轨道综合检测车在锦白铁路单线有缝线路设备养护维修中的运用研究

范明明

（内蒙古中电物流路港有限责任公司赤峰铁路分公司，内蒙 古赤峰 024000）

1 引言

轨道检查车和钢轨探伤车作为先进的线路检查设备，能够有效提高线路检查质量和检查效率，剔除人为因素干扰。如何有效运用检测数据，通过大数据分析科学指导维修，成为智慧化铁路设备养护维修的重要课题。在各大企业均提倡控本增效的大环境下，发挥现代检测监测技术支持能力的同时，高效合理运用先进的线路检查设备，实现安全质量可控、作业效率提升、经济效益和环保效益显著也至关重要。

2 锦白铁路轨道综合检测车设计理念

锦白铁路北起内蒙古锡林郭勒盟西乌旗白音华，南至辽宁省锦州市，铁路正线全线长660.92 km，为国家电力投资集团自有铁路。全线以内蒙古自治区赤峰市境内大木头站为界，分为赤大白铁路和锦赤铁路。锦白铁路主要技术标准：单线有缝线路，轨道结构类型正线60 kg/m 的25 m 标准轨普通线路，配置1 680 根/km 混凝土轨枕；限制坡度上行6‰、下行12‰；采用站间自动闭塞；牵引种类内燃。

结合锦白铁路技术标准现状，为有效推行工务检养修分开制度，铁路运营单位与中国铁道科学研究院集团有限公司（北京铁科英迈技术有限公司）、金鹰重重型工程机械股份有限公司合作开发同时具备轨检、探伤、定位、钢轨轮廓等检测功能的轨道综合检测车。此台检测车由两节车固定编组，Ⅰ号车为生活车，Ⅱ号车为检测车，采用双动力系统、液力传动方式，在120 km/h（探伤作业80 km/h）速度范围内进行双向行驶、双向操纵、双向检测。整车既能自运行，又能与我国现有机车车辆连挂。

同时，为适应锦白铁路北段气温低和风沙、雪害多发的环境特点，车辆及检测系统都采用了多种防寒、防沙和防雪措施，确保其能够在-40 ℃低温环境及风沙、雪害天气正常作业。针对GJ-6D 型轨道检测系统非接触测量系统特性，通过CAN总线按照每25 cm 发送一次采样频率触发信号，存在激光摄像系统摄取钢轨断面图像为轨缝处，造成无效数据多发，人工校验工作量骤增情况，加之沙害、雪害掩埋轨顶面，极大地影响了检测数据精度等问题，通过优化数据处理系统修正补偿算法和加装光电位移计的方式得到了有效解决[1]。

该车作为国家电投系统内首列自主运用管理的大型铁路检查设备，将轨道检测与钢轨探伤等功能集中融合于一个平台，利用光电编码器、电子标签、GNSS 单元相结合的里程定位手段，能精确定位线路病害位置，便于复核维修。

3 锦白铁路轨道综合检测车的人员配备与运行管理组织

锦白铁路轨道综合检测车配备作业人员共计8 人，包括车长1 人，司机2 人，轨检2 人，探伤3 人。机械、电气维修和防护等工作均由上述人员兼任。

运行管理组织根据锦白铁路现有运营情况进行设计。考虑锦白铁路为单线货运铁路，结合综合检测车双向检测与轨检、探伤功能兼备的特性，可去程进行轨检，返程进行探伤，在一个运行周期内完成线路设备检查工作，避免空车无作业运行成本发生；同时，锦白铁路是白音华煤田北煤南运的主要通道，承担周边城市冬季供暖保障的重要社会责任，冬季铁路运量大幅增加。因此，在完成冬季加密检测工作的前提下，为降低对铁路运输的影响，可在加密检测时以80 km/h的运行速度同时开展轨检和探伤作业，实现在一个运行周期内完成2 次线路设备检查工作，大幅提升检测效率，降低运行成本[2]。

4 大数据分析、人工智能检测，科学指导钢轨维修养护

目前，轨道检测系统在数据采集和分析方面发展已经较为成熟，但考虑锦白铁路轨道综合检测车目前以每月1 次的检测频次对全线660.92 km 线路钢轨展开钢轨探伤工作，按照业务设定与要求，当周收集的数据需要在当周完成数据的分析工作，才可以保障对钢轨伤损从发现到处理的快速反应。但是，海量数据的检测带给工作人员的是大量的数据回放工作，从作业人员的生理角度上进行观察，可能存在因个体视觉疲劳所造成的工作效率低下的问题，从岗位职责的角度上进行评估，可能存在因个体渎职所造成的回放质量低、漏检等风险，同时大量历史数据的价值不能被充分利用与挖掘，产生了资源浪费的现象。

为了解决、降低人工传统探伤回放分析方式所带来的管理及业务上的问题与风险，可以引入大数据+人工智能技术对现有的探伤数据回放工作进行优化与改良。

1）通过基于卷积神经网络技术的智能分析算法对钢轨疑似伤损进行匹配，可有效地检出疑似伤损，最大程度上避免由于作业人员不尽责、个体专业技能不足等因素，所导致的伤损漏判问题；通过对海量数据的智能过滤、筛选，可以大幅度减少非缺陷数据二次人工筛选所产生的工作量，从而提高探伤回放效率，解决由于短时间内作业量大而带来的作业人员生理疲劳问题；搭建大数据云平台，将作业数据进行清洗、分类、集成，形成针对锦白铁路660.92 km 线路环境下特有的钢轨伤损库，并可通过不断增长的作业数据来优化、反哺伤损模型。在提高算法精度的同时，所建立的伤损库可以为公司探伤从业人员在探伤方向的内部培训和学习分享活动提供具备线路环境特色的探伤教学指导依据[3]。

2）另一方面，大数据分析会综合考虑钢轨伤损基础数据（如伤损、垂磨），钢轨属性（材质特性、生产源）、线路特征（半径、桥隧、坡度、股别）及轨道使用情况（服役年限、通过总重、载荷分布），结合钢轨焊接数据、廓形打磨数据、维修与养护数据、外部环境数据，分析变量之间的依存、因果关系，建立钢轨状态全数字模型，打造基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）理念的钢轨全生命周期管理系统，通过分析钢轨伤损发展规律（供应链、季节性、趋势性、周期性），为换轨、大修、养护等作业计划的设定，作业人员组织结构的调整和钢轨供应链的质量监督，提供辅助决策支撑，将钢轨养护、维修方式逐步从以往的计划修，过渡到更灵活、更具时代需要的状态修。

5 运用情况分析

锦白铁路轨道综合检测车自2021 年4 月上线运行，现已完成检测任务5 次。全线轨道检测数据由平均每千米扣分19.75%，优良率98.65，提升至平均每千米扣分8.58，优良率99.54%；每千米平均TQI（轨道不平顺质量指标）10.49，均衡率87.54%，提升至每千峭平均TQI 10.46，均衡率89.33%。

经分析，通过轨道综合检测车动态检测指导养护维修取得了一定的成果，尤其是局部峰值管理效果明显，能够起到精准定位设备病害和几何尺寸超限的作用，确保维修及时有效，为锦白铁路工务设备修理实行检养修分开制度，落实独立检查及专业化、机械化集中修理提供技术支持。

锦白铁路轨道综合检测车探伤系统经人工伤损线动态测试伤损平均检出率为95.78%，系统平均误报率为13.9%。在锦白铁路有缝线路、重载造成鱼鳞伤多发等实际环境下，伤损平均检出率得到了保障，但系统平均误报率上升明显，给数据回放增加了不小的工作量，这也成为锦白铁路人不断推进大数据分析、人工智能检测研究的动力。

通过统计锦白铁路轨道综合检测车出乘平均燃油消耗为80 L/100 km，一个检测周期的燃油消耗约为52 873.6 L，完成了660 千峭的轨道检测和钢轨探伤工作。经分析，较轨道检查车与探伤车独立运行节省燃油约26 000 L，在节省成本支出的同时，大大降低了综合能源消费量及碳排放量，为公司能耗双控和实现“双碳”战略目标做出了一定的贡献。

按照TG/GW 102—2019《普速铁路线路修理规则》的规定，轨道检查车未检查的月份，线路轨道结构及几何状态当月检查不少于1 次。锦白铁路轨道综合检测车的投入使用，改变了既有的轨道设备检测修程修制，由每月2 次线路设备周期性静态检查减少为1 次，在保障线路设备检查实效的基础上，人工和机具的成本投入成倍数递减，经济效益显著。

6 结语

综上所述，融合最新一代GJ-6D 型轨道检测系统和钢轨探伤系统等功能的轨道综合检测车，在单线有缝线路设备养护维修中，结合大数据与人工智能的配合分析，能够科学指导修理工作。同时，将轨检和探伤系统装备于同一车辆平台的设计方式，能够在普速单线铁路线路设备检查运用中实现经济效益和环保效益双丰收。