大數據在鐵路安全管理中的運用研究

◆徐安君

（中國鐵路鄭州局集團有限公司調度所 河南 450000）

鐵路是中國境內的主要交通形式，在我國交通運輸中處于核心地位，是大眾出行的主要交通工具。我國鐵路建設歷經了一個多世紀，跨過了多個發展階段，建設水平得到顯著提升，我國已經構建了完善的鐵路交通系統。根據研究顯示，我國高速鐵路總歷程約為3.6 萬公里（2020年8月前數據），電氣化水平居于世界首位[1]。我國不僅是鐵路建設大國，更是鐵路技術建設強國，從制造型國家逐漸轉變成創造型國家。大數據技術水平的提升，給我國鐵路安全管理提供了新方向，有利于解決鐵路安全管理資源投入大、工作人員負擔重等問題。鑒于此，研究如何在鐵路安全管理中應用大數據技術是十分必要的。

1 鐵路安全管理大數據平臺設計

1.1 平臺設計

根據中國鐵路總公司下發的大數據應用指導文件進行平臺建設，嚴格把控管理資源、設備資源、人員素質、環境情況等各項因素，構建數據整合系統，妥善處理鐵路管理中所涉及的各項數據，并根據數據結果進行安全預警、安全管理，將安全管理真正規范化、科學化、智能化、量化，解決傳統鐵路安全管理不透明、不直觀、不有效等問題，提升鐵路安全管理能力、管理效果。建成的大數據平臺，能夠將供電、車輛、車務等各項數據信息整合連接，實現信息資源共享與優化，滿足安全生產的要求。

1.2 整體構架

平臺構架主要分為報告、可視化展示、分析三個部分，通過大數據技術實現智能化管理[2]。

數據分析：安全管理平臺中數據分析部分能夠滿足管理過程中數據分析需求，主要包括四個子系統：（1）違章數據；（2）風險數據；（3）管理安全綜合指數；（4）問題分析數據。

可視化展示：可視化展示部分具有信息展示功能，并將各項數據進行直觀化展示，便于管理人員分析、管理，并以此為管理目標的依據。可視化展示部分主要包括5 個子系統：（1）干部信息顯示；（2）安全生產信息顯示；（3）問題分布信息顯示；（4）檢查信息顯示；（5）安全制定信息顯示。

報告：主要將平臺運行過程中的安全管理信息進行匯總，形成安全分析報告。

2 鐵路安全管理大數據平臺功能分析

2.1 安全指數算法

在平臺運行過程中，能夠將安全風險指數化，預測風險發生指數。在安全風險評估過程中利用安全指數來指導安全管理工作。安全指數算法主要計算項目：①作業地點覆蓋率；②部門工作量；③人員數量；④問題累計值；⑤風險累計值；⑥干部履職分數；⑦檢查問題次數[3]。

檢查頻次以月為單位，將時間作為檢查軸線，確定具體問題的發生時間節點，以此發現風險高發時間，及時排查相關隱患。在運用安全指數算法時，將問題檢查時間節點、問題特性等作為主要元素，構建檢查問題次數模型，并讓該模型具備以上元素特征。模型建立后，管理人員能夠通過時間序列進行問題描述，提取事件特征更加方便。

模型構建是為了保障信號運輸穩定性，可以使用小波分解低頻信號，確保信號傳輸的穩定性。結合實際研究結果可以發現，Haar 小波在低頻信號分解上更加穩定，能夠構建16 維特征向量，因此在構建模型過程中可以將Haar 小波應用于其中[4]。

根據平臺構建的主要部分及功能，要求平臺能夠利用網絡及數據分析能力預測相關風險。平臺安全指數算法步驟為“加窗處理頻次信號（風險問題）→小波系數特征→綜合特征向量→模型構建→訓練神經網絡→測試”[5]。鐵路安全管理部門利用模型進行預測，并根據預測結果完成任務工作分配、組織安全生產檢查、發現故障點等工作。同時，管理人員可以利用模型進行故障分類、故障量化、故障分項、故障性質判斷、故障地點覆蓋情況分析、故障登記等。進行安全管理訓練時，也可以利用該模型輔助訓練，為參與訓練的人員提供問題庫，提升安全管理訓練效果。

2.2 大數據智能分析

大數據智能分析能夠總結平臺中數據的主要特征，對職工違章、安全管理、風險問題等數據進行智能化分析，分析結果可以作為單位管理的重要數據依據，用于大幅提升系統的安全性、可靠性。

2.2.1 綜合指數

根據海恩法則可以得知一起安全事故必然與多起先兆未遂、事故隱患、輕微事故有關，因此事故與事故之間有著必然的聯系。在鐵路安全管理中，多處安全管理小風險可能積累成為一次重大安全風險事故，因此必須及時阻斷風險，排查出風險因素，才能夠預防風險事故的發生。運用平臺數據分析過程中，可以采用不同的維度將相關數據進行量化排序，總結數據特征，多次印證系統中的故障，并將相關故障信息形成報告，及時進行信息預警，由管理人員進行風險排查，做到能夠及時發現鐵路安全管理中所存在的問題。

2.2.2 風險分析

在風險分析上主要分為站段、專業、公司三個層次，不同級別對應的不同風險類型，因此各個層次上的管理人員需要承擔不同的管理責任，并依賴不同的層級系統構建風險管理模型，對各層次上的常見風險問題進行綜合評估，以做到能夠更加準確地掌握各個班組、車間安全風險情況，便于開展鐵路安全管理。在實際管理過程中，管理人員也可以結合風險故障的實際情況，修正安全風險評估模型，使其更具實踐應用意義。

2.2.3 重點問題

借助大數據分析技術可以對鐵路安全管理中存在的安全不到位、實際作業不標準等問題進行重點分析，用來確定具體的時間段、事件地點、責任人等信息，并在鐵路安全管理地圖上直接顯示具體問題，提醒相關責任人及時派人解決問題，并由系統從旁進行協助。

2.2.4 違章問題

鐵路安全管理人員可以利用平臺大數據技術對職工安全違章問題進行分析，通過不同形式的考核掌握職工違章情況，并將違章頻率、違章人員、違章類型、違章地點、違章時間進行可視化展示，從而為單位開展職員違章糾正工作提供必要的數據依據，提升違章管理策略針對性。

2.3 可視化信息展示

在大數據技術應用過程中，管理人員可以借助平臺功能將數據直觀化，通過曲線圖、柱狀圖、電子地圖的方式將數據進行直觀化展示，這對于提升數據的直觀性，方便非專業人士查看相關信息，提升鐵路安全管理具有重要意義。

2.3.1 集中展示

大數據技術處理的鐵路安全管理數據，可以通過展示子系統進行集中展示。將鐵路運輸的情況進行直觀化顯示，并補充重點信息，以便于管理人員從整體角度進行專業化管理。

2.3.2 自選展示

管理人員可以利用平臺搜索功能搜索目標信息，并將相關信息內容進行展示。鐵路管理人員在利用平臺實現自動搜索、自選展示功能時，應該將相關程序簡便化、直觀化、高效化，確保相關人員在搜索目標信息時，能夠迅速查詢到信息內容，并對其他因素進行溯源，以提升決策者的決策準確性。

2.4 數據報告

鐵路安全系統數據報告能夠總結階段性安全管理問題，并對管理成果、管理風險進行綜合評估，實現組合式智能化數據分析，從而生成全面化的安全報告，讓管理人員能夠全面掌握鐵路安全管理情況，提升管理人員風險分析能力、故障解決能力和安全管理能力。

3 結語

鐵路是我國交通的核心力量，關系到國家經濟發展。安全管理是提升我國鐵路管理水平的重要內容，影響著鐵路系統的正常運行。隨著大數據技術發展，將其應用于鐵路安全管理中，能夠極大地提升了信息數據處理能力，讓管理人員能夠掌握多方面安全風險信息，及時排除鐵路安全管理中的故障問題，保障鐵路運行的安全性、可靠性，提高安全預警的準確度。目前，我國多個鐵路站段已經應用了大數據技術進行鐵路安全管理，取得了巨大的安全管理成果，但大數據技術仍然沒有全部推廣。鑒于大數據技術應用的優勢，未來應將大數據技術在鐵路系統中全面推廣，以促進鐵路建設系統信息化發展。