香港理工大學（理大）六項前瞻研究探索先進鐵路技術應用，驅動大型公共運輸系統未來發展，獲2023年度港鐵研究資助計劃支持。
由理大建設及環境學院和工程學院的專家帶領，這些創新研究旨在鑽研各種尖端技術，引領未來鐵路發展，共獲得725萬港元資助。
理大副校長（研究及創新）趙汝恒教授表示︰「理大在智慧鐵路領域擁有強大的科研實力，一直致力於為業界提供全面且可實現的創新解決方案。港鐵研究資助計劃在支持這些轉型性進展方面扮演著相當重要的角色。我們將繼續推動創新、走在最前沿，為香港、國家乃至全球的鐵路發展帶來深遠的影響與貢獻。」
獲資助的研究項目涵蓋的潛在應用範疇廣泛，推動鐵路營運和智能社區發展，從環境、社會和治理（ESG）方面實踐應用。憑藉理大在建築、環境和工程方面的卓越學術和研究成就，這些項目提出多個創新解決方案，包括完善防火及緊急疏散措施、實現可持續發展目標、加強鐵路工程噪音控制、自動模塊化列車運作規劃等領域。
港鐵學院於2023年2月推港鐵研究資助計劃 (MRF) ，旨在資助具前瞻性的研究去探索、影響及成就未來大型公共運輸系統，每個項目最高資助總額為150萬港元，為期三年。獲選項目須放眼打破現有思維，並為未來運輸服務及營運將會面對的需求給予見解
理大六個獲資助項目
| 建設及環境學院 | ||
| 項目負責人 | 項目名稱 | 項目內容 |
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黄鑫炎博士 建築環境及能源工程學系副教授 |
地鐵站消防疏散的智慧應急數字孿生系統
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研發的智慧監測系統將採用頂尖技術，包括智慧物聯網（AIoT）、電腦視覺和深度學習，可制定火警應急和疏散策略，能預測疏散人流及踩踏風險，並通過動態信號系統提供現場疏散指導。 此系統亦能識別火災中的人員行為，從而發現急需幫助的人，並實時將資訊傳遞給消防員及救援隊伍。 |
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袁震然博士 建築環境及能源工程學系助理教授 |
結合 CFD-MD模擬火災和毒性預測以增強行人疏散的建築防火設計 |
鑑定引發氣體毒性的燃燒燃料母體至關重要，如建築和傢俱材料燃燒產生的釋放物特性。 此項目將開發一種新策略技術，通過分子動力學（MD）描述熱降解過程，由熱重測量（TG）驗證，將耦合和非線性熱解-燃燒動力學結合起來，從而考察和預測有毒化學物質和煙霧/煙塵微粒的形成途徑，完善消防和逃生系統，保障消防流程安全。 |
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黎紹佳博士 土木及環境工程學系副教授 |
通過物理信息深度學習框架開發一種新的基於慣質的軌道阻尼器以減輕鐵路列車引起的地面傳導結構噪聲 |
使用軌道阻尼器能有效緩解鐵路列車運行時造成的結構振動噪聲，然而其安裝難度和性能都存在局限。 為了克服這些挑戰，此項目提出一種基於慣質的超材料結構軌道阻尼器，旨在增強機械系統的力傳遞特性。此外，還將採用時序物理信息神經網絡（TS-PINN）方法來進行結構優化設計。 |
| 工程學院 | ||
| 項目負責人 | 項目名稱 | 項目內容 |
| 鍾志勇教授 電機及電子工程學系系主任及電力系統工程講座教授 |
賦能香港地鐵監測傳感器的新型電磁能量收集系統研發 |
旨在為無線感測器網路（WSN）設備開發一種可持續的能源供應系統，該系統利用電磁能量採集（EMEH）技術，不會干擾鐵路系統的正常運行。 EMEH賦能的 WSN 可提供更全面的監測功能，兼具實惠、高效、可靠、可擴展和可持續等特點，有助過渡交接智慧鐵路系統，提出的智慧解決方案，將適用於監測和評估鐵路狀態。 |
| 葉洪波博士 電機及電子工程學系助理教授 （研究） |
基於自動駕駛模組化列車和虛擬編組技術的未來鐵路系統的規劃和運營 | 此項目設想了一種未來鐵路系統的運作形式：具有自動駕駛功能的模組化列車在虛擬編組技術下運作；這些模組化列車可以靈活動態地組合，以應對不同車站和不同時段的乘客量及服務需求。 研究將分三個階段，包括︰開發列車調度的優化模型和演算法、研究列車重調度方法、以及探索列車速度軌跡規劃問題。 |
| 任競爭博士 工業及系統工程學系副教授 |
推進MTR的ESG戰略以實現可持續發展目標及提升服務質素 | 此項目旨在為環境、社會和管治（ESG）與可持續發展目標（SDGs）的績效評估建立一套科學及全面的指標體系。通過將多準則決策方法與系統動力學，所提出的新型多維評估工具可納入ESG與SDGs之間的相互影響和依存關係，以識別複雜的因果關係和關鍵因素，並以定性及定量的方法進一步對其進行關聯和分析。這套綜合 ESG 和 SDG 相關的績效評估和優化工具，不僅適用於地鐵/鐵路運營商，還可以拓展應用到其他領域和城市。 |
