当前，我国建筑运维领域的运行方式仍以传统的人力结合部分楼宇智能化子系统进行的，这种运维方式对建筑设备的故障处理相对及时，但对建筑设备故障预警分析的能力尚有欠缺。良好的建筑运维服务应是“预防为主，检修为辅”，因此，数字孪生技术通过其其良好的全面分析和预测能力将在建筑运维领域大放异彩。
01什么是数字孪生
数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，数字孪生是指以数字化方式再现物理世界中真实的实体或系统。
02研究目的
自数字孪生的概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。
1）更便捷，更适合创新
数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，这极大的加速了操作人员对物理实体的了解，从而更快速的检修。
2）更全面地测量
只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确的测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现精准的分析和优化。
但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。
而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。
例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。
3）更全面的分析和预测能力
现有的建筑运维平台管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。
而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。
4）经验的数字化
在传统的建筑运维领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。
例如，针对建筑设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自治化的智能诊断和判决。
03研究内容
Gartner认为， 一个数字孪生需要至少四个要素：数字模型，关联数据，身份识别和实时监测功能，数字孪生的基础是数字模型，其核心是数据，身份识别是信息交流的纽带。其中，本文研究的数字模型为建筑信息模型（即BIM），数据及实时监测则通过IOT硬件采集，身份识别则为建筑信息编码。因BIM与IOT技术已相对成熟，同时，此前我们已有专门的篇幅论述数字化交付编码体系，因此本文将着重从数据存储与调用等方面对数字孪生建筑展开研究
1）研究BIM模型承载数字化交付六级编码及自动编码系统
①BIM模型承载数字化交付六级编码应自成一组，且字段应区别于revit软件自带信息，以保证编码调取的唯一性。
②自动编码识别应准确，符合数字化交付编码规则。
③自动编码识别规则应可修改、更新，以便数字化交付编码规则更新后，自动编码系统可及时更新。
④自动编码系统应可导出所有构件的数字化交付编码清单，以便用于数据库中非几何、技术参数等信息录入。
2）研究基于云技术信息存储及数据匹配调用办法
①数据库应承载建筑运维所需的非几何信息、设备维保信息、技术参数等信息，BIM模型仅承载数字化交付主数据编码，保障模型运行速度。
②数据库容量应满足行业级项目数据存储需求，并可根据项目需求进行点对点数据快速调取。
③数据库存储信息应为结构化数据，保障数据可直接用于后续的云计算与大数据分析。
3）研究基于数字化交付六级编码与智能化子系统编码快速匹配、孪生的办法
①方法应具备快速匹配的特性，尤其是BA系统等点位较多的子系统。
②方法应具备通用性、可复制性，可在多个项目使用。
04数字化交付自动编码系统
本章建立了数字化交付自动编码系统，详细介绍了其设计与实现过程，包括需求分析、功能设计、整体架构设计、数据库设计以及主要功能模块的实现。数字化交付自动编码系统的实现旨在解决模型联动、上传以及数据调用问题，旨在通过BIM模型承载主数据编码，实现BIM模型与运维场景联动以及数据匹配调用，为实现数字孪生建筑提供技术支撑。
4.1需求分析
数字化交付自动编码系统的设计考虑以下需求：
1）创建登录系统
为满足多个建筑运维项目基于BIM的信息交换与共享，数字化交付自动编码系统需创建登录系统，账号及密码由系统管理员配置，并与数字化交付平台可直接关联，由此保证BIM运维模型的唯一性与准确性。
2）创建自动编码浮动面板
为满足BIM工程师在创建BIM模型时可以实时查看编码，确保编码的准确性，自动编码系统需考虑作为插件装入revit等软件，并作为浮动面板在绘图界面，浮动面板显示完整的数字化交付六级编码信息，并应支持手动选择修改，浮动面板如下图所示：
3）创建编码规则编辑界面
数字化交付自动编码系统应创建编码规则编辑界面，包括增加、删除、修改等内容，以支持数字化交付编码体系的扩充、更新及修改。
4）创建轻量化引擎数据接口
BIM运维模型是数字化交付与智能运维平台的构建基石，精准的BIM模型是实现智能运维、数字孪生建筑的关键，在建设工程项目中，BIM模型的更新、修改均由项目BIM工程师完成，将BIM模型与轻量化引擎的数据接口内嵌入数字化交付自动编码系统，BIM工程师在模型创建后即可自行更新，从而保障模型的时效性与准确性。同时，将模型上传的工作交给BIM工程师，也可极大程度上降低系统管理员的工作量，避免系统管理员反复进行模型上传、删除的工作量，将大量的精力投入系统维护的工作中，为平台用户创造更好的体验。
5）导出主数据编码信息
主数据编码是构件的唯一ID，也是数字化交付与智能运维平台各项功能实现中必不可少的一环，为提高平台的运行速度，加强平台运行、计算的工作能力，BIM模型除考虑承载主数据编码和几何信息之外，不宜承载更多的信息，建筑构件的非几何信息、技术参数等信息应充分利用云技术的优势，将信息存储于云端数据库中，因此利用自动编码系统导出构件名称及主数据编码，并基于此完善构件信息，是数字化交付与智能运维平台数据调用的关键。
4.2功能设计
为满足上述需求，数字化交付自动编码系统针对最终用户设计的功能模块如下图所示：
4.2.1后编码模块
后编码模块适用于项目已有BIM模型，但未转换为数字化交付运维BIM模型的工作场景。模块分为4个功能，即：
1）批量信息录入：批量录入主数据编码、技术参数、构件非几何信息等运维相关信息，通过采用框选、链选、点选等多种方式选择构件后，再选择相关主数据编码与之匹配。
2）批量编码修改：批量修改已录入的主数据编码，对已编码模型发生修改、更新等操作后，主数据编码与之匹配进行修改。
3）批量信息更新：批量更新已录入的技术参数、构件非几何信息、维保信息等相关信息。
4）未编码构件选择：筛选BIM模型中所有未编码构件并高亮显示，同时支持对该构件进行批量信息录入。
4.2.2正向编码模块
1）正向编码：模型搭建时自动写入数字化交付六级编码，正向编码开始时，数字化交付六级编码以浮窗形式在绘图界面，并可以随时进行更改。
2）退出正向编码：终止正向编码工作。
3）上传至BIMface：将运维BIM模型上传至BIMface，作为轻量化BIM模型的源文件。
4）BIMface文件管理：发起轻量化模型转换，将BIM模型转化为轻量化BIM模型，同时支持选择文件发起集成、修改，并将结果同步至数字化。
5）导出主数据编码：导出构件信息及主数据编码，并生成Excel文件。
4.2.3规则管理模块
1）主数据编码管理：维护主数据编码，对主数据编码进行更新、修改等工作，并将主数据编码上传至云数据库。
2）正向编码规则：设置、编辑、更新、修改正向编码规则，并生成记忆，记录所有相关操作，避免重复操作。
4.2.4登录/退出模块
1）登录：登录数字化交付自动编码系统，获得账号相关的使用权限。
2）退出：退出登录状态，防止非BIM工程师进行误操作。
05基于云技术信息存储及数据匹配调用办法
5.1云存储技术
云存储是一种网上在线存储（英语：Cloud storage）的模式，即把数据存放在通常由第三方托管的多台虚拟服务器，而非专属的服务器上。托管（hosting）公司运营大型的数据中心，需要数据存储托管的人，则透过向其购买或租赁存储空间的方式，来满足数据存储的需求。数据中心营运商根据客户的需求，在后端准备存储虚拟化的资源，并将其以存储资源池（storage pool）的方式提供，客户便可自行使用此存储资源池来存放文件或对象。实际上，这些资源可能被分布在众多的服务器主机上。
5.2基于云存储的BIM运维数据存储体系
随着建筑信息化在建筑全生命周期中的变革，BIM技术在建筑运维中应用越来越广泛，建筑交付之后运营和维护工作主要依赖于工程建设中所收集的数据、维护阶段产生的数据以及BIM模型中的几何数据等，为了完整的获得建筑运维所需的数据，BIM运维采集的数据主要来源于以下几处：
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文章来源：https://www.bimsq.com