城市轨道交通运营突发事件应急预案数字化及处置方案智能生成技术

　　摘 要：针对城市轨道交通运营中面临的各类突发事件，传统的应急处置模式在信息检索、处置效率及智能化水平方面存在不足。本方案立足于交通运输新质生产力发展需求，深度融合知识图谱、大语言模型、检索增强生成和流程建模等前沿技术，研发了一套应急预案数字化及处置方案智能生成技术。首先，建立了一套科学的层级化整理方法以实现预案文本的结构化重塑和数字化存储。其次，利用大语言模型实现了对突发事件信息的自动化分析特征提取。最后结合业务流程建模驱动，实现了应急处置步骤的智能生成与流程图表的可视化绘制。本方案有效突破了传统人工查阅和经验驱动的瓶颈，提升了应急响应效率与决策的精准性，为城市轨道交通安全韧性建设提供了科学化、数字化的创新实践路径。

　　关键字：城市轨道交通;应急预案;知识图谱;大语言模型;智能生成

　　1 技术背景与需求分析

　　在国家“交通强国”战略及城市化进程持续提速的双重背景下，地铁凭借其高容量、高效率、准时性等优势，已成为大中城市公共交通体系的重要组成部分，承担着巨大的日常客流运转压力。在地铁实际运营过程中，时常面临着诸如设备故障、自然灾害、人为破坏等多种突发事件，对城市交通秩序和公众安全构成了严重威胁[1]。调研发现，现有的地铁应急处置主要依赖人工经验和非结构化的电子或纸质预案，这种应急处置模式在处置效率、信息检索与整合能力和智能化水平等方面存在显著不足[2]。传统的基于规则的决策方案生成系统虽然实现简单、逻辑清晰，但规则扩展性差、灵活性不足;而基于数据驱动的应急处置方案生成模型则强烈依赖于训练数据的全面性和准确性，且模型生成的方案缺乏可解释性，难以被直接理解或验证。上述局限性导致现有技术难以精准、迅速地根据突发事件实际情况生成具有针对性和可操作性的应急处置方案。

　　针对上述行业痛点，本项目结合传统方法和数据驱动方法的优点，研发了“城市轨道交通运营应急预案数字化及处置方案智能生成技术”。该技术深度融合了知识图谱[3](KG)、大语言模型[4](LLM)、检索增强生成(RAG)和流程建模[5](BPMN)等前沿技术，旨在实现应急预案的结构化重塑与数字化表达、突发事件信息的自动化分析以及应急处置方案的智能生成，为城市轨道交通应急管理提供科学化、数字化的创新解决方案。

　　2 总体架构设计

　　本系统的整体架构结合了知识图谱的图逻辑与大语言模型的泛化生成能力，采用双链路协同设计的原则，以保障数据处理的高效性与应急决策的智能化。如图1所示，总体架构由左侧的“应急预案数字化与检索”和右侧的“处置方案智能生成”构成。

　　(1)应急预案数字化与检索作为系统的先验知识底座，主要负责静态预案文本的结构化管理与可视化。包括数据接入与知识图谱构建、搜索引擎与展示层。数据接入层负责接收上传的Word/PDF等格式的非结构化应急预案文档;随后，通过精准抽取节点类型与关系类型，完成应急预案的数字化重塑与底层知识图谱网络的构建。依托构建完成的知识图谱数据，搜索引擎提供高效的知识图谱检索能力，并在展示层实现检索结果的可视化表达，便于知识溯源与人工核查。

　　(2)处置方案智能生成作为系统的业务处理中枢，主要承载动态突发事件的智能解算与决策输出。包括输入层、核心层和输出层三部分。输入层作为动态业务的触发端，负责接收前端输入的突发“事故描述”文本，将其转化为可供系统解析的原始数据流。核心层是系统的“智慧大脑”，不仅接收输入层的事故描述，还调用数字化后的预案知识图谱。其内部集成了数据预处理、LLM匹配器、LLM自动分析与提取，以及流程建模生成引擎，通过多组件协同完成事故特征的深度解析、预案内容的智能匹配与处置逻辑的自动化编排。输出层承载最终智能决策成果的下发，系统将核心层解算得出的具体“应急处置方案”以及对应的“流程图”进行标准化输出，为现场应急指挥调度提供直接、可视、可执行的科学依据。

　　
图1总体架构图

　　3关键技术设计

　　3.1 应急预案结构化与知识图谱构建

　　本技术围绕城市轨道交通应急预案文本的结构化表达，建立了一套科学的层级化整理方法。首先，对应急预案原始文本进行深度预处理，通过清洗算法去除冗余的格式化字符与无关信息，精准提取包含应急组织机构及其职责、分级响应机制、应急处置流程等在内的核心管理要素。随后，利用自主设计的脚本程序，将长篇幅、非结构化的预案文本按照语义逻辑逐小节拆解，将其转化为颗粒度适中的知识单元。在此基础上，利用高性能图形数据库Neo4j进行知识图谱的底层存储与映射，以节点表示包含序号、标题、类型等属性的知识单元，以边表示知识单元之间的逻辑关系。目前已完成包括正线火灾、清客疏散等在内的10类专项应急预案的处理，成功构建了包含719个知识单元和708个逻辑关系的知识图谱示例。

　
　图2 知识图谱示例

　　3.2 基于大语言模型的自动化分析与特征提取

　　结合大语言模型和检索增强生成技术，实现对突发事件数据的分层次智能分析。首先，调用大语言模型对突发事件数据进行初步分析，提取突发事件模糊类型、发生时间、地点及影响范围等关键信息，并基于BM25关键词匹配算法快速从知识图谱中筛选出相关的应急预案。其次，在初步分析的基础上进入精确分析与深度内容理解阶段，通过大语言模型和注意力机制精准匹配突发事件信息与应急预案内容，提取出预案中高度相关的处置措施知识单元。进一步对处置措施进行信息抽取与后处理，识别并抽取出该知识单元中的应急主体、应急行动、应急客体以及应急物资等关键要素，并生成标准化的信息提取矩阵。

　　3.3 流程建模驱动的应急处置方案自动化生成

　　基于上述生成的信息提取矩阵，系统调用大模型结合预设流程建模模板智能生成具体的应急处置步骤及相应的流程图。系统利用大语言模型深入分析并自动识别各个应急任务单元之间的依赖关系和执行先后顺序。在明确任务逻辑后，结合业务流程建模方法，采用工作流模式将处置步骤排列融合，最终生成完整的应急处置方案。同时，系统自动绘制出应急处置方案流程图，直观展示各任务单元的执行顺序、条件分支及注意事项，并支持邀请领域专家对模型进行审查与优化，确保模型逻辑的严密性与实操性，为一线调度指挥人员提供科学的辅助决策依据。

　　4技术应用与成效

　　本技术成效主要包括以下三个方面：

　　(1)提升应急响应效率与方案生成速度

　　本技术突破了传统应急处置重度依赖人工查阅及静态规则匹配的瓶颈。通过对突发事件数据实现自动化分析，并结合知识图谱与大模型等技术，有效缩短了事件初判到预案调取的耗时，实现了地铁应急处置方案的智能快速生成，避免了因人工介入过多导致的处置延误。

　　(2)保障应急决策的精准性与可操作性

　　基于知识图谱强大的推理检索能力与大模型对复杂语境的深度解析能力，生成的应急处置方案与实际突发事件具有极高的匹配度。生成的每一项处置步骤均包含了明确的应急主体、客体、任务和物资，从根本上消除了传统系统生成的方案缺乏针对性的问题，确保方案在真实应急调度中具备卓越的实际可执行性。

　　(3)提高系统的智能化水平与可解释性

　　有别于以往缺乏解释性的黑盒深度学习模型，本研究实现了应急任务单元的自动生成与清晰的逻辑关系推理。最终生成的标准建模处置方案与流程图为应急指挥人员提供了透明、直观的条件分支与决策路径支撑，系统化地提升了轨道交通安全应急处置的智能化程度。

　　作者信息： 韩烽凡 李正中 魏东华

　　韩烽凡，男，硕士，工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是轨道交通大数据分析、智能化技术应用。

　　李正中，男，硕士，正高级工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是城市轨道交通运营管理。

　　魏东华，男，硕士，工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是城市轨道交通设备设施运维管理。

　　参考文献

　　[1]马子彦.轨道交通运营事故案例分析[M].北京:北京交通大学出版社, 2013.

　　[2]李聪.城市轨道交通安全管理技术与应急响应策略分析[J].人民公交,2025,(18):78-80.

　　[3]翁明月,徐华,尹慧敏,等.基于知识图谱的煤矿水害预警与应急处置智能决策系统研究[J].煤炭工程,2026,58(02):101-109.

　　[4]KOSTINA A, DIKAIAKOS M D, STEFANIDIS D, et al. Large language models for text classification: case study and comprehensive review[J]. 2025.

　　[5]梁伟婷,杨高升.基于着色Petri网的地铁系统运营期应急管理流程建模与分析[J].中国安全生产科学技术,2023,19(05):179-185.