鐵路安全大數據分析平臺研究

謝文廣，劉 軍，陳同喜，楊 光，劉彥軍

（1. 中國鐵路北京局集團有限公司 安全監察室，北京 100844；2. 中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵路大數據研究與應用創新中心，北京 100081；3. 北京經緯信息技術有限公司，北京 100081）

隨著鐵路科技設備的廣泛使用和安全管理的不斷規范，鐵路事故故障數量不斷減少，但仍面臨著嚴峻挑戰，亟需從“人防”“物防”“技防”角度，運用大數據等信息技術手段，保障鐵路運輸安全。

鐵路安全大數據分析是智能鐵路、運輸安全、人工智能、大數據等領域的交叉研究內容[1-3]。眾多學者對高鐵安全頂層設計、安全風險評估、事故故障分析開展了相關研究。荊偉等人提出了安全風險分析、安全隱患分析、事故故障分析、設備畫像分析、人員畫像分析、安全綜合評估、安全綜合管理等大數據應用功能模塊[4]；張新錦分析了基于云平臺和視頻數據的鐵路安全智慧預警系統的應用[5]；徐葉鵬研究了鐵路運輸安全風險管控流程及安全風險評價模型[6]；李科宏等人研究了基于模糊綜合評價法的高速鐵路運營安全管理成熟度[7]；楊連報、張磊等人運用文本分析技術研究了鐵路事故故障文本特征提取模型、分布式全文檢索、事故故障智能分類、基于知識圖譜的事故故障關聯分析和原因智能推薦等[8-9]；孫思齊基于車輛的基本臺賬、動檢信息、靜檢信息、維修信息、歷史事故故障等，建立車輛運營安全狀態的評估模型[10]。

目前，從鐵路局集團有限公司（簡稱：鐵路局）安全管理的角度出發，基于“平臺+應用”建設的安全大數據應用相對較少。本文以中國鐵路北京局集團有限公司（簡稱：北京鐵路局）安全大數據建設為研究對象，切實考慮安監室和業務部門迫切的安全管理業務需求，立足“平臺+應用”的建設模式，研究鐵路安全大數據分析平臺的總體架構，設計了設備綜合分析、人員綜合分析、安全管理分析等主要功能模塊，開展對設備和人員的精準安全管控，對于促進安全數據共享共用，提高安全管理效率，提升安全預警綜合能力，具有重要作用。

1 業務需求

1.1 設備安全綜合分析需求

鐵路局設備安全綜合分析主要涉及機務、工務、電務、車輛、供電、房建6 個專業。設備安全數據整合后，匯集到鐵路數據服務平臺，以便開展設備安全綜合分析，發現設備安全薄弱環節，實現精準安全管控；開展安全趨勢分析，對設備故障進行超前預警，減少設備故障發生。

1.2 人員安全綜合分析需求

鐵路局人員安全綜合分析需匯集職工的基本信息、安全考核信息、崗位星級評定信息等，實現信息的高度整合和分析匯總。實現職工安全評價，展示職工安全狀態和綜合能力，診斷重點人員異常狀態等功能。

1.3 安全綜合管理分析需求

安全綜合管理分析需對安全管理相關的分散數據進行梳理、整合，開展風險、隱患管控和治理效果之間的關聯研究，診斷管理異常行為和安全異常狀況，阻斷不良安全態勢，開展事故致因與風險控制的前瞻性研究。

2 總體方案

2.1 總體架構

鐵路安全大數據分析平臺以安全業務數據匯集和整合為基礎，以安全大數據預警為核心，集成各專業的設備數據、人員數據和管理數據等，運用關系型/非關系型數據分析技術和人工智能算法，實現設備安全綜合分析、人員安全綜合分析、安全綜合管理分析等功能。平臺總體架構如圖1 所示。

（1）既有系統

圖1 平臺總體架構

平臺匯集機務、工務、電務、車輛、供電、房建等既有系統中的設備、人員、安全管理等安全數據。

（2）平臺層

平臺層從既有系統采集數據，對數據進行抽取、轉換、清洗等操作，按設備、人員、管理主題域進行分類，并提供數據集成、共享、存儲和分析等服務。

（3）應用層

包含設備安全綜合分析、人員安全綜合分析、安全管理綜合分析3 大功能模塊。

（4）用戶層

平臺用戶主要包括鐵路局決策層、鐵路局各業務部門、運輸站段等，平臺根據層級和權限為不同用戶提供安全大數據分析服務。

2.2 數據架構

2.2.1 設備安全數據

（1）機務專業

主要包括各型機車的配屬時間、配屬段別、擔當線別、擔當任務、重量、功率、生產廠家等基本臺賬數據，機車設備報警信息和故障信息。

（2）工務專業

主要包括線路、鋼軌、橋梁、涵洞等基礎設施數據，動（軌）檢車、車載、軌檢小車、人工檢查等監測檢測和報警超限數據，動態病害、靜態病害和鋼軌大修數據等。

（3）電務專業

主要包括區間設備、車站、通信機房及所轄設備等基本臺賬數據，實時監測報警數據、隱患庫數據、事故故障數據，綜合通信網管報警、故障數據，車載列控設備動態實時報警、故障數據等。

（4）車輛專業

主要包括動車基本臺賬，以及TEDS、WTDS、SJ、LY 等動車實時監控數據，動車管理信息系統故障、檢修數據。

（5）供電專業

主要包括接觸網支柱、絕緣子、接觸網懸掛錨段等設備的基礎臺賬，接觸網的動態檢測、6C 檢測、靜態檢測、檢查維修等數據。變電所的巡視、檢修、試驗等數據。

（6）房建專業

主要包括房屋、建筑物、站臺、消防、電梯、制冷、供暖等設備的基礎臺賬，病害信息、破損、侵限、設備狀態等級、設備故障、維保、預警等數據。

2.2.2 人員安全數據

主要包括安全問題通知書、指令書、干部寫實、職工考試、人員基礎信息數、星級評價、勞動競賽和客服質量等相關數據。

2.2.3 綜合安全管理數據

主要包括量化寫實數據、安全風險數據、安全隱患數據、事故故障數據、安全考核數據和關鍵管控項點等。

2.3 技術架構

平臺技術架構如圖2 所示

圖2 平臺技術架構

（1）數據采集層

該層采集各專業設備、人員和安全管理數據，經過數據清洗、治理后形成格式統一的標準數據，并存儲到數據庫。

（2）基礎服務層

該層提供結構化/非結構化數據存儲等服務。結構化數據庫對結構化數據進行統一存儲并提供訪問；非結構化數據庫由HBase、HDFS 等組成，對海量數據進行存儲和分布式計算。

（3）數據訪問層

該層采用Hibernate 完成對象關系型數據庫映射，對外數據接口采用Restful 等方式進行訪問。

（4）數據應用層

該層采用Spring 技術對Spring MVC、Quartz 等技術進行無縫整合，完成邏輯功能，實現技術框架的統一管理。

（5）數據展現層

該層采用Bootstrap 框架對頁面進行響應式渲染，通過ajax 異步請求實現與服務端的數據交互，顯著提升用戶使用體驗。

2.4 關鍵技術

（1）面向不同數據類型的接口技術

針對實時型、批量型、視頻等不同類型的數據源，采用基于StreamSets、Sqoop、FTP 等方式的綜合數據接口技術，使得不同類型的數據可以安全、快速、穩定地接入平臺。

（2）混合存儲技術

應對不同類型的存儲數據，平臺采用基于Greenplum、Hbase、HDFS、Hive、Ceph 等的數據存儲技術，解決實時關系型、變化量小、文件型、視頻型、流數據等類型數據的存儲問題。

（3）安全數據服務技術

平臺通過JDBC/ODBC、消息中間件、Web Service、RESTful API 為安全大數據應用提供數據共享、數據分析、數據可視化的多層次、多方面數據服務。

（4）知識圖譜技術

平臺建立安全問題與設備基本信息、設備監測、設備檢測、設備維修、設備歷史故障間的知識圖譜，充分了解設備安全問題演變規律，給出解決安全問題的合理建議。同時，建立安全問題、安全檢查與設備單元、作業人員間的知識圖譜，實現安全問題的數據全景視圖。

3 主要功能設計

3.1 設備安全綜合分析

（1）機務設備安全分析

管理鐵路局所有機車的基本信息、設備質量、設備報警和設備故障等信息，開展機車安全綜合分析，為業務部門深入掌握機車設備的安全性能和開展運用機車質量階段性評估提供支撐。

（2）工務設備安全分析

包括工務設備狀態指標統計分析、設備單元安全分析、關鍵指標及安全態勢趨勢分析、設備綜合安全預警等功能，為業務部門和站段掌握全局工務設備安全態勢提供輔助決策支持。

（3）電務設備安全分析

包括設備安全關鍵指標分析、設備安全綜合分析、設備安全預警及設備安全趨勢分析等功能，為業務部門和站段掌握電務設備安全態勢提供輔助決策支持。

（4）車輛設備安全分析

綜合分析動車組履歷信息、配屬信息、運用信息、檢修信息、故障信息、指標信息。運用大數據分析和展示技術，分析動車關鍵安全指標，為業務部門和站段掌握設備質量狀態、開展階段性安全綜合評估提供依據。

（5）供電設備安全分析

通過檢測數據綜合評估接觸網和變電設備的安全狀態，掌握其安全趨勢，對設備缺陷、故障信息、外部環境開展安全綜合預警分析。

（6）房建設備安全分析

綜合分析房建設備的基礎臺賬、設備技術狀態、設備病害、監測數據及故障信息。結合檢測數據開展房建重點設備的安全趨勢分析，主動發布安全預警信息。

3.2 人員安全綜合分析

（1）個人安全分析

平臺通過匯集人員基本信息、安全問題通知書、指令書、干部寫實、安全考試、星級評價、勞動競賽、客服質量等數據，開展鐵路員工個人安全分析，分析易出現安全問題的時間段和典型安全問題。

（2）班組安全分析

平臺分析班組內所有職工的星級評價狀態，以及班組人員學歷、工齡、技能等級等的分布情況，多維度展示班組內人員的歷史榮譽稱號和獲獎情況。

（3）車間安全分析

平臺分析車間各班組人員星級分布，實時統計車間內各班組的綜合評價結果，對車間重點關注時段和重點關注人員進行安全預警。

（4）站段安全分析

平臺分析站段所有職工安全等級的人員分類及數量情況，展示段內各車間最新的考核結果。

（5）專業安全分析

平臺分析全體人員的安全等級分布情況及工種、工齡、安全問題類型，基于人員的崗位分布情況和考核情況進行關聯分析。

（6）全局安全分析

平臺分析鐵路局人員結構分布及全局人員考核情況，對鐵路局各專業系統人員安全狀態進行評估和分析。

3.3 安全綜合管理分析

（1）安全生產關鍵指標分析

平臺匯集安全風險過程控制管理系統和安全監督管理信息系統的數據，分析和展示安全風險管控情況、安全隱患排查治理情況、高鐵和旅客列車安全情況、從業人員傷亡情況、責任鐵路交通事故情況、責任行車設備故障情況等安全關鍵指標。

（2）安全風險智能分析

平臺按照鐵路局、專業部門、站段、車間4 個層級，深入開展安全趨勢分析，診斷安全風險及管控異常情況。按照重大、較大、一般、低的風險級別，分析鐵路局、專業部門、站段、車間的安全風險分布情況。

（3）安全態勢感知分析

平臺綜合評估鐵路局、專業部門、站段、車間的安全風險、隱患、通知書、故障、事故等數據，根據數據分布規律和趨勢變化，分析挖掘安全管理異常狀況，開展安全態勢感知分析。

4 結束語

本文設計并研發的鐵路安全大數據分析平臺已于2019年8月在北京鐵路局實施并進入試運行階段。本文以北京鐵路局的安全大數據分析平臺為研究對象，介紹了安全大數據分析平臺的安全業務需求、建設目標、總體架構、數據架構、技術架構和關鍵技術，同時，設計了設備安全綜合分析、人員安全綜合分析、安全綜合管理分析等功能模塊，對于促進鐵路局安全數據共享，探索“平臺+應用”建設模式，提高安全管理效率，具有重要意義。