BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用研究

针对传统铁路信号设备数据管理存在的问题,深入企业进行BIM系统平台开发功能需求调研,并从社会、经济与技术3个层面进行可行性分析,深入阐述系统数据获取与BIM模型构建两方面的技术基础,分别采用C#高级编程语言与SQL Server 2008进行前台与后台开发,在Visual Studio 2010环境下开发出六大功能模块,即可视化管理平台、计划与任务、距离测量、台账管理、统计查询、数据维护功能模块,基于BIM技术开发出铁路信号设备数据管理软件平台,实现立体、可视、协同、高效的信息化管理。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用研究

本文以我国铁路某分公司关于BIM技术的应用为例,提出如何设计BIM技术在铁路信号设备数据管理方面的应用方案,利用C#的编程语言在Visual Studio2010的环境下开发设计出数据管理系统,经过验证分析,该系统提高了铁路信号设备的数据管理和维护效率,满足了企业对铁路运输质量和安全的要求,为相关应用研究提供了借鉴。

铁路信号设备数据管理中BIM技术的应用

传统铁路信号设备数据管理中,存在很多问题,如维护检修不及时、信息传递滞后等,在一定程度上影响了铁路事业的发展。基于此,结合BIM技术的特点,分析了其在铁路信号设备数据管理中的意义,从数据库管理模型构建以及系统功能模块开发两个方面,就BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用情况进行了分析和讨论,希望能够推动铁路信号设备数据管理的高效化、协同化、立体化和可视化。

铁路信号设备数据管理中BIM技术的应用研究

管理传统的铁路信号设备数据存在着很多问题,如果出现了信息传递滞后或是检修维护不及时的情况,铁路事业的发展一定程度上会受到十分严重的影响。所以文本和BIM技术的特点相结合,在此基础上对铁路信号设备数据管理的意义进行分析,充分了解到BIM技术具有的特点,研究BIM系统的可行性分析和开发需求,并探讨在铁路信号设备数据管理中BIM技术的应用,让铁路信号设备的数据管理更加立体化和高效化以及可视化还有协同化。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用分析

铁路列车在运行期间,铁路信号是确保列车安全运行的重要基础,如何保证其安全性与可靠性成为人们关注的焦点。因此本文以铁路信号设备数据管理中BIM技术的应用为研究对象,探究在实际应用中利用BIM系统平台,实现对铁路信号设备数据管理的高效管理,为铁路安全运行提供支持与保障。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用分析

铁路作为重要的交通渠道之一,在人们在生活中占据着较为重要的地位,铁路的运行安全与否也和铁路信号设备有着密切的关系,而在铁路信号设备的数据管理这一块,也发挥着十分关键的作用。有关部门也意识到了这一问题,开始对数据管理工作展开重视,并在实际的管理中应用进了BIM技术,该技术的应用势必会有效的提升数据管理效率。本文就对BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用进行分析,供参考。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的实践应用

铁路是我国交通体系重要组成部分,可以发挥出运输作用,加强不同区域之间联系,同时带动地区经济发展。在列车运行过程中,铁路信号至关重要,可以保证安全、稳定运行,因此要开展铁路信号设备管理。在本文研究中,将BIM技术运用到铁路信号设备数据管理中,创新工作方式,保证铁路列车安全运行。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用研究

铁路信号设备管理工作中经常出现单位之间协作的效率差、信号设备的维护和检修管理水平不佳的问题,二维设计形成三维构象的难度大,这些都有可能降低数据管理的效率和准确性,急需要一种先进的技术来提升信号设备管理的高效性需求,BIM技术应运而生。文章阐述了铁路信号设备设计、管理以及施工工作中的常见问题,分析了BIM系统开发的可行性以及社会需求,研究了BIM技术在布线、机柜布局和故障定位与测距等的应用,并在最后提出了促进BIM技术应用发展的建议,期望不断拓展BIM技术在信号设备数据管理中的应用。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用分析

本文围绕BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用进行分析,对BIM技术及相关理论进行简要概述,重点分析铁路信号设备中BIM数据获取、模型构建,以及功能模块的开发。实现BIM技术在铁路信号设备数据管理中的具体作用,推动我国铁路信号设备数据管理规范化及信息化发展。

BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用探析

铁路作为支撑社会运转的重要交通方式,其安全高效的运营对国民经济起到重要作用。而铁路信号设备作为保障列车安全、 高效、平稳运行的核心系统,其数据管理环节尤为关键。本文首先阐述了 BIM 的技术概念与特点,接着分析其在铁路信号中的应 用意义,并从两个方面讨论了铁路信号设备数据管理存在的问题,最后深入分析 BIM 技术在铁路信号设备数据管理中的应用,以 期提供相应参考。

铁路信号计算机联锁设备维护与管理工作研究

铁路运输系统牵系千家万户,其安全高效运行有赖于信号计算机联锁等核心装置的可靠性。然而,长期以来设备老化,人员水平参差,维护不力等因素导致联锁故障层出不穷。为提升铁路运输质量,确保行车安全,笔者认为有必要从根本上解决联锁设备中的薄弱环节。一是加大科研投入,开发智能化检测预警系统, cliente革故旧;二是建立严密的培训考核机制,强化一线工作人员的实践应用能力;三是制定规范化的保养维护制度,形成错误治理的闭环。只有在环境、人员、流程等多方面形成合力,联锁设备才能真正发挥关键作用, 保障公众出行。

大数据视域下的医疗设备信息管理平台研究

搭建一款基于大数据的医疗设备信息管理平台。使用云计算技术,提供中心云和边缘云两种不同的云计算架构,展示其不同的场景和应用。为了实现医疗设备信息管理平台的自动问诊功能,提供知识库和数据驱动两种实现路径,结合自身实际需求,选择最为适宜的方案。该平台可以减少患者的费用和时间消耗,提高医疗效率,加强医疗机构之间的数据共享与协作,提高整体医疗产能,推动医疗行业的数字化转型。

基于大数据平台的神东采掘设备智能化管理研究

针对神东煤炭集团公司采掘设备目前管理的现状以及设备管理中存在的问题,从采掘设备的购置、使用管理、废旧处置3个方面入手,深入分析其存在问题的根本原因,并给出了提高采掘设备管理效率的具体措施,这对神东煤炭集团公司提升采掘设备的管理效率、降低其管理成本,节约设备的投资成本都有重要的指导意义,对其他矿山企业对机电设备的高效管理有借鉴作用。

大数据分析在油气田资产设备管理中的应用探讨

在信息化时代的浪潮中,大数据分析不仅是一种技术工具,更是企业管理的创新引擎。油气田开发与勘探数据规模大、类型多、数据复杂,积极利用大数据分析可以增强企业竞争力和资产设备管理效率。本文首先分析油气田资产设备数据的特征,引出大数据管理的必要性,其次,经过分析统计,总结出目前我国油气田企业资产设备管理的现状并指出不足。在此基础上,本文将深入探讨大数据分析技术在油气田资产设备管理中的具体应用场景,包括但不限于建立数据共享平台、利用机器学习进行预测性维护、优化设备配置和管理、大数据安全管理等方面,以案例支持研究结论。期望通过本文的研究,为油气田资产设备管理带来新的思路和突破,推动行业的可持续发展和进步。

知识及数据驱动的电力一次设备健康管理方法综述

电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电力一次设备健康管理方法进行综述。首先,概述知识、数据驱动及其融合驱动的关键技术;然后,分别从电力一次设备的图像识别、状态量感知与故障诊断、状态评估与运行维护3个应用场景,对3种驱动方法的研究现状进行了详细梳理;最后,从硬件条件、数据来源、知识模型构建等方面,对3种驱动方法在电力设备健康管理中的应用难点进行总结,并对未来发展给出建议。

铁路信号计算机联锁设备维护与管理

铁路信号包括在列车运行过程中直接控制的地面信号和车载信号,而铁路信号计算机联锁设备是铁路基础设施建设的重要组成部分。为了提供铁路信号的维护和控制信号设备,及时有效地解决现有问题,提高服务质量,确保列车安全稳定运行。铁路信号的计算机联锁系统可以使用计算机、通信和互联网等技术来确保整个设备系统的有效运行,并在所辖线路上传输铁路信号以确保铁路安全。在这个阶段,计算机联锁设备在铁路部门广泛使用,这进一步加速了铁路信号的传播,并可能在智能上起作用,计算机联锁设备的输入和使用将大大提高铁路信号设备的安全性和可靠性。本文侧重于国内铁路部门计算机联锁系统目前的功能,分析需要采取的问题和措施。

基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式研究

目的:构建基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式,分析其在医学装备管理中的应用价值。方法:数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式包括运维管理模式架构、设备良好状态监测管理平台架构、历史数据故障诊断模型架构和运维管理。选取2020年1月至2022年2月成都市公共卫生临床医疗中心在用的16台大型医学影像设备,根据管理模式不同分别采用传统医疗影像设备运维管理模式(简称传统管理模式)和数据驱动大型医疗影像设备运维管理模式(简称数据驱动模式),对比两种管理模式的设备图像成像效果、设备故障频次、设备成本效益和设备使用及管理人员满意度评分。结果:数据驱动模式的设备诊断结果准确性、患者信息准确性、图像体位合格率、图像清晰度、图像合格率、图像优质率和图像成像总评分的平均分分别为(9.78±1.25)分、(9.88±1.11)分、(9.54±1.08)分、(9.66±1.27)分、(9.83±1.43)分、(9.86±1.63)分和(58.55±1.44)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=4.958、5.268、6.522、4.327、9.765、3.923、21.474,P<0.05);研究期间内数据驱动模式的自修和人为故障分别发生22次和10次,均低于传统模式,而预判故障24次,高于传统模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=4.363、4.294、18.692,P<0.05);参与设备使用及管理的影像医师、设备维护人员、影像技师和患者对数据驱动模式的满意度评分分别为(94.52±6.15)分、(91.19±5.35)分、(89.27±4.93)分和(92.24±5.51)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=6.504、5.534、6.821、9.556,P<0.05)。结论:基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式可提高影像设备成像质量,降低故障发生率,减少设备维修与养护成本,提升使用人员满意度。

基于不平衡文本数据挖掘的铁路信号设备故障智能分类

针对铁路信号设备不平衡故障文本数据,提出基于文本挖掘的铁路信号设备故障智能分类模型。采用TF-IDF模型实现电务信号设备故障文本的特征提取并转换为向量,基于Voting的方式实现多分类器集成学习分类。该模型利用SVM-SMOTE算法对TF-IDF转换后的小类别文本向量数据进行随机生成,采用逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM等基分类器和GBDT、随机森林集成分类器对平衡后的数据进行分类,考虑不同分类器的适用特点,通过Voting方式进行多分类器集成学习。通过对某铁路局2012—2016年铁路信号设备故障文本数据进行试验分析,表明该模型可使故障分类的准确率、召回率和F-score均得到显著提升。

浅谈设备管理数据化模型的建立与应用

随着设备信息化、智能化技术革新的加快,大型企业设备信息化监测设备迅猛发展,加之5G技术的广泛应用、工业物联网的建立,元宇宙的兴起、如何利用监测设备收集设备信息,利用设备系统处理设备信息,建立设备全寿命周期数据管控模型,通过描绘数据模型肖像,摸清设备寿命周期内各关键管控要素,实现对设备的全寿命管理,于元宇宙中建立设备虚拟模型,远程运维设备,提高设备管理效率和管理绩效,己成为各类大型企业降本增效的主要手段之一。本文主要介绍设备数据化模型的理念、建立方法及应用前景。

大数据在特种设备中的安全管理研究

现阶段,现代科技快速发展,社会生产与日常生活中特种设备应用范围不断扩大,其安全运行问题也备受社会各界的关注。不同于一般设备管理,大数据时代特种设备安全管理难度比较大,安全管理工作要求发生了改变。如何应用大数据技术,采取有效管理手段加强特种设备安全管理工作创新,保障设备安全而稳定运行是现阶段特种设备管理的关键。基于此,针对大数据在特种设备安全管理研究,本文重点进行了阐述。