面向铁路基础设施全生命周期数据传递的通用数据模型研究

不同BIM应用程序的数据标准和数据格式不统一将大幅降低各参与方的协作效率,并且增加信息不一致的风险。针对上述问题,从数据交换模式、数据格式和数据管理平台等方面对铁路基础设施全生命周期数据传递和应用需求进行分析。借助IFC及railML的数据交换模式,提出一种铁路基础设施全生命周期数据传递通用数据模型,对数据模型架构进行研究,明确铁路基础设施数据分类、数据结构和关联关系,规范铁路基础设施元数据描述方法,提出由元数据信息自动生成XML Schema的转换机制,制定数据模型内容扩展和校验原则,并通过语义识别的方式对元数据唯一性进行判别。依托京张高铁项目开展铁路基础设施全生命周期通用数据模型的应用验证,搭建铁路基础设施元数据管理系统,梳理铁路基础设施元数据4 000余条,生成数据传递XML Schema 63个,形成一套铁路基础设施数据传递通用模板。同时基于Schema构建铁路基础设施数据协同共享平台,实现结构化数据生成及传递。通过设计、施工阶段数字化移交,实现京张高铁基础设施全生命周期数据无损传递,推动京张高铁基础设施建维一体化管理。     

铁路基础设施全生命周期数据传递关键技术研究

重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战,提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究,结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法,为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。     

基于大数据技术的铁路安全管理研究

大数据技术为分析铁路安全管理领域的海量历史数据,发现其事故规律提供了有效的手段。本文分析了铁路安全管理系统和数据现状,并结合大数据技术的特点,按照“人-设备-环境”3个方面,给出了铁路安全管理大数据应用的需求分析模型。该模型为实现设备的风险分析、状态维修,给决策者提供辅助决策,提高铁路安全预警水平,有重要指导意义。     

铁路信息系统全生命周期质量与风险评估体系研究

随着我国铁路业务的不断增长,铁路网络安全和信息化建设发展迅速。铁路信息系统种类繁多、数量庞大,为保证“十四五”时期铁路信息系统有序开展统型、升级、改造,必须对其进行全生命周期的质量控制,识别从立项到废止的全过程中产生的各类安全风险,从而保障铁路业务平稳运营。文章结合能力成熟度整合模型（CMMI,Capability Maturity Model Integration）和全生命周期,从生命周期、质量和风险评估过程这3个维度,构建了铁路信息系统质量与风险评估体系,分析提出铁路信息系统质量风险识别清单,可协助快速定位其安全风险点。     

铁路大数据治理体系研究

为了对铁路不同敏感等级数据实施差异化保护,文章提出了一种基于层次化主题分析的铁路敏感数据智能识别与分类分级方法,旨在为铁路网络数据分级保护提供依据。该方法利用数据语义和分类分级规则建立主题词库,通过主题分析初步判断数据敏感级别。考虑到铁路网络数据的敏感级别分布不平衡,设计分级概率向量加权聚合机制,利用凝聚层次聚类算法实现准确定级。经实验验证,与基于语义和K-means聚类的传统主题分析方法相比,该方法可有效缓解分布不平衡问题,实现细粒度、动态可调整的铁路敏感数据智能识别与准确定级,从而为落实铁路网络数据分级管理要求、确保铁路网络数据安全可控提供技术支撑。

     

铁路大数据标准体系研究

在介绍国内外大数据标准体系研究现状的基础上,分析国家大数据标准体系与电力和工业2个典型行业大数据标准体系的对应关系,提出铁路大数据标准体系框架,并分析其与铁路信息化标准体系的对应关系。铁路大数据标准体系共划分为技术和工具、数据、应用、安全、管理等5个子体系,对各体系标准进行了界定。铁路大数据标准体系框架的提出,将为铁路运输企业进一步建立健全大数据应用标准打下基础。     

面向铁路选线的全生命周期减碳效益估算方法

铁路选线方案设计对于铁路能否充分发挥减碳能力具有显著影响。为了评估铁路选线方案的减碳能力,分析了铁路全生命周期减碳效益影响因素,提出了相应的减碳效益估算方法,并结合实例进行了应用分析,研究结果表明：(1)某城际铁路研究地段全生命周期碳排放量为21.42×10⁸ kg,而间接减碳量为79.58×10⁸ kg,减碳效益达到58.16×10⁸ kg;(2)本文提出的铁路全生命周期减碳效益估算方法可有效评估选线设计方案带来的减碳效益。     

铁路大数据应用体系架构研究

由于大数据中蕴含着巨大的商业和社会价值,对大数据的利用成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。中国铁路转企改制后引发了一系列重大变革,铁路正处在关键转型期。开展市场化运营、建设服务型企业、向现代物流转型等,都对大数据技术的应用提出了迫切的需求。文章总结电信、金融及互联网行业开展大数据应用的经验启示,提出铁路大数据应用的体系架构。阐述铁路大数据应用技术体系,基于对中国铁路发展形势的分析展望了大数据的应用场景。对于铁路大数据应用的规划设计、落地实施等具有一定的借鉴意义。     

铁路货运安全大数据功能设计研究

随着大数据、物联网、云计算等现代化技术日益成熟,为铁路货运安全管理智能化提供了有效的技术手段。结合铁路货运内外部数据需求,以及铁路货运安全风险识别和风险预警功能需求,提出风险管理评价+风险预警+综合分析的铁路货运安全大数据功能架构,探讨铁路货运安全风险评价功能、货运关键项点安全风险预警功能,以及货运安全综合分析的功能,为有效提升铁路货运安全智能化管理能力提供决策依据。     

牡佳铁路全生命周期BIM技术应用

作为国铁集团BIM试点项目之一,牡佳铁路开展了针对铁路工程全线、全专业、全生命周期的BIM技术应用。在标准编制和验证方面,借助达索软件已有的以“标准包-类型-属性扩展集-属性”为代表的信息结构,进行铁路BIM标准的部署,并在本项目中完成了相关标准的编制和验证工作;在全生命周期BIM协同应用方面,基于分布式服务器方案搭建精细化模型应用管理平台,使用达索Enovia模块开展本BIM项目的人员、权限、任务、流程、交付管理,并通过基于“骨架-模板”方法的专业间引用、规范化的模型组织结构、基于Enovia平台的上下序流程管理,实现了专业间协同设计;在BIM设计方面,以桥梁工程为例,为了提高效率,使用达索/CAA架构开发了构件批量建模程序,使用TEKLA/API开发了构件钢筋建模程序;在施工应用方面,通过构建BIM虚拟场景并进行工序工艺虚拟仿真,能更加及时地发现方案存在的问题,从而提高沟通效率和安全管理质量。通过牡佳铁路BIM项目的应用实践,最终探索出一条从标准验证、服务部署、协同设计到施工管理的全生命周期技术路线,并提供了系统性的BIM应用案例。     

动车组全生命周期数据可视化研究

本文将数据可视化技术引入到动车组数据管理范畴,介绍了动车组的数据分类和可视化现状,可视化技术的发展历程及其应用到动车组领域的主要问题和研究主题.对数据可视化技术在动车组管理的应用前景进行了展望.     

面向建设期铁路大数据的分级存储方法研究

我国铁路网包含众多建设期和运营期路段,均会产生大量业务数据,然而传统的单节点大数据存储方式存在访问速度慢和时效性低等局限性,无法有效缓解数据存储压力。文章基于数据分级存储的思想,设计一种分布式大数据分级存储架构;综合考虑建设期铁路大数据的业务属性和存储数据库的固有属性,建立一套数据价值评价体系;基于专家评价法计算各数据表在不同评价维度下的价值,并通过K-means聚类算法判定各数据表相应的存储级别;以某建设期铁路大数据为实验样本进行验证,实验结果表明,文章提出的价值评价体系能够有效地对铁路建设期大数据进行存储级别判定,实现了面向建设期铁路大数据的分级存储。     

铁路行业大模型安全体系架构研究

技术创新是推动新一代人工智能发展的关键因素,特别是大模型的发展,开启了人工智能新时代。我国铁路也开展了人工智能行业大模型建设,然而,大模型自身存在一定安全风险,如何构建铁路行业大模型安全体系,保障大模型应用的可信性与可靠性,是需关注的问题。首先调研大模型安全技术发展现状与趋势,分析铁路行业大模型安全技术的场景特点,挖掘其安全需求。其次,从安全风险、安全管理、安全目标、安全保障等角度出发,提出铁路行业大模型安全体系架构设计思路。最后,提出其安全保障技术,包括：提示词攻击防御技术,防止大模型被恶意诱导泄露铁路敏感信息;基于检索增强生成的幻觉抑制技术,降低大模型幻觉现象,提高模型生成内容的质量和安全性;数据保护技术,防止大模型输出原始训练数据或越权信息。     

面向铁路客运大数据的客流分析研究及应用

从铁路客运业务产生的海量数据入手,研究如何从客运大数据中深度挖掘客流数据主要指标,提出构建分布式客运数据存储平台的方案,以提升数据的存储速率和分析能力、提高数据库利用率,并验证了分布式数据库无论从硬件还是软件方面,与传统数据库相比均具有显著优势。利用该平台建立数据的多维度关联,对中国铁路武汉局集团有限公司和九大方向的客座率、列车密度表等指标进行实时分析,为客流预测提供依据。     

铁路行业大模型安全技术研究

在铁路行业深入贯彻落实国家“人工智能+”战略行动的背景下,研究铁路行业大模型安全技术具有重要意义。文章研究了国内外人工智能大模型的安全政策,结合铁路自身的行业大模型发展现状,分析大模型在训练、部署和运营等阶段的安全保障需求,研究铁路行业大模型全生命周期的安全保障技术,包括基础设施安全、数据集构建安全、大模型构建安全和大模型应用安全等技术,旨在全面提升铁路行业大模型安全保障能力,为铁路专业研发和应用大模型提供安全技术方案。     

铁路全生命周期绿色低碳选线优化研究

绿色低碳选线对于实现我国“双碳”目标、促进交通运输行业高质量发展具有十分重要的意义。目前铁路低碳选线优化研究大多集中于针对给定铁路线路方案局部的事后评价,而选线设计作为铁路建设项目的先行环节,要着眼全局,将绿色低碳选线理念融入设计过程,开展铁路全生命周期碳排放预评估。为此,针对智能选线搜索过程中实时生成的线路方案,首先提出涵盖施工建造、运营管理和养护维修的铁路全生命周期碳排放的计算模型,并通过碳强度年度衰减规律分析对各阶段碳排放进行动态修正,得到总碳排放;然后将碳排放计算模型和建设成本计算模型进行组合,构建铁路线路碳排放-成本双目标优化模型,并基于改进的粒子群优化算法进行双目标优化模型求解。以某山区铁路为例,应用所提模型生成的碳排放-成本双目标最优方案与人工方案进行对比分析,结果表明：与人工方案相比,双目标综合最优方案可节省22.7%的建设成本、降低12.7%的碳排放。该优化模型可有效提高铁路线路方案的经济性和低碳性,为设计人员选线优化提供参考。     

铁路双重预防机制安全大数据平台研究

党的十八大以来,新增投产铁路运营里程5.3万公里,其中高速铁路新增投产营业里程3.1万公里,全国铁路复线率59.5%,电气化率72.8%,均为世界首位。“四纵四横”高铁网全面建成,“八纵八横”高铁网正在加密形成,高铁已经覆盖了全国92%的50万人口以上的城市。     

BIM技术在铁路接触网全生命周期的应用探讨

近年来BIM技术在建筑行业的运用日趋成熟,但在铁路行业的应用尚处于起步阶段。接触网是电气化铁路重要的供电设备,是构成影响电气化铁路发展及安全运营的一个重要因素。就BIM技术在铁路接触网全生命周期中的应用进行探讨,从接触网全生命周期的角度来分析BIM在接触网信息化的作用与发展,提出了BIM技术在接触网全生命周期中各阶段的应用目标、实施技术路线,为以后BIM技术在接触网全生命周期中的应用提供借鉴作用。     

铁路大数据可视化技术研究及应用

基于对可视化技术定义、展现要素及特征的分析,结合可视化技术分类与应用场景,对铁路出行数据可视化研究进行归纳和阐述,并对部分应用案例进行介绍,包括铁路出行OD客流可视化、铁路出行热点数据可视化、铁路客运量分析可视化等。同时,对可视化应用在铁路行业的发展做出总结和展望,表明在铁路信息化发展中的重要意义。     

铁路客运大数据平台的数据采集技术研究

简要介绍大数据的概念、背景及其在铁路客运领域的应用意义,分析铁路客运大数据平台的数据源特点和需求特点,举例陈述现有大数据采集的相关技术以及软件应用,提出对铁路客运大数据平台数据采集方案的构想。