绿建小筑周报 | 第十七期

亲爱的绿建小伙伴们:

首先要向大家诚挚道歉,因为个人原因,本期周报比预期晚了一天发布,感谢大家的耐心等待!七月的第一周,全国多地持续高温,天津更是遭遇高温伴随降雨的极端天气,这让我们再次深刻感受到气候变化的挑战。本周我们为大家带来了Ladybug Tools的重要更新和两篇前沿研究,希望这些内容能为应对气候挑战提供有益的技术支持!🌿


🔧 工具更新速递

🐞Ladybug Tools 1.9.0版本重磅发布

好消息传来!Ladybug Tools正式发布1.9.0版本,本次更新的核心主题是”增强处理大型模型的能力”,为绿建分析师们带来了诸多实用功能:

  • 全新LB示例组件:用户现在可以直接导入示例脚本,大大降低了学习门槛,新手也能快速上手
  • SVG导出功能:可视化集现在支持导出为SVG格式,实现交互式数据展示,让分析结果更加生动直观
  • 色盲友好配色:新增色盲友好配色方案,提高了图表的可访问性,体现了对不同用户群体的关怀
  • Honeybee区域支持:新增区域(Zones)功能,使多房间共享恒温器的模拟更加准确,提升了复杂建筑的分析精度
  • 窗户几何体优化:简化窗户几何体功能大幅提升大型模型的模拟速度,解决了处理复杂建筑模型时的性能瓶颈
  • Dragonfly核心重构:完全重构了核心/周边生成算法,现在几乎支持所有建筑形状,极大扩展了应用范围
  • 地源热交换器设计工具:新增自动尺寸设计垂直钻孔地源热交换器场的功能,为可再生能源系统设计提供便利

🦗URBANopt网络问题解决方案

另一个值得庆祝的消息是,DOE已正式批准NREL优先重构URBANopt需要联网下载依赖包的问题!这意味着国内用户在使用URBANopt时将大大减少因网络问题而受到的影响,城市尺度的能源分析将变得更加便捷可靠。


📚 本周论文分享

1️⃣ 《基于Python的几何参数敏感性分析:评估波士顿大型办公楼几何变化对环境性能的影响》

在可持续建筑设计中,建筑几何形状对环境性能的影响往往被低估。这项研究通过大规模参数化分析,深入探讨了早期设计阶段几何参数对建筑环境性能的量化影响,为数据驱动的绿色设计提供了科学依据。

研究团队针对波士顿地区的大型办公建筑,比较了立方体和圆柱体两种基本几何形态的环境影响。通过Rhino和Grasshopper进行参数化建模,生成了超过17万个立方体模型和1700个圆柱体模型的庞大数据集。结合Honeybee和Ladybug工具进行气候与能源模拟,并采用OpenLCA结合Ecoinvent数据库评估能源消耗的环境影响。

研究发现了几个重要结论:

  • 圆柱体配置的能源效率显著优于立方体,环境影响降低了5.3%,这为建筑师在选择基本几何形态时提供了重要参考
  • 供暖需求占主导地位,在两种几何形式中均占总能耗的96%,突显了在寒冷气候区优化保温性能的重要性
  • 关键几何参数识别:对于立方体,长度是影响可持续设计的关键因素;而对于圆柱体,半径是更重要的参数
  • 化石燃料耗竭被确定为最关键的环境影响类别

特别值得关注的是,研究通过机器学习技术(Random Forest、XGBoost、SHAP等)开发了预测环境影响的数学公式,准确率超过95%,为建筑师提供了快速评估工具。

尽管研究主要关注运营能耗阶段,未全面考虑全生命周期的其他阶段,但其提出的方法论为建筑师在早期设计阶段进行几何优化提供了强有力的数据支持。

2️⃣ 《机器学习驱动的集成遮阳系统多目标优化:增强日照可用性、眩光保护与节能效果》

在夏热冬冷气候区,如何平衡建筑的日照获取、眩光控制和节能需求一直是设计挑战。这项以上海为案例的研究,通过机器学习和多目标优化技术,为集成遮阳系统设计提供了创新解决方案。

传统建筑设计中,自遮阳形态和立面遮阳设备往往单独考虑,缺乏对两者协同效应的评估。研究团队构建了包含1800个不同参数组合的建筑单元数据集,考虑了自遮阳长度(SSL)、自遮阳数量(SSN)、百叶距幕墙距离(LSD)、百叶宽度(LSW)和百叶角度(LSA)等关键参数。

通过对比分析,研究发现:

  • 自遮阳形态参数的影响更为显著,特别是自遮阳长度(SSL)对室内日照和能源性能的影响远大于百叶遮阳参数
  • GWO-BPNN-Adaboost模型表现最佳,对各项性能指标的预测精度极高,R²值均超过0.9
  • 集成方案效果显著:与单一遮阳方案相比,集成自遮阳形态与百叶遮阳的方案实现了全面性能提升

优化结果令人印象深刻:理想的集成方案可将能源使用强度(EUI)降低高达15.35%,空间眩光自主度(sGA)提升高达41.77%,空间有效日照照度(sUDI)提升高达245.99%,同时日照均匀度也有27.21%的提升。

这项研究不仅为夏热冬冷气候区的建筑设计提供了实用工具,也展示了机器学习在复杂建筑性能优化中的巨大潜力。

🔍 想了解更多细节?请访问网站【论文分享】板块查看完整解读和原文链接。


🌡️ 极端气候下的绿建思考

最近天津持续高温并伴随降雨,全国多地也面临着数年不遇的极端高温天气。这些气候现象提醒我们,应对气候变化已成为绿色建筑行业不可回避的重要责任。

本周分享的研究恰好从不同角度展示了如何通过科学的方法和先进技术来优化建筑性能:从几何形态的选择到遮阳系统的集成设计,每一个环节都可能对建筑的环境表现产生重要影响。我们需要更多地运用数据驱动的方法,在设计的早期阶段就考虑建筑的气候适应性和能源效率。

绿色建筑行业必须积极回应气候变化的挑战,通过技术创新和设计优化,为人们提供更加舒适、健康、节能的建筑环境,同时减少建筑对环境的负面影响。


感谢每一位关注和支持绿建小筑的朋友!在这个充满挑战的夏季,希望本期分享的内容能为您的工作带来启发和帮助。我们将继续关注绿色建筑领域的前沿技术和研究成果,与各位一同探索应对气候变化的创新解决方案。祝愿大家保持健康,工作顺利!