Методика оценки геотехнических рисков для объектов метрополитена с использованием ресурса Big Data

Управление рисками — это важный аспект деятельности современного предприятия. Строительство метрополитенов не является исключением. От степени эффективности управления рисками зависит безопасность сооружения подземного объекта, сохранность окружающей застройки и подземных коммуникаций, сохранение первоначальной стоимости проекта, соблюдение сроков строительства. Информационные технологии предлагают многочисленные решения для совершенствования анализа рисков на всех этапах. Одним из таких решений является использование информационного ресурса Big Data («больших данных») при получении и обработке информации для оценки рисков. В статье проанализирована роль информационного ресурса в процессе управления рисками. Рассмотрены возможности использования ресурса Big Data и информационных технологий для эффективного управления рисками в подземном строительстве. Предложены схема анализа и методика оценки геотехнических рисков с использованием ресурса Big Data для получения статистической информации. Раскрывается проблема получения статистической информации о проявлении геотехнических рисков. Предложена схема использования «больших данных» источников IоT для анализа рисков при проходке перегонного тоннеля метрополитена механизированным тоннелепроходческим комплексом (ТПМК). Проведенные исследования имеют широкое прикладное значение, в том числе и для подготовки специалистов в области городского подземного строительства.

Потапова Е.В. Методика оценки геотехнических рисков для объектов метрополитена с использованием ресурса Big Data // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 2—1. — С. 164–173. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-164-173.

Потапова Е.В. — аспирант НИТУ «МИСиС», e-mail: elka23sp@yandex.ru.

1. Dionne G. Risk Management: History, definition and critique // Risk Management and Insurance Review, 2013, 16(2), pp. 147—166.

2. Статинов В.В., Серых И.Р., Чернышева Е.В., Дегтярь А.Н. Рискориентированный подход в области промышленной безопасности // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. — 2018. — № 12. — C. 67—72.

3. Магомедов Ш.М., Каратаев М.В. Концепция риск-ориентированного подхода в системе финансового мониторинга // Вестник МФЮА. — 2019. — № 4. — C. 67—76.

4. Мерзликина Н.В., Секацкий В.С., Полещук К.О., Дедух Л.Д., Осколкова К.О. Квалиграмма как инструмент описания процессов с учетом цикла PDCA и рискориентированного мышления // Международный научно-исследовательский журнал. — 2017. — № 11(65). — Ч.4. — C. 55—58.

5. Кожевникова В.Д. Интеграция риск-ориентированного управления в деятельность компании // Вестник Алтайской Академии экономики и права. — 2019. — № 4. — C. 201—206.

6. Kulikova E. Yu., Balovtsev S.V. Risk control system for the construction of urban underground structures. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 962(4), 042020. https://doi.org/10.1088/1757—899X/962/4/042020.

7. Куликова Е.Ю. Оценка экологичности полимерных материалов в подземном строительстве // Экология и промышленность России. — Т.20. — № 3. — 2016. — С. 28—31.

8. Rybak J., Ivannikov A., Kulikova E., Żyrek T. Deep excavation in urban areas — defects of surrounding buildings at various stages of construction // MATEC Web Conf. Vol.146, 2018. https://doi.org/10.1051/matecconf/20181460201.

9. Баловцев С.В., Шевчук Р.В. Геомеханический мониторинг шахтных стволов в сложных горно-геологических условиях // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 8. — С. 77—83. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-8-0-77-83.

10. Скопинцева О.В., Баловцев С.В. Управление аэрологическими рисками угольных шахт на основе статистических данных системы аэрогазового контроля // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 1. — С. 78—89. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-1-0-78-89.

11. Потапова Е.В. Общие проблемы управления геотехническими рисками на примере строительства вертикальных стволов метрополитена в городе Москве // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 10. — С. 44—54. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-10-0-44-54.

12. Нехамкин А.Н., Кокунова Д.В. Эволюция теории риска // Вестник Брянского государственного университета. — 2010. — № 3. — С. 36—43.

13. George A. Akerlof . The Market for “Lemons”: Quality Uncertainty and the Market Mechanism // The Quarterly Journal of Economics, Vol. 84. No. 3 (Aug., 1970), pp. 488— 500.

14. Markowitz H. Portfolio selection // The Journal of Finance, 1952, Vol. 7. No. 1, pp. 77—91.

15. Кривцов А.И. Информационное обеспечение анализа рисков // Современные проблемы науки и образования: электронный научный журнал. 2014. № 6. — Режим доступа — URL: https://science-education.ru /pdf/2014/6/453.pdf (дата обращения: 10.06.2020).

16. Юдина М.А. Индустрия 4. 0: перспективы и вызовы для общества // Государственное управление. Электронный вестник. — 2017. — № 60. — С. 197—215.

17. Белова Л.Г., Вихорева О.М., Карловская С.Б. Индустрия 4.0: возможности и вызовы для мировой экономики // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2018. — № 3. — С. 167—183.

18. Xu. L.D., Xu, E.L., Li, L. Industry 4.0: State of the art and future trends. International Journal of Production Research. 2018, no 56, pp. 2941—2962.

19. Cruz-Jesus F., Oliveira T., Bacao F. The global digital divide: Evidence and Drivers // Journal of Global Information Management. 2018, no 26, pp.1—26.

20. Дмитриев А.С. BigData, 4V: volume, variety, velocity, veracity // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. — 2015. — № 2(126). — C. 156—159.

21. Сухобоков А.А., Лахвич Д.С. Влияние инструментария Big Data на развитие научных дисциплин, связанных с моделированием // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Баумана. — 2015. — № 3. — C. 207—240.

22. Магеррамов З.Т., Абдулаев В.Г., Магеррамова А.З. Big Data: проблемы, методы анализа, алгоритмы // Радиоэлектроника и информатика. — 2017. — № 3. — C. 42—51.

23. Cerchiello P., Giudici P. Big data analysis for financial risk management // Journal of Big Data: электронный научный журнал. Vol. 18, 2016. — Режим доступа — URL: https://journalofbigdata. springeropen. com/articles/10.1186/s40537—016—0053—4 (дата обращения: 10.06.2020).

24. Гобарева Я.Л., Городецкая О.Ю., Николаенкова М.С. Big Data: большой потенциал управления рисками // Транспортное дело России. — № 1. — 2016. — C. 21—24.

25. Рудская Е.Н. Десятниченко Л.В. Роль Big Data в управлении рисками: развитие «умного страхования» // Вектор экономики: электронный журнал. — 2017. — № 6. — Режим доступа — URL: http://www.vectoreconomy. ru/images/publications/2017/6/ economicsmanagement/Rudskaia_Desyatnichenko.pdf (дата обращения: 10.06.2020).

26. Мазеин С.В., Потапова Е.В. Исследование смещений блочной обделки при щитовой проходке автодорожного тоннеля // Наука и техника в дорожной отрасли. — 2019. — № 4(90). — C. 33—36.

27. Петров В.Л. Подготовка горных инженеров-обогатителей в российских вузах // Цветные металлы. — 2017. — № 7. — С. 14—19. DOI: 10.17580/tsm.2017.07.02.

28. Puchkov L.A., Petrov V.L. The system of higher mining education in Russia // Eurasian Mining. 2017. No 2. Pp. 57—60. DOI: 10.17580/em.2017.02.14.

29. Петров В.Л. Федеральное учебно-методическое объединение «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия» — новый этап сотрудничества государства, академического сообщества и промышленности // Горный журнал. — 2016. — № 9. — С. 115—119. DOI: 10.17580/gzh.2016.09.23.

30. Петров В.Л., Крупин Ю.А., Кочетов А.И. Оценка качества профессиональной подготовки специалистов для горно-металлургического комплекса: новые подходы // Горный журнал. — 2016. — № 12. — С. 94—97. DOI: 10.17580/gzh.2016.12.19.