Information modeling for in-service inspection as a digital transformation stage of the Saint Petersburg underground railway

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND. To develop and implement information modeling technologies to streamline operational processes, improve the quality of large-scale data processing, and facilitate operational management decisions to ensure safe operation of underground railway facilities and passenger transportation.

AIM: This study aimed to improve the in-service inspection system through deployment of information modeling technologies and the creation of digital twins.

METHODS: The paper describes the practice of developing a pilot information model for a section of interstation tunnels, including data collection, 3D modeling, unification, and entering information on defects and damages to a special database.

RESULTS: The study is focused on algorithmizing of processes and the development of procedures for interaction between participants in the operations to automate routine operations, to reduce the human factor, and to provide prompt access to up-to-date information. The paper focuses on saving the costs of data collection and analysis, drawing inspection and repair plans, and the ability to predict changes in the health of facilities. The rollout of the experience of information modeling to other underground railway facilities in the future is considered.

CONCLUSION: Deployment of information modeling technology tools helps process large volumes of data and perform a comprehensive assessment of the health and regulatory compliance of underground railway infrastructure facilities, improving transportation safety and reducing operational risks.

About the authors

Evgenii G. Kozin

Petersburg Metro

Author for correspondence.
Email: ns@metro.spb.ru
ORCID iD: 0009-0002-1439-2722
SPIN-code: 1576-6514

Cand. Sci. (Engineering), Head

Russian Federation, St. Petersburg

Aleksandr P. Ledjaev

Emperor Alexander I. St. Petersburg State Transport University

Email: tunnels@pgups.ru
SPIN-code: 5165-9488
Scopus Author ID: 57211346525

Dr. Sci. (Engineering), professor

Russian Federation, St. Petersburg

Nina S. Kononova

Petersburg Metro

Email: Kononova.N@metro.spb.ru
ORCID iD: 0009-0002-2029-1231
SPIN-code: 1616-5946

Cand. Sci. (Engineering), Chief Specialist

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Federal Law of the Russian Federation No. 384-FZ of November 30, 2009 "Technical Regulations on the Safety of Buildings and Structures". (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/902192610
  2. Decree of the Government of St. Petersburg No. 775 of September 29, 2020 "On the Approval of the Rules for the Technical Operation of the St. Petersburg Metro". (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/565880011
  3. Order of the Ministry of Transport of Russia No. 468 of December 21, 2018 "Standard Rules for the Technical Operation of Metros". (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/552196827
  4. Decree of the Government of the Russian Federation No. 3097-r of November 3, 2023 (as amended) "On the Approval of the Strategic Direction in the Field of Digital Transformation of the Transport Industry of the Russian Federation until 2030". (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://mintrans.gov.ru/documents/2/12953
  5. National Standard of the Russian Federation GOST R 57311-2016 "Information Modeling in Construction. Requirements for the Operational Documentation of Completed Construction Objects". Effective July 1, 2017. (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200142711
  6. Code of Practice SP 404.1325800.2018 "Information Modeling in Construction. Rules for the Development of Project Plans Implemented Using Information Modeling Technology". Effective June 18, 2019. (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/553863489
  7. Code of Practice SP 333.1325800.2020 "Information Modeling in Construction. Rules for the Formation of an Information Model of Objects at Various Stages of the Life Cycle". Effective July 1, 2021. (In Russ.) Accessed May 25, 2025. Available from: https://docs.cntd.ru/document/573514520
  8. Chegadaeva MA, Toshin DS. Information model as a means of improving the quality of facility operation. Nauka i Obrazovanie: Novoe Vremya. 2017;(6):32–38. (In Russ.) EDN: YLVYGG
  9. Kozin EG. Analytical methods of information modeling for decision support processes in the operational control system of the St. Petersburg Metro. Vestnik Grazhdanskikh Inzhenerov. 2021;6(89):135–139. (In Russ.) doi: 10.23968/1999-5571-2021-18-6-135-139 EDN: DTXRXW
  10. Borodulin KV. Implementation of information modeling technologies in the process of operation of buildings and structures. Molodoi Uchenyi. 2019;2(240):200–202. (In Russ.) EDN: DAAABR
  11. Talapov VV. Fundamentals of BIM: Introduction to Building Information Modeling. Moscow: DMK Press; 2011. EDN: SUGOFL
  12. Talapov VV. BIM technology: transformation of the model by stages of the building life cycle. Stroitel'nyi Ekspert. 2016. (In Russ.) Accessed May 23, 2025. Available from: https://ardexpert.ru/article/6601
  13. Demenev AV, Artamonov AS. Information modeling in the operation of buildings and structures. Internet-zhurnal "Naukovedenie". 2015;7(3). (In Russ.) doi: 10.15862/29TVN315. EDN: UMFXNV
  14. Sacks R, Eastman Ch, Lee Ch, Tiecholz P. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors. 2nd ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.; 2011.
  15. Ou X, Tang C, Qu T, et al. Towards digitalized maintenance of operating tunnels: A text documents-based defect evaluation and visualization. Tunn Undergr Space Technol. 2025;157. doi: 10.1016/j.tust.2024.106345. EDN: DGUCLY
  16. Montero R, Victores JG, Martínez S, et al. Past, present and future of robotic tunnel inspection. Autom Constr. 2015;59:99–112. doi: 10.1016/j.autcon.2015.02.003 EDN: WORMUJ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Kozin E.G., Ledjaev A.P., Kononova N.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

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».