BIM based Energy Consumption Estimation using Data-driven model
Notice bibliographique
Résumé
Building Information Modeling (BIM) is undergoing rapid technological evolution in the building construction industry. Recently, employing BIM as a building 3D digital model in Building Energy Consumption Estimation (BECE) has gained momentum because of the enriched geometric and semantic information. Indeed, indoor BECE notably depends on the semantics, geometry (building elements and shapes), and topology information of the building's elements to recognize the spaces in a building with high energy demand. However, despite extensive studies on applying the BIM and Industry Foundation Classes (IFC) as an open standard data model for BIM in BECE analysis, employing the full potential of the BIM remains poor due to its data model complexity and incompatibility with BECE data-driven algorithms. There is a significant lack of building energy modeling in using the detailed geometry, semantic, and 3D topology information in BECE data-driven models. The objective of this dissertation is to develop an innovative and comprehensive framework called space-based precise building energy consumption estimation using BIM. In this research, a framework is developed to convert the IFC model into a space-based graph, including the geometry, semantic, and topology information on the proposed graph nodes and edges. The graph is compatible with the machine learning algorithm. A graph-based classification algorithm is suggested in this research to find critical spaces in the building for energy consumption. This research proposed a prescriptive model by integrating building energy simulation with optimization techniques, using BIM data and a Genetic Algorithm (GA) to develop a prescriptive model for indoor building design. The study focuses on space-based BECE analysis, leveraging BIM interoperability to recommend optimal solutions. The proposed model employs the value engineering method to balance energy consumption, functionality, and cost, providing engineers and designers with insights to optimize building performance effectively. This approach enhances energy efficiency and offers substantial design optimization solutions, bridging the gap between energy prediction and practical application in the architectural, engineering, and construction (AEC) industry. The outcomes of this study are conducive to contemporary data-driven models in BIM and indoor BECE analysis. This provides a comprehensive perspective on both present and prospective requirements for BIM in the estimation of building energy consumption. The study integrates various sectors, including architecture, construction, machine learning, ad 3D geospatial analysis, aiming to derive comprehensive and optimal solutions. Furthermore, it underscores the necessity for future multidisciplinary research by unfolding existing gaps and limitations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».