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    如何利用BIM和机器学习来计算碳的成本

    信息来源:未知    发布日期:2020-09-30    点击:152 次
    努力创造更可持续的环境在生态和经济上都是重要的。里斯·泰勒和大卫·菲尔普AECOM讨论如何利用BIM和机器学习来计算碳的成本,并改变我们的建造方式和方法。
    各国政府和投资者越来越多地将建造环境的碳成本计算在内,后者占全球总量的三分之一。碳排放。使用建筑物信息建模(BIM)获取智能扩展了BIM的传统角色,包括在资产生命周期内对能源性能进行建模,以度量和跟踪可持续性目标,例如具体化碳或者能源效率。
    这事很重要。这意味着我们正在采取更积极的行动,从测量碳转移到尽可能减少碳排放。AECOM公司是美国第一家在工程和建筑行业获得全球认可的科学目标计划(SBTI)批准的减排目标的公司。这些目标包括从2018年基线到2025年将范围1和2的排放量减少20%,供应链的排放量减少10%。
    在我们开发和改造资产的过程中,实现投资组合中的净零碳是构建环境中每个人的一个战略组织优先事项。科维德会议后有一个新的紧急事项,即重新关注可持续发展政策,以便任何复苏都是一项新的任务。绿色回收.
    在AECOM,我们正在使用BIM与融合和新兴技术,如机器学习,以帮助我们的客户实现他们的可持续性目标。
    例如,在加州的萨克拉门托,我们设计了世界上第一个LEED白金竞技场,这也是第一个100%太阳能专业运动场馆。AECOM利用快速工程技术,如生成式设计,帮助我们的客户探索各种设计方案,并优化他们的碳足迹,以确定整个生命周期的可持续性成本,以确保客户能够尽可能地减少他们的碳足迹。
    那么,我们如何才能有效地计算碳排放呢?
    开场白
    在英国,AECOM与谢菲尔德大学合作创建了再生,这是一个开源工具,帮助组织采用循环经济原则,以消除浪费和资源再利用。该工具强调了对项目建设有积极影响的设计策略,并确保在整个项目生命周期内尽量减少浪费。
    为了降低整个项目的碳排放量,我们还可以考虑各种可供选择的材料,因此我们正在积极采购低碳和“本地”产品。AECOM一个有效的工具包,在设计过程的早期计算碳。迭代设计计算创造了数量起飞的效率。
    “该工具包是为快速决策而设计的,它使用参数化的三维模型数量提取过程来计算嵌入式碳的影响,这些碳可以在设计阶段进行测试,”英国成本情报公司(UK&I.)基准与效率主管里斯·泰勒(Rhys Taylor)说。“我们对利用新技术进行早期能源性能评估感到兴奋。”
    机器学习为决策提供信息
    机器学习等新技术可以为我们的决策提供进一步的信息,特别是在有许多限制的项目中,而且客户可能有数百种选择。机器学习可以通过来自BREEAM、LEED和WELE等材料规格和标准的定性数据以及定量数据(即成本和碳)来提供信息,以作出加权于更好的碳结果的决策。它的深入分析具有识别特定组件、服务或用例的潜力,这些组件、服务或用例可以被修改以减少碳足迹,并预测随着时间的推移这些变量的变化方式。
    最近在处理能力、存储能力和云服务方面的进步使机器学习成为商业组织在构建环境中更负担得起的工具。机器学习软件包不需要使用统计原则方面的专门知识--并且提供以前无法获得的计算能力水平,仅相当于10-15年前可用成本的一小部分。这对建筑业和可持续发展议程来说是个好消息。
    AECOM目前正在与两家英国水公司合作,将机器学习应用于其历史成本数据,以提高预测的准确性,并确定最有利于在设计过程中尽早定义或收集的资产信息。数据收集的改进使成本和碳的计算和量化更加准确。
    物资选择与供应链决策
    有了环境产品声明(EPDs)和相互关联的数据字典中的属性,我们就可以审查和评估具体的碳和其他环境影响,并将这些信息纳入我们的BIM环境中。确保我们知道最小的螺母和螺栓,供应链决策将如何影响客户的目标,对于降低建设,翻新或维护活动的碳成本至关重要。
    AECOM公司的大卫·菲尔普(David Philp)评论说,应用诸如BIM、动态模拟建模和数字孪生等技术组合,可以帮助我们建模和理解可持续运营的参数,优化整个生命周期的二氧化碳排放结果,改变我们的建设方式和方式。推动高绩效资产,并鼓励使用高性能计算、能源分析和物联网(物联网)自动化的过程,我们可以更好地实现基本目标的净-零.
    “有趣的是,我们发现净零建造运营商正在扩大他们的碳减排计划,以包括服务提供和资产的最终用户,”他说。
    “客户越来越多地吸引终端用户,并开始使用游戏化或能源使用应用程序,以实现整个生命周期的可持续性。”
    统一数据
    展望未来,在bim和gis数据之间建立更大的联系,将有助于我们推进我们的地理分析方法,准确地确定潜在供应商的确切位置,以便我们能够根据项目的位置做出更知情的采购决定。例如,在数百英里以外的项目上工作的团队需要更多地了解客户的本地供应链,并根据寿命、碳足迹和物流对各种材料的使用进行建模。
    这将有助于将“购买本土”的理念从杂货店扩展到更广泛的AEC行业,并帮助本地或地区供应商与全球竞争对手竞争,这些竞争对手可能拥有更便宜的产品,但无法提供类似的低碳足迹。

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