Кому в России нужен умный вагон

23.05.2018
«Ведомости»

 

Объединенная вагонная компания (ОВК) рассматривает мировой опыт применения различных цифровых технологий в области грузовых вагонов. Они позволяют исключить человеческий фактор там, где это целесообразно, повысить открытость информации, обеспечить безопасность движения. Мы стремимся понять, размещение каких электронных систем на грузовом вагоне либо в составе инфраструктуры могло бы дать экономический эффект в улучшении перевозок в условиях нашего рынка и его регулирования.

 

Создавая концепцию умного вагона, мы разделили возможности применения различных систем для него на четыре большие сферы.

 

Первая сфера – контроль состояния подвижного состава.

 

Есть ли дефекты на поверхности катания колес, в норме ли рессорное подвешивание, не произошел ли перегруз подвижного состава в процессе его погрузки. Над этим работают многие научные организации в нашей стране и за рубежом. Но мы пока не видим перспективы экономической отдачи, и также это никаким образом не поддержано нормативной технической документацией со стороны регулятора.

 

Вторая область, которая должна бы заинтересовать не столько собственника подвижного состава, сколько владельца инфраструктуры, – контроль технического состояния инфраструктуры путем измерений с помощью систем, установленных на вагоны. Измеряются показатели динамических качеств, показатели взаимодействия с путем, в результате выявляются участки железнодорожного пути с не очень хорошим техническим состоянием, которые нужно ремонтировать. Кому все это нужно? На этот вопрос опять-таки нет ответа ни со стороны владельца инфраструктуры, ни со стороны регуляторов.

 


Анна Орлова

Окончила Санкт-Петербургский государственный технический университет по специальности «прикладная механика». Доктор технических наук. Работала заместителем генерального директора Научно-внедренческого центра «Вагоны», специализирующегося на разработке и постановке на производство грузового подвижного состава, а также профессором кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» Петербургского государственного университета путей сообщения. В НПК ОВК – с июля 2013 г.


 

Третья сфера – контроль за соблюдением условий эксплуатации вагона. Речь идет о выявлении неких событий. Например, ударили ли вагон с большой силой в автосцепку из-за того, что распустили с горки со слишком большой скоростью или его ударили грейфером на разгрузке. Хочу отметить, что здесь зачастую происходит конфликт интересов. С одной стороны, собственник подвижного состава хочет, чтобы с подвижным составом обращались аккуратно. С другой – те, кто эксплуатирует вагон, не заинтересованы в том, чтобы раскрывались факты неправильного обращения с вагоном. А это неизбежно будет выявлено со всеми деталями – когда и где – в привязке ко времени и GPS-координатам.

 

Четвертая область применения системы «умный вагон» – контроль ресурса. Это длительное наблюдение за эксплуатацией вагона, за его динамической загруженностью в результате эксплуатации, по итогам которого можно сделать вывод, исчерпал ли вагон свой ресурс или нет.

 

Если говорить о технической стороне вопроса, то, на мой взгляд, переход от научных исследований в сфере создания умных вагонов к запуску пилотных проектов составит около трех лет. С чем это связано. Во-первых, несмотря на существующую потребность, нет надежного источника электроэнергии на грузовом вагоне. Грузовой вагон – это металлическая коробка, которая перемещается по рельсам. В отличие от пассажирского вагона, взять электроэнергию на грузовом вагоне негде. Любая система, которую хотелось бы построить на умном грузовом вагоне, будет привязана к вопросу разработки источника энергии. Например, большая техническая задача – сбор и обработка информации о событиях несоответствия. Методы измерений, которые до сих пор применяются при проведении испытаний подвижного состава, совершенно не учитывают вопрос энергоэффективности. В основном все измерения, которые мы делаем в процессе испытаний, потребляют огромное количество электроэнергии с точки зрения того, что доступно на грузовом вагоне. Соответственно, встает вопрос разработки систем сбора информации: датчиков, усилителей, преобразователей, которые бы собирали эту информацию с учетом доступной мощности. Следующая область – идентификация событий несоответствия. До сих пор при испытаниях мы ставили задачу выяснить, соответствует или нет вагон нормативным требованиям. Но это точечная оценка. Сейчас речь идет о том, что необходимо осуществлять непрерывную оценку в процессе движения вагона и выявлять, что же с ним произошло. Идентификация по изменениям на вагоне – какое же событие реально вызвало то или иное сочетание показателей – тоже нерешенная задача, которую нужно решать.

 


ПАО «НПК ОВК»

Железнодорожный холдинг. Акционеры (данные на 31 декабря 2017 г.): компании, управляющие активами НПФ группы «Открытие» (19,7%), группы О1 (15,91%), группы «Сафмар» (5,66%), а также структура Сбербанка – SIB (Cyprus) Limited (14,33%) и АО «Открытие холдинг» (7,94%). Финансовые показатели (МСФО, 2017 г.): выручка – 62 млрд руб., чистый убыток – 4,5 млрд руб. Парк вагонов (на конец 2017 г.) – 13 267 единиц. Производство вагонов (2017 г.) – 19 100 единиц.


 

И финальная большая надстройка над всем этим – система big data и система управления всей информацией, которая может быть получена на базе измерений, выполненных на вагоне. Таких систем может быть разработано множество, но центр управления big data должен быть единым, работать по единым протоколам и сохранять полученную информацию.

 

Союз «Объединение вагоностроителей» в программе НИОКР до 2020 г. поставил задачу создать единую телеметрическую систему, которая потом позволила бы управлять всей собираемой информацией. Это дает возможность начать разработку нормативно-технической базы и различных документов по стандартизации всех вышеперечисленных систем.

 

На сегодняшний день если говорить об использовании подобных систем в мире, то в каждой отдельной стране нашли применение те или иные части этих технологий. Например, в Австралии внедрена система, когда на грузовом вагоне стоят солнечные батареи и этот вагон отслеживает состояние железнодорожного пути, его постепенную деградацию, выдавая собственнику предупреждение, какой участок пути требует ремонта. Системы, которые выявляют дефекты колес, внедряются в США. На адаптерах колесных пар размещаются датчик, усилитель и блок обработки, которые фиксируют информацию об ускорениях на колесной паре. Ситуация идентифицируется: образовался ли ползун, появилась ли выщербина, неравномерный прокат, не пора ли отправлять эту колесную пару в ремонт. В Европе есть системы контроля событий, связанных с эксплуатацией грузового вагона. Есть системы, которые измеряют, произошел или нет удар на буферах при перевозке груза. У нас есть аналоги в сфере перевозок военных грузов.

 

Важный вопрос заключается в том, надо ли это все собирать в единую систему и что из нее окажется востребованным именно в России.

Новости отрасли


АРХИВ >>



Публикации ВНИЦТТ

26.09.2017
«Гудок»


АРХИВ >>