1 智能高铁发展及京沪高铁信息化平台现状
1.1 智能高铁发展现状
2020年,国铁集团发布《智能高速铁路体系架构1.0》, 明确智能高铁需具备贯穿全生命周期的全面感知、泛在互联、融合处理、主动学习、科学决策等特征, 围绕更加安全可靠、更加经济高效、更加温馨舒适、更加节能环保5个方面明确了智能高铁发展方向。2022年,国铁集团对现有智能高铁体系架构持续优化迭代,提出智能高铁2.0的体系架构和内涵特征,首次提出“模数驱动,轴面协同”理论,强调高速铁路全生命周期管理、全专业全要素协同的一体化理念,并开展深入的智能化应用。其中李高丰等依据此架构,提出成渝中线高速铁路智能化平台建设方案;解亚龙等对智能建造板块进行深化研究, 提出更加完善的智能建造技术、业务、数据和标准体系架构;孔化蓉等从实际的业务方向出发,开展数字贯通的电气化工程施工全生命周期智能建造技术;牛道安等构建铁路基础设施检测监测数据平台,实现高速铁路基础设施数据采集、分析、预测全流程的管控; 孙慧等通过采用BIM+GIS技术实现京张高铁建维一体化管理;于澎等提出基于铁路客票系统 MaaS+智能服务平台的多模式行程规划方法框架,重点研究实现旅客全程畅行规划、车站数字化接驳引导、车上旅客智能交互等应用。综上所述,在智能高速铁路体系框架的指导下,在建造、装备、运营等多个领域多个专业从整体规划到平台应用都开展了较为深入的研究,智能高速铁路发展无论从需求导向还是目标导向出发,都已成为主流的发展方向。
1. 2 京沪高铁 信息化平台建设基础
2012—2014年,京沪高铁开展工务专业标准示范线建设活动,提高了工务设备质量和维修技术水平。2017年,《中国铁路总公司关于建设京沪高铁标准示范线的指导意见》首次明确提出建设京沪高铁标准示范线的目标,在安全管理、设备质量、服务水平、运输效率、综合效益、品牌形象等6个方面达到世界一流水平,充分发挥其示范引领作用。同年6月,《中国铁路总公司信息化总体规划》将“京沪高铁标准示范线系统整合”纳入重大信息化示范项目,重点推进数据通信网 扩容、信息系统整合优化、功能提升及业务协同等,进 一步强化了信息化工作对京沪高铁标准示范线的支撑作用。
在《铁路信息化总体规划》“1623”总体框架和 《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》指导下 ,京沪高速铁路股份有限公司(简称京沪高铁公司)、中国铁路北京局集团有限公司(简称北京局集团公司)、中国铁路济南局集团有限公司(简称济南局集团公司)和中国铁路上海局集团有限公司(简称上海局集团公司)充分发挥标准示范线建设实施主体作用,着力提升信息基础设施能力,开展了信息系统平台建设。针对主数据服务、地理信息、北斗服务、大数据分析和人工智能等基础平台服务开展建设并应用,取得一定成效。
(1)铁路地理信息平台。铁路地理信息平台是以实现铁路空间信息和服务共享为目标的铁路信息化基础平台,统一接入国家基础地理信息数据,管理铁路专业公 用/专用地理信息数据。平台包括GIS功能服务、数据服务、数据集成管理、数据维护管理、运维管理、平台门户六大功能模块,提供对铁路地理信息数据的管理、发布、展示、分析、开发支撑、访问监控等业务单元。从2015年开始,京沪高铁开展地理信息系统的应用研发,实现资产数字化、精细化和可视化管理,后续引入 BIM+GIS技术,通过二维/三维一体化地理信息数据的建设,形成高速铁路设施设备专业间、专业内部以空间位置为基准的信息共享、集成,提供基础资料、设备状态等各类信息的集成展示,同时以服务的形式为既有应用系统提供空间可视化和地理信息分析功能,并先后在济南局集团公司、北京局集团公司完成试用。目前在济南局集团公司已经完成设备设施、线路、站房等八大专业二维/三维地理信息数据制作及场景发布;在北京局集团公司完成多项工务专业设备和供电专业设备的地理信息数据制作,完成黄河特大桥、跨济兖公路特大桥等关键基础设施的BIM模型构建。依托地理信息平台,京沪铁路公司开展了京沪线路运维、大桥PHM、站房等专业的检养修服务。
(2)北斗服务平台。北斗服务平台可实现全路北斗服务统一与卫星导航应用终端管理统一,是构建铁路北斗时空综合服务体系的基础,基于高精度位置服务网络,为铁路人、车、物、环各专业业务应用提供高精度服务支撑。京沪高铁依托北斗应用服务平台数据处理、数据解算、数据管理、服务管理、跨网交互、数据共享、形变监测等功能和引擎模块,构建形成铁路基础设施监测系统、铁塔倾斜监测系统、融合北斗的铁路上道作业人员辅助防护系统和北斗铁路隧道覆盖增强的各项实际生产业务应用,并在济南局集团公司开展示范应用。
(3)铁路BIM服务平台。铁路BIM服务平台旨在为业务应用系统提供BIM模型的存储、查询、应用等服务,实现BIM模型轻量化、存储、集成、发布、可视化以及BIM模型查询等功能,支撑多专业BIM模型的数据融合共享。京沪高铁通过构建BIM服务平台,实现了包括济南西、泰安、天津南等7座车站及大量隐蔽工程的BIM建模,通过BIM模型可视化的优势为客运服务、车站商业、车站应急指挥、车站设备检养修、房建检养修等业务领域提供服务。
(4)工务大数据汇集平台。从2017年开始,京沪高铁开展基于大数据的工务设备维修管理决策分析研究,研发构建了工务大数据资产汇集平台。平台利用数据汇集与治理等技术形成工务设备数据资产视图,实现更新改造与大修整治项目计划应用,探索并开展工务典型设备分析及大数据应用,以工务管理和应用分析为突破口,以维修管理决策分析为核心,集成工务专业部门的动态检测数据、静态检查及维修数据、监测数据、问题库数据等,实现数据采集、数据目录管理、数据治理、数据共享等功能,开展更改大修、沉降观测、Ⅱ型板温度分析等大数据分析应用,为京沪高铁公司、铁路局集团公司等系统用户提供相关决策支持和服务。目前京沪高铁工务大数据汇集平台已经汇集沿线3个铁路局集团公司多个工务生产管理系统的数据,形成了标准、规范的数据资产,并依托大量数据进行智能化分析,为线路检查仪超限统计、线路动态数据综合分析、路基沉降关联性分析等多项应用提供支撑。
2 京沪高铁标准示范线智能化提升需求及挑战
随着京沪高铁标准示范线智能化的不断深入,针对安全管理、设备设施、运营管理、站车服务和经营开发五大领域下的智能化需求,亟须统一的一体化平台来实现数据汇集、业务融合,并提供具有统一标准的基础性、通用性服务。其挑战主要体现在:
(1)全域数据汇集难度较大。针对各个业务领域的多项智能化应用需求,平台数据源需要汇集既有系统数据、终端设备采集数据,以及外部第三方数据等多方面数据。数据格式、内容差异性大,因此数据汇集是平台建设的基础工作,数据汇集至平台,还需要进行系列数据治理工作,才能在后续业务流程中发挥数据价值。
(2)模数融合共享瓶颈制约业务融合。各专业数据互联互通欠缺,单专业不同层级系统间数据粒度不一致,如同一处线路工况数据在国铁集团统建的线路安全环境管理系统、铁路局集团公司工务安全生产系统和铁路基础设施检测监测数据平台均有采集,但数据间并没有融合形成更为完整、全面的主题域数据集(或专业数据集);多业务系统间数据衔接较差,如工务巡防发现安全风险事件,但行车组织系统、相关客站组织管理系统却无法自动获取相关信息;路地数据衔接较差,沿线外部环境数据、气象数据等或暂未接入,或手动接入,需加快升级改进。
(3)跨专业跨领域数据融合尚无统一的基础数据平台,难以满足京沪高铁数据融合共享需要。例如,多专业数据尚未充分使用统一的地理时空基准,缺少时空坐标属性信息,难以开展时空状态变化趋势分析;多专业数据融合需求多,系统兼容难度较大,需满足保障不同业务系统对数据融合共享的标准化、安全性和互操作性需求。
(4)基础性、通用性服务重复建设,亟须一体化平台整合。随着跨专业跨领域业务的融合需求,在数据融合共享需求的背后是对于底层基础性、通用性服务的重复需求。例如,对于地理信息基础服务而言,在沿线设备设施管理系统中有地理信息和北斗位置服务调用需求,在工务大数据平台应用中有同样服务需求,因此在当前各自的系统开发维护中,容易造成重复建设。如果构建统一的一体化平台,将类似地理信息服务、北斗定位服务、BIM等基础服务统一维护管理,可同时为京沪高铁不同业务领域提供统一的基础服务,通过统一的接口方式调用,既减少重复建设成本,还保证业务单元的高内聚性。
(5)统建业务与个性化业务如何并存。3个铁路局集团公司在具体的业务系统建设和运维过程中,受业务流程、管理方式、维管单位等多种因素影响,针对同一个业务场景会出现统建版本或铁路局集团公司自建版本,如何在京沪高铁标准示范线智能化提升过程中处理好与既有系统的关系也是一体化平台的一项挑战。
3 京沪高铁标准示范线模数一体化平台构建
2023年8月,国铁集团发布《数字铁路规划》,强调建成铁路集成服务、数据服务、运维服务等统一的公共服务平台,为业务系统互联互通、数据共享、安全可靠运行提供重要支撑。京沪高铁标准示范线在已有信息化建设成果基础上,从安全管理、设备设施、站车服务、运营管理、经营开发五大专业领域面临的数字化、智能化新需求出发,采用“平台+应用”模式,打造京沪高铁数字基础底座,构建统一的模数一体化平台。
3.1 平台构建原则
(1)数据优先汇集。应用所需相关系统数据优先集中汇入至平台,应用产生的内部数据反馈汇集至平台 。京沪高铁其他相关系统建立各业务元数据。
(2)兼容既有系统。最大限度利用京沪高铁已建成的信息系统和平台,充分考虑已汇集的数据资源和已构建的模型库,确保平台的整体性、兼容性及贯通性,避免重复建设。
(3)按需共享服务。基于“平台+应用”模式,按应用个性化需求,集成相关的数据集合和模型集合,提供数据服务、模型服务、模数一体化服务,支撑各领域开展专项的智能化应用。
(4)统一标准规范。按照安全管理、设备设施、站车服务、运营管理、经营开发主题构建统一规范的全生命周期数据组织与存储结构,建立数据和模型接口规范,开展数据和模型质量治理。
3.2 平台架构
京沪高铁模数一体化平台自下而上分为数据汇聚层、存储分析层、业务应用层。其中,数据汇聚层接入来自物联感知设备的数据和既有业务信息系统的数据,以及其他交通方式、气象、地震等外部相关数据,实现全业务、全类型的京沪高铁数据汇集。基于模数一体化平台,对数据进行清洗、加工、转换、存储等标准化、规范化处理,按安全管理、设备设施、站车服务、运营管理、经营开发等不同主题建立规范的数据域,构建统一的表征模型库和机理模型库,形成一 套多专业融合、跨业务、跨部门共享的数据模型资源,提供主数据、时空数字底座、大数据分析、人工智能 等服务,为上层各智能化应用场景提供基础支撑能力。平台架构见图1。
(1)数据集成服务。数据集成实现现有存量数据、实时增量数据和外部相关数据的抽取、转换和导入,同时通过数据治理对数据质量和安全等进行标准化、规范 化处理。
(2)模数共享服务。模数共享是模数一体化平台的核心,主要解决不同业务领域的数据模型存储、共享共用的问题。首先模数存储按照安全管理、设备设施、站车服务、运营管理、经营开发数据域建立全生命周期数据组织与存储结构,形成多专业融合共享的数据湖,构建涵盖表征模型(BIM模型、GIS模型等)、机理模型(大数据模型、AI模型等)的模型库,具体可以细化为构建覆盖回归统计、聚类分析、关联分析、神经网络、语音分析、文本分析、视频分析、图像分析等基础通用模型库,以及构建与京沪高铁现有智能化应用紧密关联的专业模型库(如Ⅱ型板变化识别模型、历史病害分类 模型、桥梁监测数据关联分析模型、影像多时序分析模 型、图像分割模型等)。在模数共享过程中,模数一体 化平台负责提供统一的调用方式,即结合智能应用个性 化需求,通过JDBC/ODBC、消息中间件、Webservice、RestfulAPI等接口方式为上层不同的智能化应用提供模数共享服务。
图 1 京沪高铁模数一体化平台架构
(3)模数一体化服务。为实现京沪全线运营过程中 模数全生命周期流转,使不同铁路局集团公司在模数一体化平台统一服务下开展智能化应用,既能保证基于本地数据开展智能化应用,同时可按需调用同一场景下的异域数据,实现协同联动、全局最优决策等智能化应用需求。模数一体化平台集成3个铁路局集团公司统建的数据服务平台、BIM服务平台、GIS服务平台、北斗应用服务平台的基础服务功能,基于统一时空编码、关键特征提取、信息模型承载等技术,进行数据和模型关联,实现跨专业、跨行业数据与模型融合,并对各个铁路局集团公司的统建或自建应用提供一体化的模数服务。
(4)智能化应用。京沪高铁五大业务领域智能化应用见表1。其中,线路安全管理智能化应用,实现线路关键区域崩塌落石、泥石流及水漫线路、闲杂人员及大型动物入侵的智能化识别;周边环境智能监测应用,通过接入遥感数据以及利用无人机实现高铁周边环境典型隐患智能巡检;气象灾害监测大数据分析预警应用,通过开展多源数据融合分析实现沿线大风、降雨等灾害的预报预警。“北斗+”基础设施检测监测深化应用,通过构建北斗高精度位置服务网,提升京沪高铁全线北斗高精度监测服务能力;基础设施综合运维数字化管理及大数据分析应用,通过构建基础设施设备全生命周期管理应用模型,实现轨道、接触网等设备的安全隐患规律分析;智能动车组在现有功能应用的基础上,持续深入开展车载安全监测、受电弓智能视频监控智能化分析以及智能旅客服务设施的优化;动车组PHM深化应用,通过进一步分析动车组智能化运维需求,优化视情维修应用流程,实现视情维修应用全面覆盖和全流程全要素信息采集,全面提升京沪高铁动车组视情维修水平。运营大数据分析应用,通过对列车运行图编制系统和路网能力利用分析系统京沪客流多维度数据的挖掘分析,提升京沪铁路公司对列车运行图分析的准确性、高效性和可视化水平;智能综合调度系统主要实现高铁列车计划自动铺画、列车开行方案自动编制,以及实现现有故障影响预判、应急晚点推演、智能匹配应急预案、应急大数据查询等功能补强。智能客站深化应用,是在现有生产管控平台基础上,开展基于BIM+GIS的智能化建设,实现客运设备精细化全生命周期管理;综合交通MaaS+全行程服务应用,在现有联程联运信息平台基础上,通过接入多种交通接驳数据,推进枢纽车站与地方交通协同,提高应急情况下运力调配效率,并开展站内的智能化出行服务功能应用。资产开发管理数字化应用,主要通过实现土地资产台账、证书图纸资料电子化,以及车站商业经营管理数字化,提升京沪高铁公司商业资产的数字化经营能力。
表 1 京沪高铁五大业务领域智能化应用
3.3 “平台+应用”模数交互过程
针对各智能化应用存在数据共享、业务联动的需求,模数一体化平台一方面通过数据湖形成不同类型的数据主题域提供数据共享服务,另一方面依托地理信息、北斗、大数据和人工智能等基础服务的表征模型和机理模型提供模型服务,支撑智能化应用的业务 流程,具体各应用与平台的模数交互过程见图2。以线路安全管理智能化应用为例,该应用与平台模数交互过程中,应用需要通过模数一体化平台统一调用铁路沿线、隧道口或桥梁等关键基础设施的视频数据,通过调用铁路地理信息服务数据进行可视化展示,在进行沿线异物侵限和人员入侵等智能化应用分析时,通过调用本地视频识别算法进行识别分析,最终识别结果信息返回到一体化平台作为增量数据资产;同时,模数交换过程可以根据数据量大小、交互承载能力对交互过程动态规划,如在进行周边环境智能监测智能化应用中,由于图像识别本身需要处理大量的边缘数据,因此智能化应用采用云边协同方式,大量图像监测识别任务由边缘端设备进行,则可通过调用一体化平台的通用图像分割模型和目标检测算法模型,在边缘端识别完成后将数据传回至一体化平台。其他智能化应用根据实际业务需要来完成对一体化平台模型、数据和基础服务功能的调用,并将各自业务的增量数据(如分析数据、预测结果、报警数值)回传到模数一体化平台,供其他智能化应用使用。
图2 京沪高铁模数一体化平台模数交互过程
4 结束语
面对世界前沿科技发展浪潮、国家和行业重大战略部署,以及京沪高铁自身发展需求,还需基于京 沪高铁模数一体化平台持续提升京沪沿线包括周边环境、基础设施设备、灾害等方面的安全管控能力,实现安全预警的精准研判和快速处置;提升动车组精细化管理,保障动车组高效服务能力;提升京沪全线的运营管理水平,实现更加高效经济的全局综合调度能力,以及更加协同高效的应急保障能力;提升基于旅客服务的全流程智能化应用服务,实现旅客出行更加方便快捷、温馨舒适的需求;以及提升京沪铁路公司及铁路局集团公司对运营资产的管控水平,实现数据资产增值。“世界高铁看中国,中国高铁看京沪”,京沪高铁下一步将持续深入开展智能化提升工作,坚持发挥市场需求导向和技术创新驱动作用,打造运营高铁智能化提升典范,进一步巩固京沪高铁标准示范线标杆地位。
0人已收藏
0人已打赏
免费1人已点赞
分享
轨道交通BIM
返回版块2253 条内容 · 75 人订阅
阅读下一篇
BIM技术在铁路站区一体化设计中的应用铁路站区一体化是指从资源共享、景观协调的角度出发,将铁路车站与周边铁路相关建筑工程、区域整合,形成一个综合性的站区工程。为更好地展现站区工程之间的接口关系及时发现碰撞问题,提出将BIM技术应用到站区一体化全过程设计,利用虚拟仿真的技术研究方法,对工程涉及到的多专业要素进行统一协同管理,避免因设计变更引起返工和浪费,在支持可持续优化设计、提高设计效率等方面发挥了重要作用。通过项目实践,验证了该技术方案的可行性和完善性。
回帖成功
经验值 +10
全部回复(1 )
只看楼主 我来说两句 抢板凳回复 举报