数字孪生、人工智能、机器学习和实时监控如何确保铁路安全。

实时计算的最新进展已将数字孪生转变为跟踪复杂系统和改进决策的重要技术。这些新用例能够更有效地捕获和分析数据，提供所需的见解，以便在失去机会之前做出关键决策。这种新发现的功能，可以使领导者能够采取主动措施并避免潜在的危机，这代表着其实时管理和响应复杂情况的能力取得了重大进步。

数字孪生使用的这种转变超出了产品生命周期管理中的早期应用范围，这有助于评估单个产品在部署之前和之后在实际情况中的性能，例如喷气发动机或风力涡轮机。新技术使数字孪生能够监控全国铁路网等大型动态数据系统，从而大大增强其实时监控能力。数字孪生还擅长预测建模，模拟数千个交互实体的行为以防止出现问题。虽然数字孪生可以在各种用例中为决策者提供有价值的见解，但本文重点关注公共安全的一个关键问题：列车脱轨。

利用数字孪生来防范日益增多的列车脱轨事故

尽管铁路系统的事故预防系统有所改善，但其有效性仍有很大的改进空间。仅在2022年，就有1164起脱轨事故在美国造成了严重破坏，造成超过2.2亿美元的损失。重要部件(如车轮轴承)的高工作温度经常成为罪魁祸首。为了监测车轮轴承的温度，大约6000个热箱在铁路沿线打开了一个新的窗口，在列车经过时报告温度数据。然而，必须利用这些热箱收集的大量数据来预测即将发生的轴承故障。由于来自探测器的数据仍然断开，无法进行实时关联以检测趋势，因此提高安全性的潜力在很大程度上尚未得到开发。这个错失的机会可能会带来可怕的后果。

现在，考虑一下数字孪生技术的最新突破，其为解决这一挑战提供了新的机会。这些先进的数字孪生使铁路运营商能够识别车轮轴承问题并主动防止脱轨。其可以实时监控全国范围内所有正在运行的轨道车车队，并在几毫秒内精确定位潜在问题。与当前的安全系统不同，其能够在轨道车从一个探测器行驶到另一个探测器时跟踪车轮轴承的温度波动，从而使其能够识别温度趋势，并提前预测即将发生的故障。

数字孪生和人工智能

数字孪生可以利用人工智能和机器学习原理来帮助识别模式和异常，从而提高其预测能力。例如，每个数字孪生中运行的分析代码可以使用机器学习算法来发现不规则的温度趋势、车轴和车轮的意外变化以及其他异常情况。机器学习算法可以利用铁路线的数千个测量值和其他数据进行监督训练集，从而建立车轮轴承的典型安全温度范围。机器学习可以帮助建立基线统计数据，并通过无缝集成来自热盒的数据并将其存储在每个数字孪生中，快速识别需要立即关注的偏差。

同时，数字孪生可以准确记录每节轨道车的使用历史，考虑天气条件等环境数据，并考虑一系列其他因素，进一步增强其分析和决策能力。当这些技术协同工作时，其可以触发实时警报，以培训工程师，阻止潜在的脱轨，甚至以惊人的准确性预测即将发生的事件。

数字孪生和内存计算

内存计算技术提供了一项关键突破，为数字孪生提供大规模实时监控和预测建模能力。其将数字孪生部署在云中可扩展的服务器集群或本地基础设施上。通过将数据存储在内存中并利用多个服务器的综合计算能力，该技术使数千个数字孪生能够快速访问其情境数据并在几毫秒内分析传入的信息。内存计算使数字孪生能够立即实时采取行动，以防止列车脱轨等潜在灾难。相比之下，传统的离线分析平台通常依赖于缓慢的数据库检索，从而导致阻碍实时响应能力的瓶颈。

由于内存计算可以有效地运行大量数字孪生，因此其还使数字孪生能够模拟具有复杂交互的大型系统，以进行预测建模。这有助于系统管理员评估动态行为的影响，例如天气事件，从而做出更好的决策，并确保平稳运行。其还允许在部署之前在各种场景中测试实时监控系统。例如，可以在模拟铁路网络的模拟中测量用于检测车轮轴承故障的机器学习算法，以验证其有效性。

利用数字孪生和尖端技术的力量

列车脱轨是一项紧迫且经济负担沉重的挑战，而新的数字孪生技术为解决这一问题提供了突破。在铁路运营中使用数字孪生有可能提供持续的实时监控，并对现有的数据进行更深入的反思。这项技术对于防止未来的列车脱轨有着巨大的希望，标志着增强铁路安全的第一步。

当数字孪生与人工智能和内存计算等其他尖端技术相结合时，其结果会更加强大。机器学习方法使在数字孪生中运行的分析代码能够识别不规则趋势，内存计算技术提供了大规模实时监控和预测建模所需的计算能力。这些组合技术使铁路运营商能够以极高的精度检测潜在问题，并主动实施新一代预防措施，以保护铁路系统和乘客。

展望未来，数字孪生有望扩大其作用，以监控铁路系统中的其他关键组件，例如交换机和道口。这一演变有望促进铁路基础设施的现代化、改善公共安全、降低成本并提高铁路运营效率。随着这一转型的展开，数字孪生将在为铁路行业复杂的安全挑战构建解决方案方面发挥关键作用。