理大六个创新项目研发先进铁路技术　获港铁研究资助计划支持

黄鑫炎博士,
建筑环境及能源工程学系副教授

地铁站消防疏散的智能应急数字孪生系统

研发的智能监测系统将采用顶尖技术，包括智能物联网（AIoT）、计算机视觉和深度学习，可制定火警应急和疏散策略，能预测疏散人流及踩踏风险，并通过动态信号系统提供现场疏散指导。
此系统亦能识别火灾中的人员行为，从而发现急需帮助的人，并实时将信息传递给消防员及救援队伍。

袁震然博士,
建筑环境及能源工程学系助理教授

结合 CFD-MD 模拟火灾和毒性预测以增强行人疏散的建筑防火设计

鉴定引发气体毒性的燃烧燃料母体至关重要，如建筑和家具材料燃烧产生的释放物特性。
此项目将开发一种新策略技术，通过分子动力学（MD）描述热降解过程，由热重测量（TG）验证，将耦合和非线性热解-燃烧动力学结合起来，从而考察和预测有毒化学物质和烟雾/烟尘微粒的形成途径，完善消防和逃生系统，保障消防流程安全。

黎绍佳博士,
土木及环境工程学系副教授

通过物理信息深度学习框架开发一种新的基于惯质的轨道阻尼器以减轻铁路列车引起的地面传导结构噪声

使用轨道阻尼器能有效缓解铁路列车运行时造成的结构振动噪声，然而其安装难度和性能都存在局限。
为了克服这些挑战，此项目提出一种基于惯质的超材料结构轨道阻尼器，旨在增强机械系统的力传递特性。此外，还将采用时序物理信息神经网络（TS-PINN）方法来进行结构优化设计。

钟志勇教授,
电机及电子工程学系系主任及电力系统工程讲座教授

赋能香港地铁监测传感器的新型电磁能量收集系统研发

旨在为无线传感器网络（WSN）设备开发一种可持续的能源供应系统，该系统利用电磁能量采集（EMEH）技术，不会干扰铁路系统的正常运行。
 EMEH 赋能的 WSN 可提供更全面的监测功能，兼具实惠、高效、可靠、可扩展和可持续等特点，有助过渡交接智能铁路系统，提出的智能解决方案，将适用于监测和评估铁路状态。

叶洪波博士,
电机及电子工程学系助理教授 （研究）

基于自动驾驶模块化列车和虚拟编组技术的未来铁路系统的规划和运营

此项目设想了一种未来铁路系统的运作形式：具有自动驾驶功能的模块化列车在虚拟编组技术下运作；这些模块化列车可以灵活动态地组合，以应对不同车站和不同时段的乘客量及服务需求。
研究将分三个阶段，包括︰开发列车调度的优化模型和算法、研究列车重调度方法、以及探索列车速度轨迹规划问题。

任竞争博士,
工业及系统工程学系副教授

推进 MTR 的 ESG 战略以实现可持续发展目标及提升服务质素

此项目旨在为环境、社会和管治（ESG）与可持续发展目标（SDGs）的绩效评估建立一套科学及全面的指标体系。
通过将多准则决策方法与系统动力学，所提出的新型多维评估工具可纳入 ESG 与 SDGs 之间的相互影响和依存关系，以识别复杂的因果关系和关键因素，并以定性及定量的方法进一步对其进行关联和分析。这套综合 ESG 和 SDGs 相关的绩效评估和优化工具，不仅适用于地铁/铁路运营商，还可以拓展应用到其他领域和城市。