A A A Ц Ц Ц Ц

ШРИФТ:

Arial Times New Roman

ИНТЕРВАЛ:

х1 х1.5 х2

КЕРНИНГ:

Обычный Средний Большой

ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Черно-белые Цветные
Для слабовидящих Обычная версия
научно-технический и производственный журнал
ISSN 2079–3332 (print)
ISSN 3034-6835 (online)
основан в 2001 году

Маркшейдерско-геодезический контроль состояния технологического объекта методом лазерного сканирования

Новости

Оригинальные статьи: 2026 г. № 1

Маркшейдерско-геодезический контроль состояния технологического объекта методом лазерного сканирования

DOI: 10.56195/20793332-2026-26-1-45-49

Читать в pdf И. А. Терешин1, Д. Л. Негурица1, А. А. Терешин2
  1. ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», г. Москва, Российская Федерация
  2. ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет», г. Москва, Российская Федерация
стр. 45-49, №1/2026
Аннотация:
Приведены результаты мониторинга состояния комплекса зданий, возводимого в сложных инженерно-геологических условиях Москвы, с применением технологии лазерного сканирования. Установлено, что комбинация высокоточного лазерного сканирования с традиционными маркшейдерско-геодезическими измерениями позволяет построить детальную 3D-модель сооружения и контролировать перемещения элементов его фасада с высокой точностью. Определено, что метод обеспечивает переход от точечного к сплошному контролю поверхностей. Выявлена динамика деформационных процессов, связанная с изменением гидрогеологической обстановки и проявлением барражного эффекта. Представлена и апробирована методика интеграции результатов лазерного сканирования в систему маркшейдерско-геодезического мониторинга. Результаты исследований могут быть полезными для повышения точности и эффективности контроля деформационных процессов при реконструкции и капитальном строительстве объектов в сложных условиях, а также для оперативной оценки эффективности защитных мероприятий.
Ключевые слова:
объект капитального строительства, маркшейдерско-геодезический мониторинг, фасадная съемка, барражный эффект, 3D-модель сооружения, конструкции сооружения
Для цитирования:
Терешин И.А., Негурица Д.Л., Терешин А.А. Маркшейдерско-геодезический контроль состояния технологического объекта методом лазерного сканирования. Маркшейдерия и недропользование. 2026;26(1):45-49. https:// doi.org/10.56195/20793332-2026-26-1-45-49.
Информация об авторах:
  1. Иван Александрович Терешин – аспирант, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», г. Москва, Российская Федерация; е-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
  2. Дмитрий Леонидович Негурица – канд. техн. наук, доцент кафедры геологии и маркшейдерского дела, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», г. Москва, Российская Федерация; е-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
  3. Александр Александрович Терешин – канд. техн. наук, начальник научно-технического центра, Институт научно-технического сопровождения строительства, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, г. Москва, Российская Федерация; е-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы:
  1. 1. Neguritsa D. The problems of monitoring the deformation processes in the integrated development of the underground space of metropolitan cities. E3S Web of Conferences. 2018; 56: 02027. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20185602027.
  2. 2. Alekseev G., Medvedev E., Neguritsa D. Monitoring of deformation processes during scientific and technical support of construction. E3S Web of Conferences. 2023; 410: 02045. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341002045.
  3. 3. Меркин В.Е., Пичугин А.А., Симутин А.Н. и др. Автоматизированная система комплексного геотехнического мониторинга и опыт ее практического применения // Транспортное строительство. 2023; 3: 4-8. Merkin V.E., Pichugin A.A., Simutin A.N., Medvedev G.M., Kuzyanov N.A., et al. Automated system for comprehensive geotechnical monitoring and experience of its practical application. Transport Construction. 2023; 3: 4-8. (In Russ.).
  4. 4. Lichti D.D., Jamtsho S. Angular Resolution of Terrestrial Laser Scanners. The Photogrammetric Record. 2006; 21(114): 141-160. https://doi. org/10.1111/j.1477-9730.2006.00367.x.
  5. 5. Tang P., Huber D., Akinci B. Characterization of Laser Scanners and Algorithms for Detecting Flatness Defects on Concrete Surfaces. Journal of Computing in Civil Engineering. 2011; 25 (1): 31-42. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000073.
  6. 6. Xu F., Chen S. Application of 3D Laser Scan Technology in the Surveying and Mapping of Ancient Buildings. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020; 455 (1): 012028. https://doi.org/10.1088/1755-1315/455/1/012028.
  7. 7. Wang L. et al. Automatic Monitoring System in Underground Engineering Construction: Review and Prospect. Advances in Civil Engineering. 2020; 1. 3697253: 1-16. https://doi.org/10.1155/2020/3697253.
  8. 8. Mustafin M.G., Valkov V.A., Kazantsev A.I. Monitoring of Deformation Processes in Buildings and Structures in Metropolises. Procedia Engineering. 2017; 189: 729-736. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.05.115.
  9. 9. Neguritsa D., Alekseev G., Tereshin A., Medvedev E., Slobodin K. Deformation Processes Modelling Throughout Underground Construction Within Megapolis Limits. Processes in GeoMedia. Springer Geology. Springer, Cham. 2022; IV: 215-227. https://doi.org/10.1007/978-3-030-76328-2_23.
  10. 10. Park H.S. et al. A New Approach for Health Monitoring of Structures: Terrestrial Laser Scannin. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2006; 22 (1): 19-30. https://doi.org/10.1111/j.1467-8667.2006.00466.x.
  11. 11. Liu Y. et al. A Metrological of Laser Pavement 3D Measurement Equipment. Journal of Physics: Conference Series. 2021; 1846. (1): 012020. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1846/1/012020.
  12. 12. Hoang N.D. Image processing based automatic recognition of asphalt pavement patch using a metaheuristic optimized machine learning approach. Advanced Engineering Informatics. 2019; 40: 110-120. https://doi.org/10.1016/j.aei.2019.04.004.
  13. 13. Chen J., Kira Z., Cho Y.K. Deep Learning Approach to Point Cloud Scene Understanding for Automated Scan to 3D Reconstruction. Journal of Computing in Civil Engineering. 2019; 33 (4). https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000842.
  14. 14. Pepe M., Costantino D., Restuccia Garofalo A. An Efficient Pipeline to Obtain 3D Model for HBIM and Structural Analysis Purposes from 3D Point Clouds. Applied Sciences. 2020; 10 (4): 1235. https://doi.org/10.3390/app10041235.
  15. 15. Volk R., Stengel J., Schultmann F. Building Information Modeling (BIM) for existing buildings – Literature review and future needs. Automation in Construction. 2014; 38: 109-127. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.10.023.

 

Управление топливными ресурсами

Новые материалы