京張高鐵運營安全大數據平臺設計及關鍵技術

王萬齊，劉 軍，李 平，馬小寧，陳同喜

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵路大數據研究與應用創新中心，北京 100081；2.中國鐵路北京局集團有限公司，北京 100844）

北京—張家口高速鐵路（簡稱：京張高鐵）是北京2022 年冬奧會和冬殘奧會的重要交通基礎設施，為北京、延慶、張家口3 地賽區提供一流的高品質、高安全、高科技含量的交通服務。其中，京張高鐵運營安全是智能京張建設的重要內容之一，是一個復雜、涉及面廣、影響因素多的系統工程。其主要影響因素包括：（1）工務、電務、供電等基礎設施設備及動車組；（2）鐵路運輸、工務、電務、供電、動車等領域的專業人員；（3）安全風險、隱患、事故故障管理和規則制度；（4）高鐵沿線的風、雨、雪、地震和鐵路外部環境。

鐵路運營安全是智能鐵路和鐵路大數據應用的研究重點和難點之一，不少學者開展了鐵路運輸安全領域的研究和系統研發。王同軍等人[1-3]提出了鐵路大數據應用總體架構和關鍵技術，運輸安全是鐵路大數據應用建設的主要內容之一；李紅俠[4]介紹了京張高速鐵路智能化技術應用進展情況，運營安全是京張高鐵智能化的主要組成部分；康高亮[5]對中國高速鐵路安全保障體系進行了深入研究；謝文廣[6]提出了中國鐵路北京局集團有限公司（簡稱：北京局集團公司）安全大數據應用總體方案；荊偉[7]提出了中國鐵路太原局集團有限公司安全大數據應用主要建設內容，開展了設備安全分析關鍵技術研究；楊連報[8]、周進等人[9]針對鐵路事故故障報告開展了基于文本技術的原因分析；佘振國[10]等人開展了鐵路安全風險分析預警系統設計和研發；郭湛[11]對近10年高速鐵路運營狀況的安全評估進行了研究；宋修德等人[12]開展了鐵路安全管理大數據分析平臺設計和研究。

面對京張高鐵運營安全標準高、管控難、因素多的迫切需求，本文設計了京張高鐵運營安全大數據的總體架構、數據架構、技術架構、系統功能，從“人防”“物防”“技防”角度保障京張高鐵運營安全。

1 總體方案設計

1.1 建設目標

面向北京2022 年冬奧會和冬殘奧會科技保障，及京張高鐵“全天候、全方位”運營安全保障的需要，本文以“防范物不安全狀態，防范人不安全行為，防范環境不確定安全因素”為核心，以鐵路數據服務平臺為支撐，建立京張高鐵運營安全大數據平臺，分析京張高鐵運營安全薄弱環節，挖掘事故故障內在演變規律，支撐安全精準監督檢查，提升安全綜合預警能力，保障京張高鐵運營安全。

1.2 總體架構

京張高鐵運營安全大數據平臺以安全數據集中和共享為基礎，以大數據等信息技術為手段，匯集鐵路的風險隱患數據、安全監督數據、動車安全數據、工務安全數據、電務安全數據、供電安全數據、人員安全數據、天氣數據和沿線遙感數據等，具有安全電子地圖、安全管理分析、工務安全分析、電務安全分析、供電安全分析、動車安全分析、人員安全分析、外部環境分析等業務功能，建立運營安全模型庫和機器學習算法庫。為京張城際鐵路有限公司（簡稱：京張公司）、北京局集團公司和其運輸站段掌握運營設備安全狀態，發現運營安全薄弱環節，指導運營安全重點監督，并逐步實現事故故障超前防范等提供強有力支撐，大幅提升鐵路運營安全綜合保障水平和預警能力。

綜上，京張高鐵運營安全大數據平臺總體架構主要分為數據源、平臺層、應用層和用戶層，如圖1所示。

圖1 京張高鐵運營安全大數據平臺總體架構

1.3 數據架構

（1）風險隱患數據

主要包括京張高鐵沿線的安全風險點、安全隱患點、安全問題等，可用于支撐安全風險全面管控和安全隱患及時消除，實現從源頭上防控事故故障的發生。

（2）安全監督數據

主要包括京張高鐵事故故障的安監報1、安監報2、安監報3 等數據，可用于分析事故故障出現的重點區間、重點問題等，支撐事故故障原因分析和安全精準監督檢查。

（3）動車安全數據

主要包括京張高鐵動車組的基礎臺賬、報警信息和故障信息等，為全方面了解動車組運營安全提供數據支撐。

（4）工務安全數據

主要包括京張高鐵檢測車數據、車載數據、軌檢小車數據、人工巡檢數據等，為工務部門提供安全管理重點信息。

（5）電務安全數據

主要包括微機監測等實時監控數據，有利于電務部門及時掌握電務設備安全狀態。

（6）供電安全數據

主要包括6C 檢測數據、供電巡檢問題等，有利于供電部門及時掌握接觸網和變電所安全狀態。

（7）人員安全數據

主要包括京張高鐵沿線的工務段、電務段、供電段、動車所等專業人員的基礎信息、安全考核、安全培訓、安全考試、星級評價、司機測酒等數據，從“人防”方面保障鐵路運輸安全。

（8）天氣數據

主要包括京張高鐵沿線天氣預報數據，以及風、雨、雪實時數據，有利于保障動車組運營安全和管理沿線鐵路外部環境隱患。

（9）沿線遙感數據

主要包括京張高鐵沿線周圍500 m 遙感影像數據，有利于分析沿線塑料大棚、彩鋼瓦房等典型鐵路外部環境問題。

1.4 技術架構

京張高鐵運營安全大數據平臺是基于鐵路數據服務平臺的大數據典型應用，廣泛匯集既有業務系統的安全數據，融合不同專業的安全數據，研究面向鐵路安全的大數據分析算法，運用數據集成技術、數據存儲技術、計算服務技術、模型算法庫、數據共享技術，支撐京張高鐵運營安全大數據平臺的不同功能模塊。高鐵運營安全大數據平臺技術架構如圖2 所示。

圖2 京張高鐵運營安全大數據平臺技術架構

（1）數據源

京張高鐵運營安全大數據平臺應用的數據源包括風險隱患數據、安全監督數據、動車安全數據、工務安全數據、電務安全數據、供電安全數據、人員安全數據、天氣數據、沿線遙感數據。

（2）數據集成技術

數據集成技術是采集和匯集京張高鐵運營安全數據的技術，主要包括Restful 接口技術、分布式消息隊列技術、文件傳輸技術、數據遷移技術、互聯網數據同步技術等。

（3）數據存儲技術

數據存儲技術是京張高鐵運營安全結構化、非結構化數據存儲技術，主要包括分布式文件存儲技術、PostgreSQL（PG）集群存儲技術、Greeenplum存儲技術、Hive 存儲技術、對象存儲技術、圖片和視頻存儲技術、冷熱溫混合存儲技術、HBase 列式存儲技術。

（4）計算服務技術

計算服務技術是為京張高鐵運營安全數據提供不同類型計算能力的技術，主要包括機器學習框架、圖計算框架、離線計算框架、內存計算框架、深度學習計算框架、全文搜索引擎框架等。

（5）模型算法庫

模型算法庫由京張高鐵運營安全模型庫和機器學習基本算法庫組成，主要包括設備安全畫像技術、人員安全畫像技術、事故故障關聯技術、安全評估技術、安全預警技術、圖像分析技術、標簽學習技術、群體優化技術、智能識別技術、規則關聯技術等。

（6）數據共享技術

數據共享技術為不同用戶和系統提供安全數據共享、應用共享技術，主要包括JDBC/ODBC 技術、Web Service 技術、消息中間件技術、Restful 接口技術、微服務技術、負載均衡技術、應用服務監控技術、數據服務監控技術等。

2 系統功能設計

2.1 安全電子地圖

安全電子地圖功能主要將風險、隱患、歷史事故故障、安全問題、工務超限、電務報警、供電缺陷、動車報警、鐵路外部環境等數據在GIS 地圖上進行展示，為各級領導和安全管理人員提供直觀、簡潔的展示，也可按業務部門、運輸站段、設備類型、病害類型、安全等級進行綜合查詢和分析。

2.2 安全管理分析

安全管理分析功能主要支撐京張公司、北京局集團公司安監室、沿線運輸站段的安全管理工作，包括安全風險分析、安全隱患分析、事故故障分析、安全通知書分析、安全寫實分析、安全巡檢分析等功能。

2.3 工務安全分析

工務安全分析功能主要對鋼軌、路基、橋梁、隧道、涵洞等設備的動/靜態病害、設備隱患進行綜合分析，包括工務設備資產分析、動態病害分析、靜態病害分析等模塊。

2.4 電務安全分析

電務安全分析功能主要對信號、通信設備的報警和故障進行綜合分析，包括信號報警分析、信號故障分析、通信報警分析、通信故障分析等模塊。

2.5 供電安全分析

供電安全分析功能主要對接觸網設備缺陷和變電所報警信息進行綜合分析，包括接觸網安全分析、變電所安全分析模塊。

2.6 動車安全分析

動車安全分析功能主要對動車組報警和故障進行綜合分析，包括動車報警分析、動車故障分析模塊。

2.7 人員安全分析

人員安全分析功能主要對鐵路職工開展安全綜合分析，包括個人綜合分析、班組綜合分析、車間綜合分析、站段綜合分析、專業綜合分析、京張公司安全分析模塊。

2.8 外部環境分析

外部環境分析功能主要包括天氣預報預警分析、實時風雨雪報警分析、地震安全分析、外部環境遙感分析、異物侵限圖像分析、鐵路外部環境隱患分析等模塊。

3 基于粒子群算法的安全智能分級方法

3.1 粒子群算法運用

運用粒子群算法（PSO ，Particle Swarm Optimization）優化多個聚類中心的流程如下：

（1）初始化粒子群算法參數，主要包括權值范圍、個人因子、社會因子、迭代次數、終止條件、安全類型數量等，并初始化分類中心點；

（2）針對單個粒子，計算安全單元到每個中心點位置間的歐氏距離，選擇最小歐氏距離Di，并計算所有Di之和作為粒子適應度函數值；

（3）更新每個粒子的最優位置和全體粒子的最優位置；

（4）更新每個粒子的當前速度和位置，并檢查每個粒子的速度和位置是否超出閾值，若超出，則重新賦予合理的數值；

（5）當迭代次數達到最大迭代次數或粒子位置變化值足夠小時，終止粒子群算法；否則，進行步驟（2）；

（6）粒子群算法中所有粒子的最優位置為不同安全分類的中心點，可通過計算每個單元與不同分類中心點的歐氏距離，來判斷其所屬安全等級和類型。

3.2 安全智能分級方法

本文匯集工務動 / 靜態病害數量、電務信號和通信報警數量、供電接觸網和變電所報警數量、動車組報警和故障數量，安全風險點、隱患、事故故障等數量，周界異物入侵報警數量，鐵路外部環境隱患數量，風、雨、雪、地震等實時報警數量，以2 km為安全分析單元，計算該單元內所有的安全問題數量和等級，建立基于多種安全數據的分級分類模型，運用PSO 找出所有單元的多個聚類中心點，根據聚類中心位置對應的不同安全等級，統計每個安全分析單元出現問題的數量，計算安全分析單元問題數量與每個中心點之間的距離，最終判斷出不同安全等級，并制定和設置不同安全管理措施，如圖3 所示，其中，A 為重大安全問題，B 為重點安全問題，C 為一般安全問題。

圖3 基于PSO 的在途列車安全智能分級方法

運用PSO 訓練安全綜合預警模型后，采集京張高鐵沿線的安全隱患數、事故故障數、安全問題數、設備缺陷數、鐵路外部環境隱患數等，通過基于PSO 的安全智能分級方法，計算出評價單元的安全分級結果，根據不同分級結果，推薦不同安全管控方法和安全問題處理方法。

同時，基于京張高鐵所有單元的安全等級和類型，可分析出近期的典型設備缺陷類型、安全問題的高發時間、安全問題的高發位置、安全問題所在單位、安全問題的主要原因，有利于建成京張鐵路運營安全全方位保障體系，及時掌握鐵路基礎設施和動車組的安全運營狀態，充分了解京張鐵路沿線外部環境情況，全面管控安全風險點和快速處理安全隱患點，確保京張高鐵動車組運行安全。

4 結束語

本文基于京張高鐵運營安全管理和分析的需求，介紹了京張高鐵安全大數據平臺的建設目標、總體架構、數據架構、技術架構、主要功能、關鍵技術等內容，為京張高鐵安全大數據平臺建設提供了思路和方向，對京張高鐵安全數據共享共用、安全管理和安全預警能力提升，具有參考意義。

未來將重點研究鐵路運營安全綜合預警技術、基于深度學習的圖像智能識別技術、鐵路事故故障綜合畫像分析技術等在京張高鐵安全大數據平臺的應用，為京張高鐵運營安全提供技術和數據支撐。