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“大数据”在铁路路基工程设计中的应用探讨

发表时间：2021/6/16 来源：《建筑科技》2021年3月下作者：季学亮

[导读] 随着经济的发展和信息技术的进步，大数据技术在铁路路基工程设计中有着非常关键的作用。铁路路基的工程设计中，会产生大量的数据，并且数据的种类多样化，信息价值的密度较低，专业性极强。

重庆市中铁二院重庆勘察设计研究院有限责任公司季学亮 401120

摘要：随着经济的发展和信息技术的进步，大数据技术在铁路路基工程设计中有着非常关键的作用。铁路路基的工程设计中，会产生大量的数据，并且数据的种类多样化，信息价值的密度较低，专业性极强。在铁路路基工程设计中，现有的技术无法合理的挖掘出其中的价值，导致资源的浪费。本文对铁路路基工程设计中的大数据进行了系统的分析，以期能够为铁路路基工程设计提供良好的支撑。
关键词：大数据；铁路路基；工程设计
        前言：
        大数据是信息技术的产物，指的是需要运用到新的处理模式，让信息资产的处理方式更加的具有决策力和洞察力。在铁路路基工程设计中，会产生大量的、种类较多的数据。并且这些数据拥有“大数据”的特征。如何使用“大数据思维”和大数据的技术，合理的将这些数据进行归纳和开发，可以作为铁路路基工程设计的有力依据，这是路基设计人员在新的时期需要解决的问题。
        一、铁路路基工程中大数据的自动监测的应用
        随着我国的信息技术不断的发展，自动化监测技术的提升，路基工程开实施的过程中也应用了较多的自动化监测功能。比如过渡段差异变形自动监测、软土地区沉降自动监测、岩溶塌陷自动监测等等。自动监测功能的使用会产生大量的监测数据，现阶段使用的是传统模式中的点测试监测方式，分布式光纤变形监测技术的成熟，范围较大并且程连续性变形监测模式中所带来的数据将会极大的增长。这些数据信息中，主要会包括运营过程的数据和施工期间的数据，信息内容十分丰富。但是怎样对这些大量的数据信息处理，如何获取其中比较有价值的信息是亟待解决的问题。
        （一）大数据自动监测功能的特点
        目前，这些数据监测的特点有两个。第一，数据引用的范围较小，受到数据挖掘能力的影响，在一个工点提取到的数据只能用于这一工点的判断，较难考虑其他工点的数据的参考意义。第二，数据的应用比较局限。在应用监测数据进行预测时，通常会使用到已经知道的模式。在沉降的预测中，使用指数模型和双曲线模型都会限制数据的真实性。而且如果岩溶塌陷在某一突发时期，也不能准确的预测。
        （二）大数据自动监测功能的应用
        使用大数据技术能够对以上的问题得到有效的解决。首先，可以把多个工点的信息数据结合在一起，再使用大数据技术把信息进行高效率的分析和挖掘，让数据得到大范围的使用。其次，可以使用大数据中最为核心的功能，预测功能进行分析和预测。具体来说就是应用数学算法对数据中可能发生的事进行预测。如果数据库中的数据信息越多，那么系统就越能发挥出更好的水平。例如在滑坡数据监测中，如果滑动数据越多，那么系统就可以根据这些信息进行模拟预测。虽然基于系统建立的模式可能会缺少一定的理论支持，但是却可以充足的反应出数据信息的真实性。而且系统还能够依据最新的滑坡数据进行反馈和不断的学习，从而合理的判定系统算法的有效性和参数选择的有效性，还可以实现调整和改进。但是在大数据自动监测功能的应用中，数据的规模可能会对应用过程中的准确性造成影响，所以要在有限的范围中尽可能多的收集数据信息。
        二、铁路路基工程中大数据在投标和预可研的应用
        在新线的投标与预可研过程中，路基的长度和工程数量的指标是其中最为重要的数据信息。路基长度统计包含总路堑长度、区间路堑的总长度和平均填方的高度等一些数据信息。这些数据信息如何进行获取，目前最为常用的方法是在线路专业开放的纵断面图上进行手工测量和统计，这种方式比较笨拙，测量的所使用的时间比较多，并且精确度不能保证。

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        （一）路基工程信息数据的特点
        经过观察，路线专业在开放平纵断面的过程中，还会出现MDB格式的数据。这种数据中有大量的可供参考的信息，比如填挖表、桥表、断链表等50多种表。其中一些的表中所包含的数据信息非常多，可能会达到几万行，在铁路路基工程中，这些大量的数据虚信息已经具备大数据的特征。使用大数据的信息分析思维，将线路专业开放的数据虚拟性和隧道、桥梁等专业开放的资料作为数据库。建立相关的系统和程序，并从这些数据中挖掘中所需要的信息数据，就能够合理的预测出路基长度和平均填挖方的高度。
路基工程数量指标的挖掘中，通常会使用到的做法是对附近或者相同种类的线路所产生的指标进行参考，并且充分的结合本线的实际情况综合经验进行修整。在选择参考路线时，通常依据的是设计人员的主观判定方式，而客观的筛选和评价比较缺乏。如果采用这种方式，那么在投标和预可研阶段中，路基专业的工程数据的精准性需要依靠设计人员和审查人员的经验，缺乏科学合理的支持。
        （二）具体的应用方式
        在铁路路基工程设计中，经过长期的发展和积累，已经有着非常海量的工程数据信息，这些工程数据信息的数量非常庞大，格式多，而且分布散乱。如果采用人工的方式进行查找和翻阅那么就会极大的降低了工程开展的进度和效率，也缺乏科学的筛选和高效率的索引。而采用大数据技术，并针对以上的情况设计开发相关的程序，就可以实现将庞大的数据信息进行分析和筛选，最终可以形成依靠线路、地形、地质信息、标段、速度标准等一些工程指标数据库。还可以设立评判机制，依据项目的时速标准和地质地貌特点等，在数据系统中进行自动匹配，将最佳的目标最为路基设计的参考，为铁路路基工程设计的数量指标进行有力的支撑，还能尽可能的减少主观因素对设计的影响。
        三、铁路路基工程中大数据在其他方面的应用
        在路基工程设计中，数据信息可以得到更加深入的挖掘，并且根据深入挖掘的数据信息可以开展其他更加有意义的工作。但是受到数据处理的影响，数据分析的不能同步进行，所以使用大数据技术可以发现以往无法预知的一些细节。例如，在同一地域中，对不同的年份的线路进行路基支挡结构工程的数量进行分析，就可以得知不同年份的路基设计所采用的方式和设计原则。还可以将某一条线路和大致情况相似的其他线路进行比对，就能够分析出这条线路的特征，并且能够让设计人对特点原因进行深入的分析。
        由于受到各方面因素的影响，目前能够参考到的数据信息只是基于路基工程本身的数据信息，外部的一些数据信息无法得到有效的参考。比如工经专业的信息数据，如果能够把这些数据信息融合到路基相关的数据中，再使用大数据技术对这些信息数据进行深入的分析和挖掘，就能够实现对不同地域、年份、线路级别的路基工程的变化规律进行分析和挖掘，实现新建项目的有效利用。还可以根据路基面上安置的自动沉降监测系统在长时间的监测中所获得的信息数据进行分析和判断，就能有效的获取到每一天开行列车的对数，并且还能对铁路运量的变化进行准确的监测，能够为以后的运量进行准确的预测。还可以根据铁路工务段岁开展的维修和路面变形沉降的相关数据信息的监测，不但能够保障工程开展的安全性，还能节省工作量的最好的维修间隔。
        结语：
        综上所述，大数据技术在路基工程设计中有着非常重要的作用。本文主要介绍了铁路路基工程设计中大数据技术的应用特征，并且分析探究了大数据技术在铁路路基工程中自动检测功能、工程投标和预测阶段中的应用。但是文中所涉及的几点大数据的应用方向在铁路路基工程中只占据了一小部分，还有非常多的大数据应用技术和应用方向亟待探究。随着信息技术和理论的发展，大数据技术在未来会更多的参与到铁路路基工程的设计中。
参考文献：
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