Risikoanalyseverktøy for vegtunneler Teknologidagene Trondheim oktober 2010
Norge er et tunnel land I forhold til størrelsen av landet og antallet innbygger er Norge et tunnel land Spesiell topografi Bosetting langs en bratt kyst og alltid en i familien på andre siden av fjellet eller i neste dal Værhardt klima Lange fjorder og mange øyer med bosetting Trygg og grei forbindelse
Tunnel og trafikksikkerhet Tunnelen er et element i en veglinje Generelt er tunnelen et trafikksikkert element Lavere risiko enn veg i dagen for ordinære trafikkulykker Kastastrofepotensialet gjør tunneler spesielle
Tunnel og trafikksikkerhet Hvorfor gjøre risikoanalyser? Generell og viktig del av trafikksikkerhetsarbeidet i Statens vegvesen Internasjonale avtaler forplikter oss til å gjøre risikoanalyser. (EU-direktive 2004/54/EC TERN vegnettet) (Tunnelsikkerhetsforskriften for alle riks og fylkesveger)
Tunnel og trafikksikkerhet Kan ikke gjøre detaljerte risikoanalyser i hver enkelt tunnel Må gjøre det etter et ensartet mønster / prosedyre En metode, som representer en best practce for analyser som kan anvendes på alle tuneler i ulike land er nødvendig
Risikomodell (1) En matamatisk modell som på bakgrunn av karakterisika ved tunnelen kan beregne risiko på en objektiv og ensartet måte. Og som kan tilpasses til eventuelle særtrekk i ulike land, men likevel framstå objektiv.
Risikomodell (2) Norge har siden 1990 hatt en slik modell TUSI (oppgradert i 2002) Behov for fornyelse, forbedring og internasjonalisering Moderne vegtunneler Etatsprogram i Statens Vegvesen Samarbeid mellom ASTRA og SVV Dansk/Sveitsisk konsulentfirma Matrisk TRANSIT
Risikomodell (3) Litt generelt om hva som påvirker risiko Hva vet vi om risikoelementer i Norske tunneler Datamateriale Risikomodellens virkemåte
Faktorer som påvirker skade og ulykkestall Trafikkmengde En eller tovegs trafikk Horisontalkurvatur Vertikalkurvatur Tverrsnitt Kjørefart Antall felt, Feltbredde Lengde Posisjon (tunnel sone) Tungbilandel Belysning Vegoppmerking Fartsgrense Forbikjøringsforbud Fletting FLERE??
Risiko i tunnel - sammenheng med geometri Tunnel-sone Horisontalkurvatur (Radier og overgangskurver) Vertikalkurvatur (Stigning og fall)
Tunnelsoner (1) 3 soner inne i tunnelen 1 sone utenfor munningen Envegs trafikk Sone 1 Sone 2 Sone 3 Midtsone /Sone 4 50 m 50 m 100 m L-(50+100) Tovegs trafikk Sone 1 Sone 2 Sone 3 Midtsone /Sone 4 Sone3 Sone2 Sone 1 50 m 50 m 100 m L-2X(50+100) 100 m 50 m 50 m Hadde antagelig vært av interesse å skille ulykker på trafikkretninger
Tunnelsoner (2) Betydelig lavere frekvens innover i tunnelen Engebretsen og Amundsen 2008 Amundsen og Raanes 1997 Uf (ul/mill kjtkm) i ulike soner 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 1 2 3 4 3 2 1 Sone 1 Sone 2 Sone 3 Midtsone Sone3 Sone2 Sone 1 Sone 4 50 m 50 m 100 m 100 m 50 m 50 m
Tunnelsoner (3) Lange tunneler har lavere risiko en korte (har mye sone4) Engebretsen og Amundsen 2008 0,30 0,25 Etløpstunneler Tunnel Tunnel + sone 1 0,30 0,25 Undersjøiske tunneler Tunnel Tunnel + sone 1 0,20 0,20 0,15 0,15 0,10 0,10 0,05 0,05 0,00 Under 100m 100-499m 500-999m 1000-3000m Over 3000m 0,00 Under 100m 100-499m 500-999m 1000-3000m Over 3000m 0,30 0,25 Toløpstunneler by Tunnel Tunnel + sone 1 0,30 0,25 toløpstunneler land Tunnel Tunnel + sone 1 0,20 0,20 0,15 0,15 0,10 0,10 0,05 0,05 0,00 Under 100m 100-499m 500-999m 1000-3000m Over 3000m 0,00 Under 100m 100-499m 500-999m 1000-3000m Over 3000m
Tunnelsoner (4) Alvorligheten er noe høyere innover i tunnelen 0,25 Drepte og hardt skadde pr ulykke i ulike soner 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 Sone 1 Sone 2 Sone 3 Sone 4 Totalt Veg i dagen Engebretsen og Amundsen
Om modellens virkemåte
Modellens virkemåte Ikke behandle tunnelen som et hele, men dele tunnelen opp i ensartede elementer eller dellengder Hver del er unik, men kan sammenliknes med andre like deler som finnes i andre tunneler Bestemme normale ulykkes/ skadetall for et gjennomsnittt av tunnel-segnemter med den aktuelle geometri Statistiske analyser av sammenhenger mellom risiko/skader og geometriske egenskaper ved det enkelte segmentet Bayesisk nettverk. Fleksibel
MATRISK Generell tilnærming homogene seksjoner
MATRISK General approach risk models
MATRISK General approach risk model - examples
Modellens virkemåte I utgangspunktet en Excel applikasjon Enkel å håndtere Lett å kjøre Alt blir ikke helt slik man tenker i starten Jobber videre med tilpassinger/justeringer Noen praktiske eksempler
TRANSIT Eksempel datainnmating (1) Zone Start Point End Point Seg. length [.] [m] [m] [m] segment 0 Zone 1-50 0 50 segment 1 Zone 2 0 50 50 segment 2 Zone 3 50 150 100 segment 3 Zone 4 150 350 200 segment 4 Zone 4 350 550 200 segment 5 Zone 4 550 750 200 segment 6 Zone 4 750 950 200 segment 7 Zone 3 950 1050 100 segment 8 Zone 2 1050 1100 50 segment 9 Zone 1 1100 1150 50 Traffic volume Type TVC HGV Speed limit Lanes Lane width Gradient [Veh./d] [-] [% of AADT] [km/h] [#] [m] [%] considered dir. considered dir. 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00 1000 A 0 80 2 3,50 0,00
TRANSIT Eksempel datainnmating (2) Horisontalradius Tovegstrafikk Belysning Nødtelefon.
TRANSIT Eksempel på resultater (1) Accident rate per million vehicle km; T A Accident rate Acceptable accident rate Rate [1/( mio. veh. km)] 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0,000 100 100 300 500 700 900 1100 Tunnel length [m] Figure 1: Accident rate per segment and million vehicle km. Rate [1/( mio. veh. km)] Fatality rate per million vehicle km due to accidents; T A 0,050 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 100 100 300 500 700 900 1100 Figure 2: Fatality rate per segment and million vehicle km. Tunnel length [m]
TRANSIT Eksempel på resultater (2) 3 : Injury rate per segment and million vehicle km. 4 : Fire rate per segment and million vehicle km 5 : Annual expected number of accidents per tunnel segment. 6 : Annual expected number of fatalities per tunnel segment. 7 : Annual expected number of injuries per tunnel segment. 8 : Annual expected number of fires per tunnel segment. 9 : Annual expected number of fatalities due to fires per tunnel segment. 10 : Annual expected number of injuries due to fires per tunnel segment. 11 : Annual expected number of fatalities per tunnel segment. 12 : Annual expected number of injuries per tunnel segment. 13 : Accident rate per million vehicle km in the different tunnel segments.
TRANSIT Eksempel på resultater (3) Accident rate per million vehicle km in the different tunnel segments. 1,20000 Accident Rate Accident rate [1/( mio. veh. km)] 1,00000 0,80000 0,60000 0,40000 0,20000 0,00000 Zone 1 Zone 2 Zone 3 Zone 4 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 Engebretsen og Amundsen 2008 Amundsen og Raanes 1997 Uf (ul/mill kjtkm) i ulike soner 1 2 3 4 3 2 1 sone 1 sone 2 sone 3 sone 4 TRANSIT 1,04 0,9 0,7 0,3 3,5 3,0 2,3 1,0 TUSI 97 0,3 0,24 0,16 0,1 3,0 2,4 1,6 1,0 TUSI 08 0,26 0,24 0,19 0,09 2,9 2,7 2,1 1,0 Sone 1 Sone 2 Sone 3 Midtsone Sone3 Sone2 Sone 1 Sone 4 50 m 50 m 100 m 100 m 50 m 50 m
TRANSIT Videre prosess Ferdig med utviklingsarbeid Kalibrering og tilpassing Gjennomgang av resultater Utprøving i Norge Nordiske land er interssse i egen tilpassing (Sverige Finland,Island)
Takk for oppmerksomheten
Potensmodellen skadd etter - fart etter skadd før - fart før N Virkningsmekanismen er sammenhengen mellom fart og skader/ulykker Power-modellen 100,0 Alle ulykker Drepte Lett skadde 80,0 Endring i ulykker /skader % 60,0 40,0 20,0 0,0-20,0-15,0-10,0-5,0 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0-20,0-40,0-60,0 Endring i fart %