Человечество давно научилось реагировать на протечки трубопроводов. Есть целый спектр датчиков, способных зафиксировать подобное событие и даже, в интеграции с другими девайсами, автоматически перекрыть воду. Однако до недавних пор никто не мог спрогнозировать, где и когда произойдет такое несчастье. Управляющий партнер компании SDM, разработчик системы KapleStop Александр ДУДНИК уверен: все из-за того, что люди не задумывались о процессах намокания и высыхания и тем более не пытались их просчитать.

 

Фото: www.klike.net

 

Вместо предисловия

Вода для человека — это, пожалуй, главная жидкость. Без нее индивид не протянет и недели, тогда как без еды он может прожить почти месяц. Однако вода может быть не только источником жизни, но и послужить причиной неприятностей. Мало кому нравится мокнуть под ливнем, а плесень, активно размножающаяся в воде, может кому угодно испортить комфортное проживание в доме или квартире.

Всю свою историю человечество пытается воду приручить. С одной стороны, людям хочется, чтобы она всегда была под рукой, с другой — чтобы не капала на голову. Худо-бедно, человек научился возводить над собой крышу, чтобы защититься от дождя, и обогревать помещение, чтобы в том числе избавиться от лишней влажности. Позже он изобрел водопровод, чтобы доставлять воду себе домой, и канализацию, чтобы удалять ее излишки.

И тут начались новые проблемы. Любые конструкции со временем изнашиваются: трубы ржавеют, канализация имеет свойство засоряться. Добавьте к этому вибрации, усадку конструкций, так называемый человеческий фактор… Все эти процессы приводят к тому, что вода проливается на пол, разрушает строительные материалы, бытовую технику, мебель, ковры.

 

Капля или лужа

Когда появилось электричество, выяснилось, что вода может замыкать ток, и данный факт также стал источником опасности. Впрочем, этой беды избежать куда проще. Все знают, что провода требуется изолировать, а на технику воду лить не надо. С протечками сложнее. Они могут случиться когда угодно, особенно они «любят» произойти, когда человека нет в жилище.

Люди задумались, как сделать так, чтобы они могли узнать о протечке мгновенно, а еще лучше — ее предотвратить. Думали долго. Электричество появилось в 1800 году, а первый плоскостной датчик, способный зафиксировать разлив воды, — только в 50-х годах прошлого века. Принцип его работы основывался как раз на свойстве жидкости замыкать электричество. Сегодня существует целый набор датчиков, которые фиксируют протечки, но большинство из них работают именно на данной основе.

«Это, по сути, все та же древняя технология, которой скоро исполнится 70 лет, — рассказал нам разработчик системы KapleStop Александр Дудник (на фото). — Она не меняется: два контакта, на них попадает вода, и те замыкаются. Меняется дизайн, теперь датчики стали беспроводными. Но это все равно, что улучшать колесо».

 

 

У стандартных плоскостных датчиков масса недостатков, часть которых являются продолжением их достоинств. Например, они очень чувствительные и могут отреагировать на каплю воды. Но, поскольку их размещают на полу, капля может упасть откуда угодно (человеческий пот, слюна собаки и т.д.). Происходит так называемое «ложное срабатывание».

«Такие датчики "не понимают", что происходит, они откликаются на любую воду, — поясняет Александр Дудник. — Большое количество ложных срабатываний пытаются купировать: придумывают для датчика домик, или приделывают к нему ножки. Все для того, чтобы он реагировал не на каплю, а на плоскость воды».

Так датчик стал «чувствовать» лужу, а в сочетании с другими устройствами еще и воду автоматически перекрывать по факту протечки. Избавило ли это хозяина жилища от ложных срабатываний? Частично. Плоскостной датчик «понимает» факт протечки, но «не знает», что послужило ее источником. Если у вас прорвало трубу или переливается ванная, такие действия выглядят адекватными. А если вас залил сосед или протекла крыша? А может быть резко понизилась температура, и на датчик излился конденсат? Автоматизация перекрыла воду, но лужа растет, а вместе с нею и плесень. Вновь получаются ложные срабатывания.

Кстати, о конденсате. Он представляет собой фактически дистиллированную воду, а ее стандартный датчик не «видит». Особенно это актуально в случаях, когда нужно отреагировать на протечку кондиционера. Чтобы датчик сработал, некоторые «лайфхакеры» даже рассыпали на полу соль. Вода из кондиционера должна попасть на пол, растворить соль и только тогда датчик начнет действовать.

 

Революционное открытие

Однако теперь появились датчики и контроллеры, которые не только различают все упомянутые случаи протечек, но и могут их прогнозировать. Систему KapleStop, основанную на измерении процессов намокания и высыхания, а также изменения температуры, разработали в компании SDM.

Александр Дудник — врач-хирург. По роду деятельности ему понадобился «умный матрас», и в процессе его разработки как раз и сформировались контуры новой системы. В команду вошли еще программист Леонид Кушнир и инженер-электрик Николай Дербенев. С их помощью процессы намокания и высыхания были просчитаны и имплементированы в датчик, к которому добавили также температурный сенсор. Оба специалиста до создания KapleStop имели богатый опыт работы в ЖКХ, именно поэтому наработки было решено перенести именно в данную сферу.

«Как известно, вода может находиться в трех агрегатных состояниях, именно поэтому процессы намокания и высыхания так важны, — рассказывает Александр Дудник. — Старые датчики капельку воды на трубе обнаружить не могут, поскольку они лежат на полу, и капля просто до них не дойдет, а высохнет. Наш датчик оборачивается вокруг трубы в месте соединения и эту капельку улавливает».

По словам специалиста, KapleStop научился работать со временем. Если стандартный датчик просто может зафиксировать факт события, то новая система показывает, что именно этому событию предшествовало, как развивалась ситуация. На предприятии даже придумали термины «предзасор» и «предпротечка».

«Мы видим, что появилась капля, и человек на основании этой информации может посмотреть, что происходит, и принять решение, — говорит Александр Дудник. — Например, датчик температуры, который используется в системе, показывает ее понижение на трубе, потому что человек активно пользовался холодной водой, а датчик протечки показывает каплю. Очевидно, что это конденсат и ничего предпринимать не надо. Но если человек видит, что капля образуется один раз в час, потом раз в пять минут, то есть происходит нарастание — это означает, что появилась предпротечка и надо что-то делать».

 

Не просто датчик, а система

Очевидно, что такой датчик можно использовать как дома, так и в компаниях, управляющих многоквартирными домами. Но системой ЖКХ его применение не ограничивается.

К слову, у KapleStop не один, а целых четыре вида датчиков. Два из них — линейные, представляющие собой витую пару проводов.

Первый вид — конечный датчик. Его длина, рассчитанная для того, чтобы было удобно определять зону протечки, составляет от одного до пяти метров. Этот сенсор используется либо самостоятельно, либо замыкает систему последовательных датчиков, являясь последним элементом. Датчик имеет определенную соленость, поэтому реагирует на дистиллированную воду.

 

 

Второй тип — последовательный датчик. Данный вид используется только на горячей и перегретой воде, потому что не может разделить конденсат и протечку, зато может быстро обнаружить одну или несколько капель и показать зону, где это происходит.

Такие датчики могут объединяться в последовательную цепь.

 

 

Третий тип — это раздвоенная пара. Датчик устанавливается в различные среды (бетон, плиточный клей, цементы). Его можно использовать в строительстве.

Он способен показать, например, как сохнет бетон. Если его сушили неправильно, это будет видно в системе. Кроме того, устройство может отличить, когда бетон сохнет, а когда его снова залили водой.

 

 

Четвертый датчик — канализационный. И его разработчики гарантируют, что увидят предзасор как минимум за сутки до реального события.

 

 

Очень важный плюс новых датчиков заключается в их дешевизне. Если западные линейные датчики стоят $50 за погонный метр, то датчики KapleStop в розницу продаются по 100 руб./м, то есть стоят как расходный материал — обычные провода. В стоимости системы их доля составляет лишь 0,5%—1% от общей суммы работ.

Все сенсоры передают информацию на контроллеры, имеющие от 4 до 10 каналов, на каждый из которых можно подсоединить до 10 датчиков. Контроллеры самостоятельно, без необходимости подключения к интернету, создают «умные данные». Эти данные в свою очередь аккумулируются в системе SCADA, где можно увидеть как работу всего контура, так и конкретного датчика.

SCADA можно установить на обычный компьютер или в Telegram. Кроме того, уведомления о событиях могут быть направлены на любой интерфейс или в любые приложения.

«По сути, наша система становится уровнем первого порядка для IT-программ в эксплуатации, в том числе ERP-систем, — говорит Александр Дудник. — Сейчас мы работаем через 1С, но в принципе можем интегрироваться и с другими подобными программами».

Система строит графики, дает возможность обратиться к архивам, может работать с большими данными. Пока самый большой объект, оснащенный KapleStop, — это технопарк в Москве. Там под наблюдением, которое обеспечивает 50 контроллеров, находится 1 200 зон.

 

Под контролем не только пожар

Когда-то изобретение противопожарной сигнализации помогло спасти тысячи жизней. Теперь датчики дыма стали вполне будничным явлением. С этим решением по значимости вполне можно сравнить и появление умной системы предотвращения протечек. Просто на кону стоят не жизни, а сохранность имущества, а иногда и многомилионные финансовые потери предприятий.

«Наступило время внедрить систему реакции на протечки, потому что датчики стали такими же точными и понятными, как и пожарная сигнализация, — резюмирует Александр Дудник. — Это настоящая интеллектуальная сигнализация на приходящую и уходящую воду, автоматический мониторинг, революция в борьбе с протечками и засорами».

 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты: системы умного дома востребованы жильцами МКД, но само качество цифрового сервиса пока оставляет желать лучшего

Эксперты: цифровая трансформация важна на всех этапах строительства и эксплуатации жилья

Эксперты: девелоперам важно учитывать сопровождение решений умного дома после сдачи его в эксплуатацию

Эксперты: следует на законодательном уровне ввести единые стандарты и тарифы оплаты систем умного дома

Эксперты: рынок МКД нуждается в разработке стандартов реализации элементов умного дома на стадии эксплуатации

Ритейлеры: за год в разы активизировался рынок товаров для умного дома

Подключить объект капстроительства к столичной системе водоотведения теперь можно в режиме онлайн 

Руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин рассказывает об опыте внедрения отечественной ТИМ-системы в проектный контур.

  

  

Строительство любого объекта всегда начинается с идеи и представления о том, что это должно быть, каким целям служить, где должно быть расположено и что в себя включать. Сегодня воплотить идеи в жизнь помогают технологии: визуализация и цифровое моделирование объекта дают наглядную картинку будущего объекта. Современные технологии и техника значительно ускорили темпы строительства. Теперь не нужно ждать десятилетия, чтобы увидеть построенный дом. Помочь сделать проектирование и строительство эффективным могут технологии информационного моделирования (ТИМ).

«ПроГород» — компания в контуре государственной корпорации развития ВЭБ.РФ, созданная для реализации комплексных проектов освоения территории. Это первый государственный мастер-девелопер федерального уровня, рассматривающий для реализации проекты во всех регионах страны. 

Руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин (на фото), рассказывает об опыте внедрения отечественной ТИМ-системы в проектный контур, о том, почему BIM/ТИМ необходим, почему в «ПроГород» выбрали продукт компании Renga Software, в чем основные преимущества работы в Renga.

    

 

— Деятельность нашей компании нацелена на развитие городской среды и улучшение качества жизни людей в регионах России, — отметил топ-менеджер. — Внутри компании мы проводим разработку концепций будущего строительства, оцениваем площадки, на которых мы можем возвести жилые и социальные объекты. После того как проекты проходят стадию концепции и формирования бюджета, мы выбираем подрядные организации, которые разрабатывают проекты и рабочую документацию.

 

Почему ТИМ необходим: взгляд «ПроГород»

Компания «ПроГород» начала свою работу сравнительно недавно, но уже активно внедряет информационные технологии. Уход международных вендоров был вызовом для проектов, а санкции заставили компанию перейти на отечественное ПО.

Для внедрения и последующего эффективного применения ТИМ требуется некоторое время на переобучение и подборку квалифицированных кадров. Небольшим организациям, занимающимся проектированием, часто трудно найти кадры без увеличения затрат на оплату труда, что может усложнить переход на ТИМ. Внедрение трехмерного проектирования также требует приобретения ПО и настройки инфраструктуры. Для некоторых это может стать препятствием на пути к современным методам работы. Возможно, этим и объясняется небольшой процент проектировщиков, работающих в ТИМ, и, как следствие, отсутствие понимания того, в чем заключаются его главные преимущества.

В свою очередь крупные застройщики ценят прозрачность и точность в расходах, и ТИМ помогает им в этом. Проектировщики иногда ограничиваются видением объекта, не учитывают финансовые аспекты. Но ТИМ-система — инструмент не только для моделирования и получения чертежей. По сути, ТИМ — это путь к созданию цифрового двойника объекта, звена в цепи развития проекта — от концепции до разрешения на ввод и даже периода последующей эксплуатации.

 

Поиск российских решений и выбор Renga

При переходе на отечественный рынок мы рассмотрели продукты для нашей компании, учитывая следующие критерии:

1. Отечественный продукт в сфере ТИМ;

2. Наличие возможности совместной работы;

3. Возможность разработки основных разделов проектной документации;

4. Активное сообщество пользователей.

Исходя из этих критериев, мы выбрали Renga — ПО, объединяющее множество разделов. Особенно нас привлекли инструменты для разработки раздела «Архитектурные решения».

Мое знакомство с Renga произошло еще до начала работы в «ПроГород» — на первом потоке курса BIM-менеджмент, организатором которого является «Vysotskiy Consulting». В рамках этого курса проходило обучение Renga, и одна из моделей была собрана именно с помощью этого ПО.

Тем не менее переход оказался определенным вызовом. Нам пришлось осваивать новую программную среду и адаптироваться к новой методологии моделирования. В основном наш отдел занимается концепцией комплексной жилой застройки, что снижает требования к моделированию. При этом наша стратегия включает создание полноценного цифрового двойника проекта. Мы разработали классификатор, создали библиотечные элементы и планы квартир, настроили связи и выгрузку объемов из модели. На этапе концепции мы сегодня способны выгружать 80% — 90% тендерных объемов для типовых этажей.

 

Преимущества работы в Renga

Преимущества работы в Renga включают совместную работу в режиме реального времени (к слову, это реализовано компанией Renga Software при грантовой поддержке РФРИТ), объединение сотрудников и систематизацию данных. Ранее при обмене заданиями и планами могли возникать расхождения в данных из-за разной версионности или несвоевременных изменений.

BIM/ТИМ-система Renga позволяет создавать концепции застройки проектов с присвоением кодов классификатора. Полученные объемы данных позволяют корректно сформировать бюджет проекта. Инструмент «Сборка» дает возможность собирать части модели в группу для формирования библиотеки крупноузловых элементов здания, что ускоряет сборку концепции застройки. Успешно сформированные ведомости объема работ из моделей концепции доказывают эффективность применения ПО Renga для девелопера даже на стадии формирования концепции и сбора первичных объемов.

Важно отметить, что концепция Renga отличается от других ПО, особенно в области инженерного оборудования. Так, для создания любого типа инженерного оборудования в Renga реализован свой язык программирования — STDL.

   

От теории к практике: жилой комплекс «Город в Лесу» и проект «Междуреченск»

На данный момент в ПО Renga выполнено два проекта: концепция застройки новой очереди ЖК «Город "В лесу"» и проект жилого дома в Междуреченске (Кемеровская область).

Когда мы начали работать в Renga, сразу столкнулись с задачей проработки концепции будущей очереди ЖК «Город "В лесу"» для оценки финансовой модели. Мы формировали концепцию для нескольких очередей и вносили изменения по мере обсуждений. С получением данных об объеме работ появились новые идеи и корректировки. Мы внесли дополнения и доработки, при этом получив опыт работы с концепциями в Renga.

 

Рис. 1. Концепции застройки новой очереди ЖК «Город "В лесу"»

 

Затем мы разработали планировки и секции для 8 жилых зданий разной высоты. Мы создали классификатор, который автоматизировал переход данных из спецификаций в форму для бюджетирования, графиков, смет и тендерных процедур. Этот классификатор основан на управленческих практиках и статьях расходов, содержащих 11 глав. Каждому элементу в шаблоне проекта присвоен собственный код, который используется для подсчета затрат по всему проекту.

С введением классификатора мы значительно сократили время работы, уменьшив его с 1,5 недель до 1 дня. Классификатор адаптивен и позволяет легко добавлять новые блоки и позиции, это ускорило составление бюджета проекта в два раза.

Получение данных с помощью классификатора осуществляется благодаря стандартной функции выгрузки данных из информационной модели в формате CSV. Эта функция достаточно проста и в то же время недоступна в некоторых аналогичных системах информационного моделирования без написания дополнительных модулей.

В этом мы, безусловно, видим преимущество Renga в плане формирования базы данных элементов из информационной модели базовым набором инструментов.

 

Рис 2. Пример структуры классификатора

 

Благодаря использованию информационной модели для формирования бюджета проекта теперь мы можем оценивать металлоемкость и расход бетона с точностью от 80% до 90% на предпроектной стадии.

 

Рис. 3. Планировка одного из корпусов ЖК «Город "В лесу"»

 

Наш второй проект, жилой дом в Междуреченске (Кемеровская область), занял всего две недели. Мы использовали опыт работы над первым проектом и сформировали библиотеки окон, дверей и квартир.

Также завершили адаптацию стандартов проектирования и библиотеки квартир различной планировки, автоматизировав подсчет объемов проекта.

 

Рис. 4. Разработка концепции проекта «Междуреченск»

 

Рис. 5. Внутренняя библиотека преднастроенных крупноузловых элементов

 

Рис.6. Библиотека квартир различной комнатности для повторного применения

 

Рис. 7. Стандартный вид одной из квартир

 

Проработка модели на стадии концепции не предполагает полноценного моделирования внутренних инженерных систем из-за ограниченного времени. В связи с этим было принято решение использовать еще один инструмент внутри Renga — формулы. Проведя анализ собственных существующих проектов, мы обнаружили зависимость расхода элементов внутренних инженерных систем от пяти характерных параметров квартиры, которые наиболее точно описывают ее характеристики.

Сбор данных, написание формул, сравнение полученных данных с эталонной моделью заняли у нас около двух месяцев. Расхождение в плане штучных элементов не превышает 5%, а в линейных элементах — не более 10%. Данный показатель мы считаем успехом, так как в этом случае мы значительно сэкономили время и прорабатывали отдельно в модели только подвальные и первые этажи.

Перспективное направление для нас — формирование сборки квартир с включением в них элементов инженерных категорий и подчинение необходимых параметров элементов сборки параметрам самой сборки. Это позволит создавать сборки квартир с динамически изменяемым инженерным наполнением и применять результат, полученный на стадии концепции на дальнейших этапах разработки модели.

 

Рис. 8. Свойства сборки квартиры

 

Этот проект подтвердил, что при правильной методологии российское ПО позволяет быстро получать архитектурные концепции и данные для оценки объемов работ менее чем за месяц. Мы надеемся, что все будущие проекты нашей компании будут разрабатываться на российском ПО с использованием уже сформированных платформ и библиотек.

 

В качестве заключения

Внедрение программного комплекса Renga на пилотных проектах компании показало, что отечественные решения в области ТИМ могут конкурировать с иностранными по части визуализации различных конструктивных, архитектурных и инженерных решений.

Переход на отечественные системы ТИМ-моделирования российскими застройщиками может занять до четырех лет, но использование опыта ООО «ПроГород» в создании универсальной экосистемы в Renga уменьшит этот срок до полутора-двух лет. После завершения создания экосистемы ожидается, что точность обработки данных повысится на 30%, а время на сбор бюджета проекта уменьшится на 50%, подводит итог руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин.

С другими историями использования ПО Renga можно ознакомиться на сайте компании Renga Software в разделе Опыт пользователей.

 

Реклама. ООО «Ренга Софтвэа».  ИНН: 7801319560

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

От лоскутной автоматизации к бесшовной цифровизации: IT-решениями на этапе проектирования поделились застройщики и эксперты на РСН–2024

Опубликован стандарт, устанавливающий требования к цифровым информационным моделям жилых зданий

Внедрение ТИМ в работе государственного заказчика: опыт BIM-Cluster и Красноярского края

Modulbau разработала BIM-семейство префаб-продукта для облегчения работы архитекторов и проектировщиков

Застройщики и IT-компании поделились кейсами применения ТИМ на конференции НОЗА и ЕРЗ.РФ