大数据技术铁路安全管理研究

摘要:伴随着大数据技术的不断发展和进步，专业化安全检测工作成为了行业发展进程中非常关键的因素。尤其是铁路安全管理工作，要在大数据技术支持下有效对存储数据予以分析，借助可视化展示有效预测安全风险问题，确保提升铁路管理的整体水平。本文从人员安全、设备安全以及环境安全三方面阐释了基于大数据技术的铁路安全管理机制，以供参考。

关键词:大数据技术;铁路;人员;设备;环境

在实际工作开展进程中，要积极应用大数据分析技术，完成对海量信息和数据的学习以及挖掘工作，一定程度上对高实时性要求予以判定，从而完善实时在线分析的结果，升级预警水平和管理机制的基础上，维护铁路安全管理系统的运维水平。

一、基于大数据技术的铁路人员安全管理

在人员安全管理工作体系内，要借助大数据技术对重点对象进行集中追踪，从而完善数据收集过程。所谓重点对象追踪，就是依据大数据体系和人脸识别技术，对重点对象的活动轨迹以及路线予以系统化约束和分析[1]。其中，人脸识别技术是近几年较为新兴的技术体系，能应用图像处理工序和模式识别技术体系对身份进行有效验证。公务人员要结合安全要求，有效应用大数据技术落实系统化监督管理措施，并且秉持动态化管理体系和方针，提升作业安全管理项目的实效性。另外，正是借助定位处理工作，能对正在作业的工作人员进行安全保护，确保活动路线的处理和分析。需要注意的是，在重点对象线路分析的过程中，主要应用的大数据技术就是聚类分析技术、关联分析技术、回归分析技术、模式识别技术以及图像处理技术等，从而建构完善的数据体系。除此之外，借助大数据技术也能对铁路实时决策给予支持，尤其是重大事故，能利用应急措施完善数据处理和分析水平，完善应急救援指挥信息系统的管控工作，也为相关信息需求部门提供历史性故障数据以及GIS线路环境数据等。

二、基于大数据技术的铁路设备安全管理

在铁路管理工作开展的过程中，要结合铁路设备生命周期开展相应的管理工作，有序开展系统化监督管控措施，并且对铁路设备进行建设管理和运营管理，确保设备能在生命周期内发挥其实际价值和最大运行优势，真正提升设备运输安全水平和管理活动监督效果。而借助大数据技术，就能对设备运行过程中的数据进行检索和分类，建构寿命分布模型梯形后，能对信息进行追溯，完善病害或者是故障分析，提升其科学性的同时，确保维修周期的预测更加准确且有效，提升整体项目管理水平，降低运营安全的风险问题，保证维修成本更加高效[2]。需要注意的是，在铁路设备生命周期管理工作开展的过程中，要应用大数据聚类分析机制和关联分析体系，有效完善时间序列等问题，确保设备历史状态信息得以全面处理，在规划出设备生命周期曲线后就能结合传感器测定数据进行预防方案的设定，尤其是将大数据技术应用在工务轨道设备维修项目中，减少设备故障对铁路运行产生的影响。第一，应用过程中设置设备寿命分布模型。设备的损耗会受到外界因素的影响，因此，设备的实际使用寿命和最初的设计以及预期可能存在偏差，这就需要借助相关数据分析机制有效对其剩余寿命时间予以评估，将大数据技术应用在工务轨道设备维修项目，利用大数据技术建构的回归移动平均模型等技术体系就能有效对运作状态进行记录，从而定量分析和把握设备的性能情况，在判定其运行质量后，完成相应的信息反馈，确保相关设备管理人员能及时予以维修或者是元件更换，从根本上保证铁路的行车安全。也就是说，利用大数据能保证维修工作的及时性，只有保证公务轨道设备维修工作实时有效，才能减少对安全运行产生的影响。值得一提的是，大数据技术也能形成实时分析报告，保证处理工作的精准化程度，有效提升了设备维护管理的实效性，并缩减了相关部门的维修成本[3]。第二，借助大数据技术能有效对工务轨道设备病害或者是故障机理展开分析，应用设备故障诊断，就能在工务轨道设备运行过程中利用相关运行数据判定其运行状态以及产生故障的部位以及产生原因，从而设定相应的管控和处理方式。故障诊断技术从经验处理、量化分析，再到人工智能诊断，真正实现了技术的革新，且大数据技术的应用也为故障分析创设了更加有效的环境。

三、基于大数据技术的铁路环境安全管理

文章来源：《科学管理研究》 网址: http://www.kxglyjzz.cn/zonghexinwen/2020/1013/376.html