السكك الحديدية الهندية توافق على مشروع كافاش بقيمة 2.01 مليار روبية لتغطية 811 كيلومتراً من خطوط السكك الحديدية

أخبار ar.wedoany.com، وافقت السكك الحديدية الهندية (Indian Railways) مؤخراً على مشروع لنشر نظام كافاش بقيمة 2.01 مليار روبية، يهدف إلى تركيب نظام حماية القطارات المحلي هذا على مسافة 811 كيلومتراً من خطوط السكك الحديدية ذات المقياس العريض المتوازن (Balanced Broad Gauge) في قسم أمبالا (Ambala Division) بالسكك الحديدية الشمالية، وذلك لتعزيز السلامة في ممرات السكك الحديدية الرئيسية في ولايات هاريانا والبنجاب وهيماشال براديش، وتقليل مخاطر الاصطدام وزيادة الموثوقية التشغيلية.

تغطي أعمال تركيب كافاش المعتمدة عدة ممرات سكك حديدية مهمة داخل قسم أمبالا، بما في ذلك خطوط أمبالا كانتونمنت (Ambala Cantonment) إلى لوديانا (Ludhiana)، وكالكا (Kalka) إلى شانديغار (Chandigarh) إلى نيو موريندا (New Morinda) إلى ساهنيوال (Sahnewal)، وسيرهيند (Sirhind) إلى دولاتبور تشوك (Daulatpur Chowk)، وراجبورا (Rajpura) إلى باثيندا (Bathinda) إلى شري غانغاناغار (Shri Ganganagar)، بالإضافة إلى خط لوديانا إلى دهوري (Dhuri) إلى جاكال (Jakhal). تشكل هذه الخطوط شبكة نقل حيوية تربط بين ثلاث ولايات، وتخدم ملايين الركاب سنوياً، مع تسهيل تداول المنتجات الزراعية والسلع الصناعية والبضائع الأخرى في شمال الهند.

كافاش هو نظام حماية أوتوماتيكي للقطارات (ATP) من إنتاج محلي هندي، يمنع الحوادث الناجمة عن الأخطاء البشرية والأخطاء التشغيلية. يقوم النظام بمراقبة تشغيل القطارات باستمرار، ويتدخل عند اكتشاف ظروف غير آمنة. تشمل وظائفه الرئيسية منع تجاوز إشارات الخطر (Signal Passing at Danger, SPAD)، والفرملة التلقائية في حالات الخطر، وضبط السرعة في ظروف التشغيل الحرجة، وتعزيز الحماية من اصطدام القطارات، وتحسين الاتصالات عبر البنية التحتية القائمة على تقنية LTE.

يُعد قسم أمبالا أحد أهم مناطق التشغيل في السكك الحديدية الشمالية، حيث يتحمل أعباء كبيرة من نقل الركاب والبضائع. إن نشر نظام كافاش على هذه الممرات لن يؤدي فقط إلى تحسين سلامة الركاب، بل سيعزز أيضاً موثوقية الشبكة وكفاءتها التشغيلية. يُشكل هذا المشروع جزءاً من جهود السكك الحديدية الهندية لتوسيع نطاق تغطية كافاش تدريجياً عبر شبكة السكك الحديدية بأكملها، بهدف إدخال أنظمة سلامة حديثة على الخطوط الحيوية والاستراتيجية.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com