高 源,方 麗,薛貴香
(1. 河北工業大學,天津 300130;2. 河北工業大學人工智能與數據科學學院,天津 300401)
建筑生命周期是指把建筑工程內包含設計、規劃、施工、竣工以及物業管理等一個整體,來銜接每一個環節綜合管理平臺,通過對應的平臺信息,來共享、管理以及創建相同的工程信息,來降低工程建筑每個階段銜接和每個參與方之間的信息丟失情況,以此提升建筑工程的施工效率問題。同時建筑工程存在技術含量比較高、施工周期長、涉及單位較多以及風險高等特點,所以建筑生命周期的劃分非常重要[1]。通常劃分成為4個階段,分別是:規劃階段、設計階段、施工階段以及運營階段。其中規劃階段是在建筑項目定位的基礎上,對功能、風格符合定位,再進行比較具體的規劃以及總體上的設計。而工程施工是指建筑施工團隊對工程的成本核算,在建筑工程的設計條件下,對工程進行新建、改建以及擴建的活動。運動階段就是對于建筑物的日常操作、維護、改善、修理、更新以及物業管理等過程[2]。
而碳排放量通常是指溫室氣體的排放,地球在對太陽輻射吸收的同時,自身也在向著外層空間輻射熱量,當這些輻射在進入到大氣層以后,非常容易被某些較大的分子量和極性特別強的氣體分子吸收。因紅外線能量比較低,不足以致使分子鍵能斷裂,所以氣體分子在吸收到紅外線輻射之后不會發生化學反應,僅是阻擋熱量從地球向外逃逸,這就相當于是地球與外層空間形成了一個絕熱層。而空氣內的一些微量組分對地球的輻射吸收作用,導致全球氣溫上升,這種現象被稱為“溫室效應”。人類活動或者是自然形成的溫室氣體都包括:二氧化碳、氧化亞氮、水汽、臭氧等,這些氣體的排放主要是來源于重工業發展、汽車尾氣以及建筑整個生命周期等。全球變暖已經成為制約人類經濟社會可持續發展的重要障礙之一,對于控制污染物與溫室氣體排放現在需要高度重視。所以需要通過多目標優化的方法,來對碳排放量的評價函數進行優化,獲得更加準確的數據,為保護環境提供指標參數[3]。為此本文提出一種建筑生命周期碳排放評價函數多目標優化算法,為改善環境污染問題提供了精準數據依據。
通過建筑物的4個階段碳排放量總和,對建筑物二氧化碳總排放量進行計算。先假設CO2的總排放量為E,在一定的周期中,4個階段的碳排放量為:規劃設計Em、施工的階段Ec、運行維護的階段Eo以及拆除階段的Ed,通過這4個階段,能夠得出
E=Ep+Ec+Eo+Ed
(1)
通過上式能夠獲得,單位面積內年的碳排放量,就是CO2排放量的指標評價C,具體公式為
C=E/(S*Y)
(2)
式中:S表示建筑物的面積,Y表示建筑物使用的年限。
通過式(1)與式(2)能夠使決策者清晰觀察到每一個階段的排放量數值,并且依據該數據,可以制定出相對應的對策,同時還能夠作為對低碳建筑與普通建筑間差異衡量標準。因低碳建筑物所排放的碳總量要小于普通的建筑物,所以在式內,排放總量與某單一個階段排放量之間存在正比關系。若其中某一個階段和低碳技術進行了融合,導致建筑物的碳排放量有所降低,那么該建筑物的碳排放總量也會降低[4]。
在建筑的生命周期過程內,所有階段都屬于變量,若能夠計算出每個階段的碳排放量具體情況,就可推斷出建筑物在哪一個階段需要與低碳技術進行結合,從而獲取更多的政策支持[5]。
先在第一部分的階段規劃內,把Ep分成均勻的兩部分,因而在規劃設計的階段內,主要是含有建筑材料的運算以及進行選擇的部分,所以,具體可以得到公式為
Ep=Em+Et
(3)
式中:Em表示每種建筑材料在選擇以及用量上面CO2的排放量,例如:混凝土、玻璃等。
Em=∑δmi*δi
(4)
式中:δmi代表第i種類的建筑材料用量,?i代表第i內建筑單位CO2的排放系數。
因為建筑材料在進行運輸的過程內,和運輸距離、運輸工具、以及材料自身的重量有關。所以Et表示在運輸過程內,運輸工具所排放的CO2總量。
Em=∑δmi*Li*η
(5)
式中:δmi也是代表第i內建筑材料用量,Li表示第i種類建筑材料運輸的距離,不過η測代表相對運輸工具的CO2排放總系數。
第二階段,主要是對建筑物進行施工,所制造的階段,該階段能夠利用建筑施工量,和建造過程內不同的建筑方式排放的碳量,來對第二階段總的碳排放量進行計算。以此就能夠獲得公式為
Em=∑βc*σci
(6)
式中:βc代表此工程建筑的施工總量,σci對應施工單位CO2所排放的系數。
而第三階段是在建筑物建造完畢以后,正式開始的運營維護階段。因在運營維護的過程內,所排放CO2的主要關鍵是取決于建筑物在使用的過程內能耗,所以要把能耗劃分成為兩大種類。一是電能的消耗量,二是化石能源的消耗量,以此就能夠獲得公式為
Eo=Y*(Qe*fe+Qg*fg)
(7)
式中:Qe表示單位年內的耗電量,fe代表電力所生成碳排放的系數,Qg代表單位年的耗氣量,fg表示能源所排放的碳系數。
第4階段是拆除階段,和以上相同,能夠經過不同拆除方式完成劃分同時計算,可以獲得公式為
Ed=∑βdi*σdi
(8)
式中:βdi表示拆除建筑物所需要的施工量,σdi表示不同的拆除方法CO2排放系數。
多目標優化的問題能夠描述成
x=[x1,x2,x3,…,xn]T
miny=f(x)={f1(x),f2(x),…,fm(x)}
s.tx∈S={x|gj(x)≤0,j=1,2,…,p}
(9)
式中:x代表決策的向量,y代表目標的向量,gj(x)代表第j個約束,S代表決策變量的可行解域。
定義1:在設有決策的變量u,v,并且u∈S,v∈S,如果fi(u)≤fi(v),(i=1,2,…,m),同時其中最少存在一個嚴格的不等式,那么u就要優于v。繼而能夠得出?i∈{1,…,k},ui≤υi∧?i∈{1,…,k}:ui<υi,標記成u≤v。
定義2:如果x*∈S,并且S內沒有比x*更加優越的解x,那么稱x*為多目標的優化模型式(9)帕累托(Pareto)最佳解。
定義3:相對于一個已經給定多目標優化的問題f(x),全部Pareto最佳解所構成的最佳解集,標記成P*,從而能夠得出P*={x∈S|?x′∈S,f(x′)≤f(x)}。
定義4:相對于一個已經給定多目標優化的問題f(x),全部Pareto最佳解相應的目標向量,所構成的此目標問題Pareto前端,標記成PF*,從而能夠獲得PF*={f=(f1(x),…,fm(x))|x∈P*}。
要想解決實際建筑工程內碳排放量系數多目標優化的問題,先要找出Pareto的最優解集以及Pareto的前端,再通過決策者依據實際的要求,來選擇其中最為合理的解[6]。
怎么來評價優化方法,所得到的非劣解集量化標準評價,是作為多目標優化一直以來的難點,主要是很難獲得一個合適并且還有效的標準。所以提出可三種量化的標準評價,來對建筑物的碳排放量多目標優化進行評價[7]。
第一種是通過算法獲得非劣解集到達Pareto的最優解集間距離,具體公式為

(10)
式中:n代表算法所獲取的非劣解數量,di代表第i個解獲得Pareto最佳解集,而得到最小的距離,如果GD=0,則代表獲得非劣解都是屬于Pareto的最佳解集。此指標能夠反映出算法獲得優化解集和Pareto的最佳解集相近程度[8]。
第二種是分散性,具體公式為

(11)

第三種錯誤率,具體公式為

(12)
式中:n代表算法所獲取的非劣解數量,而第i個非劣解是屬于Pareto的最佳解集,即ei=0,反之ei=1。ER=0代表所獲取的非劣解集,是屬于Pareto的最佳解。
可通過上述3個標準評價,完成多目標優化并在一定程度上反映其性能。
為了驗證本文方法的效果,選擇一棟10層的樓房作為實驗對象進行研究,此建筑物的總面積是14521.025m2,而使用的年限是50年,其中第一與第二層是作為停車場、儲物室以及入口,所以不予以考慮,其余位置是作為房間使用,特征層全是房間。層數高為4.2m,地板到達吊頂的高度是2.45m。
該項目的初步設計信息,具體如表1所示。

表1 項目的設計信息
在不同的決策變量之下相對信息,如表2所示。與玻璃類型的材料細節如表3所示,把變量值輸入Ecotect 2018軟件內,運行104個小時。在假設全部的決策變量是離散的,窗墻比、外部的遮陽寬度都要精準至小數點后一位,而建筑物的朝向值需要精確至1個單位,以此完成運算模擬。

表2 項目的決策變量表

表3 玻璃的種類細節
在系統模擬與系統優化的一起作用下,獲得帕累托的最佳解,如表4、表5所示。

表4 墻體類型的帕累托最優解解決方案

表5 玻璃類型的帕累托最優解解決方案
把每一個帕累托的最佳方案和起始方法對比,經過對比LCCE二者變化值,可以得到表6,能夠新設計內LCCE都比起始設計方案縮小,LCCE縮小了13.84%~33.41%,平均縮小了27.67%。

表6 各方案與起始方案對比
此建筑的維護以及拆除階段,相對于碳排放與成本的影響較低,所以該次實驗并未考慮此兩階段。經過帕累托的最佳解決方案能夠看出,LCCE值的碳系數比初始的方案更加精準。以此能夠看出,經過多目標優化以后,本文方法得到的建筑生命周期碳排放量數值,在一定程度更加接近于實際建筑的數值,使其成為函數評價標準,為建筑物生命周期的碳排放量改善、可持續性提供準確數據依據,達到節能減排目標統一。
經過本文方法對碳排放量評價函數優化以后,為日后降低環境污染問題,提供了數據指標,使建筑物生命周期的環境改善問題得到了可持續性發展,完成減低節能減排目標。總而言之,在建筑生命周期中,最大程度對能源資源節約,可以減少污染、保護環境。提供適合、健康的生活空間,如自然共生的建筑物。因此,建筑物的未來發展方向是低碳建筑物,同時也是社會向著低碳社會進行轉變的條件之一。本文方法也向著建筑生命周期內的每一個細節、問題等情況進行優化,以此獲得所有的評價指標數據。