Forscher entwickeln ein neues Tool, um die Wiederherstellung nach Katastrophen zu steuern: Das Tool wird die Interessengruppen bei der Wiederherstellung von großen Infrastruktursystemen unterstützen | 2020

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Anonim

Im In- und Ausland besteht ein dringender Bedarf an systematischen Strategien zur Wiederherstellung kritischer Lebensadern nach einem Katastrophenfall. Dank nordöstlichen Forschern wird dieser Bedarf gedeckt.

Udit Bhatia, ein Doktorand im ersten Studienjahr, hat unter der Leitung von Auroop R. Ganguly, außerordentlicher Professor am Departement für Bau- und Umweltingenieurwesen, auf der Grundlage der Netzwerkwissenschaft ein computergestütztes Instrument entwickelt, um die Akteure bei der Wiederherstellung von Großprojekten anzuleiten Infrastruktursysteme. Zusätzlich zu IRN und MBTA kann die Methode auf Wasserverteilungssysteme, Stromnetze, Kommunikationsnetze und sogar natürliche Ökosysteme ausgeweitet werden.

Dieses einzigartige Tool, das durch das Center for Research Innovation der North-Eastern University zum Schutz von Erfindungen angemeldet wurde, informiert auch über die Entwicklung vorbeugender Maßnahmen zur Schadensbegrenzung im Katastrophenfall. Die Studie, die Bhatia und Ganguly gemeinsam mit Devashish Kumar, PhD'16, und Evan Kodra, PhD'14, verfasst haben, erscheint in der 4. November-Ausgabe des Journals PLUS EINS .

"Das Tool, das auf einem quantitativen Rahmen basiert, identifiziert die Reihenfolge, in der die Stationen nach vollständigen oder teilweisen Zerstörungen wiederhergestellt werden müssen", sagt Bhatia, PhD'18, ein Student des von Ganguly geleiteten Labors für Nachhaltigkeit und Datenwissenschaften im Nordosten . "Wir fanden heraus, dass die Stationen zwischen zwei wichtigen Haltestellen im Allgemeinen am kritischsten waren", sagt er und spielt auf das netzwerkwissenschaftliche Konzept der "Zentralitätsmaßnahmen" an, bei denen Stationen identifiziert werden, mit denen eine große Anzahl von Stationspaaren zu einer Station verbunden werden kann Ein weiterer.

Bhatia schreibt dem interdisziplinären Ingenieurstudiengang von Northeastern zu, er habe die Möglichkeit, das Modell zu konstruieren. Während des Programms nahm er an Kursen mit Experten aus verschiedenen Bereichen teil. Dazu gehören: "Resilienz für kritische Infrastrukturen", gemeinsam unterrichtet von Ganguly, einem Experten für Klima, Hydrologie und angewandte Datenwissenschaften, und Stephen Flynn, Professor für Politikwissenschaft und Direktor des Zentrums für Resilienzstudien und Co-Direktor des George J. Kostas Forschungsinstitut für innere Sicherheit und 'Komplexe Netzwerke', unterrichtet von Albert-László Barabási, Robert Gray Dodge Professor für Netzwerkwissenschaft. Erkenntnisse von Jerome F. Hajjar, CDM Smith-Professor und CEE-Vorsitzender und Experte für Tragwerksplanung, prägten das Modell ebenfalls.

"Bauingenieure haben sich in der Regel darauf konzentriert, große Infrastrukturen von Grund auf neu aufzubauen und einzelne Komponenten oder kleine Infrastruktursysteme zu identifizieren", sagt Bhatia. Für IRN bedeutet dies möglicherweise, dass die am stärksten ausgelastete Station ausgewählt wird, um mit den Reparaturen zu beginnen.

Bhatias Artikel basiert auf einer Mischung aus realen Metriken, Belastbarkeit, Prinzipien des Bauingenieurwesens und Algorithmen, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen des Netzwerks basieren. Ganguly nennt ihn "einen generischen und quantitativen Top-down-Ansatz".

Eine umfassende Strategie erfordert eine Mischung aus Bottom-Up- und Top-Down-Ansätzen, sagt Ganguly. "Wenn diese Knoten des Systems ausfallen, ist dies eine zeitnahe, ressourceneffiziente und insgesamt effektive Möglichkeit, die Wiederherstellung zu beschleunigen."

"Auroop und Udit entwickeln ein System-Framework, das einen neuen Ansatz zur Lösung komplexer Systemprobleme darstellt", sagt Jalal Mapar, Direktor der Abteilung für elastische Systeme, Abteilung für Heimatschutz, Wissenschaft und Technologie.

"Dieser neue Ansatz ist sehr wichtig und beantwortet viele der komplexen Fragen, mit denen wir in den nächsten 5 bis 50 Jahren konfrontiert sein werden. Er wird uns helfen, die Abhängigkeiten und Kaskadeneffekte unserer kritischen Infrastruktur zu verstehen und uns als Nation zu etablieren." besser vorbereitet, weil wir wissen, womit wir es zu tun haben. "

Für die Studie hat Bhatia Open-Source-Datensätze auf Websites zur Ticketreservierung analysiert, um die Herkunft und das Ziel von Zügen zu verfolgen, die auf der IRN verkehren - der am meisten befahrenen Eisenbahn der Welt, gemessen an den Passagierkilometern pro Tag. Anschließend baute er ein komplexes Netzwerk mit den Stationen als Knoten und den Linien, die diese Knoten als "Kanten" oder Verbindungen zwischen ihnen verbinden, und überlagerte es auf einer Landkarte des Landes. Als nächstes versah er das System mit Naturkatastrophen und vom Menschen verursachten Katastrophen und schlug Stationen mit von der Netzwerkwissenschaft abgeleiteten Algorithmen aus.

"Wir haben reale Ereignisse in Betracht gezogen, die dieses Netzwerk zum Absturz gebracht haben", sagt Bhatia, der den Tsunami im Indischen Ozean 2004 und den Stromausfall in Nordindien 2012 aufgrund eines Stromnetzausfalls sowie einen teilweise modellierten simulierten cyber-physischen Angriff abhakt nach dem Terroranschlag von Mumbai im November 2008. "Wir fragten: Sollte diese Wiederherstellung auf der Anzahl der Züge basieren, die jede Station abwickelt, auf der Anzahl der Verbindungen, der Wichtigkeit der Verbindungen, wo sich diese Station im Netzwerk befindet, oder auf etwas anderem?"

Die Forscher entwickelten zusätzliche Algorithmen, "um jeder Station Priorität zuzuweisen", sagt Bhatia und gibt an, wann sie wieder online gehen sollte, um die schnellste Wiederherstellung des gesamten Systems zu erzielen.

In der IRN-Studie trat häufig die „Zentralität zwischen den Geschehnissen“ in den Vordergrund. Bhatia warnt jedoch davor, dass eine einzelne Metrik oder Strategie nicht unter allen Umständen anwendbar ist. Wenn beispielsweise nur ein Teil eines Netzwerks unterbrochen wird, hat eine bestimmte Station mit einer übergroßen Anzahl von Verbindungen möglicherweise Vorrang vor einer Station, die sich zwischen zwei wichtigen Haltestellen befindet.

"Dieses Modell gibt Ihnen die Möglichkeit zu sagen: 'Dies sind die kritischsten Knoten im Netzwerk, die bei einem Ausfall einen Dominoeffekt im Falle einer Unterbrechung hervorrufen würden - was einen Kaskadenausfall bei einem größeren Schock bedeutet ", sagt Flynn, der vor kurzem vor dem US-Repräsentantenhaus ausgesagt hat, wie eine schmutzige Bombe in einem US-Hafen verhindert und wie darauf reagiert werden kann. "Da sollten wir also zuerst hin."

Wenn die Boston MBTA dieses Tool während des historischen Schneefalls im letzten Winter gehabt hätte, hätten sie gewusst, wo sie anfangen sollen, das Transitsystem wieder in Betrieb zu nehmen.

Laut Flynn gibt das Modell Entscheidungsträgern - Stadtplanern, Notfallmanagern und Betriebspersonal, die das System täglich betreiben - Einblicke in die Gestaltung des sichersten Systems im Voraus. "Und dann", sagt er, "können sie priorisieren, wo Abhilfemaßnahmen ergriffen werden sollen - Ressourcen wie Backup-Strom und andere Schutzmaßnahmen, einschließlich Computersicherheitsmaßnahmen, damit das Gesamtsystem dem Risiko von Störungen besser standhält. "