格拉茨工业大学开发的铁路轨道资产管理方法

研究所在生命周期成本计算领域的丰富经验和研究¹使经济评价和技术评价达到平衡。经济评估的前提是深入了解维护需求和轨道的剩余使用寿命。我们提出了一种结合两个步骤的方法:

1. 基于特定边界条件下的平均轨道行为，自上而下的维护和更新需求战略规划过程
2. 一个自下而上的过程，允许复杂的轨道测量评估，描述特定组件的轨道状况及其未来的维护需求。

任何资产的轨道管理都需要准确的数据管理，这是一个至关重要的前提。自2003年以来，数据仓库²与ÖBB密切合作，在格拉茨科技大学成立了。目前，这个数据仓库载有奥地利主要铁路网络4 000多公里的轨道信息。每5m的轨道，分配一个截面对应的轨道信息。数据仓库目前提供的链接信息主要涉及三个方面:

1. 一般资产信息(轨枕和轨道的类型和年龄，交通量和已执行的维护操作)
2. 自2001年以来测量信号的完整历史，由奥地利轨道记录车提供，包括计算的劣化函数
3. 探地雷达的评估结果。

策略性更新需求

战略更新需求的估计可以使用所谓的标准元素来执行，这些标准元素包括整个生命周期内必要的维护行动，以及轨道的使用寿命^3.。通过对钢种、钢轨轮廓、轨枕类型、半径、交通载荷和线速度等不同边界条件组合的统计分析和历史经验得出数据。因此，有超过100种不同类型的标准元件描述了平均维护需求以及估计的使用寿命。这些信息在数据仓库的每个横截面上进行组合。因此，这种方法可以确定整个网络的战略剩余服务寿命。图1显示了这些信息，包括木质或混凝土枕木之间的区别，以及有或没有枕木垫⁴(USP)。一方面，很明显，从整个网络的角度来看，上层建筑的主要类型是没有USP的混凝土轨枕(64%)。另一方面，该图显示，接近或已经超过估计使用寿命的轨道段平均分布在混凝土枕木和木制枕木之间。

图1:基于标准要素的轨道截面剩余使用寿命估算。

这种方法可以用于估计未来几十年的维护和更新预算。这些标准要素——适用于整个生命周期——包括维护的需求和成本。它们允许基于生命周期的决策，例如评估创新组件是否构成经济上可行的解决方案。由于标准元素方法不依赖于跟踪度量，因此该方法也可以应用于较小的网络，在这些网络中，基础设施管理人员不定期执行跟踪度量。

尽管如此，标准元素仅代表特定边界条件下的平均网络范围行为。这意味着在特定的赛道路段上的表现会有很大的不同。因此，自顶向下的方法仅适用于轨道截面长度方面的一定细节水平。

特定于组件的条件评估

资产管理公司面临的主要问题包括:“更新轨道的主要原因是什么?”和“轨道的剩余使用寿命是多少?”到目前为止，回答这些问题并不容易，因为它需要确定限制使用寿命的那些部件，并对它们的条件进行单独的评估。从技术上讲，经济使用寿命主要受轨枕、镇流器和地下结构状况的影响，因为铁路交换可以以低得多的成本水平进行。对于带有木质枕木的上层建筑，其状态是限制因素。装有混凝土枕木的上层建筑将因压舱物变质而达到使用寿命。对于配备USP的混凝土轨枕，可以实现更长的使用寿命，但压载条件仍然是限制因素。除了这两个组成部分外，子结构状况也是一个至关重要的因素¹。由于下层结构条件不足，轨道的生命周期成本可能高达7倍，而使用寿命可能低至一半。因此，枕木、镇流器和下部结构是本文讨论的三种部件。

几十年来，轨道记录车一直在测量不同类型的轨道信号。如果没有复杂的数据管理，它们只能用于确定某个值是否超过干预限制⁵。这种反应性方法确定了维护操作的必要性。最近，铁路基础设施管理人员一直在收集和存储数据，以便监测轨道的长期行为。因此，这种预防性方法允许在可能需要进行维护操作时进行预测。我们想更进一步，通过建立一种主动的方法来回答应该执行哪些维护或更新操作的问题。这需要特定于组件的条件评估。

为了建立这样的评价，我们使用了众所周知的测量信号以及从原始测量数据中计算出的创新数字。目前，轨道质量主要是用轨道垂直对中标准偏差来描述，特别是对道砟和路基状况的描述。虽然这种类型的分析提供了关于是否需要夯实操作的关键信息，但特定部件的状况及其剩余使用寿命仍然未知。一个自底向上的方法，如图2使用各种测量信号和特定组件的聚合评估，提供对跟踪的深入评估。由于该方法基于定位良好的测量信号，因此对特定路段和整个网络的监测都是有效的。

图2:建立特定于组件的条件评估
基于测量信号

对多种测量信号进行创新分析，为掌握其特性奠定了良好的基础，从而可以对铁路轨道的某一部件进行具体工况评估。除了探索常用测量信号的行为外，重点放在建立复杂的质量值上。已经建立了两个主要的质量值来描述特定于组件的资产状况:

1. 修正轨距的标准偏差^6、7描述紧固件、轨垫和枕木的状况
2. 垂直轨道几何的分形分析^{7 - 10}描述了压载物、地层和底土的状况。

修正轨道规的标准差抓住了轨道规信号中的短波不规则性，因为较长的波长在曲线中受轨距加宽的影响较大。这种短波噪声描述了紧固件和枕木之间的力相互作用。在混凝土轨枕的情况下，修正轨距的标准差值逐渐减小，表明轨垫更换的必要性。对于木质枕木，该值的减小表明螺钉和枕木之间的力传递减弱，从而限制了其使用寿命。

第二个质量值是垂直轨道几何形状的分形分析。这种方法是基于这样一个事实，即垂直轨道几何形状可以被认为是不同波长和振幅的谐波不规则性的总和。平均值和标准差只关注对准内缺陷的幅度。由于忽略波长，故障的特征仍然是未知的。垂直轨道几何的分形分析通过提供表达质量的图形来描述垂直排列中的不规则特征^7、10。所谓的修改分压器长度法⁹提供了将垂直偏转拆分为不同波长范围的能力，从而可以对压舱物和子结构的状况进行单独评估。

作为输入数据的第三个主要部分，包括来自探地雷达(GPR)的评价。这种地球物理测量允许对压载床和下部结构进行检查。ÖBB已经使用探地雷达对1400公里进行了评估。应用系统提供以下信息:压载污垢、压载湿度、压载波动、层间湿度、层间波动和粘土污垢。

对于所有这些评估方法，我们结合两种方法执行了一个深刻的验证过程:首先，将记录的维护行动和轨道更新与分形分析随时间的变化、修改轨道规的标准偏差和GPR评估进行了比较。例如，分形分析显示，在压载清理(中波维度)和子结构修复(长波维度)后，性能分别有显著改善。其次，有可能验证这些分析对轨道的原位行为。在此过程中，进行了轨道检查，以便目测评价。此外，在验证过程中还执行了土力学方法，如锥贯入试验(CPT)或原位挖掘^11、12。最后，对不同方法进行了统计相关性分析。因此，可以声明这些评估方法允许对特定于组件的跟踪条件进行描述。

对不同的质量值进行汇总，以获得轨枕、压载物和下部结构的单一质量值。权重因子¹²，以便为每个部件计算一个综合质量数字。这些数字以百分比计算，100%表示组件的最佳状态。由于安装公差，一个完美的条件只是理论上的，所以一个新建成的轨道显示值为90-95%。分布结果为左偏泊松分布，典型用于条件评估。

测量数据辅助资产管理

这些特定于组件的数据产生了一个主要问题:每个组件的关键质量是什么?为了回答这个问题，我们研究了2012年至2015年间执行的大约50公里的轨道更新。因此，有可能确定导致磨损的特定部件的关键质量。这标志着一个或多个部件达到使用寿命的轨道部分。的左侧图3将数据仓库的所有特定横截面显示为圆点，根据他们的卧铺和压载条件，认为他们直接负责轨道更新。通过将点涂成棕色，在第三维度内添加了不良的子结构条件。的左侧图3分为四个区域:

• 区域I描述的是轨枕状态已经超过临界状态的轨道路段
• 区域二显示了轨道部分，没有任何有关部件状况的问题
• 区域III显示镇流器状态已经超过临界状态的部分
• 第四区展示了轨枕和压舱物状况不佳的轨道部分。

图3:来自特定组件的更新需求
条件评估

此外，作为第三个维度，棕色点突出了子结构条件较差的部分。因此，可以为整个网络建立特定于组件的更新需求。如右边所示图3在美国，大多数轨道区段要么卧铺状况不佳，要么压舱状况不佳。这反映了前面提到的事实，即木制枕木的上层建筑由于枕木的状况而必须更新，而混凝土枕木的上层建筑的使用寿命取决于压舱物的状况。同时也表明，只有压载条件差时，下部结构才会出现不良状况。这似乎是合乎逻辑的，因为这两个组件相互作用非常强。

这些知识使轨道的特定部件能够被识别，从而开始使用寿命的结束。因此，必须执行的措施也可以确定。特别是为了达到这个目的，加强子结构的必要性是必不可少的信息，因为它们会使更新的成本增加一倍。一般来说，可以从经济的角度来计算，无论是组件交换还是总轨道更新¹⁰应该被执行。在某些情况下，作为维护行动单独执行压载水清洗可能是更好的选择。在大多数情况下，就生命周期成本而言，全面更新轨道是更便宜的解决方案。

结论

提出的方法能够实现轨道的整体资产管理。它结合了处理轨迹平均行为的自上而下的战略方法和基于深度状态评估的自下而上的方法。这种状态评估只需要普通测量车的轨道几何数据。此外，为了提高详细程度，还包括了探地雷达的评价。该方法分别描述轨枕、道砟和下层结构状况，即引起大部分轨道更新的部件。因此，这种方法可以成为主动资产管理的基本要素。通过采用这种基于条件的方法，预算编制和各区域司之间的分配可以变得复杂。

参考文献

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2. (2008)轨道质量行为。ZEV铁路玻璃，2013,pp. 212-224
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5. Cen / tc256, 2005。铁路应用。轨道几何质量EN 13848-第5部分:几何质量评定，维也纳:奥地利标准协会
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11. [陆格夫M.， Pinter E.， Stern J.(2016)机动车辆自动控制系统研究与应用。]《工业机械学报》第6期，第59-63页。(德国)
12. Landgraf m;恩齐，M.(2016)铁路轨道部件工况评估。泽格拉斯。安。
    140(10)，第424-431页。(德国)

传记

Matthias Landgraf博士毕业于格拉茨科技大学(TU Graz)，在那里他撰写了关于铁路基础设施资产管理的博士论文。自2011年以来，Matthias一直担任铁路工程和运输经济研究所(格拉茨工业大学的一部分)的科学研究助理。他专注于铁路大数据，考虑到整个生命周期的成本，从而实现铁路基础设施的高效资产管理。

Markus Enzi博士毕业于格拉茨科技大学(TU Graz)，他的博士论文是关于上层建筑再投资时机的经济评估。自2011年以来，Markus一直是铁路工程和运输经济研究所(格拉茨工业大学的一部分)的高级科学家。他主要研究基于铁路基础设施大数据的经济评估和战略再投资需求。