Ferrocarril: Digital en analógico

La digitalización es también el tema imperante en el sector del ferrocarril. Además, hay que usar de forma inteligente los datos disponibles. Esto es lo que destaca Stefan Masching, Profesor Asociado en la TU Graz.

¿Se ha perdido el ferrocarril la revolución digital? Esta es la impresión que da a veces cuando en la ciencia y en el sector del ferrocarril se habla continuamente del «aumento de la digitalización». Pero la industria ferroviaria es de todo menos un sector analógico anclado en el pasado. De hecho, la digitalización ya se introdujo aquí hace décadas, por lo tanto antes que en otros sectores. Desde hace mucho tiempo, el ferrocarril controla los procesos de funcionamiento de manera digital, recopila enormes cantidades de datos y toma decisiones basándose en datos. El reto hoy en día no consiste por lo tanto en la digitalización en sí misma, sino en el uso de sus posibilidades técnicas para transformar los datos brutos en valiosa información.

En el sector del ferrocarril se recopila una inmensa cantidad
de datos. Sin embargo, solo creando conexiones útiles se
puede sacar información de ellos. En el sector del ferrocarril se recopila una inmensa cantidad de datos. Sin embargo, solo creando conexiones útiles se puede sacar información de ellos.

No confundir datos con información

Normalmente los datos se usan una sola vez. Responde a preguntas como «¿qué?», «¿dónde?» y «¿con qué frecuencia?». Sin embargo, los siguientes ejemplos muestran cómo se pueden generar informaciones analizando los datos disponibles. De esta manera los datos también pueden responder a la pregunta de «¿por qué?» y contribuir así a mejorar el sistema, más allá de su uso necesario y metódico.

Es incuestionable que el registro metrológico de incidencias es importante para la seguridad en el ferrocarril. Nos referimos aquí a accesos no autorizados a las vías, una manipulación extrema del sistema y de las piezas del sistema o estados de funcionamiento inseguros. Los datos en tiempo real combinados son también un valor añadido indiscutible para el funcionamiento, por ejemplo, para poder ofrecer información más exacta a los pasajeros. El desarrollo técnico de sistema del ferrocarril no se puede conseguir ni con la simple recopilación de datos ni con la simple conexión de datos, más bien se necesita el análisis de datos. Solo de este modo podemos entender el uso y el desgaste inherentes al sistema y optimizar el hardware y los procesos relacionados con él.

Los datos de diferente grado de precisión se pueden complementar. COMBINACIÓN DE DIFERENTES CONJUNTOS DE DATOS Los datos de diferente grado de precisión se pueden complementar. A la hora de realizar evaluaciones alternativas, como aquí por medio del análisis fractal, se pueden obtener nuevas informaciones de los datos existentes.

El análisis de datos en un ejemplo de valoración de la infraestructura

El Institut für Eisenbahnwesen und Verkehrswirtschaft (Instituto ferroviario y de transportes) de la universidad técnica de Graz se ocupa desde hace ya más de 15 años de la descripción del comportamiento de la superestructura. Puesto que la calidad de la superestructura no se puede medir por medio de los datos de un único trayecto de medición, aunque sí su estado actual, se empezaron a analizar los datos del asiento de las vías en trayectos de medición consecutivos y a describirlos por medio de registros de la calidad.

El análisis de datos no tiene en cuenta la expansión longitudinal de una señal de medición en relación con un estado actual, sino su evolución en el tiempo. Para investigar las razones de los diferentes cambios de estado, en el siguiente paso hay que tener en cuenta las condiciones de contorno de la vía analizada. Los datos del vagón dinamométrico de ÖBB-Infrastruktur AG se combinan por eso en este ejemplo con otros grupos de datos. De esta manera se pueden analizar los registros de estado en función de la deformación, de la forma de la superestructura, de la carga de la vía en toneladas brutas totales por día y de la antigüedad del sistema. Además están guardados los trabajos de mantenimiento realizados como el apisonamiento de la vía, el amolado de los carriles o la limpieza del lecho del balastro con fecha y duración del trabajo. Esta base de datos (TUG-DB) permite realizar preguntas específicas para analizar en detalle la evolución del estado de las vías.

Este acceso, que se puede leer de manera más detallada en la tesis doctoral del Dr. Matthias Landgraf, muestra que los datos de diferente grado de precisión se pueden complementar y que, dependiendo del objetivo del enunciado, se pueden recopilar y evaluar diferentes datos.

La observación del cambio de señal en un contexto temporal permite describir el historial del estado. ANÁLISIS DE DATOS DE MEDICIÓN EN SERIES TEMPORALES Basándose en las bases de datos correspondientes, se pueden generar diferentes informaciones a partir de ellas.

Análisis de datos: una visión general

En los próximos años se abrirán continuamente nuevas posibilidades técnicas más económicas para recopilar y almacenar datos, así como nuevos campos de investigación y uso. La combinación de diferentes grupos de datos ilustrada en el ejemplo anterior se puede ampliar en (por lo menos) dos aspectos esenciales: el registro rápido de errores locales y las demás especificaciones del espectro de carga. El Institut für Eisenbahnwesen und Verkehrswirtschaft ya ha solicitado e iniciado proyectos de investigación que se ocupan de estos dos aspectos. Con respecto a la técnica de medición, se consideran diferentes opciones técnicas:

  • Onboard Measuring (OBM): El equipo de medición sencillo y económico se podrá montar en el futuro en trenes regulares (en parte ya se hace hoy en día). Las series de datos muy densas, por ejemplo, de aceleraciones pueden hacer rápidamente detectables los fallos del sistema que aparezcan de repente. La detección de roturas de vías y de desvíos o de averías en las uniones de vías ha mejorado mucho gracias a esta tendencia.
  • Puntos de medición fijos (Wayside Train Monitoring Systems, WTMS): Como ya se ha comentado, el espectro de carga es decisivo para los mecanismos de fallos en los carriles. La representación específica de cada vagón del espectro de carga ya ofrece una imagen muy detallada de la tensión acumulada. Sin embargo, este modelo de datos se basa también en grandes simplificaciones, ya que las fuerzas del vehículo en el nuevo estado se derivan de los vehículos. El registro de las fuerzas de interacción que aparecen en realidad en los puntos de medición fijos supone un nuevo grado de precisión, ya que se producen estados de desgaste en el vehículo (por ejemplo, zonas planas) que a su vez influyen mucho en las fuerzas.
  • Sistemas de medición de fibra de vidrio (Distributed Acoustic Sensing, DAS): Una tecnología prometedora es la evaluación acústica de ondas de luz que se transportan por los cables de fibra de vidrio colocados del lado del carril. Las evaluaciones inteligentes de estas ondas de luz pueden suponer un gran valor añadido para el administrador de la infraestructura. Por un lado, se pueden representar algunos aspectos de la seguridad (accesos no autorizados a las vías, protección de las cuadrillas de trabajo) desde la perspectiva metrológica. Por otro lado, es posible, por lo menos en teoría, realizar la supervisión técnica del contacto entre la rueda y la vía. De esta manera, se pueden identificar fallos tanto de las vías como del vehículo (por ejemplo, una rotura de vías o zonas planas). Si, a su vez, se combinan estas evaluaciones con conjuntos de datos ya existentes, se puede hallar respuesta a preguntas sobre la reacción del sistema y, en última instancia, también sobre la configuración y puesta a puntos del sistema.
  • Equipos de medición local de los componentes de desvío de las vías (smart assets): Para comprender qué fuerzas y en qué medida afectan en realidad a la infraestructura, pueden ser de gran ayuda las mediciones locales, por ejemplo, en las piezas de los desvíos o en las traviesas. No se considera el equipamiento ininterrumpido en toda la red de todos los componentes porque por un lado no está justificado desde el punto de vista económico y por el otro si se montara un gran número de sensores posiblemente provocarían una gran cantidad de avisos de averías.

Además de la información básica que se obtiene de estos datos generados, son interesantes las correlaciones entre los datos. Si, por ejemplo, se detectan zonas planas en el WTMS, estas se pueden reconocer como modelos DAS. Del mismo modo, los topes de fuerza de las piezas de las vías locales se deben reflejar de manera análoga en el vehículo y a su vez reconocerse en el OBM. Por medio de las tecnologías DAS y OBM se podrían utilizar las informaciones del seguimiento puntual en la expansión lineal. La ciencia mostrará cómo se pueden usar estas informaciones adicionales para mejorar la calidad del vehículo a lo largo del tiempo.

Punto de medición fijo ARGOS de la ÖBB-Infrastruktur AG Punto de medición fijo ARGOS de la ÖBB-Infrastruktur AG

Derivación de las medidas

Ante todas estas posibilidades técnicas, primero hay que contestar a una pregunta: ¿Cuánto hay que medir? Cuantos más datos se recopilen, mayor será la probabilidad de que
a. estos datos no se vuelvan a usar y
b. de que los datos y la información obtenida de ellos se contradigan.

La validez de los datos medidos y, con ello, su fiabilidad es especialmente importante para el administrador de la infraestructura. A la hora de adoptar medidas y tomar decisiones se alcanza el límite de las posibilidades digitales, las medidas son y seguirán siendo analógicas. Una cosa es supervisar los sistemas de la infraestructura de manera óptima y basándose en datos. Otra cosa muy diferente es tomar decisiones sobre medidas y aplicarlas.

La derivación y puesta en marcha de medidas están condicionadas por muchas condiciones de contorno que no están relacionadas directamente con el sistema. Las evaluaciones técnicas válidas de última tecnología constituyen una base para la toma de decisiones absolutamente necesaria, pero no pueden llevar directamente a medidas analógicas. A la hora de planificar y poner en marcha estas medidas, hay que tener en cuenta los aspectos económicos, el presupuesto disponible, la planificación de los recursos y, sobre todo en el sector del ferrocarril, los aspectos operativos para poder garantizar que se aplica la medida pertinente en el momento adecuado en el lugar correcto. Este mundo analógico no cambiará prácticamente en el futuro, mientras que las posibilidades digitales para la evaluación de estado de los sistemas seguirán evolucionando de manera vertiginosa. En relación con la base para la toma de decisiones, hay que utilizar los mejores conocimientos disponibles.

Stefan Marschnig

30.06.2017

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