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DESTinationRAIL项目圆满结束

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DESTinationRAIL执行董事会成员Michael Robson讨论了该项目,其目标和已完成的成功案例研究……

DESTinationRAIL

DESTinationRAIL项目是Horizon 2020计划的一部分,为期三年,耗资300万欧元,有15个合作伙伴参与。该项目于2015年5月开始,最终会议于2018年4月26日至27日在萨格勒布大学举行。三年来,在选定的会议上进行了各种演讲,包括2016年在华沙举行的交通研究竞技场和2018年在维也纳举行的交通研究竞技场。

该项目的目的是为欧盟基础设施管理人员面临的一些问题提供解决方案,使用新技术来识别、分析和实施关键铁路基础设施的补救工作。

决策支持工具

图1

该项目的目标是通过基于FACT(发现、分析、分类、处理)原则的整体管理工具实现的。

发现:现有资产评估的改进技术已经开发出来,并在实际铁路上进行了测试。

分析:由性能统计数据提供的高级概率模型,使用由信息管理系统控制的数据库,已被用于确定单个资产的安全水平。

分类:绩效模型允许风险评估的逐步变化,从目前的主观(定性)基础转变为基本上基于可量化的数据。决策支持工具将进行风险评级,并评估对网络流量和整个生命周期成本的影响。

治疗开发和评估了用于处理铁路基础设施(包括轨道、土方工程和结构)的新颖和创新的维护和施工技术。

这些解决方案已经使用决策支持工具进行了测试,该工具允许铁路基础设施管理人员根据可靠的数据做出理性的投资选择,如图1所示。

在简要介绍了这个项目之后,我现在想举一些例子,说明由于我们的工作,各种铁路基础设施管理人员已经采用了一些技术。

挪威铁路公司Bane NOR在该项目的后续工作中,已经使用探地雷达(GPR)对其线路进行了勘测;在确定镇流器/轨道更新计划之前,建立镇流器的状况。GPR的使用比传统的取样方法便宜得多,并能提供压舱物随时间恶化的可视记录。

克罗地亚铁路公司HZ为无人系统(UAS)的使用提供了一些试验点,该系统已被用于在高风险资产失效前定位和识别,使用远程监测和专家判断相结合的方法来观察堤防和岩石边坡的状况。

图2一个

图2 b

目前,标准的视觉评估通常包括人员沿着被检查的线路行走。对于某些资产,如陡坡,基本信息(坡顶的土地利用变化、排水状况和裂缝的存在)往往无法看到。无人机配备了高分辨率相机以及几种类型的传感器,例如GPS(全球定位系统)、移动激光雷达系统(光探测和测距)、热成像相机和多光谱相机,可以进行更详细的检查。通过这种传感器的应用,可以监测和创建轨道沿线热点的3D模型,提供工程分析所需的截面、体积测定、等高线和其他参数。如图2a和2b所示,在陡峭、高岩屑和其他难以到达的地点,传统测量程序的实施有时会证明是危险的,它们的使用尤其适用。

图3一

图3 b

爱尔兰,爱尔兰铁路,IE提供了各种测试场地,包括图3a和3b所示的德罗赫达高架桥,用于开发“基于概率的多标准的铁路基础设施性能优化”。这种方法已经发展到铁路基础设施的各个方面,包括结构、土方工程和轨道。已开发的基础设施为基础设施管理人员提供了从成本最小化的角度优化预算和资源的工具。这项工作正在与爱尔兰铁路的风险管理工具一起使用。

德国的DB网络也在研究轨道稳定性。这些只是该项目为监测和检测网络上的“热点”而完成的一些工作示例。

在开发了发现和分析问题的技术之后,该项目转向了开发“风险评估方法”,该方法可用于决策支持工具,这两种方法目前都在爱尔兰铁路公司进行试验。

结果使风险能够在四个不同的级别进行评估:单个对象、单个部分、路由和网络级别。

在评估风险后,干预措施制定过程允许基础设施管理人员制定最佳的干预工作方案,这被认为是在固定预算下最大程度降低风险的方案。该程序还可以分解为对象级、路由级、节级和网络级,如图4所示。

图4

在开发了风险评估和干预开发流程之后,该项目需要为决策支持工具(即全生命周期成本模型)提供进一步的输入。图5显示了模型所需的输入和输出。

图5

网络级分析可用于确定正在考虑的(相同和不同资产的)联合维护方案的效果,从而降低总体直接和间接成本。例如,如果方案满足以下三个条件,则可考虑进行组合:首先,它们可以在同一财政年度内进行调度;其次,它们之间的时间间隔相对较短(例如,彼此在两年之内);第三,它们位于两个节点之间的网络的同一段。

都柏林周围的铁路网被选为案例研究网络,该网络的模型正在由爱尔兰铁路公司进行试验。图6显示了所涉及区域的关系图,演示了如何向下钻取以显示进一步的细节。

4月16日至19日在维也纳举行的运输研究舞台(TRA)上发表了一些DESTinationRAIL的论文,包括:

  • 采用非侵入式监测方法进行边坡稳定性评估
  • 利用脆弱性曲线分析降雨对铁路路堤的影响
  • 铁路资产维修预测的机器学习方法。

TRA还授予DESTinationRAIL项目统筹教授Ken Gavin“铁路高级研究员”的奖项,以表彰他在多个铁路基础设施项目上的工作。

图6

最终项目会议于2018年4月26日至27日在萨格勒布大学举行。这是展示DESTinationRAIL输出的绝佳机会,其中包括:

  • 监测基础设施以定位热点的新实用方法
  • 基础设施的概率模型
  • 新材料的有效使用降低了基础设施成本
  • 风险评估方法
  • 全生命周期成本模型
  • 一个决策支持工具。

这些措施已经在几个网络上试行或实施,目的是降低成本和提高效率,从而使网络更具可持续性。为了帮助基础设施管理人员在他们自己的网络上实施项目成果,已经制定了一些准则。

传记

迈克尔·罗布森 迈克尔·罗布森是总部位于英国的罗布森国际铁路咨询公司的董事总经理和所有者。他是一位经验丰富的铁路高管,曾在英国的国有化、私有化和私营铁路公司工作,而不是为分红铁路公司工作。在前往布鲁塞尔担任欧洲铁路基础设施管理公司秘书长之前,迈克尔曾在英国铁路行业担任高级职位。Michael还曾是欧洲铁路局管理委员会、EURNEX咨询委员会、UIC欧洲管理委员会的成员,SMARTRAIL咨询委员会主席,目前是DESTinationRAIL执行委员会的成员。