Системний аналіз аварій баштових кранів та інноваційні методи їх попередження

Abstract

UA: У статті здійснено комплексне дослідження причин виникнення аварій баштових кранів, які є критично важливими елементами будівельної інфраструктури, особливо під час зведення висотних споруд. Проаналізовано технічні, фізичні та експлуатаційні аспекти, що впливають на стійкість кранів, включаючи фактори навантаження, специфіку конструкції та вплив людського фактора. Зазначено, що аварійність, пов’язана з перекиданням або структурними руйнуваннями, становить до 40 % загальної кількості інцидентів із вантажопідйомними кранами, що загрожує безпеці не лише робочого персоналу, але й навколишньої інфраструктури. Стаття акцентує увагу на значенні прогнозування та систематичного управління ризиками. Особливий акцент зроблено на застосуванні передових технологій, зокрема систем штучного інтелекту і нейронних мереж, для розвитку автоматизованих систем контролю та забезпечення стійкості кранів під час змінних навантажень і обмеженого простору сучасних будівельних майданчиків. Результати дослідження мають прикладне значення для зменшення аварійності в будівництві та підвищення надійності експлуатації баштових кранів у складних умовах, що обумовлює актуальність теми для розвитку інженерних технологій і забезпечення безпеки праці на глобальному рівні.

EN: This article presents a comprehensive investigation into the causes of tower crane accidents, a critical concern considering their vital role in modern high-rise construction and the associated high risks. The analysis encompasses technical, organizational, and environmental factors that compromise crane stability. These include inherent design vulnerabilities (a high center of gravity coupled with a limited support base), dynamic external loads such as wind and seismic events, and the pervasive influence of human error across all stages of a crane's operational life. The study reveals that accidents involving tower crane overturning or structural collapse, often precipitated by hard-to-detect fatigue cracks, represent up to 40% of all lifting crane incidents. Such failures pose substantial threats not only to on-site personnel but also to adjacent structures and the general public. The growing density of urban construction, coupled with challenges like fluctuating operational conditions and inadequate operator training, amplifies these inherent risks. A global increase in tower crane utilization is unfortunately accompanied by a corresponding rise in accident frequency, highlighting deficiencies in current safety protocols, even on technologically advanced "smart" building sites. The research underscores the imperative for proactive, holistic risk management and enhanced safety systems. It places particular emphasis on harnessing cutting-edge technologies, most notably artificial intelligence and neural networks, to create automated monitoring and control mechanisms. These systems are designed to bolster crane stability under unpredictable and dynamic loading, and facilitate the early detection of structural weaknesses. The proposed approach uses sensors and machine learning algorithms for real-time data analysis and predictive control, representing a significant advancement over conventional, often reactive, safety methodologies. The findings offer practical benefits for minimizing construction accidents, improving the operational reliability of tower cranes in demanding environments, and promoting higher global standards of construction safety.