STW.nl

U bent hier

Partnershipprogramma ExploRail van start

Partnershipprogramma ExploRail van start

14 juni 2012

Met het honoreren van vijf onderzoeksprojecten door het bestuur van Technologiestichting STW is de wetenschappelijke samenwerking die STW en ProRail vorig jaar aangingen, nu daadwerkelijk van start gegaan. De samenwerking, in de vorm van het onderzoeksprogramma ExploRail, richt zich op het robuust en betrouwbaar maken van de toekomstige spoorinfrastructuur in Nederland. De nu gehonoreerde projecten vormen het deelprogramma “Intelligent Rail Infrastructure”  (“Zelfdenkend Spoor”) van STW en ProRail. In een tweede deelprogramma gaan het gebied Maatschappij- en Gedragswetenschappen (MaGW) van NWO en ProRail werken aan “Whole System Performance”. Hierin worden later dit jaar projecten gehonoreerd. Voor het hele programma is 5 miljoen euro beschikbaar. De helft komt van ProRail, de andere helft van STW, MaGW en het vroegere ICTRegie. De samenwerking duurt tot en met 2016.

Zoals elke treinreiziger weet heeft Nederland een zeer druk bereden spoorwegnet, met name in de Randstad. Het is daardoor van belang dat storingen voorkomen of snel gelokaliseerd en opgelost kunnen worden. ProRail heeft de wetenschappelijke vragen aangedragen en met de partijen samen geformuleerd tot het onderzoeksprogramma ExploRail met daarin een aantal cruciale onderwerpen. Hoe lokaliseer je sneller dan nu bestaande en zich ontwikkelende problemen op het spoorwegnet? Welke componenten van het net zijn daarin cruciaal en welke sensorsystemen heb je nodig om die componenten te bewaken? Hoe krijg je de vereiste informatie over de staat van het spoorwegnet om effectieve beslissingen te kunnen nemen over zaken als onderhoud, planning, reparaties en het voorkomen van storingen? Uiteindelijk moeten moderne technieken uit de meettechniek en de ICT zorgen voor slimmer en efficiënter onderhoud en vernieuwing van het spoor.

ExploRail is ingebed in het onderzoeksthema Verbinden van Duurzame Steden, een initiatief van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek en het Nicis Institute. Verbinden van Duurzame Steden gaat over actuele vraagstukken op het gebied van de bereikbaarheid, leefbaarheid en veiligheid van urbane gebieden in delta’s.

Voor de redactie:

Meer informatie bij STW-Program Officer dr.ir. Frank Karelse (tel. 030 – 6001 270, e-mail f.karelse@stw.nl) en research-coördinator drs. Tjitske Bezema van ProRail  (e-mail tjitske.bezema@prorail.nl).

Foto: ProRail

Gehonoreerde projecten in het programmadeel “Zelfdenkend Spoor”

ADMIRE – Advanced monitoring and management of intelligent rail infrastructure
(Geavanceerd monitoren van een intelligente rail-infrastructuur)
Hoofdaanvrager prof.dr.ir. B. (Bart) De Schutter (Delft Center for Systems and Control – Technische Universiteit Delft)
Mede-aanvragers dr. Z. (Zili) Li (Afdeling Bouw, Weg- en Railbouwkunde, Technische Universiteit Delft), prof.dr. R.(Robert)  Babuška en  dr.ir. A.J.J. (Ton) van den Boom (beiden Delft Center for Systems and Control)
Over de huidige spoorinfrastructuur zijn voortdurend heel veel meet- en managementgegevens beschikbaar, afkomstig van verschillende bronnen. Om al die gegevens beter te kunnen gebruiken is een geïntegreerd en intelligent systeem nodig voor het monitoren en het ondersteunen van de besluitvorming over onderhoud, herstel en vervanging.
Dit project ontwikkelt nieuwe intelligente, systematische, efficiënte en robuuste methoden om alle voortdurend binnenkomende metingen uit de spoorinfrastructuur te monitoren, alarm te slaan als een probleem optreedt of zich aankondigt, en de gepaste onderhouds-, herstel- of vervangingsmaatregelen te nemen om het probleem op te lossen.

ArRangeer – smARt Railroad maintenance eNGinEERing with stochastic model checking (Spooronderhoud slim maken met stochastic model checking)
Hoofdaanvrager dr. M.I.A. (Mariëlle) Stoelinga (Formal Methods and Tools, Faculteit der Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica, Universiteit Twente)
Mede-aanvrager prof.dr.ir. J.P. (Joost-Pieter) Katoen (Informatik II, RWTH Aachen Universität en Formal Methods and Tools, Faculteit der Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica, Universiteit Twente)
Onderhoud van het spoor is een complex proces: er moeten afwegingen gemaakt worden over veiligheid, kosten, risico's en beschikbaarheid van het spoor. Foutboomanalyse is een standaardmethode om de betrouwbaarheid en beschikbaarheid van spoorweginfrastructuur te bepalen, maar houdt slechts in zeer beperkte mate rekening met onderhoudsaspecten, terwijl deze wel cruciaal zijn voor het functioneren van het spoor. Het ArRangeer-project beoogt foutboomanalyse uit te breiden met geavanceerde onderhoudsstrategieën, die zaken als inspectie, monitoring, leeftijd, conditie, onderhoudsfrequentie, reparatievolgorden bij verscheidene defecten tegelijkertijd in ogenschouw nemen. Technisch wordt dit gerealiseerd door het gebruik van stochastic model checking (SMC), een innovatieve techniek die veel door hardwareproducenten wordt gebruikt. Deze technieken moeten leiden tot een krachtige methode voor onderhoudsplanning, die helpt om onderhoudsstrategieën met elkaar te vergelijken en automatisch een optimale strategie te kiezen.

DrTrack – Detection and diagnosis of railway track short wave anomalies
(Kleine afwijkingen in de rails opsporen en hun aard vaststellen)
Hoofdaanvrager dr. Z. (Zili) Li (Afdeling Bouw, Weg- en Railbouwkunde, Technische Universiteit Delft)
Mede-aanvragers prof.dr.ir. D.J. (Daniel) Rixen en dr. Arend Schwab (beiden Precision and Microsystems Engineering, Faculteit Werktuigbouwkunde, Maritieme Techniek en Technische Materiaalwetenschappen, Technische Universiteit Delft)
Een trein die over een spoor  rijdt, voelt de toestand van het spoor . De trein en het spoor raken er door in trilling. Is er een mankement aan het spoor  of anderszins een defect, dan vertalen ook die zich in een trilling van  de trein en het spoor. Dit project gaat een systeem ontwikkelen dat aan boord van de trein automatisch de trillingen van  de trein en van het spoor gaat meten en vergelijken met het patroon dat bij normale situaties hoort. Zo kan het systeem sneller en beter (het begin van) mankementen op het spoor signaleren.

PRIME – Development of high-performance rail through intelligent metallurgy and engineering (Ontwikkeling van hoogwaardig spoorwegstaal op basis van intelligente metaalkunde)
Hoofdaanvrager prof.dr.ir. J. (Jilt) Sietsma (Microstructural Control in Metals, Afdeling Technische Materiaalwetenschappen, Technische Universiteit Delft)
Mede-aanvragers dr. Z. (Zili) Li (Afdeling Bouw, Weg- en Railbouwkunde, Technische Universiteit Delft) en dr. R.H. (Roumen) Petrov (Microstructural Control in Metals, Afdeling Technische Materiaalwetenschappen, Technische Universiteit Delft)|
Het project beoogt de ontwikkeling van een nieuwe generatie staal voor rails, gebaseerd op fundamentele inzichten in de relaties tussen mechanische belasting, ontstaan van schade en de microstructuur van het staal. Dit moet leiden tot een optimaal ontwerp voor rails en het onderhoud ervan, tot materiaalontwerp op basis van fundamentele inzichten, tot rails die een tientallen procenten langere levensduur hebben en reductie van CO2-uitstoot bij ProRail van enkele tientallen procenten.

SmartOCCR - Smart information and decision support for railway operation control centres (Slimme informatie- en besluitvormingsondersteuning voor operation control centres op het spoor)
Hoofdaanvrager dr. R.M.P. (Rob) Goverde (Transport en Planning, Faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen, Technische Universiteit Delft)
Mede-aanvrager dr. D. (Dorota) Kurowicka (Risico Analyse, Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica, Technische Universiteit Delft)
Het treinverkeer in Nederland heeft gemiddeld drie keer per dag last van een onvoorziene storing. Het Operational Control Centre Rail (OCCR) komt dan in actie om de gevolgen van de verstoring zo klein mogelijk te houden. Dit project richt zich op het oplossen van de twee grootste problemen. Alle beschikbare gegevens in het OCCR moeten zo gecombineerd en gemodelleerd worden dat de online informatie over de duur van de verstoring wordt verbeterd. Hiervoor zal een grafisch model in de vorm van een Bayesian Belief Network worden ontwikkeld. De verkeersleiders kunnen vervolgens nog beter ondersteund worden om snel effectieve beslissingen te kunnen nemen. Hiervoor worden methoden en hulpmiddelen ontwikkeld om de restcapaciteit van de gestoorde infrastructuur snel in te schatten, tijdelijke oplossingen voor het treinverkeer door te rekenen en de terugkeer naar de normale treinenloop aan te geven.