On the Use of Digital Twin Data in Models Related to Considering the Environment Impact on Enterprises

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

Цифровые двойники объектов отражают состояние окружающей среды и деятельность предприятий, на которые воздействует среда. Предлагается использовать модели для расчета показателей оценки воздействия опасных природных явлений или изменений климата; прогноза этих воздействий; оценки убытков; расчета стоимости мероприятий по защите предприятий; оценки целесообразности проведения превентивных мероприятий с целью их оптимизации. Приведены требования к моделям оценки воздействий, работающим с цифровым двойником. Представлены трудности при использовании таких моделей. Рассматриваются предложения по разработке отдельных моделей воздействий. Показана схема использования цифровых двойников при моделировании воздействий окружающей среды на предприятия.

About the authors

E. D Viazilov

Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации – Мировой центр данных

Email: vjaz@meteo.ru
д-р техн. наук Обнинск

D. A Melnikov

Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации – Мировой центр данных

Email: melnikov@meteo.ru
Обнинск

O. A Minkov

Обнинский институт атомной энергетики – филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

Email: oaminkov@gmail.com

References

  1. Вязилов Е.Д. Цифровая трансформация гидрометеорологического обеспечения потребителей. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД. Т. 2. Направления использования. 2022. 356 с.
  2. Нагрузки и воздействия на гидротехнические сооружения (волновые, ледовые и от судов): СНИП 2.06.04-82. Госстрой СССР. М.: Стройиздат, 1986. 40 с.
  3. Инженерно-гидрометеорологические изыскания на континентальном шельфе. М.: Гидрометеоиздат, 1993. 377 с.
  4. European Union’s project ECONADAPT Toolbox provides easily accessible information on the economic assessment of adaptation. https://econadapt-toolbox.eu/easy-access-guide. Accessed: 8 February 2019.
  5. Вязилов Е.Д. Цифровой двойник для окружающей среды // Сборник трудов Международной конференции “ENVIROMIS 2022” и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды. Томск: ИМКЭС СО РАН. 12–17 сентября 2022. С. 323–326.
  6. Viazilov E.D. About Creating a Digital Twins in Field of Earth Sciences // Int. J. Appl. Sci. Development. 2022. V. 1. Art. 6. https://doi.org/10.37394/232029.2022.1.6. https://wseas.com/journals/asd/2022/a12asd-006(2022).pdf. Published: December 31, 2022. P. 42–51.
  7. Вязилов Е.Д. Новые подходы по доведению информации об опасных гидрометеорологических явлениях и повышению информированности лиц, принимающих решения // Конференция «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций». XVI Всероссийская научная конференция. Москва, 27–28 сентября 2017 г. Сборник материалов. М.: МЧС России, ФКУ «Антистихия». 2017. C. 40–44.
  8. Viazilov E.D. From Informing Users about Disasters to Issuing a Forecast of Possible Impacts and Recommendations // J. Engineering World. 2022. No. 4. P. 34–43. https://wseas.com/journals/ew/2022/a12engw-5115-806.pdf
  9. ЕСИМО. Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане. 2013. URL: http://esimo.ru. Доступ: 04.01.2023.
  10. Viazilov E.D., Melnikov D.A., Mikheev A.S. On the development of a pipeline for processing hydrometeorological data // Supplementary Proceedings of the XXIII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains DAMDID/RCDL. 2021. V. 3036. http://ceur-ws.org/Vol-3036/paper08.pdf.
  11. Olchev A.V., Rozinkina I.A., Kuzmina E.V., Nikitin M.A., Rivin G.S. Influence of forest cover changes on regional weather conditions: estimations using the mesoscale model COSMO // IOP Publishing Ltd. 2018. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. V. 107, 012105. 7 p. https://doi.org/10.1088/1755-1315/107/1/012105.
  12. Динамика поля геофизического параметра атмосферы над акваториями Мирового океана: интегральное влагосодержание атмосферы (TPW), водозапас облаков (CLW) и скорость приповерхностного ветра (WND). Шаг по времени – 3 часа. Шаг сетки – 0,25◦. https://fireras.su/tpw/. Доступ: 09.01.2024.
  13. Сорокин А.А., Королев С.П., Гирина О.А. и др. Интегрированная программная платформа для комплексного анализа распространения пепловых шлейфов при эксплозивных извержениях вулканов Камчатки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. В. 4. С. 9–19.
  14. Ермаков Д.М., Чернушич А.П., Шарков Е.А. Геопортал спутникового радиотепловидения: данные, сервисы, перспективы развития // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. В. 3. С. 46–57.
  15. Коспанов А.А., Константинов П.И. Сравнение влияния зеленых и белых крыш на городской остров тепла на примере трех волн жары в Москве // Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде. (CITES 2023). 13–23 июня 2023. М.: С. 68–69.
  16. Левищева Т.П., Константинов П.И. Применение локальных метеорологических моделей для воспроизведения городского микроклимата на примере Москвы // Международная молодежная школа и конференция по вычислительноинформационным технологиям для наук об окружающей среде. (CITES 2023). 13–23 июня 2023. М.: С. 83.
  17. Методика определения размера, вреда, который может быть причинен жизни, здоровью физических лиц, имуществу физических и юридических лиц в результате аварии судоходных гидротехнических сооружений. Утв. Приказом МЧС России и Минтранса России от 02.10.2007.
  18. Хандожко Л.А. Экономическая метеорология. СПб.: Гидрометеоиздат, 2005. 490 с.
  19. Ивченко А.А., Зацепа С.Н., Солбаков В.В. и др. Модельный комплекс SPILLMOD-RA для расчета статистических характеристик распространения разливов нефти в море на основе тематического набора данных реанализа метеорологических полей // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Номер свидетельства: RU 2020665648. 2020. Номер заявки: 2020664664.
  20. Алабян А.М., Зеленцов В.А., Крыленко И.Н. и др. Масштабируемая региональная система мониторинга и оперативного прогнозирования речных наводнений: результаты разработки и тестирования. М.: МЧС России, 2018. 11 c.
  21. Закревский Ю.Н. Обоснование системы оказания медицинской помощи и лечения пострадавших в морских катастрофах // Автореф. дисс. д-ра мед. наук по специальности 05.26.02 – «Безопасность в чрезвычайных ситуациях». Архангельск: ГБОУ «Северный государственный медицинский университет», 2013. 40 с.
  22. Вязилов Е.Д., Чуняев Н.В. О смене парадигмы гидрометеорологического обслуживания сведениями об опасных явлениях / Труды Гидрометцентра России, 2016. Вып. 362. Гидрометеорологические прогнозы. Под редакцией д-ра геогр. наук Е.С. Нестерова. С. 224–235.
  23. Чуняев Н.В. Информационная поддержка управления морской деятельностью в случае опасных природных явлений. В сб.: Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. 2015. В. 578. С. 156–173.
  24. Мадера А.Г. Математические модели и принятие решений в управлении: Руководство для топ-менеджеров. М.: УРСС, 2021. 684 c.
  25. Viazilov E.D., Puzova N.V., Mikheev A.S., Melnikov D.A. Choosing a Data Model for the Environmental Digital Twin. Supplementary Proceedings of the XXIV International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2022) // Pleiades Publishing, Ltd. Special issue of the Lobachevskii Journal of Mathematics. 2023. V. 44. Is. 1. Р. 237–248. https://doi.org/10.1134/S1995080223010444

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences