Новосибирские строители завершили восстановление первого дома в подшефном квартале Мариуполя


08.09.2023 14:00

В подшефном Новосибирской области квартале города Мариуполь завершены ремонтно-восстановительные работы на одном из жилых домов.

Напомним, в квартале расположено 18 жилых домов. Шесть из них после проведенных обследований пришлось снести, они не подлежали восстановлению, на 12 остальных повреждения были крайне серьезными: необходимо было полностью заменить поврежденные перекрытия, восстановить кровлю, наружные и внутренние стены зданий, полностью смонтировать все инженерные системы, ставить окна и двери, выполнить чистовую отделку мест общего пользования. Восстановительные работы на домах ведутся силами новосибирских строителей с привлечением местных специалистов. 
 
Министр строительства Новосибирской области Алексей Колмаков рассказал, что сегодня комиссионно подтверждено, что в полном объеме завершены работы на первом из 12 домов в нашем квартале – доме № 19 на Бульваре Меотиды. «Согласно проекту, получившему положительное заключение экспертизы, в 4-этажном доме были проведены очень масштабные работы. По большому счету, дом, где расположены 32 квартиры, построен заново в крайне стесненных условиях», – отметил Алексей Колмаков
 
Министр добавил, что ремонтно-восстановительные работы завершены еще на четырех домах. Сегодня ведется документальное оформление и передача домов правообладателю – МУП «МариупольЖилКомплекс». На оставшихся семи МКД продолжаются активные работы по их восстановлению. 

АВТОР: Пресс-служба Правительства Новосибирской области
ИСТОЧНИК: Правительство Новосибирской области
ИСТОЧНИК ФОТО: пресс-служба Правительства Новосибирской области

Подписывайтесь на нас:


07.09.2023 11:00

Надежная, круглосуточная подача горожанам чистой и безопасной питьевой воды – основа жизни и развития Санкт-Петербурга.


Для производства определенного объема питьевой воды, на водопроводных станция Петербурга требуется спланировать и реализовать поставку реагентов, определить режим работы персонала и оборудования, обеспечить надлежащую транспортировку чистой воды до потребителя. Именно с планирования потребления воды и запускается весь процесс водоснабжения.

Первые информационные системы прогнозирования подачи воды на ЭВМ появились еще в СССР. Системы были построены на сложной математической модели, которые использовали рассчитанные вручную коэффициенты для прогноза. Водоканал тогда использовал эту систему, поскольку она позволяла прогнозировать подачу воды в Северную столицу с точностью до 85-95%. Но такой механизм имел свои недостатки - рассчитанные коэффициенты приходилось регулярно корректировать, иначе точность прогноза падала до 60-70%.

«В последнее время развитие нейронных сетей и различных технологий искусственного интеллекта шагнуло далеко вперед. Особенно эффективно такие технологии решают задачи прогнозирования, если имеется достаточный объем исторических данных. Сегодня ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» обладает необходимым объемом данных, который идеально подходит для решения задачи прогнозирования подачи воды. Благодаря этому было принято решение разработать и внедрить систему прогнозирования подачи воды с применением технологий искусственного интеллекта. Такое программное обеспечение применяется на водопроводных станциях Петербурга и позволяет сформировать прогноз и повысить его точность - до 98 - 99%. Кроме того, система не нуждается в трудоемких расчетах корректировочных коэффициентов, а в режиме обучения на основе исторических данных и еще ряда параметров сама выявляет закономерности и строит прогноз» - говорит Антон Солохин, директор по информационным технологиям ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга».

«За счет внедрения новой системы Водоканал Санкт-Петербурга повысил точность планирования и сократил финансирование на сопровождении системы. Такие проекты являются эталонными для цифровизации производственных предприятий» - подчеркнул первый заместитель генерального директора ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» Максим Лукьянчук.

АВТОР: пресс-служба Водоканал СПб
ИСТОЧНИК: Водоканал СПб
ИСТОЧНИК ФОТО: ASNinfo

Подписывайтесь на нас: