高速铁路灾害监测系统架构及关键技术研究

王娇娇，包 云，杨 雪，李亚群

（中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081)

我国是世界上受到自然灾害影响最为严重的国家之一，自然灾害种类多，分布地域广，致灾因素复杂，发生频率高，为高速铁路运行安全带来巨大挑战。在我国高速铁路不断提速，最高速度达350 km/h的新时期，行车环境安全保障工作被提到了新的高度。目前，高速铁路已经完成了部分灾害监测相关系统建设，如高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统、铁路线路障碍监测系统等，还有部分系统(如滑坡、泥石流等)进行了大量研究试验，准备投入工程推广应用。然而，这些系统建设分散，硬件重复配置，亟需对高速铁路灾害监测系统进行再设计，实现系统资源的优化配置和统一运维管理。

1 高速铁路灾害监测系统架构

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统对可能危及列车运行安全的风、雨、雪、地震及上跨高速铁路的道路桥梁异物侵限等灾害可以进行实时监测、报警，为灾害天气下的行车指挥提供限速处置措施[1-2]，为保障列车运行安全发挥了重要作用。然而，随着智能化技术的发展，高速列车的逐步提速对安全监测的要求不断提高，现有自然灾害及异物侵限监测系统亟待优化[3]。

我国地域辽阔，铁路穿山跨江，地质地理条件复杂，行车环境恶劣，行车过程中除了受到风、雨、雪、异物侵限灾害影响外，还可能随时遭受到滑坡、泥石流、崩塌落石或者突发危险源入侵等安全威胁。国内已经有一些学者针对这些灾害的防御开展相关研究，但是缺乏与既有系统的统筹考虑，尚未形成有效的防御方法[4-5]。因此，应结合我国铁路的实际情况，引入大数据、“云+端”、区块链、无人机、遥感等技术，从高速铁路运行安全监测的需求出发，综合运用空、天、车、地多种监测技术手段，设计高速铁路灾害监测系统架构，拓展现有灾害监测相关系统的灾害监测种类、范围和技术方法，在既有灾害监测范围的基础上，将周边环境、边坡滑坡、线路障碍、隧道安全等灾害的监测一并纳入，实现对铁路沿线危险源的准确感知与动态监测，以及入侵目标的精准定位与智能识别，提供全方位的灾害天气行车安全监测支撑[6-7]。高速铁路灾害监测系统总体架构如图1所示，主要包括信息感知层、网络传输层、数据汇聚层和综合应用层4层结构。

图1 高速铁路灾害监测系统总体架构Fig.1 Overall framework of disaster monitoring system for high-speed railway

（1）信息感知层。既有自然灾害及异物侵限监测系统通过在铁路沿线布设风速风向计、雨量计、雪深计、异物双电网及监控单元等现场监测设备，完成对沿线灾害情况的实时监测，仍然存在监测的灾害种类较少、技术手段单一、覆盖面有限等不足。为了全面感知对行车安全构成威胁的危险源，及早发现潜在风险，前端在空、天、车、地4个层面布设信息采集设备。①空：采用北斗、遥感卫星等技术，对铁路沿线私搭乱建等重点危险源(如彩钢板屋顶)进行高空辨识。②天：运用无人机等对铁路沿线重点危险源进行低空勘察和巡检。③车：通过车载热成像仪、雷达、视频摄像头，对列车运行前后方及左右两侧线路情况进行实时监测。④地：在既有风、雨、雪、地震、异物侵限传感器的基础上，结合实际需求，新增前端感知设备，实现对铁路沿线灾害的全面、精准监测。例如，结合振动传感器(北斗位移贴片等)、声音传感器，对危险源进行辅助监测；采用铁路沿线布设的热成像探测仪联动综合视频监控系统，对铁路限界入侵进行监测；对滑坡、线路障碍、隧道等灾害监测信息，可通过在沿线布设位移计、激光雷达或通过北斗、遥感卫星等获取灾害数据，或者将既有相关系统的数据直接接入灾害监测铁路局中心系统，统一对外发布，实现灾害监测信息一体化集成。

（2）网络传输层。传输网络采用有线和无线结合的方式，具备条件的地区建议采用有线传输，以保障信息传输的稳定可靠；不具备条件的偏远地区可以考虑采用无线传输的方式。随着通信技术的发展，将来也可以结合卫星通信、5G网络等技术，实现灾害数据的高效传输。采用非对称加密技术，对公钥、私钥体系进行严格的安全认证，确保信息系统网络安全性[8]，形成从天空遥感、无人机到地面传感器等全方位、立体化的信息采集传输网络。

（3）数据汇聚层。高速铁路灾害监测数据汇聚到中心平台，中心平台采用“云+端”模式构建，平台服务器可采用物理机与云服务器结合部署的模式，节省机房空间，提供更安全、稳定、高效的存储及计算服务。平台汇集现场监测设备采集的灾害、设备状态数据，与路内外相关系统共享，制订统一的数据编码格式和交互共享规范，建立模型库及知识库，结合大数据分析技术，进行灾害和设备状态的规律分析、灾害风险区划分、设备健康诊断，通过应用终端进行灾害情况和大数据分析结果的可视化展示。

（4）综合应用层。基于灾害监测中心平台，实现既有风、雨、雪、地震、异物侵限、铁路周边环境、危险源、地质(如滑坡、泥石流)灾害的监测、报警。同时，对监测中心平台相关设备及现场监测设备的状态进行监测、报警。在实时和历史数据的基础上，开展灾害监测大数据分析，辅助系统运用优化，挖掘灾害链关联关系，并制订相应的标准规范文件，指导现场实施及工程应用。目前，系统终端全部采用在调度所和工务部门等场所部署固定PC端的模式，将来结合现场实际需求，可以尝试研制便携式的手持终端或研发手机APP，为工务部门和设备管理单位提供现场维护的便利。

2 高速铁路灾害监测系统关键技术分析

2.1 灾害监测一体化集成技术

现有高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统铁路局中心系统与地震铁路局中心系统为2套独立的系统，地质灾害、周边环境、周界入侵监测尚未有成熟系统在铁路上应用。为了适应不断增长的灾害监测需求，亟需将这些灾害监测合理纳入高速铁路的灾害监测范围，以统筹考虑各类灾害给铁路行车带来的安全威胁。在既有风、雨、雪及异物侵限灾害监测的基础上，建立统一的灾害监测一体化集成平台，集成整合地震、滑坡、泥石流、周边环境、周界入侵等灾害信息，制订数据采集、数据服务标准接口规范，实现多源数据的存储、查询、分析和管理。同时，与路外气象、地震、地质部门互联，获取铁路沿线相关灾害监测信息，提高铁路灾害监测的精细化和精准化水平。通过集成整合的方式，实现软、硬件资源的集约配置，减少不必要的投资。对外统一发布灾害信息，便于调度协调指挥和系统维护管理。高速铁路灾害监测一体化集成示意图如图2所示。

2.2 灾害监测系统与路内外系统协同联动技术

高速铁路灾害监测系统报警处置涉及调度、工务、电务、信号、机务等多个部门，在一次灾害事件中协同各部门实现灾害的准确报警、及时处置至关重要。

图2 高速铁路灾害监测一体化集成示意图Fig.2 High-speed railway disaster monitoring integration

（1）与路内系统互联。根据现有报警处置逻辑，当发生灾害报警时，调度员需要将灾害报警信息人工录入至调度指挥CTC终端，再进行限速命令的下达，报警处置时效性较低。为有效解决此问题，研究灾害监测系统铁路局中心系统与CTC系统的信息直接交互技术，将风、雨、雪等报警及解除信息实时自动推送至CTC终端，减少人工抄录环节，提高处置时效性，为行车指挥争取宝贵的时间。此外，异物侵限报警时，实现与综合视频监控系统的联动。当发生落物侵限时，通过铁路沿线的综合视频摄像头进行报警情况核查，快速进行现场确认，相比于目前报警之后派人去现场查看的方式更加节约处置时间。

（2）与路外系统互联。由于铁路沿线灾害监测点呈点、线状布局，获得的灾害监测信息有一定的局限性，建议加强与气象、防洪、地质、地震等部门的合作，建立信息共享渠道，充分利用路外资源，开展路内外相关数据的融合分析，辅助决策指挥。

灾害监测系统与路内外系统协同联动信息交互图如图3所示。

2.3 灾害监测大数据分析技术

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统自2008年投入运营以来，积累了大量的灾害监测、报警及设备状态数据。然而，目前这些数据并未得到有效的利用，部分早期数据由于存储时间达到规定年限已经被删除，无法恢复，造成资源浪费。随着目前安全保障需求的逐步提高，系统自身在运用中也显露出一些不足，如灾害监测点的布设原则、报警评判规则、限速区段设置有待优化等。因此，亟需结合数据资源，开展大数据分析技术的研究和应用，支撑系统的设计、建设和运用维护。

通过灾害监测大数据汇聚管理、共享交互、分析应用和展示技术，建立单灾害领域风险的评估模型和指标体系，实现对单领域风险的评估分析。针对相互之间有关联性、易引发次生衍生灾害的事件，按照灾害之间的关系，建立综合的风险智能分析模型，为复杂灾害条件下的风险防控提供模型支撑。利用机器学习等技术，基于实时数据和历史数据训练模型，实现对风险分析模型的自动优化、风险智能预测等应用，生成风险防控措施。同时，运用大数据可视化等技术手段，形成“领导驾驶舱”的应用模式，为不同层次用户提供便捷的人机交互、信息认知和系统操作模式。针对不同对象、不同阶段、场景的多灾种灾害，通过多源数据融合分析、深度挖掘，为报警处置提供决策支撑。

2.4 区块链应用技术

高速铁路灾害监测系统是一个多维数据源、多专业协同及系统联动的复杂体系，自前端传感器采集数据到中心报警评判、发布限速信息，各环节均需确保安全可靠、有据可依，一旦发现问题即应精准定位以消除安全隐患。

图3 灾害监测系统与路内外系统协同联动信息交互图Fig.3 Information interaction diagram of collaborative linkage between disaster monitoring system and related systems inside and outside the railway

由于区块链技术具有不可伪造、全程留痕、去中心化、公开透明、集体维护等特征，被广泛应用于各个信息化领域，在高速铁路灾害监测中引入区块链技术，有助于解决传统高速铁路灾害监测相关系统中面临的部分安全问题，提高其抗攻击性、数据保密程度以及系统中数据的自我修复能力。例如：利用区块链，确保系统数据的分布式存储，提供灵活的中心化、去中心化控制，并保证每一区块数据的完整性、一致性；确保从前端采集的信息到中心汇聚、分析全流程可溯源；针对不同用户提供不同等级的信息透明度，满足各级人员的使用需求，并加强用户权限管理；在灾害监测系统互联互通功能中，实现相关系统的安全接入、多个主体之间的协作信任；系统维护中，追溯痕迹，跟踪诸多部门和厂家的工作流程，便于后期故障情况的定位。区块链技术在高速铁路灾害监测领域的应用示意图如图4所示。

图4 区块链技术在高速铁路灾害监测领域的应用示意图Fig.4 Blockchain technology applied in high-speed railway disaster monitoring

3 结束语

铁路是国家重要的基础设施和国民经济大动脉，综合运用人防、物防、技防“三位一体”的防护手段，从源头上实现高速铁路行车环境的安全防护与综合治理，始终是高速铁路运行工作的重中之重。纵观目前国内高速铁路系统的灾害防御能力，融合新技术新方法，从顶层设计覆盖全路、全面的灾害监测系统架构有助于实现灾害天气下高速铁路行车的统一调度指挥，系统资源的优化配置，提高系统运用、维护效率，支撑高速铁路在防灾减灾技术水平的持续提升。