Mixed Reality-based Digital Twinning of Building Circularity: A Co-Design Approach for Sustainable Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability in construction practices is becoming the need of the day, and the construction sector is getting adoptive to the integration of digital tools to explore the opportunities for enhancing sustainability and circular economy applications, offering significant benefits to both industry and society. To achieve this goal, this article discusses a sustainability framework combining Digital Twin (DT), Mixed Reality (MR), and Life-Cycle Assessment (LCA) to align with circular economy principles in building construction.A case study of a single-family house in Kelowna, BC, Canada is conducted to demonstrate the potential of this integration for comprehensive LCA of buildings.The LCA analysis of the building is performed using OneClick LCA-an LCA platform.The results of LCA account for the embodied carbon, improved material circularity, life cycle cost efficiency, etc.A DT Dashboard (DTD) of the building's circularity model is also developed, which monitors and optimizes the whole life cycle of the building.The DTD is then deployed to MR hardware -Microsoft HoloLens for enabling onsite circularity analysis of the building.This not only allows for immersive visualization of LCA data but also enhances stakeholders' collaboration and decisionmaking.This way the study showcases how immersive DT can potentially be a game-changer for sustainable construction and provides an industrially replicable model.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».