城市轨道交通土建基础设施智能运维体系研究

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摘要

本文旨在探讨城市轨道交通土建基础设施智能运维的体系，首先从城市轨道交通的历史发展和现状出发，阐述了土建基础设施和智能运维技术的概念和定义，说明了城市轨道交通土建设施智能运维的原理和方法。并针对现有运维体系存在的问题，例如人工干预过多、数据分散、信息传递滞后和效率低下等，本研究提出了基于物联网、大数据、人工智能、虚拟现实和无人化等技术的一体化智能运维体系解决方案，包括设备检测、数据采集、数据分析、故障诊断和维护保养等。该方案依托监测系统获取全系统运行数据，利用人工智能技术实现精准分析与诊断，虚拟现实技术强化人员应急处理能力，无人化装置扩展监测范围，提高响应速度。最后，通过案例验证了该智能运维体系的可行性。本研究的目的在于推动城市轨道交通土建基础设施运维由人工和自动化向智能化转变，实现监测数据的高效利用和运维过程的更加智能化，通过设计一个具有普适性的城市轨道交通智能运维方案为为智能化的城市轨道交通运维提供有益的参考和借鉴。

关键词：城市轨道交通 土建设施 智能运维 施行方案

Abstract

This paper aims to explore the system of intelligent operation and maintenance of urban rail transit civil infrastructure. Firstly, starting from the historical development and current situation of urban rail transit, the concept and definition of civil infrastructure and intelligent operation and maintenance technology are explained, and the principle and method of intelligent operation and maintenance of urban rail transit civil facilities are illustrated. And to address the problems of the existing O&M system, such as excessive manual intervention, data dispersion, lagging information transfer and low efficiency, this study proposes an integrated intelligent O&M system solution based on IOT, big data, artificial intelligence, virtual reality and unmanned technologies, including equipment detection, data collection, data analysis, fault diagnosis and maintenance. The solution relies on the monitoring system to obtain system-wide operation data, uses artificial intelligence technology to achieve accurate analysis and diagnosis, virtual reality technology to strengthen personnel emergency handling capabilities, and unmanned devices to extend the monitoring range and improve response speed. Finally, the feasibility of this intelligent operation and maintenance system is verified by cases. The purpose of this study is to promote the transformation of urban rail transit civil infrastructure operation and maintenance from manual and automatic to intelligent, to achieve efficient utilization of monitoring data and more intelligent operation and maintenance process, and to provide useful reference and reference for intelligent urban rail transit operation and maintenance by designing a universal urban rail transit intelligent operation and maintenance scheme.

Keywords: urban rail transit, civil facilities, intelligent operation and maintenance, implementation plan

目录

城市轨道交通土建基础设施智能运维体系研究... 1

摘要... 1

Abstract 2

第一章 绪论... 4

1.1引言... 4

1.2国内外发展历程... 4

1.2.1国内发展历程... 4

1.2.2国外发展历程... 5

1.2.3小结... 5

1.3国内外研究现状... 5

1.3.1国外智能运维研究现状... 5

1.3.2国内智能运维研究现状... 6

1.3.3总结... 6

1.3研究内容... 7

1.4章节安排... 7

第二章 城市轨道交通基础设施与养护维修需求... 7

2.1城市轨道交通土建基础设施组成... 7

2.2城市轨道交通基础设施养护维修的发展历程... 8

2.3养护维修需求... 9

2.4小结... 9

第三章 城市轨道交通土建设施智能运维体系... 9

3.1城市轨道交通基础设施智能运维技术的概念和定义... 9

3.2城市轨道交通基础设施智能运维技术的基本原理和方法... 10

3.3城市轨道交通基础设施智能运维技术的总体设计方案... 10

3.4智能运维主要方法和手段... 11

3.4.1物联网技术对城市轨道交通智能运维... 11

3.4.2大数据分析对城市轨道交通智能运维... 12

3.4.3人工智能技术对城市轨道交通智能运维... 12

3.4.4数字技术对城市轨道交通智能运维... 13

3.4.5无人化技术对城市轨道交通智能运维... 14

3.4.6数据共享对城市轨道交通智能运维... 14

3.5本章小结... 15

第四章 城市轨道交通土建设施智能运维的应用... 16

4.1案例研究—上海地铁运维系统... 16

4.2案例分析... 16

4.3案例研究—南京地铁5号线（BIM技术）... 17

4.4案例分析... 17

4.5小结... 18

第五章 结论与展望... 18

5.1结论... 18

5.2展望... 18

第一章 绪论

1.1引言

目前，我国多数大中城市均已建成城市轨道交通系统，城市轨道交通也已经成为城市居民出行的首选。经过多年的快速发展，城市轨道交通已经逐渐从建设主导向运维主导转变，科学有序优质的运维已经成为从业人员的最新追求。

相比较而言，因城市轨道交通线网规模小、投入运营时间短，早期的城市轨道交通设施设备状态较好，相应的运维压力也较小，各专业、班组对运维策略、标准和流程的要求相对较低，传统的专业分工与界面清晰、信息化建设投入少并不会对运维效率产生大的影响。但是，随着线网密度的增加、线路运营年限的增长，设备类型增多、状态劣化现象加重，对运维管理提出了更高的要求。智能化运维概念和趋势应需而生。

智能运维是指基于先进的信息技术手段，通过实时监测、预测和管理轨道交通土建基础设施，实现设施故障预防、快速修复和优化维护，提高轨道交通系统的安全性、可靠性和运营效率，降低维护成本，从而改善城市交通状况，提高居民出行的便捷性。

智能运维体系需要利用现代信息技术手段,实现对各基础设施的全方位监测、故障精准诊断与维护方案智能推荐。该体系应建立在分布于各系统设施的先进监测装置之上,对监测数据实施深入挖掘与分析,利用人工智能技术判断系统运行状态、设备故障与预警信息,并能根据历史案例与维护方案知识库推荐针对性强的维修策略,最大限度减少人工干预,保证系统安全稳定运行。同时,该体系还需要将虚拟现实技术应用于人员培训,不断提高应急响应和团队协作能力。

1.2国内外发展历程

城市轨道交通体系按其系统运营方式，可分为地铁、轻轨、城市铁路、独轨、磁悬浮、索轨交通等多种模式。

1.2.1国内发展历程

中国城市轨道交通的发展始于上世纪90年代，主要包括地铁、轻轨和有轨电车。

地铁：1990年，北京地铁2号线开通运营，标志着中国城市地铁交通的开端。此后，上海、广州、深圳等城市陆续建设并开通了地铁线路。到2018年底，我国已有34个城市开通城轨交通并投入运营，运营线路共计165条，累计运营里程达5581.6公里1。我国地铁建设不断进步，全球竞争力不断增强，并展示出世界城市交通建设史上前所未有的发展规模。地铁具有运量大、速度快、能耗低、安全可靠等优点，是解决大中型城市交通拥堵和环境污染的有效手段。

轻轨：2003年，重庆轻轨2号线开通运营，成为中国第一条轻轨线路。随后，成都、大连等城市也纷纷投入轻轨建设。轻轨相对于地铁而言，具有造价低、建设快、适应性强等优点，适合中小型城市或大型城市的边缘区域。轻轨也能提高城市交通效率和服务水平，缓解道路拥堵和污染问题。

有轨电车：尽管中国早在上世纪20年代就有了有轨电车，但近年来，有轨电车在中国城市的发展迅速。目前，许多城市都在积极推进有轨电车建设和运营。有轨电车是一种环保、灵活、高效的公共交通方式，能够提高城市道路利用率和交通服务水平。有轨电车还能与其他交通方式形成互补作用，构建多层次的城市交通网络。

1.2.2国外发展历程

世界城市轨道交通发展历程

1863年 1月 10日世界上第一条地下铁道在伦敦建成，开始是采用蒸汽机车牵引。1881年第一辆有轨电车在德国柏林工业博览会上展示。1888年美国弗吉尼亚州里士满市世界上第一条有轨电车系统投入运行。1908年中国第一条有轨电车在上海建成通车。旧式有轨电车行驶在道路中间，与其他车辆混合运行，又受路口红绿灯的控制，运行速度很慢，正点率低，而且噪声大，加减速性能较差。随着汽车工业的迅速发展，西方国家私人小汽车数量急骤增长，大量的汽车涌上街头，城市道路面积明显地不够用。20世纪50年代开始，世界各国大城市都纷纷拆除有轨电车线路，这阵风也波及到中国。到20世纪50年代末，我国各大城市也把有轨电车线基本拆完，仅剩下大连、长春个别线路没有拆光，并一直保留至今，继续承担着正常公共客运任务。

“二战”后经过短暂的经济恢复后，地下铁道建设随着全世界经济起飞而启动、加快。20世纪70年代和80年代是各国地下铁道建设的高峰。发达国家的主要大城市如纽约、华盛顿、芝加哥、伦敦、巴黎、柏林、东京、莫斯科等已基本完成了地铁网络的建设，但后起的中等发达国家和地区，特别是发展中国家地铁建设却方兴未艾。亚洲共有26个城市有地下铁道，除了东京与大阪在“二战”前就建有地下铁道外，其余城市均是在战后建成。

1.2.3小结

相对于欧美一些发达国家，我国的轨道交通建设起步晚了百余年，但在近十几年间随着高强度的投入，快节奏的建设成绩斐然。而回顾20世纪城市交通的发展历程，就是一个否定之否定的过程，有轨电车从大发展到大拆除；然后汽车登上历史舞台，逐渐成了城市交通的主角；到 20世纪末，以地铁和轻轨为代表的城市轨道交通又恢复了有轨电车的主导地位，这是个螺旋式的上升过程。

1.3国内外研究现状

1.3.1国外智能运维研究现状

相对而言，国外对城市轨道交通智能化发展起步更早。日本铁道总研在2000年提出了综合利用通信、信息技术构建未来日本IT铁路系统研究计划-CyberRail，旨在建立标准和通用的框架, 其基本理念在于旅行的个性化服务。2015年3月，欧盟发布《SHIFT2RAIL 战略总规划》,在车辆、行车组织、基础设施、乘客服务及货运等5方面开展数字化智能化创新，提出虚拟联挂/分解作业概念，彻底打破既有系统设计安全距离的概念等。2018年，英国铁路为了布局数字铁路未来规划，制定了数字铁路战略（Digital Railway Strategy），在移动通信数据互联、智能基础设施等领域布局。

1.3.2国内智能运维研究现状

目前，我国轨道交通建设发展早、线网密度大的城市，如北京、上海和广州等，陆续开展智能运维体系建设，并已取得初步成果。

2009年北京地铁通过探索“运营数据信息化管理”在设备运维中的应用信息化技术，研发了我国首个基于运营数据的管理系统，有效的提高了对设备运行状态和维护维修的管理水平；2013年广州地铁构建的交通状况监测、静态交通管理和维修信息系统能利用手持终端等设备实时查看、采集和录入设备状态以及故障信息等，实现了诸多数据处理功能，提高了设备管理效率和故障防控能力；2015年上海地铁维护保障有限公司搭建的信号数据分析平台，通过对线路和子系统设备状态的集中监控和数据分析，能有效的完成设备故障定位和预警功能；2016年北京地铁建成的资产管理信息系统，从设备资产全寿命周期管理角度出发，进一步加强了设备设施的管理水平，提高了对设备运维的分析和决策能力；2018年7月交通运输部施行的《城市轨道交通运营管理规定》明确提出通过建立智能管理系统，对轨道交通关键设备设施进行集中管控，进一步实现各部门间的信息共享，提高了轨道交通智能运维的管理水平。2020年1月，上海地铁发布《上海智慧地铁建设与发展纲要》，并指出，“智慧地铁是为保障地铁全局安全、提升服务质量、提高运输效率和改善经营效益，采用物联网、5G、云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴信息技术，提升全息感知、实时分析、科学决策和精准执行能力，打造建设、运维、服务等资源智慧配置、业务智能联动的地铁运输及服务系统。”同时，归纳智慧地铁的特征主要是状态感知、数据管控、自动诊断、业务闭环和持续进化。

2020年3月，中国城市轨道交通协会发布《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》，指出智慧城轨为“对应用云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、卫星通信、区块链等新兴信息技术，全面感知、深度互联和智能融合乘客、设施、设备、环境等实体信息，经自主进化，创新服务、运营、建设管理模式，构建安全、便捷、高效、绿色、经济的新一代中国式智慧型城市轨道交通。” 2020年11月，北京地铁发布《首都智慧地铁发展白皮书》，指出智慧地铁“是指通过综合运用新的思想和理念，借助新一代的物联、通信、能源、材料、时空定位等赋能技术，以定制响应乘客、企业和政府等多元主体的需求为目的，在对地铁全过程、全系统、全要素进行透彻感知的基础上，建立的具有自组织能力、判断能力、创新能力、持续进化的新型地铁位移服务系统。”

1.3.3总结

相对而言，国外对城市轨道交通智能化发展起步更早。但是我国在逐步提高城市轨道交通智能化的过程中，对智慧城轨、智慧地铁等的理解和认识也在逐步提升、完善。综上，智能运维是城市轨道交通由建设阶段转入运营阶段的一个必然需求，也是实现智能城市轨道交通的一个重要方面。城市轨道交通运维智能化发展已经成为一种共识，但如何结合国情、地情和行业发展，构建适合的城市轨道交通智能运维体系，尚是一个深入探索和实践检验的工作。

1.3研究内容

本文的研究内容主要是首先了解城市轨道交通基础设施智能运维管理的任务和设计内容，并梳理研究思路与技术路线，其次调研分析城市轨道交通基础设施运维管理的现状和发展趋势，调研城市轨道交通基础设施运维智能化研发和应用实践，然后剖析智能运维的需求、可行性和建设策略，最后进行城市轨道交 通基础设施智能运维体系设计与研究。

1.4章节安排

本文的章节内容主要包括五大部分，分别为研究背景、专业基础、论文研究重点和过程、应用案例、结论与展望。第一部分主要讲述了研究背景包括城市轨道交通国内外的发展和智慧运维的研究现状，第二部分是专业基础主要是对城市轨道交通土建基础设施及其概念和定义进行了介绍，同时叙述了城市轨道交通基础设施的发展历程和养护维修需求。第三部分通过“检、养、修”三个方面对城市轨道交通土建设施智能运维体系进行了初步总体构建，并运用物联网、大数据、人工智能、虚拟现实和无人化等技术对城市轨道交通智能运维提出一些方案和想法。第四部分对应用案例进行研究，并对城市轨道交通智能运维技术目前存在的一些难点和问题进行探讨。第五部分为本文的结论及展望，介绍了未来城市轨道交通智能运维的研究方向和发展前景。

第二章 城市轨道交通基础设施与养护维修需求

2.1城市轨道交通土建基础设施组成

城市轨道交通基础设施主要由供电、通信信号、环控系统、和车辆及土建结构系统组成。

城市轨道交通的土建工程主要由车站、区间隧道、高架桥梁、车辆段、给水排水系统和结构防水组成。

( 1 ) 区间隧道

区间隧道是指修建在地下或水下并铺设轨道供机车车辆通行的建筑物。城市轨道交通的区间隧道按其施工方法不同可以分为放坡开挖或护壁施工的明挖结构、用盾构法或矿山法施工的暗挖结构和用沉管法或顶进法等特殊方法施工的结构等三大类。

( 2 ) 高架桥梁

轨道交通高架桥是指建在城市里为城市轨道交通(如轻轨、铁路等)服务的高架桥,属于市政设施建设工程，桥梁长度大，穿过居民区，跨过路口、管线等。高架桥梁由上部结构、下部结构和附属结构三大部分组成。上部结构即梁体，下部结构包括桥墩、桥台、基础，附属结构主要包括伸缩缝、支座、灯光照明、电信电缆、交通信号标志、桥面铺装、防水排水系统、栏 杆 （或防撞栏杆）、人行道等部分。城市轨道交通按高架桥按其受力构件分为拱形桥、梁形桥和刚性框架桥3 种类型。

（3）车站

城市轨道交通车站是指位于轨道交通线网的线路上，为旅客乘坐轨道交通服务的基本设施。城市轨道交通车站是乘客集散和乘降的场所，是全线最重要、最复杂的部分，是城市轨道交通的重要组成部分，是连接其他交通的枢纽，是未来城市发展的核心地区。

城市轨道交通车站按其与地面的相对位置可分为地下车站（车站结构设置于地面以下的岩层或土层当中）、地面车站（车站结构设置于地面）和高架车站（车站结构设置于地面高架桥上）3 类。

（4）给排水系统和结构防水

给水系统是指通过管道及辅助设备，按照建筑物和用户的生产、生活和消防的需要，有组织地输送到用水地点的网络。排水系统是指通过管道及辅助设备，按照建筑物和用户的生产、生活的需要，有组织地将城市轨道交通产生的废水排除到城市市政排水系统的网络。

结构防水是为防止修建在含水地层或透水地层的地下铁道受到地下水和地面水的有害作用或影响而采取的结构性防水措施，其主要目的保证地铁的运营和结构物的使用寿命。

（5）车辆段

车辆段是城市轨道交通系统中的一个重要组成部分，是地铁车辆进行停放、运用、检查、整备、维修保养和运用列车事故后救援的重要基地。通常， 一条线路可设一个车辆段；线路长度超过20km时可以考虑设一个车辆段和一个停车场。

2.2城市轨道交通基础设施养护维修的发展历程

城市轨道交通基础设施养护维修主要可以分为以下几个阶段：

传统人工运维阶段：这是最初也是最基本的阶段。在城市轨道交通创立之初，并没有明确的针对性的养护和维修体系，只能依靠工作人员定期巡视和检测土建结构，发现问题后采取相应的维修措施。这种方式效率低下，质量难以保证，很难发现一些隐性问题。

半自动监测阶段：随着传统的城市轨道交通人工巡检过于繁琐且效率低下，人们开始使用应变仪、温湿度计、振动传感器等设备进行结构监测，并通过监控与数据采集系统等采集和传输监测数据。工作人员根据数据判断结构运行状况和可能存在的问题，制定维护计划。这虽然减少了人工工作量，但还需要人工分析，且容易产生主观误判。

自动报警阶段：在持续监测基础上，设置各参数的阈值报警标准，当监测数据超过阈值时自动报警提示工作人员。工作人员根据报警信息检查现场并采取应急措施。这进一步减少了人工分析判断工作，但运维方案的制定还需要人工完成。

智能诊断与决策阶段：随着网络技术的发展，已经可以利用大数据、机器学习等技术，实现对监测数据的自动分析诊断，精准判断结构运行状态和存在的故障问题。当问题被确认后，系统可以自动生成最佳的维修和运维方案。人工只需要根据方案实施工作，大大减少主观输入。

闭环智能运维阶段：未来在智能诊断基础上，实现对维修和运维方案实施效果的检测和回馈，不断优化诊断和方案生成模块，实现土建基础设施智能运维的持续迭代和提高。这或许是智能运维的最高阶段。

2.3养护维修需求

截至2021年底，中国大陆地区共有50个城市开通城市轨道交通运营线路283条，运营线路总长度9206.8公里。其中，地铁运营线路7209.7公里，占比78.3%;其他制式城轨交通运营线路1997.1公里，占比21.7%。当年新增运营线路长度1237.1公里。2022年全年，新增城市轨道交通运营线路21条，新增运营里程847公里，新增南通和黄石2个城市首次开通运营城市轨道交通。截至2022年12月31日，31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团共有53个城市开通运营城市轨道交通线路290条，运营里程9584公里，车站5609座。

这些数据显示了中国城市轨道交通的快速发展和广泛覆盖，这不仅是城市现代化建设的重要成果，也是提高城市交通效率和改善城市环境的有效途径。然而，随着城市轨道交通规模不断扩大和运营时间的延长，其养护维修需求也逐渐增大。养护维修工作关系到城市轨道交通的安全运营和可持续发展，必须得到充分重视。为此，我们必须采取有效措施，建立完善的养护维修体系，加强设备和设施的维护保养，推进信息化技术的应用，提高养护维修效率和质量，确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展。

2.4小结

城市轨道交通土建基础设施是城市轨道交通基础设施中的重要一环，其运维的重要性随着我国城市城市轨道交通规模的扩大愈发重要，对运维的全流程进行智能化的检测、养护和维修已经成为城市轨道交通中不容忽视也是亟待解决的问题。智能化的运维不仅可以提高运维效率和质量，降低运维成本和风险，还可以延长土建基础设施的使用寿命，提升城市轨道交通的安全性和可靠性。因此，我们应该加强智能化运维技术的研究和应用，探索适合我国城市轨道交通土建基础设施的智能化运维模式和方法，为城市轨道交通的可持续发展提供有力的技术支撑。

第三章 城市轨道交通土建设施智能运维体系

3.1城市轨道交通基础设施智能运维技术的概念和定义

城市轨道交通基础设施智能运维技术是一种将先进的信息技术、数据分析、人工智能等技术应用于城市轨道交通基础设施设备的运行、检修、养护和维修，以提高设备运行效率、降低运维成本、提升安全性能和延长设备使用寿命的综合技术。

城市轨道交通基础设施智能运维技术是一整套系统工程，具体可以定义为：

基础设施智能监测：采用各种传感器、检测设备对基础设施进行实时监测，获取结构、设备、系统的工作参数和运行状态数据，并通过云计算、物联网等技术实现数据的传输和存储。

故障诊断与健康评估：利用监测数据和人工智能技术对基础设施运行状况进行实时诊断和健康评估，发现异常情况和潜在故障，并给出相应的处理建议或预警信息。

预测性分析与预警：利用历史监测数据构建基础设施数字模型，预测基础设施未来的变化趋势和可能出现的故障或异常，实现提前预警，并根据预测结果制定优化方案或应急措施。

运行状态评估：综合监测数据、诊断结果、预警信息等对基础设施的整体运行状态和健康状况进行评估，为运维决策提供依据，并通过可视化平台展示评估结果。

智能化维保：根据基础设施的状态评估结果，制定合理的维保计划和策略，实现从“故障修”“计划修”向“状态修”“预测修”的转变，并通过智能化手段提高维保效率和质量。

3.2城市轨道交通基础设施智能运维技术的基本原理和方法

3.2.1基本原理

城市轨道交通基础设施智能运维技术的基本原理主要可以概括为：在“检查、养护、维修”在这三个不同的方面利用智能化技术实现智能运维。

实时监测：利用传感器、监控设备等技术手段，对轨道交通基础设施的运行状态进行实时监测和数据采集，提高数据精度和可靠性，并通过云计算、物联网等技术实现数据的传输和存储。

故障预测：利用大数据分析和机器学习等技术手段，对设施运行数据进行深度挖掘和分析，预测可能出现的故障，并及时进行预警和处理，降低设施故障率。

快速修复：通过远程监控、自动化控制等技术手段，实现设施故障的快速修复和处理，减少停运时间，保证轨道交通系统的正常运行。

优化维护：通过维修计划、故障预测、故障诊断等技术手段，对轨道交通基础设施进行优化维护，减少设施的损耗和磨损，延长设施的使用寿命。

运营优化：通过数据分析和决策支持，优化列车运行和换乘方案，减少拥堵和延误，提高运营效率和运营效益，降低维护成本。

安全管理：通过实时监测、预测和管理设施，对潜在的安全隐患进行预警和处理，提高轨道交通系统的安全性和稳定性，保障乘客的出行安全。

3.2.2方法

物联网技术：通过部署传感器、通信模块等设备，实现城市轨道交通基础设施设备状态的实时监测和数据传输。物联网技术可以提高数据采集的准确性和实时性，为智能运维提供基础数据支持。

数据分析与挖掘：利用大数据技术对收集到的设备运行数据进行分析和挖掘，发现设备运行中的异常情况，预测设备运行趋势，为运维决策提供数据支持。数据分析与挖掘可以帮助运维人员及时发现潜在问题，提高运维效率。

人工智能与机器学习：通过对城市轨道交通基础设施设备运行数据进行深度学习，构建设备故障诊断和预测模型，实现设备状态的智能监测和预警。人工智能与机器学习可以提高设备故障诊断的准确性和预测性能，提升运维能力。

智能决策支持系统：将数据分析、挖掘和人工智能技术应用于运维管理决策，为运维人员提供智能化、精准化的决策支持。智能决策支持系统可以帮助运维人员制定合理的运维计划，降低运维成本。

移动终端与远程控制：通过移动终端设备实现城市轨道交通基础设施设备的远程监控和控制，提高运维人员的工作效率。移动终端与远程控制可以为运维人员提供实时、便捷的设备运行信息，提高运维响应速度。

智能维修与保养：通过对设备运行数据的分析和预测，制定针对性的维修保养计划，提高设备的可靠性和使用寿命。智能维修与保养可以降低设备故障率，减少设备停机时间，提高运营效率

3.3城市轨道交通基础设施智能运维技术的总体设计方案

城市轨道交通基础设施是城市轨道交通系统的重要组成部分。这些基础设施的运行状态和维护质量直接影响着城市轨道交通的安全性、可靠性和舒适性。为了提高城市轨道交通基础设施的智能运维水平，我们可以借鉴国内外先进的技术和经验，结合物联网技术、大数据技术、人工智能技术、数字技术和无人化技术等综合技术，构建一个全新的城市轨道交通系统运营维护管理平台。

该平台以“检、养、修”三大部分为主体，各项层级可以以此为实现目标，搭建三大子系统分别为“检测管理平台、维护管理平台和应急维修指挥平台”。

同时，为了实现三个平台的互联互通，我们可以构建七大体系架构:

监测层:我们可以部署各类传感器,如视频监控、环境监测和结构健康监测等。这些传感器可以对环境参数、设备运行状态和结构完整性进行全面监测,实现全时全景无死角监控。

数据层:我们可以建立历史数据仓库,收集各类相关数据,如环境数据、设备运行数据、检修维护数据、事故报告数据等。采用大数据技术实现这些数据的存储、清洗、统计与挖掘,为智能运维提供海量数据支撑。    

分析层:我们可以运用人工智能技术建立智能分析系统。它可以对实时监测数据和历史数据仓库数据进行综合分析与挖掘,实现环境评估、设备诊断、运维方案优选等,为运维决策提供智能推荐。

预演层:我们可以利用虚拟现实技术和增强现实技术构建数字系统,可以对设备更换、管线检修、事故应急等各种场景进行仿真预演,为工作人员运维技能训练和应急演练提供虚拟环境。

执行层:我们可以部署各类执行器根据智能分析系统和预演系统提出的方案,自动调整设备运行状态或实施预防性维护。无人机可以进行空中巡检和应急监测。 

应用层:我们可以实现对车站设施、隧道结构、桥梁设施和供电管网等的智能监控、运维与管理。通过各种信息系统与城市综合管廊管理系统对接,实现全系统联动。

安全与适应层:我们需要兼顾信息安全、系统稳定性和人工参与等问题。因此机器不能完全替代人工运维,需要考虑人机协同与人工监督。确保体系稳定运行并具备一定的适应性。

综上,通过运用新技术我们可以实现城市轨道交通土建基础设施全过程、全方位的智能监测、运维与管理。通过监测、数据、分析、预演、执行等层面措施构建智能运维体系。该体系不但可以最大限度减少人工运维强度,也能够增强运维的准确性与效率，从而实现轨道交通安全经济与环保的持续性发展。但实施中我们同时需要考虑信息安全、系统的稳定性与人机协同等问题,以保证所构建的系统具有适应性和可靠性。

3.4智能运维主要方法和手段

3.4.1物联网技术在城市轨道交通智能运维中的应用

物联网技术是指通过无线射频识别、红外感应、GPS、传感器等智能设备采集信息,实现物与物、人与物之间的互联互通和智能识别,达到实现远程监控、智能管理的技术。

在城市轨道交通土建设施领域可以将物联网技术应用于设备监测、运行状态监测等。

我们可以在隧道内部署不同种类的传感器,用于检测环境参数和设备运行状态,例如:

1.温湿度传感器:用于检测隧道内实际的温度和湿度,过滤外界温度对隧道内温度的影响。

2.排水系统液位传感器:安装在各排水管道和井内,实时检测水位,一旦水位超过预置上限将立即报警,防止内涝。

3.通风系统运行状态传感器:安装在每个通风机组和风阀上,检测通风设备的开启/关闭状态和转速等参数。

4.隧道外壳结构应变计:安装在隧道外壳和内部主要结构上,检测结构物的应力和变形状态。

5.其他设备运行状态传感器:用于检测照明系统、消防系统等其他设备的工作情况。

6.轨道系统运行状态传感器:安装在轨道上，检测轨道的温度、振动、裂缝等参数，及时发现轨道异常，保障列车安全运行。

7.列车车辆运行状态传感器:安装在列车车辆上，采集车辆的速度、位置、电压、电流、功率、能耗等数据，实现对车辆的实时监控和远程诊断 。

这些传感器通过网络将检测到的各项实时数据发送至监控中心的服务器和软件平台。软件平台根据预先设定的正常工作范围对各项数据进行监测和预警:

1.当温湿度、液位超出正常范围时,弹出超限预警,值班人员需要前往现场检查原因。

2.当通风系统或其他重要设备发生故障时,弹出设备故障预警,需要现场检修或更换。

3.当结构应变超过安全阈值时,弹出结构安全预警,需要对结构物进行加固或受损部位的维修。

4.当轨道或列车车辆出现异常情况时，弹出运行安全预警，需要及时调整运行计划或采取紧急措施。

这些传感器将检测到的实时数据通过网络上传至监控中心的服务器和软件平台,实现对环境参数、设备运行状态以及基础设施完整性的全面监测和预警,最大限度减少异常情况下的人工巡检,实现无人值守。

3.4.2大数据分析在城市轨道交通智能运维中的应用

大数据技术是指通过对海量的结构化、半结构化和非结构化数据的收集、存储、清洗、分析和挖掘,找出数据之间的关联,发现隐藏在数据之中的规律性知识,进而发掘出数据价值,辅助决策的技术。

在城市轨道交通土建设施领域我们可以将大数据分析应用于设备运行优化、预警方案制定等。

我们可以将历年来的设备运行数据、环境检测数据和维修作业记录等相关数据上传至监控中心服务器,软件平台可以对这些海量数据进行统计分析和数据挖掘,总结出:

1.通风系统、照明系统等设备的最佳运行方案,提高系统效率。

2.影响隧道内环境质量的关键设备及易出问题的设备部位。

3.客流高峰期和设备运行高峰期,提前做好应对方案。

4.频发的设备故障类型及原因,制定相应的预防措施。

5.经常需要额外加派工作人员的时间段,提高值班配备。

软件可以根据实时环境监测数据和设备运行数据相应匹配历史统计结果,自动为当班工作人员推荐相应的运行方案或值班加派计划。同时，通过分析影响隧道内环境质量的关键设备及易出问题的设备部位，频发的设备故障类型及原因，客流高峰期和设备运行高峰期等信息，制定相应的预防措施和应对方案。这些数据支撑的运维方案可以最大限度发挥各系统及设备的功能,同时提高运行稳定性,减少突发事件的出现。

这些信息为制定防护预案和提高运营稳定性提供理论支撑。工作人员只需执行软件提供的操作指令,即可高效管理隧道内的全部设备和环境,真正实现无人值守。这大大节省了人力资源,也减少了人为误操作的出现。

3.4.3人工智能技术在城市轨道交通智能运维中的应用

人工智能技术是指利用深度学习神经网络，通过大量数据的训练，模拟人类智能行为的研究，开发出具有人工感知、推理、决策等智能功能的系统或机器人。

在城市轨道交通土建设施领域，人工智能技术可以应用于设备故障诊断、应急处置方案推荐等方面，提高运维效率和安全性。

具体而言，我们可以建立深度学习神经网络模型，输入隧道内的各类监测数据以及历史设备运行数据和维修数据进行训练，使神经网络具备以下能力：

1.根据实时监测数据，判断环境参数和设备运行状态是否正常，如果异常，则及时报警，并提示异常原因及处理方案。

2.当需要调整通风系统、照明系统等设备运行模式时，根据隧道内的实际情况，推荐最佳的运行方案，节约能源消耗。

3.当排水系统或电力系统等重要设备发生故障时，能够快速定位故障设备及原因，并提出检修方案或替代方案。

4.结合监测数据和图像识别技术，判断隧道结构物是否出现破损或裂缝，并评估其严重程度，提示加固或维修方法。

工作人员只需要将实时监测的数据输入至人工智能系统，该系统会自动分析所有的相关数据，并在界面上显示运行维护方案或预警信息。通过人工智能的推理和判断，工作人员可以快速找到异常事件的核心原因，实施精准高效的应急处置和日常设备运维。

人工智能的另一大优势是可以根据之前的训练和大量案例知识对同类型事件进行总结和归纳。当再次出现类似事件时，人工智能可以迅速找出最佳应对方案，并给出相应的建议和提示。这大大提高了应急机制的响应速度和准确性，减小了人为判断失误带来的风险。

3.4.4数字技术在城市轨道交通智能运维中的应用

数字技术（包括AR、VR、BIM、远程控制等）是指利用计算机生成的交互式三维环境，可以创建和体验虚拟世界，把用户置身于和真实世界一致或相仿的环境之中，通过构建城市轨道交通土建设施的虚拟模型，实现设施的数字化管理。对数据进行采集和模拟分析，为运维决策提供支持。

在城市轨道交通土建设施领域，我们可以将数字技术应用于设备维修、事故演练、应急处理等方面，提高运维效率和安全性。

具体而言，我们可以利用数字技术构建出整条城市轨道线路模型，并将其植入运维系统供运维人员和机器使用：

1.构建隧道BIM数字模型，包含设备、管线的三维几何数据，再现隧道空间信息，并与实时监测数据相结合，实现隧道设施的动态管理。

2.在虚拟现实环境下，我们可以对数字模型进行编辑和修改，如设置某台通风机组或发电机组失效，模拟设备故障带来的影响，并根据人工智能系统的推荐方案进行调整和优化。

3.工作人员在虚拟环境内进行与设备维护相关的各种演练，例如更换失效设备、修复管道破损等。可以提前了解维修作业的具体步骤和要点，熟练掌握相关技能，避免实际作业时由于第一次操作出现失误。

4.定期组织对灾害事故的模拟演练，提高工作人员的应急响应能力。要求工作人员在虚拟环境下尽快排除事故影响，修复故障设备，练习确保人员安全疏散等应急措施。

5.未来技术成熟后，工作人员甚至可以通过操控维修机器人通过预先规划好的线路到达维修点，然后通过网络远程控制机器人对设施进行维修而不用再需要工作人员亲自前往。

数字技术为工作人员提供了一个零风险的训练环境，通过对各种设备故障、事故事件的模拟演练，熟悉并提升运维人员的应急处置和系统维护技能，最大限度地提高实际作业的效率和质量，保障人员和设备的安全。

3.4.5 无人化技术在城市轨道交通智能运维中的应用

无人化技术是指利用无人操控飞行器或机器人进行空中作业或监测的技术，如无人机可以搭载多种载荷（如高清相机、红外热感应相机、激光测距仪和探测仪、物资运送装备等）进行空拍摄影、物资运输等。应用于基础设施空中巡检、应急监测与评估等。

在城市轨道交通土建设施领域，我们可以将无人化技术应用于道路巡检、数据传输和物资运送等方面，提高运维效率和安全性。

具体而言，我们可以部署四轴或六轴无人机，利用其机动性强的特点对隧道进行外部巡视，特别是对桥梁等高空区域的监测：

1.无人机搭载高清摄像头、红外热感应相机等，通过空中摄影监测隧道外壳、桥梁等结构的完整性，发现裂缝或破损部位，并将图像数据实时传输至监控中心，供工作人员分析和处理。

2.利用无人机的机动性巡视各道桥梁的桥面、支座、主梁等重要部位，发现桥面开裂或主梁构件锈蚀等问题，并及时上报监控中心准备维修。

3.一旦发生桥梁或隧道结构出现破损后的故障或事故，无人机可以快速抵达现场，将实时图像传输至监控中心，协助工作人员及时了解事故规模和性质，作出应急处置方案。这将可以大大缩短应急响应的时间，提高处置效率。

4.当设施出现紧急状况需要维修但是附近的工作人员缺少工具时，无人机可以辅助输送维修物资，如螺丝刀、电线等。

无人化技术另一大优势是空中巡检和深入事故点，无人机和机器人可以到达到人工巡检无法到达的区域，如桥梁支座上方、高空屏蔽物后方等。这可以最大限度地发现结构破损的隐患，避免因长期失检而导致的严重事故。

同时，无人化技术还可以在发生事故后的应急监测中发挥重要作用：

1.火灾事故发生后，无人机可以飞入现场评估火势并传输实时图像，指导消防人员进行灭火。

2.桥梁或隧道结构发生倒塌损毁后，机器人可以进入倒塌区实施监测，判断次生灾害的风险程度，确保应急检修人员的安全。

3. 发生内涝等灾害造成城市轨道交通堵塞人员被困时，无人机和机器人可以在维修人员进入灾区前进行实时监测和损失评估，为灾后抢通提供依据。

综上,无人机技术为轨道交通土建基础设施的日常营运监维和应急管理提供了空中监测的手段,具有机动快速、可达性强和实时传输图像等优点。这大大拓展了监测视角,增强了应急响应速度,为基础设施的安全稳定运行提供技术支撑。

3.4.6数据共享对城市轨道交通智能运维

数据共享是指多个城市轨道交通运营主体基于数据开放和互联互通理念,通过标准化的数据接口和安全的传输通道,实现运行数据、监测数据、预警信息等各类数据的共享交换。这将有助于综合分析不同线路和运营主体的数据,发现共性规律,促进智能化运维水平的提高。

我们可以考虑建立城市轨道交通数据共享联盟,将各条线路的实时运行数据、设备监测数据、环境监测数据等输入至大数据平台进行综合分析和挖掘:

1.建立数据共享标准和接口。这需要各城市轨道交通运营主体共同参与制定数据采集、存储、传输的标准和接口,确保不同系统之间的数据兼容和互操作性。只有通过标准化,不同线路和运营主体的数据才能实现有效整合和深度挖掘。

2.构建安全高效的数据共享平台。需要建立独立的大数据平台,具有强大的数据存储、清洗和分析能力。同时,平台需要部署严密的网络安全体系,通过权限管理、加密传输等手段保障数据交换的机密性。

3.加强数据共享的意识培训。很多线路对数据存在相当的敏感性和排斥感,这需要通过不断的培训和交流,让各相关人员理解数据共享的重要意义,并且掌握科学的数据开放态度。只有克服了心理障碍,数据共享的理念才能真正落到实处。

4.共享实时运行数据。各线路应提供实时的列车运行数据、设备运转数据以及环境监测数据等,这些实时数据的共享可以实现跨线路的运营监控和异常预警。一旦某线路设备出现故障或环境出现异常,可以立即通知其他线路采取防范措施。 

5.共享历史统计数据。历史的数据积累了线路的运营规律与经验,通过共享历史数据可以发现不同线路之间的共性,为制定统一的运维方案和优化决策提供有力支撑。这需要各线路开放包括设备故障数据、事故案例数据以及维修资料等在内的海量历史数据。

6.加强数据共享结果的分享与交流。数据共享的最终目的在于促进各线路的智能运维水平提高。因此,基于大数据分析和挖掘的各类运维建议、优化方案以及预警机制等需要在各相关人员中广泛分享与讨论,收集更多反馈意见,不断优化与改进,最终形成通用的运维标准和实践。

综上,数据共享是一个长期的磨合和协作过程,需要各相关运营主体通力合作,才能发挥出其助推城市轨道交通智能运维的重要作用。

3.5本章小结

总结：对于城市轨道交通系统的智能运维,可以考虑采用以下几种新技术:

1. 物联网技术:在列车、信号系统、电力供应系统等设置各种传感器和执行器,实现数据采集和设备控制,为智能运维提供基础的数据支撑。

2. 大数据技术:收集轨道交通各系统产生的海量数据,进行存储、处理和分析,挖掘出运维方面的规律和价值,为预测性维护和故障诊断提供支持。

3. 人工智能技术:运用机器学习等技术分析历史运维数据和报警信息,构建评估模型,实施事件预测、异常检测和智能诊断,实现运维工作的智能化。

4. 数字技术:构建轨道交通数字系统,通过虚拟仿真对新技术、新设备的应用进行验证和测试,降低实际应用风险,同时也可用于员工培训和远程操控维修。

5. 无人化技术:使用无人机和机器人对隧道、桥梁和车站等重要基础设施的巡检监控,达到自动化监测的目的,提高检测效率和安全性。

6.数据共享：不同的运维主体间对数据进行资源共享，通过建立起长期而深入的合作与信任关系,共同应对面临的各类难题,才能真正发挥数据共享的作用,实现轨道交通运维管理的跨越式发展。

综上,运用物联网采集实时数据, 大数据进行分析挖掘,人工智能实现智能运维,数字技术验证新技术应用,无人机和机器人进行基础设施监控,数据共享进行总结这些新技术共同支撑起城市轨道交通智能运维的总体技术架构。但在具体应用中还需要考虑系统整合与安全性等问题。这些技术的应用和融合为城市轨道交通土建基础设施运维提供了更加智能化的手段和更高的自动化水平,不但能大大减轻工作人员的工作强度,也可以减少人为失误导致的事故风险,确保我们的基础设施高效安全地运行。这些技术的应用不仅是实现基础设施无人值守的关键所在，而且也为未来创建一个具有普适性的城市轨道交通智能运维方案打下坚实基础。

第四章 城市轨道交通土建设施智能运维的应用

4.1案例研究—上海地铁运维系统

截至2021年12月，上海地铁运营线路共20条（含磁浮线），共设车站508座（含磁浮线2座），运营里程共831千米（含磁浮线29千米），长度居中国第一，世界第一。但是传统技术管理已不满足超大规模网络化运营的需求，需要建立智能运维系统来提高设施设备的安全性、可靠性和效率。为满足其规模庞大的的运维需求，上海地铁采用了智能运维系统。

其智能运维系统架构部分主要由数据采集层，管理层，分析层和应用层组成。包括在线监测系统、大型装备离线检测系统、数据管理系统和图像识别系统等。在线监测系统主要负责实时感知设施设备的状态数据，并进行预警和诊断。大型装备离线检测系统主要负责利用轨道检查车、钢轨探伤车等装备对轨道和桥隧结构进行定期检测，并生成检测报告。数据管理系统主要负责对各类数据进行收集、存储、分析和展示，形成设施设备的全寿命管理。图像识别系统主要负责对视频图像进行智能识别和处理，提取有用的信息并辅助决策。

同时上海地铁在其运维系统中也采用了新的设备技术来辅助智能运维系统的实行，包括包括轨道几何尺寸在线监测、钢轨全断面在线监测、钢轨波磨在线监测、桥隧结构在线监测、钢轨探伤离线检测、钢轨焊接离线检测等。以及数据管理系统和图像识别系统在设施状态数据管理和规律特点挖掘方面的作用，例如通过数据分析发现钢轨波磨与列车速度的关系，通过图像识别发现钢轨表面的裂纹等。

4.2案例分析

上海地铁设计的基于设备状态实时感知预警、全寿命管理、业务流程智能驱动和专家分析的智能运维模式是针对传统的周期性检修方式存在的缺陷，如检修周期过长、检修效果难以评估、检修资源浪费等，提出的一种以设备状态为导向的运维方式，能够实现设备病害的及时发现、快速解决和有效复查，提高设备可靠性和安全性，降低运维成本和风险。

上海地铁运用了多种先进的检测技术。这些技术包括轨道检查车、钢轨探伤车、钢轨焊接车等大型装备，以及无线传感器网络、视频监控、图像识别等在线监测手段，能够在高速、高效、高精度的条件下对轨道和桥隧结构设施进行全面的检测，获取设备状态数据，并通过无线通信技术将数据实时传输到数据管理系统。

上海地铁设计了一个集成了数据采集、存储、分析和展示的数据管理系统。这个系统是基于大数据、云计算、人工智能等技术开发的，能够对设备状态数据进行统一的管理和分析，利用数据挖掘、机器学习、深度学习等方法对设备状态进行评估、预测和诊断，为运维决策提供支持，并通过可视化界面将分析结果展示给运维人员。

总而言之上海地铁智能运维系统在运维管理手段上实现了从传统的计划修、故障修向状态修的转变，即根据设备状态数据生成维修计划，而不是按照固定的周期或故障发生后进行维修。这样可以提高设备利用率和寿命，降低运维成本和风险。这使得其设备设施的安全状态的管控水平和效率得到了有效提升，为上海超大规模城市轨道交通网络化运营提供了有力保障。

4.3案例研究—南京地铁5号线（BIM技术）

南京地铁5号线是《南市城市轨道交通建设规划（2015—2020）》中的骨干线之一，为城市南北向轨道交通干线，沿线串联连接了下关地区中心、山西路—湖南路商业街、北京西路行政中心、五台山体育中心、莫愁路商业街、水西门地区中心、夫子庙地区中心、江宁新市区等重点区域。南京地铁5号线南起吉印大道，北至方家营，线路全长37.4km，全部为地下线、共设地下车站30座，平均站间距为1.26km.其中换乘站14座。在其开工建设和后来的线路运营维护中使用了BIM技术。

在南京地铁5号线的施工阶段，采用BIM技术建立了一个可视化的管理平台。该平台涵盖了深基坑开挖、盾构挖掘、管道线路改迁、交通疏解等施工过程的各个重点方面，并建立了相应的BIM模型。通过BIM技术，将实体工程与数据库建立关联，实现对重要风险点的动态模拟和实施监控。实时监测数据，如隧道结构变形、地面沉降、建筑物沉降倾斜等，与BIM模型及周边的CIS数据整合在一起。当发生变更时，可以直接关联更新数据库中的数据，并通过快速统计、计算等功能，实现虚拟和现实之间的转换，协助制定变更方案。通过风险预测、施工调整、工期模拟等功能，旨在确保安全性和施工优化。

在运维阶段，建立了基于BIM技术的可视化管理平台，整合了工程竣工后的三维模型及相关信息，包括设备参数和物业管理运营要求等，并建立了运维管理系统。同时，将运维阶段所需的信息（如维护计划、检验报告、工作清单、设备故障时间等）整合到BIM模型中，并集成了设备搜索、查阅和定位功能。例如，可以通过将建设期构建的材料信息整合到BIM信息数据库中，一旦出现问题，在运营阶段可以通过精确溯源查找相关物料信息，实现精确处理，以节省时间并提高运营维修效率。这种基于BIM平台的运维管理模式不仅为项目运营期间的设备设施管理和维护提供全面、高效的信息化管理平台和技术支持，还能够对构件的维护、维修情况进行详细记录和维修信息分析，提供更好的维护、维修方案。

4.4案例分析

南京地铁5号线在城市轨道交通建设的不同阶段充分利用BIM技术，将工程信息、过程和资源集成在一个模型中，并实现在施工阶段、运营阶段和维护阶段的共享和传递，从而使工程技术人员和管理人员能够正确理解和高效应对各种建筑信息，为各个建设和运维主体提供协同工作的基础。这一应用在提高生产效率、节约成本和缩短工期方面发挥了重要作用。

南京地铁5号线案例分析了BIM技术在城市轨道交通建设和运维全生命周期中的应用需求、难点和解决方案，为轨道交通建设工程全生命周期管理提供了新思路和新技术。同时其提出的将BIM技术应用于城市轨道交通工程方面的应用框架和流程，为推动BIM技术在轨道交通行业的普及和发展提供了理论支撑和实践指导，同时也为其他类似项目提供了借鉴和参考。

4.5小结

这两个案例研究都展示了城市轨道交通领域智能运维技术的应用。上海地铁智能运维系统的成功应用，以及南京地铁5号线的BIM技术在建设和运维中的应用，都为轨道交通领域提供了创新的解决方案和管理模式。

上海地铁的智能运维系统采用了多种先进的设备技术和管理手段，如在线监测系统、离线检测系统、数据管理系统和图像识别系统等。通过实时感知和分析设备状态数据，该系统能够及时预警、诊断和修复设备病害，提高设备可靠性和安全性，并降低运维成本和风险。该系统的创新之处在于从传统的计划修和故障修向设备状态修的转变，实现了更精准、高效的运维管理。

南京地铁5号线的BIM技术应用案例展示了在轨道交通建设和运维全生命周期中利用BIM技术的优势。在施工阶段，通过可视化管理平台和BIM模型，能够实现对施工过程的监控、模拟和变更管理，提高施工的安全性和效率。在运维阶段，基于BIM技术的可视化管理平台集成了设备参数、运维计划和维修信息等，为设备设施的管理和维护提供了全面、高效的信息化支持，提升了运维效率和维修方案的精确性。

这两个案例反映了智能化和信息化技术在城市轨道交通领域的重要应用。通过采用先进的设备技术、数据管理系统和分析手段，可以实现设备状态的实时感知、预测和诊断，从而提高设备的可靠性和安全性。此外，通过BIM技术的应用，能够在建设和运维全生命周期中实现信息的共享和传递，提高工程管理的效率和协同性。

第五章 结论与展望

5.1结论

城市轨道交通土建基础设施智能运维是指利用信息化、大数据、人工智能等技术，对城市轨道交通的隧道、桥梁、站台、车站等土建结构进行实时监测、数据分析、故障预警、维修决策等，以提高运营安全性、可靠性和效率，降低运维成本和风险。

5.2展望

本文从城市轨道交通土建基础设施智能运维的概念、意义、现状和挑战出发，分析了国内外相关的技术应用和发展趋势，并提出了以下几点展望和建议：

1.建立城市轨道交通土建基础设施智能运维的标准化体系，包括数据采集、传输、存储、处理、共享等方面的规范和要求，以保证数据的质量、安全和可用性。同时，加强数据治理和标准化工作，实现数据的整合、清洗、校验、补全等，提高数据的准确性和完整性。1

2.构建城市轨道交通土建基础设施智能运维的平台化系统，集成各类监测设备、传感器、云计算、物联网等技术，实现数据的汇聚、分析、展示和应用，提供多维度的运维管理服务。利用人工智能技术，如机器学习、深度学习、知识图谱等，对海量的城市轨道交通土建基础设施运维数据进行深度挖掘，提取有价值的信息和知识，为运维决策提供智能化的支持和建议。2

3.推进城市轨道交通土建基础设施智能运维技术在各专业领域的应用与创新，如车辆专业、供电专业、信号专业、工务专业等，实现关键系统和设备故障自诊断、远程集中检测、专家系统综合决策、故障预测健康管理等功能的综合智能维修系统，以提高安全服务水平和管理效率，降低劳动强度、技能要求和运维成本。34

4.加强城市轨道交通土建基础设施智能运维的应用推广和效果评估，通过案例分析、成本效益分析等方法，验证智能运维技术在提升运营性能、节约资源消耗、防范安全风险等方面的优势和效果，为智能运维技术的持续改进和创新提供反馈和指导。

城市轨道交通土建基础设施智能运维是城市轨道交通高质量发展的重要途径和手段，也是适应数字化时代的必然要求。希望本文能为相关领域的研究和实践提供一定的参考和启示。

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