Введение
При проектировании зданий и сооружений климатические нагрузки обычно определяют по многолетним рядам наблюдений и далее используют как достаточно устойчивую расчетную основу, однако для значительной части территории России, прежде всего Арктики, Сибири и районов распространения многолетнемерзлых грунтов, такое допущение становится все менее оправданным из-за изменения климата. Современные исследования показывают изменение состояния климатической системы, рост повторяемости отдельных экстремальных явлений и особенно высокую чувствительность северных широт к потеплению [1-4].
Наиболее заметно эта проблема проявляется для оснований, сложенных многолетнемерзлыми грунтами. По данным глобальных и региональных исследований температура грунтов повышается, увеличивается мощность сезонно-талого слоя и возрастает риск повреждения инфраструктуры [5-7]. В России в последние годы формируется регулярная сеть наблюдений за состоянием криолитозоны, при этом собранные материалы свидетельствуют о переходе от отдельных измерений к системе термометрических скважин и сопутствующих параметров, необходимых для оценки состояния грунтов [2, 8], что свидетельствует о смене парадигмы, в которой геотехнические данные становятся не разовой характеристикой площадки, а постоянно обновляемой основой для пересчета технического состояния объекта.
В ранее выполненных авторами работах по энергетической инфраструктуре Российской Арктики отмечалось, что изменения климата затрагивают не только природную среду, но и конструктивные, энергетические и эксплуатационные решения для северных объектов [9-11]. Развитие BIM-технологий и автоматизация отдельных проектных процедур, в свою очередь, позволяют использовать информационную модель на протяжении жизненного цикла объекта [12, 13]. Однако на практике BIM часто остается моделью проектного решения, а связь с фактическим состоянием сооружения и грунтового основания обычно ограничена.
Цель данной работы состоит в разработке методики климатически-адаптивного управления жизненным циклом сооружений на многолетнемерзлых грунтах с использованием цифрового двойника, в котором состояние объекта задается вероятностно и регулярно уточняется наблюдениями. Научная новизна состоит в совместном расчете предельных состояний, геотехнического риска и затрат жизненного цикла не по одному фиксированному набору климатических параметров, а по меняющемуся во времени климатическому полю, уточняемому региональным прогнозом, мониторингом грунтов и эксплуатационными данными.
Материалы и методы
Методика состоит из 4 взаимосвязанных блоков:
- Климатический блок опирается на данные о нестационарности климатической системы и результаты регионального прогноза [1-4].
- Геокриологический блок использует сведения о температуре многолетнемерзлых грунтов, сезонном протаивании, инфраструктурных рисках и мониторинге криолитозоны [5-8].
- Информационно-строительный блок объединяет BIM-модель, цифровой двойник и процедуры управления жизненным циклом [12-16].
- Экономический блок, в котором оцениваются вероятность неблагоприятных событий, возможный ущерб и затраты на адаптационные мероприятия в течение срока службы объекта.
При этом, если в статическом расчете климатические параметры задаются на стадии проектирования, то в данной методике климатическое воздействие зависит от координат и времени. Для каждого i-го расчетного фактора — температуры воздуха, снеговой нагрузки, ветра, глубины сезонного протаивания и температуры грунта — формируется поле значений
| Cix,y,t=Di(M, R, O), | (1) |
где
В то же время состояние основания, сложенного многолетнмерзлыми грунтами, задается набором таких переменных цифрового двойника, как температура грунта по глубине, влажность и льдистость, глубина сезонного протаивания, а также изменяемыми деформациями, т.е. характеристиками, которые связаны между собой. Температурное состояние грунтов в общем виде зависит от климатического воздействия, теплофизических свойств и дополнительного теплового влияния здания или сооружения и определяется по формуле (2):
| Tgz, t =Ф( Сi, θs, qb, Hs, I), | (2) |
где
Таким образом, формула (2) учитывает как природное потепление, так и воздействие самого объекта.
Цифровой двойник (ЦД) объекта создается путем объединения проектной модели, данных мониторинга и расчетных модулей. При этом, стоит отметить, что в современной научной литературе ЦД рассматривается как замкнутый контур, измерения и расчеты в котором регулярно уточняются и где формируется актуальное представление о состоянии объекта [14-16]. Однако для северных сооружений этого недостаточно и в контур необходимо включать также климатические данные, а также информацию о состоянии грунтов, поскольку именно они во многом определяет изменение работы основания во времени.
Результаты исследования
1. Изменение предельных состояний и несущей способности основания во времени
Основное отличие климатически-адаптивной постановки состоит в том, что несущая способность основания не принимается постоянной на весь срок эксплуатации. При повышении температуры грунта, изменении его влажности и льдистости меняются и механические свойства, т.е. процесс идет постепенно. Отметим, что для свайных и плитных фундаментов на многолетнемерзлых грунтах даже сравнительно небольшое потепление может уменьшать силы смерзания, увеличивать деформативность и снижать долговременную устойчивость основания.
Расчетную несущую способность основания, изменяющуюся во времени, представим как произведение исходного расчетного сопротивления и функций, учитывающих текущее состояние грунта.
| Rb(t)=R0·φT(t)·φW(t)·φI(t), | (3) |
где
В то же время предельное состояние задается функцией надежности, зависящей от времени. В классическом расчете проверяют условие для принятого проектного сочетания нагрузок, а в адаптивной схеме проверяется вся траектория эксплуатации, начиная от ввода объекта в эксплуатацию и до окончания расчетного срока службы.
| g(t)=Rb(t)-S(t) | (4) |
здесь g(t) — функция предельного состояния;
S(t) — расчетное воздействие на основание, включающее собственный вес, полезные, снеговые, ветровые, температурные и технологические нагрузки. При g(t)>0 расчетный запас надежности сохраняется, при g(t)<0 предельное состояние нарушается.
| Pf(t)=P[g(t)<0] | (5) |
Вероятность Pf(t) по формуле (5) служит основным показателем текущего риска и позволяет не только зафиксировать ухудшение состояния, но и заранее определить момент приближения к принятому порогу. Такой подход меняет практику эксплуатации и вместо ремонта уже возникших деформаций появляется возможность планировать обследование, локальное усиление, охлаждение грунтового основания либо корректировку режима работы объекта.
2. Стохастический цифровой двойник и обновление расчетной модели
Цифровой двойник с вероятностным описанием состояния отличается от обычной BIM-модели тем, что хранит не только геометрию и характеристики конструкций. Для ключевых параметров задаются распределения возможных значений, отражающие неопределенность исходных данных и расчетов. Новое измерение это распределение уточняет, тем самым прогноз технического состояния постепенно становится ближе к фактическому состоянию объекта.
Обновление расчетного состояния можно записать в байесовской форме, смысл которой достаточно прост: прогноз, полученный до очередного измерения, уточняется после поступления новых данных мониторинга.
| p⁺(t) ∝ L(t) · p⁻(t) | (6) |
В формуле (6)
Риск на протяжении жизненного цикла следует определять для нескольких неблагоприятных сценариев:
- деградации многолетнемерзлых грунтов,
- экстремальной снеговой нагрузки,
- роста температурных деформаций,
- нарушения теплообмена здания с основанием.
Расчет остается сценарным, где для каждого сценария задаются вероятность и возможные последствия.
| $$Risk(t)=\sum_{h=1}^mP_h(t)·L_h(t),$$ | (7) |
где Risk(t) — ожидаемый риск в денежной или условной инженерной форме;
m — число учитываемых сценариев.
Такая запись пригодна как для инженерной оценки, так и для экономического расчета, если последствия приведены к сопоставимой денежной величине.
Различия между статическим и климатически-адаптивным подходами приведены в Табл. 1.
Таблица 1.
Сопоставление статического нормирования
и климатически-адаптивного управления жизненным циклом
|
Элемент расчета |
Статическое нормирование |
Климатически-адаптивное УЖЦ |
|
Климатические данные |
Исторические нормы и расчетные значения |
Прогнозные поля Ci(x,y,t), уточняемые наблюдениями |
|
Состояние основания |
Фиксированные расчетные характеристики грунта |
Функция времени Tg(z,t), W(t), I(t) |
|
Предельные состояния |
Проверка на стадии проектирования |
Регулярный пересчет g(t) и Pf(t) |
|
Управление риском |
Реакция на повреждение или обследование по регламенту |
Упреждающие мероприятия при достижении порогового риска |
|
Экономика объекта |
Смета строительства и плановые ремонты |
Минимизация ожидаемых затрат жизненного цикла |
3. Оптимизация затрат жизненного цикла и адаптационных решений
Климатически-адаптивное управление жизненным циклом не ограничивается технической диагностикой, необходимо выбрать и экономически оправданный объем защитных мер. Усиление фундаментов, установка термостабилизаторов, изменение режима работы вентилируемого подполья, дополнительная теплоизоляция или реконструкция инженерных систем уменьшают вероятность отказа, но одновременно увеличивают первоначальные и эксплуатационные расходы, что закономерно приводит к задаче выбора.
Совокупные приведенные затраты жизненного цикла запишем как сумму первоначальных вложений, расходов на адаптацию, эксплуатацию и мониторинг, а также ожидаемых потерь от риска:
| LCC(A)=С0+CA(A)+Σδt·с, | (8) |
где
T — расчётный срок службы. Все составляющие приведены к одному временному горизонту. Оптимальному уровню адаптации соответствует такой набор мероприятий, при котором математическое ожидание затрат жизненного цикла минимально, а требования по надежности выполняются.
|
Aopt=argAminEω∈Ω [LCC(A,ω)],Pf (A, ω) ≤ Pacc,∀ ω∈Ω |
(9) |
где
A — оптимальная стратегия или выбор адаптационных мероприятий;
Ω — множество климатических и технических сценариев;
Pacc — допустимая вероятность отказа.
Математическое ожидание затрат жизненного цикла определяется по совокупности рассматриваемых сценариев.
Экономический смысл условия сводится к сопоставлению дополнительных затрат на адаптацию со снижением ожидаемых потерь от отказа. Увеличение интенсивности адаптационных мероприятий экономически оправдано до тех пор, пока до достигаемой снижения ожидаемых потерь превышает обусловленное этим увеличение приведенных затрат.
Для выбора состава мониторинга введем индекс приоритетности наблюдаемого параметра, который показывает, насколько полезно конкретное измерение для уменьшения неопределенности вероятности отказа с учетом стоимости получения данных, поскольку не все датчики равноценны.
| $$I_j=\frac{S_j}{C_j}$$ | (10) |
где
Результаты модельного расчета, представленные на Рис. 1 для наглядности, показывают нелинейный характер зависимости совокупных затрат жизненного цикла от интенсивности адаптационных мероприятий.
Рис. 1. Зависимость ожидаемого климатического ущерба,
затрат на адаптацию и совокупных приведённых затрат жизненного цикла
от интенсивности адаптационных мероприятий
При низком уровне адаптации капитальные и эксплуатационные расходы на защитные мероприятия невелики, но ожидаемый климатически обусловленный ущерб остается высоким. С ростом интенсивности адаптации ожидаемый ущерб снижается, а затраты на предупредительные мероприятия, усиление конструкций, мониторинг и поддержание инженерных систем растут. Сумма этих 2-х составляющих образует кривую с выраженным минимумом, который соответствует экономически оптимальному уровню адаптации A*. В этой точке дальнейшее увеличение расходов на защиту уже не компенсируется сопоставимым снижением ожидаемого ущерба. Отсюда следует, что климатически-адаптивное управление жизненным циклом ориентировано не на максимизацию объема защитных мероприятий, а на поиск уровня, при котором совокупные приведенные затраты минимальны при приемлемой вероятности отказа объекта. Расчет на Рис. 1 носит иллюстративный характер. Конкретное значение A* для реального сооружения определяется по данным цифрового двойника, прогнозу климатических воздействий, вероятностной оценке технического состояния и фактической стоимости адаптационных мероприятий.
4. Основные блоки климатически-адаптивного управления жизненным циклом
Первый блок объединяет климатические и геокриологические данные, используемые для актуализации расчетных воздействий и состояния основания. Региональный климатический прогноз
Второй блок представляет цифровую модель объекта, в которой BIM содержит сведения о геометрии, конструктивной схеме, материалах, основаниях, инженерных системах и истории эксплуатации. После интеграции с климатическими и геотехническими данными она преобразуется в стохастический цифровой двойник, в котором параметры состояния рассматриваются как изменяющиеся во времени и имеющие вероятностный характер. Такой двойник позволяет прорабатывать альтернативные сценарии эксплуатации за счет повышения температуры грунта, изменения снегонакопления, отказа части термостабилизаторов, накопления деформаций, задержки ремонтных мероприятий и пр.
Третий блок отвечает за оценку технического состояния и риска и выполняет динамический пересчет предельных состояний. Здесь несущая способность основания, деформационные характеристики и действующие нагрузки рассматриваются как функции времени. Расчетная функция предельного состояния
Четвертый блок отвечает за адаптивное управление жизненным циклом. Решение о мониторинге, ремонте, усилении конструкций или применении термостабилизации принимается по результатам совместного анализа технического состояния, вероятности отказа и ожидаемых затрат на дальнейшую эксплуатацию. Для северных территорий экономическая составляющая весит больше, поскольку мобилизация техники, доставка материалов и аварийно-восстановительные работы здесь зачастую существенно дороже, чем в районах с развитой транспортной инфраструктурой. В этой связи выбирать следует не только технически допустимое, но и экономически обоснованное упреждающее воздействие.
Обобщенная схема взаимодействия 4 основных блоков климатически-адаптивного управления жизненным циклом приведена на рис. 2. Обратная связь замыкает контур, т.к. результаты эксплуатации и выполненных мероприятий используются для последующего уточнения цифрового двойника, прогноза риска и плана дальнейших действий.
Рис. 2. Цифровой двойник в контуре климатически-адаптивного
управления жизненным циклом
В Табл. 2 приведены основные данные, поступающие в цифровой двойник, и решения, которые могут приниматься на их основе.
Таблица 2
Данные цифрового двойника и решения по управлению жизненным циклом
|
Источник данных |
Переменная состояния |
Расчетный результат |
Решение УЖЦ |
|
Климатический прогноз |
|
Изменение расчетных нагрузок |
Пересмотр сценария эксплуатации |
|
Термометрические скважины мониторинга многолетнемерзлых грунтов |
|
Тренд несущей способности |
План термостабилизации грунтов |
|
Датчики деформаций |
Осадки, крены, раскрытие трещин |
Вероятность предельного состояния |
Локальное усиление или ремонт |
|
BIM-модель |
Геометрия, материалы, инженерные системы |
Связь повреждений с конструктивной схемой |
Выбор минимально достаточного вмешательства |
|
Экономический модуль |
Стоимость ремонта, риска и простоя |
|
Оптимизация бюджета жизненного цикла |
5. Последовательность внедрения климатически-адаптивного цифрового двойника
Внедрение методики целесообразно осуществлять поэтапно. На первом этапе формируется исходная информационная модель объекта, охватывающая геометрию, конструктивную схему, материалы, инженерные системы, тип основания и проектные решения по поддержанию требуемого температурного режима грунтов. На данной стадии модель еще не является цифровым двойником и только описывает проектную конфигурацию, к которой в дальнейшем привязываются результаты мониторинга и расчетные блоки.
На втором этапе для площадки строительства формируется климатический паспорт объекта на расчетный срок службы. В отличие от обычной климатической справки, он включает не только исторические нормы, но и несколько возможных траекторий изменения расчетных факторов. Для северных районов учитываются температура воздуха, продолжительность оттепелей и морозных периодов, высота и плотность снежного покрова, экстремальные ветры, глубина сезонного протаивания, а также теплообмен поверхности с атмосферой. При этом стоит отметить, что единственный сценарий здесь недостаточен и при наличии нескольких климатических траекторий в цифровом двойнике сохраняются все основные варианты.
На третьем этапе формируется геотехнический блок, объединяющий инженерно-геологические изыскания, данные термометрических скважин, результаты обследований фундаментов и расчетную модель основания. Для эксплуатируемого объекта дополнительно учитываются осадки, крены, раскрытие трещин, дефекты ростверков, температура вентилируемого подполья и состояние термостабилизаторов, что позволяет разграничить причины изменений, включая процессы, связанные с потеплением и протаиванием грунтов, которые не должны смешиваться с дефектами проектирования, строительства или эксплуатации.
На четвертом этапе выполняется вероятностная калибровка модели, где для каждого значимого параметра первоначально задается распределение по проектным материалам, инженерным изысканиям и региональным климатическим данным, которое затем уточняется фактическими наблюдениями. Расчет по «худшему сценарию» не заменяет вероятностную постановку и не дает обоснованного правила распределения средств между мониторингом, профилактическим ремонтом и капитальным усилением.
На пятом этапе цифровой двойник используется непосредственно для эксплуатационного управления. После обновления данных пересчитываются функция предельного состояния, вероятность отказа, ожидаемый риск и прогноз затрат жизненного цикла. На выходе система должна формировать перечень конкретных действий, например, усиление наблюдений, локальное обследование, изменение режима работы вентилируемого подполья, включение или ремонт термостабилизаторов, ремонт либо реконструкцию.
От обычного мониторинга рассматриваемая схема отличается наличием расчетной обратной связи. Наблюдения фиксируют изменение температуры грунта или деформаций; цифровой двойник дополнительно оценивает, как это изменение отражается на запасе надежности, вероятности нарушения предельного состояния и ожидаемых затратах. Практический результат состоит в том, что мониторинг становится частью управления объектом, а не только регистрацией факта изменения параметров.
6. Сценарное применение к объектам на многолетнемерзлых грунтах
Рассмотрим типичный для северной инфраструктуры объект — здание или инженерное сооружение на свайном основании в районе распространения многолетнемерзлых грунтов. В классическом случае расчет выполняется по климатическим данным, принятым на момент проектирования, и инженерно-геологическому разрезу площадки; после ввода объекта в эксплуатацию переходят к регламентным обследованиям и ремонту выявленных повреждений. При устойчивых природных условиях этого достаточно, однако при потеплении грунтов и изменении снежного режима такой подход не всегда обеспечивает требуемую надежность.
В адаптивной постановке несколько сценариев задаются уже на стадии проектирования. Первый соответствует условиям, близким к исторической норме; второй — умеренному потеплению грунтов и постепенному снижению запаса несущей способности; третий — более быстрому потеплению с увеличением глубины сезонного протаивания и необходимостью активных защитных мер. Для каждого варианта заранее определяются пороговые значения температуры грунта, деформаций и вероятности отказа, при достижении которых включается предусмотренное мероприятие.
Если, например, данные термометрической скважины указывают на устойчивое повышение температуры грунта в зоне нижних концов свай, цифровой двойник не ограничивается фиксацией тренда, пересчитывается функция предельного состояния и определяется изменение запаса надежности. Пока риск невелик, наблюдения учащаются, однако при приближении к порогу выполняется профилактическое вмешательство, в рамках которого восстанавливается требуемый режим охлаждения грунта, регулируется снегонакопление у здания, устанавливаются или ремонтируются термостабилизаторы. При превышении допустимого риска требуется конструктивное усиление.
Сценарный расчет особенно значим для объектов, где нарушение работы основания вызывает цепочку последствий, включая остановку энергетического узла или технологического процесса, повреждение трубопровода, нарушение транспортной доступности. В таких случаях стоимость ремонта фундамента составляет лишь часть общего ущерба, а возникают еще потери от простоя, дополнительные логистические расходы и социальные последствия, поэтому при расчете жизненного цикла прямые и косвенные потери следует учитывать совместно.
Для промышленных и энергетических объектов Арктики цифровой двойник позволяет сопоставить несколько стратегий:
- минимальные вложения на начальной стадии с последующим реагированием на повреждения;
- усиленный мониторинг и небольшие профилактические работы;
- повышенные затраты при строительстве за счет резерва несущей способности,
- теплоизоляции и термостабилизации грунтов.
Выбор неоднозначен и зависит от ожидаемого изменения температуры грунтов, стоимости возможного отказа, транспортной доступности и требуемого уровня надежности. Для северной городской застройки цифровой двойник открывает возможность перехода от отдельного здания к группе объектов. Если несколько зданий расположены в одном мерзлотно-геоморфологическом районе, результаты их мониторинга могут использоваться совместно для уточнения состояния грунтов, что расширяет наблюдательную базу. На муниципальном уровне становится возможным формировать очередность обследований кварталов, коммунальных сетей и социальных объектов и более обоснованно распределять средства на капитальный ремонт и адаптацию.
Однако практическое применение требует единых правил представления данных. Климатические, геотехнические, конструктивные и экономические показатели должны поступать в цифровой двойник в сопоставимом виде и иметь понятную привязку ко времени, месту и элементу сооружения, иначе связи теряются, поэтому развитие метода должно сопровождаться классификацией климатических воздействий, едиными форматами геотехнического мониторинга и правилами привязки наблюдений к элементам BIM-модели.
7. Ограничения и направления дальнейших исследований
Предложенная схема носит методический характер и требует проверки на пилотных объектах. Наибольшая неопределенность связана с региональным климатическим прогнозом, пространственной неоднородностью многолетнемерзлых грунтов и неполнотой наблюдений на действующих сооружениях. Существует и нормативная проблема, т.к. единого порядка перевода климатических сценариев в расчетные параметры строительных норм пока нет, поэтому модельные климатические данные нуждаются в промежуточной инженерной обработке.
Цифровой двойник следует рассматривать не только как расчетную, но и как организационную систему. Для его функционирования необходимо распределить ответственность между проектировщиком, эксплуатирующей организацией, владельцем объекта, оператором мониторинга и разработчиком программного обеспечения. Без этого модель быстро устаревает, а накопленные измерения сами по себе не превращаются в решение по эксплуатации.
Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку типовых климатически чувствительных элементов BIM-моделей, вероятностную калибровку параметров оснований на многолетнемерзлых грунтах, оценку стоимости защитных мероприятий и определение допустимого риска для различных классов сооружений. Отдельное направление — это объединение цифровых двойников зданий в территориальные модели промышленных площадок, поселков и транспортных коридоров Арктики и Сибири, что существенно увеличивает масштаб задачи.
Заключение
Для объектов с длительным сроком эксплуатации, расположенных в Арктике, Сибири и других климатически чувствительных районах, переход от статического нормирования к адаптивному управлению жизненным циклом приобретает практическую значимость, поскольку климатические нагрузки и свойства основания рассматриваются как величины, изменяющиеся во времени и уточняемые по данным наблюдений.
Предложенная методика объединяет региональный климатический прогноз, мониторинг многолетнемерзлых грунтов, BIM-модель и вероятностный расчет предельных состояний в рамках цифрового двойника. По мере поступления новых данных он позволяет пересчитывать вероятность отказа, ожидаемый риск и затраты жизненного цикла, вследствие чего каждое новое измерение приобретает прямой инженерный смысл.
Сформулированная в статье постановка задачи может служить основой климатически-адаптивного управления жизненным циклом, где эксплуатация объекта рассматривается не как последовательность регламентных ремонтов, а как выбор технических и экономических решений в условиях изменяющейся природной обстановки. Практическая реализация требует пилотных цифровых двойников для типовых сооружений на многолетнемерзлых грунтах, единых форматов обмена климатическими, геотехническими и BIM-данными, а также включения вероятностных критериев риска в эксплуатационные регламенты.
