简述现代化数字孪生技术如何打造智能化建筑

发布时间:2021-04-02 17:41:21 作者:臻图信息 阅读量:275

 数字孪生的理念早在02年就已经出现了,而现如今伴随着科技信息的持续发展,数字孪生技术也获得了天翻地覆的改变,可以说是智能建筑的核心。接下来,我们就更深入些了解一下吧!

 

一、什么才是数字孪生

 DigitalTwin数字孪生通过运用传感器采集有关物理项目的实时数据,作为物理世界和数字世界之间的桥梁。随后,这些数据将用以搭建项目的副本,进而使其可以被理解,操纵或优化。即便数字孪生的理念自02年以来就已经出现,但是仅由于物联网(IoT)的实现,它才变得具备成本效益。用以描述类似技术的其他术语包含虚拟原型,混合双胞胎技术,虚拟双胞胎和数字资产管理。

 就比如,城市中的实体道路与导航软件中的虚拟道路便是一对“数字孪生”;在电脑中的word文档与打印出来的纸质文档便是一对“数字孪生”。这般延伸下去,这样的实体物可以拓展到任何实物上,小到一颗螺丝,大到人体、城市、地球,甚至于是整个宇宙(如果有那么大的数据能力的话),都可以形成对应的“数字孪生”对应的虚拟(信息)体。简单点来说,数字孪生是流程,产品或服务的虚拟模型。虚拟世界和物理世界的这种匹配允许对数据进行分析和对系统进行监视,以在问题发生之前就及时解决,避免停机,开发新机会,甚至于通过运用仿真来计划未来。

 业内普遍认为,数字孪生(DigitalTwin)这个理念最早起源于MichaelGrieves教授02年在密歇根大学PLM(产品生命周期管理)中心对产业界做的一次演讲。2014年,MichaelGrieves在其撰写的“DigitalTwin:ManufacturingExcellencethroughVirtualFactoryReplication”(数字孪生:通过虚拟工厂复制实现卓越制造)白皮书中进行了具体的阐述。他认为通过物理设备的数据,可以在虚拟(信息)空间搭建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统,并且这种联系不是单向和静态的,而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。

 数字孪生之所以能够备受关注,是因为它还集成了人工智能(AI)和机器学习(ML)之类的东西,以将数据,算法和上下文融合到一起,进而使组织可以测试新想法,在问题出现之前发现问题并展开远程监控。传统上,数字孪生被用于改进诸如风力涡轮机或喷气发动机的单一化资产的性能。但是,近些年来,数字孪生变得愈发复杂,不仅连接了一种资产,而且连接了资产系统,甚至于整个组织。IoT技术的拓展在很大程度上已完成了这个目标。

 伴随着数字孪生变得愈来愈复杂-将多种资产汇聚到一起,并将其与有关流程和人员的信息融合到一起,它协助解决复杂问题的能力也在提升。在办公楼,医院,学校,制造设施等已建成环境中,此应用程序可以成为游戏规则改变者。

数字孪生有四个关键构成部分:

1)数据(例如建筑系统,外部数据和蓝图数据)

2)推理(例如AI/ML模型或非线性规则)

3)关键绩效指标(例如效率,排放,净营业收入和安全指标)

4)上下文(例如乘员行为,系统/设备行为和工作流程)

 只有以有意义的方式映射了这四个关键构成部分,企业或组织才会拥有真正的数字孪生系统。

二、数字孪生使智能化建筑变得愈发智能

 数字孪生早已在组织层面上对商业房地产建筑形成了巨大影响。尤其是,数字孪生使建筑运营商可以将原先未连接的系统(从安全性到HVAC到寻路系统)整合到一起,以得到新的见解,优化工作流程并远程监控流程。

 它还可以使居民对自身的工作区域和环境条件有更多的控制权,进而提升了租客的体验感。通过优化系统并连接人员,业主和运营商可以运用数字双胞胎来控制成本,避免未来成本,提升住房率并提升总体资产价值。据测算,数字孪生可以将某些建筑物的运营成本每年降低每平方米52元人民币。

 在其它用例(例如,智能医院)中也是这般。通过构建医院的数字孪生,医院管理人员,医生和护士可以对患者的健康状况和工作流程得到强大的实时洞察力。通过运用传感器监控患者并协调设备和人员,数字孪生提供了一种更好的方法来分析过程,并在需要立即采取行动时在适当的时间提醒适当的人员。

 英国制造业研究所(TheInstituteforManufacturing)在西剑桥开展了一个项目,该项目的目的是研发剑桥大学制造学院(IfM)的动态数字孪生子,及其更宽阔的西剑桥校园,以展示其对设备的影响管理,生产力和福祉。最终为英国研发“国家数字孪生网络”的野心提供支持。实际细分目标表现为:

 演示数字建模及其基础架构性能和使用分析对组织生产力的影响。

 为整合城市规模数据以优化服务(例如电力,废弃物管理和运输)提供基础,并了解对更广泛的社会和经济成果的影响。

 为科研人员构建“科研能力平台”,以了解和应对规模性实施数字技术方面的主要挑战。

 培养对研发新颖的应用程序以改善基础结构系统的管理和使用感兴趣的科研社区。

三、数字孪生与建筑信息模型(BIM)

 DigitalTwin与BIM(建筑信息模型)软件之间存在一些关键的相似之处。简单地讲,BIM致力于建筑物的设计和建造,DigitalTwin可以模拟人们如何与建筑环境互动。实际而言,数字孪生与建筑信息模型之间存在着以下差异:

1、BIM用以设计和施工

 BIM在设计和建造过程中(而非运营和维护)展开了协调和可视化调整。BIM的目的并不是构建可运行建筑物的活的模型,而是协助建筑师和建造建筑物。

 BIM软件的核心是构建可可视化建筑物物理和功能方面的协调设计和建造过程。在新建筑的设计和原型制作环节中展开可视化对于AEC理解空间关系至关重要。与DigitalTwin不同,此物理信息模型专门针对运行中的建筑物展开了调整,而不是针对每天占用和使用的建筑物展开调整。

2、BIM并不是为实时操作响应而设计的

 数字孪生很快被认可为建筑物技术堆栈中最有价值的部分–它实时地全面的反映了您所构建的环境。一个数字孪生可以给你关于构建子系统的当前状态,他们是如何被居民行为的影响时,像HVAC或照明资产的运行情况。该模型会随着时间的变化而发展,以在资产生命周期的每个新环节提供更多价值。BIM是任何DigitalTwin的关键数据输入,但是仅BIM不能回应设备主管可能对优化运营提出的运营问题。

3、BIM致力于建筑物,而不是人

 数字孪生的下一个发展将看到用例将不仅仅限于资产,还包含整个组织或组织的数字孪生(DTO)。这代表着人员、过程和行为也将是至关重要的数据源,这些数据将为DigitalTwins提供有关已构建环境的更多上下文。

四、数字孪生的意义

 数字孪生技术是Gartner公司在2017年评选的十大战略技术趋势之一。数字孪生概念代表了物理世界和虚拟世界的结合,每一个工业产品都将得到动态的数字表示。从设计阶段到部署阶段的整个产品研发生命周期中,组织都可以拥有完整的产品数字足迹。这些“连接的数字事物”实时产生数据,这可以协助企业能够更好地提前分析和预测问题或给出预警,避免停机,开发新机会,甚至通过运用仿真以更低的成本为将来计划更好的产品。所有的这些都会对提供更好的客户业务体验产生更大的影响。结合了大数据,人工智能(AI),机器学习(ML)和物联网的数字孪生技术是工业4.0的关键,主要用于工业物联网,工程和制造业务领域。物联网的广泛性覆盖和运用已使DigitalTwins具备更高的成本效益和商业领域的可访问性。

 做为最早涉猎配对技术(当今数字孪生的先驱)的人,NASA是对数字孪生的意义和应用了解最为透彻也最受益的机构。“数字孪生的最终愿景是在虚拟环境中创建、测试和构建我们的设备,”NASA领先的制造专家兼NASA国家高级制造中心经理JohnVickers说。“只有在达到要求的性能时,我们才进行物理制造。然后,我们希望该物理建筑物通过传感器绑定到其数字孪生子,以便该数字孪生子包含通过检查物理建筑物可能拥有的所有的信息。”

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