Assessing the Applicability of Green Building Information Modelling for Existing Green Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Green Building Information Modelling is a novel approach which address the momentous need of sustainability. It offers more standardized way of creating buildings which in turn optimize the building performances while attending to the sustainable requirements. Comprising numerous techniques, Green BIM ensures more accurate and comprehensive building performances to optimize the energy efficiency of buildings. Thus, there is a considerable advantage to create more energy efficient buildings using Green BIM. However, the use of Green BIM for existing green buildings is very less while new green buildings are managed using Green BIM. Hence, this research focused to assess the applicability of integrating Green Building Information Modelling for existing green buildings through a practical implementation and identifying the potential challenges. Conducting a comprehensive literature survey first, Green BIM techniques and data requirements of Green BIM were reviewed. A single case study was conducted next, to practically apply the Green BIM technology. The data requirements for Green BIM were identified prior to the selection of case for the study. A questionnaire survey was conducted to analyze the data availability including the data identified from literature. Analyzing the survey findings, an existing green building was selected and finally, the steps to be followed for the use of Green BIM were established. The challenges of the implementation were also presented in this study. The findings proved that; Green BIM is a potential technology for the existing green buildings.
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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 ».