RU2733979C1 - Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов - Google Patents

Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов Download PDF

Info

Publication number
RU2733979C1
RU2733979C1 RU2019121248A RU2019121248A RU2733979C1 RU 2733979 C1 RU2733979 C1 RU 2733979C1 RU 2019121248 A RU2019121248 A RU 2019121248A RU 2019121248 A RU2019121248 A RU 2019121248A RU 2733979 C1 RU2733979 C1 RU 2733979C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
snow
calculated
ult
area
load
Prior art date
Application number
RU2019121248A
Other languages
English (en)
Inventor
Ксения Андреевна Зайкова
Никита Игоревич Фомин
Константин Викторович Бернгардт
Мария Алексеевна Протасова
Original Assignee
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина" filed Critical Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина"
Priority to RU2019121248A priority Critical patent/RU2733979C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2733979C1 publication Critical patent/RU2733979C1/ru

Links

Classifications

    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E04BUILDING
    • E04DROOF COVERINGS; SKY-LIGHTS; GUTTERS; ROOF-WORKING TOOLS
    • E04D15/00Apparatus or tools for roof working
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/14Rainfall or precipitation gauges

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Buildings Adapted To Withstand Abnormal External Influences (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области мониторинга состояния строительных сооружений. Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением БПЛА включает этапы дистанционного определения средней высоты снежного покрова hs и средней расчетной плотности снега с учетом его слоистой структуры ρs на участке покрытия по результатам аэрофотосъемки покрытия с использованием БПЛА при наличии и отсутствии снежного покрова. Величину ρs определяют по известным физическим моделям в зависимости от температуры воздуха и находят среднюю величину расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps. Полученное значение сравнивают с расчетной предельной величиной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps ult, определенной в соответствии с требованиями действующих нормативных документов, при выполнении условия 0,9 Ps ult  ≤ Ps ≤ Ps ult  на соответствующем участке покрытия принимают состояние, предшествующее моменту возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки. Технический результат заключается в обеспечении возможности повышения точности дистанционного определения параметров снежного покрова.

Description

Предлагаемый способ относится к области строительства, и может быть использован при оценке снеговой нагрузки на покрытии здания в целом и его отдельных участках для оперативного предупреждения возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки на покрытии здания в целом и его отдельных участках.
Известен способ определения высоты снежного покрова, позволяющий осуществлять мониторинг снеговой нагрузки, при котором на вертикальной рейке, установленной при помощи треноги, имеются цифровые термометры, показания которых передаются при помощи USB кабеля на компьютер, где по специальной программе вычисляется высота снежного покрова (Патент РФ № 2542598, опубл. 20.02.2015). Недостатком известного способа является возможность его реализации только на территории метеорологических станций. Кроме того, при использовании указанного способа, возникает необходимость устройства USB кабеля под землей.
Известен способ определения плотности снега, позволяющий осуществлять мониторинг снеговой нагрузки, путем отбора проб снега в пробоотборный цилиндр с дальнейшим определением плотности взятого образца в лабораторных условиях (Патент РФ № 2047121, опубл. 21.10.1995). Данный способ определения плотности снежного покрова на покрытии здания является технологически нецелесообразным для решения задачи – определения величины снеговой нагрузки при ее мониторинге.
Техническая проблема заключается в отсутствии способов дистанционного определения параметров снежного покрова на покрытии зданий, позволяющих осуществлять мониторинг снеговой нагрузки и оперативно предупреждать возникновение сверхнормативной снеговой нагрузки на покрытии здания в целом и его отдельных участках.
Указанная проблема решается за счет того, что способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов (далее по тексту БПЛА), характеризуется тем, что предварительно размечают сеть контрольных точек так, чтобы площадь каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку не превышала 5 м2, после выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при отсутствии снежного покрова с применением БПЛА, оборудованного камерой, и определяют высотные отметки H контрольных точек на поверхности покрытия, при этом для каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку, определяют расчетную предельную величину снеговой нагрузки Ps ult в соответствии с требованиями действующих нормативных документов, после каждого выпадения атмосферных осадок в виде снега выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при наличии на нем снежного покрова с применением БПЛА, оборудованного камерой, и определяют высотные отметки Hs контрольных точек, после находят среднюю высоту снежного покрова на участке покрытия, содержащего контрольную точку, hs, при этом по известным физическим моделям, в зависимости от температуры воздуха определяют среднюю расчетную плотность снега ρs с учетом его слоистой структуры для соответствующего участка покрытия, после обрабатывают полученные данные и находят среднюю величину расчетной снеговой нагрузки Ps на участке покрытия, содержащего контрольную точку, полученное значение Ps сравнивают с расчетной предельной величиной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps ult, при выполнении условия 0,9 Ps ult  ≤ Ps ≤ Ps ult на соответствующем участке покрытия принимают состояние, предшествующее моменту возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки, при этом среднюю высоту снежного покрова на участке покрытия, hs, м находят по формуле:
hs = Нs – Н, (1)
где Нs – высотная отметка контрольной точки поверхности покрытия при наличии на нем снежного покрова, м;
Н – высотная отметка контрольной точки поверхности покрытия при отсутствии на нем снежного покрова, м,
при этом среднюю величину расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps, Н/м2 находят по формуле:
Ps = ρs · hs · g, (2)
где Ps – средняя величина расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия, Н/м2;
hs – средняя высота снежного покрова на участке покрытия, м;
ρs – средняя расчетная плотность снега с учетом его слоистой структуры на участке покрытия, кг/м3;
g – ускорение свободного падения тела.
Технологическая последовательность мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением БПЛА по заявленному способу реализуется следующим образом.
1  этап: выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при отсутствии снежного покрова с применением БПЛА, и определяют высотные отметки H, м для заранее размеченной сети контрольных точек на поверхности покрытия. Сеть контрольных точек при этом должна быть равномерно распределена по площади всего покрытия так, чтобы площадь каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку не превышала 5 м2, сгущаясь, при необходимости, на участках возможных снеговых отложений.
2  этап: для каждого участка покрытия здания, содержащего контрольную точку, определяют расчетную предельную величину снеговой нагрузки Ps ult, Н/м2 с учетом фактического технического состояния несущих конструкций участка покрытия, условий его эксплуатации, а также уровня ответственности здания в соответствии с требованиями действующих нормативных документов.
3  этап: после каждого выпадения атмосферных осадок в виде снега выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при наличии
снежного покрова с применением БПЛА, оборудованного камерой и определяют высотные отметки Hs, м контрольных точек на поверхности покрытия, находят среднюю высоту снежного покрова на участке покрытия, содержащего контрольную точку, hs, м, по формуле (1).
4  этап: определяют среднюю расчетную плотность снега ρs, кг/м3 с учетом его слоистой структуры для каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку, используя известные физические модели, например [Казакова Е.В. Алгоритм расчета высоты свежевыпавшего снега предназначенный для постпроцессинга систем атмосферного моделирования (на примере COSMO). Москва. Изд-во «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации», 2013, с. 195-212], в зависимости от температуры воздуха, измеренной во время осуществления аэрофотосъемки по этапу 2. Температуру воздуха определяют c использованием термометра.
5  этап: данные, полученные по результатам этапов 1, 3, 4, автоматически обрабатывают, в результате чего, находят среднюю величину расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps, Н/м2 по формуле (2).
Величину Ps находят для каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку.
6  этап: для каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку, производят сравнение средней величины расчетной снеговой нагрузки Ps, найденной в результате этапа 5, с расчетной предельной величиной снеговой нагрузки Ps ult, определенной в результате этапа 2.
В случае, если на участке покрытия, содержащего контрольную точку, средняя величина расчетной снеговой нагрузки Ps находится в интервале 0,9 Ps ult ≤ Ps ≤ Ps ult , то на данном участке принимают предкритическое состояние, предшествующее моменту возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки.
В этом случае принимают решение по очистке обнаруженного участка покрытия от снежного покрова с целью предотвращения исчерпания несущей способности его несущих конструкций и, как следствие, его обрушения.
Технический результат заключается в том, что осуществление мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением БПЛА по заявленному способу позволяет с высокой точностью дистанционно определить параметры снежного покрова на покрытии здания с учетом его слоистой структуры, в следствие которого, оперативно предупредить ситуацию возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки на покрытии здания в целом и его отдельных участках.

Claims (10)

  1. Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), характеризующийся тем, что предварительно размечают сеть контрольных точек так, чтобы площадь каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку не превышала 5 м2, после выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при отсутствии снежного покрова с применением БПЛА, оборудованного камерой, и определяют высотные отметки H контрольных точек на поверхности покрытия, при этом для каждого участка покрытия, содержащего контрольную точку, определяют расчетную предельную величину снеговой нагрузки Ps ult в соответствии с требованиями действующих нормативных документов, после каждого выпадения атмосферных осадок в виде снега выполняют аэрофотосъёмку покрытия здания при наличии на нем снежного покрова с применением БПЛА, оборудованного камерой, и определяют высотные отметки Hs контрольных точек, после находят среднюю высоту снежного покрова на участке покрытия, содержащего контрольную точку, hs, при этом по известным физическим моделям, в зависимости от температуры воздуха определяют среднюю расчетную плотность снега ρs с учетом его слоистой структуры для соответствующего участка покрытия, после обрабатывают полученные данные и находят среднюю величину расчетной снеговой нагрузки Ps на участке покрытия, содержащего контрольную точку, полученное значение Ps сравнивают с расчетной предельной величиной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps ult, при выполнении условия 0,9 Ps ult  ≤ Ps ≤ Ps ult на соответствующем участке покрытия принимают состояние, предшествующее моменту возникновения сверхнормативной снеговой нагрузки, при этом среднюю высоту снежного покрова на участке покрытия, hs, м находят по формуле
  2. hs = Нs – Н, (1)
  3. где Нs – высотная отметка контрольной точки поверхности покрытия при наличии на нем снежного покрова, м;
  4. Н – высотная отметка контрольной точки поверхности покрытия при отсутствии на нем снежного покрова, м,
  5. при этом среднюю величину расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия Ps, Н/м2, находят по формуле
  6. Ps = ρs · hs · g, (2)
  7. где Ps – средняя величина расчетной снеговой нагрузки на участке покрытия, Н/м2;
  8. hs – средняя высота снежного покрова на участке покрытия, м;
  9. ρs – средняя расчетная плотность снега с учетом его слоистой структуры на участке покрытия, кг/м3;
  10. g – ускорение свободного падения тела.
RU2019121248A 2019-07-08 2019-07-08 Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов RU2733979C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019121248A RU2733979C1 (ru) 2019-07-08 2019-07-08 Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019121248A RU2733979C1 (ru) 2019-07-08 2019-07-08 Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2733979C1 true RU2733979C1 (ru) 2020-10-08

Family

ID=72927149

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019121248A RU2733979C1 (ru) 2019-07-08 2019-07-08 Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2733979C1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2449326C2 (ru) * 2010-02-24 2012-04-27 Открытое акционерное общество "Газпром" Способ определения состояния ледяного покрова
RU2547000C1 (ru) * 2013-10-16 2015-04-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "ВЫСОКОГОРНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ" (ФГБУ ВГИ) Способ определения толщины снежного покрова в лавинных очагах
WO2017044391A2 (en) * 2015-09-10 2017-03-16 The Climate Corporation Generating probabilistic estimates of rainfall rates from radar reflectivity measurements
CA3022235A1 (en) * 2017-10-26 2019-04-26 2KR Systems, LLC Building rooftop intelligence gathering, decision-support and snow load removal system for protecting buildings from excessive snow load conditions, and automated methods for carrying out the same

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2449326C2 (ru) * 2010-02-24 2012-04-27 Открытое акционерное общество "Газпром" Способ определения состояния ледяного покрова
RU2547000C1 (ru) * 2013-10-16 2015-04-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "ВЫСОКОГОРНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ" (ФГБУ ВГИ) Способ определения толщины снежного покрова в лавинных очагах
WO2017044391A2 (en) * 2015-09-10 2017-03-16 The Climate Corporation Generating probabilistic estimates of rainfall rates from radar reflectivity measurements
CA3022235A1 (en) * 2017-10-26 2019-04-26 2KR Systems, LLC Building rooftop intelligence gathering, decision-support and snow load removal system for protecting buildings from excessive snow load conditions, and automated methods for carrying out the same

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20180130196A1 (en) Systems and methods for adaptive property analysis via autonomous vehicles
Manandhar et al. Systematic study of weather variables for rainfall detection
WO2018089268A1 (en) Systems and methods for autonomous imaging and structural analysis
CN107368617B (zh) 基于Lowtran7大气软件的地空探测红外成像系统作用距离计算方法
Moustafa et al. Multi-modal albedo distributions in the ablation area of the southwestern Greenland Ice Sheet
Muszynski et al. Application of terrestrial laser scanning to study the geometry of slender objects
RU2733979C1 (ru) Способ мониторинга снеговой нагрузки на покрытии зданий с применением беспилотных летательных аппаратов
Luo et al. UAV-based spatiotemporal thermal patterns of permafrost slopes along the Qinghai–Tibet Engineering Corridor
KR20120040463A (ko) 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법
JP2019218681A (ja) 屋根の劣化診断方法
US11816828B2 (en) Method for detecting anomalies on or in a surface of a structure
Jaenicke et al. The use of remote-sensing data for mass-balance studies at Mýrdalsjökull ice cap, Iceland
CN109492248B (zh) 用于寒冷及严寒地区隧道洞口保温水沟长度的计算方法
Ishchuk et al. Cuboids of infrared images reduction obtained from unmanned aerial vehicles
Xu et al. Recent geodetic mass balance and extent changes of very small glaciers in the Hulugou Basin, Central Qilian Mountains, China
Song et al. Comparison of ASTER satellite and ground-based surface temperature measurements for urban heat island studies
Zhuravskiy et al. Field tests of the procedure for a photogrammetric estimation of snow-glacial surface albedo
Salonen et al. Characterising AMV height assignment error by comparing best-fit pressure statistics from the Met Office and ECMWF system
Grammou et al. Snow loads on flat roofs with elevated solar panel arrays: Research results for wind‐induced shape coefficients
Svenningsen et al. A novel method to quantify atmospheric stability
KR20220100483A (ko) 무인항공기 기반 지표면 온도 영상의 정확성 검증 방법 및 시스템
Ricciardelli et al. Analysis of heavy rainfall events occurred in Italy by using numerical weather prediction, microwave and infrared technique
Melhauser et al. Exploring the impact of SST on the extended range NCEP Global Ensemble Forecast System
Shi et al. Sea ice thickness retrieval with MODIS thermal infrared data over the Liaodong Bay during winter 2012–2013
Rodríguez et al. Remotely piloted aircraft system (RPAS) use in construction: a thermography inspection case study