基于多源数据的高铁运营监测数据管理系统研发.pdf

收稿日期:20221009基金项目:京沪高速铁路股份有限公司科技研究计划重大课题(京沪科研-2020-9);中国铁路设计集团有限公司科技开发计划重点课题(2022A02401006)。作者简介:陈昱行(1995),男,2021 年毕业于中国石油大学(华东)测绘工程专业,工学硕士,助理工程师,E-mail:chenyuhang 。文章编号:16727479(2023)04003507基于多源数据的高铁运营监测数据管理系统研发陈昱行(中国铁路设计集团有限公司,天津 300142)摘 要:现有高速铁路运营监测数据管理体系主要由数据处理、成果流转、可视化显示、报告输出4 个部分构成,信息挖掘与可视化能力弱,缺少与空间地理信息的融合。基于此,采用 B/S 模式,设计一种包括数据层、服务层和表现层的系统架构,用于运营监测数据的存储、分发和展示;基于 ASP.NET 和Vue.js 框架,实现前后端架构分离;利用 Openlayers 拓展系统 GIS 地图可视化与空间分析能力,实现多源数据监测成果维护、监测数据信息挖掘和成果可视化等功能。选取总里程 300 km,包含 17 061 个监测点位,11 期监测数据的 2 个运营监测项目作为应用案例,验证系统多层级数据管理体系、数据预检核机制以及地图和分析图表可视化能力。研究表明,该系统通过点位预录入和多坐标系合并导入的方式,有效提高数据入库效率,一张图模块和变形曲线等多张统计图表丰富了成果展示手段,可以有效服务高速铁路运营部门对监测数据的管理与维护。关键词:高速铁路;运营安全;变形监测;多源数据;地理信息系统中图分类号:U238;U216.3 文献标识码:ADOI:10.19630/ki.tdkc.202210090003开放科学(资源服务)标识码(OSID):Research and Development of High-speed Railway Operation Monitoring Data Management System Based on Multi-source DataCHEN Yuhang(China Railway Design Corporation,Tianjin 300142,China)Abstract:The existing high-speed railway operation monitoring data management system consists of four main components,which are data processing,result transfer,visual display and report output.The system has disadvantages including weak visualization and data mining,and lacks of the integration with geology information.Based on the fact,a system architecture was built by using the B/S mode,which included data layer,service layer,and presentation layer,for storage,distribution,and display of operation monitoring data.The architecture achieved front-end and back-end separation using the ASP.NET and Vue.js framework.Aiming to enhance the systems GIS map visualization and spatial analysis capabilities,the high-speed railway operation monitoring data management system incorporated with the Openlayers which enabled maintenance of monitoring results from multiple data sources,information mining of monitoring data,and visualization of results.The systems effectiveness was verified through application cases involving two operational monitoring projects,covering a total distance of 300 km and comprising 17 061 monitoring points with 11 periods of monitoring data.The research results demonstrate that the system has effectively improved data storage efficiency through pre-entry of points and the combination and import of multiple coordinate systems.The availability of multiple 53基于多源数据的高铁运营监测数据管理系统研发:陈昱行statistical charts,such as the one map module and deformation curve,enriches the display of results and can serve as an effective tool for railway management and maintenance departments in handling high-speed railway monitoring data.Key words:high-speed railway;operation safety;deformation monitoring;multi-source data;geographic information system 高速铁路与人民生活息息相关,是区域经济发展的重要推动力,另一方面,高铁运行速度快,对运营安全要求高。高速铁路运营监测是国家法令和行业规则的要求,也是保证安全运输的需要,能促进铁路设计和施工水平的提高1。为加强运营监测数据管理,国内学者针对铁路运营监测数据的信息化进行相关研究。丁凌航等针对高铁软土路基监测,研发具备数据统一管理、处理及可视化的系统2;谷洪业等设计一种铁路运营期沉降监测数据管理系统,可实现沉降监测数据的快速查询3。当前研究侧重于成果数据信息化管理,兼容数据类型相对单一,无法满足成果精细化管理。铁路监测数据的可视化方面,罗跃等采用 Matlab平台完成区域地面沉降数值模拟可视化4;也有学者基于 BIM 平台 Revit5和 Microstation6进行了铁路沉降三维可视化研究。这些实现方式多依赖特定桌面端平台,无法保证数据共享性,并且与地图缺少互动,无法反映线路大范围沉降情况。近年来,自动化、实时化的监测手段被广泛应用7,对现有的监测数据管理体系提出了挑战。当前高铁运营监测数据集成与交互不够方便,共享与分发手段不够先进,欠缺基于地理位置的可视化与信息挖掘能力8。为适应当前高铁运营监测数据量和数据更新频率的变化,科学有效地挖掘潜在信息,更好服务于铁路运营安全,设计一种基于多源数据的高速铁路运营监测数据管理系统很有必要。1 系统总体设计系统总体设计包括系统需求分析、系统架构设计和系统功能设计 3 个方面。1.1 系统需求分析对于高速铁路运营监测成果数据的管理,系统主要需求如下。(1)完善的多源监测成果维护功能。高速铁路运营监测数据种类多、监测期次多、监测区域广,这些特点决定监测数据量大、形式复杂,系统应顾及期次、区域信息,提供多源数据录入接口,并具有多层级的数据维护能力。(2)基于成果数据的数据挖掘能力。高速铁路运营监测是一项长期的工作,在时空维度的数据积累形成数据挖掘的基础,系统需通过时间叠加、多源数据叠加、里程叠加等方式提供数据挖掘能力。(3)基础地理信息与成果数据联合可视化表达。高速铁路运营监测范围呈条带分布,涉及里程长、跨度大,通过点名、构筑物检索信息过程繁琐,难以直观表达的区域监测情况,因此多要素地图可视化和基础的GIS 功能也是系统的需求之一。1.2 系统架构设计基于多源数据的铁路运营监测数据管理系统采用B/S(Browser/Server)架构,浏览器端负责数据可视化和用户数据交互,服务器端采用有利于处理多并发任务的异步架构,负责数据的处理和结果的分发。利用web api 技术构建铁路运营监测数据统一接口9,不仅实现服务端与客户端之间数据的交互与高效传输,也支持接入其他应用,形成相关业务的横向拓展,通过减少业务逻辑与复杂计算的耦合,减轻系统维护工作量10,系统架构见图 1。图 1 基于多源数据的铁路运营监测数据管理系统架构(1)数据层主要用于铁路基础地理信息数据、运营监测点位数据、运营监测成果数据和相关属性数据的管理。其中结构化的信息数据、空间地理数据储存在关系型数据库 PostgreSQL 中,空间信息使用 PostGIS 维护。点位数据、成果数据相关的非结构化的原始资料在文档型数据库中归档。(2)服务层ASP.NET 框架是整个系统数据管理和数据分发的中枢,通过 web api 提供 Restful 风格的标准接口。服务层由主服务、计算服务和地图服务构成。主服务63铁 道 勘 察2023 年第 4 期面向客户端业务逻辑,用于用户授权和日常数据的维护;计算服务器面向高负载的计算场景,如系统管辖数据的实时分析、各统计指标自动化计算等。地图服务是根据关联地理信息的数据生成的用于地图渲染的OGC 标准地图接口,用于空间信息的高速传输与高性能渲染。各服务之间使用 TCP/IP 通信,主服务通过HTTP 请求触发计算服务,计算服务在任务执行完毕后,通过主服务向客户端返回具体结果。(3)表现层客户端(前端)基于 Vue.js 轻量级响应式框架开发,是 MVVM 架构的最佳实践11,主要实现客户端业务交互逻辑、铁路基础地理信息地图浏览及统计分析结果可视化展示。利用 Openlayers 实现 WebGIS 基础功能以及铁路基础地理信息数据可视化。利用Echarts 完成基于运营监测成果数据统计信息、分析结果图表展示。1.3 系统功能设计高速铁路运营监测数据管理系统主要由成果管理、统计分析和“一张图”3 个模块构成,系统功能设计架构见图 2。图 2 系统功能设计架构示意(1)成果管理模块实现监测成果数据导入、维护和数据导出等功能。针对时间和里程区段 2 个维度,构建三级管理体系。项目管理:用于描述一个长期稳定观测的线路区段,包含所属线路、管辖单位、测量单位等信息。期次管理:用于将同期的监测成果归类,主要信息为期次名称和测量日期。成果展示:同期次中某类成果数据组成一次上传任务。成果导入使用标准模板,模板依照高速铁路工程测量规范设计12,包括常用监测成果类型。依据模板整理的成果数据可以直接自动化导入,对异常的数据单元格进行标记,方便数据核查。在成果管理界面,支持对单条目数据进行修改,同时保留修改记录,方便异常数据修正,同时保证数据的可信性,也支持将指定上传任务全部数据一键导出。(2)统计分析模块通过信息挖掘可以掌握构筑物变形状态和发展规律,对其基本分析指标总结,系统通过线路、项目,点位类型和分析指标的多级选择,生成以下分析功能用于变形信息的时空信息挖掘。变形曲线:展示了线路整体变形情况,可将同类点位不同期次的数据叠加显示,展示多期次点位监测成果变化情况;也可将同期次,不同类型的点位形成的曲线叠加,展示各类监测点位数据在同时期的变化对比情况。分布统计:显示了变形数据的数值分布,基于不同点类型,生成监测成果的数值在不同区间之间的分布情况。超限段落统计:实现了沉降的重点区域的提取,可通过调整阈值来提取连续变形量超限段落的情况。(3)一张图模块统计分析模块中图表形式表现沿里程的分布,无法直观反映大区域与地理位置的关系,故通过地图来完成里程到空间位置的映射,主要包括如下功能。数据可视化:铁路基础地理数据包括线位、站点、监测点位信息等。线位数据在运营期不易变更,通过 GeoServer 地图服务器对线路数据进行切片,采用WMS 的方式实现大范围、多线路图层的快速加载13。监测点位数据量大,使用 WFS 的方式受带宽影响效率低下,同时监测点位会随工程发生增补和废弃,通过WMS 预先渲染的方式影响数据的实时性,因此使用GeoServer MVT 插件将监测点位数据发布为 MVT 服务,这种方式同样使用瓦片策略,基于当前数据动态生成,无需在服务端进行预先渲染,且具有更小的数据体积14-20,保证了数据的实时性和渲染效率。沉降热力图生成:沉降热力图用于反映线路沉降的整体情况,主要依据 CP的复测成果,通过沉降值连续近似的段落,分级设色,形成热力图。多信息查询:里程导航提供在指定线路中,通过输入里程或点击对应里程图标快速定位到里程的能力。信息查询,通过文本查询或点击查询获取该点位的历史监测数据记录以及周围沉降情况。2 多源高速铁路运营监测数据管理流程多源高速铁路运营监测数据的流程见图 3,主要包括铁路基础地理信息的管理、成果管理和统计计算4 个部分。73基于多源数据的高铁运营监测数据管理系统研发:陈昱行图 3 多源高速铁路运营监测系统数据录入流程2.1 铁路基础地理数据管理铁路基础地理数据既包含空间信息,也包含属性信息。空间数据主要用于地图可视化,属性信息用作数据检索和分析依据。(1)线位管理与地图服务自动发布,线位数据主要用于地图可视化。通过线路中线数据导入,中线数据包括线路断链信息、冠号信息、线位节点里程及所处的坐标。(2)点位数据管理,监测成果数据需要绑定监测点位的信息,因此在导入监测成果数据之前,需导入点位信息,具体点位类型见表 1。表 1 铁路基础地理系统监测点位类型点位类型子类型控制点CP、CP、CP水准点深埋点、基岩点、普通水准点监测点桥梁、连续梁、路基、隧道、过渡段GNSS 智能监测点不同类监测点属性信息存在差别,为降低数据冗余,需根据各类型取交集,特有信息分表存储,采用统一编号进行点位标识。2.2 成果数据入库与维护(1)静态数据使用模板录入3 种基础模板对应字段见表 2,自动化监测数据通过 HTTP 请求的方式向主服务实时推送。表 2 基础成果模板对应字段成果名称成果内容(字段)平面坐标系参数、点名、东坐标、北坐标、特殊说明高程点名、高程、特殊说明轨道高程控制网坐标系参数、点名、北坐标、东坐标、棱镜高程、球顶高程、特殊说明点名(点号信息)是点位的唯一标识,通过点号将数据记录与点位的里程、类型等属性信息关联起来。工程独立坐标系的坐标系参数,用于保证平面坐标的坐标转换和成果导出的精度。特殊说明用于注明点位新增、废弃或其他特殊情况。若为新增点,需添加新增的标志,若该点位增补原有点位,还需注明被替换点位的点名,用于在后续分析时将原点位与增补点位信息关联。若为废弃点(被破坏),则需注明点位的废弃日期。(2)数据健康性检查成果数据手动汇总可能出现数据异常、缺失的情况,因此在数据入库前进行数据健康性的检查,步骤如下。点号拼写检查:首先检查点号拼写,将该点号与当前线路现有点位进行匹配,匹配成功则认为点号拼写正确,反之则认为点号拼写有误。重复数据过滤:数据记录点号记录有误,占用正确的点位名称拼写,拼写检查失效,针对这种情况,需对重复数据进行过滤,若成果中 1 个点号对应多条数据记录,认为存在数据记录点号异常。数据显式异常值检查:对于运营期监测,基础变形存在合理极限,对于数据中明显不符合现实世界变形值的,认为数据存在显式异常。局部异常值检查:对于不超过现实世界变形值,但在局部有明显异常的,通过 Hampel 识别器检测异常值,首先将数据按里程方向排序,形成上行下行 2 个序列,对 2 个序列 x1,x2,xn,定义点对点的中值和标准差估计,取滑动窗口 k=3,对于一点 i,其局部中值为mi=median(xi-k,xi+k)(1)标准估计为i=median(|xi-k-mi|,|xi+k-mi|)2erf-112()(2)设定阈值 n,则超过该阈值时,认为该点为异常点,即|xi-mi|i n(3)2.3 数据统计指标计算(1)分析指标归类与计算根据监测成果类型,对应的分析指标见表 3。表 3 成果类型对应分析指标成果类型分析指标高程沉降量、累计沉降量、月沉降速率、高差平面横纵向位移、累计横纵向位移、累计变化速率轨道高程控制网差异沉降、差异横纵向位移GNSS 智能监测点累计变化量、变化速率在数据录入完成后,根据监测成果类型选择所需分析指标,将计算任务同步至计算服务中。(2)统计信息持久化83铁 道 勘 察2023 年第 4 期计算服务完成统计分析各指标计算之后,将统计数据,分指标类型持久化到数据库中,提高统计分析效率。对静态数据,每次上传任务结束时,执行统计信息持久化。对于自动化监测数据,在数据接收时完成统计信息持久化。3 应用案例选取总里程约 300 km 的 2 个高速铁路运营监测项目,项目 A 位于华中地区,运营时间短,变形监测点多;项目 B 位于华北地区,监测期次多,累计变形量大。两项目共包含相关点位 17 061 个,监测期次11 个,其监测点位情况见表 4。表 4 高速铁路运营监测项目点位情况(A/B)点位类型点位数量/个原始文件大小/kBCP3 264/3 826238/833水准点104/2923/31监测点6 499/3 339568/932首先建立各项目及所属线路,将点位信息导入至指定线路,分别创建期次,将成果数据根据模板整理,依据各个成果类型依次上传至系统,由于点位已预先录入,成果数据可省略点位里程及相关信息,减少数据整理工作量 14%25%;多工程独立坐标系的数据,使用同个文件,通过工作簿区分,减少数据上传次数,这两个措施有效提高数据入库效率。高速铁路运营监测成果管理界面见图 4,左侧为项目的信息,包含项目、期次、上传任务 3 个层级,优化了管理力度,支持多次上传任务独立展示。右侧为某轨道高程控制网复测成果的详情,包含点号、北坐标、东坐标、球顶高程和棱镜高程等信息。图 4 高速铁路运营监测成果管理界面选取变化曲线、分布统计和超限段落 3 个指标对统计分析模块进行测试,某里程段轨道高程控制网沉降量和累积沉降量的数,见图 5,由图 5 可知,线路在K189 和 K210 两个区域累积沉降量比较大,在 9 mm左右。某里程段监测成果值在各个阈值区间的分布状况见图 6,柱状图颜色指代不同期次,由图 6 可知,沉降量数值主要分布在-3.87 mm 之间。图 5 高速铁路轨道高程变形曲线图 6 某里程段监测成果值在各个阈值区间分布统计某里程超限段落的分布情况见图 7,根据特定阈值提取出某里程超限段落的分布情况,横轴代表超限点位的数量,颜色表示里程段长度,由图 7 可知,有3 个比较长的超限段落,其中最长的段落位于 K188+743 K189+191 区间,长度约 450 m,包含超限点位16 个。图 7 某里程超限段落的分布情况图 8 高速铁路运营监测一张图模块“一张图”模块功能见图 8,下方为里程导航栏,可快速导航至线路某里程。沿线路为监测点位显示,通过 MVT 模式加载,热力图显示了线路整体沉降情况,由图 8 可知,热力图中红色区域为累积沉降较大的区域,相比图表的形式,热力图与地理位置挂接可提供更直观的可视化效果。左侧为某点位的属性信息和变形情况的展示,包括沉降、累计沉降、沉降速率和平面位移的情况,从左侧图表可知,该点位累积沉降量约为900 mm。左侧下侧图表示该点位附近里程段变形大致情况。93基于多源数据的高铁运营监测数据管理系统研发:陈昱行4 结论从多源数据兼容性、拓展性等方面,设计基于多源数据的高速运营监测数据管理系统,介绍了系统的架构设计,并通过应用案例验证设计的可行性,结论如下。(1)基于 GIS 技术,构建铁路基础地理信息应用平台,将监测成果数据同地理信息紧密结合,形成直观高效的地图可视化能力。(2)通过整理主流监测数据形式,设计多源成果数据存储模型,配合多策略的数据清洗流程,提高了数据处理的稳定性,使平台存储、管理能力得到延展。(3)通过对成果数据的整理,融合空间地理信息、时序信息,实现多维度、多指标数据挖掘功能,在铁路运营期监测数据管理、数据挖掘等方面具有较好的应用前景。参考文献1 闫宏业,蔡德钩,李竹庆,等.运营高速铁路路基高精度水平位移监测技术研究J.铁道建筑,2021,61(2):53-57.YAN Hongye,CAI Degou,LI Zhuqing,et al.Research on High-precision Horizontal Displacement Monitoring Technology of Operating High Speed Railway Subgrade J.Railway Engineering,2021,61(2):53-57.2 丁凌航,花向红,许承权,等.高铁软路基监测系统的设计与实现J.测绘地理信息,2017,42(6):79-81.DING Linghang,HUA Xianghong,XU Chengquan,et al.Design and Implementation of High-speed Soft Foundation Monitoring SystemJ.Journal of 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