Функциональная зависимость между количеством вагонов в сходе из-за неисправностей вагонов или пути и факторами движения

Цель. Одним из наиболее опасных видов транспортных происшествий являются сходы железнодорожного подвижного состава, которые в зависимости от тяжести последствий могут также классифицироваться как аварии и крушения. Последствия схода могут быть весьма различны: от незначительного повреждения верхнего строения железнодорожного пути и повреждения вагонов в объеме текущего отцепочного ремонта до повреждения пути, требующего усиленного капитального ремонта, и повреждения вагонов до исключения из инвентаря, а также утраты груза и прерывания железнодорожного движения на длительный период времени. Необходимо отметить, что помимо ущерба от повреждения инфраструктуры и подвижного состава, при сходе вагонов существует риск создания экологической катастрофы. Российская Федерация наряду с США, Китаем и Индией обладает наиболее протяженной железнодорожной сетью в мире, которая проложена, в том числе, вдоль особо охраняемых природных территорий, например, национальных заповедников и парков. Поэтому, если поезд перевозил опасные грузы, например, бензин или токсичные газы, и часть его вагонов сошла с рельсов, то к последствиям схода добавится ущерб от экологической катастрофы. В этой связи актуальной задачей представляется оценка функциональной зависимости между потенциальным числом вагонов в сходе и различными факторами, например, скоростью движения поезда, его весом, для последующей выработки рекомендаций по снижению потенциального числа вагонов в сходе, а, следовательно, и по снижению возможного ущерба.

Методы. Использованы методы теории вероятностей и математической статистики: метод максимального правдоподобия, отрицательная биномиальная регрессия.

Результаты. Для различных групп происшествий: сход вследствие неисправности вагона или секций локомотива вне стрелки; сход вследствие неисправности рельсов вне стрелки; сход на стрелке, не вызванный ранее сошедшим составом – определены специфические функции среднего количества вагонов в сходе. Получена формула, которая позволяет при заданном наборе различных факторов движения: скорости поезда, плана и профиля пути, длины, веса поезда – определить ряд распределения количества вагонов в сходе.

Выводы. В результате предварительного анализа имеющихся российских протоколов по сходам с рельсов подвижного состава в грузовых поездах было выявлено, что для различных групп транспортных происшествий описательные статистики соответствующих выборок значительно отличаются, что соответствует данным аналогичных американских протоколов. В результате построения функциональной зависимости между средним количеством вагонов в сходе и различными факторами по причине неисправности вагонов или секций локомотива вне стрелок было выявлено, что имеющихся протоколов недостаточно для прогнозирования количества вагонов в сходе в прямых участках пути. Для сходов по причине неисправности пути вне стрелок и сходов на стрелках построены математические модели с небольшим параметром сверхдисперсии. 

1. http://safetydata.fra.dot.gov/

2. http://www.indianrailways.gov.in/

3. Горяинов А.В., Замышляев А.М., Платонов Е.Н. Анализ влияния факторов на ущерб от происшествий с помощью регрессионных моделей // Надежность. 2013. Т. 2. C. 126-144.

4. Liu X., Saat M. R., Qin X., Barkan C. P. L.Analysis of U.S. freight-train derailment severity using zero-truncated negative binomial regression and quantile regression // Accident Analysis and Prevention. 2013. V. 59. P. 87-93.

5. Liu X., Rapik Saat M., Barkan C. P. L. Freight-train derailment rates for railroad safety and risk analysis // Accident Analysis and Prevention. 2017. V. 98. P. 1-9.

6. Anderson R.T., Barkan C.P.L. Derailment probability analysis and modeling of mainline freight trains //Proceedings of the 8th International Heavy Haul Conference, International Heavy Haul Association, Rio de Janeiro. 2005. P. 491–497.

7. Bagheri M., Saccomanno F., Chenouri S., Fu L.P. Reducing the threat of in-transit derailments involving dangerous goods through effective placement along the train consist // Accident Analysis and Prevention. 2011. V. 43. P. 613–620.

8. Saccomanno F.F., El-Hage S. Minimizing derailments of railcars carrying dangerous commodities through effective marshaling strategies // Transportation Research Record. 1989. V. 1245. P. 34–51.

9. Koenker R., Hallock K. F.. Quantile Regression // Journal of Economic Perspectives. 2001. V. 15. No. 4. P. 143-156.

10. DeGroot M. H., Schervish M. J. Probability and Statistics (Fourth ed.). Addison-Wesley, 2012.

11. Cameron A. C. and Trivedi P. K. Essentials of Count Data Regression in A Companion to Theoretical Econometrics (ed B. H. Baltagi). Blackwell Publishing Ltd, 2003.

12. Замышляев А.М., Игнатов А.Н. и др. Об оценке количества вагонов в сходе при поездной работе на основе факторных моделей // Труды шестой научно- технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование. ИСУЖТ-2017». 2017. С. 132-135.