# 展示迈向校园环境数字孪生的第一步 卡塔琳娜·贝克隆德 $^{*}$，马尔科·莫利纳里 $^{1}$，佩尔·隆德奎斯特 $^{1}$，彼得·卡尔松 $^{2}$ $^{1}$瑞典，斯德哥尔摩，卡罗林斯陆军学院 $^{2}$瑞典，斯德哥尔摩，学术建筑公司 $^{*}$ ## 摘要 本文介绍了一项实现校园环境数字孪生的路径。数字孪主的目的是作为一个高级分析工具，为建筑所有者、建筑运营者和建筑用户提供支持，以提高建筑的性能。数字孪生现在对建筑和房地产行业来说是一个新兴的概念，因此该领域的研发工作仍然很少。本文通过提供一种方法来实施瑞典校园区域现有建筑的数字孪生，为该研究做出了贡献。本文介绍了迄今为止获得的主要结果。这些结果表明，数字孪生的潜力不仅限于导航式三维模型，还包括一个由数字孪生平台开发的先进应用程序。 ## 引言 在 2020 年，建筑和建筑行业占全球总能源消耗的 36%，并排放出 37% 的与能源相关的 $CO_{2}$ 排放 (联合国环境署，2021)。 这呼吁立即向 2050 年实现气候中和过渡，如《巴黎气候协定》和《欧洲绿色协议》所承诺。瑞典设定了更积极的目标，并通过《气候法》框架，目标是到 2045 年实现气候中和 (环境部，2020)。 据估计，建筑行业具有减少排放的最大潜力 (UNEP-SBCI，2009)。这将带来环境、社会和经济效益，以及新的商业机会和就业岗位。社会影响的例子包括改进的建筑标准和清洁能源的可及性 (UNEP-SBCI，2009)。 对新建建筑的需求不断增加，这给建筑利益相关者带来了挑战，因为能源消耗和与能源相关的 $CO_{2}$ 排放必须大幅减少。管理现有建筑库存的建筑所有者需要重新思考他们的日常运营，以使他们的活动朝着气候目标转变。 ## 房地产行业的数字化 与新技术和创新相比，房地产行业是一个采用速度较慢的行业 (Baum，2017)。然而，转向数字化建筑库存的意愿已经增加，因为益处和潜力已经获得关注。房地产行业的数字化可能包括使用新技术、共享经济、租户关系以及新的服务和商业模式 (Vigren et al.，2022)。 瑞典的行业协会 Fastighetsägarna 于 2018 年发布了一份报告，探讨了房地产行业的数字准备情况。 这通过对瑞典房地产公司的访谈研究进行评估。 关键结果之一显示，19% 的公司已经实施了某种形式的数字化转型。 因此，一个结论是，由于很少的市场参与者发现了潜力，因此数字化对于房地产行业未来的发展来说非常重要 (Fastighetsägarna，2018)。 数字化带来了许多新技术和改进的流程。物联网 (IoT) 使得可以使用传感器和连接设备，从而可以实时监控物理事物和属性，例如温度、湿度和 $CO_{2}$。 为了了解如何减少建筑环境中对气候的影响，必须理解和检测排放背后的主要原因。为了实现这一目标，数据分析和模拟将至关重要（Srivastava et al., 2019）。数字孪生可以实现模拟和集成可用数据，因此是支持改进的合适工具。 ## 目标和目的 本文描述了针对校园环境的数字孪生的实施过程。 本研究中提出的数字孪生将传感器数据与技术文档和相关第三方信息相结合。它是一个基于 Web 的工具，通过其智能性和根据用户期望设计的分析模块，提供一种分析工具。它还提供一个具有毫米级精度与实际世界的模型的三维地理模型。 除了创新和新技术外，建筑物中收集的数据量也在迅速增加。这些数据通常存储在数据孤岛中，仅限于授权用户，这使得多个利益相关者之间的数据共享变得复杂。本数字孪生的一个目的是建立一个公共数据平台，供租户、建筑物所有者、房地产公司和其他主要利益相关者使用。 --- 本文中提出的数字孪生是第一个版本，作为优化校园室内空间利用的工具。但是，预计随着工具的开发和使用，其他用户方面也会出现。 该数字孪生构建在基于云的 Microsoft Azure 平台上，该平台专门用于数字孪生。Azure 平台提供一个灵活的解决方案，专为建筑物设计。建筑物所有者使用对象模型、本体和数字孪生，并根据特定目标进行填充（Mateev, 2020）。 首先，将描述房地产行业的数字化和创新的一般概念和现状。其次，将解释实施数字孪生的方法。第三，将展示和讨论结果，包括未来的期望。 ## 建筑物中的数字孪生 为了从资源密集型建筑行业过渡到气候中和的建筑行业，必须克服许多尚未解决的挑战。数字工具对于这种转型非常重要，因为它们提供了利用资源更有效的新方法。最近出现的一种数字工具是所谓的数字孪生。数字孪生可以描述为任何物理对象或过程的数字模型。该技术起源于 NASA，NASA 为航天飞行模拟开发了数字孪生，但现在已被许多行业采用，例如汽车工业、制造业和航空航天工业。 数字孪生概念在建筑行业的研究中是新的。但是，数字孪生技术领域的出版物数量不断增加，这表明近年来该领域受到了越来越多的关注（Sepasgozar, 2021）。 数字孪生在建筑环境中有很多潜在的应用。例如，它可以用于材料清单，从而提供材料及其来源的概述，以最大限度地减少碳排放（WorldGBC, 2019）。这些数据通常由多个不同的系统管理；因此，能够在数字孪生中处理这些数据将提高文档质量，并使建筑所有者能够更好地了解和跟踪建筑材料的气候影响。 虽然没有数字孪生的统一定义，但文献似乎一致认为，数字孪生是“真实系统的动态数字表示”（Boschert, 2018）。 对于本文中描述的数字孪生，其定义为：“一个真实系统的数字模型，该模型共存 $^{[1]}$ 并以接近实时的方式交换操作数据和其他有用的信息，以便可以影响真实系统的运行”。 此定义从系统层面考虑，包括数字系统、物理系统及其相互关系。 ## 方法 - 实现数字孪生的步骤 本节描述了为校园环境建立数字孪生的过程。需要考虑几个建筑方面和先决条件。例如，根据活动对房间进行分类，确定要安装和放置哪些类型的传感器。还仔细考虑任何类型的敏感建筑相关或个人信息。这些考虑因素导致了一个由四个阶段组成的方法：前期研究、传感器安装、基于现实捕获的模型生成以及模型填充。 ## 前期研究 前期研究阶段是一个互动阶段，利益相关者在此分享和交流关于数字孪生如何改善校园环境的总体设想。在本案例中，利益相关者是房地产公司（建筑物所有者）和校园房地产办公室（租户）。前期研究阶段包括来自建筑物所有者和租户的代表参加的工作坊。 首先，工作坊的目的是传达项目的愿景和目标。 其次，要收集数据的建筑物和房间以及要测量的物理特性将被确定。根据其大小和功能对相关房间进行分类：礼堂、讲堂和计算机房、小组室、实验室和办公室（如果适用）。已确定要测量的默认属性如下：房间占用率、温度、 $CO_{2}$ 和人员计数器。部分房间还包括噪音测量。 可以由学生和教师预订用于学习和讲座的房间与预订系统相连。将来自预订系统的数据与传感器数据进行比较，预计可以更好地评估室内空间的利用情况，因为房间占用数据可以了解房间的使用时间和频率。分析结果预计将提供有关实际使用和设施需求的的重要指标，并为规划新建筑或翻新提供支持。 用于监控占用的传感器是运动检测器；它们以 0（存在：否）或 1（存在：是）的形式提供二元结果。但是，二元占用传感器的 0/1 限制是一个局限性，因为它们无法计算房间内的人数。 --- 跟踪室内温度可以作为室内气候质量的指标，从而提供改进的数据，或作为质量检查。 $CO_{2}$ 浓度测量可以指示室内空气质量，从而为优化通风系统提供数据。 人数计数器（Terabee，M 和 L 型号）可以准确地确定房间内的人数，因此用作占用传感器的补充。 人数计数器安装在有 10 个人以上的房间的入口处，例如餐厅、礼堂和教室（People Counting Systems (95% Accuracy) | People Traffic Counters (terabee.com)）。 噪声测量不是定期进行的。 因此，仅在噪声水平被认为相关的少数位置安装噪声数据传感器（例如，图书馆）。 传感器的一般要求是，它们应该需要较少的安装工作，以减少安装成本。 它们必须符合 GDPR 规定，并且人数计数器不能配备任何摄像头技术。 传感器单元类型是 ELSYS ERS 系列（ERS – en (elsys.se)）。 这些传感器单元能够测量适用于此数字孪生的相关物理特性（温度、声音、占用和 $CO_{2}$）。 这种传感器类型是无线，它使用两个 AA 电池，并且与 LoRaWAN（广域无线网络）通信协议兼容。 ## 传感器安装 下一步是传感器安装阶段。 首先，建立不同类型建筑物和房间的清单。 这对于选择或排除要包含在内的对象非常重要。 仔细考虑每个建筑物，以确定如何以及是否将其包含在传感器项目中。 必须完全遵守当前的个人数据保护法规，以及连接到国家安全、服务器机房和其他可能托管任何敏感活动的建筑物的安全性。 某些建筑物已经配备了智能通风系统，可以提供 $CO_{2}$ 和温度数据，这些数据可以与数字孪生共享。 重要的是要区分这些建筑物，因为在这些位置不需要安装任何额外的传感器。 该清单还可以实现建筑物所有者和租户之间的建筑物信息同步。 这是为了避免两个参与者在房间的预期用途方面出现任何差异。 例如，建筑物所有者可能将某个房间标记为储藏室，而租户将其用作小组室。 从而确保了房间命名的统一性。 该清单还可能揭示租户进行的轻微改造（例如，用墙壁分隔房间），即建筑物所有者尚未注册的室内变更。 其次，确定要测量的物理特性。 这取决于房间的类型及其特性。 标准测量的物理特性如下： - 礼堂：占用率、温度、$CO_{2}$、人数计数器。 - 讲堂和计算机房：占用率、温度、$CO_{2}$、人数计数器。 - 小组室：占用率、温度、人数计数器。（在 10 个人或更多的人使用的房间中安装人数计数器）。 • 实验室：占用率、CO $_{2}$、人数计数器。 - 办公室：占用情况。（请注意，这仅适用于租户要求包含办公室环境的情况）。 建筑物所有者负责进行 GDPR 调查，以确保从传感器生成和收集的所有数据均符合《通用数据保护条例》（GDPR）。这包括确保隐私，即通过传感器数据不会识别个人，明确数据的所有权和访问权限，以及确保数据存储符合相关利益相关者的政策。 ## 使用 Reality Capture 进行模型生成 扫描过程分为四个主要步骤：盘点（准备、规划和部署）、生成、集成和发布。建筑物所有者和租户必须在扫描开始之前批准扫描项目。 扫描和点云生成需要充分的规划和后勤。第一步是确保盘点完成。盘点包括从设施管理系统中收集的重要信息。盘点对于执行扫描的人员以及文档记录非常重要。 在扫描前准备的另一个重要细节是向所有相关方提供信息。学生、员工和访客必须及时了解建筑物和校园的扫描情况。 需要进行单独的坐标控制。这是为了获得控制点，以确保坐标和点云的准确性。这项工作通常与扫描同时进行，但也可能在之后完成。 还会准备一个扫描时间表。需要屏蔽的房间，因为最好在没有人员的情况下进行扫描。扫描人员会收到时间表，包括库存清单和其他有关建筑物和房间的相关信息。设施管理团队也会参与，以提供进入房间和建筑物的权限。扫描人员通常由设施经理陪同，尤其是在执行敏感操作的区域。 --- 第二步是数据生成。此步骤主要涉及有关安全和质量方面的数据处理。这是为了遵守当前的法规，例如 GDPR，并确保数据隐私保护。一种算法会识别出人物，并自动模糊处理，从而创建匿名图像。此外，信息安全专业人员会手动验证每张图像。需要手动删除文本、照片和其他个人或敏感信息，因为算法只能识别人物和车辆。图像库存是一个耗时的过程，但对于确保 GDPR 合规性非常重要。由于安全和隐私原因，某些房间不适合进行相机扫描。为了在数字孪生中包含敏感房间，创建了一种替代方案。被归类为敏感的房间只能使用点云进行扫描。这将生成几何体的 3D 模型，其中包含黑白点。因此，将难以区分包含敏感信息的几何体。这被认为是生成包含敏感信息的几何体数字模型的可接受的解决方案。 数据生成包括将不同数据源集成到数字孪生中。这些信息来自各种内部和第三方系统，包括建筑物和设施管理系统、技术和经济信息、关于各种系统供应商和分包商的信息，以及房间预订数据。 室外环境也包含在扫描阶段中。它们使用无人机进行正射摄影测量。这比卫星照片提供了更详细的视图。正射摄影测量允许的最大偏差为 3 厘米，这为数字孪生的室外视图提供了可接受的质量。 有几种方法可以设计建筑物群的数字孪生。数字孪生可以从 2D 或 3D 模型创建。在本例中，选择了 Reality Capture 来创建交互式 3D 模型。Reality Capture 是用于收集有关现有环境的精确数据的软件的名称（Almukhtar 等，2021）。Reality Capture 使用一种摄影测量软件，该软件旨在从相机照片或激光扫描创建现有室内环境的 3D 模型。 激光扫描是一种技术，可以实现 Reality Capture；本研究中使用的激光扫描采用了一种配备 LiDAR（激光雷达，光探测和测距）、360 度相机（NavVis VLX）和 SLAM（同步定位和地图绘制）技术的硬件。NavVis VLX 是一种背包式室内移动测绘系统（Ready for anything | NavVis VLX 2nd generation）。与基于小车的室内测绘系统 NavVis 6 相比，它具有更高的可访问性和更强的动态性（De Geyter 等，2022）。LiDAR 是一种激光技术，可以捕捉到任何给定的表面，并将其转换为三维信息。LiDAR 传感器提供的扫描精度为 5 毫米的点密度。这允许对建筑物群进行精确和准确的表示。这种精细的激光扫描提供了点云，从而形成了扫描室内环境的几何孪生。为了获得真实世界的体验并实现准确的测量工具，最大允许的局部偏差为 2 厘米。 在使用这些工具时，需要考虑两种偏差：局部偏差和全局偏差。局部偏差是指扫描模型与现实世界之间的偏差。例如，门可能在模型与现实之间存在 2 毫米的偏差。全局偏差是指定位的扫描模型与全球坐标系统之间的偏差。这种偏差远高于局部偏差。 除了背包式扫描仪外，还使用一种静态扫描仪 Leica BLK360 用于狭小空间。这种静态扫描仪可以补充用于访问在物理上难以用背包进行扫描的区域。它为狭小区域提供 3D 点云，精度与背包系统相同或更高。 点云是室内定义的平面的 2D 表示（通常是地面）。这通过坐标点捕获现实几何形状来实现。扫描硬件配备 GNNS（全球导航卫星系统）硬件，该硬件提供地理参考，以便为每个点提供其确切位置。此硬件配备 SLAM，将收集到的每个点放置到局部坐标系中。通过 GNSS，这些点可以转换为全球坐标系。向每个点添加 x、y 和 z 坐标，从而使环境具有深度。照片也经过地理参考，并与点云集成。通过这样做，可以实现几何精度，从而提供准确的测量结果，并提供深度和色彩。 数据管理是一个挑战；由于每一点之间的精度为 5 毫米，因此每个校园区域都会捕获数百万个数据点。 5 毫米的距离是在数据集的精度和数据点数量之间的权衡。 处理这些数据需要花费大量时间和计算资源。 因此，数据被分成不同的数据集，以便分别处理有限的点云数据。 第三步是数据集成，其中数据被处理并集成到数字孪生中。 带有 360 度图像的地理参考点云与来自其他的数据源集成，包括物业管理公司的房地产数据库和传感器数据。 点云在几个步骤中进行处理，同时将其合并到 3D 模型中，并将所有预定义的 数据集和图像发布到数字孪生平台。 集成了重要的基本属性，例如导航功能和建筑物特征。 --- ![Image](images/2dbfce6b18f7531bb0a7c5884bfb48aade0f4ee66083e9e3cd6aa7721cad0437.jpg)
Figure 1: Example of a 3D point cloud
还建立了一个 IoT 平台，作为与数字孪生平台的集成。 IoT 平台用于收集和处理传感器数据（包括内部和第三方数据），然后再将其传输到数字孪生。 ## 使用数据填充模型 当地理 3D 模型在数字孪生环境中完成时，就会启动第四个也是最后一步。 这一步被称为模型填充。 在计算机科学中，"填充" 一词指的是用数据填充空表格的操作。 在这种情况下，这意味着数据将被处理并集成到数字孪生平台中。 对象会被标记并配备相关信息。 根据租户或建筑物类型，这些对象可能会有所不同。 数据库的对象填充是一个手动过程；可以随时添加或删除对象。 技术文档可以从设施管理系统中收集，并导入到数字孪生中。 目的在于将信息与特定建筑物对象连接起来，以便在一个地方可视化或获取信息。 某些建筑物对象可以是灭火器、喷淋器或电梯，这些对象通常需要进行质量控制。 对于此类关键对象，数字孪生可以生成一个包含技术和维护信息的列表。 数字孪生对象根据 CoClass 标准进行分类。 CoClass 是一个由建筑行业开发的瑞典数字分类系统，基于国际标准 ISO (ISO 12006-2 和 ISO 81346-12) 和 IEC22 (IEC 81346-2) (Andersson, 2019)。 按照标准对对象进行分类是启用高质量的过滤和搜索功能的先决条件。 RealEstateCore (REC) 也是另一个本体，用于管理来自外部 IT 系统的导入和导出数据。 ![Image](images/834027e84f3a896cac9986d43fc914af60dd5224554053f2e2705d87af60888f.jpg)
Figure 2: RealEstateCore (REC) Classification scheme
由点云提供的几何信息也包含在数字孪生中。 此信息可用于翻新或规划合适的活动，因为它可以正确测量墙壁和地板。 ![Image](images/8a40721898f5099fe96fc83aed3cb6ff10480dae29a7cbfb3744b81a28ca25af.jpg)
Figure 3: Digital Twin third party layer
数字孪生还使用来自第三方的数据进行填充，这些数据呈现在一个专用于第三方信息的层中。 该层是为了展示来自诸如瑞典测绘、地籍和土地登记机构（例如房地产边界或古代遗迹）的数据，以及来自瑞典交通管理局（例如环境噪声水平）、MSB-瑞典民防机构（例如降水统计数据或百年降雨量）或城市规划办公室（例如详细的规划）的数据。 ![Image](images/4743e382fbcb6d1e0255e51b69625f3334de151d3410552b5ce03a2fe8d35f29.jpg)
Figure 4: Mechanical room
此外，数字孪生可以从特定建筑的文件中获取数据，例如电气、供暖、通风和卫生系统的图纸。还可以导入来自 Word 文档、BIM 对象和 CAD 图纸的数据。 ## 结果 目前，五个校区参与该数字孪生项目。一个校区已经实施了数字孪生，两个校区处于数据填充阶段，两个校区目前处于初步研究阶段。总共有 180,000 个房间完成了初步研究和清单编制。此外，大约安装了 20,000 个传感器，每 $10^{th}$ 分钟提供约 100,000 个原始数据点。实施数字孪生的学习曲线仍在不断发展，因为预计在整个过程中会获得更多见解。 --- 数字孪生仍在不断发展，预计在整个过程中会获得更多见解。 本研究中展示的数字孪生仍在开发中，因此结果有限。本节将介绍到目前为止的两个主要成果，分析模块和校园应用程序。 ## 分析模块 在数字孪生环境中开发的第一个模块是分析模块。该模块显示安装在校园周围的传感器的数据。也可以显示来自第三方的数据，例如来自预订系统的和政府部门的数据。 从预订系统中导入数据，以便将其与占用传感器数据进行比较。结合这些信息可以揭示缺勤率（预订的房间未使用的）。这还将揭示每个房间的预订密度。预计将可见与可预订房间的使用相关的行为模式和趋势。 这些数据以数字孪生的形式可视化，并以报告的形式呈现。报告旨在显示在给定时间单位内最受欢迎的房间、预订但未使用的房间数量以及最常使用的房间的分布情况。目标是检测未使用的或使用率较低的区域，并提高利用率。 ![Image](images/28d0d01810f974aa3c0b98ea176fe640f847f6bdacb0d61c101fd83f49fd2b92.jpg)
Figure 5: The analysis module
## 校园应用程序 正在开发一款移动校园应用程序，作为数字孪生的补充，并为校园学生、访客和员工提供服务。该应用程序采用以用户为中心的策略，并且具有独特之处，因为它是在与数字孪生相同的 3D 界面上开发的。扫描的室内和室外校园环境显示在应用程序中。 其主要功能之一是导航，因为对于客座讲师、新学生和教职工来说，在大型校园环境中导航可能很困难。另一个功能是兴趣点，用户可以在此标记感兴趣的位置，例如咖啡馆或健身房。 此应用程序会收集传感器数据，例如占用数据或人员计数数据。数据以近乎实时的方式获取并可视化，例如，显示餐厅何时不那么繁忙，或哪个自习室可用。此应用程序还连接到预订系统，因此可以建议可用于学习和教学的可用房间。此外，校园应用程序将作为面对面访问和校园区域营销的补充。这通过一项允许进行虚拟导览的功能来实现。 ![Image](images/add5749dee9164b4913d1ff82e88cef1f9f2be3633afd3669b65e7466cb69c29.jpg)
Figure 6: A sample of the mobile campus app interface
## 讨论 数字孪生是为了模拟、预测和改进未来的状况而开发的。需要注意的是，本文中描述的数字孪生是第一版，旨在分析建筑物资产的实时使用情况以及历史数据。实施数字孪生的目标是了解如何优化建筑物，从短期和长期的战略角度来看。 数字孪生预计可以检测到未使用的或利用不足的区域，同时结合传感器数据（例如，人员计数和占用情况）以及预订系统数据。通过这些新的知识，可以优化现有的建筑物和房间，从而提高这些区域的利用率。例如，可以通过调整房间预订时间表或重新安排某些活动来实现。这可以促使人们改变观念，充分利用现有的建筑物，从而减少对新建建筑物的需求。 数字孪生提供了一种创新的数据呈现和整合方式。分析模块可以分析和可视化建筑物的特定传感器数据。数字孪生的独特之处在于，它提供了一个平台，可以在用户友好的三维环境中将建筑物的实时数据与第三方数据结合起来。例如，数字孪生可以模拟校园区域（位于洪水风险区域）的百年降雨量。这可以用于识别易受洪水影响的建筑物，并为行动计划提供输入。 数字孪生被开发成一个灵活的工具，可以根据建筑所有者和租户的当地需求和期望进行重新配置。各种当地条件，例如天气数据和城市规划方面，也可以包含在其中。 建筑物中相当一部分是老旧的建筑物，因此建筑文档通常由 --- 由2D图纸组成。由于许多旧图纸已过时或仅以纸质形式存在，因此需要进行扫描，以建立室内环境的数字模型。需要注意的是，创建建筑物环境的数字孪生模型的替代方法包括使用3D BIM模型（Coupry et al., 2021）。扫描校园环境被认为是有益的，因为它提供了这些环境的精确复制。例如，BIM模型通常代表建筑项目的早期阶段，不包含建筑物在后期阶段进行的任何更改，例如翻新。 校园应用程序作为面向校园用户的服务，通过Microsoft Azure平台提供。通过使用与数字孪生相同的界面，该应用程序将为用户在校园内移动时提供增强的用户体验。它依赖于实时数据，以显示学习室的占用情况。未来功能，也依赖于实时数据，是可视化餐厅的占用情况。在后疫情时代，不可避免地需要考虑如何将数字工具作为主动决策的核心，以便确定最佳位置。 根据本研究中提供的定义，数字孪生提供接近实时的​​数据。 “接近”的定义可以进行讨论。 在这种情况下，“接近”意味着每 $10^{th}$ 分钟，因为这是传感器信号传输到物联网平台和数字孪生的时间间隔。 对于分析房间和建筑物的使用情况，不需要更快的传感器数据传输频率。 但是，对于未来可能涉及时间关键因素的应用，例如对警报采取立即行动，改进的信号将非常重要。 ## 结论与未来工作 在本研究中，提出了一种创建数字孪生的方法，用于可视化、规划和优化校园环境。 本研究将数字孪生视为一个交互式 3D 模型，用于可视化数据并在导航的真实世界环境中模拟现实。 重点是校园的室内和室外环境，但该过程原则上可以应用于住宅楼或其他类型的商业建筑。 例如，它可以用于可视化从楼宇管理系统导入的建筑物数据，创建有关室内气候和使用级别的自动报告，并可用于在建筑物内导航。 预计建筑物所有者、租户和建筑物用户将从数字孪生提供的功能中受益。 值得注意的是，创建数字孪生有多种方法，而本研究中选择的方法是基于已经建立的校园环境的特点。 校园应用程序的未来发展可以促进节能行为，通过各种信息反馈来实现。 学生、访客和员工都为校园的能源消耗做出贡献，并且通常没有意识到他们的个人影响。 将热图添加到分析模块是未来发展的一个方向，可以追踪时空人类模式。 此功能将提供有关校园区域内人员移动的实时信息。 分析这些移动模式可以提供有关人们避免的室外区域的信息，或者识别聚集区域。 这些知识可以为旨在重新设计和改进被认为不安全区域的项目提供信息，或者通过将人员聚集在较少的建筑物中而不是保持所有建筑物开放，从而优化建筑物的使用情况。 未来工作和进一步开发建筑环境数字孪生的建议包括：确保最佳的室内气候，提高能源效率，并开发预测分析工具，例如故障预防。 另一个未解决的挑战是，如何以经济有效和省时的方式更新已经扫描的环境。 点云提供了许多机会。 对于室外环境，一种可能性是使用机器学习 (ML) 并结合来自点云的原始数据，以识别某些材料、区域、识别立面的状况或自动识别相关项目。 机器学习也可以用于室内环境，通过利用大量的可用传感器数据来检测与能源相关的趋势和行为。 未来，可以预期建筑物将更多地连接到云服务。因此，可以推测，用于数字孪生的附加传感器的需求可能会减少。例如，暖通空调系统等技术建筑系统将变得更加数字化，并自动向数字孪生提供相关且必要的数据。因此，可以预期未来的数字孪生将与实际建筑物集成。此外，还可以预期未来的数字孪生能够以成本效益和时间效率的方式提供分析。此外，未来的数字孪生可能被用于确保建筑物具有特定的属性，例如室内气候和资源效率，以及通过整合第三方数据与特定位置的数据来分析室外区域。显而易见的是，需要更多的研究来了解如何将各种与建筑物相关的数据在数字孪生接口中组合和优化，以充分发挥构建环境的潜力。 ## 致谢 作者感谢 Jonas Peterson、Ulf Däversjö、Timothy Ståhle 和 John Öbrink (Akademiska Hus AB) 的支持。感谢 Martin Tomasson (Zynka)、Fanny Ekman (Centigo)、Louise Krook 和 David Voldberg (Tietoevry)。 --- 本研究由瑞典能源署和 IQ Samhällsbyggnad 资助，在 E2B2 计划下，项目协议编号为 2018-016237，项目编号为 47859-1（面向建筑的成本和能源效率控制系统），以及由瑞典战略研究基金会-SSF 资助，项目协议编号为 RIT17-0046（CLAS - Cybersäkra lärande reglersystem）。 ## 参考文献 Almukhtar A., Saeed Z., Abanda H. and Tah J. 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