基于气象资料的无砟轨道温度监测与预警系统

张建清，梁双双，魏春城，康维新，杨荣山

（西南交通大学 高速铁路线路工程教育部重点实验室，四川 成都 610031）

1 概述

无砟轨道因平顺性好、维修少、稳定性好等优点，在近几年中国高速铁路迅速发展过程中得到了广泛应用。但无砟轨道长期暴露在自然环境中，不仅要承受列车荷载，还要承受气候条件变化所引起的温度荷载。因而在服役过程中，无砟轨道会出现各种形式的温度病害。其中，连续式无砟轨道在高温天气下会出现上拱病害，而低温天气下会出现开裂病害，这些病害破坏无砟轨道的整体结构性能，削弱轨道的耐久性进而危及列车的行车安全[1]。

随着大量温度病害的出现，如何对无砟轨道温度进行低成本监测以降低整治成本已成为重要的研究课题。有关土工建筑温度场的研究，国外研究人员在道路温度场监测与分析方面取得了大量成果[2-10]。在轨道方面，德国在轨道设计上将竖向温度梯度视为线性。而我国也有很多学者对此展开相关研究，刘付山等[11]基于传热学原理研究了无砟轨道在连续太阳辐射等气象条件下的温度场；杨荣山等[12]考虑地理位置和环境条件分析了连续极端高温天气下的无砟轨道温度场；刘学毅等[13]基于理论推导和试验研究建立了轨道板的简便温度计算方法；李佳雨等[14]构建贝叶斯网络预测模型对华东地区夏季无砟轨道温度梯度质量进行了预测与评价。在温度预测模型的建立方面，Diefenderfer B K等[15-17]作出了相应贡献。在监测预警系统的搭建方面， Huber G A等[18-20]提出了相关建议。上述学者的研究推动了对无砟轨道温度场的认识，为无砟轨道的监测与预警系统提供了理论基础。现阶段无砟轨道的温度只能通过安装温度传感器[21]或使用红外扫描仪来监测，但这2种监测方式需要大量的人工、材料等，成本较高，仅限局部地区使用，难以应用于对整条线路的温度监测。经过前期对无砟轨道温度场的大量研究，确定可利用传热学原理及有限元仿真等方法建立气象资料、线路方位、地形地貌等信息与无砟轨道温度场之间的映射关系，即可通过编程手段快速、准确、批量、经济地获取整条线路上的无砟轨道温度场。因此开发无砟轨道温度监测与预警系统（Ballastless Track Temperature Monitoring and Early Warning System，简称TMW系统），该系统利用无砟轨道线路所经过各城镇的气象资料、铁路工作人员所记录线路方位、地形地貌等资料信息可计算出无砟轨道的温度场。

2 TMW系统工作流程和主要技术

为了实现对整条无砟轨道线路的温度进行监测与预警，设计TMW系统，其流程见图1。TMW系统主要功能为：获取沿线各城镇气象站或自建气象站测得的气象资料；获取现场工作人员测得的无砟轨道温度数据以修正该系统计算误差；通过系统界面展示所计算出的沿线轨道板上下表面温度、温度梯度等信息；通过警告窗口、短信、电子邮件提醒用户计算结果超限等情况。TMW系统需要获取沿线地形地貌、线路方位、沿线实时气象资料及预报数据，并通过这些信息定时计算沿线无砟轨道温度场，这是TMW系统的开发难点。为解决这些难点问题，TMW系统主要采用以下条件、技术和手段：

（1）运行环境为Windows操作系统。

（2）编程语言为Python。

（3）系统实现通过运用PyQt5库搭建系统界面；运用Urllib3库等获取存于服务器中的气象资料；运用Ansys命令流、神经网络算法、简便公式等方法计算温度场；运用Matplotlib库绘制沿线轨道板上下表面温度图、轨道板温度梯度。

（4）通过高分卫星或无人机等预先获取线路两侧地形地貌、线路朝向；通过城镇气象站或自建气象站获取气象资料。

图1 TMW系统工作流程

3 TMW系统构成及应用

3.1 系统构成

基于气象资料的TMW系统具有操作简单、监测准确、运行可靠等优点，可以有效地对存在和潜在温度病害的线路区段进行精准报警。TMW系统构成见图2。

系统应用中的实施方法，一方面，所选铁路沿线气象站资料通过互联网传输到无砟轨道温度监测与预警系统中；另一方面，线路工作人员可以将温度扫描仪和温度传感器所获取的温度信息录入到系统中以修正气象资料数据的误差。最后，TMW系统对得到的数据进行处理计算，识别判断并发送警报信息。

系统的软件主要服务于铁路工务段及有相关需求单位，并可以按照相关单位的要求开发特殊新功能板块。软件使用需得到相关气象站的授权以实时接收气象数据，以便解决人工现场巡视、扫描带来的延误。

图2 TMW系统构成

3.2 系统应用

3.2.1 地形地貌、线路方位等资料输入

铁路沿线不同地形地貌、气象条件对无砟轨道的温度场影响较大。地形地貌影响无砟轨道周围气象条件进而影响无砟轨道的温度场，如隧道里风速为0、温度变化幅度较小；线路两侧高山在清晨或午后某些时刻会遮挡太阳辐射等，因此前期需调查无砟轨道沿线的地形地貌，作为TMW系统的输入参数，以便精确地监测或预警线路上各段无砟轨道的温度场。将沿线左右两侧的地形地貌简化为平地、矮山、高山和隧道，并与线路走向、当地气象资料组合起来，即可监测或预警无砟轨道的温度场。TMW系统的地形地貌、线路方位等资料输入界面见图3。

图3 无砟轨道线路输入界面

3.2.2 线路监测

在选择TMW系统内置的一些无砟轨道线路时，TMW系统会通过后台联网并以一定的时间间隔自动获取该线路沿线的城镇气象站或自建气象站所测得的气象资料，同时TMW系统会定期更新内置数据库中的无砟轨道线路数据，避免缺漏对新建线路的监测和预警。获取气象资料后，TMW系统会根据用户选择，使用有限元、简便公式法或神经网络算法等方式进行计算。计算完成后，即可将沿线的轨道板上下表面中点处的温度、温度梯度及某区段的温度场等结果呈现出来，结果显示界面见图4，其中轨道板上下表面中点处的温度、沿线轨道板的温度梯度位于显示界面左下角，某区段的温度场（用户可选定位置）位于显示界面右侧。

后续使用中，TMW系统会定时自动获取气象资料、自动计算、自动更新结果，方便用户使用。同时，在某段线路温度梯度超过规范标准时，在图4右侧会显示该线路超出范围最多的区段的无砟轨道温度场，同时根据用户需求，会将超限的区段及其相应轨道板上下表面温度或轨道板温度梯度等信息以弹出警告窗口、发送邮件或发送短信等方式提醒用户。

3.2.3 温度修正

图4 TMW系统监测结果展示面板

当TMW系统计算的结果出现偏差时，用户可在出现偏差的区段布设温度传感器或使用温度扫描仪等设备进行温度监测，监测到的温度数据上传到TMW系统，以便系统对所计算的结果进行修正。温度修正界面见图5。

图5 TMW系统温度修正界面

3.2.4 温度预测

在对整条无砟轨道线路进行监测的同时，TMW系统也可对其未来的温度场等进行预测。用户点击图3中的“次日预报”后，TMW系统即可对当前输入线路进行预测。为减轻计算负担，也可仅限于对次日极端天气或当日轨道板温度梯度已经超限的区段进行预测。TMW系统利用每个城镇现有所发布的天气预报，将其转换成系统自身可用的信息参数进行数值模拟，该功能同样可以获取该线路沿线的轨道板上下表面中点处的温度、沿线轨道板的温度梯度、某区段的温度场等结果，并对次日可能处于极端温度的线路区段进行警报，以便用户为该区段未来可能出现的极端气候做好预防措施。

4 系统算法阐述

TMW系统的关键技术为使用有限元方法、简便公式方法或神经网络算法对无砟轨道的温度场进行计算，这3种方法均通过输入气象资料、线路两侧地形地貌、线路方位即可输出无砟轨道温度场。有限元方法是基于传热学理论，将传热学理论中的公式转换成应用于无砟轨道的传热公式，利用该公式将气象资料处理成新的数据，并作用于无砟轨道模型[11]，从而计算出无砟轨道的温度场；简便公式方法是将上述有限元方法算得的无砟轨道截面内的各位置处温度与气象资料、线路两侧地形地貌、线路方位进行关联，得到它们之间的映射公式，根据这3个输入条件即可算出无砟轨道的温度场[12]；神经网络算法基于有限元方法的输入条件和输出结果，通过该算法将输入条件和输出结果进行训练，得到它们之间的映射关系，与简便公式方法类似。

有限元方法需要用户安装相应有限元软件，每次计算耗费一定时间，但精度最高；简便公式方法可直接将输入条件代入公式得到结果，计算速度快，但有一定误差；神经网络算法则需要对大量的样本进行训练，需要等待多次用有限元方法计算之后才可使用，且训练时间较长，精度介于有限元方法和简便公式方法之间。

5 结束语

用于无砟轨道温度监测与预警的TMW系统，实现了无砟轨道线路长期、自动监测与预警功能，可节省大量人力、物力等，该系统集成数据分析处理、有限元软件调用及应用神经网络预测等模块，实现了从监测到预测全方位的预警功能，具有快速、精准、高效的监测预警能力。随着我国高速铁路的大规模运营，未来铁路不再是以建设为主，而将步入长期的养护维修阶段，因而TMW系统会大大提高养护维修的效率，避免不必要的成本浪费。TMW系统在铁路的广泛应用将会为我国无砟轨道病害整治与维护提供一套有效的解决方案。