Россия
Россия
ВАК 2.1.14 Управление жизненным циклом объектов строительства
УДК 69.05 Строительная площадка. Оборудование, организация и технология строительства. Индустриальное строительство. Монтаж. Испытания на строительной площадке. Строительные повреждения. Срок службы сооружений. Уход за сооружениями
В статье представлен подход к оценке рациональности устройства инженерных систем на различных этапах жизненного цикла высотных зданий. Целью исследования является разработка цифровой модели, позволяющей количественно оценивать устойчивость инженерных систем и прогнозировать влияние негативных факторов на процесс их устройства. Для достижения поставленной цели выполнена формализация критериев оценки факторов, разработан интегральный показатель устойчивости, а также построена цифровая модель с использованием искусственных нейронных сетей в качестве математического аппарата, обеспечивающего обработку многомерных массивов данных, выявление нелинейных зависимостей и адаптацию модели к изменяющимся условиям реализации проекта. Предложенная модель учитывает совокупность факторов, возникающих на стадиях проектирования, строительства и эксплуатации высотных зданий, и позволяет определить степень их влияния на эффективность организационно-технологических решений. В работе сформирована система критериев оценки и интегральный показатель устойчивости инженерных систем, отражающий совокупное воздействие негативных факторов. Разработанная цифровая модель будет обеспечивает возможность прогнозирования негативных воздействий, связанных с устройством инженерных систем, и может применяться для повышения обоснованности управленческих и организационных решений при возведении высотных зданий.
инженерные системы, высотные здания, искусственный интеллект, цифровая модель, прогнозирование, устойчивость, негативные факторы
Введение
Особенности высотного строительства — ограниченное пространство, высокая плотность коммуникаций и высокая степень взаимосвязанности смежных процессов — существенно усложняют организацию строительных работ и устройство инженерных систем. В этих условиях нарушение установленных сроков монтажа и ввода объекта в эксплуатацию приводит к значительным финансовым потерям, росту затрат заказчика и снижению инвестиционной привлекательности проектов.
Так как затраты на обслуживание высотных зданий значительно растут вместе с их высотой, экономичность и энергоэффективность являются немаловажными факторами при проектировании небоскребов. Чтобы снизить затраты на эксплуатацию и сделать здание энергоэффективным необходимо уделить внимание таким архитектурным и инженерным решениям, которые позволят существенно снизить затраты электроэнергии на их теплоснабжение при одновременном повышении комфортности микроклимата в помещениях [1].
Рост строительных объектов в высоту, а не по горизонтали требует привлечения наукоемких технологий проектирования, строительства и эксплуатации таких объектов, в том числе его инженерных систем [2]. Учитывая индивидуальный подход к проектированию и строительству высотных зданий, применение эксклюзивных элементов инженерных систем и оборудования, а также материалов, которые обеспечивают уникальность здания, создается значительная неопределенность в оценке организационных-технологических решений. Необходимость в объективной многокритериальной оценке высотного строительства давно назрела, но ни в отечественной, ни в зарубежной практике такое, безусловно, очень трудоемкое и дорогое, исследование до настоящего времени не проведено [3].
Рациональная организация инженерных систем здания рассматривается как совокупность проектных, технических и организационных решений, направленных на обеспечение требуемого уровня качества монтажа и эксплуатационной надёжности инженерных систем. Для объективности оценки рациональности инженерных решений разработана цифровая модель, основанная на использовании показателя устойчивости с применением искусственного интеллекта для прогнозирования рациональности принятых решений. Научная новизна исследования заключается в следующем:
• впервые разработана модель оценки рациональности устройства инженерных систем высотных зданий на основе интегрального показателя устойчивости.
• предложена система критериев, позволяющая формализовать влияние негативных факторов.
• использование искусственных нейронных сетей обеспечивает выявление нелинейных зависимостей и адаптацию к новым условиям с накоплением данных.
• сформирована библиотека типовых мероприятий, направленных на снижение негативного влияния факторов.
Материалы и методы
Материалами при подготовке исследования служили труды российских и зарубежных авторов, в частности данные о факторах, выявленные авторами в предыдущих исследованиях [4-5] а методами исследования служили теоретические методы: анализ и обобщение, и методы программирования искусственных нейронных сетей
Результаты
Цифровая модель представляет собой инструмент, позволяющий на основе полученной информации о факторах и их весовых коэффициентов формировать интегральный индекс устойчивости. формируется на основе трёх критериев: вероятность возникновения негативного фактора, управляемость и критичность.
Для формирования интегрального индекса устойчивости применяются три критерия, позволяющие комплексно учитывать как вероятность проявления негативного фактора, так и его последствия для проекта:
1. Вероятность возникновения негативного фактора (В):
Вероятность возникновения негативного фактора отражает шанс реализации события или условия, способного нарушить плановую организацию выполнения работ. В отличие от чисто вероятностной оценки, этот критерий включает в себя анализ исторических данных, результаты экспертной оценки и учет особенностей конкретного объекта. Для количественной оценки используется шкала от 0 до 3 баллов (Таблица 1).
Таблица 1
Шкала оценки вероятности проявления фактора
|
Оценка (0-3) |
Описание |
|
0 |
Высокая вероятность |
|
1 |
Средняя вероятность |
|
2 |
Низкая вероятность |
|
3 |
Фактор практически |
Примеры оценки вероятности:
Из наиболее значимых негативных факторов можно выделить:
- коллизии при увязке работ по инженерным системам с общестроительными процессами; вероятность проявления данного фактора оценивается как высокая, особенно при недостаточной координации проектных решений на конкретном объекте.
- несоблюдение графика передачи инженерных систем в эксплуатацию; вероятность его проявления также оценивается как высокая, что обусловлено наличием отставаний на предыдущих этапах реализации проекта.
2. Управляемость негативного фактора (У):
Управляемость негативного фактора характеризует возможность предотвращения или смягчения последствий его реализации. Это ключевой критерий, поскольку инженерная система может столкнуться с одинаковыми негативными факторами, но степень их влияния будет различаться в зависимости от применяемых мероприятий и организационных решений. Для количественной оценки используется шкала от 1 до 3 баллов (Таблица 2).
Таблица 2
Шкала оценки степени управляемости
|
Оценка (1-3) |
Описание |
|
1 |
Практически невозможное |
|
2 |
Средняя способность |
|
3 |
Высокая способность устранить |
Пример управляемости при проявлении фактора:
- Несвоевременное завершение монтажных работ, препятствующее началу ПНР, будет характеризоваться средней управляемостью, если усилить контроль сроков выполнения работ и перераспределить ресурсы.
- Отсутствие регламентов взаимодействия между подрядчиками при передаче инженерных систем в эксплуатацию будет характеризоваться высокой управляемостью, если оперативно принять решение о разработке и внедрении соответствующих регламентов
3. Критичность на сроки: (К):
Критичность определяет степень его влияния на сроки выполнения работ. Для количественной оценки используется шкала от 1 до 3 баллов (Таблица 3).
Таблица 3
Шкала оценки управляемости факторов
|
Оценка (1-3) |
Описание |
|
1 |
Присутствие фактора |
|
2 |
Присутствие фактора |
|
3 |
Присутствие фактора |
Пример оценки критичности:
- К негативным факторам относятся: Частые ошибки в расчётах проектных нагрузок инженерных систем.
Если такие ошибки повторяются на конкретном объекте, то критичность оценивается как высокая (1 балл), так как они требуют переработки проектных решений и повторных согласований и это значительно увеличивают сроки монтажных и пусконаладочных работ,
Расчет Индекс каждого фактора:
Индекс каждого фактора можно определить по формуле ниже:
где: Ifi: индекс устойчивости отдельного фактора, Wi: весовой коэффициент фактора.
Вi, Уi, Кi: локальные оценки факторов.
Поскольку каждый негативный фактор оценивается по трём критериям, а каждый критерий принимает значения в диапазоне от 0 до 3 баллов, формируется база для определения интегрального индекса устойчивости объекта, отражающего совокупное влияние негативных факторов и рассчитывается как нормированная сумма произведений индексов всех факторов на их весовые коэффициенты:
(2)
где: n: количество факторов; Wi: весовой коэффициент i-го фактора;
Вi, Уi, Кi: локальные оценки факторов.
Wmax — максимальная возможная сумма баллов по одному фактору.
После нормирования итоговый показатель принимает значения в интервале от 0 до 1, в этом диапазоне определены три уровня устойчивости: низкий, средний, высокий. Характеристика каждого уровня приведена в таблице 4.
Таблица 4
Характеристика каждого уровня устойчивости
|
Значение |
Уровень |
Характеристика устойчивости |
|
IR < 0,3 |
низкий |
Факторы оказывают значительное |
|
0,4 ≤ IR < 0,7 |
средний |
Факторы частично компенсируются, |
|
IR ≥ 0,7 |
высокий |
Ыакторы особо не влияют на устойчивость |
Искусственная нейронная сеть используется в данном исследовании в качестве аналитического инструмента и математического аппарата для поддержки принятия решений, что обеспечивает выявление нелинейных зависимостей между факторами риска, адаптацию модели к новым объектам, прогнозирование изменения индекса риска при варьировании исходных параметров, а также повышение точности и объективности оценки [6-9]. Этапы работы цифровой модели, содержание каждого этапа и результат программирования модели приведены в таблице 5.
Таблица 5
Этапы работы модели оценки рациональности устройства инженерных систем
|
п/п |
Этап работы модели |
Содержание |
Результат |
|
1 |
Введение |
факторы, весовые коэффициенты |
Таблица факторов |
|
2 |
Нормализация |
Приведение баллов к диапазону [0–1] |
Нормированные значения |
|
3 |
Обработка |
Выявление нелинейных зависимостей |
Интегральные значения |
|
4 |
Агрегация |
Суммирование вкладов факторов |
Индекс каждого фактора |
|
5 |
Выход модели |
Объединение индексов |
Интегральный индекс объекта |
|
6 |
Библиотека |
Набор организационно-технических решений |
Перечень типовых мер |
Структурная схема цифровой модели представлена ниже (рисунок 1).
Рис.1. Структурная схема цифровой модели оценки рациональности устройства инженерных систем
где: F- фактор, В, У, К – критерии , 0, 1, 2, 3 - Оценки критерий,
Ф - функция активация, IF - индекса устойчивости i-го фактора
IR - Значение индекса устойчивости объекта, О1 ,О2, О3, О4, ….. Мероприятие реагирования на риски
Таким образом, цифровая модель не только обеспечивает комплексную оценку устойчивости на конкретном объекте, но и создаёт основу для последующего прогнозирования на новых объектах.
Апробация разработанной модели:
Апробация разработанной цифровой модели оценки рациональности устройства инженерных систем высотных зданий была выполнена на этапе строительства и ввода в эксплуатацию объекта «Многофункциональный высотный жилой комплекс с подземной автостоянкой по адресу: г. Москва, Краснопресненская набережная, ММДЦ “Москва-Сити”, уч. 15».
В рамках апробации модели оценки рациональности инженерных систем на данном объекте авторами были проанализированы факторы на основе изученной литературы и личного практического опыта, после чего 20 наиболее значимых факторов были отобраны методом экспертной оценки с участием специалистов, участвующих в строительстве. Выявленные факторы представлены ниже:
- Ошибки в расчётах проектных нагрузок инженерных систем.
- Некорректная форма представления проектных решений инженерных систем.
- Множественные и повторные замечания экспертизы по разделам проектной документации.
- Отрывки подрядных организаций, специализирующихся на устройстве инженерных систем.
- Ошибки в увязке календарных графиков.
- Увеличение количества материалов и оборудования по инженерным системам на стадии РД.
- Коллизии при увязке работ по инженерным системам.
- Задержки в предоставлении необходимой информации подрядчикам в ходе строительства.
- Недостаточная координация между субподрядными организациями, выполняющими различные инженерные системы (ОВ, ВК, ЭОМ и др.).
- Нарушения во взаимосвязи сроков и последовательности монтажа инженерных систем.
- Несвоевременная подготовка исполнительной документации по инженерным системам.
- Неполное представление смонтированных узлов систем отопления и теплоснабжения при первичной проверке техническим надзором.
- Несвоевременный контроль устранения дефектов монтажа, выявленных при опробовании систем.
- Ошибки при настройке инженерных систем, требующие повторной ПНР.
- Дополнительные работы по ПНР механических систем в связи с увеличением количества материалов и оборудования на стадии РД.
- Неполнота эксплуатационных инструкций, не обеспечивающих надлежащую подготовку персонала и контроль состояния инженерных систем.
- Отсутствие регламентов взаимодействия между подрядчиками при передаче инженерных систем в эксплуатацию.
- Задержки в устранении замечаний по результатам приёмки сложного технологического оборудования.
- Несоблюдение графика передачи инженерных систем в эксплуатацию.
- Ограничения внешнеэкономической деятельности (закрытие границ, санкции), приводящие к недоступности отдельных видов инженерного оборудования.
В ходе апробации были собраны исходные данные по объекту и параметры инженерных систем, а также фактические сроки монтажа инженерных систем.
На основании полученных данных был осуществлён расчёт интегрального индекса устойчивости (IR) с использованием цифровой модели. Результаты первичной оценки показали, что расчётное значение интегрального индекса устойчивости составило IR₁ = 0,5532. После этого были реализованы организационно-технические мероприятия, направленные на снижение рисков и оптимизацию взаимодействия между участниками строительства; в результате повторной оценки новый интегральный индекс устойчивости составил IR₂ = 0,78.
Основные мероприятия, реализованные на объекте, включали:
- Проведение оперативных совещаний по состоянию готовности инженерных систем (1 раз в неделю).
- Внедрение автоматизированных графиков (MS Project, Primavera) и регулярный контроль их соблюдения.
- Составление и утверждение корректирующего графика ПНР и передачи систем.
- Ведение таблицы контроля сроков (цифровая панель «Журнал замечаний»).
- Согласование приоритетов устранения замечаний по критичности для запуска систем.
- Введение системы уведомлений о критических отклонениях.
- Увеличение численности рабочих бригад и перераспределение трудовых ресурсов для выполнения дополнительных работ в установленные сроки.
- Назначение ответственного инженера по взаимодействию между участниками ПНР.
- Назначение ответственного координатора по устранению замечаний.
- Еженедельный мониторинг статуса устранения с подтверждением фото/актом.
- Разработка матрицы ответственности участников по срокам передачи систем.
- Создание диспетчерской таблицы статуса систем (Excel/цифровая панель BIM 4D).
- Автоматизация логистики поставок с использованием цифровых платформ, включая отслеживание транспорта и складских остатков.
- Внедрение цифровых программ (Exon) и и использование цифровых журналов работ с возможностью онлайн-мониторинга.
- Утверждение стандарта предъявления смонтированных узлов.
- Контроль оперативной корректировки проектных решений при выявлении коллизий.
- Внедрение цифровых инструментов в процесс закупок и снабжения.
- Организация оперативных согласований для утверждения дополнительных работ.
Заключение
Применение цифровой модели позволило выявить критические зоны и реализовать корректирующие мероприятия, повышающие уровень интегрального индекса устойчивости. Модель создаёт основу для перехода к динамическому управлению факторами и служит инструментом поддержки принятия решений в условиях высокой сложности устройства инженерных систем высотных зданий.
1. Вернин Н. А., Грузков А. А., Матвиенко В. Д., Солянник П. Е. Особенности проектирования высотных зданий // Инновации и инвестиции. – 2020. – №11. – С. 205-208. EDN: https://elibrary.ru/TNMPRN
2. Казанцев И.М., Путько А.В. Оценка эффективности проекта водоснабжения группы высотных жилых зданий // Новые идеи нового века: мат. Междунар. научн. конф. ФАД ТОГУ. – Т. 3. – 2014. – С. 283–286.
3. Толстой Л. В., Абакумов Р. Г. Особенности экономического обоснования строительства высотных зданий (небоскребов) // Инновационная наука. – 2017. – №1-1. – С. 100-103. EDN: https://elibrary.ru/XIRLEB
4. Олейник, П. П., Абас М. Х. Основные факторы, влияющие на качество работ при монтаже инженерных систем высотных зданий // Строительное производство. – 2023. – № 4. – С. 21-25. DOI: https://doi.org/10.54950/265853402023421; EDN: https://elibrary.ru/SKAQPA
5. Олейник, П. П. Моделирование системы контроля качества инженерных систем при возведении объектов высотного строительства / П. П. Олейник, М. Х. Абас // Строительное производство. – 2024. – № 4. – С. 90-94. – DOIhttps://doi.org/10.54950/26585340_2024_4_90. – EDN KMETTO.
6. А. А. Бабкина, Н. A. Aндрюшечкинa Применение искусственного интеллекта в математике // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2023. – №11-2(86). – С. 178-181. DOI: https://doi.org/10.24412/2500-1000-2023-11-2-178-181; EDN: https://elibrary.ru/NBTUZK
7. Анохин К.В., Новоселов К.С., Смирнов С.К., и др. Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта // Вопросы философии. – 2022. – № 3. – С. 93-105. DOI: https://doi.org/10.21146/0042-8744-2022-3-93-105; EDN: https://elibrary.ru/NBENRC
8. Искусственный интеллект в строительстве. Примеры ИИ для строительной отрасли. Интернет-портал: Деловая сеть. Режим доступа: https://elport.ru/articles/iskusstvennyiy_intellekt_v_stoitelstve_primeryi_ii_dlya_stroitelnoy_otrasli.
9. Городнова Наталья Васильевна Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в инвестиционно-строительной сфере России // Вестник НГУЭУ. – 2021. – №3. – С. 81-95. DOI: https://doi.org/10.34020/2073-6495-2021-3-081-095; EDN: https://elibrary.ru/KWCGFR
