馬 禎,包 云,李俊波,李亞群,陳中雷,白根亮
(1.中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 電子計算技術(shù)研究所,北京 100081;2.中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 北京經(jīng)緯信息技術(shù)有限公司,北京 100081)
為保障列車運行安全,我國隨高速鐵路同步建設(shè)了自然災(zāi)害及異物侵限監(jiān)測系統(tǒng)(以下簡稱“災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)”),對危及列車運行安全的風(fēng)、雨、雪、地震及上跨鐵路的道路橋梁異物侵限進行監(jiān)測,為鐵路調(diào)度指揮及基礎(chǔ)設(shè)施維護管理提供災(zāi)害監(jiān)測、報警、預(yù)警信息,當(dāng)發(fā)生異物侵限、地震報警時聯(lián)動信號系統(tǒng)進行緊急處置,以有效防止或減少災(zāi)害對動車組列車運行安全的影響。高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)自2008年在京津城際鐵路(北京南—濱海)投入運用以來,為列車安全運行發(fā)揮了重要的技術(shù)保障作用。系統(tǒng)積累了大量的災(zāi)害監(jiān)測、報警數(shù)據(jù),亟需開展挖掘分析和應(yīng)用,發(fā)揮大數(shù)據(jù)對災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè)、運用、維護等的支撐作用,并為其他專業(yè)提供高速鐵路沿線風(fēng)、雨、雪和侵限等信息。
目前大數(shù)據(jù)已成為各行各業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的主要技術(shù)之一,在促進鐵路安全生產(chǎn)、經(jīng)營開發(fā)、工程建設(shè)、資源管理、戰(zhàn)略決策等方面發(fā)揮著重要作用[1-4]。我國非常重視大數(shù)據(jù)技術(shù)在鐵路中的應(yīng)用,已在旅客運輸、貨物運輸、基礎(chǔ)設(shè)施運維、動車組管理、客戶關(guān)系管理等多個領(lǐng)域開展了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用[5-10],上述應(yīng)用為高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用提供了參考。
由于地震預(yù)警數(shù)據(jù)還有待于進一步積累,在此重點對風(fēng)、雨、雪、異物侵限監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)主要包括風(fēng)、雨、雪和異物侵限監(jiān)測、報警數(shù)據(jù),以及系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、日志文件、視頻圖像等,以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較少。另外,鐵路沿線氣象部門建有觀測站和綜合觀測系統(tǒng),其觀測數(shù)據(jù)積累時間長,空間監(jiān)測范圍大,可以與鐵路呈點狀布局的風(fēng)、雨、雪監(jiān)測數(shù)據(jù)形成互補,開展融合分析應(yīng)用。高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖1所示。
雖然高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)已投入運用十余年,但是在高速鐵路沿線災(zāi)害風(fēng)險的精細化識別、災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)運維管理方面還存在需要進一步提升的工作,如風(fēng)、雨、雪監(jiān)測點布設(shè)方面由于可獲得的氣象資料較少,對災(zāi)害風(fēng)險的識別較粗;系統(tǒng)運維缺乏數(shù)據(jù)支撐,亟需開展基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)運維管理。另外,高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測監(jiān)測、動車組故障預(yù)測與健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)、運輸調(diào)度管理等業(yè)務(wù)對災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)也有一定的需求,尤其是對鐵路沿線風(fēng)、雨、雪等氣象監(jiān)測數(shù)據(jù),如基礎(chǔ)設(shè)施檢測過程中為查找晃車原因,需要結(jié)合風(fēng)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析;動車組故障診斷過程中需要結(jié)合當(dāng)時的氣象條件等;風(fēng)、雨、雪等氣象監(jiān)測信息也是運輸調(diào)度管理系統(tǒng)作業(yè)計劃調(diào)整的重要參考因素。因此,結(jié)合本專業(yè)和跨專業(yè)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求,亟需開展災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的挖掘分析應(yīng)用,發(fā)揮大數(shù)據(jù)對鐵路安全生產(chǎn)的支撐作用。
針對目前高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用需求,以及鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測監(jiān)測、動車組管理、運輸調(diào)度管理等業(yè)務(wù)對災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的共享需求,開展高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析,將高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)由災(zāi)害監(jiān)測鐵路局中心系統(tǒng)匯聚至鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,建立鐵路與氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)集成分析、災(zāi)害時空規(guī)律分析、災(zāi)害監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)分析、數(shù)據(jù)共享等分析與應(yīng)用,為災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)運用、維護、標(biāo)準(zhǔn)編制等提供支撐。通過鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,開展與相關(guān)系統(tǒng)跨系統(tǒng)/專業(yè)的應(yīng)用,接入氣象部門鐵路沿線氣象觀測、預(yù)報信息,開展鐵路沿線氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警,使鐵路沿線氣象災(zāi)害監(jiān)測由點狀布局、線狀監(jiān)測向區(qū)域性災(zāi)害防御擴展,提升對氣象災(zāi)害發(fā)生發(fā)展過程和影響的識別能力,開展災(zāi)害預(yù)警,進一步提升鐵路防災(zāi)減災(zāi)能力。
高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)依據(jù)鐵路信息化總體規(guī)劃建設(shè),充分利用既有資源,依托中國國家鐵路集團有限公司(以下簡稱“國鐵集團”)鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺統(tǒng)一建設(shè),采用國鐵集團主數(shù)據(jù)中心一級部署,國鐵集團、鐵路局集團公司、站段和車間四級應(yīng)用模式。高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖2所示。
圖2 高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)Fig.2 Application architecture of big data analysis system of high speed railway disaster monitoring
高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)邏輯架構(gòu)如圖3所示,系統(tǒng)邏輯架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源層、資源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲和管理層、數(shù)據(jù)分析層、應(yīng)用層以及大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系和安全保障體系。
圖3 高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)邏輯架構(gòu)Fig.3 Logical architecture of big data analysis system of high speed railway disaster monitoring
(1)數(shù)據(jù)源層。數(shù)據(jù)源包括高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測、報警數(shù)據(jù),系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),系統(tǒng)運維數(shù)據(jù),鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測監(jiān)測數(shù)據(jù),高速鐵路沿線綜合視頻數(shù)據(jù),動車組列車運行數(shù)據(jù),以及氣象部門鐵路沿線關(guān)鍵氣象要素觀測、預(yù)報預(yù)警數(shù)據(jù)等。
(2)資源層。主要提供大數(shù)據(jù)存儲、分析和可視化所需的基礎(chǔ)軟硬件支撐,包括存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、虛擬化設(shè)備及相關(guān)軟件等,主要由鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供。鐵路地理信息系統(tǒng)為災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析提供基于GIS地圖的分析結(jié)果可視化展示。
(3)數(shù)據(jù)采集層。從數(shù)據(jù)源層各系統(tǒng)按約定格式采集分析需要的數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行集成、抽取、清洗及適配,實現(xiàn)對分析數(shù)據(jù)的全面采集。
(4)數(shù)據(jù)存儲和管理層。數(shù)據(jù)存儲包括對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲,由于災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)監(jiān)測時間尺度為秒、分鐘級,數(shù)據(jù)量大,采用了冷熱數(shù)據(jù)分離存儲技術(shù),以便于數(shù)據(jù)的快速分析處理。同時,對元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量進行管理。
(5)數(shù)據(jù)分析層。建立高速鐵路災(zāi)害規(guī)律分析模型,采用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、深度學(xué)習(xí)等模型開展數(shù)據(jù)潛在價值的挖掘分析。
(6)應(yīng)用層。結(jié)合實際應(yīng)用需求,基于數(shù)據(jù)分析,為用戶提供基于大數(shù)據(jù)的各類應(yīng)用和數(shù)據(jù)共享服務(wù)。依托鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,通過統(tǒng)一接口,為基礎(chǔ)設(shè)施運維、動車組管理、運輸調(diào)度管理、基礎(chǔ)設(shè)施視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)應(yīng)用等系統(tǒng)和業(yè)務(wù)提供高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
(7)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及安全保障體系。大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系主要為相關(guān)系統(tǒng)的信息集成、數(shù)據(jù)共享提供支撐,保證各異構(gòu)系統(tǒng)之間按統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進行信息集成與共享;安全保障體系主要為災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全提供可靠保障。
高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的應(yīng)用對高速鐵路災(zāi)害風(fēng)險識別、災(zāi)害規(guī)律分析應(yīng)用、系統(tǒng)運維管理以及跨專業(yè)數(shù)據(jù)共享應(yīng)用等具有重要意義。
(1)基于氣象部門長期觀測數(shù)據(jù)的災(zāi)害風(fēng)險識別。氣象部門在全國建有綜合的觀測系統(tǒng),尤其是經(jīng)濟發(fā)達的區(qū)域,基于鐵路沿線長期的觀測數(shù)據(jù)可進行風(fēng)、雨、雪等氣象災(zāi)害風(fēng)險識別。某線路沿線30年一遇大風(fēng)、強降水重現(xiàn)期分布示意圖如圖4所示。從圖4中可以得出大風(fēng)和強降水危險分布區(qū)域,可為高速鐵路風(fēng)、雨監(jiān)測點優(yōu)化布設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施運維資源的優(yōu)化配置提供參考,指導(dǎo)災(zāi)害防御和基礎(chǔ)設(shè)施運維。
圖4 某線路沿線30年一遇大風(fēng)、強降水重現(xiàn)期分布示意圖Fig.4 Distribution of return periods of strong wind and heavy rainfall occurring once in 30 years along a railway line
(2)氣象災(zāi)害預(yù)警。通過鐵路監(jiān)測和氣象觀測數(shù)據(jù)的融合分析,開展大風(fēng)、強降水以及極端天氣預(yù)報預(yù)警,融合氣象部門相關(guān)預(yù)報技術(shù)和數(shù)據(jù),基于鐵路和氣象部門空間上粗細粒度、時間上長短期數(shù)據(jù)的結(jié)合,提高鐵路氣象災(zāi)害預(yù)報的準(zhǔn)確性,將災(zāi)害監(jiān)測關(guān)口前移,提升災(zāi)害預(yù)警能力,進一步保障列車運行安全。基于雷達反射率的區(qū)域性強降水預(yù)報結(jié)果示意圖如圖5所示。
圖5 區(qū)域性強降水預(yù)報結(jié)果示意圖Fig.5 Heavy rainfall prediction results
氣象觀測數(shù)據(jù)時間和空間尺度大,鐵路風(fēng)、雨、雪監(jiān)測由于監(jiān)測站點距離線路近,監(jiān)測時間粒度小,因此,基于鐵路監(jiān)測站點的氣象要素監(jiān)測更能反映鐵路沿線的災(zāi)害情況?;诟咚勹F路風(fēng)、雨、雪監(jiān)測數(shù)據(jù),建立災(zāi)害報警時間、空間規(guī)律分析模型,開展風(fēng)、雨、雪災(zāi)害時空分布規(guī)律分析,結(jié)合GIS地圖,按全路、鐵路局集團公司、線路、監(jiān)測點等維度,以及年、季、月、日、災(zāi)害持續(xù)時間等粒度研究風(fēng)雨雪及異物侵限災(zāi)害報警時空規(guī)律,為災(zāi)害規(guī)律認知、監(jiān)測資源布設(shè)、區(qū)域性災(zāi)害報警處置規(guī)則的制定和災(zāi)害防御等提供決策支撐。某線路某年雨量報警時間分布規(guī)律示意圖如圖6所示,基于歷年監(jiān)測數(shù)據(jù)的某線路大風(fēng)報警空間分布規(guī)律示意圖如圖7所示。
圖6 某線路某年雨量報警時間分布規(guī)律示意圖Fig.6 Rainfall alarm time distribution of a railway line
圖7 某線路大風(fēng)報警空間分布規(guī)律示意圖Fig.7 Spatial distribution of strong wind alarm of a railway line
通過災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析,分析現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備環(huán)境適應(yīng)性,為設(shè)備選型提供依據(jù)。通過設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘分析,研究設(shè)備故障規(guī)律、故障處置措施,形成系統(tǒng)運維專家知識庫,為系統(tǒng)運維管理提供輔助決策。
(1)設(shè)備履歷。集成災(zāi)害監(jiān)測設(shè)備靜態(tài)信息、動態(tài)信息、檢修信息等全過程履歷信息,對設(shè)備進行全生命周期管理,可提升設(shè)備運維能力。
(2)設(shè)備故障分析及預(yù)測。通過現(xiàn)場采集設(shè)備、監(jiān)控單元、中心設(shè)備、終端、網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、系統(tǒng)維護等數(shù)據(jù)的挖掘分析,研究設(shè)備故障時間、空間分布規(guī)律,歸納總結(jié)故障原因,開展設(shè)備故障預(yù)測,使系統(tǒng)維護由“計劃修”向“狀態(tài)修”轉(zhuǎn)變,為工務(wù)、電務(wù)、信息等部門系統(tǒng)維護提供支撐。某鐵路局集團公司故障設(shè)備及故障原因詞云分析如圖8所示,從中可以看出主要故障設(shè)備是防雷模塊、傳感器、UPS等故障,故障原因主要為防雷故障、傳感器損壞等故障。
圖8 某鐵路局集團公司故障設(shè)備及故障原因詞云分析Fig.8 Word cloud analysis of faulty equipment and fault causes in a railway group
(3)設(shè)備質(zhì)量評價。集成設(shè)備基礎(chǔ)信息、設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)測信息、設(shè)備故障信息、設(shè)備故障分析結(jié)果,結(jié)合現(xiàn)場實際環(huán)境等信息,綜合考量與評估設(shè)備質(zhì)量,形成設(shè)備質(zhì)量評價報告,輔助運營管理人員快速全面掌握設(shè)備運行情況,為設(shè)備選型、系統(tǒng)運維提供決策支撐。
(4)設(shè)備故障知識庫。集成災(zāi)害監(jiān)測設(shè)備故障信息,歸納故障原因、故障現(xiàn)象和處置措施,形成設(shè)備故障知識庫,輔助系統(tǒng)運維管理人員進行故障快速定位和處置。
根據(jù)鐵路信息化總體規(guī)劃,依托鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,根據(jù)鐵路綜合維修生產(chǎn)管理、動車組管理、運輸調(diào)度管理、基礎(chǔ)設(shè)施視頻大數(shù)據(jù)等系統(tǒng)和專業(yè)對災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的需求,通過接口服務(wù)為相關(guān)系統(tǒng)/專業(yè)提供災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析成果,在更大的范圍內(nèi)促進高速鐵路檢測、監(jiān)測數(shù)據(jù)的共享互用,發(fā)揮數(shù)據(jù)對運輸生產(chǎn)的支撐作用。
雪監(jiān)測點附近視頻圖像如圖9所示,通過高鐵視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)取雪監(jiān)測點附近視頻圖像,可查看分析現(xiàn)場積雪情況,也可獲取視頻監(jiān)控點附近的積雪深度具體監(jiān)測數(shù)據(jù),為動車組列車運行、工務(wù)和電務(wù)等設(shè)備維護提供支撐。
圖9 雪監(jiān)測點附近視頻圖像Fig.9 Video images near snow monitoring stations
圍繞高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求,基于大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù),通過一級部署、四級應(yīng)用的總體架構(gòu)設(shè)計,開展高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究,挖掘災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的深層價值,服務(wù)于鐵路災(zāi)害風(fēng)險識別、災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)運維管理以及相關(guān)系統(tǒng)/業(yè)務(wù)計劃編制和調(diào)整,提高高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)運維效率,為其他系統(tǒng)和專業(yè)提供高速鐵路沿線災(zāi)害監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析結(jié)果,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值,促進高速鐵路沿線災(zāi)害的精細化、精準(zhǔn)化監(jiān)測,促進災(zāi)害監(jiān)測信息的共享互用,為高速鐵路安全生產(chǎn)提供支撐。