摘要
配備各種控制系統(tǒng)的智能建筑旨在收集數(shù)據(jù)、優(yōu)化能源效率 (EE) 以及檢測和診斷故障，特別是在室內環(huán)境質量 (IEQ) 領域。數(shù)字孿生 (DT) 為管理設施提供了一種環(huán)境可持續(xù)的解決方案，并與人工智能 (AI) 相結合，為維持 IEQ 和優(yōu)化 EE 創(chuàng)造了機會。本研究的目的是評估人工智能驅動的 DT 對增強智能建筑系統(tǒng) (SBS) 中的 IEQ 和 EE 的影響。研究結果表明，人工智能驅動的 DT 提高了居住者的舒適度和能效性能，并能夠對自動故障檢測和維護條件做出決策，以實時改善建筑物的可服務性和室內環(huán)境質量，以滿足建筑能源管理系統(tǒng) (BEMS) 和預測分析中的關鍵需求。人工智能與數(shù)字孿生的結合為改善智能建筑系統(tǒng)中的IEQ 和 EE提供了一種變革性方法。這一進步的實際影響涵蓋設計、施工、人工智能和政策領域，提供了需要仔細考慮的重大機遇和挑戰(zhàn)。
1、引言
據(jù)相關調查研究數(shù)據(jù)，建筑是全球溫室氣體 (GHG) 減排工作中的關鍵部門，約占全球能源消耗的 40%，是溫室氣體排放的主要貢獻者。聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署 (UNEP)《建筑和施工全球現(xiàn)狀報告》也強調了建筑行業(yè)在實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標方面的關鍵作用。因此，加強建筑物內的能源管理對于應對氣候相關挑戰(zhàn)至關重要，特別是在歐盟綠色協(xié)議框架內，該協(xié)議旨在到 2030 年將溫室氣體排放量減少 55%。這些舉措與《巴黎協(xié)定》的目標密切相關，該協(xié)議強調了在全球范圍內實施變革性能源管理戰(zhàn)略的必要性。
為了有效應對這些挑戰(zhàn)，能夠預測、優(yōu)化和動態(tài)調節(jié)能源消耗的先進智能系統(tǒng)已變得不可或缺。供暖、通風和空調 (HVAC) 系統(tǒng)占建筑物總能源需求的很大一部分，體現(xiàn)了此類創(chuàng)新的必要性。數(shù)字孿生 (DT) 提供物理結構的高保真虛擬表示，將來自建筑信息模型 (BIM) 的靜態(tài)數(shù)據(jù)（提供建筑物幾何形狀、材料和系統(tǒng)的結構化和詳細表示）與通過物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 傳感器獲取的動態(tài)實時數(shù)據(jù)（監(jiān)測溫度、能耗和占用模式等參數(shù)）相結合。通過結合人工智能 (AI) 算法，數(shù)字孿生促進了建筑物能源性能的模擬、分析和預測建模，全面洞察能源流動和潛在的低效率，這些功能支持基于實時分析的數(shù)據(jù)驅動決策和能源優(yōu)化策略的實施。
在現(xiàn)代社會中，我們大多數(shù)人每天有 80% 以上的時間在室內度過。因此，室內環(huán)境的質量，即室內環(huán)境質量 (IEQ)，對個人的身心健康起著至關重要的作用。配備各種控制系統(tǒng)的智能建筑旨在收集數(shù)據(jù)、優(yōu)化能源效率以及檢測和診斷故障，尤其是在 IEQ 領域。節(jié)能 (EE) 建筑的發(fā)展涵蓋了廣泛的戰(zhàn)略，包括隔熱方面的進步、EE 技術的集成以及供暖、通風和空調 (HVAC) 系統(tǒng)的優(yōu)化。
智能建筑系統(tǒng) (SBS) 的主要重點是提高室內環(huán)境質量 (IEQ)，因為它與居住者的舒適度和幸福感密切相關。通過可持續(xù)能源解決方案優(yōu)化室內環(huán)境符合歐盟的能源效率目標。建筑能源管理系統(tǒng) (BEMS) 在優(yōu)化建筑物內的能源消耗方面發(fā)揮著至關重要的作用。這些系統(tǒng)有助于將復雜的建筑基礎設施與傳感器網(wǎng)絡集成，使建筑業(yè)主和管理團隊能夠做出數(shù)據(jù)驅動的決策，以提高運營效率并降低成本。實時能源監(jiān)控是 BEMS 的基本組成部分，為在建筑管理中部署 DT 和 AI 等先進技術提供了必要的基礎設施。通過提高能源效率，BEMS 成為 SBS 發(fā)展的基礎技術，有助于提高可持續(xù)性和運營績效。
建筑中的資產信息需求 (AIR) 是指在整個生命周期內管理和維護建筑資產所需的特定信息需求。數(shù)字孿生通過創(chuàng)建物理資產的虛擬副本來利用這些信息，這些副本包括資產信息需求中概述的所有相關數(shù)據(jù)。這確保了 數(shù)字孿生準確地代表現(xiàn)實世界的資產，從而實現(xiàn)更好的決策和性能優(yōu)化。
數(shù)字孿生將各種數(shù)據(jù)源（包括 AIR 中指定的數(shù)據(jù)源）集成到統(tǒng)一的數(shù)字模型中。這種集成確保利益相關者能夠訪問有關建筑資產的全面信息，使他們能夠監(jiān)控性能、進行模擬并根據(jù)最新信息做出數(shù)據(jù)驅動的決策。數(shù)字孿生使利益相關者能夠直觀地看到不同場景對建筑性能的影響，幫助他們發(fā)現(xiàn)改進機會并實施有效的策略來提高效率、可持續(xù)性和居住者的舒適度。
將 AI 與數(shù)字孿生相結合可以高效管理建筑系統(tǒng)并準確預測結果。通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，AI 可以預測未來的情況，從而能夠針對溫度和照明等因素提出最佳調整建議。該建議與占用模式和外部條件密切相關。人工智能的預測能力是優(yōu)化室內環(huán)境質量而不增加能源消耗的關鍵。該戰(zhàn)略強調積極主動的方法，旨在平衡居住者的舒適度和能源效率。人工智能和數(shù)字技術協(xié)同提高了建筑運營的效率，為環(huán)境可持續(xù)實踐和資源保護舉措做出了重大貢獻。
盡管智能建筑技術發(fā)展迅速，但在理解 AI 和數(shù)字孿生如何協(xié)同改善室內環(huán)境質量同時保持能源效率方面仍然存在巨大的知識差距。這一差距包括開發(fā)全面的穩(wěn)健集成策略框架和可擴展解決方案，以利用兩種技術的優(yōu)勢。這項研究在幾個關鍵方面與其他 DT 研究不同，反映了其重點、范圍和應用。該研究解決了建筑物居住者的舒適度 (IEQ) 和建筑物的運行效率 (EE)，認識到這些因素的相互依存關系。該研究還概述了建筑開發(fā)各個階段的實際意義，從設計和施工到持續(xù)管理和政策影響。該研究代表了一種整體和多學科的方法，結合了 AI 和數(shù)據(jù)協(xié)同作用、建筑設計和施工、能源管理和政策研究的見解。因此，本研究探討了 AI 和數(shù)字孿生如何協(xié)同工作以改善節(jié)能智能建筑系統(tǒng)中的室內環(huán)境質量。
該研究重點解決以下三個問題：
通過集成數(shù)字孿生并為預測分析提供實時洞察，資產信息建模需要哪些信息？數(shù)字孿生如何增強智能建筑系統(tǒng)中的室內環(huán)境質量和能源效率？如何將 DT 與 AI 集成用于自動故障檢測、預測性維護調節(jié)和優(yōu)化能耗的決策？2、主要理論基礎
2.1 室內環(huán)境質量 （IEQ）
IEQ 涵蓋了提高建筑物內居住者舒適度、健康和幸福感的因素。這些因素包括人體工程學、空氣質量、聲學、照明和熱舒適度，所有這些因素對于創(chuàng)造良好且有利的生活環(huán)境都至關重要。因此，確保較高的 IEQ 水平會直接影響建筑物居住者的健康、生產力和滿意度，使其成為現(xiàn)代建筑設計實踐中不可或缺的一部分。
在 IEQ 的組成部分中，室內空氣質量 (IAQ) 具有特殊重要性。IAQ 不足會對居住者的健康構成風險，可能導致呼吸系統(tǒng)疾病和認知功能下降。維持 IAQ 涉及各種措施，例如空氣過濾、通風和污染物控制。同樣，熱舒適度對于居住者的健康也至關重要，需要適當?shù)臏囟取穸日{節(jié)和可持續(xù)的 HVAC 系統(tǒng)才能達到最佳條件 。充足的照明在提高建筑物內的生產力和美觀度方面也起著至關重要的作用 。因此，有效的 IEQ 策略應結合節(jié)能系統(tǒng)，以改善建筑美觀度、居住者生產力和節(jié)能。
盡管 IEQ 發(fā)揮著關鍵作用，但在理解和實施 IEQ 方法方面仍然存在明顯差距。這種差距源于研究有限、標準不一致以及對 IEQ 認識不足等因素。解決 IEQ 缺陷的一個重大挑戰(zhàn)在于缺乏標準化的性能指標。缺乏普遍接受的指導方針使得利益相關者難以有效實施 IEQ 措施，導致建筑物不達標 。為了解決這個問題，需要加大研究力度，找出差距，制定解決方案，并提高承包商、建筑師、設施經理和工程師等利益相關者的信息可用性。
此外，利益相關者之間的全球合作對于建立標準化的建筑 IEQ 協(xié)議和指南至關重要。IEQ 政策應得到全面研究的支持，以告知利益相關者最佳 IEQ 對改善居住者健康、舒適度和生產力的關鍵重要性。根據(jù) Shrubsole 等人的研究，在建筑環(huán)境中將 IEQ 與 BEMS 相結合，優(yōu)先考慮環(huán)境可持續(xù)性和居住者福祉非常重要。
2.2 建筑能源管理系統(tǒng) （BEMS）
建筑能源管理系統(tǒng) (BEMS) 旨在持續(xù)監(jiān)測建筑狀態(tài)并調節(jié)暖通空調系統(tǒng)，以確保最佳能源效率，同時保持居住者的舒適度。這些系統(tǒng)從各種建筑組件收集數(shù)據(jù)，以支持有效控制策略的實施。與 BEMS 相關的一個重大挑戰(zhàn)在于處理生成的大量數(shù)據(jù)，建筑管理人員必須準確解讀這些數(shù)據(jù)，以便做出明智的決策。處理和分析這個不斷擴大的數(shù)據(jù)集的能力對于保持高效的建筑運營至關重要。這強調了通過開發(fā)新穎的解決方案或將 BEMS 與互補技術相結合，采用先進方法來增強能源管理和 IEQ 的必要性。
研究發(fā)現(xiàn)，高效的建筑能源管理是設施管理階段智能建筑 DT 應用的重要類別之一。BEMS 旨在通過集成硬件和軟件技術來調節(jié)、監(jiān)督和提高建筑的能耗。根據(jù) Kozlovska 等人的研究，BEMS 利用傳感器收集的暖通空調系統(tǒng)、照明、溫度和用電量等各種數(shù)據(jù)輸入，全面了解建筑物內的能源利用情況。通過精確定位節(jié)能機會和解決效率低下問題，這些數(shù)據(jù)收集有助于建筑物管理人員和業(yè)主做出明智的決策。BEMS 使建筑運營商能夠細致地監(jiān)控能源消耗，建立能源使用基準，并設定目標以最大限度地提高能效。此外，如果有效使用 BEMS，可以通過分析數(shù)據(jù)模式及時識別潛在的設備故障，避免代價高昂的故障和停機。
此外，BEMS 在調節(jié)各種建筑系統(tǒng)以自動優(yōu)化能源相關功能方面發(fā)揮著至關重要的作用，例如調節(jié)溫度、照明水平和暖通空調設置，同時確保居住者的舒適度。通過自動化眾多建筑流程，BEMS 提高了運營效率并減少了對持續(xù)人工監(jiān)督的需求。通過根據(jù)預測的占用模式和外部天氣條件對設備啟動進行戰(zhàn)略性調度，這些系統(tǒng)為節(jié)能計劃做出了重大貢獻。
BEMS 結合了先進的實時監(jiān)控和報告機制，可向建筑運營商和管理層提供及時且可操作的反饋。這一先進的功能促進了主動的能源管理方法，確保優(yōu)化能源消耗并與可持續(xù)發(fā)展目標保持一致。這些報告可能包括有關能源使用、實際節(jié)省、系統(tǒng)性能和改進建議的信息。BEMS 的有效性使其在住宅、工業(yè)和商業(yè)建筑等各個領域得到廣泛采用。
2.3 資產信息要求 （AIR）
資產信息需求 (AIR，Asset information requirements) 對于監(jiān)督和維護各個業(yè)務部門的實物資產至關重要。這些需求概述了維持資產的最佳性能和延長其使用壽命所需的基本數(shù)據(jù)和細節(jié)。通過為利益相關者提供全面的見解，AIR 利用結構化框架實現(xiàn)有關資產、運營和維護策略的明智決策。它們提供資產的全面概述，涵蓋其規(guī)格、標準、設計、狀況、運營和法規(guī)遵從性。這種系統(tǒng)化方法增強了資產管理 (AM) 程序，確保高效利用資源并促進卓越運營和戰(zhàn)略規(guī)劃。AIR 是支持資產整個生命周期所需的數(shù)據(jù)、信息和文檔的基礎框架，在 AM 中，DT 為資產管理人員提供可靠的實時房地產數(shù)據(jù)記錄。
有研究指出，DT 在資產生命周期管理 (ALM，Asset Lifecycle Management) 中發(fā)揮著變革性作用。資產信息建模 (AIM，Asset Information Modeling) 對資產所有者來說必不可少，它包含維持資產所需的所有數(shù)據(jù)和文檔。AIM 超越了靜態(tài)數(shù)據(jù)，集成了 DT、物理資產的動態(tài)虛擬表示，促進了實時洞察和預測分析。通過 AIM，DT 將當前狀況與歷史運營數(shù)據(jù)相結合，提供全面的資產視圖，從而增強決策能力并簡化具有成本效益的 AM。
資產運營中的高效數(shù)據(jù)管理依賴于資產信息需求 ，使 DT 能夠生成交互式虛擬模型。這些模型提供預測分析和實時監(jiān)控，從而提高資產性能和決策效率。還有大量研究表明了用于建筑能源管理和居住者舒適度的集成 DT 和擴展現(xiàn)實 (XR) 解決方案，強調了保真度、互操作性和數(shù)據(jù)安全性的重要性。
2.4. 數(shù)字孿生 （DT）
DT（Digital Twins）的創(chuàng)建始于從各種來源收集細致的數(shù)據(jù)，包括傳感器、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備、計算機輔助設計（CAD）模型、歷史檔案和手動輸入。然后將這些數(shù)據(jù)合并到一個統(tǒng)一的平臺或系統(tǒng)中。隨后，構建虛擬表示以準確鏡像物理實體或系統(tǒng)。采用先進的建模技術，如三維建模、基于物理的建模和機器學習（ML）算法，來構建逼真的DT。DT的模擬功能能夠復制不同場景下的真實行為，提高預測準確性和作效率。
DT 通過傳感器和監(jiān)控工具不斷從物理對應方接收實時數(shù)據(jù)，評估物理資產的性能、狀態(tài)和狀況。可以利用機器學習和人工智能算法等高級分析方法來提取見解并檢測異常。通過分析歷史數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù)，DT可以預測潛在故障或性能下降，從而通過主動維護和優(yōu)化策略減少停機時間并提高效率。通過提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換和分析平臺，DT促進了工程師、操作員和管理人員之間的協(xié)作，從而能夠在資產或系統(tǒng)的整個生命周期內進行有效的決策和解決問題。
采用DT技術顯著提高了建筑項目的執(zhí)行效率，從而節(jié)省了成本并縮短了完工時間。DT 技術的變革潛力越來越受到認可，尤其是在智能建筑設計和施工等前沿領域。這種創(chuàng)新方法提供了許多好處，包括加快施工進度、大幅降低成本、提高生產率、促進協(xié)作、優(yōu)化建筑設計以及提高安全和可持續(xù)性實踐 。
2.5. 智能建筑系統(tǒng) （SBS） 中的人工智能 （AI）
人工智能正在推動建筑行業(yè)的重大變革，大大提高了運營效率并簡化了流程。利用數(shù)據(jù)分析、機器學習和預測建模等人工智能技術，建筑維護和管理的多個方面正在得到增強。這些進步顯著提升了節(jié)能建筑系統(tǒng)中的故障檢測機制，采用了一系列技術和方法來提高該行業(yè)的運營標準。
通過分析智能建筑中安裝的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備生成的大量數(shù)據(jù)，人工智能算法可以識別異?；蚱x典型模式的情況，從而實時指示建筑系統(tǒng)中的缺陷或低效。人工智能驅動的預測性維護系統(tǒng)利用傳感器讀數(shù)、歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境因素來預測建筑設備中的潛在故障或故障，從而避免代價高昂的故障，并通過在問題出現(xiàn)之前進行預防來提高建筑系統(tǒng)的整體可靠性。
此外，人工智能算法可以快速識別與建筑系統(tǒng)中常見故障或低效相關的模式，通過識別人類操作員可能通過對標記數(shù)據(jù)的訓練而忽略的問題的細微癥狀，學會更迅速、更準確地檢測錯誤?；谌斯ぶ悄艿墓收蠙z測系統(tǒng)分析傳感器數(shù)據(jù)以查明建筑系統(tǒng)故障或缺陷的根本原因，通過將傳感器讀數(shù)與已建立的故障模式進行比較，深入了解影響系統(tǒng)性能的根本問題。人工智能優(yōu)化算法不斷調整建筑系統(tǒng)，以增強能效，同時減少缺陷和低效率，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)和環(huán)境條件動態(tài)調節(jié)暖通空調、照明和其他系統(tǒng)。
因此，人工智能的智能自動化在及時調整暖通空調系統(tǒng)、照明和其他建筑功能、通過實時數(shù)據(jù)分析和環(huán)境考慮來優(yōu)化性能和最大限度地降低能耗方面發(fā)揮著關鍵作用。人工智能與數(shù)字技術相結合代表著一項重大進步，人工智能算法可以自主分析大量數(shù)據(jù)集、預測資產性能并提高整體系統(tǒng)效率。
3、研究過程（略）
詳情參見：https://www.mdpi.com/2075-5309/15/7/1030
4、結果討論
由于建筑環(huán)境中對可持續(xù)解決方案的需求不斷增長，智能建筑處于節(jié)能策略和減輕環(huán)境影響的最前沿。這種需求伴隨著IEQ的改進。該研究的目的是闡明DT技術在改善IEQ和增強智能建筑能效方面的作用。此外，它還考慮了將DT與AI相結合的可能性，以提高故障檢測系統(tǒng)的準確性，增強預測性維護程序，并最大限度地提高能源效率?？傊?，本研究的目的是分析和理解企業(yè)在其運營系統(tǒng)中采用和部署AI時面臨的復雜困難。
4.1.1. 通過 DT 增強 IEQ
DT的戰(zhàn)略部署為設施管理團隊提供了對建筑環(huán)境中居住者體驗的全面洞察。通過利用傳感器驅動的數(shù)據(jù)分析，這些虛擬模型有助于精確調節(jié)機械和電氣系統(tǒng)，從而實時調整室內溫度和空氣質量等參數(shù)。這種能力不僅可以營造以居住者為中心的室內環(huán)境，還可以提高運營效率，確保建筑性能符合預定義的成本和能源基準。DT 的實時監(jiān)控能力，特別是在跟蹤二氧化碳濃度和動態(tài)調整通風系統(tǒng)方面，凸顯了它們在促進持續(xù)決策方面的關鍵作用。此外，它們對外部氣候條件的自適應功能可以提高能源效率，同時保持最佳室內空氣質量。
4.1.2. 支持通過（AIR） 創(chuàng)建（AIM）
AIM（Asset Information Modeling）在自動故障檢測方面具有重要意義，可以實現(xiàn)預測性維護策略，并全面了解建筑資產配置。有研究表示，AIM 是快速解決問題和優(yōu)化性能的基本機制，從而有助于實現(xiàn)有效的資產管理 (AM)。此外，集成傳感器增強型 AIM 有助于實時監(jiān)控各種參數(shù)，包括現(xiàn)有建筑的內部舒適度、居住者的幸福感和整體能源消耗模式。這種集成促進了數(shù)據(jù)驅動的決策，確保維護策略既積極主動又能響應不斷變化的運營需求。
4.1.3. AIM在運營和維護 （OM） 階段促進資產管理（AM）
DT 和 AI 的融合提供了一種有前途的高效資產管理方法，它使定制的建筑系統(tǒng)能夠動態(tài)適應實時數(shù)據(jù)。這種整合有效地協(xié)調了居住者的舒適度和運營效率，促進了環(huán)境可持續(xù)和健康的建筑環(huán)境。盡管有這些優(yōu)勢，但必須解決利益相關者理解、結構化數(shù)據(jù)組織和專業(yè)知識要求等關鍵挑戰(zhàn)，才能充分發(fā)揮 AI 和 DT 在 AM 中的潛力。有研究顯示，集成樓宇自動化系統(tǒng) (BAS)、BIM 和實時物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)有助于實施動態(tài) AM 應用，最終優(yōu)化運營效率并支持凈零建筑目標（例如，提高暖通空調系統(tǒng)性能）。此外，將設施管理實踐與 DT 和 AI 等尖端技術相結合可以增強決策過程，為建筑運營注入先進的預測能力，從而提高長期可持續(xù)性和性能效率 。
4.1.4. 人工智能提高資產效率和可持續(xù)性
盡管存在挑戰(zhàn)，但 AI 與 DT 技術的系統(tǒng)集成提供了巨大的好處，包括增強決策能力、提高運營效率和改善 SBS 內的可持續(xù)性指標。應對這些挑戰(zhàn)需要采取以高質量數(shù)據(jù)采集和精心設計的技術集成策略為中心的結構化方法，這可以產生顯著的環(huán)境和經濟效益。在 OM 階段，組織在整合 AI 和 DT 解決方案時會遇到許多障礙，強調解決這些問題以實現(xiàn)有效的建筑管理的迫切需要。
研究顯示，DT 能夠實現(xiàn)精確的實時數(shù)據(jù)采集，從而改善建筑資產的運營控制，并通過新穎的空間分析方法提高預測個人熱舒適偏好的能力。同樣，DT 技術在優(yōu)化物理基礎設施性能、支持工廠運營和促進 AM 的同時有效減輕能源相關排放方面具有巨大潛力。
該研究的結果為人工智能與 SBS 中的 DT 集成提供了重要見解。從調查回復和定性訪談的主題分析得出的經驗證據(jù)為人工智能和 DT 技術在 SBS 中的實際實施奠定了堅實的基礎。這種整合有望徹底改變決策過程，增強預測性維護能力，并優(yōu)化各種運營環(huán)境中的能源性能。本研究的綜合指導將作為將人工智能嵌入 DT 驅動環(huán)境的重要框架，強調其在解決 SBS 當代挑戰(zhàn)中的關鍵作用。
下圖直觀地表示了人工智能-DT 集成的程序動態(tài)框架，可作為研究人員和從業(yè)人員的概念指南。這種可視化有助于理解基于系統(tǒng)、基于模型、基于數(shù)據(jù)和基于分析的 DT 框架之間的復雜相互作用，突出它們的協(xié)同潛力?？傮w而言，這項研究不僅闡明了 AI 和 DT 在 BEMS 和 IEQ 的 SBS 中的集成實際方面，而且為未來的研究鋪平了道路。
人工智能驅動的數(shù)字孿生框架，用于提高智能建筑系統(tǒng)中的室內環(huán)境質量和能源效率
4.2. 實際意義
未完待續(xù)……
資料來源：MDPI，本文有部分刪減，查看原文，請訪問：https://www.mdpi.com/2075-5309/15/7/1030
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