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基于BIM期刊文献的研究热点与趋势演化分析

2020-12-15周硕文潘玉华卢永茂

土木建筑工程信息技术 2020年3期
关键词:网络分析文献核心

周硕文 庞 博 潘玉华 张 强 卢永茂

(1.中国建筑科学研究院有限公司,北京 100013; 2.交通运输部水运科学研究院,北京 100088; 3.广东信宏智慧建造工程有限公司,东莞 523073)

引言

随着建筑信息化技术的不断发展,我国建筑工程经历了图板手绘、计算机辅助绘图到建筑信息模型(Building Information Modelling, BIM)的跨越。借助近年来的BIM、云平台、大数据、物联网等技术发展,横亘在建筑全生命周期各个阶段的技术与信息壁垒正在消失,逐步形成了以BIM技术为核心的建筑全生命周期信息集成系统,为未来建筑的智能化发展奠定了坚实的基础。

在BIM技术发展与应用的过程中,我国研究学者与工程技术人员通过大量的理论研究与工程实践,吸收借鉴国外IFC[1](Industry Foundation Classes)、IDM[2](Information Delivery Manual)、IFD[3](International Framework for Dictionaries)等数据标准体系的先进经验,初步构建出了以5大BIM国家标准[4,5]为核心,以PKPM-BIM[6]、广联达[7]等为应用软件的产学研用BIM体系,为我国建筑BIM产业的良性健康发展提供了保障。

但随着BIM研究的不断深入,相关研究成果也与日俱增。通过在中国知网(CNKI)数据库和Scopus数据库的检索发现,以“BIM”为主题的期刊文献数分别高达36 359篇和16 733篇(截止到2020年3月31日),这庞大的文献数量影响了现有研究人员对BIM研究成果的深入总结和凝练,急需通过信息化和可视化技术对现有研究进行综合分析[8]。通过对国内外BIM文献综述的分析发现,社会网络分析是一种非常适用的研究方法[9]。在基于BIM的施工网络研究中,通过对1 031篇文献的计量分析与网络分析,发现了技术是项目协作研究的先行因素,而管理的重要性相对较低[10]。而基于614篇BIM文献的网络分析发现,“可视化”和“工业基础类(IFC)”是最重要的被引词[11]。通过BIM和非现场施工(off-site construction,OSC)文献的分析,研究人员对面向OSC的BIM研究进行了量化,并指出基于BIM的预制件生产设计等未来研究方向的重要性[12]。由此可以看出,社会网络分析是一种有效的量化分析研究热点的工具,据此,本文基于社会网络分析对CNKI数据库中的部分重点文献进行了研究。

1 基于社会网络分析的BIM研究热点与团队分析

基于CNKI数据库的文献梳理与分析,本文选取了部分具有代表性的BIM相关文献进行分析,并以此为基础,通过构建网络模型图,对现有研究的研究热点进行了定量分析。

1.1 基于CNKI期刊数据库的绿色建筑研究文献统计

为了保证数据分析的全面性与准确性,本文依托CNKI数据库,对以“BIM”为“主题”的文献进行了检索,共得到31 387篇期刊文献,但通过对CNKI数据库检索结果的分析发现,由于BIM研究兴起时间较短,许多文章发表在近年来新成立的杂志中,使得过去以核心期刊等数据库为基础的检索模式,难以真正提取出有代表性的BIM研究文献。而在对文献进行梳理后发现,基于被引次数的文献选取方法,可以更有效地对代表性文献进行提取,提高分析结果的准确性,因此,本文基于被引次数建立了文献分析数据库。同时,为了提高分析结果的质量,本文以被引次数超过10的文献作为数据源进行分析。

基于上述检索条件,共检索到1 961篇以BIM为“主题”的文献,通过对文献的内容梳理与筛选,确定1 664篇BIM期刊文献作为网络分析的数据库,其发表时间分布如图1所示。通过图1的统计结果可以看出,自2009年以来,BIM研究文献的增长速度非常快。相比2009年, 2016年的高被引文献数增加了37倍,年均增长率为530.16%。2017~2019年由于文献发布时间较短,其高被引文献数的代表性较低,不再进行特定说明。

通过对这1 664篇BIM研究期刊文献的来源出版物统计发现(如表1所示),《土木建筑工程信息技术》和《施工技术》是发表相关研究最多的期刊,极大地推动了BIM相关研究的发展。而《建筑经济》、《建筑技术》和《工程管理学报》也在建筑各个不同的角度丰富了BIM研究,为BIM技术的不断完善贡献了力量。

图1 BIM研究文献发表分布图Fig. 1 Distribution map of BIM literature publication

表1 BIM研究文献来源出版物统计Table 1 Statistical results of literature source publication of BIM

1.2 我国BIM总体研究网络的建立与分析

基于对BIM重点文献的检索,本研究确定了文献数据库,并通过对数据库中不同文献的关键词进行提取分析,确定了关键词之间的关系矩阵,从而对我国BIM总体研究网络进行了建立。

通过统计发现,收集的1 664篇文献共包含6 977个不同的关键词,基于这6 977个关键词两两间的共现频次,本研究计算出了BIM关键词关系矩阵,从而建立了我国BIM研究总体网络模型(如图2所示)。其中,关键词代表网络的节点,节点和文字大小代表相对连接次数的大小,不同的颜色代表不同分组(基于连接关系确定)。同时,本研究通过计算不同节点的特征向量中心度(Eigenvector Centrality,EC),对不同研究内容的相对重要性进行了量化,表2列出了排在前30位的EC结果。

从图2的结果可以发现,现有BIM研究主要分成了4个部分,“BIM”、“BIM技术”等是核心的研究内容,而通过对比表2结果可以发现,除了通用性研究内容外,“协同设计”、“Revit”、“可视化”、“碰撞检查”等均是较为重要的研究内容。但从总体上来讲,其他研究内容的相对重要性较低,仅为BIM的12%左右,这与出现频次为1的关键词有关,它们影响了量化分析结果的代表性。

图2 BIM总体研究网络图Fig. 2 Overall research network of BIM(Gephi,节点=2 479,边=19 460)

表2 BIM总体研究网络特征向量中心度计算结果Table 2 Eigenvector centrality results of BIM overall research network

表3 BIM核心研究网络特征向量中心度计算结果Table 3 Eigenvector centrality results of BIM core research network

1.3 我国BIM核心研究网络的建立与分析

为了更准确、直观地对BIM研究进行可视化与定量化分析,本研究建立了BIM核心研究网络模型。基于关键词出现频次的统计结果,以10为界限,对关键词进行了筛选,共得到86个词频大于等于10的关键词用于BIM核心研究网络的建立与分析,其网络模型如图3所示,排在前30位的特征向量中心度计算结果如表3所示。

图3 BIM核心研究网络图Fig. 3 Core research network of BIM(Gephi,节点=86,边=1 496)

通过对BIM核心研究网络模型的建立与分析,可以看出现有研究对信息化和应用的关注度相对较高,建筑工程是核心的研究对象,其相对重要性比桥梁高41.3%。在技术研究中,“协同设计”、“碰撞检查”、“可视化”、“深化设计”等研究内容的相对重要性都达到了BIM的40%,是BIM技术层面非常重要的研究方向。在管理研究中,“施工管理”、“项目管理”、“精细化管理”均是影响较高的研究内容,其中,“施工管理”是最重要的部分。在不同建筑类型中,“装配式建筑”的起步时间较短,但相对重要性却高于其他类型的建筑,可见通过精细化、信息化与可视化技术,可以有效提高其施工性能。而“全寿命周期”和“全生命周期”的计算结果表明,现有BIM研究已经跳出了设计阶段的限制,全生命周期思想已经融入到现有研究中,这为未来研究的进一步拓展奠定了基础。

表4 BIM研究文献作者统计表Table 4 Statistics of BIM research literature authors

在表3结果中,虽然对“施工管理”进行了大量研究,但与进度、质量控制的相关研究内容却未能排在前30位,“进度管理”尚能排在第37位(EC: 0.286),而质量则没有出现在核心指标中,由此可见,BIM的施工管理是以造价、成本等为核心进行的,对进度和质量的研究相对不足。同时,IFC和标准分别排在第62位和68位,现有研究对国际和国内标准的解读较少,对评价体系的分析不足,这影响了BIM技术的应用,需要进一步拓展基于相关标准的研究工作。

1.4 基于社会网络分析的BIM研究团队分析

基于对BIM研究文献的统计,本研究对BIM研究团队间关系进行了分析。通过对文献作者的统计,发现共有3 013位研究人员对BIM进行了研究,其中,张建平、何关培、王廷魁等是发表文献最多的作者。表4列出了发表文献数超过7篇的作者,从表中可以看出,大部分学者来自于大学,清华大学的相关学者数最多。

图4 BIM研究团队网络图Fig. 4 Network model of BIM research teams(Gephi,节点=350,边=1 720)

为了更直观地对BIM研究作者间关系进行分析,本研究建立了BIM研究团队网络图,如图4所示。由于本研究重点关注作者团队间的合作关系,因此模型中仅对模块化后占总体1%及以上的团队进行了统计。考虑到特征向量中心度计算的特殊性,在作者量化分析中,分别以中心度(Degree centrality, DC)作为指标对该作者的核心性做分析,其计算结果如表5所示。

表5 BIM研究团队中心度计算结果Table 5 Degree centrality results of BIM research teams

(a)2006~2010年BIM核心研究网络图 (b)2011~2013年BIM核心研究网络图(a)2006~2010 core research network of BIM (b)2011~2013 core research network of BIM(Gephi,节点=35,边=174) (Gephi,节点=89,边=726)

(c)2014~2016年BIM核心研究网络图 (d)2017~2019年BIM核心研究网络图(c)2014-2016 core research network of BIM (d)2017-2019 core research network of BIM(Gephi,节点=102,边=1 304) (Gephi,节点=76,边=644)图5 不同阶段BIM核心研究网络图Fig. 5 Core research network of BIM in different stages

通过对比图4和表5的结果可以看出,现有BIM研究中有9个较大的研究团队,大部分研究团队是独立地开展研究,不同团队之间的研究交流较少。以“张建平”、“胡振中”等为核心的团队是最大的研究团队,并通过“张洋”、“李恒”等与“赵雪锋”团队和“郭红领”团队建立了联系。除此之外,只有“张德海”和“张涛”团队建立了有效的联系,其他研究团队均呈现出内部小团队的现象,这影响了不同研究成果之间的交流。在作者相对重要性分析中,“张建平”是中心度最大的作者,这与统计结果相同。而“杨震卿”、“赵钦”、“张晓玲”等均表现出较高的重要性。

2 基于时间演化的BIM研究热点及趋势分析

通过上述研究的分析,本文初步对现有BIM研究热点与研究团队进行了网络分析,为更好地对BIM研究的未来趋势进行分析,本文分别对不同年代的BIM研究进行了网络分析,从而对BIM研究的时间演化方向进行了研究。

2.1 不同时间段BIM研究网络的建立

基于1 664篇文献数据,本文对文献发表时间进行了统计与分析,并将2006~2019年分隔为2006~2010年、2011~2013年、2014~2016年与2017~2019年这四个时间段,每个时间段的文献数分别为66篇、390篇、906篇和302篇。同时,为了更直观地对不同时间段的研究内容进行展示,本研究重点对4个不同时间段内的核心研究网络开展分析,分别根据关键词词频大于等于2、3、5、3,确立了各阶段的核心关键词,并建立了4个时间段的核心研究网络模型图,如图5所示。

2.2 基于不同阶段BIM核心研究网络的趋势演化分析

基于不同时间段BIM核心研究网络模型,本研究通过特征向量中心度计算结果对不同阶段核心研究内容的相对重要性进行了量化研究,其计算结果如表6所示, 4个不同时间段分别用“06-10年”、“11-13年”、“14-16年”和“17-19年”来表示。同时,由于本研究重点对各阶段的主要研究内容进行分析,因此只列出了排在前15位的关键词。

表6 不同阶段BIM核心研究网络特征向量中心度计算结果Table 6 Results of eigenvector centrality in different stages of BIM research

从表6的计算结果中可以看出,在06-10年,BIM作为一个新兴技术,虚拟现实、协同设计与可视化是关注的重点[13],针对IFC标准与BIM软件也开展了许多研究; 在11-13年,BIM研究的工程应用大大增加,信息化成为了BIM研究的共识,碰撞检查的重要性急速上升,成为重要的设计应用技术[14]。这一时期,BIM跳出了设计的局限,开启了施工管理研究工作; 在14-16年,相关研究数量倍增,逐步跨越了设计阶段,对施工过程中的应用成为了研究核心[15],而可视化由于在施工交底、工程展示中的重要意义,其重要性也不断提升; 在17-19年,随着建筑工业化浪潮的到来,装配式建筑的BIM应用得到了广泛的关注[16],由此也引起了施工管理中工程精细化研究的进一步发展。同时,随着建筑数据的不断积累,全生命周期BIM管理成为了重要的研究方向,新技术也与BIM不断融合,创造出更多的价值。而在BIM发展中,人才不足是制约现阶段发展的重要因素,因此教学改革也成为了这一时期非常重要的研究内容。

3 跨越Modelling的BIM未来研究展望

通过对现有BIM研究网络的分析,本研究对主要研究内容、研究团队和研究发展趋势进行了探讨。研究发现,对BIM研究最充分的是设计阶段,碰撞检查是其研究要点,而随着信息化技术的不断发展,BIM已经在施工管理中得到了广泛的应用,并在向着建筑全生命周期各阶段发展,“信息化”已经成为应用BIM进行管理的共识。但在对BIM研究的分析中,也发现了现有研究存在的问题,需要进一步研究:

(1)跨越模型限制,服务综合管理

建筑信息模型是一种技术手段,而不是目的。在BIM发展过程中,需要进一步加强对信息的深度整合与数据分析,从而在建筑全生命周期各阶段充分发挥建筑信息的作用,真正地实现数据联动与实时监控。通过开展建筑智能设计、施工精细管理、运营风险分析、剩余寿命预测等方面的研究[13],让建筑数据跳出模型的限制,在建筑生命周期综合管理中实现BIM的价值,打造Building Information Management。

(2)立足装配时代,推进智能建造

在建筑高品质发展与劳动力短缺的双重背景下,传统劳动密集型的建筑业受到了极大的挑战,这使得装配式建筑应运而生。但在装配式构件生产与施工过程中,由于缺乏精细化信息管理技术,反而影响了建筑的品质,这必然要通过加强BIM技术的应用[14],提高建筑建造过程中的精细度,以解决钢筋碰撞等工程问题[15]。同时,随着建筑工业化水平的不断提高,现代建筑施工必然要向着智能建造的方向发展,而BIM是实现建筑智能化建造的基础。因此,未来BIM发展要立足于装配式建筑的发展现状,充分发挥信息集成在构件制造(Manufacture)中的重要作用,推进模块化、信息化、智能化建筑的发展。

(3)增强基础研究,构建自主平台

受我国科研基本环境的影响,现有BIM研究以应用型技术为主,缺少对自主BIM三维图形系统等基础性内容的研究。这种基础研究的缺失,使得我国BIM研究必然要在国际平台的框架下进行,导致部分研究难以立足于我国的设计、施工基本情况,影响了相关研究的进一步发展[16,17]。因此,未来BIM研究不单要关注实践,更要增强BIM基础研究工作,通过对图像、图形、数据等引擎的深入研究,打造符合中国建筑业发展要求的BIM平台,为建筑业的高质量发展奠定良好的基础。

(4)应用信息技术,发挥云端优势

随着信息技术的不断发展,“大智移云”已经成为了未来BIM发展的重要内容[18]。BIM技术的进一步发展必然要借助物联网、大数据、云计算[19]等方面的优势,扩宽信息收集渠道,增强信息整理能力,提高信息分析水平,从而全方位全面推进建筑信息模型的完善与发展,真正将全生命周期内的信息进行整合,为未来建筑高水平管理提供基础。

(5)推动教学研究,创新培养模式

专业人才的缺失,是制约当前BIM发展的重要因素,如何将BIM技术引入课堂,培养适合现代工程发展的人才,已成为现有BIM研究的热点问题。只有通过加强对多专业交互式教学[20]、BIM工程实践对接、BIM教育体系改革[21]等方面的研究,创新BIM人才培养模式,才能真正解决现有BIM专业人才短缺的问题,培养出符合工程要求的人才。因此,未来BIM研究中应推进教学改革研究的发展,为BIM的发展提供持续动力。

在建筑高品质、高质量、可持续发展理念的指引下,BIM研究必然要通过更新理念内涵、推进智能建造、增强基础研究、促进技术融合、创新教学模式来进一步提高我国的BIM技术,充分满足未来建筑业不断增长的全生命周期管理需要,解决人才短缺的现实问题,为建筑的数字化、信息化和智能化发展贡献力量。

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