Ferrovia: o digital no analógico

A digitalização também é um tema dominante no setor ferroviário. Os dados disponíveis precisam ser utilizados de forma inteligente. É o que enfatiza Stefan Marschnig, Associate Professor na TU Graz.

Será que o setor ferroviário dormiu no ponto e perdeu a revolução digital? É essa a impressão que se passa às vezes quando se fala constantemente em "crescente digitalização" no âmbito da ciência e do setor ferroviário. No entanto, o sistema ferroviário é tudo menos um campo analógico, preso no passado. Pelo contrário, a digitalização já foi introduzida aqui há décadas – portanto antes do que em outros setores. Já faz tempo que as ferrovias controlam seus processos operacionais digitalmente, coletam dados em grande escala e tomam decisões baseadas em dados. Portanto hoje o desafio não está na digitalização em si, mas na utilização das suas possibilidades técnicas para a obtenção de informações valiosas a partir de dados brutos.

Inúmeros dados são coletados no setor ferroviário.
Mas eles só podem gerar informações se
forem coerentemente interligados.Inúmeros dados são coletados no setor ferroviário. Mas eles só podem gerar informações se forem coerentemente interligados.

Não confundir dados com informações

É comum os dados serem utilizados uma única vez: eles dão respostas a perguntas como "o quê?", "onde?" e "com que frequência?". Os exemplos a seguir mostram, porém, como é possível obter informações adicionais a partir de dados disponíveis por meio de análise.

Desse modo, os dados também podem responder à pergunta "por quê?" e, indo além de sua utilização essencial e específica, contribuir para uma otimização do sistema. Sem dúvida, um levantamento de ocorrências por meio de tecnologia de medição é importante para a segurança nas ferrovias e ao seu redor. Pensemos aqui em entradas não autorizadas nas vias, manipulações externas de sistemas e partes de sistemas ou estados de operação sem segurança. Dados em tempo real cruzados também são indiscutivelmente valiosos no âmbito operacional – por exemplo, para a transmissão de informações exatas aos passageiros. Mas o desenvolvimento técnico do sistema ferroviário não pode ser alcançado nem por meio de um puro levantamento de dados nem por meio de uma interligação de dados – ele requer uma análise de dados. Só assim podemos entender as ocorrências de desgaste e deterioração imanentes ao sistema e otimizar o hardware e seus respectivos processos.

Interligação de diferentes séries de dadosInterligação de diferentes séries de dados: Dados de diferentes graus de detalhamento podem se complementar. Com uma avaliação alternativa – como aqui neste caso por meio de análise fractal –, é possível obter novas informações a partir de dados já disponíveis.

Análise de dados exemplificada pela avaliação da subestrutura

O instituto voltado ao sistema ferroviário e à indústria de transportes da Universidade Técnica de Graz (Technische Universität Graz) já se dedica à descrição do comportamento da superestrutura há mais de 15 anos. Já que a qualidade da superestrutura não pode ser descrita por meio dos dados de uma única viagem de medição, mas o seu estado atual sim, começou-se a analisar os dados da situação das vias provenientes de viagens de medição subsequentes e a descrevê- -los por meio de evoluções de qualidade.

A análise dos dados não considera a extensão longitudinal de um sinal de medição em relação a um estado atual e sim à sua evolução no tempo. Para investigar os motivos para a ocorrência de diferentes alterações de estado, o próximo passo é considerar as condições secundárias da via observada. Por isso os dados do veículo de medição da ÖBB-Infrastruktur AG são cruzados com outras séries de dados nesse exemplo. Assim é possível analisar as evoluções de estado em relação à curvatura, à forma da superestrutura, à carga diária sobre a via em toneladas brutas totais e à idade do sistema. Além disso, registram-se os trabalhos de manutenção realizados, como enchimento da via, lixamento de trilhos ou limpeza do leito de cascalho, com data e comprimento da área tratada. Esse banco de dados (TUG-DB) possibilita então consultas específicas para uma análise detalhada da evolução da situação das vias.

Essa concepção, que pode ser lida em detalhes na dissertação do Dr. Matthias Landgraf, mostra que dados com diferentes graus de detalhamento podem se complementar e que diferentes dados devem ser levantados e avaliados de acordo com a finalidade proposta.

A observação da alteração dos sinais em um contexto cronológico permite a descrição das evoluções de estado.Análise de dados de medição em séries de tempo Considering the change in signal within a temporal context provides a description of condition trends. Based on corresponding databases, it is then possible to generate a variety of information.

Análise de dados – uma perspectiva

Diante de um cenário de possibilidades técnicas em constante crescimento e mais econômicas para o levantamento e armazenamento de dados, outros campos de pesquisa e aplicação irão se abrir nos próximos anos. A interligação de diferentes séries de dados exposta no exemplo acima pode ser ampliada em (pelo menos) dois outros aspectos fundamentais: o levantamento rápido de erros locais e uma especificação avançada dos dados de carga. O instituto voltado ao sistema ferroviário e à indústria de transportes já propôs e iniciou projetos de pesquisa dedicados a esses dois aspectos. No que diz respeito à tecnologia de medição, destacam-se quatro opções técnicas:

  • Onboard Measuring (OBM): Equipamento de medição simples e barato, poderá ser montado futuramente em trens regulares (isso já acontece hoje em parte). Séries de dados bastante compactas, de acelerações por exemplo, podem registrar rapidamente uma falha repentina no sistema. A detecção de rupturas nos trilhos e aparelhos de mudança de via ou de falhas nas juntas de trilho será significativamente melhorada com essa tendência.
  • Pontos de medição fixos (Wayside Train Monitoring Systems, WTMS): Como já descrito anteriormente, os dados de carga são fundamentais para os mecanismos voltados às danificações no trajeto de viagem. A nítida representação desses dados de carga já fornece um quadro bem detalhado do esforço acumulado. No entanto, esse modelo de dados também se baseia em fortes simplificações, pois as forças consideradas são referentes aos veículos em estado novo. Portanto o levantamento das forças de interação realmente existentes nos pontos de medição fixos representa outro ponto de detalhamento, pois considera os estados de desgaste do veículo (por exemplo, desgaste de rodas), que possuem grande influência sobre as forças.
  • Sistemas de medição via fibra ótica (Distributed Acoustic Sensing, DAS)Uma tecnologia muito promissora é a avaliação das ondas de luz que são transportadas nos cabos de fibra óptica dispostos na via. Inteligentes avaliações dessas ondas de luz poderiam proporcionar um enorme valor agregado aos operadores da infraestrutura. Por um lado, é possível retratar os aspectos da segurança (entradas não autorizadas nas vias, proteção de grupos de trabalhadores) com a tecnologia de medição. Por outro lado, ao menos teoricamente é possível realizar uma supervisão técnica do contato entre rodas e trilhos. Desse modo, tanto erros na via quanto no veículo (por exemplo, ruptura nos trilhos e desgaste de rodas) poderiam ser identificados. Se tais avaliações forem cruzadas com bancos de dados já existentes, perguntas em aberto relativas à reação e também à estruturação e ao ajuste do sistema poderiam ser respondidas.
  • Equipamentos para medição local de componentes da via e dos aparelhos de mudança de via (smart assets) Para compreender quais forças afetam a infraestrutura e em que medida, pode ser útil realizar medições locais – por exemplo, em componentes dos aparelhos de mudança de via ou em dormentes individuais. É improvável todos os componentes serem equipados ao longo de toda a rede – por motivos econômicos e também porque uma grande quantidade de sensores instalados levaria a uma supostamente grande quantidade de avisos de distúrbio.

Além da compreensão básica dos dados assim gerados, as correlações entre os dados são especialmente interessantes. Quando desgastes de roda são detectados via WTMS, por exemplo, eles podem ser reconhecidos como padrão DAS. Do mesmo modo, picos de força em componentes de via locais deveriam ocorrer analogicamente no veículo e, portanto, ser reconhecidos no OBM. Por meio das tecnologias DAS e OBM, as informações provenientes de observações pontuais poderiam então ser utilizadas em uma extensão linear. Como essas informações adicionais podem ser utilizadas no sentido do comportamento de qualidade no trajeto de viagem ao longo do tempo é algo que a pesquisa irá mostrar.

Ponto de medição fixo ARGOS da ÖBB-Infrastruktur AGPonto de medição fixo ARGOS da ÖBB-Infrastruktur AG

Tomada de medidas

Com todas essas possibilidades técnicas, é importante esclarecer uma questão antes: o quanto precisa ser medido? Quanto mais dados são levantados, maior é a probabilidade de
a) esses dados não serem aproveitados e de
b)os dados e as informações derivadas deles se contradizerem.

A validez dos dados medidos e, portanto, sua confiabilidade, é de máxima importância especialmente para os operadores de infraestrutura. De todo modo, no momento da tomada de medidas e decisões, o aspecto digital chega ao fim – as medidas são e permanecerão analógicas. Monitorar sistemas de infraestrutura da melhor maneira possível e com base em dados é uma coisa. Decidir sobre medidas e implementá-las é outra totalmente diferente.

A tomada e a execução de medidas são influenciadas por inúmeras condições secundárias não relacionadas ao sistema em si. Avaliações técnicas válidas, de última geração, são uma base imprescindível para as decisões, mas não podem levar diretamente a medidas analógicas. Reflexões econômicas, disponibilidade de fundos orçamentais, planejamento de recursos e – especialmente no sistema ferroviário – também aspectos operacionais precisam ser considerados no planejamento e na execução de medidas para que a medida certa possa ser tomada no momento certo, no local certo. Esse mundo analógico praticamente não mudará no futuro, enquanto as possibilidades digitais na avaliação do estado dos sistemas continuarão se desenvolvendo aceleradamente. Quanto à base para a tomada de decisões, deve-se recorrer aos melhores conhecimentos disponíveis.

Stefan Marschnig

30.06.2017

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