ООО «РН-БашНИПИнефть» (научно-исследовательский и проектный институт ПАО «НК «Роснефть») за последние 15 лет выполнил более 100 проектов обустройства нефтегазовых месторождений с применением технологии информационного моделирования объектов капитального строительства. Технологическая основа таких проектов – удобная, прозрачная и бесшовная среда передачи инженерных данных, таких как результаты наземного и воздушного лазерного сканирования, информационная модель объекта капитального строительства, а также собственная разработка для управления выпуском проектной продукции – информационно-аналитическая система инженерного документооборота «САПСАН 2020». Значительную долю проектно-изыскательских работ в институте составляют проекты реконструкции, модернизации и технического перевооружения объектов обустройства месторождений. Одним из первых этапов в таких проектах является лазерное сканирование существующего объекта, начиная от постановки технического задания главным инженером проекта и заканчивая экспортом данных лазерного сканирования в систему автоматизированного проектирования для последующего моделирования и выпуска проектно-сметной документации. От качества работы изыскателей на этом этапе напрямую зависит успех реализации проекта в целом. На следующем этапе осуществляется 3D моделирование с помощью единого каталога 3D изделий, постоянно актуализируемого специалистами ООО «РН-БашНИПИнефть» для всех корпоративных институтов ПАО «НК «Роснефть». При этом на всех этапах реализации проекта используется единое информационное пространство ИС «САПСАН 2020», что обеспечивает повышение прозрачности, управляемости и эффективности процесса выпуска качественной проектной продукции. С 2020 года на базе ООО «РН-БашНИПИнефть действует специализированный институт по технологиям информационного моделирования в проектировании и строительстве.
Список литературы
1. Актуальность новых подходов в исследовании причин деформаций резервуаров / П.В. Потешкин, Р.М. Тимербулатов, А.Н. Авренюк [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 10. – С. 50–53. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2017-10-50-53
2. Авренюк А.Н., Асадуллина Г.С., Тимербулатов Р.М. Практика применения результатов наземного лазерного сканирования как основы для 3D проектирования площадных объектов модернизации, реконструкции и техперевооружения месторождений // Материалы научно-практической конференции «Актуальные задачи нефтегазохимического комплекса. Добыча и переработка». Москва, 21-22 ноября 2019 г. – М., 2019. – С. 124–126.
3. О применении наземного лазерного сканирования в нефтегазовой отрасли / Г.Г. Васильев, М.А. Лежнев, А.П. Сальников [и др.] // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2014. – № 4 (16). – С. 47–51.
4. Иванов А.В. Разработка методики геодезического контроля инженерных объектов на основании данных наземного лазерного сканирования: дис. …канд. техн. наук. – Новосибирск, 2012. – 150 с.
5. Тишкин В.О. Методика сбора и обработки данных, полученных в процессе 3D сканирования // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. – 2011. – № 1 (71). – С. 87–92.
6. Сальников А.П. Оценка напряженно-деформированного состояния резервуаров по результатам наземного лазерного сканирования: дис. … канд. техн. наук. – М., 2016. – 167 с.
7. Васильев Г.Г., Лежнев М.А., Сальников А.П. Анализ опыта применения трехмерного лазерного сканирования на объектах ОАО «АК «Транснефть» // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2015. – № 2 (18). – С. 48–55.
8. Review: Reconstruction of 3D building information models from 2D scanned plans / L. Gimenez, J.L. Hippolyte, S. Robert [et al.] // Build. – 2015. – V. 2, – P. 24–35. - DOI:10.1016/j.jobe.2015.04.002
9. 3D model-based scan planning for space frame structures considering site conditions / Dongsheng Li, Jiepeng Liu, Yan Zeng [et al.] // Automation in Construction. – 2022. – V. 140. – P. 34–45. - DOI:10.1016/j.autcon.2022.104363
10. Wałach D., Piotr Kaczmarczyk G. Application of TLS Remote Sensing Data in the Analysis of the Load-Carrying Capacity of Structural Steel Elements // Remote Sens. – 2021. – V. 13. – P. 41–47. - DOI: https://doi.org/10.3390/rs13142759
11. Miller R.B., Small C. Cities from space: Potential applications of remote sensing in urban environmental research and policy // Environ. Sci. Policy. – 2003. – V. 6 – P. 129–137. – DOI:10.1016/S1462-9011(03)00002-9
12. Soudarissanane S., Lindenbergh R., Gorte B. Reducing the error in terrestrial laser scanning by optimizing the measurement set-up // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. XXXVII. – 2008. – P. 615–620.
