基于大數據技術的高鐵應急指揮系統建設

孫博

摘要 伴隨高鐵動車的快速發展，對司機現場作業提出的要求越來越高，如果出現設備故障或者是操作失當，很容易導致非常嚴重的后果。為了能夠迅速定位列車問題并指導司機排除故障。通過對現有高鐵應急指揮系統不足的分析，結合實際情況，提出了基于大數據技術的高鐵應急指揮系統的構建。該系統可以為高鐵應急指揮提供有力支持，適合進行推廣使用。

關鍵詞 應急指揮;安全風險;智能分析

中圖分類號 U298 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2022）10-0010-03

0 引言

高鐵運營里程的不斷增加和動車組運行速度的不斷提升，對行車突發事件的應急處置提出了更高的要求。隨著互聯網技術的高速發展，以分布式計算及存儲為基礎的大數據應用逐步成熟，運用分布式存儲、分布式計算及數據挖掘等大數據技術，建立科學化、數字化的智能統計分析管理平臺，是機務安全管理的發展方向。以動車組司機操控信息分析系統（EOAS）的交路數據為基礎，運用大數據技術，對EOAS系統數據進行二次開發利用，實現風險項點的報表統計，以及規律性、趨勢性風險問題智能分析預警，并主動推送車隊、車間、機務段、機務部進行風險管控，實現集統計、分析、預警、管控為一體的風險閉環管理[2]，提升動車組司機安全作業的風險管控及應急處置水平。

1 既有系統不足

（1）信息滯后：應急人員無法第一時間獲取現場故障，需要等司機電話上報故障，并且故障描述不清晰。

（2）指導耗時：發生故障時定位故障處理流程、應急指導手冊、查看線路數據均比較耗時，且線路數據不全，無法全面識別風險。

（3）無預防機制：目前應急指導相關工作均為事后處理，缺乏有效的預防機制。

2 設計思路

系統采集EOAS實時運行數據，結合GIS服務，以及各車型、ATP類型故障指導手冊、故障處置流程，實現動車組在線車次的實時定位、非正常情況實時報警、突發事件應急處置指導、車輛故障應急操作指導、臨時調度車地同步、故障智能統計分析功能。系統對采集到的動車組司機作業項點進行數據計算和分析，呈現運營單位（包括司機個人、車間、機務段）動車組司機作業風險項點分布規律，并向管理層推送重大作業安全項點趨勢報警信息，達到對運營單位和風險項點的智能精準化管理，另外根據智能預判結果提前介入進行管理干預和過程管控，規范動車組司機作業行為，阻斷作業安全風險發展趨勢，強化薄弱環節管控，降低或消除安全隱患[3]。

3 系統組成

系統總體由“1+N”的架構組成，1個路局搭建的系統應用中心和N個派班室搭建的視頻分析中心[1]。系統應用中心負責系統的核心業務，包括司機違規項點的采集、風險項點統計分析、趨勢風險智能預判、風險管控流程卡控，各派班室視頻分析中心負責EOAS退勤視頻的司機違規行為分析，并提供數據共享服務將分析結果推送系統應用中心。

系統采用BS架構，主要由服務端和客戶端組成，服務端包括應用分析服務器和數據存儲服務器，客戶端統一通過瀏覽器進行訪問，系統通過權限控制實現各級單位用戶訪問權限的卡控。

系統以機務段為單位進行建設，機務段信息機房部署實時數據采集分析服務器、應急指導應用服務器、風險預警分析服務器、數據存儲服務器。

數據采集服務器主要負責采集EOAS實時數據，并分析各機務段在途動車組的實時運行數據，為應急指導中心提供故障實時報警服務。

應急指導應用服務器主要負責提供應急指導相關電子資料管理、電子線路圖、應急處置預案等資料的維護與指導，以及故障車輛實時定位、特殊區段預警等核心服務，確保高鐵機務應急指導快速響應、準確指導，以及為車間提供運用組織的信息化管理提升。

風險分析服務器，主要負責采集并分析動車組司機操控信息分析系統（EOAS）的運行數據、安全項點數據，以及各派班室的視頻數據、視頻分析項點，為機務部、機務段、動車運用車間管理層，提供一段時間周期內各單位、個體、車輛、項點的趨勢風險預判服務。

數據存儲服務器主要負責應急指導相關電子資料的存儲，以及業務數據的數據庫存儲，包括提供數據備份服務。

4 系統功能

4.1 實時監測

主要以部門為單位，展示部門管轄司機當前值乘的車次。

4.1.1 在線車次

展示部門配屬司機當前值乘車次、線路、司機、速度等信息。以GIS和列表兩種形式：GIS展示車次當前位置信息，當車次有新的未確認的調度命令、ATP報警、項點報警信息時以紅色標識，輸入車次點擊車輛定位可快速地圖定位車次位置。列表展示車次、速度、司機等信息，并可查看在線車次ATP類型、里程、司機電話等詳細信息。

4.1.2 故障報警

系統實時獲取車次ATP故障信息，采用故障報警列表展示一個小時內未確認的故障總數和最新10條ATP故障的車次、速度、故障描述信息，點擊列表中某個ATP故障彈出故障處理頁面，點擊“忽略”或“確認”按鈕故障處理步驟和處理結果保存至故障處理頁面。

4.1.3 調度命令

系統實時獲取車次接收的調度命令并自動識別有風險的命令，如：調度區間存在分相、未設列控速度小于80 km/h。待確認調度命令列表展示一小時內未確認的調度命令總數和最新10條調度命令，并以紅色字體標識風險調度命令，點擊列表內某個調度命令可打開頁面查看調度命令詳情，點擊“確認”按鈕進行處理，系統接收的所有調度命令記錄保存至調度命令。

4.1.4 安全項點

系統自動識別違規起車、慢行控速不當、恒速設0、停車未制動、二次停車、異常停車、異常降弓、調車控速不當、區間停車等風險項點，實時安全項點列表展示一小時內未確認的風險項點總數和最新10條風險項點，點擊列表內某個風險項點可打開頁面查看風險項點詳情，可輸入備注信息點擊“忽略”或“確認”按鈕進行處理，處理結果保存至安全項點報警。

4.2 故障處置

動車組運行中發生故障時，利用系統軟件端界面可實時查看車次運行狀態、故障信息，以及前方線路數據，包括分相、長短鏈、坡道、橋梁、隧道等線路縱斷面信息，并根據故障類型自動觸發相應的ATP或WTD故障處理流程，方便應急值班員快速、準確地指導司機解決故障，減少故障處理時間。

故障處置頁面保存在線車次ATP故障確認和故障報警模塊確認的故障處理結果，當車次發生故障時可以手動添加故障處理，也可以對歷史故障處理數據進行修改、刪除。

4.2.1 故障添加

運行車次發生故障時，可添加故障并進行故障處理及記錄。輸入故障車次號，系統自動帶出車次當前速度、里程、車型、ATP類型等運行信息，前方分相、坡度、RBC、長短鏈等線路數據，以及車輛DMI顯示的故障描述信息。

4.2.2 故障指導手冊

故障添加頁面點擊故障指導手冊按鈕，打開該類型車故障指導操作手冊，輸入故障碼或關鍵字查詢解決辦法。使用故障指導手冊需先維護應急指導手冊。

4.2.3 故障指導流程

故障添加頁面選擇故障大類、故障車型、故障小類顯示故障處理流程，雙擊流程節點記錄解決流程。打開其他流程可在添加其他流程選擇要添加的流程。系統內置了ATP故障、車輛故障、非正常停車故障處理流程。

4.3 安全項點監控

系統服務器采集EOAS實時數據，運用算法對ATP、WTD數據分析，識別出司機違規操作信息，主動提醒應急值班員關注報警車次。

4.4 限流提醒

根據實際情況維護限流提醒規則，系統依據規則和列車當前運行狀態，途徑設置車站時彈出報警，提醒應急值班人員關注報警車次，也可主動提醒司機進行限流或者恢復限流，對確認過的限流提醒進行確認操作。

4.5 網高提醒

根據實際情況維護網高提醒規則，系統依據規則和列車當前運行狀態，車次經過運行線路上報警規則設置的網高變化公里標后，主動彈出報警提醒。

4.6 線路縱斷面

根據線路名稱搜索線系統顯示相應線路的線路示意圖，線路示意圖展示分相區、坡度、RBC區間、隧道橋梁、信號機位置等信息?？蛇x擇查看上行或下行的線路，同時支持根據信號機名或里程自動跳轉至示意圖相應的位置。

4.7 風險分析

基于各級組織機構的管理要求，靈活定義風險監控指標，設置監測口徑、指標維度，實現重要風險實時測算分析：

（1）實時監控各部門一段時間內風險項點的總體情況，根據每日采集風險項點數據實時更新，可以查看各風險項點類型分布情況，以及重大風險、較大風險、中等風險、一般風險項點分布情況，方便管理人員實時掌握風險項點的總體分布。

（2）實時監測最近一段時間內動車組司機作業的違規率，方便管理人員實時掌握每天的動車組司機作業質量。

（3）實時監測最近一段時間內分析人員對重大風險項目的分析率，方便管理人員掌握各分析部門對風險項目的管控情況。

（4）實時監測最近一段時間內風險預警的管控率，方便管理人員掌握各級管理部門的風險管控情況。

（5）實時監測風險項目的月度環比和同比增長率，方便管理人員掌握風險項目整體發展趨勢。

4.8 風險預判

系統采集EOAS的運行記錄數據并運用大數據技術分析項點趨勢，采用多樣化的可視化展現形式，從組織機構、風險類別、車輛類型、ATP類型等多種維度進行規律性、傾向性、苗頭性風險識別。

4.8.1 風險項目智能預判

系統多維度智能預判風險項目的總體情況，提供一段時間范圍內各風險項目的分布情況分析、趨勢發展分析，方便管理人員發現司機操控的共性、趨勢性問題，以及同比環比分析，智能預判未來風險管控重點。

4.8.2 風險單位智能預判

系統對各部門進行風險分析，識別違規次數較多部門、項點分析率較低部門、違規人員較多部門、違規項點增速較快部門。

4.8.3 作業個體智能預判

系統對各部門司機進行風險分析，識別違規次數較多司機、違規頻率較高司機、值乘里程較多司機、值乘時間較長司機。

4.8.4 動車組車型車號風險智能預判

系統對路局管轄動車組車輛進行風險分析，識別作業個體違規發生次數較多的車號、車型，進行風險智能預判。

4.9 一人一檔

按司機進行一段時間內的值乘區段、值乘時長、值乘車型、觸發安全項點數量等，進行報表統計展示，實現司機值乘狀態的數據繪像。

4.10 一單位一檔

按組織機構進行一段時間內的值乘區段、值乘時長、值乘車型、安全項點數量等，進行報表統計展示，實現各單位運營狀態的數據繪像。

4.11 司機值乘周期

統計各單位所有司機或者某個司機對所有車型最后駕駛日期和每個車型未駕駛天數，結合每日交路值乘計劃，實現動車組司機派班作業風險預想。

4.12 應急資料

4.12.1 故障代碼

根據不同廠商提供的不同故障代碼文檔，可通過導入功能上傳故障代碼文檔，系統自動識別文檔類型并解析數據保存至系統數據庫，在故障處理階段可通過關鍵字搜索相關的故障代碼數據，根據文檔記錄的故障現象和故障處理步驟來確定故障類型并找出相關的解決辦法。

4.12.2 故障處理流程

根據路局提供的不同故障類型的處理流程步驟，將故障大類分為ATP故障、車輛故障、非正常行車故障。使用工作流技術將相關的工作流程保存起來。在故障處理階段可通過選擇相應的故障處理流程對司機進行指導。

4.12.3 應急指導手冊

支持應急指導手冊pdf文檔上傳，系統自動解析章節目錄，為每個文檔生成一個目錄樹，并自動解析每個章節的內容，點擊查看某個指導手冊，可查看具體章節，點擊某個章節時自動打開相關章節內容進行查看。

5 系統特點

（1）系統結合EOAS日常分析項點、安全監督檢查系統日常檢查問題項點，采用核心算法對風險項點的發展趨勢進行統計分析，實現風險項點的規律性、趨勢性問題預警。

（2）提供安全管控流程卡控、安全管控措施維護功能，便于機務管理人員對發現的風險問題進行管理干預和過程管控，并保留管控記錄詳細信息，包括視頻、圖片、文檔等，實現一險一檔的閉環管控。

（3）派班室部署視頻分析服務器、數據共享服務器，負責采集EOAS退勤音視頻信息，智能分析識別司機不規范行為，并提供對外接口服務，供路局智能預判與防控服務采集數據。

6 結語

綜上所述，在分析了現有應急指揮系統不足的基礎上，結合大數據技術，提出了一種基于大數據技術的高鐵應急指揮系統。該系統可以加強安全風險預控管理與既有安全管理的有機融合，有效降低動車組司機作業安全風險操作，并大幅度減少人工日常分析工作，實現各級管理人員對動車組司機作業風險的精細化管控。

參考文獻

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