基于大数据技术的高铁应急指挥系统建设

孙博

摘要 伴随高铁动车的快速发展，对司机现场作业提出的要求越来越高，如果出现设备故障或者是操作失当，很容易导致非常严重的后果。为了能够迅速定位列车问题并指导司机排除故障。通过对现有高铁应急指挥系统不足的分析，结合实际情况，提出了基于大数据技术的高铁应急指挥系统的构建。该系统可以为高铁应急指挥提供有力支持，适合进行推广使用。

关键词 应急指挥;安全风险;智能分析

中图分类号 U298 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）10-0010-03

0 引言

高铁运营里程的不断增加和动车组运行速度的不断提升，对行车突发事件的应急处置提出了更高的要求。随着互联网技术的高速发展，以分布式计算及存储为基础的大数据应用逐步成熟，运用分布式存储、分布式计算及数据挖掘等大数据技术，建立科学化、数字化的智能统计分析管理平台，是机务安全管理的发展方向。以动车组司机操控信息分析系统（EOAS）的交路数据为基础，运用大数据技术，对EOAS系统数据进行二次开发利用，实现风险项点的报表统计，以及规律性、趋势性风险问题智能分析预警，并主动推送车队、车间、机务段、机务部进行风险管控，实现集统计、分析、预警、管控为一体的风险闭环管理[2]，提升动车组司机安全作业的风险管控及应急处置水平。

1 既有系统不足

（1）信息滞后：应急人员无法第一时间获取现场故障，需要等司机电话上报故障，并且故障描述不清晰。

（2）指导耗时：发生故障时定位故障處理流程、应急指导手册、查看线路数据均比较耗时，且线路数据不全，无法全面识别风险。

（3）无预防机制：目前应急指导相关工作均为事后处理，缺乏有效的预防机制。

2 设计思路

系统采集EOAS实时运行数据，结合GIS服务，以及各车型、ATP类型故障指导手册、故障处置流程，实现动车组在线车次的实时定位、非正常情况实时报警、突发事件应急处置指导、车辆故障应急操作指导、临时调度车地同步、故障智能统计分析功能。系统对采集到的动车组司机作业项点进行数据计算和分析，呈现运营单位（包括司机个人、车间、机务段）动车组司机作业风险项点分布规律，并向管理层推送重大作业安全项点趋势报警信息，达到对运营单位和风险项点的智能精准化管理，另外根据智能预判结果提前介入进行管理干预和过程管控，规范动车组司机作业行为，阻断作业安全风险发展趋势，强化薄弱环节管控，降低或消除安全隐患[3]。

3 系统组成

系统总体由“1+N”的架构组成，1个路局搭建的系统应用中心和N个派班室搭建的视频分析中心[1]。系统应用中心负责系统的核心业务，包括司机违规项点的采集、风险项点统计分析、趋势风险智能预判、风险管控流程卡控，各派班室视频分析中心负责EOAS退勤视频的司机违规行为分析，并提供数据共享服务将分析结果推送系统应用中心。

系统采用BS架构，主要由服务端和客户端组成，服务端包括应用分析服务器和数据存储服务器，客户端统一通过浏览器进行访问，系统通过权限控制实现各级单位用户访问权限的卡控。

系统以机务段为单位进行建设，机务段信息机房部署实时数据采集分析服务器、应急指导应用服务器、风险预警分析服务器、数据存储服务器。

数据采集服务器主要负责采集EOAS实时数据，并分析各机务段在途动车组的实时运行数据，为应急指导中心提供故障实时报警服务。

应急指导应用服务器主要负责提供应急指导相关电子资料管理、电子线路图、应急处置预案等资料的维护与指导，以及故障车辆实时定位、特殊区段预警等核心服务，确保高铁机务应急指导快速响应、准确指导，以及为车间提供运用组织的信息化管理提升。

风险分析服务器，主要负责采集并分析动车组司机操控信息分析系统（EOAS）的运行数据、安全项点数据，以及各派班室的视频数据、视频分析项点，为机务部、机务段、动车运用车间管理层，提供一段时间周期内各单位、个体、车辆、项点的趋势风险预判服务。

数据存储服务器主要负责应急指导相关电子资料的存储，以及业务数据的数据库存储，包括提供数据备份服务。

4 系统功能

4.1 实时监测

主要以部门为单位，展示部门管辖司机当前值乘的车次。

4.1.1 在线车次

展示部门配属司机当前值乘车次、线路、司机、速度等信息。以GIS和列表两种形式：GIS展示车次当前位置信息，当车次有新的未确认的调度命令、ATP报警、项点报警信息时以红色标识，输入车次点击车辆定位可快速地图定位车次位置。列表展示车次、速度、司机等信息，并可查看在线车次ATP类型、里程、司机电话等详细信息。

4.1.2 故障报警

系统实时获取车次ATP故障信息，采用故障报警列表展示一个小时内未确认的故障总数和最新10条ATP故障的车次、速度、故障描述信息，点击列表中某个ATP故障弹出故障处理页面，点击“忽略”或“确认”按钮故障处理步骤和处理结果保存至故障处理页面。

4.1.3 调度命令

系统实时获取车次接收的调度命令并自动识别有风险的命令，如：调度区间存在分相、未设列控速度小于80 km/h。待确认调度命令列表展示一小时内未确认的调度命令总数和最新10条调度命令，并以红色字体标识风险调度命令，点击列表内某个调度命令可打开页面查看调度命令详情，点击“确认”按钮进行处理，系统接收的所有调度命令记录保存至调度命令。

4.1.4 安全项点

系统自动识别违规起车、慢行控速不当、恒速设0、停车未制动、二次停车、异常停车、异常降弓、调车控速不当、区间停车等风险项点，实时安全项点列表展示一小时内未确认的风险项点总数和最新10条风险项点，点击列表内某个风险项点可打开页面查看风险项点详情，可输入备注信息点击“忽略”或“确认”按钮进行处理，处理结果保存至安全项点报警。

4.2 故障处置

动车组运行中发生故障时，利用系统软件端界面可实时查看车次运行状态、故障信息，以及前方线路数据，包括分相、长短链、坡道、桥梁、隧道等线路纵断面信息，并根据故障类型自动触发相应的ATP或WTD故障处理流程，方便应急值班员快速、准确地指导司机解决故障，减少故障处理时间。

故障处置页面保存在线车次ATP故障确认和故障报警模块确认的故障处理结果，当车次发生故障时可以手动添加故障处理，也可以对历史故障处理数据进行修改、删除。

4.2.1 故障添加

运行车次发生故障时，可添加故障并进行故障处理及记录。输入故障车次号，系统自动带出车次当前速度、里程、车型、ATP类型等运行信息，前方分相、坡度、RBC、长短链等线路数据，以及车辆DMI显示的故障描述信息。

4.2.2 故障指导手册

故障添加页面点击故障指导手册按钮，打开该类型车故障指导操作手册，输入故障码或关键字查询解决办法。使用故障指导手册需先维护应急指导手册。

4.2.3 故障指导流程

故障添加页面选择故障大类、故障车型、故障小类显示故障处理流程，双击流程节点记录解决流程。打开其他流程可在添加其他流程选择要添加的流程。系统内置了ATP故障、车辆故障、非正常停车故障处理流程。

4.3 安全项点监控

系统服务器采集EOAS实时数据，运用算法对ATP、WTD数据分析，识别出司机违规操作信息，主动提醒应急值班员关注报警车次。

4.4 限流提醒

根据实际情况维护限流提醒规则，系统依据规则和列车当前运行状态，途径设置车站时弹出报警，提醒应急值班人员关注报警车次，也可主动提醒司机进行限流或者恢复限流，对确认过的限流提醒进行确認操作。

4.5 网高提醒

根据实际情况维护网高提醒规则，系统依据规则和列车当前运行状态，车次经过运行线路上报警规则设置的网高变化公里标后，主动弹出报警提醒。

4.6 线路纵断面

根据线路名称搜索线系统显示相应线路的线路示意图，线路示意图展示分相区、坡度、RBC区间、隧道桥梁、信号机位置等信息。可选择查看上行或下行的线路，同时支持根据信号机名或里程自动跳转至示意图相应的位置。

4.7 风险分析

基于各级组织机构的管理要求，灵活定义风险监控指标，设置监测口径、指标维度，实现重要风险实时测算分析：

（1）实时监控各部门一段时间内风险项点的总体情况，根据每日采集风险项点数据实时更新，可以查看各风险项点类型分布情况，以及重大风险、较大风险、中等风险、一般风险项点分布情况，方便管理人员实时掌握风险项点的总体分布。

（2）实时监测最近一段时间内动车组司机作业的违规率，方便管理人员实时掌握每天的动车组司机作业质量。

（3）实时监测最近一段时间内分析人员对重大风险项目的分析率，方便管理人员掌握各分析部门对风险项目的管控情况。

（4）实时监测最近一段时间内风险预警的管控率，方便管理人员掌握各级管理部门的风险管控情况。

（5）实时监测风险项目的月度环比和同比增长率，方便管理人员掌握风险项目整体发展趋势。

4.8 风险预判

系统采集EOAS的运行记录数据并运用大数据技术分析项点趋势，采用多样化的可视化展现形式，从组织机构、风险类别、车辆类型、ATP类型等多种维度进行规律性、倾向性、苗头性风险识别。

4.8.1 风险项目智能预判

系统多维度智能预判风险项目的总体情况，提供一段时间范围内各风险项目的分布情况分析、趋势发展分析，方便管理人员发现司机操控的共性、趋势性问题，以及同比环比分析，智能预判未来风险管控重点。

4.8.2 风险单位智能预判

系统对各部门进行风险分析，识别违规次数较多部门、项点分析率较低部门、违规人员较多部门、违规项点增速较快部门。

4.8.3 作业个体智能预判

系统对各部门司机进行风险分析，识别违规次数较多司机、违规频率较高司机、值乘里程较多司机、值乘时间较长司机。

4.8.4 动车组车型车号风险智能预判

系统对路局管辖动车组车辆进行风险分析，识别作业个体违规发生次数较多的车号、车型，进行风险智能预判。

4.9 一人一档

按司机进行一段时间内的值乘区段、值乘时长、值乘车型、触发安全项点数量等，进行报表统计展示，实现司机值乘状态的数据绘像。

4.10 一单位一档

按组织机构进行一段时间内的值乘区段、值乘时长、值乘车型、安全项点数量等，进行报表统计展示，实现各单位运营状态的数据绘像。

4.11 司机值乘周期

统计各单位所有司机或者某个司机对所有车型最后驾驶日期和每个车型未驾驶天数，结合每日交路值乘计划，实现动车组司机派班作业风险预想。

4.12 应急资料

4.12.1 故障代码

根据不同厂商提供的不同故障代码文档，可通过导入功能上传故障代码文档，系统自动识别文档类型并解析数据保存至系统数据库，在故障处理阶段可通过关键字搜索相关的故障代码数据，根据文档记录的故障现象和故障处理步骤来确定故障类型并找出相关的解决办法。

4.12.2 故障处理流程

根据路局提供的不同故障类型的处理流程步骤，将故障大类分为ATP故障、车辆故障、非正常行车故障。使用工作流技术将相关的工作流程保存起来。在故障处理阶段可通过选择相应的故障处理流程对司机进行指导。

4.12.3 应急指导手册

支持应急指导手册pdf文档上传，系统自动解析章节目录，为每个文档生成一个目录树，并自动解析每个章节的内容，点击查看某个指导手册，可查看具体章节，点击某个章节时自动打开相关章节内容进行查看。

5 系统特点

（1）系统结合EOAS日常分析项点、安全监督检查系统日常检查问题项点，采用核心算法对风险项点的发展趋势进行统计分析，实现风险项点的规律性、趋势性问题预警。

（2）提供安全管控流程卡控、安全管控措施维护功能，便于机务管理人员对发现的风险问题进行管理干预和过程管控，并保留管控记录详细信息，包括视频、图片、文档等，实现一险一档的闭环管控。

（3）派班室部署视频分析服务器、数据共享服务器，负责采集EOAS退勤音视频信息，智能分析识别司机不规范行為，并提供对外接口服务，供路局智能预判与防控服务采集数据。

6 结语

综上所述，在分析了现有应急指挥系统不足的基础上，结合大数据技术，提出了一种基于大数据技术的高铁应急指挥系统。该系统可以加强安全风险预控管理与既有安全管理的有机融合，有效降低动车组司机作业安全风险操作，并大幅度减少人工日常分析工作，实现各级管理人员对动车组司机作业风险的精细化管控。

参考文献

[1]刘重亮. 广州局集团公司高速铁路应急管理优化研究[J]. 铁道运输与经济， 2021（1）： 89-95.

[2]鲍鹏博. 浅谈高速铁路行车安全风险管理研究[J]. 内燃机与配件， 2017（14）： 95-96.

[3]贺婧. 铁路行车安全风险管理方法研究与分析[J]. 现代制造技术与装备， 2016（5）： 185-186.

[4]侯俊亮. 铁路信息系统运维调度和应急指挥平台关键技术研究[J]. 电子技术与软件工程， 2021（16）： 210-214.

[5]稂正林. 铁路局集团公司应急管理体系优化研究[D]. 中国铁道科学研究院， 2021.

[6]牛剑， 冯小芳， 刘俊. 铁路调度应急指挥系统总体方案研究[J]. 铁道运输与经济， 2020（6）： 6-11.

[7]周栋， 吕晓军， 王小书， 等. 铁路客运站应急指挥系统架构设计[J]. 铁路计算机应用， 2019（4）： 31-35.