Application of big data in railway transportation safety supervision and management
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摘要: 为提高铁路安全监管大数据利用价值，实现安全管理精细化和辅助决策智能化，研究提出铁路运输安全监督管理大数据应用技术方案。通过对文本挖掘、关联分析、风险量化评价等关键技术的研究，实现安全规律分析、安全状态评价、安全风险预警等安监大数据应用功能。该方案对于铁路各级安全管理部门全面、准确地了解安全形势，提升管理智能化和决策科学化水平具有参考价值。Abstract: In order to improve the utilization value of big data in railway safety supervision and management, implement the refinement of safety management and the intellectualization of auxiliary decision-making, this paper proposed the application technology scheme of big data in railway transportation safety supervision and management. Through the research of key technologies such as text mining, association analysis and risk quantitative evaluation, the application functions of safety supervision big data such as safety law analysis, safety status evaluation and safety risk early warning were implemented. The scheme has reference value for railway safety management departments at all levels to comprehensively and accurately understand the safety situation and improve the level of intelligent management and scientific decision-making.
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表 1 安监大数据应用接口列表
数据类型 交互系统 接口方式 接口数据具体内容 交互层级 事故故障数据 铁路安全监督管理信息系统 Restful 事故基本概况、调查处理、责任认定、事故调查报告等
事故故障调查处理信息。国铁
集团安全隐患数据 铁路局安全管理信息系统 Restful 安全问题检查信息、安全监察信息、隐患排查治理信息、重点安全工作、专项整治、督察督办、添乘管理、安全生产责任制考核等安全管理信息。 铁路局
集团公司安全风险数据 铁路局安全风险管理信息系统 Restful 安全风险辨识、评价、监测、控制等
风险管控信息。铁路局
集团公司设备检测监测 专业检测监测系统 Restful 各专业各类设备检测监测系统所产生的设备不安全状态报警信息、检测超限、设备缺陷等影响行车安全的设备故障和自然环境危害信息。 国铁集团、铁路局
集团公司检修故障数据 专业设备检修管理系统 Restful 设备设施检修运用中发现和诊断的设备故障数据，主要包括各专业设备管理和运输生产管理系统中人工巡检、设备整备运用、维修养护产生的运输设备故障信息。 铁路局
集团公司基础
数据铁路主数据
服务平台Restful 线路、单位等铁路主数据 国铁
集团运输统计数据 运输集成平台 ftp或Restful 用于风险度量和安全评价的机车
日产量、动车组发送量、
动车组走行公里等运输统计数据。国铁
集团
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图(3) / 表(1)
