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摘要：人類生產(chǎn)活動耗能的30%來自建筑耗能，并且隨著建筑面積的不斷擴大，這一比例也在不斷增加。為了改善綠色建筑節(jié)能效果，針對嚴寒地區(qū)辦公用建筑構(gòu)建建筑信息模型，并提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑能耗預測模型。經(jīng)過驗證，預測模型的預測值和實測值的相關(guān)系數(shù)、決策系數(shù)分別為0.9884、0.9769。通過對不同參數(shù)下的辦公建筑耗能進行模擬，研究發(fā)現(xiàn)建筑窗墻比、窗臺高和層高和耗能成正比，外窗高度、進深縮放系數(shù)成反比，建筑朝向設(shè)計和辦公建筑之間呈周期性變化關(guān)系。構(gòu)建的嚴寒地區(qū)辦公建筑的建筑信息模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型能夠有效反映不同設(shè)計策略下的建筑節(jié)能效果。

關(guān)鍵詞：建筑信息模型；綠色建筑；節(jié)能效果；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1引言

嚴寒地區(qū)的建筑耗能包括制冷、供暖和照明耗能，同時因為該地區(qū)的建筑耗能多以“年”為模擬單位，所以建筑的模擬時長較長[1]。在既有嚴寒地區(qū)辦公建筑的形態(tài)設(shè)計中，設(shè)計師多用試錯法進行試驗以確定建筑節(jié)能設(shè)計方案。設(shè)計方案的最終決策受到設(shè)計師主觀判斷和數(shù)據(jù)分析能力的影響，因此最終的節(jié)能設(shè)計方案往往無法實現(xiàn)最優(yōu)節(jié)能[2]?！睹裼媒ㄖG色設(shè)計規(guī)范》建議使用計算機模擬的方式進行建筑耗能分析。計算機模擬方式可以有效提高模擬精度，并為節(jié)能設(shè)計決策過程提供有效支持[3]。為了提高建筑節(jié)能設(shè)計中的決策精度和設(shè)計效率，此次研究通過建筑信息模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型相結(jié)合的形式，尋找最優(yōu)的嚴寒地區(qū)建筑節(jié)能設(shè)計方案。

2綠色辦公建筑信息模型構(gòu)建

2.1節(jié)能設(shè)計目標分析

考慮到嚴寒地區(qū)制冷供暖耗能需求較大，由于建筑設(shè)計不合理產(chǎn)生的熱損失量較大，此次研究以嚴寒地區(qū)辦公建筑為對象，探討綠色建筑節(jié)能方案。在處理目標建筑的性能參數(shù)時，需要遵循相關(guān)性、均衡性和獨立性原則。根據(jù)《公共建筑節(jié)能設(shè)計標準》（GB50189-2015）內(nèi)容，嚴寒地區(qū)公共建筑的總能耗主要來源于采暖、制冷、照明和辦公設(shè)備，其中采暖制冷耗能的一半是由建筑圍護結(jié)構(gòu)散熱造成的[4-5]。辦公建筑的采暖耗熱量為：HH.TINFI.Tq=q+q-q（1）公式（1）是辦公建筑采暖耗熱量qH的計算公式，qH.T是圍護結(jié)構(gòu)耗熱量，qINF為空氣滲透耗熱量，qI.T是建筑內(nèi)部的熱量。公式（1）中所有變量單位均為W/m2。.01()()/mHTieiiiiqttεKFA==-?·-（2）圍護結(jié)構(gòu)的耗熱量計算公式為公式（2），通過圍護結(jié)構(gòu)耗熱量確定影響建筑耗能的形態(tài)設(shè)計參數(shù)。ti是辦公建筑的平均溫度（室內(nèi)），單位為℃。te是采暖期辦公建筑的平均溫度（室外），單位為℃。εi、Ki分別為建筑圍護結(jié)構(gòu)的傳熱系數(shù)修正系數(shù)和傳熱系數(shù)。Fi、A0分別為辦公建筑和圍護結(jié)構(gòu)的面積。根據(jù)公式（2）內(nèi)容可知，圍護結(jié)構(gòu)面積、圍護結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)以及當?shù)氐氖彝鉁囟取⒐┡瘡姸染鶗ㄖ膳哪苡兴绊?。任何影響建筑圍護結(jié)構(gòu)面積變化的建筑形態(tài)學調(diào)整均會造成建筑采暖耗能的變化[6]。由于辦公建筑不適宜使用斜線、圓弧形的設(shè)計，因此嚴寒地區(qū)的辦公建筑多使用長方體設(shè)計。建筑朝向影響日照入射角度和受日照直射面積，建筑表面的凹凸變化會使圍護結(jié)構(gòu)面積和體積系數(shù)增加，外窗和外墻的傳熱系數(shù)之間存在差異，因此建筑朝向、平面形式和窗墻比均會對建筑耗能產(chǎn)生影響[7]。WWR=abn/HW（3）公式（3）是建筑窗墻比WWR的計算公式。辦公建筑的外窗長、寬、高分別為a、b、c，單位為m。辦公建筑的高度為H，墻面寬度為W。0F2H(AB)AB221VHABABH++==++（4）公式（4）是建筑形體系數(shù)F0V是對計算公式。辦公建筑的高度、體積為H、V。建筑開間總長度和進深總長度分別為A、B。F0是建筑外表面和空氣接觸的面積大小。通過公式（3）、（4）可知，建筑形態(tài)設(shè)計參量包括H、A、B、V、F0、層高、層數(shù)、數(shù)量等共19個。由于建筑層數(shù)受到消防、防震等部門的限制，在設(shè)計時可確定為常數(shù)。建筑開間、開間數(shù)和進深方向總長度、進深數(shù)的調(diào)整不會影響建筑形態(tài)，因此上述四個變量可以使用進深縮放系數(shù)代替。i0B=DSF·B（5）0/iA=ADSF（6）公式（5）是建筑進深長度Bi的計算公式，公式（6）是開間長度Ai的計算公式。DSF是進深縮放系數(shù)，A0、B0是建筑進深和開間的原長度。

2.2建筑環(huán)境信息模型構(gòu)建

研究以中國東北部哈爾濱地區(qū)的氣候環(huán)境為基礎(chǔ)構(gòu)建建筑信息模型。熱氣候指數(shù)（Thermalclimateindex，UTCI）是評價溫度、濕度和風力等多因素的建筑熱環(huán)境指標。室外熱環(huán)境可以分為冷基于建筑信息模型的綠色建筑節(jié)能效果分析喻海亮（葛洲壩房地產(chǎn)南京事業(yè)部，江蘇南京210000）摘要：人類生產(chǎn)活動耗能的30%來自建筑耗能，并且隨著建筑面積的不斷擴大，這一比例也在不斷增加。為了改善綠色建筑節(jié)能效果，針對嚴寒地區(qū)辦公用建筑構(gòu)建建筑信息模型，并提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑能耗預測模型。經(jīng)過驗證，預測模型的預測值和實測值的相關(guān)系數(shù)、決策系數(shù)分別為0.9884、0.9769。通過對不同參數(shù)下的辦公建筑耗能進行模擬，研究發(fā)現(xiàn)建筑窗墻比、窗臺高和層高和耗能成正比，外窗高度、進深縮放系數(shù)成反比，建筑朝向設(shè)計和辦公建筑之間呈周期性變化關(guān)系。構(gòu)建的嚴寒地區(qū)辦公建筑的建筑信息模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型能夠有效反映不同設(shè)計策略下的建筑節(jié)能效果。關(guān)鍵詞：建筑信息模型；綠色建筑；節(jié)能效果；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作者簡介：喻海亮（1988-），男，江蘇南通人，2011年畢業(yè)于江蘇科技大學土木工程專業(yè)，本科，學士，二級注冊建筑師。專業(yè)方向：建筑設(shè)計。而不舒適、偏冷、舒適、偏熱、熱而不舒適五個等級，不同等級下對應(yīng)的熱氣候指數(shù)為低于-14℃、-14℃~9℃、9℃~26℃、26℃~32℃、超過32℃[8]。哈爾濱地區(qū)的熱氣候指數(shù)情況如圖1（a）所示，該地區(qū)的冬季容易使長期停留在室外的人產(chǎn)生過冷而不舒適的感受。哈爾濱地區(qū)日照輻射量水平和全年變化情況的計算結(jié)果如圖1（b）所示。該地區(qū)的日照直射輻射量在六月達到最大值。此次研究對東北地區(qū)省會及地級市大慶、佳木斯和部分縣級市的辦公建筑形態(tài)設(shè)計參數(shù)進行調(diào)研，結(jié)果顯示辦公建筑的平面形式以矩形平面為主，并且層數(shù)集中于5、7層，層高多為3.6m和3.3m。建筑開間方向總長度在25～75m，進深方向總長度多為20m。南向、東西向和北向窗墻比集中在0.18~0.3、0.13~0.18、0.2。圖2是通過矩形建筑形態(tài)進行組合形成的多種建筑平面形式的幾何模型圖，基本上覆蓋了東北地區(qū)標準辦公建筑的主要平面形式。在進行材料構(gòu)造信息建模時，需要充分考慮公共建筑的節(jié)能設(shè)計規(guī)范。甲類建筑的外墻、屋面?zhèn)鳠嵯禂?shù)的值域為≤0.8W/（m2·K）、＜0.5W/（m2·K）。窗墻比在0.20~0.30時，外窗傳熱系數(shù)的值域為≤3.2W/（m2·K）；窗墻比小于0.20時，傳熱系數(shù)的值域為≤3.5W/（m2·K）[9]。在進行建筑運行信息建模時，需要將運行時間、建筑負荷和設(shè)備運行條件三部分信息輸入運行信息模塊。根據(jù)國標規(guī)定，一類辦公用建筑的夏季室內(nèi)溫度為24℃，冬季溫度為20℃。單間辦公室的面積應(yīng)大于10m2，普通辦公室每4m2供一人辦公，并且在0.75m2的參考平面上照明照度值不小于300lx[10]。表1是以圖2（a）為建筑形體構(gòu)建的模擬建筑主要參數(shù)信息，辦公建筑內(nèi)使用理想符合空調(diào)系統(tǒng)，全年工作3650h，各層平面的四周區(qū)域為開放空間，建筑內(nèi)部為交通空間。該參數(shù)情況下，建筑的供暖、制冷、照明耗能共計60.36W/（m2·K），全天然采光百分比為25.25%，有效采光照度百分比為57.58%。表征人體熱反應(yīng)指標為0.79，預測不滿意百分比為20.46%。該模型符合《民用建筑供暖通風與空氣調(diào)節(jié)設(shè)計規(guī)范》（GB50736-2012）的二級熱舒適標準。

2.3綠色建筑能耗預測模型構(gòu)建

此次研究使用遺傳算法改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評價辦公建筑的能耗和光熱性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)⒘堪ńㄖ痈?、進深縮放系數(shù)、建筑朝向、北向窗墻比、西向窗墻比、南向窗墻比和東向窗墻比，其模數(shù)分別為0.3、0.1、15°、0.01、0.01、0.01、0.01。建筑性能設(shè)計指標為建筑耗能，即輸出層輸出內(nèi)容。11tan()Iiijjia=sig?wP+b（7）公式（7）是第i個神經(jīng)元從隱含層輸出函數(shù)aIi的表達式，輸入層和隱含層之間的權(quán)重、偏差分別為w1ij、b1i。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸出為Pj。2212()kijika=purelin?wa+b（8）公式（8）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出函數(shù)k的表達式。隱含層和輸出層之間的權(quán)重、偏差分別為w2ij、b2i。(1)()ijijijΔWn+=h×Φ×O+a×Wn（9）本次研究使用梯度下降函數(shù)引導神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習，函數(shù)表達式為公式（9）。h是學習因子，Φi是節(jié)點誤差，Oj是節(jié)點誤差，a是動量因子。此次研究以哈爾濱當?shù)貙崪y的風速、風向、室外溫度等作為設(shè)計參數(shù)輸入模型，以哈爾濱某多層辦公建筑作為實測對象，該五層辦公建筑四周無遮擋物，墻面尺寸為4.5m×19.7m，墻內(nèi)嵌有外窗，尺寸為2.1m×2.7m，墻體厚度為620mm，結(jié)構(gòu)為磚混結(jié)構(gòu)，并且墻體主體部分無明顯熱橋。此次研究于1月24日至2月17日進行實測。圖3是多元線性回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測值和實測值的對比結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)和均方誤差分別為0.9884、0.9769、0.022，多元線性回歸模型的預測相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)和均方誤差分別為0.9884、0.8120、0.1720。由此可以說明，此次研究構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的預測結(jié)果具有較高的可信度。

3不同策略下綠色建筑節(jié)能效果分析

為了研究不同變量對嚴寒地區(qū)辦公建筑的耗能影響情況，本次研究構(gòu)建了如圖4所示的辦公建筑標準層實驗模型。模型的辦公空間以自然采光為主，輔助空間以人工照明為主。研究所用實驗模擬模型的層數(shù)為1層，面積共800m2，其中辦公空間占地600m2，交通空間和輔助空間占地200m2。五個熱區(qū)中1-4區(qū)均為辦公空間，5區(qū)為輔助空間。模擬步長為15min，周期為全年，其他耗能參數(shù)與表1參數(shù)一致。圖5是窗墻比、窗高、窗臺高設(shè)計對建筑耗能的影響分析結(jié)果。建筑窗墻比、窗臺高和建筑耗能成正比，窗高和建筑耗能成反比。隨著窗墻比數(shù)值的增加，建筑耗能呈10%至16%的上升幅度，并且西向窗墻比對建筑耗能的影響程度最大，其次為南向和東向。建筑的外窗高度從1.8m到2.4m逐漸增加，建筑的耗能水平下降了0.07W/（m2·K），說明建筑外窗高度對建筑耗能的影響程度較弱。建筑窗臺高度從0.8m增加至1.2m，但是建筑的耗能水平僅上升了0.15W/（m2·K），說明窗臺高度對建筑耗能的影響較弱。研究設(shè)置模擬步長為5°，在辦公建筑朝向的-0°至90°的范圍內(nèi)計算建筑耗能的變化情況，得到的建筑朝向變化對建筑耗能的影響結(jié)果如圖6所示。在這一變化過程中，建筑耗能呈現(xiàn)出周期性變化，這是由于研究構(gòu)建的辦公建筑模型的平面形狀為正方形，朝向變化使得建筑接受日照輻射量數(shù)值也發(fā)生變化，室內(nèi)溫度也隨之變化。研究設(shè)定辦公建筑層高的值域為3.0m至4.4m，步長為0.01m，模擬建筑層高對建筑耗能的影響。層高增加會導致辦公建筑的耗能增加，并且兩者之間具有線性關(guān)系。這是因為建筑層高增加會導致建筑外表面積增加。由于窗墻比為常數(shù)，此時建筑外窗面積也會增加，使得辦公建筑的散熱加快，熱損失增加。建筑外窗面積增加也會導致日照輻射的熱量增加，但是由于哈爾濱地區(qū)的冬季熱損失超過日照輻射的熱，因此建筑層高增加會導致其耗能增加。研究設(shè)定建筑的進深縮放系數(shù)為0.5-1.0，模擬步長為0.05，得到的進深縮放系數(shù)對建筑耗能的影響結(jié)果如圖7（b）所示。建筑耗能與進深縮放系數(shù)呈反比。當進深縮放系數(shù)大于0.8時，建筑耗能水平基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。這是因為進深縮放系數(shù)的變化會導致建筑形體系數(shù)的變化，建筑形體系數(shù)減小，圍護結(jié)構(gòu)的傳熱損失降低，建筑耗能也隨之減小。

4結(jié)論

嚴寒地區(qū)的辦公建筑具有巨大的節(jié)能潛力，合適的建筑形態(tài)設(shè)計可以在滿足辦公建筑的功能性要求的基礎(chǔ)上實現(xiàn)最優(yōu)能耗。本次研究以哈爾濱地區(qū)的環(huán)境特點為基礎(chǔ)，對辦公建筑的幾何信息、材料信息和運行信息進行集成，構(gòu)造辦公建筑的建筑信息模型。在GANN-BIM平臺上使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行基于建筑形態(tài)參數(shù)的建筑能耗預測。本次研究對不同建筑形態(tài)參數(shù)下的設(shè)計策略進行建筑模擬和能耗預測。結(jié)果表明，建筑窗墻比為0.1，窗高為2.4m，窗臺高為0.8m，層高為3層，進深縮放系數(shù)為0.8，建筑朝向為-90°、0°和90°時，辦公建筑的能耗最低。此次研究結(jié)果可為哈爾濱地區(qū)辦公建筑的節(jié)能設(shè)計提供一定參考意見。但是此次研究缺少對光舒適度等參數(shù)的分析，因此還需要在建筑節(jié)能設(shè)計上進一步分析其他因素，得出節(jié)能舒適的綠色建筑設(shè)計方案。

作者:喻海亮 單位:葛洲壩房地產(chǎn)南京事業(yè)部