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Enregistrement W4317716228 · doi:10.1016/j.jclepro.2023.136056

BIM can help decarbonize the construction sector: Primary life cycle evidence from pavement management systems

2023· article· en· W4317716228 sur OpenAlexaff
Anne de Bortoli, Yacine Baouch, Mustapha Masdan

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasLife-cycle assessmentScope (computer science)SubgradeBuilding information modelingEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental economicsCivil engineeringComputer scienceOperations managementProduction (economics)Scheduling (production processes)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transforming the construction sector is key to reaching net-zero, and many stakeholders expect its decarbonization through digitalization, but no quantified evidence has been brought to date. This article proposes the first environmental quantification of the impact of Building Information Modeling (BIM) in the construction sector. Specifically, the direct and indirect greenhouse gas (GHG) emissions generated by a monofunctional BIM to plan road maintenance – a Pavement Management System (PMS) - are evaluated using field data from France. The related carbon footprints are calculated following a life cycle approach, using different sources of data – including ecoinvent v3.6 – and the IPCC 2013 GWP 100a characterization factors. Three design-build-maintain pavement alternatives are compared: scenario 1 relates to a massive design and surface maintenance, scenario 2 to a progressive design and pre-planned structural maintenance, and scenario 3 to a progressive design and tailored structural maintenance supported by the PMS. First, results show the negligible direct emissions due to the PMS existence – 0.02% of the life cycle emissions of scenario 3's pavement, e.g. 0.52 t CO2eq for 10 km and 30 years. Second, the base case and two complementary sensitivity analyses show that the use of a PMS is climate-positive over the life cycle when pavement subgrade bearing capacity improves over time, neutral for the climate otherwise. The GHG emissions savings using BIM can reach up to 14 and 30% of the life cycle emissions respectively compared to scenario 2 and 1, and resp. 47 and 65% when restraining the scope to maintenance and rehabilitation and excluding original pavement construction. Third, the neutral effect of BIM in case of a deterioration of the bearing capacity of the subgrade may be explained by design practices and safety margins, that could in fact be enhanced using BIM. Fourth, the decarbonization potential of a multifunctional BIM is discussed, and research perspectives are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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