英国标杆性铁路应用Bentley数字孪生技术，在疫情期间提供超预期服务

项目概要

Network  Rail威尔士和西部地区（NR  WW）公司负责为威尔士、泰晤士河谷、英格兰西部和英国西南半岛的社区和企业提供铁路出行服务。

该地区每年客流量达1.225亿人次，直接服务于欧洲最繁忙的机场——伦敦希思罗机场，将通勤者运送到主要的办公中心，包括伦敦、加的夫、布里斯托尔和埃克塞特，同时还提供通往伯明翰、曼彻斯特和利物浦的运输服务。

NR  WW的5,000多名员工负责维护2,700英里的铁路线、5,841座桥梁、1,750个平交道口和4,500个信号灯，员工必须将乘客放在第一位，需要使用能够为业务流程提供强大支持的软件，以便每日能够提供安全、可靠和高效的铁路服务。

挑战

新冠肺炎疫情改变了常规的工作方式，NR  WW希望采用创新的方法来实现目标，这比以往任何时候都更加重要。尽管英国政府指定铁路专业人士为行业主要的工作人员，但2020年上半年全国封锁限制人员流动，因此行业需要采用不同的工作方式。NR  WW需要创新的思维、灵活的数字化转型方式以及强大的团队合作精神，克服他们在新常态下面临的日常挑战。

在埃克塞特和伦敦帕丁顿站的两个项目中，对人员流动的限制影响了团队的传统工作方式。在埃克塞特，由于无法与开发团队进行面对面会议，而且对地点完全不熟悉，获得的信息有限，无法得出切实可行的结果，NR  WW的团队需要对车站进行三维建模，以便进行信号观测。在帕丁顿站，为了改善路标的可见性和通勤者的导航，即将更新的路线查找系统需要对现有路标的100多个元素进行分类，并对车站进行精确布局，以开发和设计新的路标。

突破

对于埃克塞特站，在协作创建车站模型的过程中，团队首先要做的是收集和参照他们在MicroStation中的所有可用信息，包括LiDAR和点云数据。数字化工作流程的下一步是使用Descartes可扩展的地形功能创建数字地形模型，并通过对照点云数据交叉核对结果来添加更多细节，以生成现场的精确表示。团队利用OpenRail  Designer在三天内创建了车站的综合模型，包括轨道、道砟和轨枕和信号。

NRWW对帕丁顿车站的布局和所有资产进行了广泛的点云扫描。鉴于采集的点云数据的规模和密度，团队利用Descartes对不同密度的点云进行分割、控制和遍历，切片厚度帮助团队以正确的精度快速高效地生成模型。如果没有数字化工作流和Descartes，团队将需要花费大量时间来完成模型创建，并且无法保证其准确性。

Network  Rail  BIM项目经理John  Nolan表示：“Network  Rail的目标是站在数字孪生模型开发的最前沿。Network  Rail借助Bentley技术能够采集项目的真实状态并将其反映到虚拟环境中，最终创建了埃克塞特站和帕丁顿站的数字孪生模型，这两个项目除了满足最初设想的项目要求之外，还提供了可以在将来用于许多其他项目的宝贵数字资产记录，可减少进一步的实地考察，避免延误和不必要的成本。”

成果

NR  WW在三天内创建的埃克塞特车站的模型在视觉和技术方面都是准确的，如果没有Bentley技术的多样性和灵活性，就无法做到这一点。这些结果不仅保证了偏远地区信号站点的质量，团队还能够以虚拟形式访问现场，进行设计校审，支持项目参与方更深入的参与并作出更明智的决策，而且任何人都不需要离开自己的所在地。

通过创建帕丁顿站的数字孪生模型，NR  WW可以减少未来开展调查、实地考察和设计等工作所需的工时，进而节省了大量的成本并降低了风险。具体来说，他们利用Descartes数字化工作流，将管理点云数据所需的时间减少了大约一半，从而使模型提前约一个月交付，并确保了未来的工作开展和对建模团队的进一步投资。

这些数字孪生模型用于快速高效地进行信号观测和路线查找，Network  Rail证明了即使在全球疫情期间和因疫情而导致的封锁期间，他们也可以提供超出客户和项目参与方预期的服务。