Construction waste management at source : a Building Information Modeling based system dynamic approach
Notice bibliographique
Résumé
Construction waste is considered a major contributor of solid wastes in municipal landfills. As per the Canadian construction industry, construction, renovation, and demolition (CRD) wastes constitute 27% of total municipal wastes disposed to landfills. Many researchers have stated that 75% of wastes generated by construction industries have residual value. They can be even recycled, salvaged, and/or reused. In such circumstances, construction wastes have to go for recycling, which is as costly and environmentally harmful as going for new material. Sustainable and practical solutions then have to: (i) minimize the construction waste at source during the project construction phase, and (ii) optimize the material usage of the ‘proposed construction’ in the design phase itself. To achieve both of these objectives, virtual construction techniques, which can forecast potential waste of a given project with cost and schedule variations, are required. However, there are only a few studies carried out to analyse the complex relationships among the design, rework, material management, and construction functions in waste management. The waste should be avoided at source by considering the entire life cycle performance of the project. Building Information Modeling (BIM) is a relatively new and much unexplored area in construction waste management. BIM has immense potential with today’s computing power and technology. The aim of this thesis is to enhance use of BIM to minimize construction waste at source by micro-mapping objects and spaces with a novel use of dynamic simulation techniques and earned value management methods. System Dynamic Modeling (SDM) is an effective tool to analyse the pattern of changes in variables of a system over time. The use of the SDM enables projects to be managed more effectively with respect to waste management policy assessment. This thesis proposes a method of dealing with the complexity, interrelationships, and dynamics of Design-Bid-Build projects. Firstly, a BIM-Partnering approach for public construction procurement is presented with the aim to reduce construction waste right at source, early in the design stage. Then, a reinforcement cutting waste optimization technique integrated with BIM is presented. Finally, a dynamic model integrated with BIM; to minimize construction waste at source is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».