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    鐵路貨運安全大數據功能設計研究

    所屬分類:電子論文 閱讀263次 時間:2020-03-05 07:41

    本文摘要:摘要:隨著大數據、物聯網、云計算等現代化技術日益成熟,為鐵路貨運安全管理智能化提供了有效的技術手段。結合鐵路貨運內外部數據需求,以及鐵路貨運安全風險識別和風險預警功能需求,提出風險管理評價+風險預警+綜合分析的鐵路貨運安全大數據功能架構,探

      摘要:隨著大數據、物聯網、云計算等現代化技術日益成熟,為鐵路貨運安全管理智能化提供了有效的技術手段。結合鐵路貨運內外部數據需求,以及鐵路貨運安全風險識別和風險預警功能需求,提出“風險管理評價+風險預警+綜合分析”的鐵路貨運安全大數據功能架構,探討鐵路貨運安全風險評價功能、貨運關鍵項點安全風險預警功能,以及貨運安全綜合分析的功能,為有效提升鐵路貨運安全智能化管理能力提供決策依據。

      關鍵詞:鐵路貨運;安全管理;風險管理評價;風險預警;大數據技術

    鐵道機車與動車

      鐵路工程師論文投稿刊物:《鐵道機車與動車》宣傳和貫徹國家關于內燃牽引方面的技術方針政策,實現理論與實踐、普及與提高相結合的原則,交流和推廣內燃機車及相關專業方面的試驗、研究、運用、檢修、教學等方面的經驗和成果,推動內燃牽引專業的發展。

      鐵路貨運安全是鐵路貨運的紅線和底線,是保障鐵路貨運質量的基礎與支撐。近年來,鐵路貨運系統強化鐵路貨運基礎建設,從設備更新、制度建設、人員培訓等方面采取有力措施,有效地提升鐵路貨運安全保障能力^。但是,由于鐵路貨運風險管理能力不足,基礎數據尚未得到充分挖掘,安全管理仍有優化空間。隨著大數據、物聯網、云計算等現代化技術日益成熟,以規模化數據為基礎提升管理效率與水平,能夠有效驅動鐵路現代化發展步伐。加快鐵路貨運安全大數據功能架構設計及研發運用,能夠為充分挖掘鐵路貨運安全數據資源,實現鐵路貨運安全風險的精準識別與預測預警,提升鐵路貨運安全風險管理能力,提供有效的技術手段。

      1鐵路貨運安全大數據功能架構分析

      立足鐵路貨運安全風險實時預警的難題,鐵路貨運安全大數據功能建設需要以統一鐵路貨運內外部信息為基礎,面向安檢查危、裝載加固、動貨混跑、裝卸作業、危險貨物、超限貨物、鮮活貨物、貨損貨差等鐵路貨運突出安全風險項點,實現及時準確地識別與預警,提高鐵路貨運安全風險防范能力。

      1.1數據需求分析

      鐵路貨運安全大數據功能建設需要對鐵路貨運內部和外部的相關數據進行匯集,同時對不滿足需求的貨運站、貨檢、危險貨物、集裝箱、保價、零散快運平臺等相關信息系統進行改造升級,以滿足安全大數據的功能設計需求141。

      (1)鐵路貨運內部數據。主要包括電子運單數據信息、確報相關數據信息、貨運站作業數據、鐵路集裝箱運輸管理數據、鐵路接取送達系統及取配通系統數據、貨檢系統數據、限界系統數據、貨運計量安全檢測報警數據、電子施封鎖數據等類型數據,以及線路字典、車站字典、線站字典、車型字典、車務段隸屬關系字典等鐵路主數據系統內信息。(2)其他外部數據。主要包括工務部門鐵路防洪應急管理系統和列車運行監控記錄裝置(LKj)數據、安監部門的安監報數據、事故認定情況數據、車輛部門的列車運行狀態地面安全監測系統(TPDS)數據。

      1.2功能需求分析

      風險識別、風險預測和風險處理是企業風險管理的主要步驟。鐵路貨運安全管理的目標是實現安全風險的高效管理,要求鐵路貨運安全大數據能夠及時準確地對風險進行識別和預測,以便于鐵路貨運管理部門采取措施精準治理。(1)鐵路貨運安全風險識別。結合安檢查危、裝載加固、裝卸作業、危險貨物、超限貨物等鐵路貨運安全管理要點,以鐵路貨運場站、貨運作業、設備健康狀態等為重點,能夠準確找出安全事故及隱患的影響因素。明確風險臨界點,實現鐵路貨運安全風險分級分類管理,為風險預警與綜合分析提供基礎支撐151。(2)鐵路貨運安全風險預警。能夠對鐵路貨運安全風險點數據分析預測、判斷發展趨勢,重點解決超時停留預警、極端天氣預警、超限車輛等重點貨物超偏載臨界預警、高附加值貨物經過貨盜高發區預警等貨運安全風險預警,并及時向管理人員提供預警信息,給出相應的風險應對預案丨6-7丨。同時,從全面掌握鐵路貨運安全事故和突出隱患的全局角度,需要根據所屬貨運作業類型、責任單位、發生時段、具體原因等進行多維度分類統計,實現隱患特征分析、精準治理等[8]。

      1.3功能架構

      鐵路貨運票據電子化基本貫穿了貨運業務全過程,有著技術較前沿、設計合理、延伸能力較強、應用面較廣泛的特征,在現有貨運組織活動中的地位尤為重要。因此,充分利用貨運票據電子化綜合應用平臺所取得的成果,以鐵路貨運安全基礎數據采集與整理為支撐,以貨運安全風險管理評價、貨運安全風險預警、貨運安全綜合分析3大功能為重點,進行貨運安全大數據相關應用建設,滿足多層級、跨部門貨運安全作業及管理需求。

      2鐵路貨運安全大數據功能設計分析

      2.1貨運安全風險管理評價功能

      按照貨運場站、貨運作業、貨運設備3個維度,開展基于大數據的鐵路貨運安全風險評價,確保設備狀態、作業狀態和設施狀態良好。(I)貨運場站安全風險管理評價。基于歷史數據,結合貨運量、事故數、貨損貨差、接取送達客戶滿意度等主要影響因素,給出所有貨運場站(含專用線)安全管理綜合級別;在選擇單一貨運場站后,給出主要的安全管理風險點的級別,并實現可視化展示,形成貨運場站安全管理畫像。(2)貨運作業安全風險管理評價。①裝卸作業安全管理。基于歷史數據,結合裝卸作業量、裝卸事故數、貨損貨差等主要影響因素,給出鐵路局集團公司裝卸安全管理綜合級別;在選擇單一鐵路局集團公司后,給出主要的裝卸安全管理風險點的級別,并實現可視化展示,形成裝卸安全管理畫像。②貨檢作業安全管理。

      基于歷史數據,結合貨檢工作量、項點識別數、處理效果等主要影響因素,給出鐵路局集團公司貨檢安全管理綜合級別,在選擇單一鐵路局集團公司后,給出主要的貨檢安全管理風險點的級別,并實現可視化展示,形成貨檢安全管理畫像。③抑塵作業安全管理。基于歷史數據,結合抑塵工作量、抑塵劑噴灑量、抑塵效果等主要影響因素,給出鐵路局集團公司抑塵作業安全管理綜合級別;在選擇單一鐵路局集團公司后,給出主要的抑塵作業安全管理項點的級別,并實現可視化展示,形成抑塵安全管理畫像。(3)貨運設備健康狀態分析評價。①計量安全檢測設備健康狀態分析評價。對超偏載等計量安全檢測設備的監測情況進行多維度分析,主要包括測點精度分析、設備生產廠家等進行可視化分析展示,運用圖表可視化工具進行計量安全檢測設備分析展示,對不同廠家、不同單位的設備進行測點精度、健康情況等方面進行分析,設置時間范圍、單位等篩選條件。

      ②視頻及圖像設備健康狀態分析評價。分析各檢測點視頻圖像設備接入和使用情況,分析各廠商發生故障率、圖片視頻質量、圖片視頻上傳率等內容,及時判斷出老化設備和不符合質量要求的廠商設備,及時發現隱患及時糾正。③電子施封鎖設備健康狀態分析評價。通過大數據分析對有源鎖的通信、電量、鎖頭感應等故障進行綜合判斷,并且結合固定識讀裝置的自診斷數據及識讀比例對固定識讀裝置的健康狀態進行判斷分析。

      2.2貨運安全風險預警功能

      由于風險預警需要大規模的數據積累,先期應選取風險特征值較為明顯、風險預警較易實現的風險點進行攻關。因此,先期選擇重點貨物追蹤及超時、極端天氣、卷鋼等重點貨物超偏載、髙附加值貨物經過貨盜高發區、信息系統故障等狀態進行風險預警。(1)重點貨物追蹤及超時預警。對劇毒品、爆炸品、三角B貨物、超級超限、鮮活等重點貨物,在車站或者地區設定停留時間閾值,通過歷史超時數據的時空關系進行分析,優化調整停留時間閾值,超出設定閾值時進行預警。(2)極端天氣預警。通過共享工務部門的鐵路防洪應急管理系統數據,通過歷史數據找出極端天氣與貨運安全事故的時空關聯關系,對重點災害地區做出預警,指導實際生產活動,并對進入極端天氣地區的貨物做重點處理和監控。

      (3)卷鋼等重點貨物超偏載臨界預警。通過設定超偏載、超限閾值,構建時間段、單位、車號、車輛、超偏載等信息關聯關系,對于卷鋼等重點貨物在歷史數據中處于臨界閾值的重點客戶、重點發局、重點車輛,向鐵路管理人員提供預警車輛的基本信息及安全預警信息,對臨界預警的車輛根據不同等級突出展示。(4)高附加值貨物經過貨盜高發區預警。基于電子施封鎖破封、保價定責歷史數據,分析得出基于時間序列的貨盜高發區域,向相關保價管理部門以及鐵路公安部門提前給出預警信息,提醒相關人員加強監控,防范被盜。(5)信息系統故障預警。對貨運現有的主要系統運行狀態進行監控,及時得到系統異常信息,通過預備方案處理問題,避免由于信息系統故障影響實際生產作業。

      2.3貨運安全綜合分析功能

      貨運安全綜合分析包括信息追溯、信息關聯、信息比對等功能,輔助鐵路貨運安全管理人員進行日常信息查詢與分析工作。(1)貨運安全信息綜合追溯分析。接人安監報數據信息,按時間周期、貨運問題類型、鐵路局集團公司等進行關聯分析,形成問題分類分級,突出安全管理重點問題,具體問題可在相關系統進行追溯分析,形成結果可輔助管理部門強化專項整治。(2)視頻圖片智能關聯識別分析。接入貨檢、貨運站等系統監控數據,對時間、車次、車號、順位號、貨物品名、視頻及圖片等關聯分析,實現問題車全過程視頻及圖像提取,為事故追責、保價理賠等提供決策支撐。逐步形成所有車輛的全過程視頻及圖像提取。

      (3)貨檢扣車深度挖掘分析。對扣車數量、車次、列車屬性、車種車型、車號、發站、到站、品名、問題類別、問題內容、沿途貨檢站、處理情況、電報號、圖片、視頻等信息進行關聯,實現扣車原因深度分析,按鐵路局集團公司形成貨檢站扣車管理畫像,為鐵路局集團公司提升貨檢質量提供支持。(4)換裝數據深度挖掘分析。通過運單號查詢貨物換裝信息,包括發站換裝、途中換裝信息的分類查詢,對貨物品名、托運人、換裝車站、換裝時間、換裝原因等信息進行關聯,實現換裝原因深度分析,為優化貨運組織提供決策支撐。

      (5)限界系統基礎數據準確性分析。通過共享工務系統的LKj數據,與限界系統的基礎數據對比,分析限界系統基礎數據更新的誤差度,分析各鐵路局集團公司日常維護的完整率和及時率。(6)超偏載綜合評判分析。基于貨運超偏載檢測設備的檢測信息,結合車輛5T系統中的TPDS監測信息,對貨車的超偏載報警情況進行綜合比對評判,通過多測點多設備的數據比對,為超偏載報警準確性提供輔助決策支撐。

      3結束語

      鐵路貨運安全大數據功能建設能夠實現數據融合、業務聯動,發揮鐵路貨運安全規模化數據的潛力,對提升鐵路貨運安全管理能力有著重要作用。從整體來看,鐵路貨運安全大數據功能建設面臨的最大挑戰是不同作業場景下風險的管理和控制,包括技術風險、管理風險等,為解決以上問題,需要通過大范圍的現場調研,確定不同場景下風險特征值范圍,確保鐵路貨運安全大數據功能建設與實施的可操作性。

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