Digitaler Gebäudezwilling für die Energiediagnose

Gebäude werden zunehmend komplexer. Spätestens im Betrieb können ungeahnte Schwierigkeiten auftreten. Gleichzeitig schlummern in vielen Gebäuden Reserven zur Steigerung der Energieeffizienz, die sowohl im bestehenden Betrieb als auch bei späteren Umbauten und Sanierungen noch aktiviert werden können.

EnergyTwin
Gebäude werden zunehmend komplexer. Spätestens im Betrieb können ungeahnte Schwierigkeiten auftreten. Gleichzeitig schlummern in vielen Gebäuden Reserven zur Steigerung der Energieeffizienz, die sowohl im bestehenden Betrieb als auch bei späteren Umbauten und Sanierungen noch aktiviert werden können.
Gebäude werden heute mit BIM geplant: die Architektur, der Verlauf von Strom- und Wasserleitungen und auch die technische Gebäudeausrüstung. Aber: Abweichungen finden sich häufig bei der technischen Gebäudeausrüstung, insbesondere bei Funktionen und Verknüpfungen. Anlagenschema, Gebäudeautomation, CAFM und Betriebsoptimierung sind bislang kaum in BIM integriert.Im Projekt «Energiediagnosestecker Digitaler Zwilling – EnergyTwin» soll das geändert werden. Mit verschiedenen Methoden will man Anlagentechnik, Funktionen, Verknüpfungen und Kommunikationsstrukturen für Gebäudeinformationsmodelle erfassen und BIM-fähig machen. Eingesetzt werden zum Beispiel Technologien des Reality Capturing (Fotogrammetrie, Laserscanning, Infrarotmesstechnik) und Methoden der künstlichen Intelligenz zur wissensbasierten, automatisierten Punktwolkenfilterung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung und Modellierung. Ein wesentliches Element ist darüber hinaus die Darstellung über virtuelle (VR) und augmentierte Realität (AR).

Im Ergebnis hat das Projekt drei «Bausteine»: Informationen über Geometrie, Topologie und Semantik der Anlagentechnik werden zu einem Gebäudeinformationsmodell (As-built BIM) verdichtet. Ein anlagentechnisches Strangschema zeigt die physikalische Systemtopologie der Gebäudetechnik. Schliesslich werden die Informationen über funktionale und informationstechnische Zusammenhänge zwischen Aktoren und Sensoren logisch verknüpft.

Energetische Betriebsdaten zusammenführen

Spannend wird es dann für die Nutzenden. Ziel von «EnergyTwin» ist es, die unzähligen geometrischen, topologischen und semantischen Informationen erstmals gleichzeitig mit Cloud-basierten Methoden zur Verwaltung von energetischen Betriebsdaten auf der Feldebene zusammenzuführen. Es werden Methoden des maschinellen Lernens zur Klassifikation der Daten eingesetzt, um funktionale und informationstechnische Zusammenhänge automatisiert zu erkennen.

So öffnet «EnergyTwin» für BIM eine neue Dimension und unterstützt die Gewerke der technischen Gebäudeausrüstung bei Inbetriebnahme, Wartung und Anlagenoptimierung. Einsatzbereiche liegen bei Neu- und Bestandsbauten.

gia.rwth-aachen.de/energytwin

EnergyTwin

Das Forschungsprojekt «EnergyTwin» richtet seinen Fokus auf die Betriebsphase: An einem digitalen Zwilling zur Energiediagnose probt man über 3,5 Jahre Inbetriebnahme und spätere Optimierungen, um sie dann schneller und besser in der Realität durchzuführen. Helfen sollen dabei digitale Bauwerksmodelle aus dem Building Information Modeling (BIM), künstliche Intelligenz, komplexe Visualisierungen der Gebäudetechnik und augmentierte Realität. Am Verbundprojekt unter Federführung des Geodätischen Instituts und Lehrstuhls für Bauinformatik & Geoinformationssysteme der RWTH Aachen arbeiten IT- und Immobilienunternehmen aus Aachen, Bückeburg, Hamburg und Köln zusammen.

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