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铁路既有线四电施工封锁,是铁路工程的难点和痛点,主要原因为施工封锁不能提前演练,有些不利因素不能提前发现,封锁失利时有发生。为提高封锁开通的施工效率和正点率,研究以BIM和数字孪生技术为核心,结合云技术和WEB技术,提出基于BIM的铁路既有线四电施工封锁数字孪生体构建方法,通过直观、多维度的数据信息为项目管理决策提供依据,能够实现施工封锁的人员、物资、安全、质量、进度和成本等数字化管控一体化集成,设计物理层、数据层、云层三层架构,将铁路既有线四电施工封锁现场的物理数据和运用BIM技术建模的信息数据进行虚实之间精准映射,形成共享数字孪生体,有效解决预估不充分和遇到突发情况的问题,精准管控工程进度、安全、质量、成本,确保顺利正点开通,并为实现工程移交、运维、建维一体数字化奠定基础。
本研究提出了基于 BIM 的铁路既有线四电施工封锁( 以下简称“四电封锁”) 数字孪生体构建方法。BIM技术作为铁路工程建设信息化的主要发展方向[2],是数字孪生工程的核心技术。项目建设中,数字孪生体作为项目实体对象的数字化映射,是多物体、多维度、动态的虚拟世界模型写真,对施工封锁的人员、物资、进度、安全、质量、费用等进行模拟仿真、大数据分析、可视化操作、动态控制调整,并进行一体化集成,通过虚拟模型和项目实体数据信息交互,从几何、逻辑、数据三个维度,建立模型和项目实体的虚实连接关系,来实时感知、诊断、预测施工封锁的预期状态[3],可以有效解决遇到突发情况的问题,确保顺利正点开通。数字孪生技术[4]可以提升铁路工程建设数字化、精益化管理水平,并为工程移交、运维、建维一体数字化奠定基础。 1 四电封锁数字孪生建模系统架构 四电封锁数字孪生体由物理层、数据层、云层三部分组成,如图1所示。 物理层包含施工封锁现场各专业工程主体、物资管理、测量、人员、环境等方面,通过传感器、定位装置、环境及视频监控[5]、二维码、手工录入等形式集成几何、结构、性能、规范、过程等不同维度的海量数据,经网络发送至数据层,再映射到虚拟模型,作为大数据分析的数据支撑[6]。 数据层接收物理层发送的数据,根据接口要求完成格式转换、数据清洗,有用数据传输至数据库进行汇集存储[7],从而保证了模型的准确性、数据的实时性和可靠性,使三维模型简洁、直观[8]。再结合AI算法对数据进行边缘计算[9],利用声光告警及环境/远动/视频监测等设备的边缘计算能力,实现机房设备运行状态及外部环境数据采集、分析和操作,减少向云层传送海量数据的压力。数据通过互联网发送至施工现场管理人员的手持终端和电脑,用于工程管理和接收现场作业人员及检查人员反馈的信息,实现实时、高效的施工生产管理指挥。 云层构建四电封锁数字孪生模型,首先创建各专业工序和现场施工环境的 BIM 模型,然后将各专业工序的BIM模型按照施工封锁时间顺序进行组合建模,加入到施工环境 BIM 模型中,并叠加获取的过程数据,形成四电封锁数字孪生体。 云层包括平台服务层和应用层,如图2所示,为数据层提供底层支撑,根据业务需要分配部署资源,采用可扩展性系统设计,便于应用层进度、安全、质量、成本等增值模块的开发[10]。 平台服务层,包括数字孪生可视化建模和智能分析。 可视化建模对施工封锁现场情况进行完整虚拟可视化映射,将物理实体超现实呈现。采用三维可视化技术,将现场采集的数据和相关信息在 BIM 模型上进行显示[11]。 智能分析以可视化映射数据为基础产生相应的应用,通过数据挖掘和大数据分析提供交互式可视化分析数据,帮助公司及项目管理者进行预测、决策和调整,包括全景感知、异常分析、推演预测、自动预警四个模块。全景感知,对施工封锁现场人、机、料、法、环等全方位的可视化数据进行收集、整理和清洗,保留有用的数据,帮助项目管理者快速、全面、准确地掌握施工封锁现状; 异常分析,是运用异常分析算法,分析施工封锁出现某些异常事件的原因; 推演预测,运用预测分析技术,在不改变现有条件的前提下,预测事件的发展方向; 自动预警,设定预警阈值,根据数据分析结果,对超出预警阈值的事件进行自动预警。 2 四电封锁数字孪生建模方法 2.1 建立样板信息 建模前根据审定方案的若干步骤及工程实际情况,将线路、信号、接触网专业的施工内容用 BIM 技术建模,综合运用 Revit、Navisworks、Civil 3D 和 Infraworks等软件,设置相同的项目基点,定制项目样板,通过链接到中心文件使各专业信息实时更新与共享而又互不干扰。 2.2 族库开发 开发信号和接触网专业的族库,包含各类工程信息、技术参数,形成规范化、标准化的族库系统,为后续其他类似工程使用,如图 3 所示。 2.3 现场施工环境实景建模 利用无人机倾斜摄影技术对施工封锁现场环境实景建模。在图形地球中规划飞行区域,采用实时动态差分技术和后处理差分技术,实时获得厘米级的定位精度信息,将扫描好的照片导入智图创建空三模型,导入奥维地图,模型叠加到四维电子地图上,确定模型在地图中的绝对位置,最终得到精确的数字孪生模型,其模型测量精度和实体测量精度误差在3 cm 内,如图4所示。 2.4 创建单体设备( 含施工机械) 模型 根据施工封锁现场设备( 含施工机械) 的实际尺寸、动作,设置相应的数据,见表1,定义实体和模型的数据接口,使物理实体和模型数据关联,并定义一定的频率对物理实体的动作及位置进行实时采集,数据上传到系统平台进行处理,生成相应的报表及预警信息。 单体设备模型加入场地模型,得到施工封锁数字孪生模型,通过 3D 动画技术,以作业数据和定位数据为支撑,对设备模型进行孪生动画控制。 2.5 创建施工工序模型 根据各专业在施工封锁中的施工工序,创建施工工序模型,如图 5 所示。 3 系统应用及分析 3.1 四电封锁开通方案模拟 通过运用数字孪生模型模拟,将线路、信号、接触网专业融合的施工封锁方案可视化,可以优化调整使方案更合理,专业之间交叉施工影响最小,封锁开通的成功率更大。模拟前,需对模型进行颗粒度拆分,根据方案内容、步骤和项目需求,将模型按工序进行分块处理。 导出格式采用 NWC 格式,读取速度较快,Navis-works和 revit 中 NWC 格式的模型在互相交流使用中更加轻便,所保留的模型信息更加完整。 施工方案模拟,通过数字孪生模型与模拟软件 Na-visworks结合,表现出施工方案中工序的工艺工法。根据审定的施工方案,在每一个施工步骤中,将模型导入Navisworks 中进行模拟,利用 TimeLiner 录入施工方案中的各种工序重要动作节点创建动作。集合每一条动作所关联的模型构件,提高模型批量选择的效率。设置每一条动作的作画时间轴,完成一个施工步骤的整套施工方案动作,并配合剪辑工具加上文字、语音,录制成每个施工步骤的视频。 模拟某项目十一步封锁方案如图 6 所示。 将 BIM 模型嵌入基于 WEB 的云层系统,形成数字孪生体,以无人机倾斜摄影技术生成的施工封锁场地实景模型为原型,根据施工方案每一步的业务数据和GPS 定位,对施工封锁从开始至结束每一秒每一个细节进行详细演示,对每台设备每个人进行孪生动画控制,从而真实还原施工方案中的施工封锁现场。 3.2 运用数字孪生模型解决现场突发问题 铁路既有线施工封锁涉及四电、线路、房建等多个专业,交叉施工影响多,如水沟、综合管沟、箱盒、过轨、接触网支柱等有交叉地段,运用模型测量其限界距离和安装距离是否满足要求,是否有碰撞,提前发现问题,避免施工封锁中才发现问题。 四电专业是站前专业的紧后工序,通过模型,接触网基础可以避开信号机、水沟等设施,提前定位浇筑,加快施工进度。通过模型,可以提前预知施工封锁中四电和线路专业哪些工序互相影响,提前做好应对措施。如图 7 所示,某项目封锁施工时线路专业拆除长钢轨突遇接触网支柱和信号箱盒阻拦,若有模型推演,此情况可避免。 3.3 安全、质量、进度、成本控制 数字孪生体的资金计划统计表能直观显示每个月及累计的策划资金和实际使用资金,使项目经理能及时控制资金用量,便于项目成本控制。 现场采集的进度、安全、质量数据和数字孪生模型信息比对,生成报表并自动预警,实现对进度、安全、质量的控制。对人员定位,实现对人员的管理。还可实现流程的协同管理、流程与 BIM 关联等功能。 3.4 移动端共享系统资料 项目部人员可以通过移动端,查看施工安全技术交底、施工方案、作业指导书、安全质量检查记录等系统所有资料,并关联数字孪生模型。 3.5 基于数字孪生模型的可视化交底 一线作业人员面对枯燥的交底单不愿看、看不懂、记不住,交底流于形式,相关措施规定不能有效传递至施工现场。通过数字孪生模型向现场人员进行技术交底[12],将施工中关键工艺用 revit 软件建模,在 Navis-works软件施工模拟动画制作、360 视角查看模型并保存视点,再通过 Premiere 软件编辑视点,将视点和 CAD图纸或者厂家安装资料一一对应,如图 8 所示,转辙机安装 BIM 动画,可以直观地学习转辙机的安装调试步骤,效率高易理解。 3.6 基于数字孪生模型的四电封锁开通方案评审 运用数字孪生模型,将施工封锁方案可视化,提高了方案评审的沟通效率,大篇幅方案只需几分钟就能表达清楚,直观地判断出方案的优缺点,方案调整方便快捷。 4 结束语 本文分析数字孪生及 BIM 技术在铁路既有线施工封锁中的应用,以实景方式还原了铁路既有线施工封锁现场各专业的施工,直观、详尽地模拟现场,为项目管理者决策提供依据,使铁路既有线施工封锁方案合理,提前发现各种不利因素,合理调配人力和设备等资源,避免各专业相互交叉碰撞,提高了封锁开通的施工效率和正点率,减小了施工封锁对铁路运输安全带来的不利影响,对促进铁路工程数字化建设具有重要意义。 参考文献 [1]王玲玲,刘立海,李瑞敏.《中国铁路通信信号工程数字化转型白皮书》解读[J]. 铁路通信信号工程技术,2022( 10) : 116. [2]刘为群. BIM 技术应用于数字铁路建设的实践与思考[J]. 铁道学报,2019,41( 3) : 97 - 101. [3]孙扶瑶. 面向数字孪生模型的动车组数据预处理关键技术研究与实现[D].北京: 北京交通大学,2020: 8. [4]张冰,李欣,万欣欣. 从数字孪生到数字工程建模仿真迈入新时代[J].系统仿真学报,2019,31( 3) : 369 - 376. [5]王仕忠. 高速铁路信号机械室智能巡检系统研究[D].北京:中国铁道科学研究院,2022: 26 - 32. [6]刘云鹏,刘一瑾,刘刚,等.电力变压器智能运维的数字孪生体构想[J].中国电机工程学报,2023,43( 2) : 8636 - 8652. [7]杨开润. 工业数字孪生虚实数据融合处理技术研究[D].西安: 西安电子科技大学,2021: 15 - 32. [8]张旭辉,鞠佳杉,杨文娟,等. 基于数字孪生的复杂矿用设备预测性维护系统[J].工程设计学报,2022,29( 5) : 645. [9]赵亮亮. 基于边缘计算平台的机房监控系统设计与实现[D].北京: 北京邮电大学,2021: 1 - 7,14 - 16. [10]许萌萌,张成伟,梅顺峰,等. 基于数据大脑的船岸一体机舱智能运维系统研究设计[J].中国舰船研究,2022,17( 6) : 83. [11]薛文军. BIM 及智能化技术在消防系统中应用研究[J].铁道建筑技术,2022( 8) : 207. [12]闫创. BIM 技术在桥梁工程施工建设中的应用[J]. 铁道建筑技术,2022( 4):125.







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