大数据技术助力铁路工务安全生产的科学管理

以大数据技术和铁路设备运行数据为基础,实现对铁路设备运行更为准确的监测、分析、预测、预警,提高决策的针对性、科学性、时效性和经济性,提升设备管理、过程控制能力和安全风险防范水平,促进设备平稳运行。

用户需求
铁路部门已实现通过各种传感器、监测设备采集设备运行信息,但存在数据标准不统一、信息录入不规范、数据存储应用分散等问题;

铁路运行过程中存在多种设备设施,需要研究设备间的关联匹配关系,以便实现智能化的分析研判;

现在的设备维护及大修更多的是靠计划任务和人工经验,需要研究预测设备变化趋势,提出更加科学化和自动化的养护维修建议。
案例内容
以大数据技术和铁路设备运行数据为基础,实现对铁路设备运行更为准确的监测、分析、预测、预警,提高决策的针对性、科学性、时效性和经济性,提升设备管理、过程控制能力和安全风险防范水平,促进设备平稳运行。

该方案将建立铁路设备大数据管理框架,提出钢轨大修、线路维修数学模型,实现钢轨大维修计划可视化展示、工务主要设备全寿命管理、工务设备变化的预测预警、工务设备的实时查询及工务安全生产的科学管理。
技术架构

1)基于Hadoop架构的分布式内存计算体系支持批处理应用、实时流处理、在线处理应用、在线交互式分析应用。

2)建立交互式查询系统:按数据维度进行统计、聚合,根据历史数据进行拟合和预测,计算数据之间的相关性和模式等。

3)建立实时在线处理系统,解决数据来源多、高并发、数据处理量大等难点

4)建立离线挖掘,多维统计预测,准实时分析以及对业务进行聚类、分类等数据挖掘应用。

实施及服务

1)通过开发部署大数据基础管理平台,将铁路系统的设备运行监测数据进行抽取、清洗和挖掘,实现数据集中存储和共享交换。

2)建立分析模型和算法,发现设备运行规律,预测线路基础设施状态变化趋势和演变规律,提出养护维修建议。

3)建立可视化分析系统,实时掌握设备数据和关键指标,并通过自动化分析,有效评价设备运行及维护状态,建立有效的预警机制,提供监测结果展现和智能化诊断预测,实现科学化决策研判。

4)数据应用服务:设备运行状态查询及变化预测、设备病害预警及分析、运行安全监测及预判、自动化建立维护及大修计划。

案例效果

1)帮助用户建立了统一数据管理平台,规范数据标准并实现共享交换。

2)建立设备运行模型,实现多种设备间的关系匹配及变化分析。

3)建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。

4)实现铁路设备运行的“可知、可视、可控、可评”,为铁路安全运行和管理智能化提供支撑,促进“数字铁路”建设。

解决方案
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