蔡孟璿 金仁漢

(韓國慶熙大學AEC 信息建筑研究室，龍仁 446 -701)

前言

隨著BIM(Building Information Modeling)在設計工程當中的廣泛應用而步入正軌，BIM 應用評估也連帶普及。實際上，BIM 應用評估均集中在設計建模和工程設計與施工階段為主流評估范疇。BIM 的竣工資料和整體建物數據的整理和設施管理運用方面至今還沒呈現出一體化運用。此外，現有的BIM 評估模式以評估BIM 技術應用及熟練度居多，其次就是項目有否運用BIM的成果對比。這種BIM 使用與否的評估實際上作用不大，BIM 跨項目對比，評估效益反而更為顯著［4］。

BIM 跨項目對比的出處，源自與對建筑物生命周期的反思。對于建筑物生命周期，大部分誤解認為一個BIM 項目里的BIM 數據是推進累積性的，從項目開發(fā)一直到完工集成竣工資料為止，是直線形而非完整的循環(huán)(圖1)。完整循環(huán)，即閉環(huán)式，簡單來說就是以產品生命周期或者新藥物推進過程中的IV 期臨床實驗［2］為例，產品在革新過程中，當前版本的反饋資料和數據成就了以后版本的基礎，是關鍵因素之一。借鑒于產品數據模型(Product Data Modeling)［1］而成形的BIM，到目前為止在閉環(huán)式完整循環(huán)推進上頗為欠缺。系統(tǒng)化及數據化對比BIM 項目以供往后項目參考的資料頗少。在這方面，也基于建筑物比一般產品壽命長、規(guī)模與功能廣泛、功能修改等多種因素［1］，BIM 竣工數據的量化收集和對比作為可利用反饋資料的前提非常困難。

因此，本研究從建筑物及其終端用戶、其周邊環(huán)境、以及其城市基礎設施關聯上推進BIM 跨項目的細項數字化對比，并以云端數據處理為開發(fā)方式與媒介，以其達到BIM 數據完整循環(huán)的理念。

1 BIM 數據完整循環(huán)

1.1 建筑物生命周期現況

1.2 建筑物生命周期理想狀態(tài)

建筑物生命周期的完整循環(huán)(圖2)，即閉環(huán)式，是基于BIM 在建筑階段的運用，以及為實現BIM 跨項目對比而推論的概念。在這個概念體系下，項目中累積的BIM 數據得以透過數據萃取作分項性跨項目對比。透過BIM 跨項目分項對比推論出的定量值，最終可引申為循證設計與施工的依據，以量化數據為評估結果，支援往后的項目。

為此，本案首先以論文資料庫搜查方式分析整理，總結出近代BIM 數據操作應用上的普及范圍和趨勢，從而探討B(tài)IM 跨項目對比的可行性及方案。

2 論文庫文獻綜述

此分析部分來自ASCE (American Society of Civil Engineering)論文資料庫［注釋1］，以BIM 和“云端”(BIM、cloud、computing)為搜索詞而獲得的179 篇搜尋結果當中得出。首先以題目及摘要篩選，再獲取在第一輪篩選后的45 篇符合題目的正文，文獻綜述閱讀后整理為:8 篇論文直接點題，及18 篇與BIM 數據處理相關的論文。圖3 為文獻主題整理結果。

圖3 BIM 數據處理的文獻主題整理結果

從ASCE 論文資料庫搜查出的結果可見，BIM 和云端科技并合論述的發(fā)表資料并不多，8 篇點題的結果均是2012 至2014 年的發(fā)表論文，屬于較新的發(fā)展方向。另外，在BIM 領域里除了軟件供應商之外，利用云端進行BIM 數據處理的應用例子也不多［5］［7］［8］。

從文獻主題整理結果可見，現行BIM 數據的運用趨勢，無論是前期的測量模擬數據或是竣工數據采集，以探討數據采集及云點數據處理居多。搜尋到的篇章均以技術操作為重心，制定特細測量體系，在如何應用上及應用效率上的范例述說不多。即使竣工數據也僅限于建物數掃描階段，在設施管理方面并沒有展示深入的BIM 數據合并應用。

3 BIM 數據量化分類方案

基于上述文獻整理發(fā)現，現有例子均以個別方向建立測量體系，可見在BIM 項目的整體數據量化上，工整架構欠缺。在閉環(huán)式理念為基礎上，如何理解眾多范疇的BIM 數據，并導入數字化系統(tǒng)里積蓄為數據庫，從而引申至BIM 跨項目對比，本案認為先是需要分類整理BIM 數據及相關數據。以下是概念方案說明:

BIM 數據量化分類方案首先分為兩大類別:1)屬性對比;2)關系比較。關系比較類別下再細分三組:1)終端用戶關系;2)周邊環(huán)境關系;3)城市配套管網關聯。如圖4 所示。

圖4 BIM 數據量化分類方案

3.1 屬性對比

屬性對比主要是利用BIM 數據建立對比值，如項目建物性能上、布局上、模型架構上的對比數字化對比。以EXPRESS 編程語言中的IFC(Industry Foundation Classes)開放及中立型數據格式為數據互通格式基礎，及IFC XML、其他XML 架構和COBie 數據架構等格式支援。簡單以節(jié)能設計中建材及建物實況對比為例，隔熱防凍材料總量及建物實際能耗;窗戶、墻體面積及能耗、維修費等對比，可透過樣本數據增加累積而成為可再用對比值數據。

3.2 關系比較

3.2.1 終端用戶關系

關系比較類中的終端用戶關系主要關注用戶動態(tài)行為，后評價或設施績效評估(Facility Performance Evaluation)、目標用途與實況差異等數據比較—設計階段模擬的人流狀況，在建筑物實際使用中上得以確認和比較的數據。在比較同等性能的建筑項目中，量化終端用戶數據能使不同規(guī)模的項目在同空間配置上加以規(guī)范及量化準則。

3.2.2 周邊環(huán)境關系

周邊環(huán)境關系和城市配套管網關聯部分與綜合地理信息系統(tǒng)(GIS)和點云等掃描技術有關。周邊環(huán)境關系注重選址及周邊境況狀況變化對比，是以該項目作主體的角度去衡量該項目對人流所引起的變化及相鄰綠化區(qū)的影響等。這是在建物翻新與保育項目中的普遍焦點，可是在開發(fā)項目中常常被忽略的要點。這方面的數據收集，能以可行性研究階段為始發(fā)點，例如周邊尺度限制和區(qū)域限制等，以cityGML 及GIS 相關格式支援處理是可量化的評估因素之一。

3.2.3 城市配套管網關聯

城市配套管網關聯建立于系統(tǒng)化數據收集的長遠運行前提下，對項目從屬的城市、區(qū)域而言，該項目的數據(人流、車流、耗能)等，是能為其地域管網的配套提供龐大而精確的數據。像醫(yī)院群、學校群在城市聯網規(guī)劃是應用例子?；贐IM 中IFC及COBie 格式跟GIS 的互通現狀限制，整合兩方面的數據利用是重要的一環(huán)。

4 云端集BIM 技術運用調研

以上述的數據分類為根據，處理復合的數據關系以及多層的數據庫，需要高效率運算系統(tǒng)。基于本案的概念性階段，本研究還未開發(fā)出以上所述的數字量化系統(tǒng)。所以本研究整合適用案例，鑒于公用數據收集用難及運算處理繁復，云端運用是高效的方法。

首先以BIM 云端評分計(Building Information Modeling Cloud Score［5］)為例，其運算系統(tǒng)模式透過數據庫積累后重復數據植入，以聚合數據挖掘過程得以重復調教系統(tǒng)中的測量基準，以數據輸入量來逐漸調教系統(tǒng)編輯非偏置的BIM 測量基準。此案例以SaaS 社群云端服務部署，對使用者提供BIM 評分成績表來廣泛吸納BIM 上傳文檔，使數據庫得以積累并促進運行調教。

其次是網格式架構(Grid-based computation infrastructure［7］)，以湊合個體機器來對應及輔助處理與管理密集量結構性數據。

上文提及的個別方向建立測量體系，在A Test Bed for Verifying and Comparing BIM-based Energy Analysis Tools［8］案例中實現了BIM 局部數據，僅能源分析的分析評估應用程式。以BIM 公開格式IFC(Industrial Foundation Class)為數據輸入本格式，初次實現了能源分析的數據互通機制。

5 小結

本文主要提出現行建筑流程后期數據飽和的缺點，認為BIM 數據及BIM 的竣工數據值得分析而加以利用。BIM 數據操作應用上的現行狀況，提出BIM 數據完整循環(huán)的概念和BIM 跨項目對比的方向，對應BIM 復層數據的首步BIM 數據量化分類方案。提出在此架構上必須以云端科技來克服數據量、數據收集、運算速度及系統(tǒng)復雜等問題。本文仍處于初步構想階段，還未達到開發(fā)云端及BIM 數據系統(tǒng)方案階段，但根據綜述的例子，本文中的BIM 跨項目對比構思還是切合實際并具有發(fā)展前景的。

［注釋1］:使用ASCE 論文資料庫是基于其眾多的搜尋結果而既定。由于此論文庫并不是BIM 及竣工數據上最為流行普及的刊物，本文的分析數據是受一定程度影響。其他論文庫因搜尋結果而未被采納的有:Taylor＆Francis Online，Architectural Science Direct，and Science Direct.

［1］C.M.Eastman，Building Product Models:Computer Environments，Supporting Design and Construction.Florida，USA:CRC Press，1999.

［2］L.Friedman and C.Furberg D.DeMets，Fundamentals of Clinical Trails.，4th ed.:Springer，2010.

［3］B.Giel and R.R.A.Issa.，“Quality and Maturity of BIM Implementation in the AECO Industry，”Applied Mechanics and Materials，vol.438 -439，pp.1621 -1627，Oct 2013.

［4］H.and P.Pishdad-Bozorgi Abdirad，“Trends of Assessing BIM Implementation in Construction Research，”Computing in Civil and Building Engineering 2014，pp.496-503，2014.

［5］R.Liu and R.R.A.Issa，F.ASCE J.Du，“BIM Cloud Score:Benchmarking BIM Performance，”Journal of Construction Engineering and Management，vol.140，no.11，p.140 (11)，November 2014.

［6］L.Zhang and R.R.A.Issa.，“Comparison of BIM Cloud Computing Frameworks，”Computing in Civil Engineering 2012，pp.389 -396，2012.

［7］A.Ismail and R.J.Scherer M.Polter，“Towards an Integrated Grid-and Cloud-Based Structural Analysis Platform，”Computing in Civil and Building Engineering 2014，pp.431 -438，2014.

［8］H.Kuo and S.Hsieh Y.Wen，“A Test Bed for Verifying and Comparing BIM-Based Energy Analysis Tools，”Computing in Civil and Building Engineering 2014，pp.211-218，2014.