傳感器與BIM結合的設施管理范文

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摘要：現行的設施管理方法下暖通空調系統故障定位過程的耗時低效問題，是由可視化程度差和信息集成化程度低造成的。BIM技術三維顯示和共享參數功能與傳感器結合能夠提高故障定位過程的可視化和信息集成水平。構建了bim與傳感器結合的設施管理系統，論述了該系統的構建思路、方法以及關鍵技術。對建筑物溫度異常狀況進行定性分析；綜合運用拓撲學原理和最小信息長度理論確定最優故障方案，以推進設施管理自動化的發展。

關鍵詞：設施管理；BIM；傳感器；數據庫；故障定位

建筑暖通空調系統是為室內用戶提供舒適的溫濕度和清新空氣環境的設施系統，該系統分布范圍廣、涉及到的設備或系統構件（包括除空調機組、冷水機組等大型設備外的系統元件，如風管、交叉連接件、風閥等，以下均簡稱構件）數量繁多，且各種設備或構件之間需相互配合、協調，在此過程中極易發生故障。故障的發生會降低室內舒適度、影響用戶體驗，縮短設備使用壽命，甚至會增加耗能負荷的可能性，增加運維成本。有研究表明，設備在全生命周期耗用的總成本是初始投資的7倍[1]，其中用于設備的運營與維護占85%以上[2]。暖通空調系統是能耗最大的設施系統，其運行能耗一般會占到總體建筑能耗的60%以上[3]，而經過故障檢測與診斷，優化暖通空調系統的運行后，建筑能耗能夠減少20%~30%[4]。因此，提高設施管理人員完成暖通空調系統故障檢修的工作效率，不僅可以提高用戶滿意度，還能降低能耗、減少運維成本，具有很強的現實意義。現行的暖通空調系統運行監控直觀化不夠，影響檢修效率。一般故障檢修的全過程依次為故障檢測、故障點定位、依據設備和構件參數及周邊環境制定維修方案、故障維修、填制維修單。多數企業應用BAS（BuildingAutomationSystem，樓宇自動化系統）檢測和定位故障。雖然BAS系統能夠監控冷水機組、空調機組等大型設備的運行狀況，這些設備發生故障時系統會自動報警，然而BAS系統在實際操作中帶來的便利程度并不高。一方面BAS系統的二維顯示方式直觀化程度低，只能簡略顯示設備的平面位置，無法查看設備具體形態及所處周圍環境。另一方面BAS系統信息集成化程度低，一些設備和構件的屬性信息，如故障地點周邊環境，散布在各種文件中。當故障發生后，檢修人員或憑對系統熟悉記憶或查閱設施檔案資料，才能確定故障點位置、獲取故障設備信息，這一過程比較耗費時間，并很容易受過時信息的影響。依據BAS系統，利益相關人在對故障分析、決策和實施過程中的溝通交流質量和效率不高。上述問題可通過傳感器與設施管理BIM模型相連的途徑來解決。一些研究將BIM技術與傳感器相結合，以提高建筑設施的故障檢測和定位效率。Chen等[5]以Revit為運維管理平臺做二次開發，實現基礎設施的可視化和傳感器實時數據圖形顯示，監控設施運行狀態。但其使用的BIM軟件輕量化程度不夠，使用復雜且消耗資源較大。Liu等[6]將傳感器數據與BIM模型結合，提供了傳感器空間位置及暖通空調系統表現狀況和房間材料快速檢索的原型系統開發方法，輔助決策和管理過程。劉林等[7]提出應用BIM和傳感器技術實現故障設備定位、故障遠程診斷及相關信息顯示的物業管理平臺框架，然而并沒有詳細介紹具體的平臺構建方法。Chan等[8]提出通過建立跨平臺管理系統整合BIM、傳感器、RFID、BAS、CCTV、RTLS等獲取的信息，簡化運維期故障定位信息查找過程。以上研究均在一定程度上提高了信息的可重用性、互操作性以及管理過程可視化，但它們都不能自動高亮顯示故障點位置及周圍環境，對于大體量、空間劃分復雜的建筑，鎖定故障點位置仍需耗費一定時間，可視化程度不高。為此，本文充分利用BIM與傳感器結合在提高故障檢測和定位效率方面的優勢，構建設施管理系統，旨在實現暖通空調系統故障的自動化定位，進而降低設施管理成本，提高設施管理效率和管理水平。

1傳感器與BIM結合的設施管理系統

1.1思路和框架

設施管理系統運用數據庫存儲來自BIM模型和傳感器的數據。BIM模型不僅包含分散在各專業圖紙和系統中的建筑、結構及相關設備或構件屬性信息等，還包括設施管理所需的設備或構件編碼、位置、連接關系等信息，進而生成三維圖元數據庫應用于可視化設施管理平臺。溫度傳感器用于獲取建筑物室外氣溫以及實時房間和暖通空調系統末端端口溫度值，前者是調節建筑室內最佳溫度的依據，后者用來判斷暖通空調系統運行狀況和故障報警。以上全部信息和數據均儲存在數據庫中，以保持信息的完整性從而方便管理人員通過可視化設施管理平臺調取。設施管理人員在可視化設施管理平臺操作并實現功能。平臺基于傳感器實時溫度數據，自動分析并判斷數據是否存在異常以及異常產生的原因，若系統判斷暖通空調系統發生故障，則管理人員可使用故障檢測功能尋找一系列最有可能的故障點，且高亮顯示故障點及所在位置，查看設備或構件維修所需的相關信息；故障點維修完畢后設施管理系統自動存檔維修記錄，實現運維檔案的自動化管理，從而提高維修效率和設施管理水平。基于BIM和傳感器的設施管理系統包括信息、平臺和功能3個層次。信息層是設施管理系統的信息支撐，能夠滿足設施管理過程中管理人員對運維管理、用戶管理、空間管理和財務管理等多個方面的信息需求，這些信息存儲在BIM模型和數據庫中。平臺層是信息交互的媒介，通過平臺層可調用信息層信息，也可寫入設施管理信息到數據庫中；系統功能通過平臺層得以實現。功能層是基于平臺層進行一系列操作后，設施管理系統可實現的功能。

1.2系統功能

結合設施管理人員的日常需求開發3個模塊的功能，分別為暖通空調系統運行狀況監控、暖通空調系統故障的自動定位和記錄以及可視化與信息查詢。3個模塊功能相互配合，從而實現暖通空調系統運行狀況的監控以及故障的自動檢測和定位。（1）暖通空調系統運行狀況監控。該功能提供各個房間及房間內部暖通空調系統末端端口的實時溫度和歷史溫度數據，供設施管理人員查看。傳統設施管理模式下，管理人員僅設定暖通空調系統的輸出溫度，系統運行時每個房間的實際溫度狀況只能通過該房間的用戶反饋獲得，若對所有房間用戶逐一采訪，無疑會耗費大量時間，降低工作效率。而借助傳感技術與數據庫可實時讀取溫度值，在平臺端將溫度數據以動態波形圖和表格的形式顯示，設施管理人員通過簡單操作便可查看各傳感器輸出溫度值，監督暖通空調系統當前運行狀況。另外，平臺在后臺對溫度值進行分析并判斷房間溫度是否異常。當溫度值出現異常時系統自動彈出異常警告窗口，附上異常原因和位置信息并高亮顯示，提示設施管理人員，智能化監控暖通空調系統運行狀況。（2）暖通空調系統故障的自動定位和記錄。該功能可輔助決策過程，縮短決策時間，在復雜的暖通空調系統中快速尋找故障位置，在一定程度上避免擴大故障范圍，提高檢修效率。當異常報警窗口顯示異常原因為暖通空調系統發生故障時，數據異常的末端位置已知，設施管理人員使用此功能可以快速獲得理論層面最有可能的故障方案的諸故障點信息，同時這些故障點模型被高亮顯示于視圖中，方便設施管理人員查看其具體的三維形態從而快速在現場中找到該設備或構件。此外，設施管理人員完成故障維修工作后，可通過輸入工號和密碼在系統中鍵入維修信息將維修數據傳入數據庫建立電子維修檔案，實現檔案的自動化管理。（3）可視化與信息查詢。該功能輔助維修過程，加快信息獲取速度，提高維修效率。在發生維修事項之后、維修之前，維修人員往往要先知曉故障設備或構件周圍環境以及規格、參數、生產廠家等信息，故而會翻閱大量不同專業圖紙和存儲資料，尋找所需信息。這一過程可通過可視化與信息查詢功能快速實現。該功能意在將圖元的幾何顯示和屬性信息結合起來，使維修人員可查看指定樓層房間布置及設備或構件分布情況，以設備或構件編號為主鍵調用數據庫，快速檢索構件相關信息，并以高亮顯示的方式直觀地呈現被查詢設備或構件的模型及位置，高效完成維修前準備工作；在對視圖進行一系列顯示操作之后，還能夠快速還原至總體視圖，便于后續使用。BIM模型與數據庫的連接顯然已成為BIM發展的一大趨勢，尤其是對于信息量巨大的設施管理模型來說，二者的結合不但能保持BIM的三維信息化優勢，還有利于數據信息的日常維護。可視化方面的功能則是基于維修人員檢修過程中了解故障位置和周圍環境的日常需求，通過二次開發簡化操作流程，且使具體功能直觀化顯示在操作界面中。這意味著即使設施管理人員不具備軟件基礎也能憑簡單的點選快速查看到指定樓層視圖，選中設備或構件模型即可獲得該構件編號，查詢相關信息。

2管理系統的軟件工具選用

根據前文所述思路以及待實現功能，設施管理系統構建工具需包括建模軟件、管理軟件、數據庫，并選擇適合的語言在開發平臺開發插件。建模軟件應能整合建筑全生命周期的信息，使信息與模型相互關聯，且能同管理平臺共享信息模型。依據價值工程理論，設施管理軟件選用應考慮實現功能性和管理發生的交易成本兩個方面因素。設施管理BIM模型具有3D可視化功能，同時還應支持二次開發，使管理人員能按管理需求自主完善平臺功能以實現暖通空調系統的故障檢測和定位。開發語言則依管理平臺選擇，開發平臺和數據庫能夠連接。交易成本則應考慮軟件的通用性、操作方便、輕量化問題。通用性帶來軟件購置和使用培訓費用的降低，操作方便提高工作效率，減少誤操作。輕量化關乎模型文件容量較大，啟動和運行較慢，將影響工作效率。綜上所述，設施管理系統利用AutodeskRevit建立BIM模型；以C#為開發語言，VisualStudio為開發平臺，在AutodeskNavisworksManage的基礎上進行二次開發，作為設施管理平臺，結合溫度傳感器和SQLServer數據庫的應用，實現設施管理系統構建。

3實施的關鍵技術

3.1BIM模型與圖元數據庫建立

在Revit建立BIM模型時定義設備或構件編號，以此作為三維模型與數據庫間連接的紐帶。模型與圖元數據庫位于設施管理系統的信息層，是系統的數據基礎。通過為每個設備或構件按照“樓層-房間號-系統編號-設備或構件編號”的規則編碼，BIM模型中的每個圖元都會具有唯一的標識，它不僅能夠為信息的快速查詢提供索引，為設施管理人員的管理工作提供了便利，同時也為建立暖通空調系統設備或構件間的關系奠定了基礎。整合來自設計、施工及設施管理等參與方的信息，建立設施信息數據庫，數據庫中主要儲存如表1所述三類信息，他們通過構件編碼建立聯系。信息查詢功能實際上是對上述三類信息進行篩選、整理和調用，并與模型可視化的特點相結合，使被查詢設備高亮顯示，從而提高信息獲取速度和管理效率。

3.2傳感器設置與數據顯示

在暖通空調系統末端端口位置設置溫度傳感器，獲取暖通空調系統末端端口表現值，并依此監控暖通空調系統提供的服務質量。在各房間安裝傳感器是智能化設施管理的重要途徑之一。雖然現實中可以選擇在每一設備或構件位置都設置溫度傳感器，此時系統將實現對暖通空調系統運行狀況的全面監控和故障的準確定位，然而由于暖通空調系統涉及到的設備或構件數量龐大，這種監控方法會耗費較大的成本，不經濟，因此本文僅將傳感器放置在暖通空調系統末端端口位置。暖通空調系統末端端口構件可視為傳感器的上游構件，二者通過設置參數的方式綁定后，傳感器輸出的溫度即為與之綁定的端口位置提供的服務質量。為方便設施管理人員觀察各房間溫度狀況，需將各個房間及房間內部暖通空調系統末端端口的實時溫度數據以動態圖形形式顯示。在這一過程中，Modbus-RTU通訊協議作為將溫度傳感器與數據庫動態鏈接的通道，使傳感器檢測到的溫度數據源源不斷地傳送到數據庫中，生成并自動更新溫度的時序數據數據庫。而后，對海量的數據信息進行調用和二次加工，目的是提高溫度數據的可視化程度，使設施管理人員可以從圖形中更加直觀地觀察溫度的變化過程以監控暖通空調系統的運行狀況。對于傳感器數據的傳輸頻率，設施管理人員可根據需要自行設置。此外，可通過修改數據更新時間間隔等方式，調整溫度數據的圖形顯示。

3.3暖通空調系統異常報警機制

當溫度數據異常時系統能夠自動報警，顯示如圖4所示窗口。設施管理人員事先依室外溫度和經驗確定室內房間的最佳溫度和溫度閾值，在實際管理過程中根據最佳溫度對暖通空調系統溫度進行設置和調節，使室內房間溫度位于最佳溫度保持最佳水平。假設異常產生之前暖通空調系統使房間處于最佳溫度水平。當數據顯示房間溫度值超過閾值時，則認為異常發生，此時觸發自動報警事件，窗口顯示異常原因、樓層位置、房間編號與緊急聯系人信息，同時異常位置在模型中高亮顯示。一般來說，異常產生的原因有3種：傳感器出現故障、發生火災和暖通空調系統故障。針對非暖通空調系統故障的情況，設施管理人員可直接依據報警位置采取相應的措施，否則，設施管理人員則要進一步確定暖通空調系統的故障位置。本文假設3種情況不會同時發生，即單一原因導致溫度異常。在異常原因判斷過程中，若要通過傳感器溫度數據判斷暖通空調系統發生故障，必須先排除傳感器故障和火災原因。首先，確定傳感器是否發生故障具有重要意義，因為在傳感器發生故障的情況下獲得的溫度數據是不可靠的，在該數據的基礎上做出的分析和決策也是不可靠的。另一方面，如若發生火災，也會導致房間溫度異常升高從而超出閾值引發報警。因此本文對卡死、增益和偏差[10]三類易于發生的傳感器故障出現后的數據特征進行綜合和分析，參考ISO834標準火災升溫函數以及空氣介質下的熱傳導系數以及距離等因素推測火災發生后的數據特征，運用一階差分算子比較法[11]對異常原因進行判斷：系統調用故障時點前一個與包括故障時點在內的其后6個溫度數據，對兩相鄰時序數據施加一階差分運算得出6個差分算子，利用條件語句判斷，假設當有4個或4個以上差分算子數值大于0.5攝氏度時判斷異常由火災引起；當6個差分算子中有且只有一個數值大于閾值與最佳溫度的差值，其余數值小于0.5攝氏度且小于閾值與最佳溫度的差值，則判斷傳感器發生故障；否則判斷暖通空調系統發生故障。

3.4暖通空調系統拓撲結構定義

暖通空調系統拓撲結構圖是暖通空調系統故障自動定位功能的決策依據之一，它能夠清晰直觀地描述暖通空調系統設備或構件間的邏輯關系和送風路徑，通過設置設備或構件間相互關系的參數來定義。為了構建暖通空調系統拓撲結構圖，在建立BIM模型時將全部設備或構件分為兩大類：一類為節點設備或構件，送風路徑會在該處匯聚或產生分支，如空調機組、暖通空調系統的交叉連接件等。特別的，暖通空調系統端口構件也視為節點設備或構件；另一類為非節點設備或構件，它們朝著單一方向送風不存在分支，如風管、水平連接件等。兩類設備或構件通過設置參數加以區分和關聯：節點設備或構件設置描述節點間位置關系的下游節點參數，非節點設備或構件設置從屬節點參數，描述其從屬的節點設備或構件。由于暖通空調系統中存在著大量除主要大型設備外的輔助設備或構件，且其中的非節點設備或構件發生故障與下游節點設備或構件發生故障無異，因此基于奧卡姆剃刀原理，拓撲結構圖中僅包含送風路徑樞紐位置處和末端端口的設備或構件，即節點構件，非節點設備或構件在圖中與下游節點抽象化為一點。本文在定義拓撲結構時選擇一空調機組作為拓撲結構的根節點，樞紐位置的節點設備或構件為中間節點，每個房間的暖通空調系統末端端口為葉節點。這一結構中空調風由根節點流向葉節點，且通向每個葉節點的路徑唯一。

3.5暖通空調系統自動化故障定位方案確定

最有可能的故障方案是以最小信息長度理論為理論基礎，以暖通空調系統拓撲結構圖為決策依據，通過調用故障定位算法[12]對傳感器數據進行分析生成的。最小信息長度理論認為，對一組表現值的最優解釋具有最簡短的表現值描述長度。而表現值描述長度與暖通空調系統拓撲結構和故障信息直接相關。暖通空調系統故障時，構件以故障狀態或無故障狀態運行。拓撲結構中存在兩種故障的影響模式：一種故障會影響到其所有下游節點，記該模式下的故障為Fa；另一種故障產生只會影響到相鄰的下游葉節點，即暖通空調系統末端端口，該模式下的故障為Fc。對于葉節點，由于其不存在下游節點，因此兩種影響模式是等效的。假設節點的默認狀態為無故障狀態，記為Fn。稱Fa、Fc、Fn為節點狀態標簽。通過查詢歷史數據和咨詢有經驗的設施管理人員，可以獲得暖通空調系統末端端口即葉節點表現值區間，且確定兩個概率密度函數輔助判斷節點狀態，分別為葉節點不受故障影響時表現值的分布和葉節點直接或間接受故障影響時處于故障狀態和非故障狀態下的概率密度函數，后者對Fa和Fc均適用。假設故障間相互獨立，故障方案可在拓撲結構圖的基礎上根據末端端口表現值倒推產生。故障定位算法讀取端口表現值后，從葉節點開始遍歷全部節點，用概率密度函數計算各節點狀態下的信息并增加故障信息，依據最小信息長度理論為每個節點選擇合適的節點狀態標簽。在這一過程中，由于葉節點不存在下游節點可直接通過端口表現狀況作出判斷，而一般節點存在下游子節點拓撲結構，需要迭代算法才能夠作出判斷。當一般節點被判斷為Fa時，其下游節點狀態將變為Fn，使總的故障路徑信息長度最短，從而確定故障發生概率最大的方案。設施管理人員根據設施管理平臺窗口顯示結果到現場對可能發生故障的設備或構件逐一進行故障排查，并在排查后作出反饋，告知系統該方案是否為真實故障發生路徑，若是則系統自動記錄故障信息和故障發生的時間到數據庫中，若不是則表示雖然理論上該方案中設備或構件發生故障的可能性最大，但實際并未發生故障，系統會根據反饋的否定信息定義該方案中涉及的可能故障點為非故障設備或構件，即將節點狀態標簽改為Fn，然后繼續調用算法尋找在此前提下最有可能的故障方案，直至找到真實故障點為止。

4結語

本文從設施管理人員的角度出發，針對其日常需要和困難，以Navisworks為平臺進行二次開發，建立融合了BIM與傳感技術的智能化運維管理系統。系統提供3個模塊的服務，即暖通空調系統的運行狀況監控模塊、故障的自動定位和記錄模塊、可視化與信息查詢模塊。設施管理人員通過操作系統的3個功能模塊，可提高暖通空調系統管理各個環節的工作效率，實現故障檢測和定位的自動化、故障設備和構件周圍環境的可視化、維修數據與模型的集成化，解決了在應對暖通空調系統故障時可視化程度不高、效率低的問題，一定程度上避免了故障范圍擴大的可能性，節約管理活動投入的時間和成本，提高管理水平。該系統的開發也為其他設施系統的自動化管理提供了思路。然而，系統功能實現存在較多的前提假設，而現實環境往往面臨大量的不確定因素，不一定匹配假設條件，如系統運行質量監控還受風速大小等因素影響，本文并未將其考慮在內，故而該系統用于現實環境還具有一定的局限性。本文只能檢測暖通空調系統是否存在故障以及定位故障點，尚無法進行故障診斷，即無法得知系統暖通空調系統故障的具體原因。另外，由于暖通空調系統構件數量繁多，在為其編碼和定義拓撲結構時設置參數的過程較為繁瑣，需要耗費大量時間，如何高效完成參數定義、縮短前期準備時間，還有待進一步研究。

作者:董可新；遲安琦；高平 單位：東北財經大學投資工程管理學院