由香港理工大学建造及环境学院和工程学院专家牵头的6个前瞻研讨项目，获2023年度“港铁研讨赞助方案”支撑，赞助金额达港币725万元。这些项目旨在研讨尖端技能、探究先进铁路技能运用、驱动铁路等大型公共运送体系的未来开展。

  获赞助的研讨项目包含广泛的潜在运用范畴，有望推进铁路运营和智能社区开展，并将从环境、社会和管理(ESG)等方面实践运用。依托理大在修建、环境和工程方面的杰出学术与研讨成果，这些项目提出了多种立异的解决方案，包含完善防火及紧迫分散办法、完成可持续开展方针、加强铁路工程噪音控制、主动模块化列车运作规划等。概况如下：

  研制的智能监测体系将选用顶尖技能，包含智能物联网(AIoT)、计算机视觉和深度学习，可拟定火灾应急和分散战略，能猜测分散人流及践踏危险，并经过动态信号体系供给现场分散辅导。

  此体系也能辨认火灾中的人员行为，然后发现急需协助的人，并实时将信息传递给消防员及救援部队。

  判定引发气体毒性的焚烧燃料母体至关重要，如修建和家具资料焚烧发生的开释物特性。

  此项目将开发一种新战略技能，经过分子动力学(MD)描绘热降解进程，由热重丈量(TG)验证，将耦合和非线性热解-焚烧动力学结合起来，然后调查和猜测有毒化学物质和烟雾/烟尘微粒的构成途径，完善消防和逃生体系，保证消防流程安全。

  经过物理信息深度学习结构开发一种新的根据惯质的轨道阻尼器以减轻铁路列车引起的地上传导结构噪声

  运用轨道阻尼器能有用缓解铁路列车运转时形成的结构振荡噪声，然而其装置难度和功用都存在限制。

  为了战胜这些应战，此项目提出一种根据惯质的超资料结构轨道阻尼器，旨在增强机械体系的力传递特性。此外，还将选用时序物理信息神经网络(TS-PINN)办法来进行结构优化规划。

  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体系，该体系使用电磁能量收集(EMEH)技能，不会搅扰铁路体系的正常运转。

  EMEH赋能的WSN可供给更全面的监测功用，兼具实惠、高效、牢靠、可扩展和可持续等特色，有助过渡交代智能铁路体系，提出的智能解决方案，将适用于监测和评价铁路状况。

  此项目设想了一种未来铁路体系的运作方式：具有无人驾驶功用的模块化列车在虚拟编组技能下运作；这些模块化列车能够灵敏动态地组合，以应对不同车站和不同时段的乘客量及服务需求。

  研讨将分三个阶段，包含：开发列车调度的优化模型和算法、研讨列车重调度办法、以及探究列车速度轨道规划问题。

  此项目旨在为环境、社会和管治(ESG)与可持续开展方针(SDGs)的绩效评价树立一套科学及全面的指标体系。

  经过将多原则决议方案办法与体系动力学，所提出的新式多维评价东西可归入ESG与SDGs之间的相互影响和依存关系，以辨认杂乱的因果关系和重要的条件，并以定性及定量的办法进一步对其进行相关和剖析。这套归纳ESG和SDGs相关的绩效评价和优化东西，不只适用于地铁/铁路运营商，还能够拓宽运用到其他范畴和城市。

  香港理工大学副校长(研讨及立异)赵汝恒教授表明：“理大在才智铁路范畴具有强壮的科研实力，一直致力于为业界供给全面的、可完成的立异解决方案，而‘港铁研讨赞助方案’在支撑这些转型性开展方面扮演很重要的人物。未来，咱们将持续推进立异、走在最前沿，为香港、国家甚至全球的铁路开展带来深远的影响与奉献。”

  本年2月，港铁学院推出了“港铁研讨赞助方案”(MRF) ，旨在为具有前瞻性的研讨供给赞助，支撑相关研讨探究、影响、成果大型公共运送体系的未来开展。

  该方案下，每个项目最高可获的赞助总额为港币150万港元，赞助期限为三年。获赞助的项目须放眼未来、打破固有思想，为运送服务的开展和在运营进程中或许面临的需求给予见地、供给解决方案。