刘琳
中国铁路北京局集团有限公司天津工务段，天津 300100
摘要：大数据具有数据存储量大、数据多样、价值低、速度快等显著特点。铁路相关工作是一项大工程，各方面都符合“大数据”的相应特点。在实际工作过程中，积极应用大数据分析技术，完成海量信息的研究和数据挖掘工作，在一定程度上对实时性要求很高，从而提高在线分析的实时性，在维护的基础上提升预警水平和管理机制，维护铁路安全管理体系运行水平。
关键词：大数据技术；铁路；安全管理
1 制约大数据在铁路工务系统安全管理应用的因素
1.1 不充分的数据集成共享
由于铁路管理的局限性，各部门之间的沟通较少，数据集成和共享存在一定障碍，使得大量的数据和信息过于分散，难以组织和分析，铁路公共工程系统各部门之间难以实现安全管理所需的物质交换和资源共享。
1.2 没有深入挖掘数据应用
这一问题的突出表现是单一数据的纵向挖掘深度不够。目前由于大量数据的存储和设计，只能用于简单的分析应用，不能充分发挥其价值，也不能用于次级数据，数据的真实价值被掩埋，而且由于该领域的互联网信息集成共享不发达，因此铁路工务系统数据的安全管理不是一个系统，严重制约了数据的深度开发和综合利用水平低下。
1.3 数据源头的质量参差不齐
铁路工程系统的安全管理尚未形成完整的数据链。由于铁路工程系统安全管理的特殊性，其安全管理建设尚不成熟。覆盖所有业务和流程的铁路工程信息系统尚未形成，数据不完整、不完整。其次，铁路公用工程系统的安全管理数据没有统一的标准，导致数据源质量参差不齐，在很大程度上影响了铁路公用工程系统的安全管理。
1.4 数据的应用效率低
在大数据背景下，铁路安全管理系统改变了原有传统数据处理的范围，多媒体、语音、图像、视频等工作信息数据系统也呈现出新的面貌，包括设备参数、技术图纸、规章制度、工作环境、流程、组织机构等，人工检查记录等管理数据信息，以及申请过程和时间、天气、季节、操作人员年龄、学历、工作经历、身体素质和职业素质。然而，大数据是一个新生事物。铁路职工不具备完整的大数据信息处理能力和水平，部分铁路系统的安全管理体系和系统还不成熟，无法进行有效的数据处理。
1.5 对数据安全的重视程度不够
大数据是指数据量大、数据的不确定性和安全性。数据安全是大数据应用的前提。然而，大数据并不长。数据丢失和损坏时有发生，甚至有数据被盗的风险。铁路、工程系统安全管理对数据安全重视不够，大数据安全体系不完善，数据丢失、泄露、被盗等风险仍然较大。
2 大数据技术下铁路安全管理的思路
2.1 基于大数据技术的铁路人员安全管理
在人员安全管理系统中，需要借助大数据技术对关键对象进行跟踪，以改进数据采集过程。所谓关键物体跟踪，就是基于大数据系统和人脸识别技术，系统地约束和分析关键物体的活动轨迹和路线。其中，人脸识别技术是近年来比较新的技术体系，可以应用图像处理程序和模式识别技术体系来有效验证身份。公务员要结合安全需求，有效应用大数据技术，实施系统化的监督管理措施，坚持动态管理制度和政策，提高安全运行管理项目的有效性。此外，借助定位处理，可以保护工作人员，保证活动路线的处理和分析。需要指出的是，在关键对象线分析过程中，大数据技术的主要应用有聚类分析技术、相关分析技术、回归分析技术、模式识别技术和图像处理技术，以构建完善的数据系统。此外，借助大数据技术，还可支持铁路实时决策，尤其是重大事故。
应急措施可用于提高数据处理和分析水平，完善应急救援指挥信息系统的管控，为相关信息需求部门提供历史故障数据和GIS线路环境数据。
2.2 基于大数据技术的铁路设备安全管理
在铁路管理过程中，要结合铁路设备全生命周期开展相应的管理工作，有序开展系统的监督管控措施，做好铁路设备的施工管理和运行管理工作，确保设备安全运行。可以充分发挥其在生命周期内的实际价值和最大运行优势，真正提高设备运输的安全水平和管理活动的监督效果。根据综合业务系统的数据质量管理方法和数据模型，制定了铁路各领域不同类型数据的质量管理流程和规则，制定了数据质量日常管理岗位、流程和数据质量验证规则，可作为后续制定数据质量专项修正方案的基础。
铁路设备生命周期管理过程，应用大数据机制数据聚类及相关分析系统，有效提高时序，确保设备历史状态信息的综合处理。设备生命周期曲线设计，可以结合传感器数据，特别是公共工程铁路设备维护工程中的大数据技术，降低设备故障对铁路运行的影响。
设备生命周期曲线规划后，可以结合传感器测量数据，特别是大数据技术在公共工程铁路设备维修工程中的应用，制定预防方案，以减少设备故障对铁路运营的影响。借助大数据技术，可以有效分析公共工程轨道设备的故障机理。通过设备故障诊断的应用，利用相关运行数据确定公共工程轨道设备在运行过程中的运行状态、故障位置和故障原因，从而建立相应的控制和处理模型。
3 大数据分析技术在铁路安全管理中的应用实践
3.1 加强铁路车辆系统中的安全数据采集
结合我国铁路安全管理的要求，铁路车辆系统数据采集的安全性至关重要，采用大数据分析技术，对于铁路系统中的物资数据、地理位置数据和视频数据通信和数据采集，包括车辆数字识别和存储信息、货物信息、列车等，采用大数据技术可以识别和存储这些数据，更好地满足数据分析中铁路安全管理的工作要求，加强铁路运输过程监控系统，利用大数据技术实现自动检索相关的视频、数据，另一方面，在安全数据采集过程中，应该与铁路行业相关数据信息系统有效结合。
3.2 构建智能分析平台
围绕交通组织、人员管理、设备管理和运行控制、外部环境监测、应急处置和运输安全生产需求等安全信息管理，将所有相关业务数据集成为大数据安全管理智能分析平台，通过筛选过程、数学建模、深度挖掘相关信息，利用大数据分析技术加强对安全生产规律性、趋势性和相关性的分析，解决了数据挖掘应用不深、应用效率不高的问题，实现了原有大数据的有效应用。
3.3 加强安全数据采集
结合铁路安全需要，加强生物数据、物资数据、定位数据、重要数据、单位、地点（重要）以及视频数据、通讯数据等的采集。例如，视频数据包括火车站、车站、线路等视频数据。通过对数字设备的识别和存储，我们可以满足数据检索、数据存储技术的要求，同时个人视频监控、企业和政府视频数据，摄影师的视频数据也将通过大数据技术自动采集。值得注意的是，安全数据采集必须与铁路行业信息系统数据深入结合，以更好地满足铁路安全管理的需要。
4 结语
综上所述，为了满足铁路安全管理的需要，积极实施大数据技术应用战略，整合数据存储、数据分析、数据可视化和控制等技术问题，建立综合性的技术应用升级机制，构建更系统的安全管理应用框架体系，铁路安全管理可以保证标准化过程的顺利实施，以提高数据分析和采掘控制效率，确保预防机制和管理控制机制的有效性，为铁路安全管理的可持续发展奠定基础。
参考文献：
[1]王世泽.大数据在铁路车务系统安全管理中的应用[J].中国科技纵横,2019,(12).21-22.
[2]厉平.基于大数据技术的铁路安全管理研究[J].中国设备工程,2021(1):29-31.