Представляем сокращенный и адаптированный (с перестановками) перевод заметки «Применение технологии крепления глубоких котлованов на основе анализа больших данных при строительстве инженерных сооружений» (WanYan, 2020), опубликованной в журнале Journal of Physics («Физическом журнале») издательством британской благотворительной научной организации IOP (Institute of Physics – «Институт физики»), фактически ставшей международной. Эта работа находится в открытом доступе по лицензии CC BY 3.0, которая позволяет распространять, переводить, адаптировать и дополнять ее при условии указания типов изменений и ссылки на первоисточник. В нашем случае полная ссылка на источник для представленного перевода (WanYan, 2020) приведена в конце. Основой этой заметки был соответствующий доклад, сделанный на 8-й Международной конференция по прикладным инновациям в информационных технологиях (ICAIIT 2020). Его автор – китайский геотехник Доуцзинь Ваньянь из Университетского колледжа Сицзин (г. Сиань).

В последние годы быстрое развитие проектов крепления глубоких котлованов становится все более важной проблемой в строительстве зданий и сооружений в крупных и средних городах. Чтобы обеспечить безопасность котлованов и избежать несчастных случаев, необходимо не только усилить надзор за инженерными изысканиями, проектированием, строительством и пр., но и применять современные технологии мониторинга систем крепления котлованов, окружающих их грунтов и соседней застройки в режиме реального времени в сочетании с численным моделированием на основе интернет-мышления при работе с большими данными. Только так можно улучшить технологии прогнозов и раннего предупреждения о возможных опасностях, чтобы инженернотехнический персонал мог вовремя принимать необходимые меры для предотвращения аварийных ситуаций.

Действительно, в настоящее время при проектировании, мониторинге и прогнозировании поведения глубоких котлованов применяются большие данные, что необходимо для сравнительных исследований вариантов систем их крепления, а также для математического анализа и математической статистики в целях верификации данных. Краткому обсуждению этих аспектов и посвящена данная статья.