Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.

УДК 625.7

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

ДЛЯ ПРОГНОЗА ДЕФЕКТООБРАЗОВАНИЯ В ДОРОЖНОЙ ОДЕЖДЕ

НА ОСНОВЕ ДАННЫХ СТРОИТЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ

И ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ОБСЛЕДОВАНИЙ

Кобец Станислав Олегович

Председатель общественного объединения

«Экспертно-методический центр

строительного контроля

и управления строительством

Красноярского края»

Аннотация

Рассматривается применение методов машинного обучения для прогноза дефектообразования в дорожной одежде на основе совокупности данных строительного контроля и эксплуатационных обследований автомобильных дорог. Определяются состав исходных данных, варианты постановки задачи и направления использования прогнозной модели в системе риск‑ориентированного строительного контроля и планирования мониторинга состояния покрытий.

Ключевые слова: дорожная одежда, строительный контроль, эксплуатационные обследования, машинное обучение, дефекты покрытия, риск‑ориентированный подход.

Введение

Качество дорожных одежд определяет безопасность движения, затраты на содержание и ремонт, срок службы автомобильных дорог. На практике основное внимание уделяется проверке соответствия работ нормативным требованиям и последующей диагностике уже эксплуатируемых участков. Связь между фактическим качеством строительства и развитием дефектов обычно оценивается экспертно и слабо формализована.

Параллельно в дорожной отрасли растёт интерес к интеллектуальному анализу данных: создаются алгоритмы распознавания дефектов по изображениям, модели прогноза эксплуатационного состояния. Однако чаще используются только данные диагностических обследований. Информация строительного контроля (толщина слоёв, плотность, лабораторные испытания, замечания и предписания) редко рассматривается как полноценный массив признаков для прогнозных моделей.

Цель статьи – предложить концепцию применения методов машинного обучения для прогноза дефектообразования в дорожной одежде по данным строительного контроля и эксплуатационных обследований и показать, как результаты модели могут быть интегрированы в риск‑ориентированную систему строительного контроля.

1. Существующие подходы и их ограничения

Техническое состояние покрытий обычно оценивается по результатам обследований: фиксируются дефекты, измеряются ровность, колейность, сцепные качества, рассчитываются интегральные показатели. Это даёт картину текущего состояния и служит базой для решений по ремонту, но отражает уже сложившиеся последствия.

Логика «почему возник конкретный дефект» строится в основном на опыте экспертов. При этом детальные данные строительного контроля, отражающие качество материалов и соблюдение технологий, используются фрагментарно, не формируя общую цифровую аналитическую базу. В результате управление качеством ориентировано на реакцию на дефекты, а не на предиктивное выявление участков повышенного риска.

2. Концепция использования данных строительного контроля

2.1. Объединение данных строительства и эксплуатации

Предлагается интегрировать два контура данных:

1. строительный – проектные решения, результаты входного, операционного и приёмочного контроля, исполнительная документация, замечания и предписания;
2. эксплуатационный – характеристики фактического состояния покрытия, виды и параметры дефектов, динамика их развития, сроки появления.

Связывание этих контуров по участкам и времени позволяет перейти от описания текущих дефектов к моделированию зависимости: «как строили» → «какие дефекты возникли и когда».

2.2. Признаки из строительного контроля

В качестве признаков модели могут использоваться:

1. категория дороги, тип и конструкция дорожной одежды, типы материалов, грунтовые условия;
2. результаты входного контроля материалов (прочность, водостойкость, зерновой состав, свойства вяжущих);
3. данные операционного контроля (фактическая толщина слоёв, плотность, влажность, температурный режим укладки, технологические интервалы);
4. результаты испытаний при приёмке, исполнительные схемы, инструментальные замеры;
5. сведения о нарушениях: вид отклонения, степень, сроки и факт устранения, повторяемость по участкам и видам работ.

Эта совокупность отражает реальное качество выполнения работ и даёт основу для количественной оценки влияния строительных факторов на дальнейшее состояние покрытия.

2.3. Целевые показатели из эксплуатационных обследований

В качестве целевых переменных можно использовать:

1. факт появления определённого дефекта в заданный период после ввода дороги в эксплуатацию;
2. тип дефекта (колея, продольные и поперечные трещины, сетка трещин, выбоины, просадки);
3. количественные характеристики (глубина колеи, площадь трещин, балл состояния);
4. срок до появления значимого дефекта.

При необходимости дополняются данными об интенсивности движения, климате, особенностях содержания, чтобы не завышать роль только строительных причин.

3. Постановка задачи и выбор моделей

3.1. Варианты постановки

Рассматриваются три базовых варианта:

1. бинарная классификация – прогноз вероятности появления конкретного дефекта в заданный срок;
2. многоклассовая классификация – прогноз наиболее вероятного типа дефекта;
3. регрессия – прогноз количественного показателя (глубина колеи, площадь повреждений, интегральный балл).

Для строительного контроля наиболее практична оценка участков по уровням риска (низкий, средний, высокий), позволяющая дифференцировать глубину контроля и частоту мониторинга.

3.2. Подготовка данных

Необходима интеграция информации из журналов, актов, протоколов и отчётов обследований в единую структурированную базу. Важно:

1. обеспечить привязку участков строительства к участкам диагностики;
2. унифицировать наименования и единицы измерения;
3. обработать пропуски и аномальные значения;
4. закодировать категориальные параметры;
5. по возможности автоматизировать выгрузку данных из системы строительного контроля.

Качество этой работы напрямую влияет на точность и устойчивость моделей.

3.3. Алгоритмы

Для табличных инженерных данных целесообразно использовать:

1. логистическую регрессию – как простую базовую модель;
2. деревья решений и случайный лес;
3. методы градиентного бустинга.

Такие алгоритмы хорошо обрабатывают разнородные признаки, учитывают нелинейные зависимости и позволяют оценивать вклад каждого параметра. Сложные нейросети дают потенциал повышения точности, но хуже интерпретируются и требуют больших массивов данных. Для задач строительного контроля особенно важны понятные инженерные выводы: какие параметры качества работ сильнее всего повышают риск дефектообразования.

4. Использование моделей в системе строительного контроля

4.1. Поддержка решений при приёмке

Модель может служить дополнительным инструментом при оценке завершённых этапов работ. Если комбинация параметров по участку формирует высокий прогнозный риск определённых дефектов, это основание:

1. для назначения дополнительных испытаний и измерений;
2. для более внимательной проверки исполнительной документации;
3. для назначения усиленного мониторинга после ввода объекта.

Таким образом, учитывается не только факт соответствия нормативным требованиям, но и вероятностный риск будущих проблем.

4.2. Корректировка чек‑листов

Анализ важности признаков позволяет пересмотреть структуру чек‑листов строительного контроля. Параметры, оказавшиеся наиболее значимыми в формировании риска дефектов, получают приоритетное место в планировании полевого и лабораторного контроля. Это даёт возможность рациональнее использовать ресурсы и концентрироваться на реально критичных факторах.

4.3. Планирование эксплуатационного мониторинга

Для эксплуатирующих организаций модель даёт инструмент раннего выделения участков с повышенной вероятностью дефектов. Таких участков можно обследовать чаще, планировать профилактические мероприятия и ремонт до развития тяжёлых повреждений, управляя жизненным циклом конструкций более проактивно.

5. Ограничения и принципы применения

Ключевое ограничение – качество исходных данных. При несистемном ведении документов, отсутствии цифровой формы, ошибках в привязке участков и сроков точность моделей будет ограничена вне зависимости от выбранных алгоритмов. Существенное влияние оказывают и внешние факторы: трафик, климат, содержание, геологические условия, которые также необходимо учитывать.

Модели машинного обучения должны использоваться как инструмент поддержки решений, а не как автоматический «арбитр». Окончательные выводы о причинах дефектов, приёмке работ, распределении ответственности и выборе мер воздействия должны оставаться за инженером строительного контроля.

Перспективы развития связаны с стандартизацией цифровых форм данных строительного контроля, расширением объединённых массивов наблюдений, а также внедрением методов объяснимого машинного обучения, удобных для инженерной интерпретации.

Заключение

Применение методов машинного обучения к данным строительного контроля и эксплуатационных обследований позволяет по‑новому подойти к прогнозированию дефектообразования в дорожной одежде. В отличие от подходов, опирающихся только на эксплуатационную диагностику, предлагаемый подход учитывает влияние качества выполнения работ и выявляет участки повышенного риска ещё на ранних этапах.

Результаты прогнозных моделей могут использоваться для поддержки инженерных решений при приёмке работ, корректировки чек‑листов строительного контроля и планирования эксплуатационного мониторинга. Критически важны цифровизация и структурирование исходных данных, а также сохранение приоритета профессиональной компетенции инженера при интерпретации результатов и принятии управленческих решений.