XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Путевое хозяйство исторически является одной из самых ресурсоемких и критически важных для безопасности сфер железнодорожного транспорта. Традиционный подход к его обслуживанию, основанный на планово-предупредительных ремонтах и визуальном контроле, сегодня сталкивается с вызовами экономической эффективности и растущими требованиями к надежности, особенно в условиях интенсивного роста грузопотоков на стратегических направлениях, таких как Восточный полигон. Ответом на эти вызовы становится цифровая трансформация отрасли, в рамках которой реализуется концепция «Умный путь». Эта концепция предполагает фундаментальный переход от ремонта по графику к ремонту по фактическому состоянию, что становится возможным благодаря созданию непрерывной системы мониторинга на основе распределенных сетей датчиков и интеллектуальной обработки больших данных. Цель данной статьи – проанализировать архитектуру, ключевые технологические компоненты и практические результаты внедрения систем предиктивной диагностики пути в условиях российской железнодорожной сети, а также дать оценку системным барьерам, замедляющим полномасштабное развертывание технологии.

Основой технологии «Умный путь» является многоуровневая система сбора данных о состоянии железнодорожного полотна, земляного полотна и искусственных сооружений. Первый и наиболее массовый уровень образуют стационарные датчики, интегрированные непосредственно в инфраструктуру. Наиболее распространенными являются датчики температуры рельсов, которые в режиме реального времени отслеживают термические напряжения в бесстыковом пути. Эти устройства позволяют не только фиксировать текущее состояние, но и, анализируя динамику нагрева и охлаждения, прогнозировать риск выброса пути — одну из наиболее опасных неисправностей. Данные с этих сенсоров в автоматическом режиме передаются диспетчеру, что позволяет оперативно вводить ограничения скорости в жаркий период. Другой критически важный тип — интеллектуальные датчики, встроенные в рельсовые цепи систем автоблокировки и электрической централизации. Они выполняют двойную функцию: обеспечивают работу систем сигнализации и одновременно служат инструментом диагностики, непрерывно измеряя сопротивление изоляции балласта, целостность рельсовой нити и проводимость стыковых соединителей. Это позволяет дистанционно выявлять утечки тока, указывающие на засорение балласта или ухудшение его дренажных свойств, что было невозможно при периодических ручных обходах.

Второй, мобильный уровень диагностики, представлен современными диагностическими поездами-лабораториями, такими как «Синергия» или «Колибри». Эти комплексы представляют собой подвижные исследовательские центры, оснащенные комплексом взаимодополняющих систем неразрушающего контроля. Лазерные и оптические сканеры с высочайшей точностью фиксируют геометрию пути в плане и профиле, выявляя даже минимальные отклонения от нормы. Ультразвуковые и вихретоковые дефектоскопы «просвечивают» тело рельса, обнаруживая внутренние дефекты — расслоения, поперечные и вертикальные трещины. Наиболее перспективным инструментом для оценки «подземной» части пути являются георадары. Они позволяют визуализировать слоистость балластной призмы, выявлять зоны разуплотнения, скопления шлама, оценивать толщину балластного слоя и состояние земляного полотна без вскрытия. Высокоскоростные видеосистемы фиксируют состояние скреплений, противоугонов и других элементов верхнего строения пути. Ключевое отличие новой диагностики от старой заключается не только в точности, но и в привязке каждого дефекта к точным пространственным координатам (с использованием ГЛОНАСС), что создает цифровую карту состояния пути с погрешностью до сантиметров. Третий уровень — это системы интегрированного мониторинга искусственных сооружений (мостов, путепроводов, тоннелей), где сети акселерометров, тензодатчиков, инклинометров и датчиков раскрытия трещин фиксируют вибрации, деформации, крен и другие параметры в реальном времени, обеспечивая контроль за их остаточным ресурсом.

Собранные терабайты разнородных данных поступают в единую цифровую платформу для аналитики, которая становится «мозгом» системы. Именно здесь, с помощью алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики, необработанные сигналы преобразуются в управленческие решения. Система строит так называемые «цифровые тени» или «цифровые двойники» участков пути, которые динамически отражают их техническое состояние и прогнозируют остаточный ресурс на основе физических моделей износа. Например, комбинируя данные георадара о накоплении шлама в балласте, тенденции ухудшения геометрии и информацию о грузонапряженности участка, алгоритм может с высокой вероятностью предсказать, когда на конкретном километре потребуется выполнить выправку пути или очистку балласта. Это позволяет перейти от жесткого календарного графика «окон», часто не совпадающего с реальными потребностями, к адресному, точечному планированию ремонтных работ. Система сама формирует заявки на «окна», ранжируя их по критичности, и предлагает оптимальную последовательность работ с учетом логистики и наличия ресурсов, что и составляет суть предиктивной модели управления активами.

Внедрение системы «Умный путь» несет в себе значительный, уже частично подтвержденный на пилотных участках, экономический и эксплуатационный эффект. Первичным и наиболее важным является повышение безопасности движения за счет раннего, а не постфактумного, выявления критических дефектов. Во-вторых, достигается существенная оптимизация капитальных и операционных расходов. Ремонтные работы выполняются именно там, где они объективно необходимы, и именно тогда, когда это экономически и технически обоснованно. Это предотвращает как преждевременные траты на замену еще ресурсных элементов, так и колоссальные затраты на ликвидацию последствий аварийных ситуаций или внеплановых остановок движения. Предварительные оценки в рамках пилотных проектов РЖД на ряде направлений показывают потенциал снижения совокупных затрат на содержание пути до 15-25% за счет оптимизации материальных и трудовых ресурсов, а также логистики. В-третьих, повышается пропускная способность сети. Точно спланированные, локализованные и минимально необходимые по продолжительности «окна» меньше disrupt-ят график движения поездов, что особенно важно на напряженных направлениях. Кроме того, сокращается потребность в массовом ручном труде для осмотров, особенно в сложных климатических или опасных условиях (например, на мостах или в тоннелях), что также относится к мерам социальной политики и повышения привлекательности профессии.

Однако переход к «Умному пути» сопряжен с комплексом серьезных системных вызовов, которые объясняют поэтапный, а не повсеместный характер его внедрения. Ключевым является вопрос стоимости. Необходимы огромные первоначальные инвестиции не только в сами датчики (стоимость которых при массовом внедрении может быть снижена), но и в создание надежной телекоммуникационной инфраструктуры в удаленных регионах для передачи данных, в вычислительные мощности и программное обеспечение для их анализа, а также в переподготовку инженерного и управленческого персонала. Второй фундаментальный вызов — обеспечение кибербезопасности распределенной IoT-сети. Тысячи подключенных к сети устройств создают новую, расширенную поверхность для потенциальных атак, целью которых может быть как хищение данных, так и дестабилизация работы инфраструктуры путем передачи ложных сигналов. Третий барьер — нормативно-правовой. Действующая система правил технической эксплуатации и инструкций во многом основана на регламентных сроках и периодичностях. Для полного перехода на предиктивную модель необходимо создание новой нормативной базы, которая легитимизирует использование данных аналитики как основного критерия для принятия решений о безопасности движения, заменяя или существенно дополняя традиционные нормативы. Наконец, существует организационное сопротивление, связанное с необходимостью менять устоявшиеся десятилетиями процессы планирования, отчетности и ответственности внутри дирекций инфраструктуры.

Несмотря на эти барьеры, реализация пилотных проектов «Умного пути» на полигонах Восточного полигона, где вопросы надежности и эффективности стоят наиболее остро, и на ряде других направлений демонстрирует не только технологическую работоспособность, но и явный экономический эффект. В перспективе следующий качественный скачок будет связан с интеграцией данных с «Умного пути» с системами «умного локомотива». Это позволит создавать адаптивные, динамические маршруты и скорости движения тяжеловесных поездов в зависимости от фактического, а не паспортного, состояния конкретного участка инфраструктуры в реальном времени. Такая синхронизация станет новым шагом к созданию полностью цифровой, самооптимизирующейся и максимально безопасной транспортной системы, способной гибко реагировать на вызовы как растущих грузопотоков, так и сложных климатических условий России.

Список использованной литературы

1. Программа «Цифровая железная дорога». Официальный сайт ОАО «РЖД». URL: https://www.rzd.ru/ru/9298

2. Диагностический комплекс «Синергия»: новые возможности контроля пути. // Железнодорожный транспорт. – 2021. – № 5. – С. 32-37.

3. Внедрение систем предиктивной аналитики в путевом хозяйстве: опыт и перспективы. Материалы научно-технической конференции ВНИИЖТ. URL: https://vniias.ru/press-tsentr/novosti/prediktivnaya-analitika-v-putevom-hozyaystve/

4. Технологии интернета вещей (IoT) на железнодорожном транспорте / под ред. И.В. Сидорова. – М.: Транспортные технологии, 2022. – 215 с.

5. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года. URL: https://mintrans.gov.ru/documents/3/10522