基于数字孪生的铁路货运站场资源可视化系统

吴志伟,高 达

（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）

铁路货运站场是办理货运业务的主要场所[1-2],具有资源占用规模大、配置设备多、调度作业频繁复杂等特点。当前,我国铁路货运站场资源按照分散式管理模式,作业状态分散盯控、内部物流业务分散组织、站场资源分散运用,站场内部调度指挥主要依赖于人工经验,作业效率有待提高[3]。此外,货运站场内部的货区货位和箱区箱位还处于粗放式管理阶段,站场系统无法快速准确地对所需要的货物进行定位,极大地影响了站场的作业效率和精细化管理水平。

随着信息技术的快速发展,不少学者对铁路站场的管理方法展开了研究。李成宏等人[4]依靠车辆定位追踪技术,研发了可视化的铁路生产调度信息管理系统,提高了铁路站场的作业效率；邱慧等人[5]针对铁路站场设备种类多、数量大、能耗数据联动控制难的问题,提出了铁路站场能耗监测管理系统。这些研究在一定程度上提高了站场的管理水平,然而在站场各个系统之间的协调性、信息感知及数据共享方面还存在不足,专业应用分析决策和整体安全防护问题日益突出。

数字孪生技术充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,可反映对应实体装备的全生命周期过程[6],已被广泛应用于航空航天、固定资产监控、智能安全制造及设计等诸多领域[7-9]。将数字孪生技术应用到站场管理中,发挥数字孪生技术的桥梁纽带作用,能够为铁路站场的智能化管理提供更加实时、高效的服务[10-11]。本文根据铁路货运站场的实际需求,从数字孪生模型构建出发,设计了铁路货运站场资源可视化系统,提升了铁路货运站场的作业效率和精细化管理水平。

1 铁路站场资源数字孪生构建

1.1 数字孪生应用原理

基于数字孪生的铁路货运站场资源可视化系统（简称：铁路货运站场资源可视化系统）以站场资源智能决策平台、铁路货运站场、可视化仿真平台为支撑,以孪生数据为驱动,将仿真数据与现实数据融合,通过各个主体之间的实时交互和映射,加强铁路货运站场内部各个系统之间数据的共享联动,实现铁路货运站场资源的高效率、精细化管理。数字孪生技术在系统中的应用原理,如图1 所示。

图1 数字孪生应用原理

1.2 数字孪生架构

铁路货运站场资源可视化模型的数字孪生架构,如图2 所示,其核心在于实现铁路货运站场（研究主体）到用户（决策主体）的准确映射。

1.2.1 物理实体层

物理实体信息监测及定位的准确与否直接关系到映射的准确性,进而对整体模型的鲁棒性与实用性产生影响。物理实体层负责明确并汇总铁路货运站场货运工作业务的所有物理实体信息,包括铁路货运站场的静态及动态设施设备[12]。通过获取传感器和监控设备的系统实时数据,确认铁路货运站场内股道、停车区、货区货位、箱区箱位、车辆、仓储、装卸工具、货物清单等设施设备的实时位置,为感知与处理层提供支撑。

1.2.2 感知与处理层

通过将采集到的物理实体数据进行感知整合,对动态设施设备的实时定位实现对象控制,可将物理实体数据实时有效地传递到数字孪生体模块；通过把感知到的信息进行处理,实现对设施设备的识别、定位、跟踪、监控等智能化管理。

1.2.3 数字孪生体层

主要包括建模管理、仿真服务及孪生共智等功能。通过计算机建模实现对实体的映射、迭代及优化,使虚拟模型与物理实体的相符程度不断提高；通过数据驱动和大数据分析等方式对模型进行分析诊断,在确定模型可行性的基础上利用机器学习、自然语言处理等方式进行学习预测,同时,以模型仿真为基础,基于模型的预测结果生成报告并提供分析服务；通过资源接口及互操作实现孪生共智。

1.2.4 用户层

主要包括人、应用软件及其他相关共智孪生体等,综合云计算及区块链等方式协助用户主体进行决策,利用应用软件将模型结果可视化,为用户最优决策提供支撑。

2 系统设计

2.1 总体架构

基于铁路货运站场管理的实际需求,构建铁路货运站场资源可视化系统,总体架构如图3 所示。

图3 铁路货运站场资源可视化系统总体架构

2.1.1 物理层

通过高精度传感器、高清摄像头、智能网关等设备,从股道、车辆、仓库、箱位、货位、装卸设备等多个维度,准确快速地采集铁路货运站场的实时数据,同时,对数据进行边缘计算等预处理,提高数据的有效性。

2.1.2 数据层

包括铁路货运站场数据、仿真数据及外部数据,通过数据间的融合,构建形成铁路货运站场的孪生数据库,为分析决策层提供有力的数据支撑。

2.1.3 分析决策层

包括智能决策及可视化仿真。其中,智能决策通过大数据分析、人工智能、机器学习、孪生推演等技术,为站场资源管理决策提供保障；可视化仿真主要通过视频、跟踪定位、仿真建模、增强现实/虚拟现实（AR/VR）等多种可视化手段,对铁路货运站场信息进行多维度的监管。

2.1.4 应用层

直接面向用户,围绕铁路货运业务,将应用层分为推演应用、站场管理与维护应用、精准号码识别应用、数据分析应用及可视化应用等,全面提升铁路货运站场可视化管理水平。

推演应用主要是模拟推演相关场景,包括安防推演、便捷通行推演、风险推演、调度推演等；站场管理与维护应用主要是对铁路货运站场进行管理作业,包括铁路货运站场环境监控、场景联动、设备监控、人车监控、能效监控、安防监控、事件报警、消防监控等；精准号码识别应用主要是将货车、集装箱和汽车的精准号码识别在系统中进行应用,包括号码管理、识别设备管理、图片分拣、识别管理、标签管理、视频分拣等；数据分析应用主要是基于分析决策层功能,实现人员、车辆、运力分析；可视化应用主要是对当前铁路货运站场资源进行可视化展示,包括指挥中心、可视化大屏、AR、VR 等。

2.2 系统功能

铁路货运站场资源可视化系统功能架构,如图4所示。

图4 铁路货运站场资源可视化系统功能架构

2.2.1 箱区箱位管理

主要通过智能感知设备实现对箱区内箱位的监控、识别、统计和智能调配,提高站场内集装箱定位的准确性和箱位的利用率。

2.2.2 货区货位管理

基于智能感知设备实现对货区内货位的监控、识别、统计及分配,加强站场内货物位置的管理,提高人力资源及设备的利用率。

2.2.3 仓储管理

实现对仓库的出入库、库存等信息的统计和管理。通过对仓库内的智能搬运、装卸设备进行管理和控制,实现仓库的智能化、精细化管理。

2.2.4 车辆管理

通过感知设备和车辆识别技术,对站场内的车辆信息、车位信息进行整合和分析,实现车位匹配、车辆控制及车辆引导等功能。

2.2.5 股道管理

实现道岔和隔离开关的集中控制及股道作业图像监控,监视关键地段机车移动情况,保障段内机车运行及作业安全,提高作业效率。

2.2.6 装卸设备管理实现装卸设备的调度、控制、维护和运维数据的管理,提高装卸机械化水平,保证装卸机械质量和安全,从而提高运输质量和效率。

2.2.7 能源管理

包括能源控制和能源预警。其中,能源控制实现站场内的水、电、照明等能源的集中化、智能化、节约化管理,从而有效地降低能耗；能源预警对可能危害能源安全的危险因素提出预警,提醒相关人员采取措施、消除危险。

2.2.8 安防管理

对出入车辆及出入人员进行记录、识别和管理；基于监控系统对异常事件、设备事件、能源事件进行报警,从而实时掌握站场安全情况。

3 关键技术

3.1 铁路货运站场资源精细化建模与仿真

铁路货运站场资源可视化系统基于三维建模、逻辑建模、自动模型生成及数字孪生建模方法,从几何、功能和性能等方面对铁路货运站场内的物理实体进行精细化建模与耦合仿真,从而精确地模拟股道、停车区、货区货位、箱区箱位、车辆、装卸工具等物理实体的形状、行为和性能,实现对铁路货运站场内物理实体的高保真模拟和实时预测。

3.2 交互与协同

铁路货运站场资源可视化系统基于VR、AR 技术实现与站场内物理实体的交互与协同。通过视觉、声觉等传递方式对铁路货运站场内的物理实体进行智能监测、评估,从而达到对铁路货运站场内的资源进行指导和优化的目的。

3.3 数据融合和分析

通过深度学习、机器学习、强化学习等数据分析方法,对铁路货运站场内部的数据进行高度集成和共享,同时对多领域异构数据实时更新、修正、优化和动态评估,完善孪生数据结构及系统算法结构,从而提高铁路货运站场资源可视化系统的计算性能和网络传输时效性。

4 系统应用

目前,已有部分铁路货运站场开发实施了相对完善的管理信息系统,可完成货运生产作业全流程管理,但其站场内部各类设施设备的精细化管理程度还不够。本文设计的铁路货运站场资源可视化系统已在中国铁路济南局集团有限公司兖州北站进行试用,能够完善现有的铁路货运站场管理信息系统,提升铁路货运站场的精细化管理水平,具体效果如下。

（1）通过虚拟仿真和物理场景的高度融合,构建了完整的铁路货运站场资源体系,实现对货场各类设施设备、移动装备的统一编码、识别、展示,提升铁路货运站场内设施设备的运行管理维护效率。铁路货运站场资源可视化系统对集装箱的管理效果如图5 所示。

图5 集装箱管理效果

（2）通过孪生推演、智能分析及智能决策,实现了铁路货运站场内各类设施设备、资源之间的高度协调和控制,提升了铁路货运站场作业效率和资源利用率。

5 结束语

本文基于数字孪生技术,设计铁路货运站场资源可视化系统,利用站场资源精细化建模与仿真技术,将虚拟仿真环境与铁路货运站场内的现实场景相结合。依靠数据融合和分析技术增强铁路货运站场内各个系统之间的协调性和数据共享水平,通过交互与协同技术实现铁路货运站场内股道、车辆、箱区、货位、仓库、装卸等资源的协同作业和精细化管理,有效提高了铁路货运站场的信息化管理水平。未来将研究提升资源可视化展示的精度、扩展系统应用场景,将研究成果应用到更多实际生产作业中,进一步提升铁路货运站场的资源管理水平。