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港鐵軌道智能監測 行車實時收集數據

激光探測相機於行車時收集軌距等數據。(黃仲民攝) 激光探測相機於行車時收集軌距等數據。(黃仲民攝)
激光探測相機於行車時收集軌距等數據。(黃仲民攝)
及早發現問題 增維修效率質量
為把握收車後黃金兩小時,港鐵公司近年推展「智慧維修」,應用創新科技,包括軌道及車輪智能監測系統,在行車時間實時收集數據,包括軌距、列車震動幅度等,並透過大數據分析,及早發現軌道損蝕等潛在問題,冀提升整體維修效率及質量。軌道智能監測系統於2020年率先在東鐵綫試行,至今港鐵每條鐵路線各有兩列載客列車裝有軌道智能監測系統;而車輪智能監測系統則於去年起在荃灣綫試用。
現時港鐵工程團隊須把握非行車時間,即收車後的黃金兩小時,每晚完成超過200項工作,包括軌道、架空電線、配電系统、信號設備、軌旁設備、土木工程等。港鐵公司車務工程服務及創科總管陳慶強表示,隨着鐵路網絡擴大及多個新鐵路項目逐步推展,港鐵近年積極推動「智慧維修」,希望引入創新科技,加快應用影像分析、物聯網、人工智能及大數據分析等技術,提升整體維修效率及質量。
靠列車震動幅度揭道岔損蝕
路軌是重要的鐵路設備,陳慶強表示,港鐵於2020年率先在東鐵綫試行軌道智能監測系統,在列車轉向架內安裝震動感應器及激光探測相機,藉此在行車時持續收集列車與軌道的數據,包括軌距及列車震動幅度,並傳送到車務數據中心作分析;而列車的震動幅度可反映軌道實時狀況,例如軌道不平。他提到,今年4月中,有列車經過某線路道岔時,監測系統發現列車的震動幅度有上升趨勢,團隊在收車後到該處檢查,發現有部分道岔出現損蝕,團隊隨即填補損蝕。
陳慶強表示,透過行車期間收集的數據,軌道智能監測系統能定點反映軌道在實際營運環境的狀況,有助工程團隊進行更針對性及更精準的維修,亦可提早發現「端倪」及潛在問題的發展趨勢,以便團隊及早處理,做好「預測性維修」。他續指,工程團隊亦會繼續沿用傳統軌道檢測,包括在非行車時間進行目測檢查、超聲波軌道探測車,以及染料滲透測試,以確保路軌狀況良好。
有效預測潛在異常 可靠性高
列車方面,傳統車輪需按行車里數定期進行恒常保養維修,並須在車廠內透過人手測量車輪損耗。為加強對車輪的實時監測,港鐵研發車輪智能監測系統,在現有的軌旁設備安裝智能感應器,實時收集行車數據,並透過演算法,記錄及反映每個車輪的健康狀況,有效預測異常情況及跟進。陳慶強表示,系統去年已於荃灣綫試用,比對維修紀錄,系統曾在個別車輪進行維修前最早一個月,發出偵測到潛在異常的通知,反映系統有效預測潛在異常,可靠性高。他續指,團隊會檢視數據並調整系統,待系統成熟會推展到其他線路。
陳慶強提到,團隊期望突破以往依賴非行車時間做檢測的局限,透過智能感應器,持續收集列車行車時的數據,加強實時監測。他強調,在非行車時間內進行的維修保養工作行之有效,會繼續進行,而附加的智能監測系統旨在加強實時監測,運用大數據分析,協助維修人員更善用排行車時間,提升維修效率。港鐵將於本月28日,暫停來往太子至何文田站的觀塘綫列車服務,以更新鐵路設施。陳表示,團隊計劃嘗試應用不同的創新科技,希望執行工序時更暢順。
系統曾偵測到道岔位置有一部分出現損蝕。系統曾偵測到道岔位置有一部分出現損蝕。
系統曾偵測到道岔位置有一部分出現損蝕。
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