Обеспечение высоко технологических процессов требует наличия сложных сооружений. Эти сооружения необходимо проектировать, строить, эксплуатировать и как следствие вовремя ремонтировать. Все эти процессы должны быть обеспечены качественными изысканиями. И вот на этом этапе важнейшую роль в формировании глобальной цифровой модели всей отрасли начинают играть цифровые (а в последнее время еще и информационные) модели местности. Ведь, как нам хорошо известно, цена ошибки, допущенной на начальном этапе жизненного цикла сооружений неизмеримо больше, чем на последующих.
Какие же требования должны предъявляться к таким моделям, для того чтобы они дополняли остальные процессы отрасли, как полноценная информационная основа?
По моему мнению, такая модель должна состоять из несколько основных частей и обладать определенными характеристиками.
Первый обязательный компонент - цифровая модель рельефа.
Не так давно необходимость наличия трехмерной модели рельефа, как таковой многими ставилась под сомнение. И вполне серьезно бытовало мнение, что цифровой топоплан без фактической поверхности, с отметками написанными тексом и нарисованными горизонталями является достаточной основой для проектирования. К счастью, сейчас все изменилось, и триангуляционная поверхность с учетом характерных линий рельефа является обязательным атрибутом цифровой модели местности.
Однако развивающиеся технологии несут дополнительные требования, в частности к формированию модели рельефа на различных исходных данных. Давно уже вошли в обиход спутниковые измерения. Все чаще съемка осуществляется дронами с камерами высокого разрешения и лидарами, а работа лазерных сканеров на больших площадках постепенно выходит на уровень стандарта предприятий. И, как следствие, возникает необходимость работать либо с триангуляционными поверхностями, содержащими миллионы точек (что даже при существующем уровне развития компьютерной техники бывает затруднительно), либо подменять понятие работы с поверхностями на работу непосредственно с облаками точек, используя их плотность.
Но и без облаков точек требования к созданию поверхностей из различных источников постоянно растут. Возможность импорта космоснимков (как из открытых источников, так и высокого разрешения), для ориентирования цифровых моделей используется постоянно, а вот импорт высот SRTM для формирования модели рельефа проводят относительно редко, хотя на этапе экономического обоснования и такой модели бывает достаточно.
Цифровая модель рельефа должна позволять работать с множеством поверхностей, находить их взаимное положение, пересечения, считать объемы. Безусловно, поверхности должны быть информативными, и информация по любой точке поверхности должна быть доступна в любой момент и в любом сечении поверхности.
Поверхности должны быть основой для определения высотного положения других компонентов (коммуникаций, зданий и пр.) и уметь взаимодействовать с ними, что подводит нас к следующей части обязательной для любой полноценной цифровой модели местности - цифровой модели ситуации.
Следующий обязательный элемент цифровой модели – модель ситуации.
Опять-таки уровень нарисованных линий и текстов уже давно пройден, в эпоху развития информационных моделей каждый искусственный элемент должен быть представлен объектом, который имеет не только геометрические параметры (в том числе и высотные) но и массу атрибутов (семантики), которые в свою очередь влияют на отображение элемента в различных проекциях (план, профиль, сечение, 3D-вид). Атрибуты должны определять, как качественные (круглая труба или квадратная в сечении, лиственное растение или хвойное), так и количественные параметры (диаметр, высота) объектов ситуации. Связи атрибутов между собой и определяют вид и поведение элемента в различных ситуациях и в различных проекциях. Хранить такой сложный набор параметров за каждым из однотипных элементов по отдельности означает чрезмерно усложнять модель, и как выход из этой ситуации появляется следующий элемент цифровой модели местности – это классификаторы.
Классификаторы в широком смысле этого слова представляют собой библиотеки данных, на которые может ссылаться определенный элемент модели. Однако, если мы говорим об информационных моделях, это накладывает дополнительные требования. В классификаторе должны храниться уже не только описания объекта, его атрибуты, графические характеристики, но и варианты этих данных в зависимости от состояния объекта, взаимосвязи между атрибутами, влияющие на отображение объекта и его характеристики. Еще одна немаловажная задача качественных классификаторов объектов цифровой модели местности – определять, чем станет объект при его экспорте из «родной среды» в тот или иной смежный формат и соответственно наоборот определять правила появления элемента в модели при импорте каких-либо данных. Пожалуй, что именно задача создания, редактирования и хранения корректных и, по возможности, универсальных схем соответствия объектов ситуации является наиболее важной, учитывая, что цифровые технологии на сегодняшний день обязательно состоят из ПО различных производителей.
Особняком стоят классификаторы геологической информации, которые содержат данные, существенно отличающиеся по своему качественному составу. Это в первую очередь классификаторы грунтов и их свойств, обеспечивающие хранение в модели необходимых инженерно-геологических элементов, их нормативных и расчетных свойств, и передачу этих данных по всей технологической цепочке обработки изысканий. И, следовательно, следующий обязательный компонент цифровых моделей местности – геология.
Одна из самых спорных составляющих цифровой модели местности. Казалось бы, все согласны, что никакая информационная модель здания и сооружения не может строится на пустоте, и нужна геология в объёме, как по площадке, так и по полосе изысканий, однако все равно, в большинстве случаев результатом работы инженера-геолога является текстовый отчет и набор чертежей: колонки и разрезы (или профиля, в зависимости от объекта). Хотя наличие объемной модели, связанной с расчетными показателями по данным полевых и лабораторных испытаний, позволяет проектировщику самостоятельно варьировать проектные решения, получать полную информацию о геологическом строении и характеристиках грунтов по любой линии, в любой точке на плане.
Все вышеописанные части цифровых моделей местности должны безусловно находиться в единой информационной инфраструктуре и легко взаимодействовать друг с другом, иными словами, значительную роль играет структура хранения цифровых моделей и доступа различными пользователями к ним.
Поскольку универсального стандарта хранения информационных моделей местности пока нет, что-хотелось бы видеть? И речь идет даже не о формате файлов, а о неких общих принципах системы доступа к цифровым моделям. О сервисе доступа к данным. Такой сервис должен легко трансформироваться от локального до серверного и даже облачного хранения. Такие возможности позволят решить не только задачу многопользовательского режима работы над моделью, но и оперативной передачи готовых моделей между этапами жизненного цикла объекта строительства и эксплуатации.
Конечно, все мы знаем, что родоначальниками САПР являлись именно западные разработчики. И решения от этих компаний достаточно активно используются во всех отраслях промышленности, так или иначе связанных со строительством в том числе и в ТЭК. Однако количество отечественных разработок позволяет на сегодняшний день выбрать необходимое решение, которое обеспечит: во-первых, полное соответствие с действующими нормативными документами, во-вторых, полностью исключит санкционные риски, в-третьих, выглядит гораздо более привлекательно с точки зрения цены – решения западных компаний в последнее время стали гораздо дороже в связи с ростом курсов.
В конце хотелось бы еще раз обратить внимание – каждая большая цифровизация всей отрасли начинается с использования качественных цифровых моделей на самом первом этапе. В изысканиях.
Keywords: digital models, domestic software , life cycle of structures, digital terrain model, digital situation model
