論文の概要: Rail break and derailment prediction using Probabilistic Graphical
Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11940v1
- Date: Thu, 25 Aug 2022 08:47:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-26 13:05:49.764092
- Title: Rail break and derailment prediction using Probabilistic Graphical
Modelling
- Title（参考訳）: 確率的グラフモデリングによる鉄道破壊・脱線予測
- Authors: Rebecca M.C. Taylor and Johan A. du Preez
- Abstract要約: 鉄道区間を通過する列車に付随する列車の故障のリスクを知ることにより、メンテナンスイニシアチブのより良い実施と緩和策が実現される。
そこで, オーアラインの鉄道破壊リスク予測モデルの開発について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6397379133308214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rail breaks are one of the most common causes of derailments internationally.
This is no different for the South African Iron Ore line. Many rail breaks
occur as a heavy-haul train passes over a crack, large defect or defective
weld. In such cases, it is usually too late for the train to slow down in time
to prevent a de-railment. Knowing the risk of a rail break occurring associated
with a train passing over a section of rail allows for better implementation of
maintenance initiatives and mitigating measures. In this paper the Ore Line's
specific challenges are discussed and the currently available data that can be
used to create a rail break risk prediction model is reviewed. The development
of a basic rail break risk prediction model for the Ore Line is then presented.
Finally the insight gained from the model is demonstrated by means of
discussing various scenarios of various rail break risk. In future work, we are
planning on extending this basic model to allow input from live monitoring
systems such as the ultrasonic broken rail detection system.
- Abstract（参考訳）: 鉄道遮断は国際的な脱線の原因の1つである。
これは南アフリカの鉄鉱石ラインと変わらない。
列車がひび割れや大きな欠陥、欠陥のある溶接部を通過すると、多くのレールが破損する。
この場合、列車が脱線を防ぐために速度を落とすには遅すぎるのが普通である。
鉄道区間を通過する列車に付随する列車の故障のリスクを知ることにより、メンテナンスイニシアチブのより良い実施と緩和策が実現される。
本稿では,鉱石ラインの具体的な課題を議論し,レールブレークリスク予測モデルの作成に使用できる現在利用可能なデータについて検討する。
次に, 鉄鉱石線におけるレールブレークリスク予測モデルの開発について述べる。
最後に、モデルから得られた洞察は、様々な鉄道破壊リスクの様々なシナリオについて議論することで示される。
今後,この基本モデルを拡張して,超音波破壊鉄道検知システムなどのライブ監視システムからの入力を可能にする計画である。
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