从数字孪生视角谈建筑运维

运用BIM技术与运营维护管理系统相结合，可以对建筑的空间、设备资产进行科学管理，对可能发生的灾害进行预防，降低运营维护成本。目前许多类似的在运维阶段的BIM应用已经层出不穷，而运用这一套概念去忽悠业主，让业主为BIM买单，但实际交付的时候业主只得到了一个“毫无用处”的BIM模型或一套基本不能实施的所谓“BIM运维系统”，像这样的事例普遍存在于中国BIM市场。

IOT硬件采集的数据信息无法准确匹配至其对应设备，相关云计算、大数据分析等技术便无用武之地，BIM运维也将成为一纸空谈。究其原因，BIM运维系统与IOT数据未实现数字孪生是其关键。

什么是数字孪生？

“数字孪生”一词，最早由密西根大学教授Grieves提出，通过建立物理世界和数字世界之间精准映射、实时反馈机制，实现物理世界与数字世界互联、互通、互操作体系，构建虚拟世界对物理世界描述、诊断、预测、决策新体系，优化物理世界资源配置效率。

数字孪生框架

每个物理实体都对应着一个云端的网络信息体，即数字孪生体。在每个信息-物理实体对之间存在直接的一对一联系，这种联系主要体现在：当物理实体的状态发生改变，则同步更新数字孪生体的状态信息，反之，同理。此外，为了保存各实体的状态信息，物理实体和对应的数字孪生体具有各自的数据存储区。

对于通信层来说，多个数字孪生实体根据业务需求组成不同的通信群组。通信群组内的数字孪生实体间可以进行信息交换。

服务层属于中间件层，建立多个物理实体和其对应的数字孪生体及多个物理实体所构成的通信群组关系。

应用层包含访问权限管理器，服务管理器，数据可视化工具，数据挖掘等。从而实现对建筑实体数据及其衍生数据进行图形化显示，以及基于大数据技术分析历史数据，建立数学模型，进而用于故障预测等。

数字孪生数据处理模式

基于上述的基于云平台的数字孪生模型总体框架，我们将数据处理模式分为三种类型，如图所示：

第一种为纯物理实体的数据处理模式（P-P模式），即数据处理均发生在物理层，物理层存在运算单元，将传感器数据作为输入，经过运算单元的数据处理，输出诸如环境监测，安全检测等结果，从而驱动系统采取相应动作或进行信息交换，最后会将结果存储在物理实体对应的数据库中，该类型适用于对实时性要求比较高，但计算能力要求较低的应用场景。

第二种是纯数字孪生体的数据处理模式（C-C模式），即数据处理均发生在网络信息层，网络信息层存在运算单元，可将物理层的传感器原数据或物理层的衍生数据作为输入，同样经过运算单元的数据处理，输出事件结果，驱动系统动作或信息交换，最后存储在数字孪生体对应的数据库中，该类型适用于能容忍一定程度的延时，但计算能力较高的场景，能在不改变物理层结构的前提下扩展物理层的性能。

最后一种是物理实体和网络实体相结合的混合数据处理模式（C-P混合模式），即一部分实时性要求高的数据处理发生在物理层，而计算能力要求较高的部分发生在网络信息层，具体处理过程可看作是纯物理实体的数据处理模式与纯数字孪生体的数据处理模式并行执行。

建筑运维管理如何实现数字孪生？

1．智能设施全空间布局

数字孪生建筑打破当前建筑各业务系统各自为政、信息孤岛的状态，通过部署多功能物联网设备、智能网关和边缘计算节点，采集建筑IOT收集到的信息，支持统一汇聚处理后，进行一体化管理，实现建筑动态数据整合与共享。

2.BIM模型与IOT设备实体精准映射

在建模之初，模型的身份ID与各物联网设备代码因为创建主体不同并没有关联，要实现数字孪生，需要将BIM模型身份ID将转译后的IOT设备代码进行匹配，才能实现数据的综合应用。

如图五个烟感，模型六级编码分别是1-4-2-3-5，而同样位置的二维图纸标注的设备代码顺序分别是5-2-1-4-3，我们将六级编码的“0001”号烟感与设备代码的“005”号烟感关联，其余类似关联，实现数据交互。

（编辑：奚雅青）

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