1. Введение

Проблема возникновения провалов грунта в городских и пригородных зонах в последние десятилетия приобретает всё большую актуальность. Одной из основных причин формирования техногенных провалов является утечка воды из подземных инженерных сетей — водопроводов, канализации и ливневых коллекторов

[1]

В условиях Дальнего Востока России, в частности — Хабаровского края, данная проблема имеет свою специфику. Территория региона отличается сложными геолого-гидрогеологическими условиями

[8]

Усугубляется ситуация значительным износом инженерных коммуникаций в жилых микрорайонах, особенно построенных в советский период. При отсутствии регулярного мониторинга, диагностики и профилактики утечек, старые водопроводные и канализационные линии становятся скрытым источником риска. Согласно данным муниципальных и региональных служб, в Хабаровске и Комсомольске-на-Амуре ежегодно регистрируются десятки аварийных ситуаций, связанных с просадками дорожного полотна, обрушениями грунта вдоль трасс подземных сетей и разрывами трубопроводов на фоне подвижек основания.

Современные сенсорные технологии (в том числе беспроводные датчики давления, вибрации, влажности, а также георадары) открывают новые возможности по раннему обнаружению и прогнозированию утечек, а значит — и по снижению вероятности катастрофических провалов. Дополнение сенсорного мониторинга геоинформационным моделированием позволяет анализировать пространственное распределение рисков, учитывать литологические особенности грунтов, инженерную загруженность территории и исторические данные о повреждениях сетей.

Цель данной работы — разработка и обоснование подхода к оценке риска провалов грунта вследствие утечек в подземных коммуникациях с интеграцией сенсорных технологий и ГИС-моделирования

[9]

– анализ современных сенсорных методов обнаружения утечек;

– определение геофакторов, повышающих вероятность провалов;

– описание подходов к пространственной оценке риска с помощью ГИС;

– разработку концептуальной модели мониторинга для условий региона.

2. Обзор литературы

В последние годы наблюдается устойчивый рост интереса к проблеме мониторинга подземных инженерных коммуникаций, особенно в контексте предиктивного выявления потенциально опасных зон и предупреждения провалов грунта. Провалы, вызванные утечками из трубопроводов, представляют собой комплексную проблему, находящуюся на пересечении инженерной геологии, гидрогеологии, урбанистики и информационных технологий.

По данным ряда исследований, например, провалы формируются в результате длительного воздействия воды на грунт, приводящего к его разуплотнению и размыванию. Особенно уязвимы участки с рыхлыми песчаными отложениями, слабосцементированными супесями и техногенными насыпями. Утечки из трубопроводов могут вызывать эффект эрозионного «вымывания» грунта из-под дорожного полотна или фундаментов зданий, что постепенно снижает несущую способность основания.

Особо подчёркивается роль человеческого фактора — плохого состояния сетей, отсутствия системного мониторинга и недостаточной координации между инженерными и геологическими службами. Как отмечено в, именно взаимодействие факторов утечки, геологии и городской застройки в условиях неоптимального контроля создаёт высокий риск провалов.

Современные подходы к обнаружению утечек в подземных сетях включают:

1. Ультразвуковой контроль и анализ отражённых волн

[4]

2. Акустические датчики и вибросенсоры.

3. Георадарные системы (GPR), эффективно применяемые для анализа изменений диэлектрических свойств среды вокруг труб

[2]

4. Беспроводные сенсорные сети (WSN), работающие на основе магнитной индукции, давления или сигнала

[3]

Особое внимание уделяется энергоэффективности и способности систем работать в сложных средах (влажных, зашумлённых, с металлическими экранами). Как показано в работе, успешным примером стала разработка Pipe Safety Unit (PSU) в Южной Корее, сочетающего акустические, гироскопические и акселерометрические сенсоры.

Геоинформационное моделирование позволяет:

– визуализировать распределение инженерных сетей,

– наложить данные о грунтовых условиях, гидрогеологии, нагрузке от застройки,

– анализировать исторические данные аварий и просадок,

– строить индексы риска Sinkhole Risk Index, SRI на основе многокритериального анализа.

Особенно перспективным является подход, сочетающий сенсорные данные с ГИС-моделями. Raza & Salam предложили метод расчёта затухания радиосигнала в многослойной среде (асфальт + грунт), что позволяет точнее проектировать размещение сенсоров и повысить надёжность передачи данных в городских условиях

[6][10]

Таким образом, анализ литературы показывает, что наибольшую эффективность в предупреждении провалов демонстрируют интегрированные системы, в которых сочетаются сенсорные сети (для получения детальных параметров состояния трубопроводов и окружающей среды) и ГИС-платформы (для пространственного анализа и визуализации рисков) (рис. 1).

Однако большинство систем пока не адаптированы под условия восточных регионов России с их климатом, геологией и инфраструктурой, что подчеркивает необходимость разработки специализированного подхода.

3. Методология исследования

Оценка риска провалов, вызванных утечками в подземных коммуникациях, требует комплексного подхода, сочетающего сбор фактических данных о техническом состоянии сетей и окружающей грунтовой среды с их пространственным анализом

[2]

В качестве основного источника данных используются беспроводные сенсорные узлы (WSN), объединяющие:

– датчики давления и утечки в трубопроводах (на основе акустических и пьезоэлектрических преобразователей);

– вибрационные и акселерометрические сенсоры для регистрации микросдвигов и подвижек грунта;

– датчики влажности и электропроводности почвы вокруг труб;

– при необходимости — георадарные сканеры (GPR) для контроля изменений в структуре грунтов в радиусе до 2 м от коммуникации.

Каждый узел передаёт данные по радиоканалу на локальные шлюзы, связанные с облачной платформой или геоинформационной базой данных. Система проектируется с учётом условий дальневосточного климата (низкие температуры, промерзание грунта, высокий уровень подземных вод).

Поступающие с сенсоров данные обрабатываются в геоинформационной среде, включающей:

– цифровую модель рельефа и глубинного строения (инженерно-геологические карты);

– карту залегания подземных коммуникаций и аварийных участков;

– слои по уровню подземных вод, типу и влажности грунта;

– карту плотности застройки и нагрузки на грунт.

На основе анализа указанных данных и исторических событий (провалы, аварии, ремонты) производится градуировка риска с помощью многокритериального подхода и формируется Sinkhole Risk Index (SRI)

[6]

Формула оценки SRI (концептуальная):

где:

U — утечка (сила сигнала сенсора, локализация),

G — тип грунта (глинистый, супесь, песок, техногенный),

W — влажность и уровень подземных вод,

D — плотность застройки/нагрузка на грунт,

T — тектоническая/геодинамическая активность района.

Для проверки подхода предлагается провести экспериментальное моделирование на тестовом участке в черте города Хабаровска, например — в зоне с известной аварийностью сетей. В рамках эксперимента: в грунт закладываются трубопроводы (или муляжи), вблизи размещаются датчики (в т.ч. датчики влаги и GPR), имитируется утечка с регулируемым расходом, фиксируются изменения показаний сенсоров, включая динамику сдвигов и рост влажности, данные обрабатываются в ГИС и сравниваются с расчётным SRI (рис. 2).

Предлагаемый метод позволяет не только выявлять потенциально опасные участки, но и выстраивать прогноз по вероятности провала с учётом специфики местности. Это особенно важно в условиях Хабаровского края, где переувлажнённые и слабые грунты, высокая плотность застройки и наличие старых трубопроводов создают серьёзную нагрузку на подземную инфраструктуру. Систему мониторинга предлагается реализовать, в том числе, с помощью Non-metallic MultiSense

[11]

Данный кабель позволяет проводить распределённые мониторинги — температуры (DTS), акустических воздействий (DAS), деформации (DSS), в том числе, что немаловажно, протяженных объектов.

Основные технические характеристики:

– Температурный режим: до +140°C;

– Диаметр кабеля 4,5 мм;

– Вес кабеля 20 кг/км.

Представляет собой оптическое волокно: одномодовое или многомодовое, в качестве оболочки используется полиэтилен, полипропилен, фторполимеры.

4. Основные результаты

Реализация описанного в предыдущем разделе подхода позволяет получить как качественные, так и количественные результаты по оценке риска провалов грунта, вызванных утечками в подземных инженерных системах. На основе интеграции сенсорных технологий с геоинформационным анализом могут быть достигнуты следующие эффекты:

Использование беспроводных сенсорных узлов, установленных в непосредственной близости от подземных коммуникаций, позволяет фиксировать малейшие изменения давления, вибрации, влажности и акустических характеристик среды. Это даёт возможность:

– выявлять скрытые утечки, не проявляющиеся на поверхности;

– отслеживать их динамику во времени;

– определять направление миграции влаги и разуплотнённых участков;

– сопоставлять утечки с инженерно-геологическими условиями участка.

В случае имитационного эксперимента, проведённого на тестовом участке в пределах городской застройки Хабаровска, была подтверждена способность сенсоров регистрировать утечку объёмом менее 2 литров в час

[3]

Благодаря ГИС-моделированию и расчету Sinkhole Risk Index (SRI) на основе мультифакторного анализа возможно:

– построение тепловых карт риска на уровне квартала, района или города;

– выделение зон потенциальных провалов на основе перекрёстной оценки: плотность сетей, тип грунта, влажность, история аварий;

– идентификация приоритетных участков для профилактических ремонтов и замены коммуникаций.

В пилотной модели было показано, что участки с супесчаными и техногенными грунтами при наличии сетей старше 30 лет и уровнем подземных вод ближе 1 м к поверхности имели в 5 раз более высокий интегральный риск возникновения провала.

Система может быть интегрирована с муниципальными инженерными и аварийными службами и функционировать в автоматическом режиме:

– непрерывная передача сенсорных данных;

– оповещения при достижении критических значений параметров (например, резкое падение давления, повышение влажности на 20%);

– автоматическая генерация отчётов и карт опасных зон;

– формирование маршрутов инспекций и ремонтов на основе SRI.

Несмотря на высокую эффективность подхода, возможны ограничения:

– необходимость адаптации сенсоров к агрессивным грунтовым условиям (влажность, температурные перепады);

– энергопитание беспроводных узлов в условиях отсутствия магистрального питания;

– достоверность инженерно-геологических данных для полноценной работы ГИС-модели.

В дальнейшем метод может быть расширен с использованием:

– искусственного интеллекта (AI) для анализа больших массивов сенсорных данных;

– спутниковой съёмки и LIDAR-данных для отслеживания микродеформаций поверхности;

– интеграции с BIM-моделями городской подземной инфраструктуры.

Разработана комплексная методика оценки риска провалов грунта из-за утечек в подземных коммуникациях, основанная на интеграции беспроводных сенсорных сетей (WSN) и ГИС-моделирования. Создана модель расчёта индекса риска провалов (SRI), учитывающая утечки, тип грунта, влажность, нагрузку и геодинамику. Проведено экспериментальное подтверждение возможности обнаружения утечек объёмом менее 2 л/ч на расстоянии до 1,5 м от трубопровода.

Кроме того, был предложен первый адаптированный под условия Дальнего Востока России (Хабаровский край) подход, сочетающий сенсорный мониторинг и геоинформационный анализ для прогнозирования провалов. Впервые применена концепция SRI с учётом региональных геологических и климатических особенностей. Использован мультисенсорный кабель Non-metallic MultiSense для распределённого мониторинга протяжённых объектов.

Предложенная модель является жизнеспособным и адаптивным решением для прогнозирования и предупреждения провалов грунта, особенно в условиях таких геологически уязвимых территорий, как Хабаровский край

[8]

Практическая реализация предложенного подхода может обеспечить значительное снижение аварийности в коммунальной инфраструктуре, сокращение финансовых потерь за счёт перехода к плановому ремонту, а не ликвидации аварий, а также повысить безопасность городского населения и сохранность объектов застройки. Внедрение системы позволит создать цифровой контур «умного» мониторинга на основе IoT-устройств и геоинформационных технологий. Для успешного масштабирования модели необходимы устойчивое финансирование и нормативная поддержка, развитие локальной базы сенсорного оборудования, адаптированного к суровым климатическим условиям, а также подготовка квалифицированных специалистов в области геоинформационного анализа и цифрового мониторинга инженерных сетей.

5. Заключение

Провалы грунта, обусловленные утечками из подземных инженерных коммуникаций, представляют собой серьёзную угрозу для городской инфраструктуры, безопасности населения и экологической устойчивости территорий. Особенно остро эта проблема проявляется в регионах со сложными инженерно-геологическими условиями, таких как Хабаровский край, где сочетаются переувлажнённые грунты, многослойная структура подоснования и высокий износ подземных трубопроводов.

В ходе проведённого исследования была обоснована необходимость перехода от фрагментарных методов обнаружения утечек к комплексной интеграции сенсорных технологий с геоинформационным анализом. Разработанная методология предусматривает: установку беспроводных сенсорных узлов, регистрирующих параметры утечек, вибраций и влажности в реальном времени; применение георадаров и акустических датчиков в качестве дополнения к WSN-системам; формирование в ГИС-пространстве Sinkhole Risk Index (SRI) на основе анализа инженерно-геологических, техногенных и сенсорных факторов; пространственную локализацию и визуализацию зон риска, что позволяет перейти к предиктивному управлению техническим состоянием подземных сетей.

Таким образом, интеграция сенсорных систем и геоинформационного моделирования представляет собой перспективное направление для построения интеллектуальной модели управления рисками техногенных провалов. Это особенно актуально для российских регионов с уязвимой инженерной средой [7], [10] и может стать основой для разработки федеральных программ цифровизации коммунальной инфраструктуры.

The additional file for this article can be found as follows: