Методика анализа данных интернета вещей для гидротехнических сооружений III и IV классов опасности на основе математического планирования эксперимента
DOI:
https://doi.org/10.55287/22275398_2026_59_5Ключевые слова:
гидротехнические сооружения, класс опасности, интернет вещей, математическое планирование эксперимента, дробный факторный эксперимент, регрессионная модельАннотация
В исследовании представлена методика анализа (оценки) данных интернета вещей (IoT) для гидротехнических сооружений III и IV классов опасности, основанная на математическом планировании эксперимента для функции фильтрационного расхода. Актуальность работы обусловлена необходимостью обеспечения безопасности малых ГТС при жёстких бюджетных ограничениях, когда традиционные системы мониторинга с большим количеством датчиков экономически нецелесообразны. Предложен подход, использующий дробный факторный эксперимент типа 2k−p для оптимального размещения IoT-датчиков, что позволяет сократить их число на 40–60% по сравнению с равномерной сеткой без потери информативности. Разработана регрессионная модель для функции отклика – фильтрационного расхода, включающая главные эффекты и парные взаимодействия факторов (уровень воды, температура, время эксплуатации, осадки). Критерием предаварийного состояния служит анализ остатков с порогами, дифференцированными по классам опасности: для III класса — 2σ (предавария) и 3σ (авария), для IV класса — 3σ и 4σ, соответственно. В качестве дополнительного диагностического признака используется мониторинг динамики коэффициентов парных взаимодействий. Разработан алгоритм анализа данных, полученных с помощью IoT. Методика может быть использована владельцами действующих ГТС без значительных капитальных затрат в оперативном порядке.
Библиографические ссылки
1. Water Strategy of the Russian Federation for the period up to 2036 and for the long-term perspective up to 2050. Ministry of Natural Resources of Russia. Available at: https://www.mnr.gov.ru/docs/proekty_pravovykh_aktov/vodnaya_strategiya_rossiyskoy_federatsii_na_period_do_2036_goda_i_na_dalneyshuyu_perspektivu_do_2050/ (accessed 05 May 2026). (In Russ.)
2. Rostechnadzor. On approval of federal norms and rules in the field of hydraulic structures safety “Requirements for ensuring the safety of hydraulic structures (except navigation and port hydraulic structures)”. Order No. 151, May 8, 2024. Available at: http://pravo.gov.ru (accessed 05 May 2026). (In Russ.)
3. Rumman KM, Kaltsogiannis D, Tsiropoulou EE. Intelligent drone pickup scheduling via deep reinforcement learning in low altitude economy networks. Internet of Things. 2026;36:101882. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2026.101882
4. Ma W, Jin H, Pan Z, Ling Q, Deng J. Monitoring system design for intelligent hydraulic safety based on the IoT. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021;676:012071. doi:10.1088/1755-1315/676/1/012071 DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/676/1/012071
5. Benic J, Vico A, Vucetic L, Srrum Z. IoT-based web application concept for monitoring and control of fluid power systems. In: Fluid Power 2021: Conference Proceedings; 2021. p. 316–325. doi:10.18690/978-961-286-513-9.26 DOI: https://doi.org/10.18690/978-961-286-513-9.26
6. Khimenkov AN, Sergeev DO, Kulakov AP, Romanov AV. Features of engineering-geocryological monitoring of highways operated in permafrost regions [Osobennosti organizatsii inzhenerno-geokriologicheskogo monitoringa avtomobilnykh dorog]. Arktika i Antarktika. 2023;(4):125–157. doi:10.7256/2453-8922.2023.4.68814 (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.7256/2453-8922.2023.4.68814
7. Zhou Y, Afzal J. An IoT-based mechanism for monitoring dam structures. EasyChair Preprint. 2023:10576.
8. Mennanov EM, Rodin SV, Kalafatov DA, Bogutskiy YuG. Experiment planning in studying the force interaction of foundations with soil base [Planirovanie eksperimenta pri issledovanii silovogo vzaimodeystviya fundamentov s gruntovym osnovaniem]. Stroitelstvo i tekhnogennaya bezopasnost. 2024;34(86):31–37. (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.29039/2413-1873-2024-34-31-37
9. Evtushenko SI, Zelenin EV, Barykin BYu, Barykin AB. Experimental studies of interaction between cross-beam foundation models and inclined base under karst-collapse processes. Construction and Geotechnics. 2024;15(3):26–41. doi:10.15593/2224-9826/2024.3.03
10. Prastica RMS, Soeryantono H, Marthanty DR. Mathematical modelling of hydraulics and water quality characteristics for small dam maintenance. Magazine of Civil Engineering. 2022;109(1):10903. doi:10.34910/MCE.109.3
11. Kachaev AE, Turapin SS. Features of reconstruction of earth dams in reclamation systems [Osobennosti rekonstruktsii zemlyanykh plotin meliorativnykh sistem]. Nauka i mir. 2024;(3):6–10. doi:10.26526/2307-9401-2024-3-6-10 (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.26526/2307-9401-2024-3-6-10
12. Romanovich AA, Uvarov VA, Orekhova TN, Kachaev AE, Kharlamov EV. Mechanization of transport processes in road construction [Mekhanizatsiya transportnykh protsessov v dorozhnom stroitelstve]. Belgorod: BSTU im. V.G. Shukhova; 2023. 134 p. (In Russ.)
13. Mozgolov MV, Okolnikova GE. On the issue of accuracy assessment of finite element method solutions using the example of a cantilever beam. Sistemnye tekhnologii. 2024;1(50):118–128. doi:10.48612/dnitii/2024_50_118-128 (In Russ.)
14. Mozgolov MV, Kostyukov VV, Sidorenko DA. On the convergence of solutions of SCAD computational models based on a first-order triangular prism. Sistemnye tekhnologii. 2023;4(49):144–153. doi:10.55287/22275398_2023_4_144 (In Russ.)
