MR透视机电系统、AI开启数据潜能: 数字孪生提升建筑能源效率及维修保养决策
当我们谈及绿色建筑的设计和建造时,不免会提及到建筑信息模型(BIM)这种新兴建筑概念。然而,绿色建筑强调的是可持续管理手法和能源利用,其中有一种技术虽然坊间较少提及,但却与BIM相辅相成,那就是数字孪生技术(Digital Twin)。
什么是数字孪生技术?
数字孪生是指复制现实中存在的物体并构建一个极其精细且高度相似的虚拟模型,并为每个对应物体建立数字身份,两者就像「双胞胎」(Twins)一样,分别存在于现实和虚拟空间之中。数字孪生的主要功能是通过收集现实世界里的实时数据,进行机器学习和分析,并模拟和预测物体在现实世界中可能产生的反应和情况,进而研究其性能。这其中涉及的技术包括用于收集数据的物联网技术、多源异构数据融合,甚至是无人管理概念等。
数字孪生技术最早应用于太空领域,但随着人工智能(AI)及虚拟现实/增强现实/混合现实(Virtual Reality/Augmented Reality/Mixed Reality, VR/AR/MR)等技术的成熟及普及,数字孪生逐渐成为管理绿色建筑及其能源系统的一项关键技术。
香港理工大学(理大)建设及环境学院副院长肖赋教授带领团队开发了一套数字孪生系统,并将该系统应用于理大校园的中央制冷系统,以达到节能优化和维修保养目的。该系统通过收集实时运行数据,利用AI技术对数据进行分析,并结合物理和工程知识,提供能够提高能源效率的优化运行策略和预测性维护方案。这套数字孪生系统融合了MR、BIM、建筑自动控制系统(BAS)、物联网(IoT)以及多源异构数据融合,同时开发了适用于Windows以及Hololens 2的版本。
数字孪生的技术及应用价值
「穿戴混合现实眼镜之后,墙壁内或天花上的制冷系统都变得肉眼可见。借助开发的室内导航技术,设备维修保养人员可以在大楼内的任何位置轻松找到通往有问题设备的路线图。一旦到达目的地,他们可以在现场同时观察实际环境,并通过虚拟接口获取肉眼看不到的设备运行参数以及基于人工智能的数据分析结果,从而更容易做出实时决策。」这套智能便捷的系统甚至能让没有人工智能技术背景的维修保养人员也能轻松使用。
为了准确掌握每项设备的实时运作情况,将来自大量的传感器的实时运行数据准确导入虚拟模型是至关重要的。在这一过程中,数字物体需要与现实世界里相应设备的空间位置和运行时间完全一致。肖教授团队开发的数字孪生技术完美地解决了这一难题。
「我们开发的数字孪生技术是一套应用于现有建筑自动控制系统的高级别智能建筑能源管理系统。通过利用有线或无线网络通讯,该系统在建筑的各种机电设备,包括冷气机房及室内环境中收集实时数据,并通过BIM的3D接口将数据可视化,从而监控各种设备的运行情况。该技术通过利用AI技术,特别是图像识别及融合物理和工程知识的机器学习方法,进行数据分析,为系统优化运行提供策略和参数,确保了建筑使用者舒适度,同时,节约系统能耗。」肖教授接着说道,「对于冷气机房,我们开发了基于AI的冷机启停策略、水温设定策略、冷机及水泵的预测性维护策略等;对于空间冷却系统,我们开发了基于AI的室内参数设定值重设策略、冷气末端预测性维护策略等。这些策略可以在保证室内热舒适性及空气质量的同时,提升建筑能源系统的综合能效和减少碳排放。」
此外,建筑用户还可以通过扫描二维码(QR code)向数字孪生系统提供个人室内热环境感知和偏好。系统借助与物理和工程知识融合的AI算法,向用户推荐室内温度设定值和新风量的调整,从而实现人在回路(Human-in-the-loop)控制,提升用户个人体验。「出于隐私考虑,目前通过物联网收集的数据并不包含任何用户身份信息,使用二维码提交意见有助于我们提供一个更个性化的室内环境,确保能源得以有效利用。」肖教授说。
数字孪生技术的发展方向
目前,除了应用于理大校园之外,这套数字孪生系统已在香港某政府合署大楼以及位于广东美的集团总部大楼得到部分应用。肖教授团队的学生在多个创新创业比赛中取得令人瞩目的成绩,并受邀参加了多项展览。
「我们已通过不同的应用案例,验证了技术的可行性,积累了丰富经验和数据。这些经验和数据有助于提高建筑能源系统能效,为建筑机电系统的维修保养提供便利。借助通讯网络和云端计算技术,数字孪生系统的服务地点不再受地理位置的限制。我们计划首先在商业和办公大楼中推广应用该技术。」肖教授补充道。