Shahar Raqamli Egizaklari uchun BIM asosidagi axborot boshqaruvi doirasi, Urban Digital Twin ilovasida qaysi axborot nima uchun zarurligi, kim tomonidan ishlab chiqarilishi, qanday tafsilot darajasida topshirilishi, qanday tasdiqlanishi va qarorlarni qo‘llab-quvvatlashda ishlatilishidan oldin qanday kuzatiladigan holatda saqlanishini ISO 19650 tamoyillari hamda IDM, LIN, IFC va IDS tuzilmalari orqali o‘zaro bog‘laydigan standartlarga yo‘naltirilgan axborot boshqaruvi yondashuvidir. Tadqiqotning asosiy da’vosi shundan iboratki, ishonchli raqamli egizak “intellekti” faqat ilg‘or sensorlar, sun’iy intellekt yoki vizuallashtirish vositalaridan emas, balki mos, to‘liq, izchil, kuzatiladigan va tasdiqlangan axborotdan kelib chiqishi mumkin.

Tadqiqot yangi BIM, IFC, IDM, LIN yoki IDS standartini taklif qilmaydi. O‘ziga xos hissa mavjud standartlar va tushunchalarni yagona Digital Twin yo‘naltirilgan kuzatuvchanlik zanjirida birlashtirishdir. Zanjir tashkiliy maqsadlardan boshlanib, Digital Twin foydalanish ssenariylariga, 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) va nihoyat mashina tomonidan tekshirilishi mumkin bo‘lgan Information Delivery Specification (IDS) qoidalariga o‘tadi.

Doira Timișoara shahridan foydalanadigan IoT qo‘llab-quvvatlovchi shahar havo sifati Digital Shadow demonstratori orqali tushuntirilgan. Demonstrator geografik kontekst, cheklangan BIM asosidagi aktiv axboroti, ob-havo xizmatlari, havo sifati API-lari, Unreal Engine asosidagi vizuallashtirish va namunaviy IDS tekshiruvlarini bir muhitda bog‘laydi. Biroq tizim tasdiqlangan atmosfera dispersiyasi modeli, tasdiqlangan emissiya inventari, o‘qitilgan prognoz modeli, to‘liq sensor tarmog‘i yoki jismoniy tizimga avtomatik qayta aloqa mexanizmini o‘z ichiga olmaydi.

Shu sababli demonstrator haqiqiy va to‘liq operatsion Urban Digital Twin emas. Manba uni aniqroq tarzda Digital Shadow sifatida tasniflaydi: jismoniy va tashqi manbalardan raqamli muhitga ma’lumot oqimi mavjud, biroq raqamli muhitdan jismoniy dunyoga avtomatik boshqaruv, yopiq konturli qayta aloqa yoki avtomatik aktuatsiya mavjud emas.

Tadqiqot, shuningdek, kelajakda doirani empirik baholash uchun 11 ta nomzod Information Quality Key Performance Indicator (IQ-KPI) ni belgilaydi. Ular axborotning to‘liqligi, tekshiruv muvaffaqiyati, izchillik, metadata mavjudligi, yangiligi, kuzatuvchanlik, sensor mavjudligi, sensor ma’lumotining yaroqliligi, axborotni qayta ishlatish, tekshiruv istisnosi va axborot muammosini hal qilish muddatini qamrab oladi. Maqoladagi barcha sonli KPI misollari sintetikdir; ular haqiqiy loyiha natijasi yoki doiraning tasdiqlangan muvaffaqiyati emas.

Manbada ikkita muhim matematik nomuvofiqlik mavjud. Formula (10) izohida 240 ta tekshiruvning 8 tasi istisno ekani aytiladi, ammo bosilgan tenglama maxrajda 200 dan foydalanadi va %3,3 natijani beradi. Formula (11) da 14 kunlik jami hal qilish muddati 10 muammoga bo‘linib 1,4 kun natija berilgan bo‘lsa-da, tenglamada qo‘shimcha “×100” ifodasi mavjud. Verianla bu manba ichidagi farqlarni yashirincha tuzatmaydi.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Shahar Raqamli Egizaklari BIM, GIS, IoT, sun’iy intellekt, bulutli hisoblash, sensor tarmoqlari va real vaqt vizuallashtirishi kabi ko‘plab texnologiyalarni bir tizimda birlashtirishi mumkin. Biroq ko‘p ma’lumot yig‘ilishi o‘z-o‘zidan ishonchli qaror ishlab chiqarilayotganini anglatmaydi. Bir shahar haqida milliardlab ma’lumot nuqtalari bo‘lishi mumkin; lekin bu ma’lumotlar qaysi qaror uchun kerakligi, qanchalik yangi ekani, manbasi nima ekani, bir-biri bilan bir xil ma’noni anglatishi va tekshiruv qoidalariga mos kelishi noma’lum bo‘lsa, ma’lumot hajmi ishonchli “intellekt”ga aylanmaydi.

Tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi aynan shudir. Mualliflar ko‘plab Urban Digital Twin tashabbuslari kuchli 3B vizuallashtirish, sensor integratsiyasi va analitik vositalarga ega bo‘lsa-da, axborot talablarini belgilash, mas’uliyatlarni taqsimlash, semantik izchillik, kuzatuvchanlik va tekshiruv jihatidan parcha-parcha bo‘lib qolayotganini ta’kidlaydi.

Shu sababli tadqiqot “qaysi texnologiya ishlatilishi kerak?” savolidan oldin “qaysi qarorni qo‘llab-quvvatlash kerak va bu qaror uchun aslida qanday axborot zarur?” savolini qo‘yadi.

Bu yerda BIM faqat 3B model deganimi?

Yo‘q. Manba ISO 19650 yondashuviga tayangan holda Building Information Modelling (BIM) ni faqat bino geometriyasini yaratuvchi 3B chizish usuli sifatida emas, balki qurilgan aktivlarning hayot sikli davomida axborotni yaratish, ulashish va boshqarishni tartibga soluvchi axborot boshqaruvi doirasi sifatida ko‘rib chiqadi.

Bu farq muhim. BIM modeli geometriya, material, tizimlararo munosabatlar, uskunalar xususiyatlari, fazoviy tuzilma va ekspluatatsiya axborotini tashishi mumkin. Urban Digital Twin esa bunga qo‘shimcha ravishda jismoniy dunyo bilan mos chastotada sinxronlashtirilgan tarixiy va joriy ma’lumotlar, sensor oqimlari va kelajak haqidagi tahlillardan foydalanishi mumkin.

Demak, BIM va Digital Twin bir xil narsa emas. Tadqiqotda BIM Digital Twin ekotizimining ishonchli axborot tayanchini tashkil qiluvchi tuzilmalardan biri sifatida joylashtirilgan.

Digital Twin bilan Digital Shadow o‘rtasidagi farq nima?

Digital Shadow jismoniy yoki tashqi manbalardan raqamli muhitga avtomatik yoki yarim avtomatik ma’lumot oqimi mavjud, ammo raqamli muhitdan jismoniy tizimga avtomatik qayta aloqa va aktuatsiya bo‘lmagan bir yo‘nalishli bog‘langan raqamli tasvirdir; to‘liq Digital Twin esa yuqoriroq yetuklik darajasida ikki yo‘nalishli aloqa, uzluksiz sinxronlashtirish va mos ilovalarda jismoniy tizimga teskari ta’sir qilish qobiliyatiga ega operatsion tizimdir.

Bu farq tadqiqotning eng muhim talqin chegaralaridan biridir. Maqolaning havo sifati ilovasida ayrim jonli yoki tashqi manba ma’lumotlari raqamli muhitga kiritilishi mumkin bo‘lsa-da, tizim jismoniy dunyoni avtomatik boshqarmaydi. Shu sababli vizual jihatdan rivojlangan shahar modeli yaratilgani uning o‘z-o‘zidan to‘liq Digital Twin ekanini anglatmaydi.

Tadqiqotning markaziy taklifi

Tadqiqotning dizayn taklifi quyidagi mantiqqa asoslanadi: Digital Twin yo‘naltirilgan axborot muhitining ishonchli tahlil va qarorlarni qo‘llab-quvvatlashni ta’minlashi axborot talablari aniq belgilanishi, axborot almashinuvi standartlashtirilishi, mas’uliyatlar tayinlanishi va topshirilgan axborot tekshirilishi mumkin bo‘lishi bilan ehtimolroq bo‘ladi.

Bu taklif tadqiqotda empirik tarzda isbotlangan sababiy qonun emas. Mualliflar uni doirani ishlab chiqishni yo‘naltiruvchi dizayn taklifi sifatida qo‘llaydi. Operatsion loyihalarda taqqoslab sinovdan o‘tkazish kelajakdagi ish sifatida qoldirilgan.

Tadqiqot maqsadlari

Tadqiqot savollari

Doira qanday ishlab chiqildi?

Manba ketma-ket besh rivojlantirish bosqichini belgilaydi:

1. Muammoni aniqlash va adabiyotlarni ko‘rib chiqish: parchalangan axborot, o‘zaro ishlash cheklovlari, noaniq mas’uliyatlar, past kuzatuvchanlik va yetarli bo‘lmagan tekshiruv kabi takrorlanuvchi Digital Twin muammolarini aniqlash.
2. Standart va spetsifikatsiyani tanlash: ISO 19650, ISO 29481, ISO 7817, IFC va IDS ni boshqaruv, jarayon, axborot mazmuni, almashinuv va nazorat funksiyalari uchun tanlash.
3. Funksional xaritalash: tashkiliy maqsadni axborot ishlab chiqarish va tekshiruvga aylantirish.
4. Doira sintezi: maqsad, foydalanish ssenariysi, talab, axborot almashinuvi, LIN, mashina o‘qiy oladigan nazorat va sifat bo‘yicha qayta aloqani yagona uzluksiz jarayonda birlashtirish.
5. Tushuntiruvchi qo‘llash: havo sifati ssenariysi orqali namunaviy OIR, AIR, PIR, EIR, IDM tuzilmalari, kuzatuvchanlik matritsalari va IDS qoidalarini ishlab chiqish.

Doiraning besh dizayn tamoyili

ISO 19650 asosidagi axborot boshqaruvi zanjiri qanday ishlaydi?

Tadqiqot taklif qilgan zanjirda tashkilot avval maqsad qilgan qaror va Digital Twin foydalanish ssenariysini belgilaydi; bu maqsad OIR, AIR, PIR va EIR axborot talablariga aylantiriladi, IDM axborot almashinuvi kimlar o‘rtasida va qanday amalga oshirilishini belgilaydi, LIN kerakli axborot miqdori va tafsilotlarini cheklaydi, IDS esa topshirilgan model va aktiv axborotini mashina orqali tekshirish mumkin bo‘lgan qoidalarni yaratadi.

OIR nima?

Organizational Information Requirements (OIR), tashkilotning strategik maqsadlari, biznes jarayonlari va qarorlarini qo‘llab-quvvatlash uchun qanday axborot kerakligini belgilaydi. Tadqiqotning havo sifati misolida tartibga soluvchi chegaralarga yaqinlashayotgan ifloslantiruvchi konsentratsiyalar qayerda va qachon yuz berishini aniqlash yoki aholi ta’sirini baholash kabi maqsadlar OIR darajasida ko‘rib chiqiladi.

AIR nima?

Asset Information Requirements (AIR), aktivni ekspluatatsiya qilish, kuzatish, texnik xizmat ko‘rsatish va optimallashtirish uchun zarur axborotni belgilaydi. Havo sifati misolida sensorning noyob identifikatori, geografik koordinatasi, qurilma turi, ishlab chiqaruvchisi, aniqligi, kalibrlash oralig‘i, texnik xizmat talablari, operatsion holati va o‘lchaydigan parametrlari AIR doirasiga kirishi mumkin.

PIR nima?

Project Information Requirements (PIR), tizimni loyihalash, o‘rnatish, tasdiqlash va saqlash uchun loyiha darajasida zarur axborotni belgilaydi. BIM va GIS modeli, sensorlarni joylashtirish strategiyasi, IoT aloqa arxitekturasi, BIM–GIS–IoT integratsiyasi va kelajak prognoz modellari uchun ma’lumot/kalibrlash ehtiyojlari shu guruhga kiradi.

EIR nima?

Exchange Information Requirements (EIR), qaysi axborot qaysi tomonlar yoki tizimlar o‘rtasida almashilishi kerakligini belgilaydi. Masalan, sensor o‘lchovlarini Digital Shadow platformasiga uzatish, meteorologiya xizmatidan ma’lumot olish, BIM aktiv axborotini ulashish, GIS kontekstini uzatish va IDS tekshiruv hisobotlarini yetkazish EIR misollaridir.

IDM nima qiladi?

Information Delivery Manual (IDM), nafaqat “qanday axborot kerak?” savoliga, balki bu axborotning kim tomonidan, kimga, qaysi jarayonda, qaysi tetiklovchi bilan, qaysi bosqichda va qanday maqsadda uzatilishini tushuntiradigan operatsion jarayon tuzilmasidir. Tadqiqot ISO 29481 yondashuvidan foydalanadi.

Mualliflar IDM uchun jarayon xaritasi, o‘zaro ta’sir xaritasi, transaction map va exchange requirements tuzilmalaridan foydalanadi. Shu tariqa tashkiliy maqsad bilan texnik ma’lumot uzatish o‘rtasida kuzatiladigan bog‘lanish yaratishga harakat qilinadi.

LIN nega “ko‘proq tafsilot” degani emas?

Level of Information Need (LIN), ISO 7817 doirasida foydalanish ssenariysi uchun kerakli miqdorda axborot so‘rashni maqsad qiladi. Bu “hamma narsani mumkin bo‘lgan eng yuqori tafsilotda ishlab chiqar” mantiqining teskarisidir.

LIN uchta bir-birini to‘ldiruvchi axborot o‘lchamini ajratadi:

• Geometrik axborot: joylashuv, o‘lcham, topologiya, fazoviy munosabat, shakl.
• Alfanumerik axborot: xususiyatlar, tasniflar, ishlash ko‘rsatkichlari, operatsion parametrlar va metadata.
• Hujjatlashtirish: hisobotlar, sertifikatlar, texnik xizmat qaydlari, texnik spetsifikatsiyalar, kalibrlash hujjatlari va boshqa qo‘llab-quvvatlovchi qaydlar.

Ushbu yondashuvning maqsadi bir vaqtning o‘zida ikki xatoning oldini olishdir: qaror uchun yetarli bo‘lmagan axborotni ishlab chiqarish va hech qanday maqsadga xizmat qilmaydigan ortiqcha axborot ishlab chiqarib, texnik xizmat yukini oshirish.

IDS nima qiladi?

Information Delivery Specification (IDS), belgilangan ayrim axborot talablarini mashina o‘qiy oladigan nazorat qoidalariga aylantiradi. IDS majburiy xususiyatlar, tasniflar, ma’lumot turlari, qabul qilinadigan qiymatlar, munosabatlar va zarur hujjatlarni belgilashi mumkin.

Manba IDS dan ayniqsa model va aktiv axborotining beshta sifat o‘lchamini nazorat qilish uchun foydalanadi:

1. Existence: zarur axborot haqiqatan mavjudmi?
2. Completeness: barcha majburiy maydonlar va hujjatlar taqdim etilganmi?
3. Consistency: tasnif, nomlash va biznes qoidalari izchilmi?
4. Correctness: qiymatlar belgilangan cheklovlarga mos keladimi?
5. Traceability: axborotni qaysi talab, almashinuv va mas’ul aktordan kelganigacha kuzatish mumkinmi?

Muhim chegara: ushbu tadqiqotda IDS ayniqsa IFC asosidagi model va aktiv axborotini nazorat qilishga qaratilgan. Jonli sensor oqimidagi vaqt belgisi, yetishmayotgan ma’lumot, API uzluksizligi, o‘lchov yaroqliligi va yangilik kabi operatsion ma’lumot tekshiruvlari qo‘shimcha mexanizmlarni talab qiladi.

IFC ning roli nima?

Industry Foundation Classes (IFC), qurilgan muhit axborotini dasturiy ta’minot ishlab chiqaruvchisidan mustaqil va obyektga asoslangan shaklda ifodalay oladigan ochiq axborot almashish sxemasidir. Geometriya bilan birga xususiyatlar, tasniflar, aktivlararo munosabatlar va hayot sikli axborotini ham tashishi mumkin.

Tadqiqot yondashuvida IFC umumiy axborot tili, IDS esa shu til doirasida kutilgan axborotning to‘g‘ri topshirilganini tekshiradigan mashina o‘qiy oladigan tasdiqlash qatlamidir.

O‘zaro ishlash faqat faylni ochish deganimi?

Yo‘q. Manba o‘zaro ishlashning uchta alohida o‘lchamini belgilaydi:

Masalan, IoT sensoridan kelgan “22,4” qiymati o‘zi yetarli emas. Bu qiymat haroratmi yoki PM2.5 mi; qaysi birlikda o‘lchangani; qaysi sensordan kelgani; sensor qaysi bino/joyga bog‘langanligi; qachon o‘lchangani va o‘lchovning tekshiruv holati ma’lum bo‘lishi kerak. Semantik bog‘lanish saqlanmasa, qiymat tizimlar o‘rtasida uzatilishi mumkin, ammo mazmunli axborotga aylanmasligi mumkin.

Uzluksiz axborot sifati boshqaruvi

Manba axborot sifatini loyiha topshirilishida bir marta tekshiriladigan va tugallanadigan xususiyat deb hisoblamaydi. Digital Twin muhitida sensorlar o‘zgarishi, yangi ma’lumot manbalari qo‘shilishi, model yangilanishi, ekspluatatsiya maqsadlari o‘zgarishi va eski axborot yaroqliligini yo‘qotishi mumkin.

Axborotni belgilash

Tashkiliy maqsadlar va DT foydalanish ssenariylari OIR, AIR, PIR va EIR tuzilmalariga aylantiriladi. IDM, LIN va IDS ushbu talablarni operatsion ish oqimi, axborot mazmuni va mashina tomonidan tekshiriladigan qoidalarga aylantiradi.

Axborot ishlab chiqarish

Axborot BIM dasturlaridan, GIS platformalaridan, IoT qurilmalaridan, operatsion ma’lumotlar bazalaridan, texnik xizmat tizimlaridan, korporativ ilovalardan yoki tashqi ma’lumot yetkazib beruvchilardan kelishi mumkin. Manbalarning sifati, ishonchliligi va yangilanish chastotasi bir xil bo‘lmagani sababli ishlab chiqarish bosqichida boshqaruv talablari muhimdir.

Axborotni tasdiqlash

IDS asosidagi avtomatik nazoratlar va zarur bo‘lsa soha mutaxassisi ko‘rib chiqishi orqali to‘liqlik, izchillik, to‘g‘rilik, kuzatuvchanlik va biznes qoidalariga muvofiqlik baholanadi. Dinamik ma’lumotlarda vaqt tamg‘asi yaxlitligi, yangilanish chastotasi, o‘lchov noaniqligi, manba tarixi va operatsion chegaralar kabi xususiyatlar ham muhimdir.

Axborot iste’moli

Tasdiqlangan axborot dashboard, simulyatsiya, sun’iy intellekt, analitik model yoki qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarida ishlatilishi mumkin. Biroq texnik tekshiruvdan o‘tgan ma’lumot o‘zgarayotgan qaror talablari sababli baribir funksional jihatdan yetarli bo‘lmasligi mumkin. Shu sababli manba “fit-for-purpose”, ya’ni maqsadga muvofiqlik tushunchasini markazga qo‘yadi.

Qayta aloqa

Axborotdan foydalanadigan shaxslar, modellar va tizimlar yetishmayotgan maydonlar, takrorlanuvchi sifat muammolari yoki endi yetarli bo‘lmay qolgan talablarni aniqlashi mumkin. Ushbu qayta aloqa OIR, AIR, PIR, EIR, IDM, LIN va IDS tuzilmalarini yangilash uchun ishlatilishi kerak.

Nomzod Information Quality KPI-lari

Sintetik KPI misoli nega haqiqiy natija emas?

Mualliflar 20 ta monitoring aktivi va har bir aktivga 10 ta majburiy axborot elementi deb faraz qilingan to‘liq sintetik sensor-onboarding misolini yaratadi. Jami 200 ta zarur qiymat faraz qilinadi. Bu sonlar haqiqiy Timișoara sensor ishlashidan, haqiqiy BIM topshirig‘idan yoki amalga oshirilgan Digital Twin loyihasidan o‘lchanmagan.

Formulalarning maqsadi faqat kelajakda haqiqiy ma’lumot ishlatilganda ko‘rsatkichlar qanday hisoblanishini ko‘rsatishdir.

Formula (1): Axborot To‘liqligi Nisbati

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

200 ta majburiy qiymatning 184 tasi mavjud va sintaktik jihatdan qabul qilinadigan deb faraz qilingan. Surat mavjud/mos qiymatlar sonini, maxraj esa talab qilinadigan umumiy qiymatlar sonini ko‘rsatadi. Natija %92. Bu qiymat sintetik misolga tegishli.

Formula (2): Tekshiruv Muvaffaqiyati Nisbati

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

240 ta mashina o‘qiy oladigan tekshiruvning 216 tasi o‘tgan deb faraz qilingan. Ko‘rsatkich belgilangan tekshiruvlarning qanchasi muvaffaqiyatli bajarilganini o‘lchaydi.

Formula (3): Axborot Izchilligi Nisbati

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

Topshirilgan 184 ta qiymatning 172 tasi sensor qaydi, aktiv modeli va monitoring ma’lumotlar bazasi o‘rtasida identifikator, tasnif, birlik va qiymat jihatidan izchil deb faraz qilingan.

Formula (4): Metadata Mavjudligi Nisbati

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

20 ta aktivning 18 tasida zarur provenance metadata-si mavjud deb faraz qilingan. Ushbu metadata ma’lumot manbasi, vaqti, mas’ul tashkilot yoki holati kabi axborot ishonchliligini baholash imkonini beruvchi kontekst qaydlaridir.

Formula (5): Ma’lumot Yangiligiga Muvofiqlik Nisbati

Manbada sonli tuzilma 17 mos qayd / 20 aktiv va natija %85 sifatida berilgan:

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

Manba ko‘rsatish izohi: PDF ning bosilgan Formula (5) qismida ko‘paytirish belgisi buzilgan belgi sifatida ko‘rinadi. 17/20 nisbati va %85 natijasi matematik jihatdan “×100” amaliga mos. Verianla manbada ko‘rinadigan ushbu tipografik muammoni yashirmaydi.

Formula (6): Kuzatuvchanlik Qamrovi

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

200 ta zarur qiymatning 176 tasi talab ID-si, exchange ID-si, obyekt ID-si, tekshiruv qoidasi ID-si va provenance qaydigacha kuzatilishi mumkin deb faraz qilingan.

Formula (7): Sensor Mavjudligi Nisbati

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

20 ta sensor 24 soat davomida har 5 daqiqada ma’lumot yuborishi kutilganda, manba misolida jami 5760 kuzatuv kutiladi. 5472 kuzatuv olingan deb faraz qilinadi va sintetik mavjudlik %95 bo‘ladi.

Formula (8): Sensor Ma’lumoti Yaroqliligi Nisbati

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

Olingan 5472 kuzatuvning 5280 tasi yetishmayotgan qiymat, birlik, ruxsat etilgan oraliq, vaqt tamg‘asi va sensor holati tekshiruvlaridan o‘tgan deb faraz qilingan.

Formula (9): Axborotni Qayta Ishlatish Nisbati

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

20 ta monitoring aktivining 14 tasiga tegishli axborot kamida bitta keyingi jarayon, tizim, tahlil yoki qarorda qayta ishlatilgan deb faraz qilinadi.

Formula (10): Tekshiruv Istisnosi Nisbatidagi manba nomuvofiqligi

Manba matni 240 ta tekshiruvning 8 tasi rasman qabul qilingan istisno sifatida qayd etilganini aytadi. Biroq bosilgan tenglama quyidagicha ko‘rinadi:

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

Bu qator o‘z ichida matematik jihatdan izchil emas: \(8/200\times100=4\%\) bo‘ladi. Manba izohidagi 240 maxraj ishlatilsa \(8/240\times100\approx3.3\%\) olinadi. Verianla bu yerda manba tenglamasini yashirincha o‘zgartirmaydi; matn, bosilgan maxraj va hisobotdagi natija o‘rtasidagi farqni ochiq ko‘rsatadi.

Formula (11): O‘rtacha Axborot Muammosini Hal Qilish Vaqtidagi manba nomuvofiqligi

Manba 10 ta axborot muammosining ochilishi va yopilishi orasidagi jami vaqt 14 kun ekanini aytadi va bosilgan formulani quyidagicha beradi:

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

Bu tenglama ham yozilgan shaklida matematik jihatdan izchil emas. \(14/10=1.4\) kun natijasi to‘g‘ri; ammo “×100” qo‘llansa natija 140 bo‘ladi. Shu sababli bosilgan “×100” ifodasi hisobotdagi 1,4 kunlik natijaga mos kelmaydi. Verianla manbada mavjud bo‘lmagan “tuzatilgan rasmiy tenglama” yaratmaydi.

Ushbu KPI larning hech biri hali tasdiqlangan umumiy ishlash ko‘rsatkichi emas. Mualliflar har bir ko‘rsatkich uchun loyihaga xos qabul chegarasi haqiqiy amaliyotda belgilanishi va ko‘rsatkichlarning sezgirligi, mustaqilligi hamda ishonchliligi empirik tarzda o‘rganilishi kerakligini ta’kidlaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Havo sifati demonstratorining maqsadi

IoT qo‘llab-quvvatlovchi shahar havo sifati ilovasining maqsadi doiraning ayrim qismlarini texnik jihatdan qanday birlashtirish mumkinligini ko‘rsatishdir. Ilova haqiqiy ifloslantiruvchi konsentratsiyalarni prognoz qilishni, havo sifati qonunchiligiga muvofiqlikni isbotlashni yoki ekologik/qarorlarni qo‘llab-quvvatlash samaradorligini o‘lchashni maqsad qilmaydi.

Shu sababli bu bo‘lim empirik holat tadqiqoti emas, balki worked illustration / texnik qo‘llanish imkoniyati demonstratsiyasi sifatida baholanishi kerak.

Demonstratorning geografik konteksti

Proof-of-concept muhiti uchun Ruminiyadagi Timișoara shahri tanlangan. Shahar geometriyasini yaratishda Cesium for Unreal yondashuvidan foydalanib, geografik referenslangan relyef, sun’iy yo‘ldosh tasviri va 3D Tiles asosidagi shahar kontekstini Unreal Engine muhitiga uzatish mumkinligi ko‘rsatilgan.

Tadqiqot, ayniqsa, yuqori aniqlik talab qiladigan maktab, shifoxona, transport markazi yoki muhim infratuzilma kabi hududlarda kelajakda IFC, CityGML, LiDAR, UAV fotogrammetriyasi yoki kadastr ma’lumotlari bilan yanada batafsil geometriya qo‘shilishi mumkinligini muhokama qiladi. Ushbu ilg‘or ma’lumot integratsiyalari mavjud demonstratorda tasdiqlangan natijalar emas.

Ishlatilgan asosiy dasturiy ta’minot va ma’lumot komponentlari

Qaysi meteorologik o‘zgaruvchilar ko‘rib chiqiladi?

Manba ob-havo API laridan harorat, nisbiy namlik, atmosfera bosimi, shamol tezligi, shamol yo‘nalishi, yog‘in va quyosh radiatsiyasi kabi ekologik o‘zgaruvchilar olinishi mumkinligini bildiradi. Bu o‘zgaruvchilar haqiqiy atmosfera dispersiyasini modellashtirishda muhim bo‘lsa-da, mavjud demonstrator ushbu ma’lumotlardan tasdiqlangan ifloslantiruvchi konsentratsiyasi prognozini hosil qilmaydi.

Demonstrator kontekstida qaysi ifloslantiruvchilar tilga olinadi?

Proof-of-concept arxitekturasida monitoring konteksti uchun PM1, PM2.5, PM10, NO va CO2 misollari ishlatiladi. AQICN API taqdim etishi mumkin bo‘lgan kengroq ma’lumotlar to‘plamida PM2.5, PM10, NO2, SO2, CO va O3 kabi ifloslantiruvchi ko‘rsatkichlar ham bor.

Appendix B dagi namunaviy IDS ro‘yxati PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, SO2, CO, CO2, O3 va VOC kabi parametrlardan tashqari harorat, nisbiy namlik, shamol tezligi va shamol yo‘nalishi uchun ham mashina o‘qiy oladigan cheklangan qiymatlar to‘plamlarini ko‘rsatadi.

Niagara Fluids bilan qilinayotgan narsa haqiqiy CFD mi?

Yo‘q. Unreal Engine ichidagi Niagara Fluids tizimi import qilingan shahar geometriyasi atrofida oqimga o‘xshash vizual xatti-harakatlarni hosil qilishi mumkin. Geometriya Signed Distance Field yoki to‘qnashuv chegarasi sifatida ishlatilishi mumkin, tashqi ob-havo ma’lumotidan kelgan makro shamol vektori esa vizual oqimga ta’sir qilishi mumkin.

Biroq manba bu chiqish ilmiy jihatdan kalibrlangan yoki tasdiqlangan atmosfera dispersiyasi yechimi emasligini ochiq aytadi. Vizual qatlam manfaatdor tomonlarga kelajakda tasdiqlangan CFD yoki prognoz modellaridan kelishi mumkin bo‘lgan natijalar fazoda qanday ko‘rsatilishini tushunishga yordam beruvchi izohli qatlamdir.

Shu sababli Unreal Engine yuqori kadr tezligida hajmli vizuallashtirishni bajara olishi uning ilmiy CFD yechuvchisining aniqligiga ega ekanini anglatmaydi.

Uchta ifloslantiruvchi xatti-harakat naqshi

Manba uchta soddalashtirilgan vizual xatti-harakat toifasidan foydalanadi:

• Yerga yaqin to‘planish — havodan og‘irroq xatti-harakat uchun tushuntiruvchi naqsh.
• Shamol bilan asosan gorizontal tashilish — havoga nisbatan taxminan neytral zichlik yondashuvi.
• Kuchaygan vertikal ko‘tarilish — havodan yengilroq xatti-harakatni ifodalovchi tushuntiruvchi naqsh.

Bu toifalarni haqiqiy tartibga solinadigan ifloslantiruvchilarga bevosita biriktirib bo‘lmaydi. Haqiqiy atmosfera dispersiyasi emissiya harorati, chiqish tezligi, zarracha o‘lchami, molekulyar xususiyatlar, atmosfera barqarorligi, turbulentlik, shahar morfologiyasi, kimyoviy o‘zgarish, cho‘kish va meteorologiya kabi ko‘plab omillarga bog‘liq.

Manba 14-rasmda ko‘rsatilgan ifloslantiruvchi zarrachalar va emissiya axboroti gipotetikdir. Ular havola qilingan sanoat inshootidan o‘lchangan haqiqiy emissiyalarni ifodalamaydi va o‘rnatilgan filtrlash/tozalash texnologiyalarining ta’sirini hisobga olmaydi.

API ma’lumoti platformaga qanday kiradi?

Manbada OpenWeatherMap uchun HTTP so‘rovini yaratadigan, JSON formatidagi javobni oladigan va kerakli meteorologik maydonlarni ajratadigan Blueprint ish oqimi ko‘rsatiladi.

AQICN tomonida tanlangan stansiya joylashuvi va autentifikatsiya tokeni bilan API so‘rovi yaratiladi; JSON javobidagi IAQI bo‘limi ajratiladi. Tizim ayrim ifloslantiruvchilarni kodga qattiq bog‘lash o‘rniga mavjud maydon nomlarini aylanib chiqib, qaytgan parametrlarni Key–Value juftlaridan iborat maxsus ST_AQIParameter tuzilmasiga aylantiradi.

Key, PM10, O3, SO2, namlik, harorat, bosim yoki shamol tezligi kabi parametr identifikatorini; Value esa API dan kelgan tegishli o‘lchovni ifodalaydi.

Demonstrator arxitekturasi

IDS misolida aslida nima tasdiqlanadi?

Manbaning Appendix B bo‘limida buildingSMART IDS 1.0 umumiy tuzilmasiga mos namunaviy XML beriladi. Masalan, IFCSENSOR aktivi uchun sensor nomi, noyob Tag, sensor turi, operatsion holati va mas’ul tashkilot kabi axborot majburiy xususiyatlar sifatida belgilanishi mumkin.

Boshqa namunaviy spetsifikatsiyada sensor o‘lchaydigan parametr va kutilgan o‘lchov birligi tekshiriladi. Manba ro‘yxati PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, SO2, CO, CO2, O3, VOC, harorat, nisbiy namlik, shamol tezligi va shamol yo‘nalishi kabi qiymatlarni; µg/m³, mg/m³, ppm, ppb, °C, %, m/s va daraja kabi birliklarni misol sifatida keltiradi.

Bino obyektlari uchun bino identifikatori, funksiyasi, foydalanish turi, taxminiy foydalanuvchilar soni, ekspluatatsiya dasturi, ventilyatsiya turi, energiya manbai, avtoturargoh sig‘imi, transport vositasi kirish turi, qavatlar soni va sensor mavjudligi kabi kontekst axborotini tekshirish mumkinligi ko‘rsatiladi.

Bu yerdagi IDS XML haqiqiy munitsipalitet yoki vakolatli tashkilot tomonidan tasdiqlangan yakuniy havo sifati axborot standarti emas. U tadqiqot taklif qilgan doirani ko‘rsatish uchun tayyorlangan tushuntiruvchi misoldir.

Tartibga soluvchi doira nega axborot boshqaruvining bir qismi?

Appendix A Yevropa Ittifoqining havo sifati, sanoat emissiyalari, milliy emissiyalarni kamaytirish, ommaviy hisobot va fazoviy ma’lumotlarning o‘zaro ishlashi bilan bog‘liq tartibga soluvchi tuzilmalarini OIR ishlab chiqish uchun kontekstual kirish sifatida ko‘rib chiqadi.

Asosiy mantiq shuki: qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimi faqat “PM2.5 qiymati”ni so‘ramasligi kerak. Qonunchilik o‘lchov birligiga, o‘rtachalashtirish davriga, joylashuvga, ma’lumot manbasiga, tekshiruv holatiga, hisobot talabiga va qaysi chegara qaysi qoidaga ko‘ra mazmunli ekaniga ta’sir qilishi mumkin.

Biroq manba Appendix A keng qamrovli huquqiy tahlil emasligini ochiq aytadi. Tartibga soluvchi jadval kelajakdagi DT axborot talablari tizimida qaysi huquqiy majburiyatlar ma’lumot talabini keltirib chiqarishi mumkinligini ko‘rsatish uchun berilgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• Digital Twin ilovalarida ishonchli tahlil uchun axborot talablarini texnologiya tanlovidan oldin aniq belgilash mumkin bo‘lgan tuzilgan boshqaruv zanjiri yaratilishi mumkin.
• ISO 19650 axborot talablari, IDM, LIN, IFC va IDS tushunchalarini yagona DT yo‘naltirilgan kuzatuvchanlik jarayonida bog‘lash mumkin.
• IDM aktorlar, mas’uliyatlar va axborot almashish jarayonlarini; LIN zarur axborot qamrovini; IDS esa muayyan model/aktiv axborotining mashina o‘qiy oladigan nazoratini belgilash uchun birgalikda ishlatilishi mumkin.
• Tanlangan BIM, GIS, API va havo sifati axboroti Unreal Engine asosidagi umumiy vizual muhitda texnik jihatdan birlashtirilishi mumkin.
• Digital Shadow demonstratori ayrim axborot oqimlari va integratsiya munosabatlarining texnik qo‘llanish imkoniyatini tushuntira oladi.
• Nomzod IQ-KPI lar kelajakda haqiqiy loyihalarda axborot ekotizimining ayrim sifat xususiyatlarini o‘lchash uchun baholanishi mumkin bo‘lgan boshlang‘ich tuzilmani beradi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• Taklif etilgan doira haqiqiy loyihada axborot sifatini yaxshilashi isbotlanmagan.
• Doira loyiha xarajatlarini kamaytirishi yoki topshirish muddatini qisqartirishi ko‘rsatilmagan.
• Doira sun’iy intellekt yoki prognoz aniqligini oshirishi ko‘rsatilmagan.
• Digital Shadow demonstratori haqiqiy ifloslantiruvchi konsentratsiyalarini hisoblamaydi.
• Niagara vizuallari tasdiqlangan CFD yoki atmosfera dispersiyasi natijalari emas.
• Manbada ko‘rsatilgan emissiyalar havola qilingan inshootning tasdiqlangan haqiqiy emissiyalari emas.
• Sintetik IQ-KPI foizlari haqiqiy loyiha samaradorligi emas.
• Demonstrator tartibga soluvchi muvofiqlikni isbotlamaydi.
• Tizim fuqarolar ta’sirini haqiqiy ma’lumotlar bilan hisoblamaydi.
• Avtomatik jismoniy boshqaruv yoki yopiq konturli aktuatsiya qo‘llanmagan.
• Doirani boshqa foydalanish sohalariga bevosita umumlashtirish mumkinligi hali sinovdan o‘tkazilmagan.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqotning eng kuchli tomoni “ko‘proq texnologiya” yondashuvidan chekinib, qaror maqsadi bilan axborot talabi o‘rtasidagi kuzatuvchanlikni markazga qo‘yishidir. OIR → DTUC → AIR/PIR/EIR → IDM → LIN → IDS zanjiri ma’lumot nega so‘ralganini va qaysi tekshiruv qoidasigacha kuzatilishini aniqlashtirishga intiladi.

Ikkinchi kuchli tomon BIM, GIS, IoT va API integratsiyasini faqat texnik ma’lumot uzatish sifatida emas, balki semantik va tashkiliy o‘zaro ishlash bilan birga ko‘rib chiqishdir.

Uchinchi kuchli tomon mualliflarning demonstrator chegaralarini aniq belgilashidir. Tizim “Digital Twin” maqsadi doirasida bayon qilingan bo‘lsa-da, joriy texnik qo‘llanmaning aniqroq tasnifi Digital Shadow ekani ko‘rsatilgan.

Asosiy cheklovlar

Operatsion tasdiqlash yo‘q: Doira haqiqiy loyihada bazaviy jarayon bilan taqqoslanmagan.

KPI qiymatlari sintetik: 92%, 90%, 93,5%, 88% yoki boshqa qiymatlar haqiqiy dala ma’lumotlari emas.

Tasdiqlangan emissiya inventari yo‘q: Sanoat manbalarining vizuallashtirilgan ifloslantiruvchi ma’lumoti gipotetik.

Kalibrlangan atmosfera dispersiyasi modeli yo‘q: Niagara Fluids chiqishlari vizual aloqa uchun.

To‘liq sensor tarmog‘i yo‘q: Demonstrator butun shaharni qamrab oladigan tasdiqlangan operatsion monitoring tarmog‘i emas.

O‘qitilgan prognoz modeli yo‘q: Kelajakdagi AI yoki prognoz qobiliyati arxitektura darajasida muhokama qilingan.

Avtomatik qayta aloqa yo‘q: Raqamli muhit jismoniy dunyoga avtomatik boshqaruv buyrug‘ini yubormaydi.

Qaror sifati taqqoslanmagan: Doiradan foydalangan va foydalanmagan jarayonlarning qaror natijalari taqqoslanmagan.

Ko‘chirish mumkinligi tasdiqlanmagan: Havo sifatidan tashqari infratuzilma texnik xizmati, energiya boshqaruvi yoki favqulodda vaziyatlarga javob berish kabi ikkinchi sohada empirik sinov talab qilinadi.

Kelajakdagi tadqiqotlar qanday o‘tkazilishi kerak?

Manba kelajakda doirani haqiqiy operatsion loyihada sinashni taklif qiladi. Bunday baholashda bazaviy jarayon bilan boshqaruv doirasidan foydalanilgan jarayon taqqoslanishi; axborot to‘liqligi, tekshiruv samaradorligi, kuzatuvchanlik, muammoni hal qilish vaqti, modeldan foydalanish imkoniyati va qaror sifati kabi mezonlar haqiqiy ma’lumot bilan baholanishi kerak.

Havo sifati ilovasi uchun tasdiqlangan emissiya inventari, kalibrlangan sensor ma’lumotlari, qabul qilingan atmosfera dispersiyasi yoki CFD modellari, noaniqlik tahlili, aholi ta’siri ma’lumotlari va haqiqiy o‘lchovlar bilan modelni taqqoslash talab qilinadi.

Mualliflar, shuningdek, infratuzilma texnik xizmati, energiya boshqaruvi yoki favqulodda vaziyatlarga javob berish kabi ikkinchi qo‘llanish sohasida sinov o‘tkazishni, shu orqali doira faqat havo sifati demonstratoriga xos yoki yo‘qligini baholashni taklif qiladi.

Manba va Usul Izohi

Asl sarlavha: A BIM-Based Framework Proposal for Reliable Information Governance in Urban Digital Twins

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

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Mas’ul muallif: Sorin Herban.

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

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

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

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

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

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

Teng hissa: Manbaning muallif hissalari bo‘limida olti muallif tadqiqotni konseptuallashtirish va loyihalash, ma’lumotlarni tahlil qilish va talqin etish hamda maqolani yozishga teng hissa qo‘shgani bildiriladi. Biroq birinchi sahifada alohida “teng birinchi muallif” belgisi yo‘q.

Jurnal: Urban Science.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Maqola turi: Article; standartlarga yo‘naltirilgan konseptual doira ishlab chiqish va texnik demonstratsiya tadqiqoti.

Jild / son / maqola raqami: 10(7), 416.

DOI: 10.3390/urbansci10070416

Yuborilgan sana: 16-iyun 2026.

Tahrir sanasi: 13-iyul 2026.

Qabul sanasi: 16-iyul 2026.

Nashr sanasi: 19-iyul 2026.

Taqriz holati: Urban Science jurnalida chop etilgan taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Rasmiy havola: DOI 10.3390/urbansci10070416 orqali MDPI Urban Science maqola qaydi.

Kalit so‘zlar: BIM; digital twin; urban development; information governance; digital shadow.

Asosiy standart va texnik tuzilmalar: ISO 19650, ISO 29481, ISO 7817, IFC, IDM, LIN va IDS.

Asosiy ilmiy hissa: Mavjud BIM va axborot boshqaruvi tushunchalarini yangi standartlar sifatida taqdim etish o‘rniga, ularni tashkiliy maqsaddan axborotni belgilashga, axborot almashinuviga, tasdiqlashga va sifat bo‘yicha qayta aloqaga cho‘zilgan yagona Digital Twin yo‘naltirilgan kuzatuvchanlik zanjirida birlashtirish.

Demonstrator turi: IoT qo‘llab-quvvatlovchi shahar havo sifati Digital Shadow demonstratori.

Demonstratsiya geografiyasi: Timișoara, Romania.

Asosiy texnik komponentlar: Unreal Engine 5.7; Cesium for Unreal v2.27.0; BIM/IFC; GIS; Bonsai; REST API; JSON; Blueprint; Python asosidagi oraliq qatlamlar; OpenWeatherMap, Open-Meteo, Meteostat, uRADMonitor va AQICN kabi tashqi ma’lumot xizmatlari.

Demonstrator bajarmaydigan ishlar: tasdiqlangan atmosfera dispersiyasini modellashtirish, tasdiqlangan ifloslantiruvchi prognozi, haqiqiy aholi ta’siri tahlili, avtomatik jismoniy aktuatsiya, yopiq konturli boshqaruv va empirik qaror sifati taqqoslanishi.

IQ-KPI holati: Taklif etilgan 11 ko‘rsatkich nomzod baholash mezonlaridir; empirik tasdiqlangan umumiy ishlash ko‘rsatkichlari emas.

Matematik manba izohi: Formula (5) da ko‘paytirish belgisi tipografik tarzda buzilgan ko‘rinadi. Formula (10) da izoh 8/240 tekshiruvni tasvirlasa-da, bosilgan maxraj 200 bo‘lib, hisobotdagi %3,3 qiymat bosilgan maxrajga mos kelmaydi. Formula (11) da 14/10 natija 1,4 kun bo‘lsa ham, bosilgan tenglamada qo‘shimcha ×100 mavjud. Verianla bu manba ichidagi nomuvofiqliklarni yashirincha tuzatmagan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Tadqiqot Cesium, Google Maps va ko‘rsatilgan ob-havo/havo sifati xizmatlari orqali olinadigan ochiq manbalardan foydalangan. Empirik loyiha ma’lumotlari to‘plami, tasdiqlangan emissiya inventari, shaxsiy ma’lumot yoki maxfiy ma’lumot ishlab chiqilmagani bildiriladi. Namunaviy IDS XML Appendix B da berilgan, sintetik KPI kirishlari va hisoblari asosiy matnda keltirilgan. Alohida .ids ilovasi, sintetik ma’lumotlar to‘plami yoki tashqi ma’lumot ombori taqdim etilmagan.

Moliyalashtirish: Manbada “This research received no external funding” bayonoti mavjud.

Loyiha/minnatdorchilik izohi: Manba, shuningdek, tadqiqot Erasmus+ Programme BIM Enabled DTs (BIM2in), loyiha raqami 2024-1-RO01-KA220-HED-000249147 doirasida qisman amalga oshirilganini bildiradi. Bu bayonot moliyalashtirish bayonotidan alohida ravishda Minnatdorchilik bo‘limida joylashgan.

Generativ sun’iy intellektdan foydalanish: Mualliflar maqola tayyorlash vaqtida manbada “openAI, ChatGPT 5.5/Google, and Gemini 3.5” ko‘rinishida berilgan vositalardan tasvir yaratish, matn tarjimasi, grammatika tuzatish va matnni izohlash maqsadlarida foydalanganlarini; natijalarni ko‘rib chiqib tahrirlaganlarini va nashr mazmuni uchun javobgarlikni o‘z zimmalariga olganlarini bayon qiladi.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bayon qiladi.

Asosiy talqin chegarasi: Tadqiqotning asosiy chiqishi tasdiqlangan boshqaruv yechimi yoki o‘lchangan samaradorlik oshishi emas; balki haqiqiy loyihalarda kelajakda sinab ko‘rish mumkin bo‘lgan tuzilgan axborot boshqaruvi doirasi va baholash infratuzilmasidir.