基于WebGIS的轨道交通基础设施智能运维数字孪生平台研究

本文提出了一种基于WebGIS的数字孪生平台架构，用于轨道交通基础设施的智能运维管理。通过整合多源数据（如BIM、GIS和IoT传感器数据）和动态仿真技术（如有限元分析和多体动力学），该平台实现了轨道紧固件损伤的实时监测与预测性维护。以上海地铁龙阳路-张江高科实验线为案例，验证了该方案在三维可视化、智能决策支持方面的优势，为轨道交通从被动维护向预测性维护转型提供了数字化解决方案。

　　

Highlight

轨道交通基础设施的安全稳定是城市交通网络高效运行的基础。数字孪生（Digital Twin）技术在轨道交通运维管理中的应用日益重要。本研究定义了轨道交通数字孪生的五层架构，并以上海地铁龙阳路-张江高科实验线为例，提出了数字孪生构建的全流程方案。

框架

我们基于数字孪生理念设计开发了城市轨道交通运维系统框架。如图1所示，该五层平台包括：物理孪生层（含轨道、列车、环境等实体）、建模与映射层（BIM+GIS融合）、数据层（多源异构数据管理）、分析服务层（有限元仿真、多体动力学分析）和应用服务层（3D可视化与决策支持）。

研究区域

实验基地位于上海龙阳路（121°34’19”E, 31°12’13”N），包含1.65公里高架段、6节A型地铁列车及振动噪声监测平台。轨道紧固件上部署的加速度传感器可实时采集振动数据，为数字孪生提供物理世界映射。

讨论

当前上海地铁采用人工周检方式（检测精度93.3%），而本平台通过动态仿真实现了紧固件损伤的早期预测。将维护模式从被动响应转变为预测性维护（Predictive Maintenance），可降低30%运维成本并延长资产寿命。

结论

该平台通过WebGIS实现了轨道交通基础设施的全生命周期管理，其三维可视化与智能决策功能为行业数字化转型提供了范例。未来将进一步融合数字孪生与人工智能（AI）技术，提升轨道健康状态的自主诊断能力。