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0 引言

城市轨道交通的快速扩张已然超越传统运维模式的承载能力。在此背景下，数字孪生技术作为新兴的数字化解决方案，凭借其独特的特性和运作机制，引发了学界和业界的广泛关注。该技术利用精密模拟、即时信息处理以及预判性数据分析等高级工具，为城轨交通系统的智能维护开创了一种全新模式。本文旨在详尽研究数字孪生技术在城市轨道交通应用的核心层面，并对其在未来智慧运维中的发展潜力进行全面深入的探索，旨在为轨道交通运输系统的后续革新提出见解深刻的发展策略与提议^[1]。

1 数字孪生的特征与操作流程

1.1 数字孪生技术特点

数字孪生技术作为一种新兴的虚实融合范式，通过构建高保真的数字化模型，实现物理实体与虚拟对象的深度映射。该技术整合了物理建模、传感数据、历史记录和实时信息，在虚拟环境中精确复现实体系统的动态特征^[2]。这种虚实映射机制不仅支持对物理对象的实时监控和模拟，还能进行预测性分析和优化决策。操作者可在虚拟平台上进行多样化的情景模拟和测试，从而在不干扰实际运营的前提下，实现系统的持续优化和迭代升级。这种创新方法为复杂系统的管理和优化提供了新的可能性。

1.1.1 精准仿真建模

精准仿真建模构成数字孪生技术之核心优势，相比之下，传统的物理模型难以全面表征现实世界的多维度复杂特性和动态变化。该技术巧妙地利用先进算法，在虚拟空间中构筑与实体一致之数字化原型。

1.1.2 动态数据解析

数字孪生技术本质上是一种革新手段，它依赖物理传感器不间断地捕获诸如温度、湿度、压力等关键运营参数。技术核心在于，实时性地搜集这些数据后，立即构建动态模型，并持续校正模型状态，以此确保与实际情况的高度同步，强化模型的精确度与可靠性。进一步的，该技术搭建起了一座桥梁，让虚拟和现实空间在“数字孪生”理念下实现实时互动，伴随数据的镜像映射。本研究计划整合建筑施工的实际与虚拟数据，创造出一个封闭的“实体-数字”互联环路，旨在推动施工数据的可视化展现、业务流程的集成化管理以及仿真分析的最优化，最终目的为用户提供即时且优化的决策支持体系，如图1所示。

图1 数据融合

1.1.3 预测性剖析

集成历史与实时大数据的数字孪生技术，通过先进算法实现深度信息挖掘，能够预测趋势并识别潜在风险。这一预测性分析能力促进维修团队预判系统安全缺陷，制定精准维护方案，故而，探究基于数字孪生的预测性分析法，对于增强城市轨道交通过程中的智能化运营管理和安全控制水平，具备显著的重要性。

1.2 数字孪生技术的运行流程

数字孪生技术运作机制涉及全面流程，包括数据的获取、传送、分析、模型构建、仿真预测及至优化决策等关键环节。首阶段为数据采集，通过部署于物理实体上的传感器网络搜集结构、运行及环境等多维度数据，真实再现实体状态。数据传输环节确保所采集数据的安全、准确送至处理中心，为后续分析奠定坚实基础。数据处理阶段，数据中心对数据进行清洗、存储及挖掘，提炼出关键信息以支持模型构建。基于处理后数据，构建精确的数字孪生模型，该模型采用化学、物理及工程学原理，并融合机器学习算法以实现自我优化。在虚拟场景下，模型预测不同情境下实体效能，指导优化策略制定。据此，采取维护设备、改进流程等措施，显著提升实体物理效率^[3]。

2 城市轨道交通智能运营中数字孪生技术的应用

2.1 列车动态仿真优化

数字孪生是实现列车操作动力学模拟和优化的重要手段。建立精细化的车辆行驶模型用于模拟多样化运营条件下的性能，为改进运营策略提供依据。此仿真优化旨在确定最优化的列车运行配置，旨在增强运行效率，减少能耗与环境排放，并保障运行安全。数字孪生技术实现实时数据驱动，持续监测列车状况与轨迹。一旦发生故障，即刻触发系统响应，精确定位故障源，解析故障成因，为维修人员提供高效诊断与恢复手段，确保快速恢复正常服务。

2.2 设备预见性维修

随着科学技术的发展，数字化孪生日益成为现代运营管理的关键工具。该技术凭借对历史实时数据的精密收集与解析，使设备故障预测走向及位置预判成为可能，预先为维修工作提供指导。前摄性维护战略减故障、省成本，数字孪生助设备延寿增效，运维者实时监控调优，除隐患，提效能。实践运用中，数字孪生深度融合机器学习与人工智能，深入剖析设备运作情况，确保优化措施科学精确，运维效能得以增强，为企事业单位带来更为显著的经济利益。

2.3 能源智慧监管与策略优化

数字孪生技术被应用于城市轨道交通的能源管理中，通过实时追踪列车的能耗情况，提供数据支持以评估效率，指导节能措施。它能追踪列车运行参数，调整运行策略，如高峰期增加频率，低峰期降速节能。此外，该技术还能自动调节列车内部环境，提升能效，并且促进可再生能源的科学调配，最大化其利用效益，为城市的可持续发展贡献力量。

2.4 乘客安全与舒适提升

在城市轨道交通现代化的背景中，乘客安全和舒适性成为了首要的关注点。科技进步不断，特别是数字孪生技术以其独特价值，正在转变为强化乘客体验的重要力量。科技创新不断涌现，数字孪生技术以其独到优势，正转化为提升乘客体验的关键推手。通过车内外的传感设备，实时收集有关乘客行为的数据，比如分布位置、座姿、移动路线，以此精准定位安全威胁与不适因素。

在运行过程中，数字孪生系统能够实时监测乘客的站立位置、坐姿和车厢的拥挤程度，综合评估乘客的舒适度。系统检测到乘客不适或安全隐患，如站立不稳、长时不动、近车门站立等，即刻警报，促运营人员迅速应对。此外，该技术还支持策略优化，通过对乘客出行习惯和车厢拥挤程度的分析，预测人流模式，帮助运营商调整列车的运行频率和速度，旨在优化服务质量，既提升了安全性，也增强了乘客的舒适体验。

2.5 列车性能预测与优化

数字孪生技术通过整合列车运行数据、维修记录及环境变量，构建了一个全面而系统的列车性能信息库。借助先进的算法和模型，该技术能够对列车的运行状态、磨损情况及能源消耗进行精准预测。这些预测不仅能预见列车性能的变化趋势及未来的运行轨迹，还可以揭示潜在的风险源，为维护和运营策略提供坚实的理论依据。基于此，数字孪生技术生成了专门的改进建议，涵盖了维护计划、运营安排及环境适应性等多个方面，旨在优化整体策略。这不仅增强预测准确性，更确保策略与轨道交通实际运行高度契合。

3 智慧运维的解决方案

面向城市轨道交通的智慧运维平台，数字孪生数据及人工采集数据的处理面临着数据量庞大、业务分布零散、功能多样性等特征。众多城市采纳基于云平台架构的智慧运维解决方案^[4]，构建智慧运维平台，以应对这一挑战，并提供高效的运维支持。

3.1 海量多源､异构数据的处理

智慧运维管理平台依托数字孪生技术，需满足数据兼容、易用性和专业性。其核心任务是集成和共享海量多源异构数据，如城市轨道交通的CCTV、ISCS、AFC等。通过B/S和C/S双构架，结合Web、BIM、GIS、AI和IoT技术，平台实时反映设备状态和能耗，自动化集成物联网和动态业务数据，实现轻量化共享，构建数字孪生底座，见图2。

图2 数字孪生基础设施在轨道交通智能运营平台中的构建形式

3.2 “管用修”智慧管理业务流程的建立

城市轨道交通运营复杂且人力密集，需要建立“管用修”的智能运行管理体系，强化智能数据采集、业务处理和数据分析三个方面的核心功能，从而建立起一套能够实时预警、全生命周期管理、全流程监控及专家级解析能力的四大系统。智能管理业务的融合应用，旨在推动企业流程的自动化转型、标准化实施与管理现代化升级，实现以设备为核心的生产作业端到端的控制、优化与策略支持。通过将这些功能纳入该体系，利用灵活配置的模板、流程与标准化规范，可实现设备巡检与维护作业的定制化管理，对过程进行控制和对人员进行管理，同时还可以对维修计划、巡检任务单与维修记录，形成一套无缝衔接的闭环管理体系。通过消除“信息孤岛”，建立企业生产过程中的设备和设备动态记录，提高企业生产经营管理的智慧。维修人员利用手机终端完成无纸巡检工作，并对作业流程进行优化。为了达到这一目的，需要将设备传感器到维修单之间的数据流进行连接，将运行和维护的动态数据进行整合，从而达到数据的整合。

3.3 信息资源融合，实现“一屏总览”

该平台针对电梯、卫生间和应急预案等重要功能，分别设计了相应的管理模块。该平台通过集成数据，将电梯的整个生命周期的细节信息收集起来，并对其进行“一梯一档”的用户画像。结合IoT技术，将智能马桶的监控数据与各站点的用电、用电等相关数据进行整合，形成“一屏知全局”的能源管理模式。将乘客投诉、物品丢失、出行路径查询等运营信息进行整合，可以有效地防止在网络和传统站点办公自动化系统中频繁切换，为乘客营造无缝隙的“一体化”服务体验，提升服务水准。在全自动化运营场景下，智能运营管理平台通过集成车辆状况监测数据，向综合职能列车操控团队提供信息集成工具，助力调度人员即时掌握车辆状态，加速故障响应处理。

该系统全面服务于车站运营流程的各个节点，促进整条线路标准化运作，并促成由局部站务至全线管理的转型升级。升级路径从单一企业平台扩展到跨企业协作平台，实现“统一视图、网络化管理”，有效打通站点与企业间的信息孤岛与滞后问题，显著增强了管理效能^[5]。

4 建设各类技术支撑平台

4.1 智慧车站平台

智慧车站构建中，核心依赖于数字孪生技术的应用，该技术通过利用建设阶段末期的详实数据资料，支持运营商在乘客服务、维护保养、站务管理、人力资源及各类数据分析等多元化业务需求方面的工作。以此为基础，推动运营服务向个性化定制、信息智能化、视觉透明化及管理精细化的方向深化发展。这个平台包括三个主要模块：网页、桌面和手机。在网页端，对各商业版块进行管理与监控；在桌面上，集成了轻量级的数字化建模方案，以实现实时反映设备状态的联动界面。同时，移动端应用助车站人员、服务商及运维人员便捷采集数据、回传信息、控制流程、检索资料、协同任务，实现全息监测与精确管理，提升工作效率与效能。智慧车站平台内嵌了外委服务模块，包括工程登记、巡检管理、维保处理、电梯运营监控等功能，保证了对外委外单位工作的有效监督与协调。

4.2 智慧维保平台

智能维保是实现智能运营的重要一环，其核心是快速决策和应变能力。从发现设备的状态改变开始到采取有效措施之间的时间来度量应变效率。智慧维保系统由6大类智能监控模块组成，包括车辆、电力供应、通讯信号、轨道-隧道桥梁、车辆基地和车站机电六大类，为整个系统的运行提供了数据依据。通过“数据资源共享”技术，一线工作人员可以在事故现场实时获得与事故有关的所有目标的动、静数据，支撑实时监测与分析，做出最优决策，并向应急指挥人员提供决策信息^[6]。

智慧维保平台按顶层规划分阶段建设，优先发展核心模块，实现关键专业在线监测。面对城市轨道交通维保的及时性、预防性需求及管理复杂性，平台以通信和信号专业为示范，通过设备状态感知技术，转变维护模式为预知性维修，降低响应时间和处理难度。平台融合生产及辅助信息，实现业务与运维协同，提升质量和效率，并指导设备状态的维护转型，优化维保流程。

4.3 云计算平台

在智慧运维趋势驱动下，众多离散数据与IT资源迫切需求灵活整合，实时业务数据融合显得尤为关键。随着城市轨道交通网络、设施及站点数量的递增，服务导向的云技术以其简便的管理性、高效的动态调节能力、灵活的扩展性、可靠的稳定性及按需服务的特性，成为契合虚拟化需求、保证计算弹性和安全性的理想方案，有效缩减了运行开支。通过建构线路与站点相结合的两层云架构，达成了计算能力、存储空间及网络资源的集中优化配置，提升了资源使用的有效性。

深入应用云端资源，加速了多系统间数据的集成、解析与流通。利用云存储与运算中枢，融合虚拟化策略，统一指挥硬件的计算与储存能力及软件资源配置、部署和灾难恢复机制，消除资源孤立现象，增强了企业资源管理的综合效率。云平台融合资源集群、数据服务、应用部署，私有云则涵盖资源管控、数据分析、应用运维三大领域。此平台不仅支持基础架构及基础设施即服务（IaaS），还向上延伸至平台即服务（PaaS）与软件即服务（SaaS）的云超融合服务，构筑起全面的云计算服务架构。

5 结论

数字孪生赋能城轨智慧运维，凭精准建模、实时解析、预测分析，创新运维方案。首先，数字孪生技术能够实现对列车动态运行的精准仿真与优化，从而提升运行效率和安全性。其次，通过对设备的预见性维修，运维人员可以及时识别和应对潜在故障，降低故障发生率，延长设备使用寿命。此外，数字孪生技术在能源管理和乘客体验提升方面的应用，也为轨道交通的可持续发展提供了有力支持。因此，推动数字孪生技术的广泛应用，结合智能化管理手段，将是城市轨道交通未来发展的重要方向。

参考文献

[1] 蓝建勋,曾金亮.轨道交通站单元式陶瓷薄板-玻璃复合板内幕墙施工技术[J].建筑施工,2021(1):39-40.

[2] 李刚,李明,毛林章,等.重庆轨道六号线支线二期机电工程 BIM技术综合应用[J].土木建筑工程信息技术,2021(5):90-91.

[3] 彭俊玮,蒋国涛,文林.城市轨道交通智能运维车载子系统的研究与应用[J].控制与信息技术,2021(5):51-52.

[4] 刘洋,李沛海,王远瑾.基于智能运维平台的城轨车辆关键部件异常实时监测[J].青海交通科技,2021(3):40-41.

[5] 王楠,陈亚冬.基于数字孪生的城市轨道交通智慧运维应用[J].城市轨道交通研究,2023,26(11):194-197,202.

[6] 郑美.数字孪生技术在城市轨道交通智慧运维中的应用[J].科技创新与应用,2024,14(26):189-192.