Создание цифровой модели двойника строительного объекта при ПИР

Аннотация

В статье рассматриваются методологические основы и практические аспекты формирования цифрового двойника строительного объекта на этапе проектно-изыскательских работ (ПИР) как ключевого звена цифровой трансформации строительной отрасли. Цель исследования заключается в обосновании универсальной модели и алгоритма создания цифрового двойника, обеспечивающих преемственность данных от изысканий и проектирования до строительства и эксплуатации. В качестве методов использованы анализ отечественных и международных публикаций, систематизация существующих подходов, обобщение практики внедрения, а также декомпозиция жизненного цикла объекта на этапы, релевантные построению цифровой модели. Предлагается поэтапная методика, включающая: сбор и нормализацию исходных данных, формирование базовой BIM-модели, интеграцию процессной информации (4D/5D-моделирование), подключение сенсорных и мониторинговых систем для двусторонней связи с реальным объектом, процедуры верификации и валидации модели, а также её эксплуатационное использование. Показано, что применение цифрового двойника в ПИР повышает точность проектных решений, снижает вероятность коллизий, обеспечивает оптимизацию материальных, временных и трудовых ресурсов, расширяет возможности превентивного риск менеджмента за счёт прогнозирования износа и отклонений от проектных параметров. Эмпирические данные о доле организаций, внедривших или планирующих внедрение цифровых двойников, подтверждают рост спроса на такие решения, но одновременно выявляют барьеры: высокие капитальные и эксплуатационные затраты, дефицит нормативно-методической базы, сложность интеграции разнородных данных и повышенные требования к информационной безопасности. Сделан вывод, что предложенная модель создания цифрового двойника на этапе ПИР формирует основу для управления полным жизненным циклом объекта и может быть масштабирована до уровня городских инфраструктур при дальнейшем развитии стандартов и применении технологий искусственного интеллекта и аналитики больших данных.