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英国标杆性铁路应用Bentley数字孪生技术,在疫情期间提供超预期服务

时间:2021-01-18

Network Rail 威尔士和西部地区 (NR WW) 公司负责为威尔士、泰晤士河谷、英格兰西部和英国西南半岛的社区和企业提供铁路出行服务。 

该地区每年客流量达 1.225 亿人次,直接服务于欧洲最繁忙的机场——伦敦希思罗机场,将通勤者运送到主要的办公中心,包括伦敦、加的夫、布里斯托尔和埃克塞特,同时还提供通往伯明翰、曼彻斯特和利物浦的运输服务。 

NR WW 的 5,000 多名员工负责维护 2,700 英里的铁路线,5,841 座桥梁,1,750 个平交道口和 4,500 个信号灯,员工必须将乘客放在第一位,需要使用能够为业务流程提供强大支持的软件,以便每日能够提供安全、可靠和高效的铁路服务。

 

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挑战 

新冠肺炎疫情改变了常规的工作方式,NR WW 希望采用创新的方法来实现目标,这比以往任何时候都更加重要。尽管英国政府指定铁路专业人士为行业主要的工作人员,但 2020 年上半年全国封锁限制人员流动,因此行业需要采用不同的工作方式。NR WW 需要创新的思维、灵活的数字化转型方式以及强大的团队合作精神,克服他们在新常态下面临的日常挑战。 

在埃克塞特和伦敦帕丁顿站的两个项目中,对人员流动的限制影响了团队的传统工作方式。在埃克塞特,由于无法与开发团队进行面对面会议,而且对地点完全不熟悉,获得的信息有限,无法得出切实可行的结果,NR WW 的团队需要对车站进行三维建模,以便进行信号观测。在帕丁顿站,为了改善路标的可见性和通勤者的导航,即将更新的路线查找系统需要对现有路标的 100 多个元素进行分类,并对车站进行精确布局,以开发和设计新的路标。 

突破 

对于埃克塞特站,在协作创建车站模型的过程中,团队首先要做的是收集和参照他们在 MicroStation 中的所有可用信息,包括 LiDAR 和点云数据。数字化工作流程的下一步是使用 Descartes 可扩展的地形功能创建数字地形模型,并通过对照点云数据交叉核对结果来添加更多细节,以生成现场的精确表示。团队利用 OpenRail Designer 在三天内创建了车站的综合模型,包括轨道、道砟和轨枕和信号。  

NR WW 对帕丁顿车站的布局和所有资产进行了广泛的点云扫描。鉴于采集的点云数据的规模和密度,团队利用 Descartes 对不同密度的点云进行分割、控制和遍历,切片厚度帮助团队以正确的精度快速高效地生成模型。如果没有数字化工作流和 Descartes,团队将需要花费大量时间来完成模型创建,并且无法保证其准确性。 

Network Rail BIM 项目经理 John Nolan 表示:“Network Rail 的目标是站在数字孪生模型开发的最前沿。Network Rail 借助 Bentley 技术能够采集项目的真实状态并将其反映到虚拟环境中,最终创建了埃克塞特站和帕丁顿站的数字孪生模型,这两个项目除了满足最初设想的项目要求之外,还提供了可以在将来用于许多其他项目的宝贵数字资产记录,可减少进一步的实地考察,避免延误和不必要的成本。” 

成果 

NR WW 在三天内创建的埃克塞特车站的模型在视觉和技术方面都是准确的,如果没有 Bentley 技术的多样性和灵活性,就无法做到这一点。这些结果不仅保证了偏远地区信号站点的质量,团队还能够以虚拟形式访问现场,进行设计校审,支持项目参与方更深入的参与并做出更明智的决策,而且任何人都不需要离开自己的所在地。 

通过创建帕丁顿站的数字孪生模型,NR WW 可以减少未来开展调查、实地考察和设计等工作所需的工时,进而节省了大量的成本并降低了风险。具体来说,他们利用 Descartes 数字化工作流,将管理点云数据所需的时间减少了大约一半,从而使模型提前约一个月交付,并确保了未来的工作开展和对建模团队的进一步投资。 

这些数字孪生模型用于快速高效地进行信号观测和路线查找,Network Rail证明了即使在全球疫情期间和因疫情而导致的封锁期间,他们也可以提供超出客户和项目参与方预期的服务。 


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