2022年1月27日，由同济大学交通运输工程学院曾小清教授主持的“基于事故数据的轨道交通运行安全风险辨识方法”研讨会在腾讯会议（会议号：349413634，时间：15:30—17:00）召开。会议邀请了来自同济大学、兰州交通大学、法国贝尔福-蒙贝利亚技术大学

和香港城市大学的研究人员共同探讨轨道交通运行安全防控与事故致因机理。

曾小清教授首先介绍了研讨会主旨，曾教授团队博士生林海香同学介绍了本次研讨会的研究内容。各研究人员提出了自己的研究观点，并进行了热烈讨论。

本次研讨会背景是在2022年国家自然科学基金委提出重点研究领域“E12智慧交通的车路协同系统事故机理与防控”上展开的，主要讨论了轨道交通事故致因与运行安全风险辨识方法。研讨会提出了一种基于事故数据的5M 因子分析法，该方法将5M模型与数据挖掘方法有机融合，先统计铁路信号系统多种事故指标并进行事故因素5M 分类，再采用因子分析法建立主因素数学模型，综合考虑事故起数、耽误行车起数、脱轨车厢数、伤亡人数等多尺度计量事故损失方式，对影响信号系统安全性的多种风险因素进行了全方位辨识和定量计算。

该方法能应用于轨道交通信号系统安全风险辨识，计算得到辨识因素的重要性排序，能够为安全评估、风险辨识、安全管控提供有力的数据支持。也从宏观角度对轨道交通信号系统的安全施工建设和运营管理提出一些建议：雷害和其它自然灾害仍对当前我国轨道交通信号系统有较大影响，环境要素是信号系统事故致因的重要一环，应当加强防范；较大伤亡事故区别于较小伤亡事故的主因素有外界人员施工、人员检修不良、人员违章作业、电务人员施工、漏检缺修管理不力等，说明从长期来看，不论在施工建设，还是日常维护中，人员要素仍然对铁路信号系统事故有着较大影响力，需要在事故预防管理中加以重视。

研讨会肯定了基于事故数据的5M事故致因风险辨识方法的客观性和优越性，并对后续研究方法真正落地和产业化提出各自建议和实现路线，议题新颖，紧扣国家科学研究重点和轨道交通建设急需解决的问题，得到了参会各方人员的积极响应，取得了良好效果。