江　凱，蘇　謙，白　皓，劉朝軍

(1.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院，成都　610031; 2.四川高速公路建設(shè)開(kāi)發(fā)總公司，成都　610041)

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大數(shù)據(jù)環(huán)境下高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)設(shè)計(jì)與分析

江凱1，蘇謙1，白皓2，劉朝軍1

(1.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院，成都610031; 2.四川高速公路建設(shè)開(kāi)發(fā)總公司，成都610041)

摘要:以大數(shù)據(jù)環(huán)境下的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)建設(shè)為目標(biāo)，在深入分析大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和技術(shù)特征的基礎(chǔ)上，針對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理與信息反饋的應(yīng)用需求，深度挖掘線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)的用途，主要包括:多次檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比、異常及病害位置精確定位等，提出基于云計(jì)算理念的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的平臺(tái)框架方案，并進(jìn)一步構(gòu)建可靠性分析模型。該系統(tǒng)能為高速鐵路的運(yùn)營(yíng)管理提供智能和個(gè)性化的信息服務(wù)，有助于保證運(yùn)營(yíng)安全。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);高速鐵路;檢測(cè)數(shù)據(jù);管理系統(tǒng);云計(jì)算;信息服務(wù)

1　概述

近年來(lái)，我國(guó)高速鐵路發(fā)展異常迅速，并已成為我國(guó)現(xiàn)代化交通體系的主干［1］。為保障線路運(yùn)營(yíng)安全，高速鐵路管理部門加強(qiáng)了高速鐵路運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的檢測(cè)與監(jiān)測(cè)，高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)就是其中重要一環(huán)。而高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)由業(yè)主單位委托科研院所進(jìn)行開(kāi)發(fā)，交付使用后由運(yùn)營(yíng)管理部門進(jìn)行維護(hù)管理將會(huì)成為一種發(fā)展的趨勢(shì)。

高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)主要包括:路基運(yùn)營(yíng)狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)、橋梁健康狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)以及隧道襯砌狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)［2-4］。為保障線路運(yùn)營(yíng)安全會(huì)長(zhǎng)期進(jìn)行大量的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)狀態(tài)檢測(cè)，產(chǎn)生大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)。由于檢測(cè)設(shè)備的原始數(shù)據(jù)格式多樣，需要特定的軟件甚至是特定的計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)分析，這樣不僅使原始檢測(cè)數(shù)據(jù)以及處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置分散，而且使檢測(cè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程變得十分繁瑣，并且將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行保存管理也需要消耗大量的資源。

云計(jì)算(cloud computer)能夠按實(shí)際需求為用戶提供計(jì)算、存儲(chǔ)及應(yīng)用服務(wù)能力，同時(shí)，針對(duì)異域異構(gòu)資源的共享、信息資源的綜合利用提供解決方案［5］。構(gòu)建基于云計(jì)算高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，可以按需建立數(shù)據(jù)資源池，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理及調(diào)度，發(fā)揮數(shù)據(jù)綜合效益，滿足數(shù)據(jù)資源共享交換的需求，方便用戶使用檢測(cè)數(shù)據(jù)處理分析及管理服務(wù)。

2　高速鐵路線下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)信息組成分析

2.1高速鐵路線下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)信息組成

高速鐵路完整性數(shù)據(jù)是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的完整海量數(shù)據(jù)，包含其設(shè)計(jì)、建設(shè)、試驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)、管理等各個(gè)階段在內(nèi)，具體有高速鐵路線下結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)信息、聯(lián)調(diào)聯(lián)試信息、運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)及檢測(cè)數(shù)據(jù)、站場(chǎng)信息、附屬設(shè)施信息、維護(hù)搶修信息、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及日常管理等方面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)格式復(fù)雜，并且數(shù)據(jù)儲(chǔ)存量巨大，其具有典型大數(shù)據(jù)的4V特征［6］。數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)在于統(tǒng)計(jì)分析，并應(yīng)用于實(shí)踐，高速鐵路擁有龐大復(fù)雜的線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)，這些檢測(cè)數(shù)據(jù)所包含的內(nèi)容對(duì)于管理而言具有重要的價(jià)值信息，因此需要對(duì)其進(jìn)行深入的研究和應(yīng)用;以檢測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)與其他高速鐵路數(shù)據(jù)(基礎(chǔ)信息、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、維護(hù)信息、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行校準(zhǔn)、整合、對(duì)齊。本文在深入分析高速鐵路線下結(jié)構(gòu)信息數(shù)據(jù)的組成情況，初步構(gòu)建了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的高速鐵路信息數(shù)據(jù)模型(圖1)，并梳理了現(xiàn)有高速鐵路檢測(cè)數(shù)據(jù)的一般管理流程(圖2)。

圖1　大數(shù)據(jù)環(huán)境下高速鐵路線下結(jié)構(gòu)信息數(shù)據(jù)模型

高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)作業(yè)一般可以得到以下數(shù)據(jù):線下結(jié)構(gòu)病害數(shù)據(jù)(路基脫空、空洞、翻漿;隧道襯砌裂損、仰拱損壞、隧道漏水;橋梁混凝土病害、鋼筋病害，結(jié)構(gòu)病害等)，線下結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)、檢測(cè)設(shè)備本身性能數(shù)據(jù)［2-4］。經(jīng)過(guò)歷年多次檢測(cè)數(shù)據(jù)相互對(duì)比，可對(duì)病害發(fā)展情況進(jìn)行精確分析，掌握病害的精確位置與危害程度，可推測(cè)采取預(yù)維修措施的時(shí)間節(jié)點(diǎn);將檢測(cè)數(shù)據(jù)信息應(yīng)用到高速鐵路運(yùn)營(yíng)管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及日常維護(hù)中，對(duì)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)服役狀態(tài)特征信息進(jìn)行綜合分析，并進(jìn)行基于檢測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性分析，提出相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)管理及日常維護(hù)的建議。

2.2基于高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性分析

通過(guò)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)信息、高速鐵路運(yùn)營(yíng)信息以及相關(guān)設(shè)計(jì)和建設(shè)信息，可以對(duì)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)進(jìn)行荷載、位移以及強(qiáng)度分布規(guī)律的分析，從而達(dá)到對(duì)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)進(jìn)行可靠性評(píng)估的目的。同時(shí)，也可以將分析結(jié)果應(yīng)用到高速鐵路線下結(jié)構(gòu)管理、線下結(jié)構(gòu)維護(hù)計(jì)劃制定以及檢測(cè)計(jì)劃的制定中。

高速鐵路線下結(jié)構(gòu)的荷載、位移以及強(qiáng)度均為隨機(jī)變量，這是因?yàn)楫?dāng)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)的材料性質(zhì)、結(jié)構(gòu)層尺寸、病害范圍、荷載作用等參數(shù)均為隨機(jī)變量的緣故。

可通過(guò)隨機(jī)有限元法對(duì)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)進(jìn)行可靠度評(píng)估。隨機(jī)有限元法的基本思路是對(duì)處于隨機(jī)變量均值點(diǎn)的控制量進(jìn)行泰勒展開(kāi)，經(jīng)數(shù)學(xué)處理得所需計(jì)算公式。

支配方程的矩陣形式如下

式中K——?jiǎng)偠染仃?

U——位移向量;

F——荷載向量。

設(shè)Y=(Y1，Y2，…，Yn)T為具有隨機(jī)性質(zhì)的基本參數(shù)，對(duì)位移U在Y的均值點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開(kāi)，可得

式中E(U)——位移均值;

COV(Yi，Yj)——Yi，Yj的協(xié)方差。

位移的協(xié)方差為

同理，也可將應(yīng)力σ在均值點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開(kāi)，由式(3)可得

通過(guò)式(4)～(7)，即可求出(U)和σ的均值和方差。

安全剩余量的函數(shù)表達(dá)式為

式中Z——線下結(jié)構(gòu)的特性或荷載;

安全剩余量的靈敏度分析表達(dá)式為

式中zj——線下結(jié)構(gòu)的載荷或特性參數(shù);

Dj——線下結(jié)構(gòu)位移列陣的位移。

3　高速鐵路線下檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

3.1檢測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比應(yīng)用

檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比的主要內(nèi)容:確定高速鐵路線下結(jié)構(gòu)病害、特征點(diǎn)位置以及精確里程;確定高速鐵路線下結(jié)構(gòu)病害的種類和影響范圍，識(shí)別新的結(jié)構(gòu)病害點(diǎn)等。檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比流程如下。

(1)多次檢測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，包括高速鐵路基礎(chǔ)信息，運(yùn)營(yíng)信息，檢測(cè)原始信號(hào)，檢測(cè)報(bào)告以及維護(hù)信息等相關(guān)數(shù)據(jù)。

(2)病害和里程數(shù)據(jù)對(duì)齊分析，是檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比的關(guān)鍵，決定了病害缺陷和特征點(diǎn)對(duì)比的準(zhǔn)確性。在對(duì)齊的過(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn)病害檢測(cè)起終點(diǎn)不一致、病害內(nèi)容不一致、甚至出現(xiàn)漏報(bào)和誤報(bào)的情況，這時(shí)需要對(duì)比檢測(cè)作業(yè)的信息及原始的信號(hào)。

(3)根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)比分析結(jié)果，調(diào)整高速鐵路線下結(jié)構(gòu)病害和特征點(diǎn)位置標(biāo)示圖。

高速鐵路線下結(jié)構(gòu)病害和特征點(diǎn)對(duì)比分析，其主要目的是尋找新的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)病害和區(qū)分病害種類。高速鐵路病害和特征點(diǎn)對(duì)比有以下兩種方法:一是利用線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)報(bào)告中出現(xiàn)的兩次或者多次相關(guān)的病害和特征點(diǎn)信息進(jìn)行對(duì)比;二是利用線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)的原始信號(hào)進(jìn)行對(duì)比。

3.2基于云計(jì)算理念高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息管理平臺(tái)

云計(jì)算是計(jì)算科學(xué)概念的一種商業(yè)實(shí)現(xiàn)，它通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將存儲(chǔ)和計(jì)算資源構(gòu)成資源池，并進(jìn)行統(tǒng)一管理。

大數(shù)據(jù)能為云計(jì)算提供更多更好的有業(yè)務(wù)需求的實(shí)際應(yīng)用，而云計(jì)算則通過(guò)為大數(shù)據(jù)提供豐富的存儲(chǔ)能力及強(qiáng)大的計(jì)算能力，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的快速處理。這是因?yàn)?，前者?qiáng)調(diào)的是對(duì)象，而后者則強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算。

依托中心節(jié)點(diǎn)、區(qū)域節(jié)點(diǎn)及業(yè)務(wù)集中節(jié)點(diǎn)，基于云計(jì)算理念的檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)在建設(shè)時(shí)，整合分布的物理資源，形成統(tǒng)一調(diào)配的邏輯資源。其邏輯結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

基于云計(jì)算理念的檢測(cè)信息管理平臺(tái)是由面向用戶的云應(yīng)用平臺(tái)(SaaS，軟件即服務(wù))，檢測(cè)數(shù)據(jù)管理支撐平臺(tái)(PaaS，平臺(tái)即服務(wù))，檢測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)(IaaS，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))，基礎(chǔ)環(huán)境，以及安全體系和運(yùn)行維護(hù)體系等6部分構(gòu)成。

(1)基礎(chǔ)環(huán)境層由云計(jì)算中心、災(zāi)備中心、其他云3部分組成。云計(jì)算中心，是支持高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)運(yùn)行必備的基礎(chǔ)。災(zāi)備中心，是支持高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的重要組成部分，是防范災(zāi)難、降低損失的重要手段，具有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份、冗余處理能力和網(wǎng)絡(luò)傳輸條件，能夠在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)面臨災(zāi)難無(wú)法正常運(yùn)作的時(shí)候，提供替代服務(wù)。其他云，提供與其他云服務(wù)商聯(lián)接的接口，可以連接到其他云服務(wù)商，使用其所提供的相關(guān)服務(wù)。

(2)檢測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，通過(guò)整合分布的物理資源，形成統(tǒng)一的資源池，并對(duì)其中的資源進(jìn)行調(diào)度管理，再將資源虛擬為可調(diào)配的資源，即可作為服務(wù)對(duì)外提供。

(3)檢測(cè)數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層是對(duì)上層應(yīng)用的支撐以及對(duì)底層資源的管理，主要包括檢測(cè)數(shù)據(jù)交換共享平臺(tái)，檢測(cè)數(shù)據(jù)處理流程支撐平臺(tái)、報(bào)表平臺(tái)，以及彈性應(yīng)用框架、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件等，還有相關(guān)的系統(tǒng)環(huán)境軟件。

數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)去重以及數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等功能，其主要作用是對(duì)儲(chǔ)存在管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和整理。中間件主要是為檢測(cè)數(shù)據(jù)管理云應(yīng)用層提供相適應(yīng)的運(yùn)行環(huán)境，是位于應(yīng)用與硬件和操作系統(tǒng)之間的通用服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)以分析決策相關(guān)價(jià)值關(guān)系、模式與走向?yàn)槟康模詫?duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)挖掘和分析為手段構(gòu)建云數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。搜索引擎可以為用戶提供所需要的檢索服務(wù)，它是通過(guò)相應(yīng)的策略將數(shù)據(jù)及信息進(jìn)行組織和處理后，向用戶展示所需求的相關(guān)信息。開(kāi)發(fā)測(cè)試平臺(tái)為用戶提供一個(gè)靈活、高效的開(kāi)發(fā)集成環(huán)境，方便用戶對(duì)相關(guān)軟件和檢測(cè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的業(yè)務(wù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試及重組。

(4)檢測(cè)數(shù)據(jù)管理應(yīng)用層面向最終用戶，通過(guò)中間件將檢測(cè)數(shù)據(jù)管理支撐平臺(tái)的功能統(tǒng)一封裝后提供給用戶，方便用戶操作。向用戶提供檢測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比服務(wù)、檢測(cè)所數(shù)據(jù)共享服務(wù)以及綜合性業(yè)務(wù)功能服務(wù)。

(5)安全體系對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)起到安全防護(hù)的作用，保障數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的高效運(yùn)行，從上至下包括用戶身份認(rèn)證與接入管理、云網(wǎng)絡(luò)安全、云數(shù)據(jù)安全、云安全管理、虛擬化、云基礎(chǔ)設(shè)施及物理安全等。

圖3　基于云計(jì)算理念的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息管理平臺(tái)邏輯結(jié)構(gòu)

(6)運(yùn)行維護(hù)體系對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)進(jìn)行維護(hù)及管理，保障數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行，包括資源管理、監(jiān)控管理、部署管理、發(fā)放管理、備份管理、業(yè)務(wù)管理、服務(wù)目錄、用戶管理以及賬戶管理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)運(yùn)行狀況的監(jiān)控，確保管理平臺(tái)正常、安全、高效、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

3.3高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息管理平臺(tái)的可靠性分析

由于基于云計(jì)算理念的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息管理平臺(tái)是一個(gè)龐大的復(fù)雜的軟件系統(tǒng)，為保證其長(zhǎng)期安全可靠的運(yùn)行，則對(duì)其軟件系統(tǒng)進(jìn)行正確的可靠性評(píng)估顯得尤為重要。

大型復(fù)雜的軟件系統(tǒng)，只有部分相關(guān)信息明確，只能獲得較為有限的信息，因此可以采用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行系統(tǒng)可靠性評(píng)估。

通過(guò)軟件系統(tǒng)的整體可靠性，硬件系統(tǒng)可靠性、界面友好性以及使用人員水平估算值對(duì)高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息管理平臺(tái)進(jìn)行可靠性評(píng)估。

根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，則有

式中z0——參考序列;

zk——比較序列;

z0(i)——z0在第i點(diǎn)的值;

zk(i)——zk在第i的的值;

設(shè)參考序列Z0為軟件系統(tǒng)的可靠性，比較序列Zk為硬件系統(tǒng)，界面友好性為R1，使用人員水平估算值為Cu，系統(tǒng)出錯(cuò)率為EF，軟件測(cè)試覆蓋率為Tc，則Z0與Zk在ti時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)為

真值初始化

式中，k=0，1，2，…，n; j=0，1，2，…，m。

4　結(jié)語(yǔ)

隨著高速鐵路運(yùn)營(yíng)管理在國(guó)內(nèi)開(kāi)展的深入和成熟，高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)已經(jīng)成為高速鐵路運(yùn)營(yíng)狀態(tài)可靠性評(píng)估以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的重要手段。在大數(shù)據(jù)背景下完成高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)數(shù)據(jù)的分析整合，能夠有效提升高速鐵路管理水平，并保證高速鐵路安全可靠高效運(yùn)行。通過(guò)對(duì)基于云計(jì)算的高速鐵路線下結(jié)構(gòu)檢測(cè)信息共享平臺(tái)研究，并建立了一套行之有效的可靠分析模型，有利于精確管理檢測(cè)數(shù)據(jù)、推進(jìn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的共享、實(shí)現(xiàn)規(guī)范數(shù)據(jù)的管理與應(yīng)用并促進(jìn)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)實(shí)施。

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Design and Analysis of Data Management Platform for High Speed Railway Infrastructure Inspection

JIANG Kai1，SU Qian1，BAI Hao2，LIU Chao-jun1
(1.School of Civil Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China; 2.Sichuan Expressway Construction＆Development Corporation，Chengdu 610041，China)

Abstract:This paper aims to establish a data management platform for high speed railway infrastructure in the big data environment on the basis of intensive analysis of the insights and technical characteristics of the big data and explores the potentials of the infrastructure inspection data in the application of inspection data management and information feedback，including mainly multi comparison of inspection data and precision locating of abnormalities and defects.The platform frame program for high speed railway infrastructure inspection data management is proposed on the basis of cloud computing concept，followed by the establishment of the reliability analysis model.This system may provide intelligent and personalized information service tobook=25,ebook=28high speed railway operation and enhance traffic safety.

Key words:Big data; High speed railway; Inspection data; Management system; Cloud computing; Information service

作者簡(jiǎn)介:江凱(1983—)男，博士研究生，主要研究方向?yàn)楦咚勹F路及城市道路無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，E-mail:jiangkaihuangshu@ 163.com。

收稿日期:2015-07-27;修回日期:2015-08-19

文章編號(hào):1004-2954(2016) 03-0024-05

中圖分類號(hào):U238

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

DOI:10.13238/j.issn.1004－2954.2016.03.006