Le réseau ferroviaire britannique est une partie essentielle de l’infrastructure nationale, garantissant que des millions de passagers et de fret se déplacent efficacement chaque jour. Pourtant, le maintien d’un système ferroviaire sûr, fiable et moderne dépend de grandes quantités de données précises.
De l’alignement de la piste et de la conformité à la plate-forme à la gestion de l’électrification et de la végétation, les opérateurs de chemin de fer nécessitent des mesures précises pour permettre l’entretien prédictif et maintenir la manière permanente.
Historiquement, l’acquisition de ces données a été un défi complexe. Les enquêtes manuelles nécessitent un accès à la piste, ce qui signifie généralement une arpentage la nuit pour éviter de perturber les services – augmenter le temps requis, ainsi que l’ajout de défis logistiques.
Même alors, les méthodes traditionnelles ont du mal à fournir le niveau de précision nécessaire requis pour la gestion dynamique des chemins de fer. À mesure que les réseaux ferroviaires se développent et évoluent, la demande de données de haute qualité et collectées efficacement n’a jamais été plus grande.
L’un des plus grands défis de la collecte de données ferroviaires est de comprendre la position absolue de la piste. Chaque mesure – de l’analyse de clairance à la jaugerie structurelle – dépend de savoir exactement où se situe la piste par rapport aux infrastructures environnantes.
Sans ces données fondamentales, les opérateurs rencontrent des difficultés à évaluer les changements au fil du temps, à intégrer de nouveaux développements ou à assurer le respect des normes de sécurité et opérationnelles.
Les enquêtes physiques, bien qu’une fois la norme, ne parviennent souvent pas à fournir la flexibilité requise pour répondre à ces besoins en évolution. Les mesures lents et manuelles laissent peu de place à une action réactive, limitant la capacité des opérateurs à prendre des décisions basées sur des informations à jour.
L’infrastructure ferroviaire évolue à travers différentes phases, nécessitant des méthodes de collecte de données adaptatives pour soutenir la planification, la construction, le fonctionnement et le renouvellement. Des informations précises et de haute précision sont essentielles pour la prise de décision éclairée tout au long de ce cycle de vie, garantissant que les réseaux ferroviaires restent efficaces, sûrs et prêts pour l’avenir.
Par exemple, ces données pourraient aider à hiérarchiser et à planifier des projets de renouvellement de suivi, ou à déterminer les hauteurs et la clairance des plates-formes existantes, des actifs d’électrification ou de signalisation ou une autre infrastructure de station pour identifier où les améliorations doivent être apportées et par combien.
En intégrant la collecte de données de haute qualité dans chaque phase, les opérateurs ferroviaires peuvent adopter une approche axée sur le cycle de vie qui renforce la sécurité, l’efficacité et la résilience des infrastructures.
Pour répondre aux exigences de la modernisation et respecter les normes opérationnelles critiques, les opérateurs de chemin de fer sont Adopter des technologies avancées.
La technologie d’enquête sur le train de Fugro est utilisée pour créer un modèle très précis et riche en informations des infrastructures ferroviaires. Par Montage directement dans les trains en serviceil profite de la capacité de service existante pour collecter des données plus rapidement.
Les enquêtes traditionnelles nécessitent souvent du personnel pour accéder à des voies ferrées en direct, créant une gamme de défis des évaluations des risques aux quarts de nuit de fonctionnement. La technologie d’enquête transmise par les trains minimise l’exposition humaine en collectant des données à distance, améliorant considérablement la sécurité des effectifs et réduisant la dépendance à l’égard des méthodes de levés dangereux.
Les enquêtes manuelles ont souvent besoin d’accès à la piste la nuit, restreignant les opérateurs vers des fenêtres courtes pour l’évaluation et la maintenance des actifs. Le travail à la ligne ouverte, où les équipages fonctionnent directement sur les voies ferrées en direct, est désormais interdite, limitant davantage les options d’arpentage traditionnelles.
Avec la technologie d’enquête sur le trains, les données peuvent être collectées à une vitesse complète, réduisant la possession de piste ainsi que le temps d’acquisition. Le simple fait de s’attacher à l’avant d’un train en service permet également de réaliser des enquêtes plus fréquentes, permettant aux opérateurs d’avoir toujours l’image la plus à jour des conditions actuelles.
La technologie d’enquête transmise en train fournit mesures très précisespermettant aux opérateurs d’analyser la géométrie de la piste, de mesurer les distances et de surveiller la clairance avec confiance, d’assurer la conformité et la viabilité ferroviaire à long terme.
Bien que le traitement manuel des données soit sensible aux erreurs et aux retards, les données acquises par la technologie d’enquête transmise par les trains alimentent les workflows automatisés. Cette efficacité permet aux opérateurs ferroviaires d’extraire des informations précieuses avec une plus grande vitesse, incorporant directement des données traitées dans leurs plates-formes de gestion ferroviaire et leurs modèles d’information de construction. Cette automatisation réduit l’erreur humaine, accélère la prise de décision et garantit que les opérateurs de chemin de fer ont toujours accès aux données les plus pertinentes.
Avec des outils tels que Train-Borne Survey Technology, les opérateurs ferroviaires peuvent passer des processus manuels et prolongés à une approche intelligente et automatisée qui soutient chaque phase de la gestion des infrastructures ferroviaires. Dans une industrie où la précision et l’efficacité sont primordiales, investir dans des données ferroviaires fiables et de haute qualité n’est pas seulement un avantage – c’est une nécessité.
“Comment les données d’un chemin de fer ont besoin de changement tout au long de son cycle de vie” a été créé à l’origine et publié par Technologie des chemins de ferune marque appartenant à GlobalData.
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