李遠(yuǎn)輝，楊 勇

（1、廣州地鐵集團(tuán)有限公司 廣州510308；2、廣東省建筑科學(xué)研究院集團(tuán)股份有限公司 廣州510500）

0 引言

城市軌道交通在緩解城市交通壓力方面發(fā)揮著重大的作用，在公共交通出行選擇中所占比例也越來(lái)越高，國(guó)內(nèi)對(duì)于城市軌道交通安全監(jiān)測(cè)方面的研究也取得了一些成果。文獻(xiàn)[1]以自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ)結(jié)合三維數(shù)值分析法研究基坑群開挖對(duì)臨近既有地鐵隧道的保護(hù)措施；文獻(xiàn)[2]基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)一種遠(yuǎn)程地鐵隧道斷面監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)；文獻(xiàn)[3]在對(duì)RIA/Silverlight 技術(shù)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)開發(fā)了地鐵施工監(jiān)測(cè)預(yù)警WebGIS 系統(tǒng)；文獻(xiàn)[4，5]重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)自動(dòng)分析和預(yù)警預(yù)測(cè)功能。大數(shù)據(jù)時(shí)代的城市軌道交通監(jiān)測(cè)在于圍繞“有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、管數(shù)據(jù)”做文章，提高數(shù)據(jù)利用效益，讓數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)化、處理高效化、分析多維化、服務(wù)大眾化。本文針對(duì)大數(shù)據(jù)在城市軌道交通監(jiān)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了研究，具體內(nèi)容如下：⑴關(guān)于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常值的處理；⑵多維度數(shù)據(jù)的有效利用；⑶城市軌道交通安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用。

1 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常值的處理

城市軌道交通安全監(jiān)測(cè)涉及軌道檢測(cè)、結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)、周邊環(huán)境監(jiān)測(cè)及設(shè)備安全檢測(cè)等，如果不能有效地對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)、處理，將直接影響監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精度和分析結(jié)果，甚至導(dǎo)致數(shù)據(jù)的缺失。針對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息量大、數(shù)據(jù)格式復(fù)雜、頻幅分別廣等特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了很多處理方法，如小波分析、數(shù)據(jù)流理論、數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法多集中在離線數(shù)據(jù)的處理上，在自動(dòng)化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)上還缺乏相應(yīng)的準(zhǔn)確率和智能化。

1.1 單個(gè)測(cè)點(diǎn)異常數(shù)據(jù)的處理

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常數(shù)據(jù)的處理首先在于有針對(duì)性的識(shí)別，基于局部異常點(diǎn)挖掘算法，識(shí)別出“異常點(diǎn)”，這些“異常點(diǎn)”組成點(diǎn)集Y，在時(shí)空維度上來(lái)看點(diǎn)集Y內(nèi)每一個(gè)數(shù)據(jù)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)固定監(jiān)測(cè)點(diǎn)的特定時(shí)空刻度。在這一特定時(shí)空刻度來(lái)看這點(diǎn)集Y 是一個(gè)個(gè)孤立的數(shù)據(jù)，但監(jiān)測(cè)的特殊性在于我們往往是通過(guò)數(shù)據(jù)的異常來(lái)感知結(jié)構(gòu)或環(huán)境的異常，并在此基礎(chǔ)上對(duì)建（構(gòu)）筑物的安全狀況進(jìn)行分析，因此我們并不能簡(jiǎn)單地判斷“異常點(diǎn)”一定無(wú)效或者錯(cuò)誤，甚至進(jìn)行剔除。

異常數(shù)據(jù)處理的其次在于分析處理，對(duì)篩選出的“異常點(diǎn)”作進(jìn)一步辨別，這里要應(yīng)用到一套候補(bǔ)機(jī)制，數(shù)據(jù)集Y 將被存儲(chǔ)在候補(bǔ)區(qū)域待定。

第一步：分析“異常點(diǎn)”點(diǎn)集Y 對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)集A，并判斷“異常點(diǎn)”對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)集A 內(nèi)測(cè)點(diǎn)是否孤立。若集A內(nèi)多個(gè)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)同一數(shù)據(jù)采集儀器，即同一采集周期同一儀器所測(cè)多個(gè)測(cè)點(diǎn)出現(xiàn)異常，則這些測(cè)點(diǎn)為關(guān)聯(lián)測(cè)點(diǎn)，否則認(rèn)為測(cè)點(diǎn)孤立。

第二步：若點(diǎn)集A 內(nèi)存在孤立測(cè)點(diǎn)，識(shí)別出“異常點(diǎn)”之后自動(dòng)觸發(fā)計(jì)算機(jī)自動(dòng)驗(yàn)證機(jī)制，并對(duì)該測(cè)點(diǎn)進(jìn)行加密觀測(cè)，此次監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)記為A1 與數(shù)據(jù)集Y 進(jìn)行比對(duì)計(jì)算，差值記為△A1。若△A1 小于測(cè)量極限誤差，則可認(rèn)為此測(cè)點(diǎn)兩期之間沒(méi)有變形，數(shù)據(jù)集Y 有效并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，并觸發(fā)相應(yīng)預(yù)報(bào)警機(jī)制。若△A1 大于測(cè)量極限誤差，則數(shù)據(jù)集Y 內(nèi)該數(shù)值初步判斷為無(wú)效數(shù)據(jù)，A1 進(jìn)一步與點(diǎn)集A 內(nèi)對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)最后一次有效數(shù)據(jù)A0 進(jìn)行計(jì)算，差值記為△A0。若△A0 小于測(cè)量極限誤差，則可認(rèn)為此測(cè)點(diǎn)兩期之間沒(méi)有變形，從待定區(qū)域剔除“異常點(diǎn)”A1 為異常測(cè)值，并存儲(chǔ)數(shù)值A(chǔ)1。若△A0 大于測(cè)量極限誤差，則判斷點(diǎn)集A 測(cè)點(diǎn)異常，發(fā)布測(cè)點(diǎn)異常預(yù)警信息。

1.2 關(guān)聯(lián)測(cè)點(diǎn)（點(diǎn)組）異常數(shù)據(jù)的處理

若點(diǎn)集A 內(nèi)存在關(guān)聯(lián)測(cè)點(diǎn)，若關(guān)聯(lián)測(cè)點(diǎn)數(shù)量小于周期測(cè)點(diǎn)1/3 時(shí)處理流程如上，若關(guān)聯(lián)測(cè)點(diǎn)數(shù)量超過(guò)周期測(cè)點(diǎn)1/3，則對(duì)該測(cè)量周期所有測(cè)點(diǎn)進(jìn)行重測(cè)，此次監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常點(diǎn)集記為Y1，并與數(shù)據(jù)集Y 內(nèi)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，差值記為△B1。若點(diǎn)集Y1 對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)集B 與點(diǎn)集A 一致，△B1 小于測(cè)量極限誤差，則可測(cè)量正常，且數(shù)據(jù)集Y 有效并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，并觸發(fā)相應(yīng)預(yù)報(bào)警機(jī)制。若點(diǎn)集Y1 對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)集B 與點(diǎn)集A 一致，△B1 大于測(cè)量極限誤差，則數(shù)據(jù)集Y 內(nèi)該數(shù)值初步判斷為無(wú)效數(shù)據(jù)，Y1 進(jìn)一步與點(diǎn)集A 內(nèi)對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)最后一次有效數(shù)據(jù)Y0 進(jìn)行計(jì)算，差值記為△Y0。若△Y0 小于測(cè)量極限誤差，則可認(rèn)為此測(cè)點(diǎn)兩期之間沒(méi)有變形，從待定區(qū)域剔除“異常點(diǎn)”Y1 為異常測(cè)值，并存儲(chǔ)數(shù)值Y1。若△Y0 大于測(cè)量極限誤差，則判斷點(diǎn)集A 測(cè)點(diǎn)異常，發(fā)布測(cè)點(diǎn)異常預(yù)警信息。若點(diǎn)集Y1 對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)集B 與點(diǎn)集A 不一致，則可初步判斷為測(cè)量過(guò)程受到重大干擾，兩周期數(shù)據(jù)無(wú)效，需都剔除或重測(cè)，發(fā)布異常預(yù)警信息，查找干擾源并消除。異常數(shù)據(jù)剔除前后時(shí)序曲線對(duì)比圖如圖1 所示。

圖1 異常數(shù)據(jù)剔除前后時(shí)序曲線圖對(duì)比Fig.1 Comparison of Sequential Curves before and after Elimination of Abnormal Data

2 多維度數(shù)據(jù)的有效利用

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是城市軌道交通安全管控過(guò)程中一種重要的監(jiān)督手段，對(duì)軌道交通運(yùn)營(yíng)過(guò)程中結(jié)構(gòu)和設(shè)施的隨機(jī)變化與異常波動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控，并在此基礎(chǔ)上對(duì)軌道交通運(yùn)營(yíng)過(guò)程中異常趨勢(shì)做出安全預(yù)警。

在時(shí)空的維度上物質(zhì)是在不斷運(yùn)動(dòng)的，物體的絕對(duì)位置存在不確定性，因此也就不可量測(cè)。但是具體到各個(gè)時(shí)刻，隧道內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間的相對(duì)位置卻是固定的、可量測(cè)的，這也是我們監(jiān)測(cè)工作中通常采用獨(dú)立坐標(biāo)系統(tǒng)的重要原因。但是監(jiān)測(cè)工作中總是存在各種各樣的原因，導(dǎo)致測(cè)量的結(jié)果存在一定的誤差，這是我們無(wú)法避免的。但通過(guò)對(duì)測(cè)量方法和測(cè)量工具的改進(jìn)與創(chuàng)新，我們可以將誤差限制在一個(gè)可控的范圍內(nèi)，這是我們監(jiān)測(cè)工作的精髓，也是監(jiān)測(cè)行業(yè)發(fā)展的重要體現(xiàn)。

監(jiān)測(cè)工作的開展多以點(diǎn)代面，通過(guò)單個(gè)測(cè)點(diǎn)在時(shí)間維度上的變化來(lái)替代反映某片區(qū)域的變形情況。在實(shí)際監(jiān)測(cè)過(guò)程中我們以測(cè)點(diǎn)相鄰2 次觀測(cè)數(shù)據(jù)的差值作為該測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)間段內(nèi)的位移，并在此基礎(chǔ)上展開數(shù)據(jù)分析。在隧道實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工作中時(shí)間刻度可以不斷進(jìn)行壓縮，從月、周、日到小時(shí)、甚至分秒，采集頻次的增加，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，但是如何正確利用、有效利用、高效益利用卻是重點(diǎn)。

在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)程中時(shí)間刻度不斷壓縮，測(cè)點(diǎn)鄰近時(shí)間段內(nèi)產(chǎn)生的觀測(cè)數(shù)據(jù)往往只存在微量變化，我們甚至可以近似認(rèn)為這是測(cè)量過(guò)程中系統(tǒng)誤差產(chǎn)生的，這樣短期時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)一般不具備分析的價(jià)值和參考性，視乎這些數(shù)據(jù)都成為了無(wú)用的累贅，但當(dāng)我們換一個(gè)視角，就會(huì)發(fā)現(xiàn)很多我們不曾注意的變化已經(jīng)發(fā)生。文獻(xiàn)[6]基于時(shí)序的變化對(duì)地鐵沉降規(guī)律進(jìn)行分析的方法值得借鑒，并在此基礎(chǔ)上對(duì)不同時(shí)間尺度的變化展開研究。以隧道襯砌內(nèi)力監(jiān)測(cè)為例，從4 個(gè)測(cè)點(diǎn)的日變化曲線來(lái)看，10∶00～19∶00 時(shí)間刻度內(nèi)存在顯著變化，約在14∶00 達(dá)到最大。如果我們只是分析這段時(shí)間范圍內(nèi)的某些數(shù)據(jù)，可能會(huì)簡(jiǎn)單的得出如下結(jié)論：該隧道區(qū)域土層有變化或襯砌有變形（見(jiàn)圖2）。但當(dāng)我們?cè)诟L(zhǎng)的時(shí)間軸上觀察才會(huì)發(fā)現(xiàn)，隧道襯砌內(nèi)力單日變化具有一定的規(guī)律性（見(jiàn)圖3），并不只是某個(gè)測(cè)點(diǎn)某一天的特例。當(dāng)然我們通過(guò)其他的試驗(yàn)也取得了相同規(guī)律的數(shù)據(jù)樣本，并驗(yàn)證溫度對(duì)結(jié)構(gòu)內(nèi)力影響的規(guī)律。

圖2 襯砌內(nèi)力日變化曲線Fig.2 Diurnal Variation Curve of Lining Internal Force

圖3 加固前后襯砌內(nèi)力變化曲線Fig.3 Internal Force Curve of Lining before and after Reinforcement

文獻(xiàn)[7]就建筑健康評(píng)估影響因素提出基于“核心單元”和“輔助單元”的直接指標(biāo)及間接指標(biāo)，從另一個(gè)角度闡述了不同維度數(shù)據(jù)之間的相互影響，值得我們借鑒。通過(guò)不同的時(shí)間維度我們能發(fā)現(xiàn)歷史背后的故事，通過(guò)不同的空間維度我們將發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的秘密。點(diǎn)是0 維，兩個(gè)測(cè)點(diǎn)的聯(lián)系構(gòu)成1 維的線，三個(gè)不共線的測(cè)點(diǎn)構(gòu)成2 維的面，面的上下拉升則構(gòu)成3維的空間。測(cè)點(diǎn)是我們監(jiān)測(cè)工作的基本單元，對(duì)于單個(gè)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析我們已經(jīng)具備相對(duì)完善的分析處理規(guī)程。單個(gè)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)變化更能體現(xiàn)隧道結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期而又緩慢的發(fā)展過(guò)程，但是隧道結(jié)構(gòu)畢竟是三維的構(gòu)造，它由不同的幾何結(jié)構(gòu)組成，存在不同的形變機(jī)理，并不能簡(jiǎn)單地以單點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)代表隧道結(jié)構(gòu)的安全狀況。以圖4 為例，測(cè)點(diǎn)D1-1～D1-6 就單個(gè)測(cè)點(diǎn)來(lái)分析變化量都在閾值范圍內(nèi)，但是當(dāng)我們將測(cè)點(diǎn)兩兩相連計(jì)算它們的相對(duì)收斂情況時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)有4 條收斂線變形量超過(guò)閾值；再以6 個(gè)測(cè)點(diǎn)構(gòu)成監(jiān)測(cè)斷面整體分析，可以較為清晰地看到隧道圍護(hù)結(jié)構(gòu)明顯受到擠壓，形變趨勢(shì)顯著。再結(jié)合鄰近斷面的數(shù)據(jù)分析，我們可以進(jìn)行更多的分析，諸如隧道受擠壓的主要區(qū)域、發(fā)展趨勢(shì)、形變的方向、結(jié)構(gòu)的安全性等等。如果我們納入更多的有效數(shù)據(jù)，例如軌檢數(shù)據(jù)、沉降變化、水位變化、溫度、周邊環(huán)境等信息，我們將能得出更全面、更精準(zhǔn)可靠的判斷。

圖4 隧道斷面圖及同一斷面位移觀測(cè)時(shí)序曲線圖Fig.4 Tunnel Section and Time Series Curve of Displacement Observation at the Same Section

3 大數(shù)據(jù)在城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用

城市軌道交通運(yùn)營(yíng)的安全由多個(gè)方面關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施共同構(gòu)建，主要包括車輛、信號(hào)、軌道、隧道結(jié)構(gòu)等，文獻(xiàn)[8]基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用提出了跨平臺(tái)地鐵施工信息安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)。但基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的城市軌道交通監(jiān)管體系重點(diǎn)不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而是對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，在于打通現(xiàn)有各系統(tǒng)應(yīng)用之間的專業(yè)壁壘，實(shí)現(xiàn)軌道交通路網(wǎng)運(yùn)營(yíng)安全評(píng)估與預(yù)警，為開展城市軌道交通行業(yè)網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)條件下安全保障方面的研究提供支撐，為解決多樣化、規(guī)?；耐话l(fā)事件提供科學(xué)依據(jù)，保障城市軌道交通長(zhǎng)運(yùn)久安。

城市軌道交通運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)作為一個(gè)成熟的運(yùn)營(yíng)體系，它并不缺乏數(shù)據(jù)來(lái)源，也不缺少專業(yè)的能力。以廣州地鐵為例，其開展了列車在途監(jiān)測(cè)與安全預(yù)警項(xiàng)目研究，在供電、消防等系統(tǒng)有SCADA、FAS、BAS 等系統(tǒng)對(duì)相關(guān)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控。但是大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“深度加工”，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘海量數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，以實(shí)現(xiàn)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的“增值”。

文獻(xiàn)[9，10]分析了大數(shù)據(jù)在城市管理中的應(yīng)用和前景，提出實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)城市中人和物的自動(dòng)控制和智能服務(wù)的目標(biāo)，為我們進(jìn)一步的研究提供了新的方向。以客流信息為例，常規(guī)的應(yīng)用模式這個(gè)是我們每天出行都會(huì)見(jiàn)到的：車站根據(jù)歷史客流信息，判斷出客流高峰，或者根據(jù)各入閘口客流量的差異，進(jìn)行不同的客流指引或者限流，避免站臺(tái)或站廳出現(xiàn)客流擁堵。那么客流信息是否還有其他的“剩余價(jià)值”呢?在回答這個(gè)問(wèn)題之前我們要先明確潛在使用對(duì)象，也就是有哪些用戶會(huì)需要這些？A 車站、B 車輛調(diào)度、C 乘客、D 第三份服務(wù)供應(yīng)商……，其實(shí)這個(gè)選擇題，A、B、C、D 都可以作為答案。對(duì)于A 車站而言，可以根據(jù)客流信息合理調(diào)配工作人員，保證員工的工作狀態(tài)；對(duì)于B 車輛調(diào)度而言，可以根據(jù)客流信息調(diào)配車輛班次頻率，平衡客流安全和經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系；對(duì)于C 乘客而言，可以根據(jù)實(shí)時(shí)客流信息判斷出行時(shí)間和行程，合理分配時(shí)間；對(duì)于D 第三份服務(wù)供應(yīng)商而言，可以根據(jù)客流信息調(diào)配維護(hù)工作時(shí)間，合理避開高峰客流期，提高工作效率和服務(wù)安全。以上這些都只是客流信息比較簡(jiǎn)單的應(yīng)用，只是在于對(duì)數(shù)據(jù)多進(jìn)行了一步的分布和利用，但是卻極大地?cái)U(kuò)展了數(shù)據(jù)的應(yīng)用群體和，潛在的提升了城市軌道交通運(yùn)營(yíng)的安全性。充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入地挖掘數(shù)據(jù)，合理地利用數(shù)據(jù)、高效地使用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)人與數(shù)據(jù)的有機(jī)交互、人與物的智能服務(wù)，將為城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)提供更高效、可靠的安全保障。

4 結(jié)論

城市是人類文明的最大遺產(chǎn)和人類文化的最大成就，數(shù)據(jù)就是點(diǎn)綴其中的夜明珠，隱沒(méi)在文明的鋼鐵叢林中，卻照亮著城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但是孤立的數(shù)據(jù)只能成為叢林中一顆被隱沒(méi)的沙子，只有將數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)，有效地利用起來(lái)，數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生價(jià)值。同時(shí)我們也要清醒的認(rèn)知到：數(shù)據(jù)并不能代替所有的安全管控措施，加強(qiáng)管理、防患未然，仍是我們不破的方針。