基于BIM和多目标优化预制建筑拆除过程中的机械碳排放评估

科学领域:

• 建筑科学 建筑科学
• 环境工程 环境工程
• 计算设计的计算设计.

背景情况:

• 在建筑物拆除期间的机械运行是碳排放的重要贡献者.
• 为了减少这些排放,需要通过设计为解构 (DfD) 策略进行早期干预.
• 在分解过程中影响机械碳排放的因素尚未完全理解.

研究的目的:

• 将参数建筑信息建模 (BIM) 与多目标优化 (MOO) 整合起来,用于评估拆除过程中的机械碳排放.
• 分析运营参数对解体效率和碳足迹的影响.
• 确定最佳策略,尽量减少碳排放,同时最大限度地提高建筑拆除效率.

主要方法:

• 使用Grasshopper for Rhino中的Octopus解决程序进行多目标优化.
• 分析的独立变量:可能的工作时间 (PWH),垂直速度 (VS) 和水平速度 (HS).
• 评估的依赖变量:最小机械碳排放 (MCE),最小解构期 (DP) 和最大工作效率 (WE).
• 将该方法应用于轻型钢结构屋顶架结构,将现实场景与优化的DfD方案进行比较.

主要成果:

• 敏感性分析表明,PWH,VS和HS显著影响WE和DP,但对MCE的影响有限.
• 垂直速度 (VS) 与水平速度 (HS) 相比,对WE和DP的影响更大.
• 限制解构期 (DP) 对于平衡WE,DP和MCE至关重要,通过PWH和VS的调整,最佳WE范围为20-60%.

结论:

• 早期设计整合和实时操作调整对于实现高效和低排放的建筑拆除至关重要.
• BIM-MOO方法为优化解构过程提供了一个强大的框架.
• 这些发现支持通过改进的拆除策略来推进可持续和绿色建筑实践.