Preview

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость

Расширенный поиск

Существующие методы накопления, систематизации и обработки массива больших данных в отрасли жилищно-коммунального хозяйства и использования энергоресурсов

https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-2-236-243

EDN: XYCAAB

Аннотация

Данная работа является исследованием существующих методов накопления, систематизации и обработки больших данных в жилищной отрасли России с возможностью их использовании для повышения эффективности использования энергетических ресурсов. Управление энергопотреблением зданий представляет собой серьезную проблему из-за высокого потребления энергии. Задача состоит в том, чтобы эффективно использовать энергетические ресурсы в жилых зданиях. Целью исследования является выявление лучших практик, инновационных решений и соответствующих тематических исследований, которые могут способствовать более эффективному управлению энергопотреблением в жилищном секторе России. Учитываются проблемы, преимущества и ограничения методов, изучаемых в статье. Была использована современная база повышения качества и развитие цифровизации в жилищно-коммунальном хозяйстве страны на основе Общероссийского отраслевого объединения работодателей сферы жизнеобеспечения. Приведены рекомендации, такие как развитие инновационных технологий для сбора и анализа данных, разработка моделей и методов прогнозирования, изучение различных факторов, влияющих на энергоэффективность и управление ресурсами в жилищном секторе. Следует обратить внимание на подготовку кадров, обладающих соответствующими компетенциями для использования своих знаний и умений в отрасли жилищно-коммунального хозяйства.

Об авторах

A.A.A. Адегбола
Иркутский национальный исследовательский технический университет
Россия

Адегбола Акилоу Адемола Адигун, аспирант

664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова 83
 


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



М. Ю. Толстой
Иркутский национальный исследовательский технический университет
Россия

Толстой Михаил Юрьевич, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой инженерных коммуникаций и систем жизнеобеспечения

Author ID: 106145 

664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова 83


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



К. И. Чижик
Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет
Россия

Чижик Константин Иванович, к.т.н., доцент, доцент кафедры водоснабжения и водоотведения

Author ID: 803140 

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26 


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Список литературы

1. Петров П.А., Хохлова Н.С. Оценка готовности города к внедрению концепции «Умный город» // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2023. Т. 13. № 3. С. 423–432. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2023-3-423-432. EDN: FXDYPA.

2. Иванцов А.И., Петров А.С. К вопросу о повышении класса энергосбережения жилых зданий за счет архитектурно-конструктивных и других параметров // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2022. № 4. С. 40–50. https://doi.org/10.52409/20731523_2022_4_40. EDN: LKMZCC.

3. Горшков A.C, Гладких A.A. Мероприятия по повышению энергоэффективности в строительстве // Academia. Архитектура и строительство. 2010. № 3. С. 246–250. EDN: NTLBTB.

4. Алексеев К.А. Использование Big Data в международном бизнесе // Труды Института системного программирования РАН. 2020. Т. 32. № 4. С. 7–20. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-1. EDN: RHHXDQ.

5. Darelle J. Classification of Data – What Is It, Types and Best Practices // Kiteworks. 2022. Режим доступа: https://www.kiteworks.com/secure-file-transfer/data-classification-what-it-is-types-and-best-practices/ (дата обращения: 19.03.2025).

6. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. 608 с. EDN: QMPGNR.

7. Bilal M., Oyedele L.O., Qadir J., Munir K., Ajayi S.O., Akinade O.O. et al. Big Data in The Construction Industry: A Review of Present Status, Opportunities, And Future Trends // Advanced Engineering Informatics. 2016. Vol. 30. Iss. 3. P. 500–521. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.07.001.

8. Ismail S.A., Bandi S., Maaz Z.N. An Appraisal into the Potential Application of Big Data in the Construction Industry // International Journal of Built Environment and Sustainability. 2018. Vol. 5. Iss. 2. P. 145–154. https://doi.org/10.11113/ijbes.v5.n2.274.

9. Bouziane S., Aghoutane B., Moumen A., Sahlaoui A., El Ouali A. Proposal of a Big Data System for an Intelligent Management of Water Resources // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 314. P. 1–5. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202131402002.

10. Lysanov. D.M, Isavnin A.G., Eremina I.I., Ishmuradova I.I., Karamyshey A.N. System Design of Manaqement of Enerqy Recources in The Fields of Housing // HELIX. 2019. Vol. 9. Iss. 4. P. 5258–5263.

11. Angelopoulos M.K., Kontakou Ch. Big Data Analytics for Energy Efficiency // Archives of Business Research. 2020. Vol. 8. Iss.10. P. 15–23. https://doi.org/10.14738/abr.810.9183.

12. Гагарин В.Г., Козлов В.В. Перспективы повышения энергетической эффективности жилых зданий в России // Вестник МГСУ. 2011. № 3-1. С. 192–200. EDN: OVYOIX.

13. Конюхов В.Ю., Опарина Т.А., Гун Ш.С. Энергоменеджмент как эффективная система энергосбережения и решение проблем ее внедрения // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2020. Т. 10. № 4. С. 534–543. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2020-4-534-543. EDN: ZVGMNC.

14. Кочегаров А.Д., Садыков А.С. Оценка эффективности организации управления ЖКХ // Сборник статей Правительства Москвы «Государственное и муниципальное управление на рубеже веков». М.: Прима-Пресс, 1998. 207 с.

15. Ustiuzhanin A., Chizhik K., Bazhenov V. Influence of Weather Conditions On Energy Consumption of Controlled Blowers at WWTP // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 869. P. 1– 10. https://doi.org/10.1088/1757-899X/869/4/042027.

16. Бланцуа В.И. Создание первых автономных систем интернета в Сибири как пространственная диффузия инноваций // Пространственная экономика. 2025. Т. 21. № 1. С. 7–32. https://doi.org/10.14530/se.2025.1.007-032. EDN: ZJBFYK.

17. Пешков В.В., Кудрявцева В.А., Никишина О.В. Механизм комплексного развития территорий как базовый ресурс для развития регионального жилищного строительства // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2024. Т. 14. № 1. С. 10–19. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2024-1-10-19. EDN: UINEZA.

18. Белоусов Р.А., Гапеенко А.Н., Фискин Е.М., Николаев А.А., Федчишин В.В., Фискина М.М. Концептуальный подход к созданию и развитию интеллектуальной системы учета энергоресурсов «КУМИр-ресурс» // Автоматизация в промышленности. 2023. № 8. С. 3–7. https://doi.org/10.25728/avtprom.2023.08.01. EDN: HPAWWR.

19. Рупосов В.Л., Хан В.В., Толстой М.Ю. Анализ социально-экономических моделей государственночастного партнерства на примере энергосервиса. Иркутск: Изд-во Иркутского государственного технического университета, 2015. 185 с. EDN: UNZRZJ.


Рецензия

Для цитирования:


Адегбола A., Толстой М.Ю., Чижик К.И. Существующие методы накопления, систематизации и обработки массива больших данных в отрасли жилищно-коммунального хозяйства и использования энергоресурсов. Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2025;15(2):236-243. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-2-236-243. EDN: XYCAAB

For citation:


Adegbola A., Tolstoy M.Yu., Chizhik K.I. Existing methods of accumulation, systematization and processing of big data in the field of housing and communal services and the use of energy resources. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitelstvo. Nedvizhimost. 2025;15(2):236-243. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-2-236-243. EDN: XYCAAB

Просмотров: 22


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2227-2917 (Print)
ISSN 2500-154X (Online)