賀洪煜房霆宸朱 贇吳聯(lián)定

1. 上海建工集團(tuán)股份有限公司 上海 200080；2. 同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院 上海 200092；

3. 上海市安裝工程集團(tuán)有限公司 上海 200085；4. 上海超高層建筑智能建造工程技術(shù)研究中心 上海 200080

建筑行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)在特征上基本重合：數(shù)據(jù)總量大、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快、數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、數(shù)據(jù)真實(shí)。建筑行業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)仍是一種新事物。建筑運(yùn)維系統(tǒng)在建筑全生命周期（BLM，building lifecycle management，建筑信息模型）的運(yùn)維階段的初始時(shí)期，會(huì)接收來(lái)自規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、驗(yàn)收等前期各階段產(chǎn)生的靜態(tài)數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，占據(jù)建筑全生命周期80%時(shí)間的建筑運(yùn)維階段會(huì)產(chǎn)生諸如空調(diào)、水務(wù)、能源、監(jiān)控、維保等大量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)[1]。上述2種類型的數(shù)據(jù)在建筑運(yùn)維系統(tǒng)中可被稱為“建筑運(yùn)維大數(shù)據(jù)”，在建筑的運(yùn)維活動(dòng)中始終貫穿了對(duì)這些大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、整理、清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘等數(shù)據(jù)處理行為。傳統(tǒng)建筑運(yùn)維模式會(huì)被時(shí)代淘汰的重要原因是其系統(tǒng)無(wú)法與實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效利用，造成了物業(yè)服務(wù)效率低、能源消耗量大、設(shè)備資產(chǎn)浪費(fèi)嚴(yán)重等諸多問(wèn)題。

為了解決上述傳統(tǒng)建筑運(yùn)維模式所產(chǎn)生的問(wèn)題，亟需對(duì)建筑運(yùn)維模式進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在研發(fā)建筑運(yùn)維系統(tǒng)的同時(shí)，使用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對(duì)蘊(yùn)含巨大價(jià)值的運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與利用，并結(jié)合BIM、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維系統(tǒng)自我感知、自我優(yōu)化、智能決策等智慧運(yùn)維能力。

1 建筑智慧運(yùn)維中的大數(shù)據(jù)

1.1數(shù)字建筑與BIM模型

建筑智慧運(yùn)維的對(duì)象是建筑本身，智慧運(yùn)維的基礎(chǔ)是擁有數(shù)字建筑，數(shù)字建筑是利用BIM和云計(jì)算等先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)，結(jié)合進(jìn)度、成本、質(zhì)量、安全等建筑管理各要素和人、機(jī)、料、法、環(huán)等生產(chǎn)要素，貫穿建筑全生命周期，打通建筑產(chǎn)業(yè)鏈上下游各方，目的是實(shí)現(xiàn)建筑的全數(shù)字化、智能化，并建立數(shù)字建筑平臺(tái)和生態(tài)[2]。

BIM是幾何模型對(duì)建筑設(shè)施的物理特性和功能特性講述的一種技術(shù)[3]。BIM貫穿了建筑規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)各階段，是數(shù)字建筑中最核心的技術(shù)之一。BIM模型的數(shù)據(jù)也是建筑智慧運(yùn)維系統(tǒng)中可獲取到的最早的大數(shù)據(jù)。一個(gè)精準(zhǔn)的BIM模型可以在建筑全生命周期各階段不斷積累各維度的數(shù)據(jù)，包括建筑物的三維幾何信息、設(shè)備信息、工程文檔、報(bào)表、圖像等。

BIM模型具有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的特點(diǎn)，可以將建筑運(yùn)維系統(tǒng)獲取的交付階段BIM模型的幾何信息作為空間區(qū)域劃分的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。此外，還可以利用射頻識(shí)別技術(shù)將BIM模型與現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的設(shè)備設(shè)施進(jìn)行綁定，構(gòu)建運(yùn)維系統(tǒng)中的設(shè)備資產(chǎn)信息。

BIM模型還具備可視化的特點(diǎn)，這也是區(qū)別于傳統(tǒng)建筑運(yùn)維系統(tǒng)的特征之一。BIM模型可通過(guò)三維可視化方式展現(xiàn)包括空調(diào)、排水、通風(fēng)、消防等設(shè)備的分布位置、設(shè)備信息、維保信息，通過(guò)三維場(chǎng)景高度仿真，可完善表達(dá)設(shè)備實(shí)景及實(shí)時(shí)運(yùn)維狀況。通過(guò)在三維模型上直觀顯示核心數(shù)據(jù)指標(biāo)，便于運(yùn)維管理者對(duì)整個(gè)運(yùn)維系統(tǒng)的整體把控。

1.2數(shù)字孿生

在建筑物交付時(shí)，業(yè)主僅得到1套所謂完整的BIM模型對(duì)于建設(shè)智慧運(yùn)維系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。其原因是交付的BIM模型僅僅為建筑后期的運(yùn)維提供了條件和基礎(chǔ)，卻無(wú)法繼續(xù)提供建筑在運(yùn)營(yíng)期間實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而缺乏的這些數(shù)據(jù)主要是由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供，這些鮮活的數(shù)據(jù)結(jié)合上述的BIM模型就是建筑的數(shù)字孿生。數(shù)字孿生（digital twin）這一概念最早由Grieves教授提出，數(shù)字孿生可以理解為一個(gè)或多個(gè)重要的、彼此依賴的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、運(yùn)維保養(yǎng)、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域[4]。Grieves教授強(qiáng)調(diào)通過(guò)數(shù)字化來(lái)實(shí)現(xiàn)可視化這一點(diǎn)是很有意義的，但這不是數(shù)字孿生的全部。數(shù)字孿生技術(shù)在建筑運(yùn)維中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下2個(gè)方面：

1.2.1 實(shí)現(xiàn)建筑動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)整合與共享

在過(guò)去幾年中，BIM模型在物聯(lián)網(wǎng)中的集成研究受到越來(lái)越多的關(guān)注。一方面，BIM為建筑運(yùn)維系統(tǒng)提供了高可靠性的幾何形狀、定位以及準(zhǔn)確可識(shí)別的建筑組件數(shù)據(jù)集，BIM提供了建筑物全部信息的模型，是完整的建筑信息庫(kù)[5]。另一方面，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是傳感器和驅(qū)動(dòng)設(shè)備的互聯(lián)，可理解為建筑及其內(nèi)部物質(zhì)之間相連的網(wǎng)絡(luò)，提供了統(tǒng)一的跨平臺(tái)架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享。IoT設(shè)備提供了傳感技術(shù)、軟件和云平臺(tái)、定位技術(shù)功能。一般來(lái)說(shuō)，BIM模型和IoT設(shè)備兩者互補(bǔ)，共同彌補(bǔ)彼此技術(shù)上的不足。最關(guān)鍵的是兩者的融合實(shí)現(xiàn)了建筑在運(yùn)維期間的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)整合與共享。

1.2.2 BIM模型與IoT設(shè)備精準(zhǔn)映射

“數(shù)字孿生建筑”[6]是將數(shù)字孿生使能技術(shù)應(yīng)用于建筑科技，簡(jiǎn)單講就是利用物理建筑模型，使用各種傳感器全方位獲取數(shù)據(jù)的仿真過(guò)程，在虛擬空間完成映射，以反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體建筑的全生命周期過(guò)程[7]。目前主要使用RFID技術(shù)對(duì)BIM模型和IoT設(shè)備進(jìn)行融合，從BIM模型構(gòu)件中選取具有實(shí)體檢測(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值的設(shè)備ID綁定RFID標(biāo)簽，同時(shí)對(duì)監(jiān)測(cè)該設(shè)備的IoT設(shè)備也綁定相同的RFID標(biāo)簽。從實(shí)際的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)需求出發(fā)，BIM模型與IoT設(shè)備的映射關(guān)系可設(shè)置為1∶1或N∶1。通過(guò)在BIM模型中建立相應(yīng)的映射關(guān)系，可以將BIM模型與IoT設(shè)備相關(guān)聯(lián)（圖1）。以某用于監(jiān)測(cè)室內(nèi)空氣質(zhì)量的IoT設(shè)備為例，一旦PM2.5濃度超出預(yù)設(shè)的警戒值，就會(huì)在BIM運(yùn)維模型中收到警告消息，并從BIM模型中定位異常設(shè)備的位置及其監(jiān)控的房間位置。

圖1 數(shù)字孿生建筑概念示意

1.3人工智能與數(shù)據(jù)挖掘

傳統(tǒng)的建筑運(yùn)維系統(tǒng)服務(wù)效率低、能耗高、環(huán)境舒適度差、建筑資產(chǎn)浪費(fèi)大[8]。智慧運(yùn)維系統(tǒng)引入了AI（artificial intelligence，人工智能），挖掘數(shù)字建筑孿生體系中所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)并解決上述問(wèn)題。人工智能通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理與分析，使建筑系統(tǒng)具備“學(xué)習(xí)”的能力，通過(guò)源源不斷的數(shù)據(jù)對(duì)建筑系統(tǒng)的復(fù)雜演化機(jī)理、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)，使建筑系統(tǒng)具備自我感知、自我預(yù)測(cè)、自我調(diào)整的能力，賦予了建筑智能化，實(shí)現(xiàn)了建筑綠色、智慧、安全的可持續(xù)發(fā)展。例如，AI分析了一定周期內(nèi)室內(nèi)溫度與季節(jié)、耗電量、人群密集度的關(guān)系，可根據(jù)不同場(chǎng)景預(yù)設(shè)空調(diào)的運(yùn)行策略，既能滿足人體舒適度需求，又能達(dá)到節(jié)能減排目的。

建筑運(yùn)維的數(shù)據(jù)來(lái)源并不僅限于竣工圖紙、配套資料影像等項(xiàng)目竣工時(shí)交付的海量碎片化資料，由于建筑是全生命周期的產(chǎn)物，建筑運(yùn)維的大數(shù)據(jù)存在參與方眾多、數(shù)據(jù)互補(bǔ)流通、各階段數(shù)據(jù)無(wú)法串聯(lián)等問(wèn)題。因此，必須引入大數(shù)據(jù)深度挖掘技術(shù)，將多元異構(gòu)數(shù)據(jù)在整個(gè)建筑涵蓋的產(chǎn)業(yè)鏈上下游互聯(lián)互通，才能真正在建筑智慧運(yùn)維系統(tǒng)打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能，為建筑管理人員提供分析與決策的依據(jù)。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧運(yùn)維中的典型運(yùn)用場(chǎng)景

2.1建筑設(shè)施運(yùn)維管理

建筑設(shè)施的種類十分復(fù)雜，例如消防系統(tǒng)、供水系統(tǒng)、中央空調(diào)、強(qiáng)弱電、照明、門禁、電梯等。這類設(shè)備在家庭使用中十分常見(jiàn)，但由于建筑運(yùn)維涉及的設(shè)備設(shè)施數(shù)量和使用頻率比家用高好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，且管理人員不足，必須引入各類傳感器對(duì)設(shè)備設(shè)施進(jìn)行監(jiān)控。各類監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)于設(shè)備的運(yùn)維起到的作用微乎其微，更重要的是要把監(jiān)測(cè)的結(jié)果與運(yùn)維的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行映射。例如，將中央空調(diào)的日常保養(yǎng)記錄與設(shè)備的保修記錄、設(shè)備能耗、制冷量、室外溫度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，某臺(tái)設(shè)備在某周期內(nèi)保修增多、能耗升高、制冷量下降，最后得出設(shè)備缺乏保養(yǎng)、內(nèi)部零件亟需更換的結(jié)論。而在智慧運(yùn)維管理系統(tǒng)中，這些看似無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)都會(huì)取得多維關(guān)聯(lián)，不僅能讓設(shè)備進(jìn)行“主動(dòng)保養(yǎng)”，還能讓設(shè)備進(jìn)行自我檢測(cè)并能智慧化切換運(yùn)行策略，提升室內(nèi)的環(huán)境舒適度。大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以充分發(fā)揮空間定位和數(shù)據(jù)記錄的優(yōu)勢(shì)，合理制定維護(hù)計(jì)劃，分配專人專項(xiàng)維護(hù)工作，以降低建筑物在使用過(guò)程中出現(xiàn)突發(fā)狀況的概率[9]。

2.2建筑節(jié)能減排

節(jié)能減排是建筑運(yùn)維的重要內(nèi)容，在中共中央對(duì)碳排放制訂的“碳中和”和“碳達(dá)峰”戰(zhàn)略目標(biāo)中，建筑業(yè)中特別是建筑運(yùn)維環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)和指定建筑節(jié)能減排策略就首當(dāng)其沖。按照以往傳統(tǒng)運(yùn)維模式，最簡(jiǎn)單粗暴的節(jié)能策略就是定時(shí)限電拉電，這種行為不僅妨礙正常生產(chǎn)秩序，還會(huì)對(duì)社會(huì)民生造成不良影響。因此，作為建筑智慧運(yùn)維系統(tǒng)中重要應(yīng)用之一的智慧節(jié)能策略，必須做到以人為本，將人與建筑進(jìn)行融合，深挖機(jī)電風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，探尋建筑與環(huán)境、人員流動(dòng)、各生產(chǎn)要素之間的微妙邏輯關(guān)系。利用能源大數(shù)據(jù)讓設(shè)備自主調(diào)控還處于探索階段，但目前仍然可針對(duì)某一特定場(chǎng)景進(jìn)行應(yīng)用。

例如，醫(yī)院大樓的智慧運(yùn)維場(chǎng)景中，在同一季節(jié)，晝夜空調(diào)的耗電量較普通商務(wù)樓宇更趨于穩(wěn)定，但由于醫(yī)院較普通商務(wù)樓的人流量峰值/谷值比例更大，為此，醫(yī)院24 h開(kāi)啟的空調(diào)機(jī)組若能以人流量來(lái)自動(dòng)調(diào)控空調(diào)溫度，不僅可以有效提升人員舒適度，還能節(jié)約能源，降低碳排放。具體做法是：在醫(yī)院大樓逐層安裝具備高精度頭肩檢測(cè)算法的攝像頭，統(tǒng)計(jì)門診日每個(gè)時(shí)段的人流量以及密集區(qū)域，利用這些監(jiān)控大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘后，可得出某時(shí)段某樓層甚至某科室的人流量和密集程度。運(yùn)維人員通過(guò)這些數(shù)據(jù)制訂各種智能化調(diào)節(jié)策略，通過(guò)執(zhí)行這些智能化策略的風(fēng)機(jī)系統(tǒng)所節(jié)約的用電量將十分明顯，同時(shí)也能滿足醫(yī)護(hù)及病人家屬的人體舒適度。

2.3應(yīng)急風(fēng)險(xiǎn)管理

公共建筑是城市公共安全事件發(fā)生的敏感區(qū)域，除了臺(tái)風(fēng)、地震、海嘯等自然災(zāi)害，還有人為引發(fā)的火災(zāi)、踩踏事件甚至是恐怖襲擊，嚴(yán)重危害公共安全。因此建筑樓宇應(yīng)對(duì)災(zāi)害和公共安全事件的應(yīng)急風(fēng)險(xiǎn)管理功能應(yīng)結(jié)合運(yùn)維大數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)預(yù)案和公共安全處置預(yù)案。在建筑智慧運(yùn)維系統(tǒng)中以消防模塊為基礎(chǔ)，根據(jù)人員大數(shù)據(jù)信息制訂日常逃生線路和應(yīng)急臨時(shí)逃生線路。同時(shí)通過(guò)建筑安裝的攝像頭及人體感應(yīng)裝置快速判斷受傷人員以及非法闖入人員位置，為人員的救治以及罪犯的抓捕提供最新信息。此外，還應(yīng)通過(guò)智慧運(yùn)維系統(tǒng)的公共安全信息平臺(tái)聯(lián)動(dòng)政府、醫(yī)院、媒體，及時(shí)發(fā)布求救信息和救治情況，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理，分工協(xié)作，確保應(yīng)急救援的快速高效和有序。

3 應(yīng)用案例

虹橋商務(wù)區(qū)智慧能源項(xiàng)目系上海虹橋商務(wù)區(qū)智慧城市建設(shè)的重要組成部分。項(xiàng)目由2個(gè)能源站組成，包括150萬(wàn) m2的國(guó)家會(huì)展中心項(xiàng)目及約550萬(wàn) m2的全部公共建筑的冷熱空調(diào)和賓館酒店生活熱水的需求。項(xiàng)目主要采用天然氣分布式能源，輔以光伏、風(fēng)電等可再生能源，結(jié)合新型儲(chǔ)能技術(shù)及裝置，全面展現(xiàn)冷熱電三聯(lián)供、多能互補(bǔ)、多點(diǎn)儲(chǔ)能及微電網(wǎng)等全要素的智慧能源網(wǎng)的示范應(yīng)用[10]。

虹橋商務(wù)區(qū)能源中心的主要設(shè)備包含：發(fā)電機(jī)組、溴化鋰供冷機(jī)組、冷水機(jī)組、鍋爐機(jī)組以及相關(guān)的水泵機(jī)組，其每年的主要設(shè)備運(yùn)營(yíng)模式如表1所示。

表1 設(shè)備運(yùn)營(yíng)模式

虹橋商務(wù)區(qū)能源中心在前6年的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，雖然積累了大量的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，但各系統(tǒng)之間存在數(shù)據(jù)孤島，無(wú)法充分利用已有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)輔助運(yùn)營(yíng)的目的，并且整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中很大程度上依賴工作人員的經(jīng)驗(yàn)，造成了大量的能源浪費(fèi)，同時(shí)也增加了工作人員的工作強(qiáng)度。

近年來(lái)，以節(jié)能增效為目的，以提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益為目標(biāo)，虹橋商務(wù)區(qū)能源中心充分挖掘其各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)聯(lián)系，分析其在每年不同的運(yùn)營(yíng)模式下各設(shè)備的使用情況，同時(shí)分析供能區(qū)域內(nèi)各建筑在不同時(shí)間段的用能需求。該項(xiàng)目以大數(shù)據(jù)分析、人工智能和新型安全為技術(shù)支撐，以滿足用戶端需求為服務(wù)導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)多能高效生產(chǎn)、動(dòng)態(tài)調(diào)配輸送、主動(dòng)適應(yīng)需求的智慧能源網(wǎng)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、合并、轉(zhuǎn)換，從而建立相關(guān)數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)運(yùn)營(yíng)周期的輔助決策功能。

虹橋商務(wù)區(qū)能源中心通過(guò)使用“大數(shù)據(jù)挖掘”這項(xiàng)技術(shù)手段，有效預(yù)測(cè)了其供能區(qū)域內(nèi)各建筑在不同時(shí)間段的用能需求，同時(shí)結(jié)合能源中心的供能情況，實(shí)現(xiàn)用能需求預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)整，科學(xué)指導(dǎo)其在各運(yùn)營(yíng)模式下各類設(shè)備運(yùn)行的數(shù)量，并使設(shè)備長(zhǎng)期處于高效運(yùn)行區(qū)間，不但提高了供能效率，也減少了能源消耗，降低了工作人員的工作強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)了能源中心的精細(xì)化管理與高效穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，一個(gè)優(yōu)秀的建筑智慧運(yùn)維系統(tǒng)離不開(kāi)建筑全生命周期所積累下來(lái)的大數(shù)據(jù)，更離不開(kāi)對(duì)這些大數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用。對(duì)于尚處于數(shù)字化應(yīng)用初期的建筑行業(yè)來(lái)說(shuō)，建筑數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、場(chǎng)地?cái)?shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、電氣數(shù)據(jù)、給排水?dāng)?shù)據(jù)以及暖通數(shù)據(jù)的獲取與挖掘的難度遠(yuǎn)大于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。

建筑智慧運(yùn)維是行業(yè)發(fā)展的必然方向，因此對(duì)于建筑行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用任重而道遠(yuǎn)，建筑行業(yè)必須針對(duì)大數(shù)據(jù)的“5V”特性，以建立建筑的數(shù)字孿生為基礎(chǔ)，應(yīng)用人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，讓建筑大數(shù)據(jù)鮮活起來(lái)，成為建筑在運(yùn)行周期的內(nèi)部動(dòng)力。