基于BIM技术的绿色医院建筑性能预评估

李季儒 徐继贺

（1．中部战区总医院，湖北 武汉 430000；2．中建三局集团有限公司工程总承包公司，湖北 武汉 430000）

0 引言

医院单位建筑面积的能耗可以达到其他公共建筑的2～3倍，因此医院建筑造成的环境污染和能源消耗问题不容小觑，改善医院建筑以实现可持续发展至关重要[1-2]。

绿色医院致力于实现贯穿整个建设周期的环保，如节约土地、节水、节约材料以及节约能源等。目前，绿色医院建筑评估系统主要基于收集大量数据进行分析，并采取相应措施。然而，数据收集过程复杂且效率低；因此，很难评估绿色措施的有效性。相比之下，医院建筑的性能指标更有针对性。因此，设计阶段的性能优化措施对实现绿色等级目标至关重要[3-5]。

BIM 是建筑性能分析的有效工具。BIM 集成了项目系统、建筑信息和项目管理团队，以提供安全便捷的数据传输和存储方法，从而提高绿色评估的效率。该文将利用BIM 技术构建绿色医院建筑性能的模拟和模糊定量预评估模型，以评估医院建筑在设计阶段的性能[6]。

1 方法

该研究将采用基于BIM 的预评估系统，完成绿色医院建筑绩效预评估工作，包括3 个步骤：1）确定绩效指标并围绕其构建多因素预评估框架。2） 通过G1 方法和熵权方法确定指标的权重。3）对绿色医院建筑的性能进行模拟和评估。在该阶段，使用Ecotect 模拟性能，使用Dynamo 和Matlab 评估性能[7]。

1.1 绩效预评价体系

1.1.1 绩效指标识别

从患者建筑需求角度出发，将绿色医院建筑性能预评价体系分为室内舒适度、医院环境和资源利用3 个板块。3 个一级指标是选择二级指标的基础，二级指标是在文献检索的基础上提炼和扩展的。

1.1.2 多因素预评估框架

对多位专家进行采访交流，构建绿色医院建筑绩效的多因素预评估框架。受访者都是绿色医院建设的利益相关者，因此，他们的观点是相对科学的。他们会根据需求进行回答问卷。

1.1.3 指数权重测量

指数权重与结果的准确性有关。为了尽量减少单一方法的误差，该研究采用G1 法和熵权法，采用线性加权的方式分配指标权重。通过G1 法，专家根据指标的重要性进行排序，然后通过量化指标之间的重要性来计算主观权重。然后采用熵权法来确定客观权重。最后，经过多次重复，确定指数权重。

1.2 构建BIM 模型

在BIM 中建立3D 模型，以评估和优化绿色建筑性能。BIM 是智能三维建模的过程，为规划、设计、施工和运营提供工具。将绿色医院建筑性能预评估所需的信息放入BIM 模型中。BIM 通过模拟风、光、阳光和热环境，为绿色医院建筑性能的综合预评估提供技术支持。照明环境模拟包括日光因子、日照时间和照度。通过加载城市气象数据和安装灯具，可以模拟自然和人工照明。此外，可以模拟自然和人工照明的结合。风环境性能分析需要模拟不同季节的风环境对建筑物的影响，可以通过计算流体动力学（CFD）模型来支持，以获得气流速率、气流矢量和单元压力等指标。日照模拟分析用于分析建筑物在指定日期的日照时间。热环境模拟可以通过设置外墙材料来有效地分析建筑围护结构的热性能，这主要可以通过织物增益、小时温度、增益分解和月度天数来反映。

1.3 绿色医院建筑绩效评估

Ecoect 包括各种模拟和分析功能，为建筑性能优化措施提供技术支持。通过使用构建的3D 模型和集成的工程信息来评估绿色医院建筑的绩效，性能模拟Ecoect 通过gbXML或IFC 标准在Revit 中创建三维模型。然后，将气象数据和相关技术参数设置加载到Ecoect 软件中，输入建筑日照、风环境、照明环境和热环境进行综合模拟分析，然后输出能耗、热舒适度、风环境和噪声值。该文使用五天滑动温度、风速和风向来确定风环境模拟参数，

根据评估规则，将在建筑性能模拟后获得指标分数。然后，通过云物质-元素理论计算相关度。（Ex，En，He）用于构建物质-元素模型，其中期望（Ex）表示绿色医院建筑预评估指标的分类。熵（En）描述了医院建筑绩效预评估等级划分的模糊性和获得评估样本的随机性。超熵（He）表示绿色医院建筑绩效预评估样本的分散程度。具体来说，He越大，样本越离散。物质-元素模型如公式（1）所示。

指数水平的区间划分由云物质-元素理论中的Ex、En和He 决定。考虑到绿色医院建筑绩效的预评价模型和医院建筑的特点，对各评价指标进行划分。假设每个指数的区间为（Cmin，Cmax），云模型中的Ex、En和He分别如公式（2）和公式（3）所示。

式中：s为根据专家经验或实际情况确定的常数。

此外，通过选择正常云模型来计算x，可以得到x=Ex±1.774En。然后，将x设置为固定间隔的边界值，如公式（4）所示。

式中：He是一个不确定的值，它决定云的厚度。值越小，云越薄，相关系数越模糊。值越大，反之亦然。x是云图中的任何云滴。相关度函数用于计算云滴与评价等级之间的关联度，以最终确定评价对象的绿色等级。相关度函数表达式如公式（5）所示。

式中：En'是由期望值Ex和方差He生成的正态随机数。

1.3.1 二级指标确定的相关度

首先，通过Matlab 编程计算每个绿色等级对应于Vp的第i个评价指标的隶属度。其次，通过加权以下各项来计算Vp对每个绿色等级的隶属度，如公式（6）所示。

式中：Kj（Mp）是第p个标准物质元素对第j个绿色等级的隶属度（j=0，1，2，3）；Wpi是第i个指数对第p个标准物质元素的权重；Kj（Vpi）是第p个至第j个绿色等级的隶属度的物质元素中的第i个指示符的测量值。

1.3.2 绿色等级的确定

根据最大隶属度原则，二级指标、一级指标和待评价的物质要素的绿色等级定义如公式（7）所示。

最后，根据计算结果，绿色医院建筑绩效等级可分为4类：基础级、1 星、2 星和3 星。

2 工程案例

为了验证所提出的系统的科学性和有效性，选择某医院作为应用该系统的实例。某医院计划建设总建筑面积约320840 m2，包括147000 m2和173840 m2（总建筑面积），分别位于地面上和之下。该文将对医院大楼的性能进行评估，其中包括6 层门诊大楼和医疗大楼以及14 层住院大楼。

2.1 建筑性能模拟

现有的Revit 模型可以通过使用gbXML 标准直接导入Ecotest 进行模拟。门诊楼、医疗楼和病房楼的日光合规率分别为85%、60%和99%。图1 显示了室内日光系数。

图1 模拟室内日光系数

风环境模拟使用该地近5 年的数据，以5 天的时间为滑动窗口，统计温度、风速和风向数据来确定模拟参数和条件。采用过渡季节代替冬季进行模拟。详细参数如下：①风向。夏季南风，过渡季节东北风。②风速。夏季和过渡季节为7 m/s。经过模拟仿真，可以得到定量气流速率和定性室内气流组织。室内风环境模拟结果，风速大致为0 m/s～1.4 m/s，风速宜人，风向量合理。此外，风环境模拟也可用于模拟外部的风环境。

通过模拟建筑物的热环境来确定围护结构的热性能。模拟前需要设置相关参数，医院包络层的物理参数见表1。建筑在6—9 月接收更多热量，最大热量来自12：00—18：00。在1 月和12 月的23：00—8：00，热量最高。热或冷主要通过外壳的热传导形式传递。通风排出的热量为24.2%，建筑物附近的风速相对较高，需要加强气密性。此外，40.4%的热量来自太阳辐射。

表1 包络层的物理参数。

2.2 建筑性能评估

通过上述模拟，获得所有二级指标的分数。结合评价模型，通过MATLAB 计算待评价医院的相关度和绿色等级。1）项目评分基于医院的实际情况，采用BIM 进行建筑性能模拟，以获得预评估指标数据。受空间限制，以室内舒适度为例，分析各指标的得分。2）项目绿色等级模拟完成后获得第二级指标的分数。然后根据建议的模型计算第一级索引。可以使用一下方程来找到要评估的物质元素，如公式（8）所示。

其中Nj（j=0，1，2，3）为绿色等级，Mp（p=1，2，3）是第一级指数，ci（i=1，2，3，…，12）是第二级指数。根据物质元素延伸理论，其中绿色医院建筑等级的基本级、1 星、2 星和3 星分别由R1、R2、R3和R4表示，如公式（9）所示。

节点域是所有经典域范围的总和，节点域范围为（0，10），节点域表示如公式（10）所示。

通过物元扩展理论获得经典域和节点域后，云模型中的Ex和En通过前面的公式获得。MATLAB 在He为0.10、0.12、0.14 和0.16 时创建He的评估云图。云图像的先决条件是模糊性和不可预测性。当He=0.14 时，云模型具有良好的质量，可以用于计算精确的相关度。根据构建的预评价模型，利用MATLAB 根据公式（6）计算二级指标的相关度，最终根据公式（7）生成一级指标相关度和绿色等级。结果表明，该医院的绿色等级为二星级，向三星级发展的趋势不明显。

3 结论

为了优化绿色医院建筑的性能，该研究构建了基于BIM的绿色医院性能预评估系统。通过理论研究和权重模型构建建立绩效预评估指标体系，通过BIM 保证绩效模拟，获得指标得分和绿色等级。以某医院为例，验证了该方法的有效性和科学性。建筑绿色医院建筑性能预评估主要侧重于可量化和模拟的性能指标。绿色医院建筑性能的预评价指标筛选可能取决于专家会诊方法。因此未来可以针对大数据等新方法进行改进。