数字孪生最早于2003年由Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出,后被美国国防部引入到航天飞行器的健康维护等问题中。数字孪生技术具备通过技术革新改进设计,显著增强协作性,进而提高基础设施性能和可靠性的潜质,是近年来交通运输领域最受瞩目的话题之一。
面对数字孪生技术的多元化需求,国内外主流厂商纷纷推出数字孪生平台。作为构建和运行数字孪生业务应用的基础,数字孪生平台集成了多种技术的工具和套件,向上可以为各类应用开发提供服务接口,向下可以连接各类物理对象,有效降低企业应用数字孪生技术的开发成本和开发周期,表1所示。
表1 数字孪生平台概览
数字孪生技术已成为智慧交通建设中重要的研究方向和技术手段。德国、英国、法国、荷兰、澳大利亚等国家的铁路运营公司都致力于通过数字孪生技术提升铁路设施的性能和可靠性,降低运营维护成本,实现投资价值的最大化。
德国铁路股份公司(DB,Deutsche Bahn)实施数字技术战略,创建铁路系统数字孪生,并将其作为德国铁路未来发展的核心和基础。DB将数字孪生技术作为“强大铁路”目标的关键技术,建立开放平台与设备制造商、系统供应商和研究机构进行合作,通过开展物联网灯塔(Leuchtturm)项目,确立数字孪生战略实施原则,为其运作设定统一的路线,并且对其实施过程进行协调和控制。目前,DB 正重点针对列车空调、车门和转向架等部件,创建“数字孪生列车”(物联网灯塔项目的组成部分),以便为数字孪生整体战略的推进摸索方法、积累经验。如图1所示。
图1 DB 铁路系统数字孪生示意图
英国国营铁路公司在跨奔宁山脉铁路升级项目中,通过美国Bentley软件公司的数字孪生技术,为整个铁路线创建了三维数字化表现形式,用于设计、施工和未来维护。基于Bentley iTwin 平台,项目组创建了互联数字化生态系统,所有项目团队均可通过数据环境访问,突破了数字化铁路环境的界限。实施线路升级后,跨奔宁山脉铁路将被改造成一条性能优异、安全可靠的线路,会有更高的准点率、更多的车次和更短的通行时间。
法国铁路网管理公司(SNCF Reseau)在数字孪生技术方面投入大量资金,建立名为ARIANE的铁路系统数据模型,对历史工作数据进行数字化处理、开发具体应用程序,并将数字孪生技术作为公司众多信息系统间的互联工具,从而确保数据流通,辅助相关人员制定应对措施。目前,SNCF在Shift2Rail项目背景下,基于数字孪生技术建立包含更多实用信息的维修记录,确保在铁路施工阶段和运维阶段信息的连续性,提升铁路基础设施维保效率,具体开展的数字孪生项目如下。
接触网高度的测量、控制以及错位是路网性能中防止张力问题的关键要素。通过对激光雷达点云数据的连续自动算法分析,接触网几何测量的最高精度可达1 cm,并可以在数小时内完成几百公里线路的测量。检测接触网支柱时,还能够为作业人员自动生成长距离的定位计划。
道砟剖面是道砟更换过程中的关键参考指标。通过激光雷达数据计算真实的道砟剖面,然后将其与参考剖面进行比较,从而确定道砟多余或不足区域,铁路基础设施管理部门能够在道砟多余区域对道砟进行回收或转移。
比较相隔几周获得的两点云数据集之间的差异,对钢轨、连接件等对象进行检测,经过滤后可以识别和表征检测对象的类型,并将检测对象的类型和位置发送给现场作业人员,以便现场作业人员对这些物体进行移除和回收。
为提高基础设施的性能和安全性,SNCF正在开发一种基于激光雷达三维点云数据的基础设施数字化方法,将设施一致性验证的过程全数字化,以保障铁路安全。
荷兰铁路运营公司(ProRail)采用数字孪生技术将来自各种信息系统的大量数据转化为自有的集成信息模型,这些信息模型既可以用3D格式表示,也可以用地理地图、示意图或设施列表表示。ProRail公司利用信息模型,便捷地以兼容模式从源头构建资产数据,并利用数据驱动的预测方法,在应对客流量增加的情况下,维持并进一步改进铁路系统的安全性、可用性和性能。此外,荷兰国家铁路运营商Nederlandse Spoorwegen(NS)与三家公共交通公司合作推出一个新的多式联运数字平台,将火车、巴士、地铁、共享汽车和自行车等信息集成起来,提供“出行即服务(MaaS)”为旅客规划、预订和支付全国各地的旅行。
澳大利亚利用数字孪生技术解决新修建铁路项目中数字化协同方面的难点。澳大利亚布里斯班在价值超63亿澳元的跨河铁路项目中全面应用数字技术。在建造过程中,该项目使用了美国Bentley公司的数字孪生技术,通过高度仿真的虚拟技术提前发现和解决工程问题,做出施工决策,降低成本和风险,确保各相关方高效协作。
近几年,随着中国数字经济的快速发展,数字孪生技术赋能交通行业,为交通行业的数字化发展注入了新的活力。
宁波市轨道交通集团构建数字孪生地铁安全应急保障平台,助力地铁安全应急保障应用。该平台以海量异构多维轨道交通时空主题数据为数据源,融合GIS地理信息系统、BIM模型数据、业务主题,进行三维重建与数字孪生,为数据赋予空间特性及用途,构建涵盖轨道应急总体态势图、全域/站点感知、室内室外、二三维一体等全息、高清数字孪生体,实现集“应急场景、全景监控、监测预警、指挥调度、移动应急”于一体的数字化、智能化应急指挥平台。如图2所示。
图2 宁波市轨道交通数字孪生地铁安全应急保障中心
贵阳市公共交通数字孪生平台利用数字孪生技术,通过对城市公共交通多源数据的深入挖掘和分析应用,揭示轨道交通建设与城市发展的数据关系、轨道交通出行与城市空间要素的数据规律、城市出行画像与出行圈层分布的数据关系,为贵阳市公共交通运营降本增效、提升出行服务质量、助力城市交通综合治理等提供新思路。如图3所示。
图3 贵阳市公共交通数字孪生平台
城市轨道交通数字孪生运维管理平台,围绕BIM、GIS、IoT等技术的融合应用,设计了包含采集接入层、数据支撑层、应用服务层、用户交互层的4层平台架构。该平台实现了全景数字孪生、结构监测数字孪生、设备资产数字孪生及应急场景模拟等关键功能,充分发挥了数字孪生技术在提升城市轨道交通运维管理效率、可靠性、安全性和经济性方面的巨大潜力,满足城市轨道交通运维管理的各项需求,推动城市轨道交通行业智慧化发展。如图4所示。
图4 城市轨道交通数字孪生运维管理平台功能实例
在国内铁路行业,围绕铁路工程建设、移动装备、客运运输等领域开展了数字孪生的研究与应用探索。
铁路工程建设方面,基于数字孪生技术开发的三维数字铁路,具备在全球三维地理空间下,开展实时三维选线设计和生成全线普适性三维数字资产的能力。京张高铁利用BIM+GIS技术,构建了一条与周边环境深度融合且与实体铁路物理特征保持一致的数字化虚拟铁路,服务于工程全生命周期管理。
移动装备方面,开展了基于数字孪生的装备多源异构数据融合分析方法、孪生建模技术与模型自洽优化方法、数模驱动的装备PHM运维决策技术的研究,为装备的精准运维提供更通用的信息融合载体、更强大的建模分析和推理能力、更形象的数据呈现方式、更丰富的运维交互环境,实现装备全生命周期的融合分析、知识提取、信息共享、虚实协同、精准评估、实时监测、数模驱动与智能决策,提升装备的运行安全性和运维经济性,为装备的数字化、网络化、智能化注入新的生命力。
客货运输方面,构建面向智能客站的数字孪生体,提供客站可视化监控、设备设施运维、客站设备/流线运用与仿真、客站站房结构模拟、安全应急仿真、环境模拟等孪生服务,实现客站运营虚实互控及全场景仿真、安全态势推演及应急处置仿真,为物理车站与数字车站协同交互、平行运转提供技术支撑。此外,基于数字孪生技术构建铁路物流数字孪生平台和货运场站可视化平面图,推动铁路客货运输全生产要素数字化、全状态感知可视化、运输作业全过程管理协同化和智能化。如图5所示。
图5 京张高铁清河站数字孪生体
综上所述,数字孪生技术正以其独特的优势和潜力,深度赋能交通行业。未来,随着新技术应用的不断发展,数字孪生将为各行业数字化转型和发展提供强大的推动力。