Информационные технологии

07.02.2022

Нам SHM строить и жить помогает

Чтобы снизить риски при строительстве и реконструкции объектов, во всем мире используют датчики и специальное ПО для мониторинга инженерных конструкций. «Первый цифровой» узнал, как группа компаний «СОДИС Лаб» внедряет технологию мониторинга конструкций зданий в России. 

Что это за технология?


Отрасль мониторинга конструкций зданий — Structural Health Monitoring (SHM) — развивается стремительно. По данным компании Allied Market Research, размер мирового рынка SHM в 2019 году оценивался в 1,6 млрд долл. По прогнозу, к 2027 году он достигнет 3,8 млрд долл., а среднегодовой темп роста (CAGR) составит 14,5%.  


Мониторить техническое состояние зданий и оценивать износ несущих конструкций критически важно для любого строительного объекта, а тем более для современных сложных инженерных систем. Благодаря технологии SHM можно лучше изучить поведение конструкций зданий при динамических нагрузках во время строительства и эксплуатации. Процесс автоматизирован: данные с датчиков поступают и обрабатываются в онлайн-режиме, так что инженер может принять решение оперативно. Это может быть особенно важно в критических ситуациях.

 

Мониторить можно любую конструкцию, но чаще всего технологию используют для возведения уникальных сооружений. Например, в России ее начали применять в конце нулевых для строительства объектов в олимпийском Сочи. Все новые спортивные сооружения возводили с системами мониторинга, которые поставляла группа компаний «СОДИС Лаб». Затем их использовали и при строительстве стадионов для проведения матчей чемпионата мира по футболу FIFA. 

  

Где ее применяют?


Одно из самых известных сооружений в России, на котором используется система мониторинга конструкций, — многофункциональный комплекс «Лахта-центр» в Санкт-Петербурге. В его возведении применяли множество инновационных проектных решений. Например, программную платформу SODIS Building M. Она автоматизирует учет и анализ данных конструкции, которые собирают специальные датчики.



Безопасности здания угрожала неопределенность в работе несущих конструкций и грунтов основания. Поэтому систему запустили еще в начале строительства, чтобы избежать аварийных ситуаций. Затем ее развернули: на несущие конструкции комплекса установили 2800 датчиков, в том числе тензометры и пьезометры. 



Информация с таких сенсоров в режиме онлайн поступает на программную платформу, так что мониторинг и анализ большого объема данных о состоянии инженерных конструкций здания, фундамента и окружающей среды поступает непрерывно. На основе этого система может прогнозировать техническое состояние объектов и присылает уведомления, если появляется проблема.



В результате благодаря системе мониторинга в процессе строительства «Лахта-центра» инженерам удалось уточнить нагрузки и деформационные характеристики материалов, установить реальную жесткость основания, рассчитать действующие внутренние усилия в элементах конструкций и, таким образом, подтвердить надежность и безопасность сооружения.



Юрий Колотовичев, директор по научной работе ГК «СОДИС Лаб»:


— «С помощью системы мониторинга мы получили очень ценный массив данных о работе несущих конструкций в процессе возведения. Часть собранной информации изучили и используем для различных исследований по сей день». 



Технология мониторинга инженерных конструкций востребована и при строительстве жилой недвижимости. Компания «СОДИС Лаб» применила ее совместно с ГК ПИК для возведения жилого комплекса «Амурский парк» в московском районе Гольяново.



Сейчас с помощью технологии строят первое в России жилое здание выше 100 метров. В процессе строительства в железобетонные стеновые панели внедрили сеть датчиков деформации, которые подключены к программной платформе. Их установили на площадке Очаковского завода ЖБИ при производстве плит. Благодаря этим данным инженеры компании ПИК проверяли расчеты на практике и корректировали их, если необходимо.


Уже есть примеры?


Система контроля деформированного состояния несущих конструкций также использовалась в ходе восстановительных работ по зданию энергоблока №3 Березовской ГРЭС. 



Когда в феврале 2016 года на одном из энергоблоков станции возник пожар и огонь сильно повредил несущие металлоконструкции здания и конструкции котла, эта система позволила оценить степень повреждения объекта и провести его ремонт без риска для людей, которые ликвидировали последствия аварии. 

 

На объекте была установлена система мониторинга конструкций на базе программного обеспечения SODIS Building M с поддержкой BIM-модели здания. Датчики подключили к автоматизированному инструменту сбора данных и распределили по всей котельной. Вся информация об оборудовании на конструкциях, а также любых возможных деформациях и повреждениях была доступна в режиме реального времени на локальных и удаленных рабочих станциях. 



Система используется на электростанции и после завершения ремонтно-восстановительных работ. С ее помощью специалисты продолжают следить за деформационным состоянием каркаса котельного отделения энергоблока объекта.


Что дальше?


Глобальный рынок услуг по мониторингу инженерных конструкций демонстрирует несколько тенденций:

1. Пандемия ускорила переход.

Из-за профилактических мер против COVID-19 (например, требования соблюдать социальную дистанцию) снизилась производительность рабочих на стройплощадках. Это ограничение ускорило внедрение в строительную отрасль цифровых решений для автоматизации и удаленного контроля ключевых процессов. Многие квалифицированные специалисты теперь могут работать дистанционно с данными, которые поступают от программных платформ и установленных датчиков. 

2. Для Big Data нужен анализ.



На многих объектах уже используются сложные автоматизированные системы, которые способны годами бесперебойно собирать данные о поведении строительных конструкций, считает Юрий Колотовичев. Сейчас главный вызов для отрасли — разработать методы обработки собранных этими системами данных, чтобы повысить безопасность эксплуатации зданий и инженерных сооружений. Поэтому в ближайшие годы в строительном мониторинге будут развиваться механизмы анализа больших данных и технологии машинного обучения. 

Наш сайт использует файлы cookie. продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь на использование нами ваших файлов cookie.