铁路基础设施大数据体系构建研究

铁路基础设施大数据体系构建研究
摘要近几年来我国的高速铁路路网建设不断发展壮大，给铁路基础设施养护提出了兼顾安全、效率和成本的更高要求。

针对这些要求，本文以我国铁路基础设施的大数据范围及其特征为出发点，提出构建铁路基础设施大数据体系，从而全面兼顾铁路基础设施养护低成本控制、高效与安全的目标。

关键词铁路；基础设施；大数据体系
1 概述
我国的铁路网络建设规模名列世界第一，高铁运营的里程长度与运营速度也超过发达国家的铁路建设。

因此，当前我国的铁路基础设施养护强度更大、要求更高。

在对铁路基础设施的检测监测过程中，搜集了大量的工务、供电及电务系统的数据信息，这些数据如果放任无视，将没有任何价值。

但是将这些数据充分利用，将为铁路基础设施养护工作提供更加科学化的决策管理支持。

另外，我国地域宽广，气候差异明显，铁路的建设和运营环境多种多样，在数据的分析处理上需区别对待。

由此，以大数据为理念基础，应用大数据的分析方法和技术手段，建立铁路基础设施大数据体系，就能较好的解决数据的不同类型建模和差异化分析，为铁路的建设、运行提供更加安全、高效、低成本的战略参考，全面提升铁路的现代化管理水平。

2 铁路基础设施及其数据范围
铁路基础设施涉及铁路的运输、工程建设及工程机械，还包括铁路防护设施，其中供电、通信、工务等是铁路的主要工程系统。

与此相关的数据既包含工程设备信息，也包括设计、施工、运营等一系列过程产生的设备状态信息及其他外部数据[1]。

这些数据呈现一定的特征表现。

从数据的形态区分则体现为视频、文字、图像等，还具有结构化和非结构化、动态和静态的差异。

从数据的管理角度上来说，这些数据来自于不同系统、不同单位，存放形式有电子档、纸质档的差别，这就导致数据的整合以及进一步的综合利用难度较大。

另外，现行的系统架构为“集中式”，与基层管理的“点式”业务不相融合，更难以进行汇总作为管理参考[2]。

“大数据”概念所包含的内涵也较为广泛，它不仅仅是一个数据概念，也表示数据的规模含义，而进行数据采集的工具、数据管理的平台和分析系统，都在大数据的范围之内，针对数据并应用工具进行数据的价值提取所搭建的技术架构就是大数据体系的范畴了[3]。

那么，构建铁路基础设施大数据体系，需要从数据采集、存储、处理和分析上充分进行基础研究，从而挖掘数据当中包含的铁路基础设施管理及铁路运营的决策价值。

3 铁路基础设施大数据体系建设
3.1 建设铁路数据中心基础
（1）建设检测监测数据中心。

铁路的检测监测范围包括基础设施、机车车辆、运输安全、工务设备、供电安全等方面，这几个不同范畴，所采用的检测监测方式和数据处理方式都不一样，后期的数据建模标准也各不相同，因此需建立不同的检测监测数据中心。

这些不同类型的检测监测数据中心，首要目标是收集大量的数据，数据收集来源主要为传感器、视频及摄像等传感系统，海量的数据在收集过程中能够实时存储，交由大数据技术进行处理，最终由智能化分析平台完成数据的分析工作，从而对设备状态进行评估，如安全状态、病害情况及服役状态等，进而对设备进行诊断和预测，及时做出设备的故障应对措施，从而形成对设备的监看管理，确保设备的健康运行及安全运行。

（2）建设铁路生产管理系统一体化平台。

当前的铁路生产管理系统具有不同的垂直领域，每一个领域拥有各自的管理系统，这对于数据的集成管理不利，因此建设铁路生产管理系统一体化平台才能解决数据分散、独立的局面。

一体化平台的数据存储通过搭建数据架构解决，而数据的分析处理功能通过业务架构解决。

同时，该一体化平台在建设时还应充分考虑其进行数据集成、处理和发布的高效性和易用性，并且保证后期的扩展性。

（3）建设行业外部数据资源共享平台。

铁路的基础设施建设除了需要海量的本体数据信息以外，通常还需要外部数据提供决策支持，尤其是政府信息、交通领域交叉信息甚至其它行业信息等，对铁路的路网规划、铁路运输经营等方面有着重大影响，因此需通过建设管理平台对外部数据资源进行整合，充实铁路基础设施大数据体系。

（4）建设公共基础数据库。

铁路基础设施的维保养护涉及大量的公用信息，而公用信息变化较小、重复利用率高，因此建设公共基础数据库能够为铁路基础设施管理提供公用基础平台。

公共基础数据库包含基础编码、信息字典、铁路相关的建筑信息模型以及铁路GIS等，将这些公用信息进行统一管理，并保持日常的维护与更新，确保公用基础信息的一致性，从而为铁路大数据的调用提供便利。

3.2 建设铁路基础设施大数据系统平台
大数据系统平台不是单一的、独立的、分散的平台，而是一个分工处理、合作运行的高效平台。

通过将铁路基础设施大数据系统平台拆分管理，从而形成管理系统、分析系统及应用系统，各自独立又集成高效。

如大数据管理系统主要作用是对数据的采集、预处理和管理等，分析系统则是对数据进行分析及信息挖掘，而应用系统则是在前两个系统的数据处理之后，最终实现数据的决策应用[4]。

4 结束语
铁路基础设施大数据体系的建设不是一蹴而就的，首先需要整合铁路所有相关的基础数据，由内而外落实数据的采集范围；其次需做好信息系统的基础建设
工作和网络、带宽建设工作；第三，加强数据挖掘技术的深化应用；第四，广泛推行数据应用理念，达成共识；最后，在扎实做好上述基础工作之后，明确大数据框架体系，并落实相关的数据标准及规章制度、法律法规等配套保障[5]，最终实现铁路大数据资产的有效利用，提升铁路管理水平。

参考文献
[1] 胡卫平.大数据助推铁路创新发展的思考[J].理论学习与探索，2016，（01）：52-54.
[2] 馬小宁，李平，史天运.铁路大数据应用体系架构研究[J].铁路计算机应用，2016，25（09）：7-13.
[3] 邵长虹，庄红男，贾晓非.大数据环境下的铁路统计信息化平台研究[J].中国铁路，2015，（07）：1-5，9.
[4] 王卫东，徐贵红，刘金朝，等.铁路基础设施大数据的应用与发展[J].中国铁路，2015，（05）：1-6.
[5] 代明睿，朱克非，郑平标.我国铁路应用大数据技术的思考[J].铁道运输与经济，2014，36（03）：23-26.。