Построение цифровых моделей и карт криволинейных участков перегонных тоннелей метрополитена для выявления визуальных дефектов с использованием нейронных сетей: горный информационно-аналитический бюллетень № 12. Специальный выпуск 23 - Парамонов С. С. (Москва, Горная книга, 2024)
Перегонные тоннели метрополитена являются стратегически важными объектами народного хозяйства, обеспечивающими комфортное и безопасное перемещение в черте города. Согласно информации Департамента транспорта города Москвы, максимальный вес электропоезда метрополитена в часы пик может доходить до 400 тонн, при этом средняя скорость в перегонных тоннелях составляет 40 км/ч, а максимальная 80 км/ч. С точки зрения объектного размещения, перегонные тоннели метрополитена представляют собой протяженные линейные подземные конструкции с постоянно изменяющимися пространственно-геометрическими характеристиками. Своевременный контроль за эксплуатационной устойчивостью конструкций обделки перегонных тоннелей позволит повысить безопасность пассажирских перевозок. Деформации рассматриваемых конструкций в первую очередь проявляются на внутренней поверхности тюбинговой обделки в виде различных визуальных дефектов. Наиболее распространенным видом дефектов являются протечки, в т.ч. мокрые пятна и выщелачивание. Применение современных и инновационных подходов позволит повысить оперативность выявления и фиксации таких дефектов. Сбор пространственных данных, осуществляемый с использованием передвижной тоннельной фотостанции, позволяет сформировать необходимый объем цифровых фото- и видеоматериалов, на основе которых будут созданы цифровые модели и карты внутренней поверхности обделки перегонных тоннелей. В свою очередь, процедура формирования приемлемого уровня достоверности, объективности и надежности выявления визуальных дефектов обделки на цифровых картах перегонных тоннелей должна включать в себя использование нейронных сетей. В совокупности вышеописанные виды работ формируют методическое обеспечение построения цифровых карт перегонных тоннелей метрополитена для выявления визуальных дефектов с использованием нейронных сетей, использование которого повысит эксплуатационную устойчивость перегонных тоннелей метрополитена и обеспечит безопасность пассажирских перевозок.