Page 32 - วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 3 กรกฎาคม - กันยายน 2567
P. 32
ปฏิวัติความปลอดภัยทางรางด้วย AI รับมือแผ่นดินไหวเพื่ออนาคตรถไฟไทย
ส�าหรับประเทศไทย แม้จะไม่ได้ตั้งอยู่ในเขตที่มีความเสี่ยงสูง จากกรณีศึกษาเหล่านี้ จะเห็นได้ว่าผลกระทบของแผ่นดินไหว
ต่อแผ่นดินไหวเมื่อเทียบกับประเทศอื่น แต่พื้นที่บางส่วน โดยเฉพาะ ต่อโครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟมีความรุนแรงและซับซ้อน ซึ่งจ�าเป็น
ในภาคเหนือและภาคตะวันตก อยู่ใกล้กับรอยเลื่อนที่มีการเคลื่อนไหว ต้องมีการเตรียมพร้อมและวางแผนรับมืออย่างเป็นระบบ ทั้งใน
เช่น รอยเลื่อนแม่จัน ซึ่งมีศักยภาพในการก่อให้เกิดแผ่นดินไหว ด้านการออกแบบโครงสร้างที่ต้านทานแผ่นดินไหว การพัฒนา
ที่ส่งผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐานได้ ดังเช่นกรณีแผ่นดินไหว ระบบเตือนภัยล่วงหน้า และการวางแผนฉุกเฉินเพื่อบรรเทา
ในจังหวัดเชียงราย ที่ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่ รวมถึงสะพาน ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
และรางรถไฟบางส่วน ได้รับความเสียหายดังที่กล่าวไปข้างต้น
การใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการประเมินความเสี่ยงและผลกระทบ
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine ระหว่างปัจจัยทางภูมิศาสตร์และแผ่นดินไหวกับความเสียหายที่
Learning) ในการประเมินความเสี่ยงและผลกระทบของแผ่นดิน เกิดขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐานของระบบรางรถไฟได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ไหวต่อโครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าแบบจ�าลองเหล่านี้มีความแม่นย�าสูงกว่า
ในการเพิ่มความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยง จากงานวิจัย แบบจ�าลองเชิงเส้นแบบทั่วไปในการท�านายอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้น
ล่าสุดที่มุ่งเน้นศึกษาโครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟในบริเวณชายฝั่ง นอกจากนี้ การวิเคราะห์ผลกระทบทางการเงินโดยใช้แบบ
ตะวันตกของสหรัฐอเมริกา (รัฐแคลิฟอร์เนีย โอเรกอน และ จ�าลองมอนติคาร์โล (Monte Carlo Simulation) และการประเมิน
วอชิงตัน) ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของการใช้แบบจ�าลองที่ มูลค่าปัจจุบันสุทธิ (Net Present Value) ช่วยให้สามารถประเมิน
ไม่ใช่เชิงเส้น (Non-linear models) ในการท�านายอุบัติเหตุที่เกิด ค่าใช้จ่ายจากความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐานทาง
ขึ้นกับโครงสร้างทางรถไฟ รถไฟได้อย่างแม่นย�า ผลการวิจัยพบว่า รัฐแคลิฟอร์เนียเป็นพื้นที่
ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความหนาแน่นของรอยเลื่อน ที่มีค่าใช้จ่ายจากความเสียหายสูงที่สุด โดยเฉลี่ยในช่วง 5 ปี
(Fault Density) และการสั่นสะเทือนของพื้นดิน (Ground Shaking) ที่ผ่านมามีค่าใช้จ่ายประมาณ 2,242,674.6 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี
มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยส�าคัญกับอัตราการเกิดอุบัติเหตุในระบบ ซึ่งสูงกว่าในรัฐโอเรกอนและวอชิงตัน
โครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟ นอกจากนี้ แผ่นดินไหวที่เกิดขึ้นใน การใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์และ
บริเวณที่มีความลึกของศูนย์กลางน้อยกว่า 20 กิโลเมตร และ ท�านายความเสี่ยงนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการวางแผนด้านการ
มีขนาดมากกว่า 3.5 ริกเตอร์ มีแนวโน้มที่จะส่งผลให้อัตราการเกิด จัดการความเสี่ยงและการเตรียมความพร้อมในพื้นที่ที่มีความเสี่ยง
อุบัติเหตุสูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของ สูงจากแผ่นดินไหว นอกจากนี้ ยังช่วยในการพัฒนาวิธีการเชิงพื้นที่
รอยเลื่อนสูงและมีแรงสั่นสะเทือนของพื้นดินที่รุนแรง และการวางแผนทางการเงินในการจัดการความเสี่ยงจาก
การใช้แบบจ�าลองที่ไม่ใช่เชิงเส้น เช่น Random Forest และ แผ่นดินไหวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Decision Tree สามารถช่วยในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน
32 ปีที่ 77 ฉบับที่ 3 กรกฎาคม - กันยายน 2567 วิศวกรรมสาร
