智能建筑數(shù)字孿生對它們所代表的物理資產(chǎn)進行建模，提供模擬結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實世界結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能建筑中尤其有價值，數(shù)字孿生正在成為優(yōu)化建筑運營和性能的重要工具。但哪種類型的智能建筑數(shù)字孿生最能釋放您的資產(chǎn)潛力？
什么是智能建筑數(shù)字孿生？數(shù)字孿生利用傳感器來準確測量建筑物的性能。通過從智能建筑的傳感器收集的數(shù)據(jù)，能源使用、氣候控制和居住者行為等關(guān)鍵變量更容易識別和描述。這些數(shù)據(jù)允許工程師、IT 經(jīng)理和其他利益相關(guān)者確定建筑物在特定條件下的反應(yīng)。數(shù)字孿生技術(shù)本質(zhì)上是創(chuàng)建智能建筑的虛擬模型，還有助于評估其系統(tǒng)和子系統(tǒng)的性能。
以下是智能建筑數(shù)字孿生所必需的：
與建筑物使用方式相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括其運營系統(tǒng)、IT 基礎(chǔ)設(shè)施、居住者行為和其他因素從智能傳感器收集的實時數(shù)據(jù)中描繪出關(guān)于結(jié)構(gòu)及其居住者狀態(tài)的態(tài)勢感知產(chǎn)生有意義的見解的數(shù)據(jù)分析使目標與建筑績效評估保持一致的關(guān)鍵績效指標智能建筑數(shù)字孿生將物理結(jié)構(gòu)與數(shù)字模型聯(lián)系起來，使用實時收集數(shù)據(jù)的傳感器準確描繪建筑物在特定情況下的反應(yīng)。
數(shù)字孿生的類型數(shù)字孿生通常分為以下類型：
靜態(tài)數(shù)字孿生：主要關(guān)注三維模型，不整合物理和虛擬環(huán)境詳細的數(shù)字孿生：利用和跟蹤來自建筑物系統(tǒng)的建筑物數(shù)據(jù)，以手動實現(xiàn)更好的分析和更好的控制建造數(shù)字孿生：通常用于新建或改造項目，將數(shù)據(jù)從物理結(jié)構(gòu)引入虛擬模型，手動編目和調(diào)整兩者之間的差異，以保持數(shù)字世界和物理世界之間的接近基于傳感器的數(shù)字孿生：將數(shù)據(jù)從物理結(jié)構(gòu)填充到虛擬模型中，以創(chuàng)建更大的系統(tǒng)自主性，使用戶能夠利用物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)自動化一些手動執(zhí)行的流程，同時利用集成虛擬和物理環(huán)境的數(shù)據(jù)流響應(yīng)式數(shù)字孿生：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從物理結(jié)構(gòu)中自主收集數(shù)據(jù)，提供實時數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的參數(shù)采取行動，物理和虛擬世界之間的集成有限，允許基于人工智能機器學習的某些自動化流程自適應(yīng)數(shù)字孿生：允許更多數(shù)據(jù)在物理世界和虛擬世界之間流動，實現(xiàn)更精確的 ML 算法以實現(xiàn)更高的自動化并為 AI 分析創(chuàng)建更準確的響應(yīng)，盡管它仍然依賴于人類的評估來驗證決策制定智能數(shù)字孿生：允許一個完全自主的平臺，其中數(shù)據(jù)流在虛擬和物理環(huán)境之間完全集成，允許已經(jīng)測試過的機器學習算法使系統(tǒng)能夠自行學習和調(diào)節(jié)以提高建筑性能。在智能建筑中，數(shù)字孿生不僅僅是收集數(shù)據(jù)。它們還用于控制物理系統(tǒng)并模擬條件變化以預(yù)測未來可能發(fā)生的事件。這使我們能夠?qū)嵤┫冗M的預(yù)測性維護技術(shù)。
智能建筑數(shù)字孿生的好處數(shù)字孿生為設(shè)計工程師、IT 經(jīng)理和參與建筑運營的其他利益相關(guān)者提供了多種優(yōu)勢。其中包括支持：
通過使用更快、更好的決策來節(jié)省成本預(yù)測性維護遠程實時監(jiān)控開工前的風險評估這些功能非常強大，可以改變智能建筑的運營和性能。挑戰(zhàn)在于實施最有利于優(yōu)化建筑性能和改進預(yù)測性維護的正確智能建筑數(shù)字孿生。
選擇合適的智能建筑數(shù)字孿生了解智能建筑數(shù)字孿生對于確保為您的建筑選擇最佳方法非常重要。
智能建筑數(shù)字孿生的一些關(guān)鍵因素是：
復(fù)制物理基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生著眼于建筑環(huán)境中的多個流程并復(fù)制物理基礎(chǔ)設(shè)施。它們展示了人們?nèi)绾问褂锰囟臻g，允許工程師和設(shè)計師調(diào)整HVAC 或照明等系統(tǒng)的控制。這使得建筑環(huán)境中特定區(qū)域的使用更加高效，有時甚至更安全。
數(shù)據(jù)流數(shù)字孿生依靠來自跟蹤使用者行為的子系統(tǒng)和智能傳感器的實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流是雙向的。它們首先來自監(jiān)控建筑系統(tǒng)的傳感器，智能建筑平臺或其他中央控制將這些數(shù)據(jù)處理成有用的信息。然后，這些控制系統(tǒng)使用這些見解來調(diào)整建筑物內(nèi)的系統(tǒng)操作和條件。
通過各種有利位置評估建筑環(huán)境持續(xù)的數(shù)據(jù)更新和增加的計算能力使數(shù)字孿生能夠從各種有利位置研究更廣泛的問題。這為了解如何改進建筑流程、系統(tǒng)和設(shè)備提供了更大的潛力。作為智能建筑的情景模型，數(shù)字孿生將 OT 和 IT 系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)傳感器和來自第三方的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。
考慮到這些點，系統(tǒng)和資產(chǎn)數(shù)字孿生通常對尋求提高建筑物性能以及強大的預(yù)測性維護計劃的運營商最有幫助。數(shù)字孿生結(jié)合了智能建筑系統(tǒng)的不同資產(chǎn)，并在一個地方監(jiān)控和收集生成的數(shù)據(jù)。這允許建筑管理人員輕松利用實時數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)有意義的資產(chǎn)跟蹤和管理。它還可以模擬操作并比較歷史數(shù)據(jù)以預(yù)測設(shè)備功能中的任何潛在異常并優(yōu)化資產(chǎn)維護。
每個智能建筑都是獨一無二的，具有特定的數(shù)字孿生要求。借助專業(yè)的解決方案，我們可以更好地評估最適合的智能建筑數(shù)字孿生，并為用戶創(chuàng)建一個健康、舒適、節(jié)能和可持續(xù)的基礎(chǔ)設(shè)施。
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