軌道綜合檢測車在錦白鐵路單線有縫線路設備養護維修中的運用研究

范明明

（內蒙古中電物流路港有限責任公司赤峰鐵路分公司，內蒙 古赤峰 024000）

1 引言

軌道檢查車和鋼軌探傷車作為先進的線路檢查設備，能夠有效提高線路檢查質量和檢查效率，剔除人為因素干擾。如何有效運用檢測數據，通過大數據分析科學指導維修，成為智慧化鐵路設備養護維修的重要課題。在各大企業均提倡控本增效的大環境下，發揮現代檢測監測技術支持能力的同時，高效合理運用先進的線路檢查設備，實現安全質量可控、作業效率提升、經濟效益和環保效益顯著也至關重要。

2 錦白鐵路軌道綜合檢測車設計理念

錦白鐵路北起內蒙古錫林郭勒盟西烏旗白音華，南至遼寧省錦州市，鐵路正線全線長660.92 km，為國家電力投資集團自有鐵路。全線以內蒙古自治區赤峰市境內大木頭站為界，分為赤大白鐵路和錦赤鐵路。錦白鐵路主要技術標準：單線有縫線路，軌道結構類型正線60 kg/m 的25 m 標準軌普通線路，配置1 680 根/km 混凝土軌枕；限制坡度上行6‰、下行12‰；采用站間自動閉塞；牽引種類內燃。

結合錦白鐵路技術標準現狀，為有效推行工務檢養修分開制度，鐵路運營單位與中國鐵道科學研究院集團有限公司（北京鐵科英邁技術有限公司）、金鷹重重型工程機械股份有限公司合作開發同時具備軌檢、探傷、定位、鋼軌輪廓等檢測功能的軌道綜合檢測車。此臺檢測車由兩節車固定編組，Ⅰ號車為生活車，Ⅱ號車為檢測車，采用雙動力系統、液力傳動方式，在120 km/h（探傷作業80 km/h）速度范圍內進行雙向行駛、雙向操縱、雙向檢測。整車既能自運行，又能與我國現有機車車輛連掛。

同時，為適應錦白鐵路北段氣溫低和風沙、雪害多發的環境特點，車輛及檢測系統都采用了多種防寒、防沙和防雪措施，確保其能夠在-40 ℃低溫環境及風沙、雪害天氣正常作業。針對GJ-6D 型軌道檢測系統非接觸測量系統特性，通過CAN總線按照每25 cm 發送一次采樣頻率觸發信號，存在激光攝像系統攝取鋼軌斷面圖像為軌縫處，造成無效數據多發，人工校驗工作量驟增情況，加之沙害、雪害掩埋軌頂面，極大地影響了檢測數據精度等問題，通過優化數據處理系統修正補償算法和加裝光電位移計的方式得到了有效解決[1]。

該車作為國家電投系統內首列自主運用管理的大型鐵路檢查設備，將軌道檢測與鋼軌探傷等功能集中融合于一個平臺，利用光電編碼器、電子標簽、GNSS 單元相結合的里程定位手段，能精確定位線路病害位置，便于復核維修。

3 錦白鐵路軌道綜合檢測車的人員配備與運行管理組織

錦白鐵路軌道綜合檢測車配備作業人員共計8 人，包括車長1 人，司機2 人，軌檢2 人，探傷3 人。機械、電氣維修和防護等工作均由上述人員兼任。

運行管理組織根據錦白鐵路現有運營情況進行設計?？紤]錦白鐵路為單線貨運鐵路，結合綜合檢測車雙向檢測與軌檢、探傷功能兼備的特性，可去程進行軌檢，返程進行探傷，在一個運行周期內完成線路設備檢查工作，避免空車無作業運行成本發生；同時，錦白鐵路是白音華煤田北煤南運的主要通道，承擔周邊城市冬季供暖保障的重要社會責任，冬季鐵路運量大幅增加。因此，在完成冬季加密檢測工作的前提下，為降低對鐵路運輸的影響，可在加密檢測時以80 km/h的運行速度同時開展軌檢和探傷作業，實現在一個運行周期內完成2 次線路設備檢查工作，大幅提升檢測效率，降低運行成本[2]。

4 大數據分析、人工智能檢測，科學指導鋼軌維修養護

目前，軌道檢測系統在數據采集和分析方面發展已經較為成熟，但考慮錦白鐵路軌道綜合檢測車目前以每月1 次的檢測頻次對全線660.92 km 線路鋼軌展開鋼軌探傷工作，按照業務設定與要求，當周收集的數據需要在當周完成數據的分析工作，才可以保障對鋼軌傷損從發現到處理的快速反應。但是，海量數據的檢測帶給工作人員的是大量的數據回放工作，從作業人員的生理角度上進行觀察，可能存在因個體視覺疲勞所造成的工作效率低下的問題，從崗位職責的角度上進行評估，可能存在因個體瀆職所造成的回放質量低、漏檢等風險，同時大量歷史數據的價值不能被充分利用與挖掘，產生了資源浪費的現象。

為了解決、降低人工傳統探傷回放分析方式所帶來的管理及業務上的問題與風險，可以引入大數據+人工智能技術對現有的探傷數據回放工作進行優化與改良。

1）通過基于卷積神經網絡技術的智能分析算法對鋼軌疑似傷損進行匹配，可有效地檢出疑似傷損，最大程度上避免由于作業人員不盡責、個體專業技能不足等因素，所導致的傷損漏判問題；通過對海量數據的智能過濾、篩選，可以大幅度減少非缺陷數據二次人工篩選所產生的工作量，從而提高探傷回放效率，解決由于短時間內作業量大而帶來的作業人員生理疲勞問題；搭建大數據云平臺，將作業數據進行清洗、分類、集成，形成針對錦白鐵路660.92 km 線路環境下特有的鋼軌傷損庫，并可通過不斷增長的作業數據來優化、反哺傷損模型。在提高算法精度的同時，所建立的傷損庫可以為公司探傷從業人員在探傷方向的內部培訓和學習分享活動提供具備線路環境特色的探傷教學指導依據[3]。

2）另一方面，大數據分析會綜合考慮鋼軌傷損基礎數據（如傷損、垂磨），鋼軌屬性（材質特性、生產源）、線路特征（半徑、橋隧、坡度、股別）及軌道使用情況（服役年限、通過總重、載荷分布），結合鋼軌焊接數據、廓形打磨數據、維修與養護數據、外部環境數據，分析變量之間的依存、因果關系，建立鋼軌狀態全數字模型，打造基于故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）理念的鋼軌全生命周期管理系統，通過分析鋼軌傷損發展規律（供應鏈、季節性、趨勢性、周期性），為換軌、大修、養護等作業計劃的設定，作業人員組織結構的調整和鋼軌供應鏈的質量監督，提供輔助決策支撐，將鋼軌養護、維修方式逐步從以往的計劃修，過渡到更靈活、更具時代需要的狀態修。

5 運用情況分析

錦白鐵路軌道綜合檢測車自2021 年4 月上線運行，現已完成檢測任務5 次。全線軌道檢測數據由平均每千米扣分19.75%，優良率98.65，提升至平均每千米扣分8.58，優良率99.54%；每千米平均TQI（軌道不平順質量指標）10.49，均衡率87.54%，提升至每千峭平均TQI 10.46，均衡率89.33%。

經分析，通過軌道綜合檢測車動態檢測指導養護維修取得了一定的成果，尤其是局部峰值管理效果明顯，能夠起到精準定位設備病害和幾何尺寸超限的作用，確保維修及時有效，為錦白鐵路工務設備修理實行檢養修分開制度，落實獨立檢查及專業化、機械化集中修理提供技術支持。

錦白鐵路軌道綜合檢測車探傷系統經人工傷損線動態測試傷損平均檢出率為95.78%，系統平均誤報率為13.9%。在錦白鐵路有縫線路、重載造成魚鱗傷多發等實際環境下，傷損平均檢出率得到了保障，但系統平均誤報率上升明顯，給數據回放增加了不小的工作量，這也成為錦白鐵路人不斷推進大數據分析、人工智能檢測研究的動力。

通過統計錦白鐵路軌道綜合檢測車出乘平均燃油消耗為80 L/100 km，一個檢測周期的燃油消耗約為52 873.6 L，完成了660 千峭的軌道檢測和鋼軌探傷工作。經分析，較軌道檢查車與探傷車獨立運行節省燃油約26 000 L，在節省成本支出的同時，大大降低了綜合能源消費量及碳排放量，為公司能耗雙控和實現“雙碳”戰略目標做出了一定的貢獻。

按照TG/GW 102—2019《普速鐵路線路修理規則》的規定，軌道檢查車未檢查的月份，線路軌道結構及幾何狀態當月檢查不少于1 次。錦白鐵路軌道綜合檢測車的投入使用，改變了既有的軌道設備檢測修程修制，由每月2 次線路設備周期性靜態檢查減少為1 次，在保障線路設備檢查實效的基礎上，人工和機具的成本投入成倍數遞減，經濟效益顯著。

6 結語

綜上所述，融合最新一代GJ-6D 型軌道檢測系統和鋼軌探傷系統等功能的軌道綜合檢測車，在單線有縫線路設備養護維修中，結合大數據與人工智能的配合分析，能夠科學指導修理工作。同時，將軌檢和探傷系統裝備于同一車輛平臺的設計方式，能夠在普速單線鐵路線路設備檢查運用中實現經濟效益和環保效益雙豐收。