Перспективы использования информационного ресурса Big Data в управлении геотехническими рисками при строительстве объектов метрополитена

Подземное строительство на современном этапе переживает новые подходы к проектированию и созданию подземных объектов. Особенно ярко это проявляется в метростроении. Строительство объектов метрополитена всегда сопровождается нестабильностью внешней среды, приводящей к развитию геотехнических рисков. Для того, чтобы иметь возможность управлять разрозненными и зачастую хаотичными данными о потенциальной опасности на всех стадиях жизненного цикла подземного объекта, требуется привлечение информационного ресурса Big Data. Еще несколько лет назад этот ресурс не имел практического значения в метростроении и использовался только для научного анализа. Однако объемы данных о внешней среде росли, и проблема огромных массивов неструктурированной и неоднородной информации стала актуальной в применении к подземному строительству. Для подземного строительства особый интерес в Big Data представляет имитационное моделирование из-за огромного разнообразия и числа данных, которые можно собрать в среде BIM, а также возможности их быстрого анализа. При этом проектировщик получает модель, способную функционировать аналогично реальному подземному объекту, что существенно снижает количество проектных ошибок и недостоверных расчетов, сокращает время на проектирование. Осуществление такого моделирования и проведение мониторинга на участке строительства дает уникальный шанс контролировать все необходимые параметры — от оптимального варианта технологического решения до способов минимизации геотехнических рисков. Обзор возможности привлечения Big Data для целей управления геотехническими рисками в метростроении и приведен в данной статье. В обзоре учитываются результаты разработанной автором методики управления геотехническими рисками на основе Big Data. Приведено сравнение использования BigData и традиционного архива. Рассмотрены современные инструменты для работы с «большими данными».

Потапова Е.В. Перспективы использования информационного ресурса Big Data в управлении геотехническими рисками при строительстве объектов метрополитена // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 2—1. — С. 155–163. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-155-163.

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

1. 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.

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

3. Pleshko M., Kulikova E., Nasonov A. Assessment of the technical condition of deep mine shafts. MATEC Web of Conferences, 2018, 239, 01021. https://doi.org/10.1051/ matecconf/201823901021

4. 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.

5. Скопинцева О.В., Баловцев С.В. Оценка влияния аэродинамического старения выработок на аэрологические риски на угольных шахтах // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 6—1. — С. 74—83. DOI: 10.25018/0236-14932020-61-0-74-83.

6. Власов С.Н. Аварийные ситуации при строительстве и эксплуатации транспортных тоннелей и метрополитенов / С.Н. Власов, Л.В. Маковский, В.Е. Меркин. — М.:ТИМР, 2000. — 197 с.

7. Pwint Phyu Khine, Wang Zhao Shun. Big Data for Organizations: A Review // Journal of Computer and Communications. Vol. 5, No. 3, 2017, рр. 40—48.

8. Reis M., Gins G. Industrial process monitoring in the Big data/Industry 4.0 era: From detection, to diagnosis, to prognosis // Processes. 2017, no 5, 35.

9. Potapova E.V. Expert-statistical approach to the analysis of geotechnical risks in the construction of metro facilities/ — OP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 962, International Conference on Construction, Architecture and Technosphere Safety (ICCATS 2020) 6—12 September 2020, Sochi, RussiaCitation E.V. Potapova 2020 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 962 042052.

10. 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.

11. Software User’s Guide. Oracle Big Data Appliance. — [Электронный ресурс] — Режим доступа — URL: https://docs.oracle.com/en/bigdata/big-data-appliance/5.1/bigug/ concepts.html#GUID-26EBB1EB-3D08-4C65-8A37-ADAC1A6B92DD (дата обращения: 10.06.2020).

12. An Enterprise Architect’s Guide to Big Data Reference Architecture Overview[Электронный ресурс] — Режим доступа — URL https://www.oracle.com/technetwork/ topics/entarch/articles/oea-big-data-guide-1522052.pdf (дата обращения: 10.06.2020).

13. 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.

14. Аналитический обзор рынка Big Data. — [Электронный ресурс] — Режим доступа — URL: https://habr.com/ru/company/moex/blog/256747/(дата обращения: 10.06.2020).

15. Цифровая Россия: новая реальность (отчет компании McKinsey на 2017 год). — [Электронный ресурс] — Режим доступа — URL https://www.mckinsey.com/~/media/ mckinsey/locations/europe%20and%20middle%20east/russia/our%20insights/digital%20 russia/digital-russia-report.ashx (дата обращения: 10.06.2020).

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

17. 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.

18. 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.

19. 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.