Methods for managing the life cycle of capital construction objects considering the impact of environmental and other types of risks

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The methods of environmental impact optimization are presented, including: a graphical method for creating an area of acceptable impacts by solving linear programming problems; a model for the identification of hazardous impacts by the simplex method; a method of forming sustainable management systems of ecological safety of construction.Materials and methods. The methodology of environmental and risk management is based mainly on international management standards (Environmental management & Risk management). Using simple numerical examples, the possibilities of mathematical modelling of environmental loads at the stages of the life cycle of construction facilities are illustrated. The paper considers linear equations of action with constraints and with two variable factors of influence. If we pass to linear dependencies with three variable factors of influence, then they will describe a plane in the three-dimensional space of influence. The system of linear constraints represents a polyhedron as the area of permissible impacts in the three-dimensional impact space.Results. Studies conducted by the graphical method of constructing the area of permissible impacts when solving environmental problems of linear programming showed its effectiveness and clarity, compared to the results obtained by computational method. The most effective is the development of environmental safety management systems for construction related to waste sources, as well as the management of the composition and treatment of waste streams, in order to promote the prevention of waste generation, as well as the recovery and recycling of waste from the construction industry.Conclusions. An important area of development of methods is to increase the efficiency of resource use and reduce the cost of construction and operation of facilities. For this purpose, new technologies and materials will be used, as well as well as the processes of construction and operation of facilities will be optimized.

About the authors

V. I. Telichenko

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: President@mgsu.ru
SPIN-code: 5618-7033

A. A. Lapidus

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: Lapidusaa@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7846-5770
SPIN-code: 8192-2653

M. Yu. Slesarev

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: Slesarev@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4528-2817
SPIN-code: 6464-2922

Mozaffari Mohammad Ali

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: m.mozaffari2021@gmail.com

References

  1. Slesarev M.Y., Telichenko V.I. Prospects for the development of the regulatory framework of information systems for “green” standardization // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2020. Vol. 16. Issue 4. Pp. 92–102. doi: 10.22337/2587-9618-2020-16-4-92-102
  2. Слесарев М.Ю. Формирование систем экологической безопасности строительства. М. : МГСУ, 2012. 350 с.
  3. Slesarev M., Pankratov E., Fedorov V. Mathematical model of innovative sustainability “green” construction object // MATEC Web of Conferences. 2016. Vol. 86. P. 01022. doi: 10.1051/matecconf/20168601022
  4. Слесарев М.Ю. Стохастическое прогнозирование динамики экологических процессов мегаполисов // Интеграция, партнерство и инновации в строительной науке и образовании : сб. мат. Междунар. науч. конф. 2015. С. 270–272. EDN TSSLGR.
  5. Slesarev M. Environmental graphic method for creating area of permissible impact // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 365. P. 022055. doi: 10.1088/1757-899X/365/2/022055
  6. Суворова М.О. Управление жизненным циклом объектов капитального строительства для достижения углеродной нейтральности строительного производства : дис. … канд. техн. наук. Белгород, 2023. 165 с. EDN AVWPSS.
  7. Майорова Т.В. Методический инструментарий оценки эффективности экологического менеджмента в условиях реализации концепции низкоуглеродного развития : дис. … канд. техн. наук. Екатеринбург, 2017. 171 с. EDN DYUPGZ.
  8. Артамонов Г.Е. Экологическая оценка углеродного и азотного следа по выбросам газов объектов тепловой энергетики в условиях Российской Федерации : дис. … канд. наук. М., 2023. 163 с.
  9. Терешин А.Г. Глобальные и региональные аспекты взаимосвязей в системе «энергетический комплекс — окружающая среда» : дис. … д-ра техн. наук. М., 2010. 306 с.
  10. Мищенко А.В. Информационное моделирование жизненного цикла объекта капитального строительства : дис. … канд. наук. Воронеж, 2023. 162 с. EDN HGAUQD.
  11. Елшами Мохамед Мостафа Махмуд. Управление жизненным циклом автомобильных дорог на этапе эксплуатации на основе моделей искусственных нейронных сетей : дис. … канд. наук. Ростов н/Д, 2022. 150 с.
  12. Рыбакова А.О. Использование информационных моделей модульных элементов на этапе архитектурно-строительного проектирования объектов капитального строительства : дис. … канд. наук. М., 2023. 201 с. EDN DHJXLQ.
  13. Шашков А.А. Формирование организационной структуры проекта при крупноблочном возведении АЭС : дис. … канд. наук. М., 2023. 197 с.
  14. Zaehle S., Friend A.D., Friedlingstein P., Dentener F., Peylin P., Schulz M. Carbon and nitrogen cycle dynamics in the O-CN land surface model: 2. Role of the nitrogen cycle in the historical terrestrial carbon balance // Global Biogeochemical Cycles. 2010. Vol. 24. Issue 1. doi: 10.1029/2009gb003522
  15. Gregory J.M., Jones C.D., Cadule P., Friedlingstein P. Quantifying carbon cycle feedbacks // Journal of Climate. 2009. Vol. 22. Issue 19. Pp. 5232–5250. doi: 10.1175/2009jcli2949.1
  16. Feddema J., Oleson K., Bonan G., Mearns L., Washington W., Meehl G. et al. A comparison of a GCM response to historical anthropogenic land cover change and model sensitivity to uncertainty in present-day land cover representations // Climate Dynamics. 2009. Vol. 25. Issue 6. Pp. 581–609. doi: 10.1007/s00382-005-0038-z
  17. Gerber S., Hedin L.O., Oppenheimer M., Pacala S.W., Shevliakova E. Nitrogen cycling and feedbacks in a global dynamic land model // Global Biogeochemical Cycles. 2010. Vol. 24. Issue 1. doi: 10.1029/2008gb003336
  18. Yang X., Wittig V., Jain A.K., Post W. Integration of nitrogen cycle dynamics into the Integrated Science Assessment Model for the study of terrestrial ecosystem responses to global change // Global Biogeochemical Cycles. 2009. Vol. 23. Issue 4. doi: 10.1029/2009gb003474
  19. Yokohata T., Webb M.J., Collins M., Williams K.D., Yoshimori M., Hargreaves J.C. et al. Structural similarities and-differences in climate responses to CO2 increase between two perturbed physics ensembles // Journal of Climate. 2010. Vol. 23. Issue 6. Pp. 1392–1410. doi: 10.1175/2009jcli2917.1
  20. Yurova A.Yu., Volodin E.M., Agren G.I., Chertov O.G., Komarov A.S. Effects of variations in simulated changes in soil carbon contents and dynamics on future climate projections // Global Change Biology. 2010. Vol. 16. Issue 2. Pp. 823–835. doi: 10.1111/j.1365-2486.2009.01992.x
  21. Bobrovnik A.B., Slesarev M.Yu., Shershneva M.V. Thermodynamic Foundations for the Use of Gypsum and Magnesia Stone for the Neutralization of Heavy Metal Ions // Materials Science Forum. 2023. Vol. 1088. Pp. 79–87. doi: 10.4028/p-e5cx04
  22. Теличенко В.И., Слесарев М.Ю. Искусственный интеллект в технологии создания инноваций // Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений : тез. докл. VIII-го Междунар. симпозиума. 2023. С. 104–106. EDN MWSNSP.
  23. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Слесарев М.Ю. Анализ и синтез образов экологически ориентированных инновационных технологий строительного производства // Вестник МГСУ. 2023. № 18 (8). С. 1298–1305. doi: 10.22227/1997-0935.2023.8.1298-1305. EDN RNDOCL.
  24. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Слесарев М.Ю. Риски интеграции технологий искусственного интеллекта в «зеленые» стандарты // Промышленное и гражданское строительство. 2023. № 8. С. 102–108. doi: 10.33622/0869-7019.2023.08.102-108. EDN ARDRBK.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».