Modeling “Wrong Side” Failures Caused by Geomagnetically Induced Currents in Electrified Railway Signaling Systems in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of studies into space weather impacts on ground‐based systems focus on power supply networks and oil and gas pipelines. The effects on railway signaling infrastructure remain a sparsely covered aspect even though these systems are known to have experienced adverse effects in the past as a result of geomagnetic activity. This study extends recent modeling of geomagnetic effects on DC signaling for AC‐electrified railways in the UK that analyzed “right side” failures in which green signals are turned to red. The extended model reported here allows the study of “wrong side” failures where red signals are turned green: a failure mode that is potentially more dangerous. Railway lines using track circuit signaling, like those modeled in this study, are separated into a number of individual blocks. This study shows that a relay is most susceptible to “wrong side” failure when a train is at the end of a track circuit block. Assuming that each train is positioned at the end of the block it is occupying, the results show that the geoelectric field threshold at which “wrong side” failures can occur is lower than for “right side” failures. This misoperation field level occurs on a timescale of once every 10 or 20 years. We also show that the estimated electric field caused by a 1‐in‐100 years event could cause a significant number of “wrong side” failures at multiple points along the railway lines studied, although this depends on the number of trains on the line at that time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».