克拉科夫AGH科技大学采用轻松连WS1 Wi-Fi开展铁路道岔气象与钢轨温度监测研究
研究概览
| 论文标题 | The Fundamental Approach of the Digital Twin Application in Railway Turnouts with Innovative Monitoring of Weather Conditions |
| 发布机构 | MDPI |
| 发布期刊 | Sensors |
| 发布时间 | 2021 年 8 月 |
| 作者/机构 | Arkadiusz Kampczyk、Katarzyna Dybeł；克拉科夫 AGH 科技大学，波兰 |
| 轻松连产品 | 轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备；外接 UB-DT-P1 温度传感器 |
| 数据收集 | 环境温度、钢轨轨头内部温度、湿度、环境光照 |
| 采样频率 | 每小时一次 |
| 研究周期 | 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日 |
| 应用场景 | 铁路道岔监测、铁路基础设施数字孪生、连续焊接钢轨温度分析、铁路基础设施诊断 |
| 原文链接 | https://doi.org/10.3390/s21175757 |
研究背景：这项研究解决什么问题？
铁路道岔是铁路基础设施中非常关键的组成部分。它承担列车变换线路的功能，同时长期暴露在复杂的运行载荷和室外环境中。与普通轨道区段相比，道岔结构更复杂，包含尖轨、辙叉、转辙设备等多个部件，因此对维护和监测的要求更高。一旦道岔状态异常，可能影响列车运行安全、线路通过能力以及铁路维护成本。
这项研究关注的是数字孪生技术在铁路道岔监测中的基础应用。铁路道岔的数字孪生并不只是建立一个三维模型，更重要的是持续接入真实现场数据，使虚拟模型能够反映实际设备状态。对于道岔系统而言，几何参数、运行状态、设备状态以及环境条件都可能影响后续分析和维护判断。
研究团队特别强调，气象条件和钢轨温度应被纳入铁路道岔数字孪生的基础数据体系。钢轨温度不仅受空气温度影响，还会受到太阳辐射、湿度、昼夜温差和季节变化的影响。这些因素可能进一步影响连续焊接钢轨的温度应力状态，并与轨道维护诊断相关。
为支持这一研究目标，研究团队采用轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备，并结合 UB-DT-P1 外接温度传感器，搭建了一套铁路现场气象与钢轨温度监测装置。该系统在数月时间内采集真实环境数据，为钢轨温度变化分析和铁路道岔数字孪生数据构建提供了现场数据基础。
轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备
轻松连智能感知设备在研究中的具体作用
在这项研究中，轻松连WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备的作用是现场数据采集设备。研究团队使用轻松连的设备采集铁路现场环境数据和钢轨温度数据，并将这些数据用于后续计算、对比和分析。
研究团队搭建的监测系统被命名为 Tszyn WS1 Wi-Fi。该系统由轻松连 WS1 WI-FI 无线智能感知设备、UB-DT-P1 外接温度传感器以及一段 S49（49E1）型钢轨组成。钢轨长度约为 300 mm。研究人员在钢轨轨头内部设置测量孔，并将 UB-DT-P1 温度探头插入轨头内部，用于采集钢轨材料内部的温度变化。
轻松连 WS1 Wi-Fi 线智能感知设备被部署在铁路道岔监测区域附近，位置位于铁路结构限界之外，并与轨道平行布置。这样的部署方式可以在不影响铁路运行的前提下，记录道岔附近的真实环境条件。
该系统采集了四类数据：环境温度、钢轨轨头内部温度、环境湿度和环境光照。数据采样频率为每小时一次。监测周期为 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日，覆盖了冬季到春季的环境变化过程。在整个研究周期内，系统共记录了 5002 个数据点。
这些数据主要被用于三个方面。
第一，钢轨轨头内部温度数据被用于计算铁路连续焊接钢轨的温度差指标，包括第二温度差指标TgCWRII。
第二，环境温度、湿度和光照数据被用于解释钢轨温度变化所处的真实气象背景。例如，钢轨温度升高不仅可能与空气温度有关，也可能与日照增强、昼夜温差变化等因素有关。
第三，这些连续采集的数据为铁路道岔数字孪生提供了环境数据输入。数字孪生模型需要真实、持续、可追溯的数据支撑，而WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备和UB-DT-P1 外接温度传感器采集的数据可作为道岔状态模型中的现场环境数据层。
因此，在这项研究中，轻松连产品的价值主要体现在：它为研究团队提供了带有时间序列特征的真实现场数据，使研究人员能够分析钢轨在室外环境下的温度变化，并进一步讨论这些数据如何支持铁路道岔监测与数字孪生应用。
研究方法和数据采集方式
研究团队设计了一套名为 Tszyn WS1 Wi-Fi 的测量站。该测量站将轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备与 UB-DT-P1 外接温度传感器结合，并集成到 S49（49E1）型钢轨测量结构中。
UB-DT-P1 温度传感器被安装在钢轨轨头内部，用于测量钢轨内部温度。轻松连 WS1 Wi-Fi则用于记录环境温度、湿度和环境光照。设备通过 Wi-Fi 与轻松连物联网平台进行无线同步。研究中还提到，轻松连 App 可用于设备配置、观察周期设置、数据查看和异常提醒配置。
该系统支持将数据导出为 CSV 或 PDF 格式，便于研究人员进一步进行指标计算和数据分析。
现场监测从 2020 年 1 月 21 日持续到 2020 年 5 月 29 日。设备以每小时一次的频率记录数据。为了开展温度差指标分析，研究团队从连续数据中选取每天三个固定时刻的数据：早晨 7 点、中午 1 点和晚上 7 点。
研究团队基于这三个时段的钢轨轨头内部温度，计算第一温度差和第二温度差指标。其中，第二温度差指标 TgCWRII 用于描述不同测量时段之间的钢轨温度变化情况，并进一步用于讨论连续焊接钢轨温度状态和铁路道岔监测分析。
主要研究发现
采集结果显示，钢轨材料温度对外部气象条件变化较为敏感。随着监测周期从冬季进入春季，钢轨轨头内部温度、环境温度、湿度和光照均出现明显变化。
研究团队观察到，钢轨温度在中午时段往往变化更加明显。这说明白天环境条件，尤其是日照增强和环境温度升高，会对钢轨轨头内部温度产生影响。
通过比较每天早晨 7 点、中午 1 点和晚上 7 点的钢轨温度数据，研究人员能够分析钢轨在一天内的升温和降温过程，并进一步计算温度差指标。这些指标帮助研究团队观察钢轨温度变化的幅度和趋势。
论文还讨论了第二温度差指标 TgCWRII 与周期平均钢轨温度之间的关系。研究团队认为，将这两个指标结合起来，可以为连续焊接钢轨的应力状态变化提供定量参考。例如，较大的钢轨温度波动，或周期平均温度与温度差指标之间出现特殊组合时，可能对铁路基础设施监测和维护分析具有参考意义。
需要注意的是，这并不意味着 轻松连 设备直接判断了铁路故障或风险状态。轻松连在研究中的作用是采集现场数据。研究团队在这些数据基础上进行计算、比较和分析，并进一步讨论其在铁路道岔监测和数字孪生应用中的价值。
这对铁路道岔监测意味着什么？
这项研究说明，在铁路道岔监测中，现场环境数据具有重要意义。铁路道岔长期处于室外环境，温度、湿度、光照、昼夜变化和季节变化都可能影响钢轨及其相关部件的状态。如果数字孪生模型只包含静态结构或几何数据，就难以充分反映道岔的真实运行环境。
通过持续采集环境数据，铁路基础设施管理者可以更好地了解道岔和钢轨在实际环境中的变化规律。尤其是钢轨内部温度，它并不总是与空气温度一致，而是会受到太阳辐射、材料导热和现场环境条件的综合影响。
研究表明，环境监测可以成为铁路道岔数字孪生的数据基础之一。当这些数据与轨道几何测量、巡检记录、运行数据和设备状态数据结合时，可以帮助构建更完整的道岔状态画像。
对于铁路维护而言，这意味着监测方式可以从单纯依赖周期性人工检查，逐步转向结合连续数据记录的分析模式。长期积累的环境与钢轨温度数据，可用于趋势分析、异常变化识别和维护策略优化。
轻松连WS1设备体现出的应用价值
在这项研究场景中，轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备体现出多方面的应用价值。
首先，它能够在户外铁路相关环境中进行连续数据记录。设备本体记录环境温度、湿度和光照，外接 UB-DT-P1 温度传感器则记录钢轨轨头内部温度。
其次，设备支持通过 Wi-Fi 与轻松连物联网平台进行无线同步，便于远程访问和管理监测数据。对于铁路这类分布式基础设施场景而言，远程数据获取可以减少人工现场读取数据的频率。
第三，设备具备本地存储能力。即使无线连接暂时中断，设备仍可保存监测数据，确保数据历史的连续性。这一点对于户外和远程基础设施监测尤其重要。
第四，设备支持数据导出。研究人员可以将数据导出后用于后续计算和建模分析。在本研究中，钢轨温度数据被用于计算温度差指标，环境数据则用于解释钢轨温度变化背景。
第五，设备可通过轻松连 App 进行配置，包括采样周期设置、数据查看和异常通知设置。这使其能够根据不同研究或监测任务进行灵活部署。
总体来看，轻松连智能感知设备在这项研究中的应用价值并不在于替代铁路诊断系统，而在于提供结构化、连续化、可追溯的真实环境数据，为铁路基础设施分析和数字孪生模型提供基础数据输入。
可延伸应用场景
基于这项研究中的部署方式和数据类型，类似的轻松连监测方案可以延伸到多个铁路及基础设施场景。
第一，连续焊接钢轨温度监测。钢轨温度与温度应力状态密切相关，长期温度记录可为焊接钢轨维护分析提供数据支持。
第二，铁路道岔数字孪生建设。轻松连智能感知设备及其云平台可提供环境数据输入，与几何数据、设备状态数据和运行数据共同构成数字孪生的数据基础。
第三，编组站和大型道岔区监测。这类区域道岔数量多、结构复杂、运行频繁，对环境和温度数据的连续记录具有实际价值。
第四，铁路桥梁、隧道口和暴露线路区段监测。这些区域的日照、通风、湿度和温度条件差异较大，适合通过多点环境监测进行对比分析。
第五，矿区或地面活动影响区域的铁路基础设施监测。在这些区域，环境数据可以与轨道几何、结构位移等监测数据结合，用于更全面的基础设施状态评估。
FAQ
1. 这项研究使用了哪款轻松连产品？
研究中使用了轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度和光照无线智能感知设备，并外接 UB-DT-P1 温度传感器。
2. 轻松连系统采集了哪些数据？
系统采集了环境温度、环境湿度、环境光照以及钢轨轨头内部温度。
3. 传感器部署在哪里？
UB-DT-P1 温度传感器被插入 S49（49E1）型钢轨轨头内部。轻松连 WS1 Wi-Fi 设备部署在铁路道岔监测区域附近，位于铁路结构限界之外，并与轨道平行布置。
4. 采样频率是多少？
设备每小时记录一次数据。
5. 监测持续了多长时间？
监测周期为 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日。
6. 这些数据在研究中如何使用？
钢轨轨头内部温度数据被用于计算温度差指标，包括第二温度差指标 TgCWRII。环境温度、湿度和光照数据则用于解释钢轨温度变化所处的真实环境背景。
7. 轻松连智能感知设备是否直接诊断铁路故障？
不是。轻松连在研究中作为数据采集设备使用。研究团队基于采集到的数据进行计算、对比和分析，用于讨论铁路道岔监测和数字孪生应用。
8. 为什么要测量钢轨轨头内部温度？
钢轨温度并不等同于空气温度。它会受到日照、季节变化、材料导热和现场环境条件影响。测量轨头内部温度，可以更直接地反映钢轨材料本身的热状态。
9. 这与数字孪生有什么关系？
数字孪生需要真实世界的数据输入。轻松连智能感知设备采集的环境数据和钢轨温度数据，可以作为铁路道岔数字孪生模型中的现场数据层，使模型更接近实际运行状态。
10. 这种监测方式能否用于铁路道岔之外的场景？
可以。类似方案也可用于连续焊接钢轨、编组站、铁路桥梁、隧道口、暴露轨道区段以及其他铁路基础设施监测场景。
学术研究与实践验证
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克拉科夫AGH科技大学采用轻松连WS1 Wi-Fi开展铁路道岔气象与钢轨温度监测研究
研究概览
| 论文标题 | The Fundamental Approach of the Digital Twin Application in Railway Turnouts with Innovative Monitoring of Weather Conditions |
| 发布机构 | MDPI |
| 发布期刊 | Sensors |
| 发布时间 | 2021 年 8 月 |
| 作者/机构 | Arkadiusz Kampczyk、Katarzyna Dybeł；克拉科夫 AGH 科技大学，波兰 |
| 轻松连产品 | 轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备；外接 UB-DT-P1 温度传感器 |
| 数据收集 | 环境温度、钢轨轨头内部温度、湿度、环境光照 |
| 采样频率 | 每小时一次 |
| 研究周期 | 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日 |
| 应用场景 | 铁路道岔监测、铁路基础设施数字孪生、连续焊接钢轨温度分析、铁路基础设施诊断 |
| 原文链接 | https://doi.org/10.3390/s21175757 |
研究背景：这项研究解决什么问题？
铁路道岔是铁路基础设施中非常关键的组成部分。它承担列车变换线路的功能，同时长期暴露在复杂的运行载荷和室外环境中。与普通轨道区段相比，道岔结构更复杂，包含尖轨、辙叉、转辙设备等多个部件，因此对维护和监测的要求更高。一旦道岔状态异常，可能影响列车运行安全、线路通过能力以及铁路维护成本。
这项研究关注的是数字孪生技术在铁路道岔监测中的基础应用。铁路道岔的数字孪生并不只是建立一个三维模型，更重要的是持续接入真实现场数据，使虚拟模型能够反映实际设备状态。对于道岔系统而言，几何参数、运行状态、设备状态以及环境条件都可能影响后续分析和维护判断。
研究团队特别强调，气象条件和钢轨温度应被纳入铁路道岔数字孪生的基础数据体系。钢轨温度不仅受空气温度影响，还会受到太阳辐射、湿度、昼夜温差和季节变化的影响。这些因素可能进一步影响连续焊接钢轨的温度应力状态，并与轨道维护诊断相关。
为支持这一研究目标，研究团队采用轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备，并结合 UB-DT-P1 外接温度传感器，搭建了一套铁路现场气象与钢轨温度监测装置。该系统在数月时间内采集真实环境数据，为钢轨温度变化分析和铁路道岔数字孪生数据构建提供了现场数据基础。
轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备
轻松连智能感知设备在研究中的具体作用
在这项研究中，轻松连WS1 Wi-Fi 温度、湿度与光照无线智能感知设备的作用是现场数据采集设备。研究团队使用轻松连的设备采集铁路现场环境数据和钢轨温度数据，并将这些数据用于后续计算、对比和分析。
研究团队搭建的监测系统被命名为 Tszyn WS1 Wi-Fi。该系统由轻松连 WS1 WI-FI 无线智能感知设备、UB-DT-P1 外接温度传感器以及一段 S49（49E1）型钢轨组成。钢轨长度约为 300 mm。研究人员在钢轨轨头内部设置测量孔，并将 UB-DT-P1 温度探头插入轨头内部，用于采集钢轨材料内部的温度变化。
轻松连 WS1 Wi-Fi 线智能感知设备被部署在铁路道岔监测区域附近，位置位于铁路结构限界之外，并与轨道平行布置。这样的部署方式可以在不影响铁路运行的前提下，记录道岔附近的真实环境条件。
该系统采集了四类数据：环境温度、钢轨轨头内部温度、环境湿度和环境光照。数据采样频率为每小时一次。监测周期为 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日，覆盖了冬季到春季的环境变化过程。在整个研究周期内，系统共记录了 5002 个数据点。
这些数据主要被用于三个方面。
第一，钢轨轨头内部温度数据被用于计算铁路连续焊接钢轨的温度差指标，包括第二温度差指标TgCWRII。
第二，环境温度、湿度和光照数据被用于解释钢轨温度变化所处的真实气象背景。例如，钢轨温度升高不仅可能与空气温度有关，也可能与日照增强、昼夜温差变化等因素有关。
第三，这些连续采集的数据为铁路道岔数字孪生提供了环境数据输入。数字孪生模型需要真实、持续、可追溯的数据支撑，而WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备和UB-DT-P1 外接温度传感器采集的数据可作为道岔状态模型中的现场环境数据层。
因此，在这项研究中，轻松连产品的价值主要体现在：它为研究团队提供了带有时间序列特征的真实现场数据，使研究人员能够分析钢轨在室外环境下的温度变化，并进一步讨论这些数据如何支持铁路道岔监测与数字孪生应用。
研究方法和数据采集方式
研究团队设计了一套名为 Tszyn WS1 Wi-Fi 的测量站。该测量站将轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备与 UB-DT-P1 外接温度传感器结合，并集成到 S49（49E1）型钢轨测量结构中。
UB-DT-P1 温度传感器被安装在钢轨轨头内部，用于测量钢轨内部温度。轻松连 WS1 Wi-Fi则用于记录环境温度、湿度和环境光照。设备通过 Wi-Fi 与轻松连物联网平台进行无线同步。研究中还提到，轻松连 App 可用于设备配置、观察周期设置、数据查看和异常提醒配置。
该系统支持将数据导出为 CSV 或 PDF 格式，便于研究人员进一步进行指标计算和数据分析。
现场监测从 2020 年 1 月 21 日持续到 2020 年 5 月 29 日。设备以每小时一次的频率记录数据。为了开展温度差指标分析，研究团队从连续数据中选取每天三个固定时刻的数据：早晨 7 点、中午 1 点和晚上 7 点。
研究团队基于这三个时段的钢轨轨头内部温度，计算第一温度差和第二温度差指标。其中，第二温度差指标 TgCWRII 用于描述不同测量时段之间的钢轨温度变化情况，并进一步用于讨论连续焊接钢轨温度状态和铁路道岔监测分析。
主要研究发现
采集结果显示，钢轨材料温度对外部气象条件变化较为敏感。随着监测周期从冬季进入春季，钢轨轨头内部温度、环境温度、湿度和光照均出现明显变化。
研究团队观察到，钢轨温度在中午时段往往变化更加明显。这说明白天环境条件，尤其是日照增强和环境温度升高，会对钢轨轨头内部温度产生影响。
通过比较每天早晨 7 点、中午 1 点和晚上 7 点的钢轨温度数据，研究人员能够分析钢轨在一天内的升温和降温过程，并进一步计算温度差指标。这些指标帮助研究团队观察钢轨温度变化的幅度和趋势。
论文还讨论了第二温度差指标 TgCWRII 与周期平均钢轨温度之间的关系。研究团队认为，将这两个指标结合起来，可以为连续焊接钢轨的应力状态变化提供定量参考。例如，较大的钢轨温度波动，或周期平均温度与温度差指标之间出现特殊组合时，可能对铁路基础设施监测和维护分析具有参考意义。
需要注意的是，这并不意味着 轻松连 设备直接判断了铁路故障或风险状态。轻松连在研究中的作用是采集现场数据。研究团队在这些数据基础上进行计算、比较和分析，并进一步讨论其在铁路道岔监测和数字孪生应用中的价值。
这对铁路道岔监测意味着什么？
这项研究说明，在铁路道岔监测中，现场环境数据具有重要意义。铁路道岔长期处于室外环境，温度、湿度、光照、昼夜变化和季节变化都可能影响钢轨及其相关部件的状态。如果数字孪生模型只包含静态结构或几何数据，就难以充分反映道岔的真实运行环境。
通过持续采集环境数据，铁路基础设施管理者可以更好地了解道岔和钢轨在实际环境中的变化规律。尤其是钢轨内部温度，它并不总是与空气温度一致，而是会受到太阳辐射、材料导热和现场环境条件的综合影响。
研究表明，环境监测可以成为铁路道岔数字孪生的数据基础之一。当这些数据与轨道几何测量、巡检记录、运行数据和设备状态数据结合时，可以帮助构建更完整的道岔状态画像。
对于铁路维护而言，这意味着监测方式可以从单纯依赖周期性人工检查，逐步转向结合连续数据记录的分析模式。长期积累的环境与钢轨温度数据，可用于趋势分析、异常变化识别和维护策略优化。
轻松连WS1设备体现出的应用价值
在这项研究场景中，轻松连 WS1 Wi-Fi 无线智能感知设备体现出多方面的应用价值。
首先，它能够在户外铁路相关环境中进行连续数据记录。设备本体记录环境温度、湿度和光照，外接 UB-DT-P1 温度传感器则记录钢轨轨头内部温度。
其次，设备支持通过 Wi-Fi 与轻松连物联网平台进行无线同步，便于远程访问和管理监测数据。对于铁路这类分布式基础设施场景而言，远程数据获取可以减少人工现场读取数据的频率。
第三，设备具备本地存储能力。即使无线连接暂时中断，设备仍可保存监测数据，确保数据历史的连续性。这一点对于户外和远程基础设施监测尤其重要。
第四，设备支持数据导出。研究人员可以将数据导出后用于后续计算和建模分析。在本研究中，钢轨温度数据被用于计算温度差指标，环境数据则用于解释钢轨温度变化背景。
第五，设备可通过轻松连 App 进行配置，包括采样周期设置、数据查看和异常通知设置。这使其能够根据不同研究或监测任务进行灵活部署。
总体来看，轻松连智能感知设备在这项研究中的应用价值并不在于替代铁路诊断系统，而在于提供结构化、连续化、可追溯的真实环境数据，为铁路基础设施分析和数字孪生模型提供基础数据输入。
可延伸应用场景
基于这项研究中的部署方式和数据类型，类似的轻松连监测方案可以延伸到多个铁路及基础设施场景。
第一，连续焊接钢轨温度监测。钢轨温度与温度应力状态密切相关，长期温度记录可为焊接钢轨维护分析提供数据支持。
第二，铁路道岔数字孪生建设。轻松连智能感知设备及其云平台可提供环境数据输入，与几何数据、设备状态数据和运行数据共同构成数字孪生的数据基础。
第三，编组站和大型道岔区监测。这类区域道岔数量多、结构复杂、运行频繁，对环境和温度数据的连续记录具有实际价值。
第四，铁路桥梁、隧道口和暴露线路区段监测。这些区域的日照、通风、湿度和温度条件差异较大，适合通过多点环境监测进行对比分析。
第五，矿区或地面活动影响区域的铁路基础设施监测。在这些区域，环境数据可以与轨道几何、结构位移等监测数据结合，用于更全面的基础设施状态评估。
FAQ
1. 这项研究使用了哪款轻松连产品？
研究中使用了轻松连 WS1 Wi-Fi 温度、湿度和光照无线智能感知设备，并外接 UB-DT-P1 温度传感器。
2. 轻松连系统采集了哪些数据？
系统采集了环境温度、环境湿度、环境光照以及钢轨轨头内部温度。
3. 传感器部署在哪里？
UB-DT-P1 温度传感器被插入 S49（49E1）型钢轨轨头内部。轻松连 WS1 Wi-Fi 设备部署在铁路道岔监测区域附近，位于铁路结构限界之外，并与轨道平行布置。
4. 采样频率是多少？
设备每小时记录一次数据。
5. 监测持续了多长时间？
监测周期为 2020 年 1 月 21 日至 2020 年 5 月 29 日。
6. 这些数据在研究中如何使用？
钢轨轨头内部温度数据被用于计算温度差指标，包括第二温度差指标 TgCWRII。环境温度、湿度和光照数据则用于解释钢轨温度变化所处的真实环境背景。
7. 轻松连智能感知设备是否直接诊断铁路故障？
不是。轻松连在研究中作为数据采集设备使用。研究团队基于采集到的数据进行计算、对比和分析，用于讨论铁路道岔监测和数字孪生应用。
8. 为什么要测量钢轨轨头内部温度？
钢轨温度并不等同于空气温度。它会受到日照、季节变化、材料导热和现场环境条件影响。测量轨头内部温度，可以更直接地反映钢轨材料本身的热状态。
9. 这与数字孪生有什么关系？
数字孪生需要真实世界的数据输入。轻松连智能感知设备采集的环境数据和钢轨温度数据，可以作为铁路道岔数字孪生模型中的现场数据层，使模型更接近实际运行状态。
10. 这种监测方式能否用于铁路道岔之外的场景？
可以。类似方案也可用于连续焊接钢轨、编组站、铁路桥梁、隧道口、暴露轨道区段以及其他铁路基础设施监测场景。
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