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基于数据中台的重载铁路智能化应用研究

刘淼, 崔妍

刘淼, 崔妍. 基于数据中台的重载铁路智能化应用研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(12): 67-72. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.12.12
引用本文: 刘淼, 崔妍. 基于数据中台的重载铁路智能化应用研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(12): 67-72. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.12.12
LIU Miao, CUI Yan. Intelligent application of heavy haul railway based on data middle platform[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(12): 67-72. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.12.12
Citation: LIU Miao, CUI Yan. Intelligent application of heavy haul railway based on data middle platform[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(12): 67-72. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.12.12

基于数据中台的重载铁路智能化应用研究

详细信息
    作者简介:

    刘 淼,高级工程师

    崔 妍,工程师

  • 中图分类号: U296 : TP39

Intelligent application of heavy haul railway based on data middle platform

  • 摘要: 文章结合国内外重载铁路的发展现状和趋势,基于对重载铁路在运输管理、装备运用、安全管理等方面智能化需求的研究,提出智能重载铁路“N+1+3”的总体架构和数据中台,给出典型业务应用的方向。研究结果可为重载铁路数字化、智能化规划、设计及实施提供参考。
    Abstract: This paper combined the current development status and trends of heavy haul railway at home and abroad, and based on the research on the intelligent requirements of heavy haul railway in transportation management, equipment application, safety management, etc., proposed the overall architecture and data middle platform of intelligent heavy-duty railways "N+1+3", and provided typical business application directions. The research results can provide reference for the digitalization, intelligent planning, design, and implementation of heavy-duty railways.
  • 重载铁路因其运能大、成本低、效率高等诸多优势,受到了各国的广泛重视。智慧时代的到来,为重载铁路的发展开启了新的航程。在此背景下,为更好地提升铁路运输组织效率效益、提高运输安全水平、降低运输成本,世界各国相继提出重载铁路数字化与智能化发展战略规划,并开展相应的智能化研究和应用[1-2]

    近年来,随着《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”铁路科技创新发展规划》等规划的颁布和实施,中国智能铁路的研究和建设进入了新发展阶段[3],重载运输领域也正积极开展大数据、人工智能等信息技术应用的研究实践。基于此,本文结合国内外重载铁路信息技术的应用现状和发展趋势,以及我国智能铁路建设经验,分析重载铁路业务特点和需求,提出智能重载铁路的总体架构及其数据中台的建设路径,并给出典型业务应用的方向,以期实现更加智能、安全、经济的重载铁路。

    2011年,欧洲联盟发布《欧洲一体化运输发展路线图》白皮书,旨在将欧洲当时的运输系统发展为具有竞争力和高效率的运输系统。欧洲铁路研究咨询委员会同步制订了《Rail Route 2050》计划,提出具有高资源效率、面向智能化的2050 年轨道交通系统发展蓝图。数字化与智能化铁路成为欧洲铁路一体化发展的首要任务,欧州各国相继出台一系列战略规划[4]。如德国提出了铁路数字化战略,以提升乘客满意度为目标,深入开展生产、运营、维修养护、客户交互等铁路系统各环节的技术变革,已实现半自动化列车无线分配、铁路BIM建设及无人驾驶的应用[5];数字化法国铁路提出路网运力自适应、优化客户服务、优化资源利用等内容;瑞士SmartRail 4.0战略旨在进一步提高铁路系统容量和安全性,在ETCS L3+移动闭塞、集中简化联锁设备、基础设施建设自动化及列车模块化等技术上有突出优势。

    美国货运铁路启动资产健康战略计划,在预测性维护、客户服务等方面对数字化技术和物联网技术不断探索,实现了智能化列车运行控制、调度、管理及维修等。

    日本制定《技术创新中长期规划》,提出安全保障、强化服务和营销、优化运用维护、注重能源和环境等4方面目标,侧重于自动化技术、高速列车技术、基础设施自诊断与自修复技术研究,实现了自动驾驶、列车实时监控预警、设备状态修和运输计划自动化编制等[6]

    我国重载铁路从20世纪80年代开始快速发展,围绕客户服务、安全监控、运输调度等构建了大量的业务信息系统,但缺乏对智能重载系统的顶层设计[7]

    综上所述,不同国家重载铁路的数字化、智能化发展战略虽然不同,但归根结底都是在智能运营、智能装备运用维修,以及智能综合安全管理等方面持续发力。

    我国重载铁路具有载重量大、运输业务链条长、同步操控复杂、运输繁忙等特点[8],需要在推进重载运输转型升级、运输效率提升、设备设施智能维修及运输安全保障能力提升等方面持续建设,实现运营管理、装备运用及安全管理的智能化[9-10]

    智能运营即在重载铁路运输组织、综合调度、节能环保等方面的智能化研究。

    (1)通过客户精准画像寻找目标客户,实现精准营销和货运物流的一体化服务;

    (2)通过行车过程中的实时监控,准确地掌握列车的位置、速度、状态等信息,实现运输计划精细化编制、调度指挥一体化管理;

    (3)借助物联网、大数据等技术的应用,实现对列车的能源消耗、污染排放等情况的实时监控和调整,提高运输过程的节能环保性能。

    智能装备即要实现移动装备和基础设施装备的智能化[11]

    (1)通过虚拟技术的运用,研发重载列车的自动驾驶驾驶技术,实现自动列车运行控制,提升运营智能化水平;

    (2)运用无人飞机、巡检车、北斗监测等多种智能检测监测设备,构建重载铁路线路设备智能感知体系,开展线路设备全寿命周期管理;

    (3)搭建基于数字孪生的物联网平台,开展机车车辆健康管理和数字化精准维修,提升移动装备运行安全,降低机车车辆运营成本[12-13]

    (4)构建新一代智能牵引供电和通信体系,实现牵引供电、通信息号、线路等基础设施的全生命周期精细化管理。

    在重载铁路运输全过程中应用人工智能、通信技术、机器视觉、感测技术及物联网等,采集运输全流程数据,构建重载铁路数据中台,开展大数据融合、势态分析、智能决策,实现跨专业、跨行业的重载铁路安全大数据应用,提升运营安全预测预警和运输安全保障能力。

    智能重载铁路是一个复杂的系统工程,本文研究涵盖技术、数据、标准三位一体的智能重载铁路体系架构,秉承应用与数据分离理念,提出“N+1+3”总体架构,从数据要素价值释放的角度出发,采集铁路不同业务领域、不同行业的N类数据,打造一体化重载铁路数据中台,实现数据汇聚、处理、服务及治理,推动装备、运营、安全等3大应用智能化水平全面提升的智能重载铁路体系建设,如图1所示。

    图  1  智能重载铁路总体架构

    采集各业务领域数据、设备数据及外部数据,通过数据总线汇聚到数据中台,为决策支持和智能应用提供基础。其中,设备数据为车载、轨旁安装的各类传感器、北斗监测等获取的设备运行状态、外部环境信息等;业务数据来自于“十四五”网信规划中相关业务系统产生的大量生产作业和监控预警数据;外部数据来自于全国一体化政务服务平台、智慧城市运营平台等行业、企业公布的社会数据。

    构建重载铁路数据中台,打破数据壁垒,通过大数据、人工智能等技术,实现数据跨领域、跨行业、跨专业、跨部门、跨层级、跨应用的融合,汇集运输、调度、工务、电务、供电、机务、车辆、防灾、安监等不同主题视角的全息数据链和政务、天气、公共卫生及其他交通方式等外部数据,通过全局的数据治理,改善数据质量,将数据能力赋能铁路业务,形成业务数据化、数据资产化、资产价值化、业务智能化的闭环数据资产体系和数据服务能力,加快重载铁路数字化进程。

    主要包括智能运营、智能装备和智能安全等领域的主要业务应用。基于重载铁路数据中台提供的数据分析、逻辑推理的结果,结合生产实际,解决传统信息化业务系统的综合性、复杂性、不确定性问题,在运营、装备、调度、列车控制、检测监测、运维及管理等方面实现智能化,为重载铁路建设和运营提供辅助决策和技术支撑。

    数据中台是智能重载铁路总体架构的核心。建设重载铁路数据中台需要按照“安全替代、技术升级、应用重构”工作思路,从梳理数据产生、流动、应用入手,解耦数据与应用,建立相对独立的数据总线与数据管理模块,采集引入全业务、多终端、多形态的数据,打造数据汇聚、数据处理、数据存储、数据服务和数据治理能力。同时,向上提供各类数据服务,面向业务构建统一的数据服务接口与数据查询逻辑,提供数据的分析与展示,形成以业务核心对象为中心的链接和标签体系,实现重载铁路数据资产化及数据运营。

    铁路数据总线是支撑重载铁路各信息系统间数据流动的分布式网络化技术平台,以铁路业务系统数据、物联网数据、互联网数据、外部相关机构和企业交互数据为数据源,提供安全、可靠、实时的数据流传输服务。铁路数据总线由铁路信息网内贯通中国国家铁路集团有限公司(简称:国铁集团)、铁路局集团公司、站段的三级节点构成。智能重载铁路数据总线工作原理如图2所示。

    图  2  智能重载铁路数据总线工作原理

    (1)数据生产者:生产、管理类应用系统、车载设备、轨旁设备和人工交互均可作为数据源头向数据总线输入数据流。

    (2)数据总线:节点网内连续进行“收集、计算、分流、传递”处理,为铁路信息网内任意位置的应用系统间提供安全可靠的数据传递服务。

    (3)数据消费者:根据业务需求,向总线订阅、获取任意数据生产者提供的实时数据流。

    数据管理模块采用云计算架构模式,将数据资源、计算资源、存储资源充分云化,通过多租户技术进行资源打包整合并开放,为用户提供“一站式”数据服务[14-16]。数据管理模块建设主要利用计算、存储、调度引擎等底层技术组件,发挥平台服务层计算资源优势和大数据平台组件特性,将重点业务应用场景和大数据组件特性相结合,实现需求与工具的适配。数据管理模块架构设计遵循高内聚、松耦合的原则和组件式开发模式,包含数据处理、数据存储、数据治理及数据服务等,如图3所示。

    图  3  智能重载铁路数据管理模块架构

    (1)数据处理:对铁路数据总线采集的数据进行抽取、转换、加载,提供给数据服务平台。

    (2)数据存储:把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或物理上进行集中,建立数据主题库,通过应用间数据的有效流通和管理,实现数据资产化管理。

    (3)数据治理:为规范数据标准、提高数据质量和保证数据安全而建立,包括数据标准、模型、质量、安全及共享管理等。

    (4)数据服务:包括数据标签、数据目录、数据地图、数据分析、服务接口、数据脱敏、数据安全控制等内容,确保数据透明,智能、安全地服务重载铁路。

    实现智能化的铁路运输管理是重载铁路智能化建设和发展的重要方向之一。通过集成物联网、大数据、人工智能等技术,实现对铁路运输全流程的实时监控、调度和管理,提高运输效率和安全性能。

    (1)车辆管理:在运输过程中,对重载铁路车辆进行实时监控和管理,包括车辆的位置、运行状态、状况等信息的收集和分析。通过物联网技术实现对车辆的远程监控,能够及时发现和解决车辆故障,提高车辆的使用效率。

    (2)车站管理:对重载铁路的车站进行智能化管理,包括货物进出站、货物装卸等环节的自动化操作和监控。通过大数据技术对车站运行情况进行分析和预测,能够优化车站资源配置,提高运输效率。

    (3)路线管理:利用卫星遥感、北斗、无人机车载设备、人工智能、大数据等技术,通过移动检测、实时监测等手段,对重载铁路的路线进行实时监控和精细化管理,提升铁路运营安全。

    (4)运输安全管理:对重载铁路运输过程中的安全问题进行实时监控和管理,包括列车的防撞、防脱轨等安全机制的建立和应用。通过物联网技术和大数据技术实现对运输过程的实时监控和预警,能够有效避免事故的发生[17]

    重载铁路运输调度对完成铁路货运生产经营任务,提高铁路运输企业效益起着重要作用。传统的重载铁路调度系统主要依赖人工干预和经验判断,存在着调度效率低、易出错等问题。重载铁路智能调度的建设需要结合人工智能、大数据和云计算等新技术应用,以“市场需求−能力供给−调度组织−效能评价”业务链为牵引[18],主要建设内容包括以下几方面。

    (1)计划协同编制:以列车开行计划为核心,纵向实现轮廓计划、日计划、作业计划的三级计划协同编制,横向实现货运工作计划、列车工作计划、机车工作计划、施工维修计划的一体化编制,通过实时获取列车运行状态、车站货物信息等数据,深化车流自动推算,对行车计划进行动态调整,提升调度指挥与各专业协同作业效能。

    (2)安全智能保障:开展运输规则数字化研究,基于调度命令的全面数字化,在计划编制、计划执行等环节实现冲突检测、预警和安全卡控,减少人为因素的干扰,严格执行生产作业计划及指令,确保运输安全。

    (3)效益分析决策:构建效率效益分析实时评价模型,围绕运输效率、线网能力、开行效益、线网机辆、人员成本等,对计划编制质量、计划执行效果进行即时评价,支撑计划滚动编制调整、应急调整,提升铁路路网运输能力供给,降低系统能耗、设施损耗,实现运输整体效益最大化。

    通过在铁路车辆、设备和站点等关键节点上安装传感器和监测设备,实现设备的实时监控和状态数据有效采集。通过对采集数据进行汇总、分析和处理,有效实现对机车、车辆、线路等装备/设备运行状态和可靠性的监控和智能评估,提高运营效率和运行安全、降低运营成本。

    (1)移动装备故障预测与健康管理(PHM,Prognostics Health Management):融合物联网、大数据分析等技术,建立机车履历,实现一车一档的机车数字化健康管理,提供机车状态监测、故障预测预警及智能分析、维修决策建议等,开展移动装备“状态修”,实现修程修制改革。

    (2)固定设施PHM:基于北斗卫星导航系统、物联网,搭建基于空天车地一体化的检测设备,实现重载铁路轨道、桥梁、路基、隧道等线路状态全面势态感知、实时诊断、安全预警及智能决策。

    基于列车运行控制、移动闭塞等铁路成熟应用基础上,融合传感器、计算机视觉和机器学习等技术,研发重载列车自动驾驶系统,实现连续发车、后备降级模式、不停车切换、列车完整性检查、列车运行数据分析等。增设环境识别系统、高速高可信的车地无线通信设备,实现对复杂周边运行环境的自主识别能力、无人驾驶自动控制与安全防护。通过虚拟连挂等技术的运用,实现自动列车群组运行控制。

    自动驾驶技术已在轨道交通中成熟运用,在重载铁路运营中,可选择适合的线路和列车进行试点应用。通过试点应用,不断积累经验、优化技术,逐步实现自动驾驶技术在重载铁路的全覆盖。同时,研究、制定相应的标准和规范,以确保自动驾驶技术在重载铁路应用的安全性和可靠性。

    铁路信号系统的智能化升级发展方向包括网络升级、设备智能化升级、交通控制智能化升级和智能化维护等方面,可提高铁路运输的效率和安全性,进一步推动重载铁路的智能化建设。

    (1)信号系统网络升级:将传统的信号系统网络升级为数字化、智能化的网络,实现对铁路运输的全面监测和管理。例如,建立大数据平台,实时监测铁路线路、车辆运行状态和信号设备的运行情况,提高信号系统的实时性和准确性。

    (2)信号设备智能化升级:通过智能化设备的引入,实现信号系统的智能化升级。例如,采用智能传感器和监测系统,对铁路设备的温度、湿度、震动等数据进行监测和分析,实现对设备状态的实时监测和维护。

    (3)铁路交通控制智能化升级:采用先进的信号控制技术,实现铁路交通的智能化控制。例如,通过控制列车运行速度和间距,实现列车的自动化控制和调度,提高列车的运行效率和安全性。

    (4)信号系统智能化维护:通过采用智能化技术,实现信号设备的远程监测和维护,提高设备的可靠性和运行效率。例如,通过引入物联网技术,建立设备状态监测和预警系统,实现对设备故障的实时诊断和预警,提高信号系统的可靠性和运行效率。

    本文结合国内外重载铁路智能化应用的发展现状和趋势,设计了智能重载铁路的总体架构,提出了重载铁路数据中台概念和建设方案,给出了典型业务应用的方向,可为重载铁路的智慧化发展提供参考。

    下一步将着重推进智能重载铁路的顶层设计,制定可实施的技术方案,使智能化理念在重载铁路得以验证、转化、实施、推广,扎实推动重载铁路智能技术创新和应用。

  • 图  1   智能重载铁路总体架构

    图  2   智能重载铁路数据总线工作原理

    图  3   智能重载铁路数据管理模块架构

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  • 收稿日期:  2023-05-19
  • 刊出日期:  2023-12-27

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