Şəhər Rəqəmsal Əkizləri üçün BIM əsaslı informasiya idarəçiliyi çərçivəsi, bir Urban Digital Twin tətbiqində hansı informasiyanın nə üçün lazım olduğunu, kim tərəfindən hazırlanacağını, hansı təfərrüat səviyyəsində təqdim ediləcəyini, necə doğrulanacağını və qərar dəstəyində istifadə edilməzdən əvvəl necə izlənilə bilən saxlanacağını ISO 19650 prinsipləri ilə IDM, LIN, IFC və IDS strukturları vasitəsilə bir-birinə bağlayan standart-yönümlü informasiya idarəetməsi yanaşmasıdır. Tədqiqatın əsas tezisi ondan ibarətdir ki, etibarlı rəqəmsal əkiz “zəkâsı” yalnız qabaqcıl sensorlar, süni intellekt və ya vizuallaşdırma alətlərindən deyil; uyğun, tam, ardıcıl, izlənilə bilən və doğrulanmış informasiyadan yarana bilər.

Tədqiqat yeni BIM, IFC, IDM, LIN və ya IDS standartı təklif etmir. Orijinal töhfə mövcud standart və anlayışları vahid Digital Twin yönümlü izlənəbilənlik zəncirində birləşdirməkdir. Zəncir təşkilati məqsədlərdən başlayır; Digital Twin istifadə ssenarilərinə, Organizational Information Requirements (OIR), Asset Information Requirements (AIR), Project Information Requirements (PIR), Exchange Information Requirements (EIR), Information Delivery Manual (IDM), Level of Information Need (LIN) və sonda maşın tərəfindən yoxlanıla bilən Information Delivery Specification (IDS) qaydalarına doğru irəliləyir.

Çərçivə Timișoara şəhərindən istifadə edən IoT dəstəkli şəhər hava-keyfiyyəti Digital Shadow demonstratoru ilə izah edilmişdir. Demonstrator coğrafi konteksti, məhdud BIM əsaslı aktiv məlumatlarını, hava xidmətlərini, hava-keyfiyyəti API-lərini, Unreal Engine əsaslı vizuallaşdırmanı və nümunə IDS yoxlamalarını eyni mühitdə əlaqələndirir. Lakin sistem doğrulanmış atmosferik dispersiya modeli, doğrulanmış emissiya inventarı, öyrədilmiş proqnoz modeli, tam sensor şəbəkəsi və ya fiziki sistemə avtomatik geri əlaqə ehtiva etmir.

Buna görə demonstrator həqiqi və tam əməliyyat Urban Digital Twin deyil. Mənbə onu daha düzgün şəkildə Digital Shadow kimi təsnif edir: fiziki və xarici mənbələrdən rəqəmsal mühitə məlumat axını var; lakin rəqəmsal mühitdən fiziki dünyaya avtomatik nəzarət, qapalı dövrə geri əlaqə və ya avtomatik aktuasiya yoxdur.

Tədqiqat həmçinin gələcəkdə çərçivənin empirik qiymətləndirilməsi üçün 11 namizəd Information Quality Key Performance Indicator (IQ-KPI) müəyyənləşdirir. Bunlara informasiya tamlığı, doğrulama uğuru, ardıcıllıq, metadata mövcudluğu, aktuallıq, izlənəbilənlik, sensor əlçatanlığı, sensor məlumatının etibarlılığı, informasiyanın təkrar istifadəsi, doğrulama istisnası və informasiya probleminin həll müddəti daxildir. Məqalədəki bütün ədədi KPI nümunələri sintetikdir; onlar real layihə performansı və ya çərçivənin doğrulanmış uğuru deyil.

Mənbədə iki mühüm riyazi uyğunsuzluq vardır. Formula (10)-un izahı 240 yoxlamanın 8-nin istisna olduğunu deyir, lakin çap olunmuş tənlik məxrəcdə 200 istifadə edir və %3,3 nəticəsini verir. Formula (11)-də 14 günlük ümumi həll müddəti 10 problemə bölünərək 1,4 gün nəticəsi verilsə də, tənlikdə əlavə olaraq “×100” ifadəsi mövcuddur. Verianla bu mənbədaxili fərqləri səssizcə düzəltmir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Şəhər Rəqəmsal Əkizləri BIM, GIS, IoT, süni intellekt, bulud hesablama, sensor şəbəkələri və real vaxt vizuallaşdırması kimi çoxsaylı texnologiyanı eyni sistemdə birləşdirə bilər. Lakin çoxlu məlumat toplamaq öz-özlüyündə etibarlı qərar istehsal edildiyi demək deyil. Eyni şəhər haqqında milyardlarla məlumat nöqtəsi ola bilər; amma bu məlumatların hansı qərar üçün lazım olduğu, nə qədər aktual olduğu, mənbəsinin nə olduğu, bir-biri ilə eyni məna daşıyıb-daşımadığı və doğrulama qaydalarını qarşılayıb-qarşılamadığı bilinmirsə, məlumat həcmi etibarlı “zəkâya” çevrilmir.

Tədqiqatın çıxış nöqtəsi məhz budur. Müəlliflər qeyd edirlər ki, bir çox Urban Digital Twin təşəbbüsü güclü 3B vizuallaşdırmaya, sensor inteqrasiyasına və analitik alətlərə malik olsa da, informasiya tələblərinin müəyyənləşdirilməsi, məsuliyyətlərin təyin edilməsi, semantik ardıcıllıq, izlənəbilənlik və doğrulama baxımından parçalanmış qalır.

Buna görə tədqiqat “hansı texnologiya istifadə edilməlidir?” sualından əvvəl “hansı qərar dəstəklənməlidir və bu qərar üçün həqiqətən hansı informasiyaya ehtiyac var?” sualını qoyur.

BIM burada yalnız 3B model deməkdirmi?

Xeyr. Mənbə ISO 19650 yanaşmasına əsaslanaraq Building Information Modelling-i (BIM) yalnız bina həndəsəsi yaradan 3B çəkmə üsulu kimi deyil, tikilmiş aktivlərin həyat dövrü boyunca informasiyanın yaradılmasını, paylaşılmasını və idarə olunmasını tənzimləyən bir informasiya idarəetməsi çərçivəsi kimi nəzərdən keçirir.

Bu fərq mühümdür. BIM modeli həndəsə, material, sistem əlaqələri, avadanlıq xüsusiyyətləri, məkan quruluşu və istismar məlumatlarını daşıya bilər. Urban Digital Twin isə bunlara əlavə olaraq fiziki dünya ilə uyğun tezlikdə sinxronlaşdırılan tarixi və cari məlumatlardan, sensor axınlarından və gələcəyə dair təhlillərdən istifadə edə bilər.

Buna görə BIM və Digital Twin eyni şey deyil. Tədqiqatda BIM Digital Twin ekosisteminin etibarlı informasiya onurğasını təşkil edən strukturlardan biri kimi mövqeləndirilir.

Digital Twin ilə Digital Shadow arasındakı fərq nədir?

Digital Shadow fiziki və ya xarici mənbələrdən rəqəmsal mühitə avtomatik və ya yarı-avtomatik məlumat axını olan, lakin rəqəmsal mühitdən fiziki sistemə avtomatik geri əlaqə və aktuasiya olmayan birtərəfli əlaqəli rəqəmsal təsvirdir; tam Digital Twin isə daha yüksək yetkinlik səviyyəsində ikitərəfli əlaqə, davamlı sinxronizasiya və uyğun tətbiqlərdə fiziki sistemə geri təsir imkanı olan əməliyyat sistemidir.

Bu fərq tədqiqatın ən mühüm şərh sərhədlərindən biridir. Məqalənin hava-keyfiyyəti tətbiqində bəzi canlı və ya xarici mənbə məlumatları rəqəmsal mühitə daxil edilə bilsə də, sistem fiziki dünyanı avtomatik idarə etmir. Buna görə vizual baxımdan inkişaf etmiş şəhər modelinin yaradılması onu öz-özlüyündə tam Digital Twin etmir.

Tədqiqatın mərkəzi təklifi

Tədqiqatın dizayn önərməsi bu məntiqə əsaslanır: Digital Twin yönümlü informasiya mühitinin etibarlı təhlil və qərar dəstəyi verməsi, informasiya tələblərinin aydın müəyyənləşdirilməsi, informasiya mübadilələrinin standartlaşdırılması, məsuliyyətlərin təyin edilməsi və təqdim edilmiş informasiyanın doğrulana bilməsi ilə daha mümkün olur.

Bu önərmə tədqiqatda empirik olaraq sübut edilmiş səbəbiyyət qanunu deyil. Müəlliflər onu çərçivənin hazırlanmasını istiqamətləndirən bir dizayn önərməsi kimi istifadə edirlər. Əməliyyat layihələrində müqayisəli şəkildə sınaqdan keçirilməsi gələcək iş kimi saxlanılmışdır.

Tədqiqat məqsədləri

Tədqiqat sualları

Çərçivə necə hazırlanmışdır?

Mənbə ardıcıl beş inkişaf addımı müəyyənləşdirir:

1. Problemin müəyyənləşdirilməsi və ədəbiyyat icmalı: parçalanmış informasiya, qarşılıqlı işləmə məhdudiyyətləri, qeyri-müəyyən məsuliyyətlər, aşağı izlənəbilənlik və qeyri-kafi doğrulama kimi təkrarlanan Digital Twin problemlərinin müəyyənləşdirilməsi.
2. Standart və spesifikasiya seçimi: ISO 19650, ISO 29481, ISO 7817, IFC və IDS-in idarəçilik, proses, informasiya məzmunu, mübadilə və nəzarət funksiyaları üçün seçilməsi.
3. Funksional xəritələmə: təşkilati məqsədin informasiya istehsalına və doğrulamaya çevrilməsi.
4. Çərçivə sintezi: məqsəd, istifadə ssenarisi, tələb, informasiya mübadiləsi, LIN, maşın tərəfindən oxuna bilən nəzarət və keyfiyyət geri əlaqəsinin vahid davamlı prosesdə birləşdirilməsi.
5. İzahlı tətbiq: hava-keyfiyyəti ssenarisi üzərindən nümunə OIR, AIR, PIR, EIR, IDM strukturlarının, izlənəbilənlik matrislərinin və IDS qaydalarının hazırlanması.

Çərçivənin beş dizayn prinsipi

ISO 19650 əsaslı informasiya idarəçiliyi zənciri necə işləyir?

Tədqiqatın təklif etdiyi zəncirdə təşkilat əvvəlcə hədəflədiyi qərarı və Digital Twin istifadə ssenarisini müəyyənləşdirir; bu məqsəd OIR, AIR, PIR və EIR informasiya tələblərinə çevrilir, IDM informasiya mübadiləsinin kimlər arasında və necə aparılacağını müəyyənləşdirir, LIN tələb olunan informasiya miqdarını və təfərrüatını məhdudlaşdırır, IDS isə təqdim edilmiş model və aktiv məlumatlarının maşın tərəfindən doğrulana biləcəyi qaydaları yaradır.

OIR nədir?

Organizational Information Requirements (OIR), qurumun strateji məqsədlərini, biznes proseslərini və qərarlarını dəstəkləmək üçün hansı informasiyaya ehtiyac duyduğunu müəyyənləşdirir. Tədqiqatın hava-keyfiyyəti nümunəsində tənzimləyici hədlərə yaxınlaşan çirkləndirici konsentrasiyalarının harada və nə vaxt yarandığını müəyyənləşdirmək və ya əhalinin məruz qalmasını qiymətləndirmək kimi məqsədlər OIR səviyyəsində nəzərdən keçirilir.

AIR nədir?

Asset Information Requirements (AIR), aktivin istismarı, izlənməsi, texniki xidməti və optimallaşdırılması üçün tələb olunan informasiyanı müəyyənləşdirir. Hava-keyfiyyəti nümunəsində sensorun unikal identifikatoru, coğrafi koordinatı, cihaz tipi, istehsalçısı, dəqiqliyi, kalibrləmə intervalı, texniki xidmət tələbləri, əməliyyat vəziyyəti və ölçdüyü parametrlər AIR çərçivəsinə daxil ola bilər.

PIR nədir?

Project Information Requirements (PIR), sistemin layihələndirilməsi, quraşdırılması, doğrulanması və saxlanması üçün layihə səviyyəsində tələb olunan informasiyanı müəyyənləşdirir. BIM və GIS modeli, sensor yerləşdirmə strategiyası, IoT rabitə arxitekturası, BIM–GIS–IoT inteqrasiyası və gələcək proqnoz modellərinin məlumat/kalibrləmə ehtiyacları bu qrupa daxildir.

EIR nədir?

Exchange Information Requirements (EIR), hansı informasiyanın hansı tərəflər və ya sistemlər arasında mübadilə edilməli olduğunu müəyyənləşdirir. Məsələn, sensor ölçmələrinin Digital Shadow platformasına ötürülməsi, meteorologiya xidmətindən məlumat alınması, BIM aktiv məlumatının paylaşılması, GIS kontekstinin ötürülməsi və IDS doğrulama hesabatlarının çatdırılması EIR nümunələridir.

IDM nə iş görür?

Information Delivery Manual (IDM), yalnız “hansı informasiya lazımdır?” sualına deyil, bu informasiyanın kim tərəfindən, kimə, hansı prosesdə, hansı tetikləyici ilə, hansı mərhələdə və hansı məqsədlə ötürüləcəyini izah edən əməliyyat proses strukturudur. Tədqiqat ISO 29481 yanaşmasından istifadə edir.

Müəlliflər IDM üçün proses xəritəsi, qarşılıqlı təsir xəritəsi, transaction map və exchange requirements strukturlarından istifadə edirlər. Beləliklə təşkilati məqsəd ilə texniki məlumat ötürülməsi arasında izlənə bilən əlaqə qurulmağa çalışılır.

LIN niyə “daha çox təfərrüat” demək deyil?

Level of Information Need (LIN), ISO 7817 çərçivəsində istifadə ssenarisi üçün lazım olduğu qədər informasiya tələb etməyi hədəfləyir. “Hər şeyi mümkün olan ən yüksək təfərrüatda istehsal et” məntiqinin əksidir.

LIN üç tamamlayıcı informasiya ölçüsünü ayırır:

• Həndəsi informasiya: məkan, ölçü, topologiya, məkan əlaqəsi, forma.
• Alfanümerik informasiya: xüsusiyyətlər, təsnifatlar, performans göstəriciləri, əməliyyat parametrləri və metadata.
• Sənədləşdirmə: hesabatlar, sertifikatlar, texniki xidmət qeydləri, texniki spesifikasiyalar, kalibrləmə sənədləri və digər dəstəkləyici qeydlər.

Bu yanaşmanın məqsədi eyni anda iki səhvin qarşısını almaqdır: qərar üçün qeyri-kafi informasiya istehsal etmək və heç bir məqsədə xidmət etməyən lazımsız informasiya istehsal edib texniki xidmət yükünü artırmaq.

IDS nə edir?

Information Delivery Specification (IDS), müəyyən edilmiş bəzi informasiya tələblərini maşın tərəfindən oxuna bilən nəzarət qaydalarına çevirir. IDS məcburi xüsusiyyətləri, təsnifatları, məlumat tiplərini, qəbul edilə bilən dəyərləri, əlaqələri və tələb olunan sənədləri müəyyənləşdirə bilər.

Mənbə IDS-i xüsusilə model və aktiv məlumatının beş keyfiyyət ölçüsünü yoxlamaq üçün istifadə edir:

1. Existence: tələb olunan informasiya həqiqətən mövcuddurmu?
2. Completeness: bütün məcburi sahələr və sənədlər təmin edilibmi?
3. Consistency: təsnifat, adlandırma və biznes qaydaları ardıcıldırmı?
4. Correctness: dəyərlər müəyyən edilmiş məhdudiyyətləri qarşılayırmı?
5. Traceability: informasiya hansı tələbdən, mübadilədən və məsul aktordan gəldiyinə qədər izlənə bilirmi?

Mühüm məhdudiyyət: IDS bu tədqiqatda xüsusilə IFC əsaslı model və aktiv məlumatının yoxlanmasına yönəlib. Canlı sensor axınındakı zaman möhürü, çatışmayan məlumat, API davamlılığı, ölçmə etibarlılığı və aktuallıq kimi əməliyyat məlumat yoxlamaları tamamlayıcı mexanizmlər tələb edir.

IFC-nin rolu nədir?

Industry Foundation Classes (IFC), tikilmiş mühit informasiyasını proqram təminatı istehsalçısından asılı olmayan və obyekt əsaslı formada təmsil edə bilən açıq informasiya mübadiləsi sxemidir. Həndəsə ilə yanaşı xüsusiyyətləri, təsnifatı, aktiv əlaqələrini və həyat dövrü məlumatlarını da daşıya bilər.

Tədqiqatın yanaşmasında IFC ortaq informasiya dili, IDS isə bu dil daxilində gözlənilən informasiyanın uyğun şəkildə təqdim olunub-olunmadığını yoxlayan maşın-oxuna bilən doğrulama qatıdır.

Qarşılıqlı işləyə bilmə yalnız faylı aça bilməkdirmi?

Xeyr. Mənbə qarşılıqlı işləyə bilmənin üç ayrı ölçüsünü müəyyənləşdirir:

Məsələn, IoT sensorundan gələn “22,4” dəyəri təkbaşına kifayət deyil. Bu dəyərin temperatur, yoxsa PM2.5 olduğu; hansı vahiddə ölçüldüyü; hansı sensordan gəldiyi; sensorun hansı binaya/məkana bağlı olduğu; nə vaxt ölçüldüyü və ölçmənin doğrulama statusu bilinməlidir. Semantik əlaqə qorunmadıqda dəyər sistemlər arasında ötürülə bilər, lakin mənalı informasiyaya çevrilməyə bilər.

Davamlı informasiya-keyfiyyəti idarəçiliyi

Mənbə informasiya keyfiyyətini layihə təhvilində bir dəfə yoxlanıb tamamlanan xüsusiyyət kimi görmür. Digital Twin mühitində sensorlar dəyişə, yeni məlumat mənbələri əlavə oluna, model yenilənə, istismar məqsədləri dəyişə və köhnə informasiya etibarlılığını itirə bilər.

İnformasiyanın tərifi

Təşkilati məqsədlər və DT istifadə ssenariləri OIR, AIR, PIR və EIR strukturlarına çevrilir. IDM, LIN və IDS bu tələbləri əməliyyat iş axınına, informasiya məzmununa və maşın tərəfindən yoxlana bilən qaydalara çevirir.

İnformasiyanın istehsalı

İnformasiya BIM proqramlarından, GIS platformalarından, IoT cihazlarından, əməliyyat verilənlər bazalarından, texniki xidmət sistemlərindən, korporativ tətbiqlərdən və ya xarici məlumat təminatçılarından gələ bilər. Mənbələrin keyfiyyəti, etibarlılığı və yenilənmə tezliyi eyni olmadığı üçün istehsal mərhələsində idarəçilik tələbləri mühümdür.

İnformasiyanın doğrulanması

IDS əsaslı avtomatik yoxlamalar və lazım olduqda sahə mütəxəssisi baxışları ilə tamlıq, ardıcıllıq, düzgünlük, izlənəbilənlik və biznes qaydalarına uyğunluq qiymətləndirilir. Dinamik məlumatlarda zaman möhürünün bütövlüyü, yenilənmə tezliyi, ölçmə qeyri-müəyyənliyi, mənbə tarixçəsi və əməliyyat hədləri kimi xüsusiyyətlər də mühümdür.

İnformasiyanın istehlakı

Doğrulanmış informasiya dashboard, simulyasiya, süni intellekt, analitik model və ya qərar dəstək sistemlərində istifadə oluna bilər. Lakin texniki doğrulamadan keçmiş məlumat dəyişən qərar tələblərinə görə yenə də funksional baxımdan qeyri-kafi ola bilər. Buna görə mənbə “fit-for-purpose”, yəni məqsədə uyğunluq anlayışını mərkəzdə saxlayır.

Geri əlaqə

İnformasiyadan istifadə edən şəxslər, modellər və sistemlər çatışmayan sahələri, təkrarlanan keyfiyyət problemlərini və ya artıq qeyri-kafi qalan tələbləri müəyyənləşdirə bilər. Bu geri əlaqə OIR, AIR, PIR, EIR, IDM, LIN və IDS strukturlarını yeniləmək üçün istifadə edilməlidir.

Namizəd Information Quality KPI-ları

Sintetik KPI nümunəsi niyə real nəticə deyil?

Müəlliflər 20 monitorinq aktivi və hər aktiv üzrə 10 məcburi informasiya elementi fərz edən tam sintetik sensor-onboarding nümunəsi qururlar. Cəmi 200 tələb olunan dəyər fərz edilir. Bu rəqəmlər real Timișoara sensor performansından, real BIM təhvilindən və ya tətbiq edilmiş Digital Twin layihəsindən ölçülməyib.

Formulların məqsədi yalnız gələcəkdə real məlumat istifadə olunduqda göstəricilərin necə hesablanacağını göstərməkdir.

Formula (1): İnformasiya Tamlığı Nisbəti

\[ ICOR=\frac{184}{200}\times100=92\% \]

200 məcburi dəyərin 184-nün mövcud və sintaktik baxımdan qəbul edilə bilən olduğu fərz edilmişdir. Surət mövcud/uyğun dəyərlərin sayını, məxrəc isə tələb olunan ümumi dəyərlərin sayını göstərir. Nəticə %92-dir. Bu dəyər sintetik nümunəyə aiddir.

Formula (2): Doğrulama Uğur Nisbəti

\[ VSR=\frac{216}{240}\times100=90\% \]

240 maşın-oxuna bilən yoxlamanın 216-sının keçdiyi fərz edilmişdir. Göstərici müəyyən edilmiş yoxlamaların nə qədərinin uğurla təmin edildiyini ölçür.

Formula (3): İnformasiya Ardıcıllığı Nisbəti

\[ ICSR=\frac{172}{184}\times100=93.5\% \]

Təqdim edilmiş 184 dəyərin 172-sinin sensor qeydi, aktiv modeli və monitorinq verilənlər bazası arasında identifikator, təsnifat, vahid və dəyər baxımından ardıcıl olduğu fərz edilmişdir.

Formula (4): Metadata Mövcudluğu Nisbəti

\[ MAR=\frac{18}{20}\times100=90\% \]

20 aktivdən 18-də tələb olunan provenance metadata-sının olduğu fərz edilmişdir. Bu metadata məlumatın mənbəyi, zamanı, məsul təşkilatı və ya statusu kimi informasiyanın etibarlılığını qiymətləndirməyə imkan verən kontekst qeydləridir.

Formula (5): Məlumat Aktuallığına Uyğunluq Nisbəti

Mənbədə ədədi quruluş 17 uyğun qeyd / 20 aktiv və nəticə %85 kimi verilmişdir:

\[ DFCR=\frac{17}{20}\times100=85\% \]

Mənbə göstərim qeydi: PDF-in çap olunmuş Formula (5)-ində vurma işarəsi pozulmuş simvol kimi görünür. 17/20 nisbəti və %85 nəticəsi riyazi baxımdan “×100” əməliyyatı ilə uyğundur. Verianla mənbədə görünən bu tipoqrafik problemi gizlətmir.

Formula (6): İzlənəbilənlik Əhatəsi

\[ TC=\frac{176}{200}\times100=88\% \]

200 tələb olunan dəyərin 176-sının tələb ID-si, exchange ID-si, obyekt ID-si, doğrulama qaydası ID-si və provenance qeydinə qədər izlənə bildiyi fərz edilmişdir.

Formula (7): Sensor Əlçatanlığı Nisbəti

\[ SAR=\frac{5472}{5760}\times100=95\% \]

20 sensorun 24 saat ərzində hər 5 dəqiqədən bir məlumat göndərməsi gözlənildikdə mənbə nümunəsi cəmi 5760 müşahidə gözləyir. 5472 müşahidənin alındığı fərz edilir və sintetik əlçatanlıq %95 olur.

Formula (8): Sensor Məlumatının Etibarlılıq Nisbəti

\[ SDVR=\frac{5280}{5472}\times100=96.5\% \]

Alınmış 5472 müşahidənin 5280-nin çatışmayan dəyər, vahid, icazə verilən interval, zaman möhürü və sensor vəziyyəti yoxlamalarından keçdiyi fərz edilmişdir.

Formula (9): İnformasiyanın Təkrar İstifadə Nisbəti

\[ IRR=\frac{14}{20}\times100=70\% \]

20 monitorinq aktivindən 14-nə aid informasiyanın ən azı bir sonrakı proses, sistem, təhlil və ya qərarda təkrar istifadə edildiyi fərz olunur.

Formula (10): Doğrulama İstisna Nisbətində mənbə uyğunsuzluğu

Mənbə mətni 240 doğrulama yoxlamasının 8-nin rəsmi qəbul edilmiş istisna kimi qeydə alındığını bildirir. Lakin çap olunmuş tənlik belə görünür:

\[ VER=\frac{8}{200}\times100=3.3\% \]

Bu sətir öz daxilində riyazi cəhətdən ardıcıl deyil: \(8/200\times100=4\%\) edir. Mənbə izahındakı 240 məxrəci istifadə olunarsa \(8/240\times100\approx3.3\%\) əldə edilir. Verianla burada mənbə tənliyini səssizcə dəyişmir; mətn, çap olunmuş məxrəc və hesabat verilən nəticə arasındakı fərqi açıq göstərir.

Formula (11): Orta İnformasiya Problemi Həll Müddətində mənbə uyğunsuzluğu

Mənbə 10 informasiya probleminin açılması ilə bağlanması arasındakı ümumi müddətin 14 gün olduğunu bildirir və çap olunmuş formulu belə verir:

\[ MIIRT=\frac{14}{10}\times100=1.4\ \text{gün} \]

Bu tənlik də yazıldığı formada riyazi baxımdan ardıcıl deyil. \(14/10=1.4\) gün nəticəsi doğrudur; lakin “×100” tətbiq edilərsə nəticə 140 olar. Buna görə çap olunmuş “×100” ifadəsi hesabat verilən 1,4 günlük nəticə ilə uyğun gəlmir. Verianla mənbədə olmayan “düzəldilmiş rəsmi tənlik” yaratmır.

Bu KPI-ların heç biri hələ doğrulanmış ümumi performans göstəricisi deyil. Müəlliflər hər göstərici üçün layihəyə məxsus qəbul həddinin real tətbiqdə müəyyənləşdirilməli olduğunu və göstəricilərin həssaslığının, müstəqilliyinin və etibarlılığının empirik şəkildə araşdırılmalı olduğunu bildirirlər.

Tədqiqatın Üsulu və Nəticələri

Hava-keyfiyyəti demonstratorunun məqsədi

IoT dəstəkli şəhər hava-keyfiyyəti tətbiqinin məqsədi çərçivənin müəyyən hissələrinin texniki baxımdan necə bir araya gətirilə biləcəyini göstərməkdir. Tətbiq real çirkləndirici konsentrasiyalarını proqnozlaşdırmağı, hava-keyfiyyəti qanunvericiliyinə uyğunluğu sübut etməyi və ya ekoloji/qərar dəstəyi performansını ölçməyi hədəfləmir.

Buna görə bu bölmə empirik hal tədqiqatı deyil, worked illustration / texniki tətbiqolunma demonstrasiyası kimi qiymətləndirilməlidir.

Demonstratorun coğrafi konteksti

Proof-of-concept mühiti üçün Rumıniyadakı Timișoara şəhəri seçilmişdir. Şəhər həndəsəsinin yaradılmasında Cesium for Unreal yanaşmasından istifadə edilərək coğrafi istinadlı relyefin, peyk təsvirinin və 3D Tiles əsaslı şəhər kontekstinin Unreal Engine mühitinə ötürülə biləcəyi göstərilmişdir.

Tədqiqat xüsusilə yüksək dəqiqlik tələb edən məktəb, xəstəxana, nəqliyyat mərkəzi və ya kritik infrastruktur kimi ərazilərdə gələcəkdə IFC, CityGML, LiDAR, UAV fotogrammetriyası və ya kadastr məlumatları ilə daha ətraflı həndəsə əlavə edilə biləcəyini müzakirə edir. Bu qabaqcıl məlumat inteqrasiyaları mövcud demonstratorda doğrulanmış nəticələr deyil.

İstifadə olunan əsas proqram təminatı və məlumat komponentləri

Hansı meteoroloji dəyişənlər nəzərdən keçirilir?

Mənbə hava API-lərindən temperatur, nisbi rütubət, atmosfer təzyiqi, külək sürəti, külək istiqaməti, yağıntı və günəş radiasiyası kimi ekoloji dəyişənlərin alına biləcəyini bildirir. Bu dəyişənlər real atmosferik dispersiya modelləşdirməsində mühüm olsa da, mövcud demonstrator bu məlumatlardan doğrulanmış çirkləndirici konsentrasiyası proqnozu yaratmır.

Demonstrator kontekstində hansı çirkləndiricilər qeyd olunur?

Proof-of-concept arxitekturasında monitorinq konteksti üçün PM1, PM2.5, PM10, NO və CO2 nümunələrindən istifadə edilir. AQICN API-nin təqdim edə bildiyi daha geniş məlumat dəstinə PM2.5, PM10, NO2, SO2, CO və O3 kimi çirkləndirici göstəriciləri də daxildir.

Appendix B-dəki nümunə IDS siyahısı həmçinin PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, SO2, CO, CO2, O3 və VOC kimi parametrlərlə yanaşı temperatur, nisbi rütubət, külək sürəti və külək istiqaməti üçün də maşın-oxuna bilən məhdud dəyər dəstlərini göstərir.

Niagara Fluids ilə edilən iş həqiqi CFD-dirmi?

Xeyr. Unreal Engine daxilindəki Niagara Fluids sistemi idxal edilmiş şəhər həndəsəsi ətrafında axına bənzər vizual davranışlar yarada bilər. Həndəsə Signed Distance Field və ya toqquşma sərhədi kimi istifadə edilə bilər və xarici hava məlumatından gələn makro külək vektoru vizual axına təsir edə bilər.

Lakin mənbə açıq şəkildə bildirir ki, bu çıxış elmi baxımdan kalibrlənmiş və ya doğrulanmış atmosferik dispersiya həlli deyil. Vizual qat maraqlı tərəflərin gələcəkdə doğrulanmış CFD və ya proqnoz modellərindən gələ biləcək nəticələrin məkanda necə göstərilə biləcəyini anlamasına yönəlmiş izahlı təbəqədir.

Buna görə Unreal Engine-in yüksək kadr tezliyində həcmli vizuallaşdırma edə bilməsi onun elmi CFD həllçisinin dəqiqliyinə malik olduğu demək deyil.

Üç çirkləndirici davranış nümunəsi

Mənbə üç sadələşdirilmiş vizual davranış kateqoriyasından istifadə edir:

• Yerə yaxın toplanma — havadan daha ağır davranış üçün izahlı nümunə.
• Küləklə əsasən üfüqi daşınma — havaya təxminən neytral sıxlıq yanaşması.
• Artmış şaquli yüksəlmə — havadan daha yüngül davranışı təmsil edən izahlı nümunə.

Bu kateqoriyalar real tənzimlənən çirkləndiricilərə birbaşa aid edilə bilməz. Real atmosferik dispersiya emissiya temperaturu, çıxış sürəti, hissəcik ölçüsü, molekulyar xüsusiyyətlər, atmosfer sabitliyi, turbulentlik, şəhər morfologiyası, kimyəvi çevrilmə, çökmə və meteorologiya kimi çoxsaylı amildən asılıdır.

Mənbə Şəkil 14-də göstərilən çirkləndirici hissəcikləri və emissiya məlumatları hipotetikdir. Onlar istinad edilən sənaye müəssisəsindən ölçülmüş real emissiyaları təmsil etmir və quraşdırılmış filtrasiya/təmizləmə texnologiyalarının təsirini nəzərə almır.

API məlumatı platformaya necə daxil olur?

Mənbədə OpenWeatherMap üçün HTTP sorğusu yaradan, JSON formatlı cavabı alan və tələb olunan meteoroloji sahələri ayrışdıran Blueprint iş axını göstərilir.

AQICN tərəfində isə seçilmiş stansiya məkanı və autentifikasiya tokeni ilə API sorğusu yaradılır; JSON cavabındakı IAQI bölməsi ayrışdırılır. Sistem bir neçə müəyyən çirkləndiricini koda sərt bağlamaq əvəzinə mövcud sahə adlarını dolaşaraq qaytarılan parametrləri Key–Value cütlərindən ibarət xüsusi ST_AQIParameter strukturuna çevirir.

Key, PM10, O3, SO2, rütubət, temperatur, təzyiq və ya külək sürəti kimi parametr identifikatorunu; Value isə API-dən gələn müvafiq ölçməni təmsil edir.

Demonstrator arxitekturası

IDS nümunəsində həqiqətən nə doğrulanır?

Mənbənin Appendix B bölməsində buildingSMART IDS 1.0 ümumi quruluşuna uyğun nümunə XML verilir. Məsələn, IFCSENSOR aktivi üçün sensor adı, unikal Tag, sensor tipi, əməliyyat vəziyyəti və məsul təşkilat kimi məlumatlar məcburi xüsusiyyətlər kimi müəyyənləşdirilə bilər.

Başqa nümunə spesifikasiyada sensorun ölçdüyü parametr və gözlənilən ölçü vahidi yoxlanılır. Mənbə siyahısı PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, SO2, CO, CO2, O3, VOC, temperatur, nisbi rütubət, külək sürəti və külək istiqaməti kimi dəyərləri; µg/m³, mg/m³, ppm, ppb, °C, %, m/s və dərəcə kimi vahidləri nümunələndirir.

Bina obyektləri üçün isə bina identifikatoru, funksiya, istifadə tipi, təxmini istifadəçi sayı, istismar proqramı, ventilyasiya tipi, enerji mənbəyi, parklanma tutumu, nəqliyyat vasitəsinin giriş tipi, mərtəbə sayı və sensor mövcudluğu kimi kontekst məlumatlarının yoxlana biləcəyi göstərilir.

Buradakı IDS XML real bələdiyyə və ya səlahiyyətli qurum tərəfindən təsdiqlənmiş yekun hava-keyfiyyəti informasiya standartı deyil. Tədqiqatın təklif etdiyi çərçivəni göstərmək üçün hazırlanmış izahlı nümunədir.

Tənzimləyici çərçivə niyə informasiya idarəçiliyinin hissəsidir?

Appendix A Avropa İttifaqının hava keyfiyyəti, sənaye emissiyaları, milli emissiya azaldılması, ictimai hesabatvermə və məkan məlumatlarının qarşılıqlı işləyə bilməsi ilə bağlı tənzimləyici strukturlarını OIR hazırlanması üçün kontekst girişi kimi nəzərdən keçirir.

Əsas məntiq budur: qərar dəstək sistemi yalnız “PM2.5 dəyəri” istəməməlidir. Qanunvericilik ölçü vahidinə, orta götürmə müddətinə, məkana, məlumat mənbəyinə, doğrulama statusuna, hesabat tələbinə və hansı həddin hansı tənzimləməyə görə mənalı olduğuna təsir edə bilər.

Lakin mənbə Appendix A-nın hərtərəfli hüquqi təhlil olmadığını açıq bildirir. Tənzimləyici cədvəl gələcək DT informasiya tələbləri sistemində hansı hüquqi öhdəliklərin məlumat tələbi yarada biləcəyini göstərmək üçündür.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Digital Twin tətbiqlərində etibarlı təhlil üçün informasiya tələblərinin texnologiya seçimindən əvvəl aydın müəyyənləşdirilə biləcəyi strukturlaşdırılmış idarəçilik zənciri qurula bilər.
• ISO 19650 informasiya tələbləri, IDM, LIN, IFC və IDS anlayışları vahid DT yönümlü izlənəbilənlik prosesində əlaqələndirilə bilər.
• IDM aktor, məsuliyyət və informasiya mübadiləsi proseslərini; LIN tələb olunan informasiya əhatəsini; IDS isə müəyyən model/aktiv məlumatlarının maşın-oxuna bilən yoxlanmasını müəyyənləşdirmək üçün birlikdə istifadə edilə bilər.
• Seçilmiş BIM, GIS, API və hava-keyfiyyəti məlumatları Unreal Engine əsaslı ortaq vizual mühitdə texniki olaraq birləşdirilə bilər.
• Digital Shadow demonstratoru bəzi informasiya axınlarının və inteqrasiya əlaqələrinin texniki tətbiqolunma imkanını izah edə bilir.
• Namizəd IQ-KPI-lar gələcəkdə real layihələrdə informasiya ekosisteminin müəyyən keyfiyyət xüsusiyyətlərini ölçmək üçün qiymətləndirilə biləcək başlanğıc struktur təmin edir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Təklif olunan çərçivənin real layihədə informasiya keyfiyyətini yaxşılaşdırdığı sübut edilməyib.
• Çərçivənin layihə xərclərini azaltdığı və ya təhvil müddətini qısaltdığı göstərilməyib.
• Çərçivənin süni intellekt və ya proqnoz dəqiqliyini artırdığı göstərilməyib.
• Digital Shadow demonstratoru real çirkləndirici konsentrasiyalarını hesablamır.
• Niagara vizualları doğrulanmış CFD və ya atmosferik dispersiya nəticələri deyil.
• Mənbədə göstərilən emissiyalar istinad edilən müəssisənin doğrulanmış real emissiyaları deyil.
• Sintetik IQ-KPI faizləri real layihə performansı deyil.
• Demonstrator tənzimləyici uyğunluğu sübut etmir.
• Sistem vətəndaşların məruz qalmasını real məlumatla hesablamır.
• Avtomatik fiziki nəzarət və ya qapalı dövrə aktuasiya tətbiq edilməyib.
• Çərçivənin başqa istifadə sahələrinə birbaşa ümumiləşdirilə bilməsi hələ sınaqdan keçirilməyib.

Tədqiqatın güclü tərəfləri

Tədqiqatın ən güclü tərəfi “daha çox texnologiya” yanaşmasından uzaqlaşıb qərar məqsədi ilə informasiya tələbi arasındakı izlənəbilənliyi mərkəzə almasıdır. OIR → DTUC → AIR/PIR/EIR → IDM → LIN → IDS zənciri məlumatın niyə istəndiyini və hansı doğrulama qaydasına qədər izlənə bildiyini aydınlaşdırmağa çalışır.

İkinci güclü tərəf BIM, GIS, IoT və API inteqrasiyasının yalnız texniki məlumat ötürülməsi kimi deyil, semantik və təşkilati qarşılıqlı işləyə bilmə ilə birlikdə nəzərdən keçirilməsidir.

Üçüncü güclü tərəf isə müəlliflərin demonstratorun sərhədlərini açıq müəyyənləşdirməsidir. Sistem “Digital Twin” məqsədi daxilində təqdim olunsa da, mövcud texniki tətbiqin daha düzgün təsnifatının Digital Shadow olduğu bildirilir.

Əsas məhdudiyyətlər

Əməliyyat doğrulaması yoxdur: Çərçivə real layihədə baza proseslə müqayisə edilməyib.

KPI dəyərləri sintetikdir: 92%, 90%, 93,5%, 88% və ya digər dəyərlər real sahə məlumatı deyil.

Doğrulanmış emissiya inventarı yoxdur: Sənaye mənbələrinin vizuallaşdırılmış çirkləndirici məlumatları hipotetikdir.

Kalibrlənmiş atmosferik dispersiya modeli yoxdur: Niagara Fluids çıxışları vizual kommunikasiya üçündür.

Tam sensor şəbəkəsi yoxdur: Demonstrator bütün şəhəri əhatə edən doğrulanmış əməliyyat monitorinq şəbəkəsi deyil.

Öyrədilmiş proqnoz modeli yoxdur: Gələcək AI və ya proqnoz qabiliyyəti arxitektura səviyyəsində müzakirə edilmişdir.

Avtomatik geri əlaqə yoxdur: Rəqəmsal mühit fiziki dünyaya avtomatik nəzarət əmri göndərmir.

Qərar keyfiyyəti müqayisəsi yoxdur: Çərçivədən istifadə edən və etməyən proseslərin qərar nəticələri müqayisə edilməyib.

Köçürüləbilənlik doğrulanmayıb: Hava-keyfiyyətindən başqa infrastruktur texniki xidməti, enerji idarəetməsi və ya fövqəladə müdaxilə kimi ikinci sahədə empirik sınaq tələb olunur.

Gələcək tədqiqatlar necə aparılmalıdır?

Mənbə gələcəkdə çərçivənin real əməliyyat layihəsində sınaqdan keçirilməsini təklif edir. Belə qiymətləndirmədə baza proses ilə idarəçilik çərçivəsindən istifadə edən proses müqayisə edilməli; informasiya tamlığı, doğrulama performansı, izlənəbilənlik, problemin həll müddəti, modelin istifadə oluna bilməsi və qərar keyfiyyəti kimi meyarlar real məlumatla qiymətləndirilməlidir.

Hava-keyfiyyəti tətbiqi üçün doğrulanmış emissiya inventarı, kalibrlənmiş sensor məlumatı, qəbul edilmiş atmosferik dispersiya və ya CFD modelləri, qeyri-müəyyənlik təhlili, əhalinin məruz qalma məlumatları və real ölçmələrlə model müqayisəsi tələb olunur.

Müəlliflər həmçinin infrastruktur texniki xidməti, enerji idarəetməsi və ya fövqəladə müdaxilə kimi ikinci tətbiq sahəsində sınaq aparılmasını, bununla çərçivənin yalnız hava-keyfiyyəti demonstratoruna xas olub-olmadığının qiymətləndirilməsini təklif edirlər.

Mənbə və Üsul Qeydi

Orijinal başlıq: A BIM-Based Framework Proposal for Reliable Information Governance in Urban Digital Twins

Müəlliflər: Andrei Crisan; Sorin Herban; Massimiliano Pepe; Jan Karlshøj; Valerio Baiocchi; Bogdan Runceanu.

Müəllif sırası: Mənbədəki sıra olduğu kimi qorunub.

Məsul müəllif: Sorin Herban.

Qurum 1: Department of Steel Structures and Structural Mechanics, Politehnica University Timisoara, Timișoara, Romania.

Qurum 2: Department of Overland Communication Ways, Foundation and Cadastral Survey, Politehnica University Timisoara, Timișoara, Romania.

Qurum 3: Department of Engineering and Geology (InGeo), “G. d’Annunzio” University of Chieti-Pescara, Pescara, Italy.

Qurum 4: Department of Civil and Mechanical Engineering, Digital Building Technologies, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.

Qurum 5: Department of Civil, Building and Environmental Engineering, Sapienza University of Rome, Rome, Italy.

Qurum 6: Faculty of Law, Transilvania University of Brasov, Brasov, Romania.

Bərabər töhfə: Mənbənin müəllif töhfələri bölməsində altı müəllifin tədqiqatın konseptuallaşdırılması və dizaynına, məlumatların təhlili və şərhinə və məqalənin yazılmasına bərabər töhfə verdiyi bildirilir. Bununla belə ilk səhifədə ayrıca “bərabər birinci müəllif” işarəsi yoxdur.

Jurnal: Urban Science.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Məqalə növü: Article; standart-yönümlü konseptual çərçivə hazırlanması və texniki demonstrasiya tədqiqatı.

Cild / buraxılış / məqalə nömrəsi: 10(7), 416.

DOI: 10.3390/urbansci10070416

Göndərilmə tarixi: 16 iyun 2026.

Reviziya tarixi: 13 iyul 2026.

Qəbul tarixi: 16 iyul 2026.

Nəşr tarixi: 19 iyul 2026.

Rəyçilik statusu: Urban Science jurnalında dərc olunmuş rəyçilərdən keçmiş tədqiqat məqaləsi.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Rəsmi keçid: DOI 10.3390/urbansci10070416 vasitəsilə MDPI Urban Science məqalə qeydi.

Açar sözlər: BIM; digital twin; urban development; information governance; digital shadow.

Əsas standart və texniki strukturlar: ISO 19650, ISO 29481, ISO 7817, IFC, IDM, LIN və IDS.

Əsas elmi töhfə: Mövcud BIM və informasiya-idarəetməsi anlayışlarını yeni standartlar kimi təqdim etmək əvəzinə, onları təşkilati məqsəddən informasiyanın tərifinə, informasiya mübadiləsinə, doğrulamaya və keyfiyyət geri əlaqəsinə uzanan vahid Digital Twin yönümlü izlənəbilənlik zəncirində birləşdirmək.

Demonstrator növü: IoT dəstəkli şəhər hava-keyfiyyəti Digital Shadow demonstratoru.

Demonstrasiya coğrafiyası: Timișoara, Romania.

Əsas texniki komponentlər: Unreal Engine 5.7; Cesium for Unreal v2.27.0; BIM/IFC; GIS; Bonsai; REST API; JSON; Blueprint; Python əsaslı ara qatlar; OpenWeatherMap, Open-Meteo, Meteostat, uRADMonitor və AQICN kimi xarici məlumat xidmətləri.

Demonstratorun etmədiyi əməliyyatlar: doğrulanmış atmosferik dispersiya modelləşdirməsi, doğrulanmış çirkləndirici proqnozu, real əhali məruz qalma təhlili, avtomatik fiziki aktuasiya, qapalı dövrə nəzarəti və empirik qərar-keyfiyyəti müqayisəsi.

IQ-KPI statusu: Təklif olunan 11 göstərici namizəd qiymətləndirmə meyarlarıdır; empirik olaraq doğrulanmış ümumi performans göstəriciləri deyil.

Riyazi mənbə qeydi: Formula (5)-də vurma işarəsi tipoqrafik olaraq pozulmuş görünür. Formula (10)-da izah 8/240 yoxlamanı təsvir etdiyi halda çap olunmuş məxrəc 200-dür və hesabat verilən %3,3 dəyəri çap olunmuş məxrəclə uyğun gəlmir. Formula (11)-də 14/10 nəticəsi 1,4 gün olduğu halda çap olunmuş tənlikdə əlavə olaraq ×100 mövcuddur. Verianla bu mənbədaxili uyğunsuzluqları səssizcə düzəltməyib.

Məlumatların əlçatanlığı: Tədqiqat Cesium, Google Maps və göstərilən hava/hava-keyfiyyəti xidmətləri vasitəsilə əldə edilən açıq mənbələrdən istifadə edib. Empirik layihə məlumat dəsti, doğrulanmış emissiya inventarı, şəxsi məlumat və ya həssas məlumat yaradılmadığı bildirilir. Nümunə IDS XML Appendix B-də verilib, sintetik KPI girişləri və hesablamaları əsas mətndə təqdim edilib. Ayrı .ids əlavəsi, sintetik məlumat dəsti və ya xarici məlumat deposu təqdim edilməyib.

Maliyyələşdirmə: Mənbədə “This research received no external funding” bəyanatı verilir.

Layihə/təşəkkür qeydi: Mənbə həmçinin tədqiqatın Erasmus+ Programme BIM Enabled DTs (BIM2in), layihə nömrəsi 2024-1-RO01-KA220-HED-000249147 çərçivəsində qismən həyata keçirildiyini bildirir. Bu ifadə maliyyələşdirmə bəyanatından ayrıca Təşəkkür bölməsində yer alır.

Generativ süni intellekt istifadəsi: Müəlliflər məqalənin hazırlanması zamanı mənbədə “openAI, ChatGPT 5.5/Google, and Gemini 3.5” kimi göstərilən alətlərdən təsvir yaradılması, mətn tərcüməsi, qrammatika düzəlişi və mətnin izahı məqsədləri ilə istifadə etdiklərini; çıxışları nəzərdən keçirib redaktə etdiklərini və nəşrin məzmununa görə məsuliyyəti üzərlərinə götürdüklərini bəyan edirlər.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşması olmadığını bəyan edirlər.

Əsas şərh sərhədi: Tədqiqatın əsas nəticəsi doğrulanmış idarəçilik həlli və ya ölçülmüş performans artımı deyil; real layihələrdə gələcəkdə sınaqdan keçirilə biləcək strukturlaşdırılmış informasiya-idarəçiliyi çərçivəsi və qiymətləndirmə infrastrukturudur.