率。通过历史统计及录像记录，平时比率在0.5%左右，春运期间比率在0.8%左右，在模型中采用0.5%。(5）处置台作业时间分布及参数。处置台作业有规定的作业标准，受到受检人性别、年龄、携带行李大小等因素影响。通过统计分析，处置台作业时间为均匀分布，区间为，s。(6）其他参数。在无障碍、无队列情况下，旅客从门口走到安检仪引导黄线处需15s，从安检仪引导黄线处走到安检仪放下物品需10s，过安检仪拿物品走到手检台需7s。这3个数据基本不变，与系统的运作关联性较低，在仿真中不予考虑。3检出率及时间评价指标为推动高速铁路车站安检服务水平的提升、保证安检工作顺利进行，应对安检系统进行绩效评价，提出旅客平均安检时间，旅客最大排队长度，安检仪、手检台、处置台利用率3项评价指标。以长沙南站为例进行安检系统仿真，长沙南站设有安检仪作业点2处，手检台作业点3处，处置台作业点1处。旅客到达后形成单队列，先到先服务，旅客可自由选择安检仪、手检台进行安检。3.1旅客到达和到达要求按作业标准作业根据高速铁路车站安检系统情况，对以下3种场景进行模拟。(1）旅客到达按高峰期情景，泊松分布参数为0.68人/s，安检仪及手检台按作业标准作业。(2）旅客到达强度减弱，假设旅客到达下降为高峰期的1/2，泊松分布参数为0.34人/s，安检仪及手检台按作业标准作业。(3）旅客到达按高峰期情景，泊松分布参数为0.68人/s，安检仪及手检台按简化作业标准作业。运用TecnomatixPlantSimulation仿真软件，按不同的初始值进行仿真，运行20次，统计相关数据进行分析，并根据分析结果进行优化。3.2:春季检港设施及设备利用率通过TecnomatixPlantSimulation仿真软件计算，得到安检仪、手检台、处置台利用率，旅客最大排队长度，旅客平均安检时间统计数据，如表1所示。(1）长沙南站的安检设施及人员配备无法满足高峰期旅客流量强度，最大排队长度达到598人，设备利用率达到100%。(2）长沙南站的安检设施及人员配备基本能满足非高峰期旅客流量强度，最大排队长度为18人，旅客平均安检时间约41s，设备利用率：安检仪83.7%，手检台98.9%，处置台52.2%。(3）如降低安检作业标准，长沙南站的安检设施及人员配备基本能满足高峰期旅客流量强度，最大排队长度为83人，旅客平均安检时间约129s，设备利用率：安检仪96.7%，手检台100%，处置台88.8%。(4)3种场景下，安检仪及手检台利用率都较高，特别是手检台。3.3作业设备利用率基于区间作业时间的仿真计算为解决手检台不能充分满足高峰期需求和非高峰期利用率过高问题，应长期增设手检台1个。同时，为满足高峰期需求，应增设安检仪1台，在高峰期或非高峰期安检队列过长时启用。同时，应加强安检仪作业人员的培训及组织，在不降低作业标准的前提下缩短作业时间，使其作业时间服从区间为的均匀分布；加强手检作业人员培训，以达到在不降低作业标准的前提下缩短作业时间，使其作业时间服从区间为的均匀分布。通过TecnomatixPlantSimulation仿真软件计算，得到安检仪、手检台、处置台利用率，旅客最大排队长度，旅客平均安检时间数据如表2所示。(1）高峰期时，安检仪最大排队长度降至16人，手检台平均安检时间降至约48s。各作业设备利用率虽然在90%以上，但高峰期设备具有较高利用率也是合理的。(2）非高峰期时，数据显示基本无排队，手检台平均安检时间为10s，安检仪、手检台和处置台的利用率均为50%左右，能力配置有富余，可关停1台安检仪和1个