Developing an openBIM Information Delivery Specifications Framework for Operational Carbon Impact Assessment of Building Projects
Notice bibliographique
Résumé
BIM (building information modeling) is widely recognized for enhancing the efficiency and precision of building energy modeling (BEM), primarily by reducing model development time and improving model accuracy. This paper presents a novel framework leveraging “openBIM” to standardize and harmonize BIM-driven solutions for energy simulations, facilitating comprehensive operational carbon impact assessments. Unlike existing approaches, our framework uniquely integrates information delivery specifications (IDS) with openBIM standards to define the minimum data requirements within the IFC schema, tailored to various levels of development (LOD). This innovation ensures consistent data exchange and interoperability across diverse energy modeling and simulation tools, addressing common challenges of data fragmentation and inaccuracy in operational carbon assessments. By advancing the current state of the art, the proposed framework empowers energy modelers, LCA analysts, and asset managers to streamline IDS implementation, fostering more efficient and reliable construction industry practices. This research thus marks a significant step towards achieving more sustainable building projects through enhanced data-driven insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».