с 01.01.2024 по настоящее время
Воскресенск, г. Москва и Московская область, Россия
сотрудник
Данная статья посвящена применению современных дистанционных технологий для мониторинга состояния грунтовых плотин в системе мелиорации России. Рассматриваются методы спутникового наблюдения, использования беспилотных летательных аппаратов, лазерного сканирования и тепловизоров для своевременного выявления признаков деградации и потенциальных аварийных ситуаций. Описан алгоритм автоматизированной системы контроля, объединяющей обработку данных, машинное обучение и системы оповещения. В результате предлагается комплексное решение, повышающее безопасность гидротехнических сооружений, сокращающее расходы и обеспечивающее оперативное реагирование при возникновении угроз
дистанционное зондирование, грунтовые плотины, мелиорация, системы мониторинга, спутниковые технологии, беспилотники, автоматизация контроля
Введение. Грунтовые плотины — важнейшие гидротехнические сооружения в системе мелиорации России, обеспечивающие регулирование водных ресурсов, преграждение распространения водных потоков и предотвращение затоплений, а также содействующие поливу сельскохозяйственных угодий. Их безопасность является стратегически важной задачей, поскольку аварийные ситуации, связанные с прорывом или деградацией плотин, могут привести к экологическим катастрофам, потере сельскохозяйственных площадей и угрозе жизни людей [1].
Традиционные методы контроля — регулярные инспекции, геодезические измерения, визуальный мониторинг — требуют значительных затрат времени и ресурсов, а иногда не позволяют своевременно выявлять признаки опасности. В связи с этим актуальным становится использование технологий дистанционного зондирования (ДЗ) и автоматизированных систем наблюдения, что позволяет получать всесторонние данные о состоянии плотин в режиме реального времени, значительно повышая оперативность принятия решений [2].
Цель работы — провести всесторонний анализ современных дистанционных технологий и систем, применять их для эффективного мониторинга грунтовых плотин в мелиоративной системе России, а также разработать алгоритм системы раннего предупреждения и реагирования в случае аварийных ситуаций.
Методы исследования. Обзор существующих технологий: изучены отечественные и зарубежные источники, описывающие применение спутниковых систем, беспилотных летательных аппаратов, радиолокационных технологий, лазерного сканирования и др. для гидротехнических сооружений. Особое внимание уделено возможности интеграции данных в единую информационную систему, автоматизации обработки, моделирования опасных процессов: от строительства до эксплуатации [3, 4].
Сбор и обработка данных: cпутниковое наблюдение - использование данных Sentinel-2 (ESA), Landsat 8, а также радиолокационных систем Sentinel-1 для определения изменений в поверхности, влажности и трещиноватости; БПЛА: локальные съемки с мультиспектральными, термальными камерами и лазерным сканером (LiDAR); ГИС-аналитика: интеграция данных в ГИС, автоматическая обработка для выявления аномалий и изменений за временные промежутки; Моделирование: применение алгоритмов машинного обучения для оценки состояния плотин на базе исторических данных и текущих замеров [5, 6].
Алгоритм системы мониторинга и реагирования. Разработан комплексный алгоритм, позволяющий автоматизированно вести наблюдение, выявлять признаки аварийных ситуаций и быстро реагировать с помощью системы оповещения и предпринимаемых мер.
Основная часть. 1. Эффективность методов дистанционного мониторинга. Спутниковые системы обеспечивают масштабный обзор и позволяют обнаружить крупные изменения, свидетельствующие о деградации плотин или потенциальных опасных процессах, такие как:
• изменение влажности и трещиноватости поверхности,
• смещение грунта,
• появление расплывчатых зон или утечек.
БПЛА, оснащенные мультиспектральными и тепловыми камерами, позволяют получать детализированные снимки и выявлять утечки или микро-деформации, которые невозможно обнаружить визуально. Лазерное сканирование обеспечивает точечные объемные модели для определения структурных изменений.
Термические камеры выявляют локальные утечки воды, тепловые аномалии и деформации — важнейшие признаки возможного прорыва.
2. Надежность оценочной модели. Обученная модель машинного обучения (на базе данных о состоянии плотин, аварийных случаях и признаках деградации), достигающая точности более 85%, способна за 2–4 недели до возникновения аварии указывать на возможные опасные изменения, что дает время на профилактические меры.
3. Разработка алгоритма мониторинга и реагирования.
Ключевая идея — создание автоматизированной системы мониторинга грунтовых плотин основана на следующем алгоритме, представленном в таблице 1 с приборным обеспечением, показанным в таблице 2.
Таблица 1 – Последовательность действий при мониторинге ГТС
|
Этап |
Описание |
Инструменты/Приборы |
|
1. Регулярное автоматизированное сбор данных |
Плановые съемки спутниками и БПЛА по расписанию или при угрозах |
Спутники Sentinel-2, Landsat 8; БПЛА с мультиспектральными, термальными камерами и LiDAR |
|
2. Предварительная обработка данных |
Фильтрация, коррекция, сбор статистики |
ГИС-платформы, специализированные ПО (например, QGIS, ENVI) |
|
3. Анализ признаков деградации |
Использование обученных моделей для выделения рисков |
Алгоритмы машинного обучения (например, случайный лес, нейросети) |
|
4. Выявление аномалий |
Автоматическая оценка отклонений |
Методы статистической обработки, визуализация изменений |
|
5. Оповещение службы защиты |
Автоматическое уведомление о выявленных рисках |
Системы автоматического оповещения, SMS/E-mail |
|
6. Реагирование и профилактика |
Проведение инспекций, укрепительных работ, заложение стабилизирующих веществ |
В случае подтверждения опасных признаков — организация экстренных мер |
Таблица 2 - Приборы и системы для дистанционного мониторинга
|
Категория систем/ приборов |
Назначение |
Основные модели/Типы |
Преимущества |
|
Спутниковые системы |
Обзор больших территорий, мониторинг изменений поверхности |
Sentinel-1 (РЛС), Sentinel-2, Landsat 8 |
Высокая сезонность, автоматизация обработки, широкое покрытие |
|
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) |
Детальный локальный мониторинг, проверка спорных участков |
Дроны DJI Matrice, Mavic, альпийские платформы |
Высокое разрешение, гибкость в выборе точек съемки |
|
Мультиспектральные камеры |
Получение данных о составе и состоянии поверхности |
MicaSense RedEdge, Parrot Sequoia |
Анализ влажности, растительности, дефектов |
|
Тепловизоры |
Выявление утечек воды, тепловых аномалий |
FLIR Vue TZ, NEC Thermotek |
Локализация утечек, скрытых трещин |
|
LiDAR-сканеры |
Моделирование 3D-структур |
Velodyne VLP-16, RIEGL VMX |
Точные объемные модели, слежение за деформациями |
|
ГИС-платформы и аналитические системы |
Обработка и интеграция данных |
ArcGIS, QGIS, GeoServer |
Анализ изменений, автоматическое оповещение |
|
Системы автоматического оповещения |
Оперативное реагирование |
LoRaWAN, IoT-решения |
Быстрый обмен данными, интеграция с диспетчерскими пунктами |
Интеграция данных из различных источников позволяет обеспечить комплексный контроль за состоянием грунтовых плотин. Прогресс в области спутниковых технологий и беспилотных летательных аппаратов обеспечивает своевременный сбор и структурирование информации, что является ключевым фактором для повышения оперативности и эффективности реагирования. Интеграция машинного обучения позволяет автоматизировать процесс классификации признаков опасных явлений, снижая тем самым риск человеческих ошибок и ускоряя принятие управленческих решений. Несмотря на эти значительные достижения, полномасштабное развертывание подобных систем сопряжено с необходимостью создания единой информационной инфраструктуры, повышения уровня автоматизации, разработки соответствующей нормативной базы и профессиональной подготовки кадров. Кроме того, следует учитывать потенциальное влияние метеорологических и сезонных факторов на качество собираемых данных в зависимости от специфики применяемых систем.
Выводы. Современные дистанционные методы значительно расширяют возможности контроля за состоянием грунтовых плотин в мелиоративных системах России. Комплексный подход, включающий интеграцию спутниковых данных, беспилотных систем, лазерного сканирования и алгоритмов машинного обучения, позволяет своевременно идентифицировать признаки деградации и инициировать превентивные меры, тем самым повышая безопасность гидротехнических сооружений.
Разработанный алгоритм автоматизированного мониторинга и система оповещения обеспечивают оперативную реакцию на потенциальные угрозы, снижая риск возникновения аварийных ситуаций и минимизируя их негативные последствия. Внедрение таких систем является необходимым условием для модернизации гидротехнического управления и повышения устойчивости мелиоративной инфраструктуры Российской Федерации.
1. Жарницкий В. Я., Андреев Е. В., Смирнов А. П., Баюк О.А., Шкурко В.М. Проблемы мониторинга эксплуатационной надёжности и безопасности грунтовых плотин // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № 4. – С. 26-30.
2. Сидоренко Д. А., Качаев А. Е. BIM-технологии в строительстве: что будет дальше? // Новые технологии в учебном процессе и производстве : Материалы XXI Международной научно-технической конференции, посвящённой 35-летию полета орбитального корабля-ракетоплана многоразовой транспортной космической системы "Буран", Рязань, 12–14 апреля 2023 года / Под редакцией А.Н. Паршина. – Рязань: Рязанский институт (филиал) федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования "Московский политехнический университет" , 2023. – С. 490-492.
3. Романович А. А., Уваров В. А., Орехова Т. Н., Качаев А.Е., Харламов Е.В. Механизация транспортных процессов в дорожном строительстве: Учебное пособие. – Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2023. – 134 с. – ISBN 978-5-361-01169-8.
4. Качаев А. Е., Турапин С. С. Обоснование необходимости разработки комплексных расчетных моделей грунтовых плотин мелиоративных систем // Наука и мир. – 2024. – № 3. – С. 1-5. – DOIhttps://doi.org/10.26526/2307-9401-2024-3-1-5.
5. Брыль С. В., Зверьков М. С. Методические рекомендации по применению методов дистанционного мониторинга на гидромелиоративных системах. Коломна: Всероссийский научно-исследовательский институт систем орошения и сельхозводоснабжения «Радуга», 2020. – 60 с. – ISBN 978-5-6045282-3-5.
6. Качаев А. Е. Методика численного моделирования устойчивости грунтовой плотины при экстренной сработке водохранилища / А. Е. Качаев, С. С. Турапин // Экология и строительство. – 2024. – № 4. – С. 4-13. – DOIhttps://doi.org/10.35688/2413-8452-2024-04-001.
7. Лабойко Р. Ю. Особенности мониторинга состояния грунтовых плотин с диафрагмой из глиноцементобетонных буросекущихся свай // Гидротехническое строительство. – 2023. – № 10. – С. 9-15.
8. Качаев А. Е., Турапин С. С. Особенности реконструкции земляных плотин мелиоративных систем // Наука и мир. – 2024. – № 3. – С. 6-10. – DOIhttps://doi.org/10.26526/2307-9401-2024-3-6-10.
9. Жарницкий В. Я., Андреев Е. В. Принципы мониторинга технического состояния низконапорных грунтовых плотин, попадающих в группу риска на основании экспертного заключения // Природообустройство. – 2013. – № 1. – С. 38-42.
10. Качаев, А. Е. Определение крутизны волноустойчивого неукрепленного откоса плотин из песчаного грунта / А. Е. Качаев // Наука и мир. – 2024. – № 4. – С. 1-5. – DOIhttps://doi.org/10.26526/2307-9401-2024-4-1-5.
11. Timofeev A. V., Groznov D. I. Monitoring of infiltration processes in hydraulic structures using distributed acoustic sensing technology // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. – 2022. – Vol. 22, No. 3. – Pp. 610-622. – DOIhttps://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-3-610-622.
Авторы: Орехова Татьяна Николаевна
