【技术动态】美国BNSF公司智能化铁路货运技术

美国伯灵顿北方圣太菲铁路运输公司（BNSF）作为北美领先的货运公司之一，铁路网横跨美国28州和加拿大3省。BNSF的货运吨英里数占美国所有城际铁路的15%，2020年在新冠肺炎疫情的影响下仍然运输了950万车的货物。为了安全有效地处理货物，BNSF公司不断寻求利用和探索新技术，以下是近年来一些重要的研发和应用方向。

（1）大数据与人工智能

BNSF公司利用大数据和人工智能技术寻找可能导致列车事故的轨道和货运车辆部件缺陷。人工智能能够更好地预测设备元件的问题，并追踪这些设备元件，以便在它们失效之前采取纠正措施。利用人工智能技术不仅提升了安全性，同时也提高了资产利用率、服务和运营效率，使BNSF成为更安全的铁路公司。

（2）物联网和传感器

BNSF长期使用热传感器、声传感器、视觉传感器和力定位轨旁传感器来检测货车车轮缺陷。例如，热/红外扫描仪可以检测各种部件的最小温度变化。如果部件发热和故障，则会发出警报，以便使列车停车并进行相关车辆的检查。此外，BNSF还将人工智能技术应用到车轮缺陷检测方面，能够对4000个轨旁传感器每天提供的超过3500万个读数进行整理，以确定潜在问题。利用这些轨旁传感器数据，可以确定设备维修的紧迫性，并推断出维修时间。

（3）机器视觉系统和图像分析

BNSF使用了机器视觉系统和图像分析等新技术，以识别车轮的裂纹和断裂。每天有超过75万张车轮图像被捕获，经过训练的人工智能模型会分析这些图像，以识别边缘的各种车轮缺陷，并通知监控台迅速采取行动。借助人工智能技术，BNSF开发新的图像分析模型，分析和识别速度达到了较高水平。

（4）环保技术

为了进一步降低铁路运输排放和碳足迹，BNSF公司开展了电池电力机车的研究。在加州空气资源委员会拨款的支持下，BNSF与圣华金谷空气污染控制区和美国西屋制动公司合作，开发并测试了电池电力机车。该原型车与传统的内燃机车搭配在南加利福尼亚州进行了试运行，达到了预期的效率表现。此外，BNSF还在加利福尼亚州的多处联运设施中部署了电力驱动的货物处理设备。

（图片来自网络）