京張高鐵八達嶺地下站及隧道工程信息模型一致性表達

周清華，楊璟林，李 純，張 軒

（中鐵工程設計咨詢集團有限公司，北京 100055）

傳統的鐵路工程設計中，各專業設計數據分散管理，邏輯關聯性不強，設計成果不易維護，且存在大量冗余信息，難以滿足鐵路智能化應用的要求[1]。

北京—張家口高速鐵路（簡稱：京張高鐵）下穿長城，在長城腳下設置了地下車站，該車站是目前國內埋深及提升高度最大、洞室群最復雜、單拱跨度最大的高速鐵路暗挖車站，面臨深埋車站舒適環境營造、防災疏散救援保障、超大跨隧道和密集洞群穩定支護、重要文物和環境保護等關鍵技術難題，對設計提出了更高要求，需要設計單位對設計理念和設計方法進行創新。京張高鐵是國內第一條全線、全生命周期內所有專業均應用建筑信息建模（BIM，Building Information Modeling）技術的智能高速鐵路，其重點工程—八達嶺地下站及隧道工程信息模型一致性表達是京張高鐵BIM技術應用的重要內容。

本文結合八達嶺地下站及隧道工程設計，重點研究鐵路工程信息模型分類編碼體系和設計過程管理，建立了無砟軌道、接觸網、軌旁設備、安全門、車站關鍵設施等工程對象的信息模型，并提出鐵路工程信息模型多專業設計數據一致性表達方法，實現不同專業多層級信息實體的強耦合關聯，以建立計算機支持的協同設計工作模式；同時，使用三維激光掃描技術，采集地下站和隧道竣工后的點云數據，研究海量點云數據高效檢索方法及信息模型無損轉換方法，實現設計信息模型與點云數據的無縫融合，通過將運營維護現場數據與設計數據進行對比分析，支持基礎設施信息模型的一致性檢測，為京張高鐵運營維護管理提供決策依據。

1 鐵路工程信息模型多專業設計數據一致性表達

BIM技術具有數字化、可視化、多維化、協同性、模擬性等特點，可貫穿應用到鐵路工程全生命周期，支持廣泛的信息共享，方便鐵路工程項目各相關方協同開展工作，而實現鐵路工程信息模型中多專業設計數據一致性表達是BIM技術在鐵路智能建造中成功應用的關鍵之一。

為了實現鐵路工程建筑信息建模中多專業設計數據一致性表達，需要制定統一的語義標準、數據存儲標準和交付標準。國際標準中有BSDD（building SMART Data Dictionary）、IFC（Industry Foundation Classes） 和IDM（Information delivery manual），我國鐵路工程行業也發布了《鐵路工程信息模型分類和編碼標準》、《鐵路工程信息模型數據存儲標準》、《鐵路四電工程信息模型數據存儲標準》以及《鐵路工程信息模型交付精度標準》等標準[2-5]。

其中，《鐵路工程信息模型數據存儲標準》對IFC標準進行了擴展，涵蓋鐵路線路、軌道、路基、橋梁、隧道、站場、路基排水、地質8個專業領域。《鐵路工程信息模型分類和編碼標準》采用了面分類法和線分類法結合的編碼方式，主要包括鐵路工程階段表、組織角色表、產品表、信息模型分類表、信息模型編碼表、專業領域表、工藝表、工法表、材料表、屬性表、地理信息表等，這些分類表準確地描述了鐵路工程各專業多層級信息實體及其邏輯關系。依據此標準，定義了八達嶺地下站及隧道工程的全要素信息模型，實現所有專業對象信息表達的結構化與規范化，描述其構造及應用方法，有利于設計信息的存儲和相關各方交流過程中的信息傳遞。

鐵路工程信息模型交付標準旨在支持特定業務流程便捷地交換信息，所交付的信息根據需求可以是多個存儲記錄集合的簡化。通過研究分類編碼、存儲和交付標準，將其應用于八達嶺地下站及隧道工程中的無砟軌道、接觸網、軌旁設備、安全門、車站關鍵設施等工程對象的信息建模，計算機可自動識別各個專業的工程對象，實現數據的檢查、驗證和統計分析，并保證各專業信息存儲的標準化，保證信息交換過程中信息準確無誤且理解一致。

為了實現信息模型中多專業設計數據的一致性表達，需要建立一個開放共享的數據環境。中鐵工程設計咨詢集團有限公司（簡稱：中鐵咨詢）自主研發了鐵路多專業數字化協同設計軟件，內置了相關專業標準、共享設計資源和規范化工作流程，涵蓋設計資源管理、過程協同管理、成果管理、設計變更管理等方面。并為各專業設計人員定制了統一的工作空間，使專業設計人員能夠基于數據流引擎，使用統一的數據資源開展協同設計[6]，實現基于項目的資源共享以及基于公共數據環境的全過程協同工作，如圖1所示。

圖1 鐵路多專業數字化協同設計平臺

在協同設計平臺的支持下，整個設計過程的相關信息都能被記錄下來，相關數據圖表均可供各專業設計人員進行查詢和統計分析。在傳統設計過程中，文件流轉流程往往較為復雜。而利用BIM技術對文件流轉流程進行優化后，能夠讓各專業設計人員在同一個全要素信息模型上開展工作，可使很多原本串行的工作并行化；并在定制的流程引擎驅動下，使多專業配合工作成為基于全要素信息模型的直接數據交互，各專業設計數據間的邏輯聯系更為緊密，工作配合度更高，有助于減少差錯、遺漏和沖突，保證多專業設計成果匯總后，能夠形成高度一致的整體，促進設計質量提升。

此外，這種協同工作方式還能讓年輕的技術人員更快、更深入地了解相關專業的設計意圖和思路，掌握不同專業間如何高效配合、如何有效解決沖突的方法和技巧。

針對京張高鐵八達嶺地下站及隧道工程，使用中鐵咨詢開發的鐵路多專業數字化協同設計軟件，建立了八達嶺地下站及隧道工程全要素信息模型。各專業設計人員采用基于統一數據模板的數據存儲方法，能夠便利地將各專業內及不同專業間的內在屬性及邏輯關系抽取出來，并利用計算機可識別的語言進行結構化表達，實現了多專業設計數據的一致性表達。此外，采用統一模板解析的方式，可將全要素信息模型中各種對象（如無砟軌道、接觸網、軌旁設備、安全門、車站關鍵設施等）的幾何屬性與非幾何屬性以可視化形式集成展示，形成可交互編輯的參數化模型，如圖2所示。

圖2 全要素信息模型中各種對象可視化集成展示

通過定義數據模板，建立不同專業對象間的動態關聯；當其中某一對象發生變化，與之關聯的其它專業對象會自動跟隨變化，從而保證不同專業設計數據保持一致。

信息模型主要有5種解析表達方式：（1）基于點、線、面自動構網技術，創建地形、地質等要素的信息模型；（2）基于實體交并運算，創建隧道洞、門等實體；（3）基于復雜模板，創建洞身、排水溝等實體的信息模型；（4）基于基礎構件單元進行批量布置，創建軌道、錨桿等實體的信息模型；（5）基于自定義的復雜裝配式方式，創建接觸網的信息模型。

實現工程信息模型中多專業設計數據一致性表達，可以基于所創建的全要素信息模型，將傳統上分散管理的各專業設計數據實現集成展示，方便設計方案的對比和優化，有助于提升設計效率和質量。同時，在將設計成果完整地交付給后續的建造和運營維護方時，建造和運營維護人員可以在設計階段構建的全要素信息模型上繼續補充施工和運營維護信息，為鐵路工程的智能化運營與維護提供良好的數據基礎。

2 運營維護階段基礎設施信息模型一致性檢測

鐵路基礎設施在投入使用之后，隨著服役時間的推移，會受到材料自身性能降低、外界自然環境長期侵蝕、自然災害（地震、洪水等）破壞以及人為等不確定因素的影響，部分基礎設施的整體狀態會發生一些明顯的變化，造成運營維護階段的實際情況與建造交付時提供的信息模型不一致。鐵路基礎設施檢測部門往往要投入大量的人力、物力去檢測這類不一致的情況，且傳統上依靠人工巡檢是 “頭痛醫頭，腳痛醫腳”的被動管理模式，存在工作量大、效率低、成本高、維護效果不理想的難題。

目前，三維激光掃描技術在國內工程領域的應用已十分廣泛，常用于全景測量，可快速獲取工程現狀的點云模型。利用八達嶺地下站及隧道洞內高精度控制網，集成慣性導航、高精度授時設備和三維掃描儀，能夠快速完成地下站及隧道內相關建筑、設施的尺寸以及三維空間信息的采集，生成能夠反映工程現狀的密集點云數據。

鑒于設計階段提供的全要素信息模型已實現了鐵路工程建造方案的三維數字化，所形成的數字孿生資產能夠更好地承載和傳遞各類工程對象在設計、施工，以及運營維護管理階段所需的幾何和屬性信息。為此，可將設計階段提供的全要素信息模型與能夠反映工程真實環境和現狀的海量點云數據融合起來，為鐵路運營維護階段基礎設施信息模型一致性檢測[7-9]提供支持，實現這2類數據的有效融合主要涉及點云檢索和數據融合2項關鍵技術。

2.1 點云檢索

點云數據是鐵路現狀三維數據的重要來源之一，具有數據量大、分布不均勻等特點，但主要是表征目標表面的海量點集合，缺少拓撲信息。處理點云數據的一項重要任務就是建立離散點間的拓撲關系，以支持基于鄰域關系的快速數據查詢。

常見的空間索引一般是自頂向下、逐級劃分空間的各種數據結構空間索引，比較有代表性的是kd樹（k dimentional tree）和八叉樹（octree），對應的數據結構分別為二分查找樹和八叉樹[10-12]。這2種索引對近鄰搜索都十分有效，但用于海量數據搜索時速度極慢。為此，本文提出采用一種新的空間搜索結構（SDS，Search Data Structure）。SDS的數據結構比較簡單，只包含2個數組，但其構建方式十分巧妙，具體流程如圖3所示。

圖3 SDS構建流程

（1）為點云數據建立索引，即有{1，···，np}，其中np為點p的索引編號。

（2）獲取點云數據的包圍盒。

（3）對點云數據進行空間劃分，建立立方體網格，并將所有點指定到對應的網格，為每個點分配一個網格號boxid用于標識，可表示為

其中，x,y和z為點坐標；ny，ny分別為包圍盒在x,y軸方向上劃分的網格數量；d為每個網格的尺寸。

（4）根據網格劃分，將點云數據索引按規則指派到SDS數據結構中，SDS結構如圖4所示。

圖4 SDS數據結構示意

SDS數據結構主要由2個數組組成：First和Next；First對應于網格序號，每個元素保存一個網格內所有點中最小的索引值；Next對應于點云中所有的點序號，每個元素保存序號對應點所處網格中索引值大于且緊鄰該點的索引，當序號對應的點為網格中最后一個點時，Next中保存值為-1。通過順序查詢Next數組，idPoint=Next[idPoint]，可快速地訪問一個網格中所有的點云。基于SDS結構進行快速檢索的最近鄰搜索包含2個步驟：網格內搜素和鄰域網格搜索，如圖5所示。

圖5 SDS最近鄰搜索流程

基于SDS結構的最近鄰搜索流程為：

（1）定位查詢點網格：根據查詢點坐標定位到點所在立方體網格的序號；

（2）網格內搜索：計算查詢點到其所處網格內部所有點的距離，并維護相關近鄰索引和距離數據；判斷是否需要搜索更大的范圍，若是即進入步驟（3），否則搜索過程結束；

（3）鄰域網格擴散和搜索：通過比較所獲取的領域搜索結果和搜索范圍對應網格各個面的距離，判斷擴散方向,鄰域網格擴散規則如圖6所示，并在新的鄰域網格內進行搜索；

圖6 近鄰搜索的鄰域擴散規則示意

（4）網格鄰域擴散判斷：結合之前所有的鄰域搜索結果，比較查詢點到當前搜索范圍所對應網格的各個面的距離，判斷是否需要將查詢范圍擴散至更大鄰域的網格區域；若還需擴散搜索范圍則返回步驟（3），否則搜索過程結束。

2.2 數據融合

鐵路工程全要素信息模型是一種細粒度數據模型，可應用于鐵路全生命周期管理，但需要進一步與線路周邊宏觀的地理信息相結合，才能在鐵路工程建造和運營維護階段發揮出更大價值。GIS是一種可以兼容影像、矢量及點云等空間數據源的信息系統，能為鐵路運營維護提供多種空間查詢、定位以及分析功能。

為此，可將鐵路工程在設計階段生成的全要素信息模型轉換成為GIS可兼容的三角面片格式的模型（簡稱：GIS模型），用于實現點云數據和全要素信息模型的融合，具體的轉換過程為：

（1）從工程設計軟件中提取工程信息模型的完整信息，包括幾何點線面信息、紋理信息以及關聯屬性信息；

（2）將幾何模型轉換成三角面片模型，同時將紋理映射到三角面片上，保持原有模型的幾何外觀；

（3）將信息模型的非幾何屬性信息提取出來建立屬性數據庫。

一個鐵路工程中通常存在大量幾何形狀相同（或相似）的構件，如軌枕、扣件、支柱、吊柱、梁、承臺等。為提升數據處理效率，減少數據存儲空間，將這些具有相同（或相似）幾何形狀的構件的信息模型進行分類，并定義為共享單元，其它構件定義為非共享單元。具體數據處理流程為：

（1）遍歷整個工程設計文件中所有構件的信息模型，對其進行幾何轉換；對于非共享單元構件，讀取其點、線、面數據，將其轉換為GIS模型；對于共享單元構件，先查詢是否已進行過幾何轉換；若尚未進行過幾何轉換，則讀取其點、線、面數據，將其轉換成GIS模型，并保存到數據庫中；若已進行過轉換，計算其空間三維位置(X,Y,Z)、姿態(φ,ω,γ)以及縮放比例 λ即可；

（2）對GIS模型構建多層次細節模型（LOD）[12]，生成4種不同細節層次模型（LOD1、LOD2、LOD3、LOD4）；其中，LOD4為最精細的模型，LOD1為最簡略的模型，LOD1～LOD3是從LOD4抽象簡化后生成；

（3）提取信息模型紋理信息，將紋理映射到GIS模型三角面片上；根據信息模型的紋理貼圖所在面的位置信息，求解GIS模型三角面片對應的紋理坐標（U,V），在平臺中就可以將紋理映射到GIS模型上渲染顯示；

（4）提取信息模型中的非幾何屬性信息，建立屬性數據表，根據元素ID將屬性和幾何模型關聯起來；

（5）根據融合需求設置GIS模型偏移量，可以設置為直角坐標偏移（X,Y,Z），也可以是球面坐標偏移（B,L,H），在幾何模型中心坐標加上偏移量，實現對信息模型幾何位置的平移。

三維激光掃描采集的現場點云數據反映了工程現狀，利用GIS將這些點云數據與經過格式轉換的信息模型進行疊加，可以查看現場與信息模型在幾何形狀上是否一致，如圖7所示。

圖7 隧道點云數據與信息模型融合顯示

由于點云數據是一系列可量測點的集合，還能從點云數據中獲取接觸網、軌旁設備的絕對坐標位置以及各種尺寸參數。此外，通過進一步研究提取軌道參數、斷面參數的算法，還能夠夠實現限界檢測、隧道橢圓度分析、軌道平順性分析等功能，為鐵路工務、供電、電務的運營維護提供數據基礎。

3 結束語

本文結合京張高鐵八達嶺地下站和隧道工程BIM應用，基于鐵路工程BIM技術標準，重點研究多專業設計數據一致性表達，構建了八達嶺地下站和隧道工程的全要素信息模型，并利用鐵路多專業數字化協同設計軟件，搭建了一個多專業協同設計平臺，使傳統上離散的各專業設計數據能夠實現集成展示，方便設計方案的對比和優化，有助于提升設計效率和質量，實現鐵路工程的智能化建造。同時，提出將設計階段提供的全要素信息模型與能夠反映鐵路基礎設施運營維護階段真實狀況的海量三維點云數據融合起來，為京張高鐵運營維護階段基礎設施一致性檢測提供有力支持[13]。

為充分挖掘全要素信息模型在工程全生命周期的應用價值，后續將開展自動化檢測算法研究，如基于全要素信息模型的鐵路中心線自動提取、基礎設施病害檢測等算法，將是下一階段的研究重點。