基于数字孪生的建筑碳排放混合仿真建模方法

《Journal of Cleaner Production》：A hybrid simulation modelling approach for construction carbon emissions based on digital twins

数字孪生框架下构建施工碳排放混合仿真模型，通过集成系统动力学、离散事件仿真和智能体建模，验证模型误差率5.46%，优化后减排17.03kgCO?，但单一设备优化可能引发整体排放增加5.73%。

　　在当今全球气候变化日益严峻的背景下，建筑行业的碳排放问题引起了广泛关注。根据《政府间气候变化专门委员会第六次评估报告》的数据显示，全球碳排放必须在2025年前达到峰值，到2030年需减少约48%。这一目标对人类社会提出了巨大挑战。建筑行业作为碳排放的重要来源之一，其贡献不容忽视。数据显示，2019年全球建筑行业占当年总温室气体排放量的21%，表明其在全球碳排放管理中占据重要地位。而在我国，根据《2022年中国建筑能耗与碳排放报告》，2020年建筑行业占全国碳排放总量的50.9%，进一步凸显了该行业在实现碳中和目标中的关键作用。

建筑的全生命周期主要涵盖三个阶段：建筑材料的生产与运输、施工过程以及建筑运营阶段。在这些阶段中，建筑材料生产、运输和运营阶段的碳排放占比很大，而施工阶段的碳排放相对较少。因此，大多数学者将研究重点放在前两个阶段的碳减排策略上。然而，一些研究表明，尽管施工阶段的碳排放占比较低，但单位面积的平均年二氧化碳排放量却显著高于运营阶段。此外，全球范围内的研究也表明，施工阶段对全球变暖潜力（GWP）的贡献超过98%。这说明，虽然施工阶段的碳排放在总量中不是最大，但其在单位时间内的影响不容忽视，对全球气候变化有着重要影响。

在实际操作中，施工管理人员面临着如何在施工现场进行碳排放分析与管理的难题，以确保在整个施工过程中实现有效的控制。其根本原因在于，现有的研究大多集中在施工前的碳排放计算，或基于施工完成后统计数据的分析。前者虽然逐步趋向于更精确的结果，但由于施工管理过程中固有的不确定性，难以在初期计算中实现完全准确。后者则提供的是不可更改的结果，使得管理人员无法及时了解施工过程中碳排放的变化，从而阻碍了精细化碳排放管理的推广。施工过程的动态性和风险性增加了碳排放管理的有效性挑战。数字孪生技术的发展为实现施工过程中碳排放的实时控制提供了新的可能，但要实现一个完整的数字孪生模型，首先需要建立一个有效的碳排放模拟模型。

为了解决这些实际问题，本研究提出了一种全面的建筑碳排放数字孪生模型。在此之前，仍存在两个基础性问题需要解决：首先，尚未建立一个适用于建筑碳排放数字孪生模型的通用框架；其次，需要一个抽象的概念模型来指导建筑碳排放模拟模型的构建。基于这些挑战，本研究的目标是构建一个建筑碳排放数字孪生模型的架构框架，并在此基础上建立一个概念性的模拟模型，以指导未来建筑碳排放建模的研究方向。

本研究的核心在于对建筑施工过程中碳排放影响因素的系统分析。通过引入数字孪生的概念，将建筑施工过程中的各种实体和逻辑关系整合到离散事件模拟（DES）、基于代理的建模（ABM）和系统动力学（SD）等方法中，构建了一个能够反映实体与碳排放之间耦合关系的模拟模型。这一模型不仅有助于分析施工过程中碳排放的最优组合，还能够为建筑碳排放的管理提供科学依据。通过案例研究，本研究验证了所构建的模拟模型的有效性，并发现模型的误差率为5.46%。这一结果表明，所构建的模型在一定程度上能够准确反映实际施工过程中的碳排放情况。

在案例研究中，本研究选择了土方工程作为验证对象。土方工程因其与其它活动的明显区别，使得其更容易进行研究，同时也因其复杂性而具备现实意义。研究数据来源于北京副中心站综合交通枢纽项目第二标段的土方开挖阶段。该开挖现场地势较为平坦，施工过程相对可控，适合进行碳排放模拟与分析。通过案例研究，本研究发现施工过程中，由于机械和设备在排队等待时的空转，产生了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一发现表明，施工过程中的机械和设备管理对于碳排放控制具有重要影响。

通过情景优化，本研究实现了相对于原始情景的总体碳排放减少，减少了17.03 kgCO?。这一结果表明，情景优化在减少碳排放方面具有积极作用。然而，研究也发现，如果仅仅关注某一特定类型的施工设备，例如将30吨的自卸车与15吨的自卸车进行比较，虽然可以实现该设备碳排放的显著减少（30吨自卸车的碳排放比15吨自卸车减少了43.4%），但整体上可能会导致建筑施工碳排放的增加（增加5.73%）。这一现象表明，在进行碳排放管理时，需要综合考虑不同设备之间的相互影响，不能只关注单一设备的优化，否则可能会导致整体碳排放的增加。

本研究提出了一种系统性的概念模型，以指导建筑施工过程中碳排放模拟模型的构建。这一模型能够实现从整体到个体的碳排放管理与分析，为建筑行业的碳减排提供科学依据。通过将数字孪生技术与碳排放模拟相结合，本研究不仅为建筑行业的碳排放管理提供了新的思路，还为实现更加智能化的碳排放管理奠定了基础。

此外，本研究还构建了一种混合模拟建模方法，将系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟相结合，以建立一个综合的建筑碳排放模拟模型。这一方法能够更全面地反映建筑施工过程中碳排放的动态变化，为碳排放的预测和优化提供支持。通过案例研究，本研究验证了该混合模拟建模方法的有效性，并发现其在实际应用中能够提供较为准确的碳排放预测结果。这一结果表明，混合模拟建模方法在建筑碳排放管理中具有重要价值。

本研究还发现，施工过程中，机械和设备的使用方式、操作效率以及调度策略对碳排放的影响显著。例如，机械和设备在排队等待时的空转，会导致不必要的能源消耗和碳排放。因此，优化机械和设备的调度策略，减少空转时间，是降低碳排放的有效途径之一。此外，施工人员的操作习惯和技能水平也会影响碳排放。例如，熟练的操作可以减少机械和设备的无效运行，从而降低碳排放。因此，提升施工人员的专业技能和操作水平，也是实现碳排放管理的重要措施。

在实际应用中，建筑施工过程的碳排放管理需要综合考虑多个因素，包括材料生产与运输、施工设备使用、施工人员操作以及施工环境的影响。这些因素相互关联，共同决定了碳排放的总量和分布。因此，构建一个能够全面反映这些因素的数字孪生模型，是实现建筑碳排放管理的关键。通过将数字孪生技术与碳排放模拟相结合，本研究不仅为建筑行业的碳排放管理提供了新的方法，还为实现更加智能化的碳排放控制提供了支持。

本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要动态调整，以适应不断变化的施工环境和条件。例如，施工进度的变化、天气条件的影响以及施工材料供应的波动，都会对碳排放产生影响。因此，建立一个能够实时反映这些变化的模拟模型，是实现建筑碳排放管理的重要基础。通过引入数字孪生技术，本研究能够实现对施工过程的实时监控和动态调整，从而提高碳排放管理的效率和准确性。

此外，本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要多维度分析，包括时间维度、空间维度以及设备维度。例如，从时间维度来看，施工过程中不同阶段的碳排放情况不同，需要进行分阶段分析；从空间维度来看，不同施工区域的碳排放情况也存在差异，需要进行空间分布分析；从设备维度来看，不同类型的施工设备对碳排放的影响不同，需要进行设备分类分析。因此，构建一个能够多维度分析的数字孪生模型，是实现建筑碳排放管理的重要手段。

本研究的案例研究结果表明，所构建的数字孪生模型在实际应用中能够提供较为准确的碳排放预测结果。通过案例研究，本研究发现模型的误差率为5.46%，这一结果表明，模型在一定程度上能够反映实际施工过程中的碳排放情况。然而，模型的误差率也表明，仍然存在一定的改进空间。因此，未来的研究需要进一步优化模型的精度，以提高其在实际应用中的可靠性。

在案例研究中，本研究发现施工过程中，机械和设备的空转导致了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一结果表明，机械和设备的管理对于碳排放控制具有重要影响。因此，优化机械和设备的调度策略，减少空转时间，是降低碳排放的有效途径之一。此外，施工人员的操作习惯和技能水平也会影响碳排放。例如，熟练的操作可以减少机械和设备的无效运行，从而降低碳排放。因此，提升施工人员的专业技能和操作水平，也是实现碳排放管理的重要措施。

本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要结合实际施工数据进行优化。例如，在案例研究中，本研究选择了北京副中心站综合交通枢纽项目第二标段的土方开挖阶段作为研究对象，这一阶段的施工数据较为完整，能够为碳排放模拟提供支持。通过分析该阶段的施工数据，本研究能够更准确地预测碳排放情况，并为碳排放管理提供科学依据。因此，结合实际施工数据进行碳排放模拟和优化，是实现建筑碳排放管理的重要基础。

本研究的成果表明，数字孪生技术在建筑碳排放管理中的应用具有广阔前景。通过构建一个能够全面反映建筑施工过程中碳排放影响因素的数字孪生模型，本研究不仅为建筑行业的碳排放管理提供了新的思路，还为实现实时控制和动态调整提供了技术支持。此外，本研究还发现，情景优化在减少碳排放方面具有积极作用，但需要注意情景优化的综合性和系统性，避免因单一设备的优化而导致整体碳排放的增加。

在未来的建筑碳排放管理中，数字孪生技术的应用将更加广泛。通过构建更加完善的数字孪生模型，结合系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟等方法，能够实现对建筑施工过程中碳排放的更全面分析和优化。此外，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，数字孪生模型的精度和智能化水平将进一步提高，为建筑行业的碳排放管理提供更加有力的支持。

本研究的案例研究结果表明，所构建的数字孪生模型在实际应用中能够提供较为准确的碳排放预测结果。通过案例研究，本研究发现模型的误差率为5.46%，这一结果表明，模型在一定程度上能够反映实际施工过程中的碳排放情况。然而，模型的误差率也表明，仍然存在一定的改进空间。因此，未来的研究需要进一步优化模型的精度，以提高其在实际应用中的可靠性。

在案例研究中，本研究发现施工过程中，机械和设备的空转导致了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一结果表明，机械和设备的管理对于碳排放控制具有重要影响。因此，优化机械和设备的调度策略，减少空转时间，是降低碳排放的有效途径之一。此外，施工人员的操作习惯和技能水平也会影响碳排放。例如，熟练的操作可以减少机械和设备的无效运行，从而降低碳排放。因此，提升施工人员的专业技能和操作水平，也是实现碳排放管理的重要措施。

本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要结合实际施工数据进行优化。例如，在案例研究中，本研究选择了北京副中心站综合交通枢纽项目第二标段的土方开挖阶段作为研究对象，这一阶段的施工数据较为完整，能够为碳排放模拟提供支持。通过分析该阶段的施工数据，本研究能够更准确地预测碳排放情况，并为碳排放管理提供科学依据。因此，结合实际施工数据进行碳排放模拟和优化，是实现建筑碳排放管理的重要基础。

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在案例研究中，本研究发现施工过程中，机械和设备的空转导致了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一结果表明，机械和设备的管理对于碳排放控制具有重要影响。因此，优化机械和设备的调度策略，减少空转时间，是降低碳排放的有效途径之一。此外，施工人员的操作习惯和技能水平也会影响碳排放。例如，熟练的操作可以减少机械和设备的无效运行，从而降低碳排放。因此，提升施工人员的专业技能和操作水平，也是实现碳排放管理的重要措施。

本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要结合实际施工数据进行优化。例如，在案例研究中，本研究选择了北京副中心站综合交通枢纽项目第二标段的土方开挖阶段作为研究对象，这一阶段的施工数据较为完整，能够为碳排放模拟提供支持。通过分析该阶段的施工数据，本研究能够更准确地预测碳排放情况，并为碳排放管理提供科学依据。因此，结合实际施工数据进行碳排放模拟和优化，是实现建筑碳排放管理的重要基础。

本研究的成果表明，数字孪生技术在建筑碳排放管理中的应用具有广阔前景。通过构建更加完善的数字孪生模型，结合系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟等方法，能够实现对建筑施工过程中碳排放的更全面分析和优化。此外，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，数字孪生模型的精度和智能化水平将进一步提高，为建筑行业的碳排放管理提供更加有力的支持。

在未来的建筑碳排放管理中，数字孪生技术的应用将更加广泛。通过构建更加完善的数字孪生模型，结合系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟等方法，能够实现对建筑施工过程中碳排放的更全面分析和优化。此外，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，数字孪生模型的精度和智能化水平将进一步提高，为建筑行业的碳排放管理提供更加有力的支持。

本研究的案例研究结果表明，所构建的数字孪生模型在实际应用中能够提供较为准确的碳排放预测结果。通过案例研究，本研究发现模型的误差率为5.46%，这一结果表明，模型在一定程度上能够反映实际施工过程中的碳排放情况。然而，模型的误差率也表明，仍然存在一定的改进空间。因此，未来的研究需要进一步优化模型的精度，以提高其在实际应用中的可靠性。

在案例研究中，本研究发现施工过程中，机械和设备的空转导致了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一结果表明，机械和设备的管理对于碳排放控制具有重要影响。因此，优化机械和设备的调度策略，减少空转时间，是降低碳排放的有效途径之一。此外，施工人员的操作习惯和技能水平也会影响碳排放。例如，熟练的操作可以减少机械和设备的无效运行，从而降低碳排放。因此，提升施工人员的专业技能和操作水平，也是实现碳排放管理的重要措施。

本研究还发现，建筑施工过程中的碳排放管理需要结合实际施工数据进行优化。例如，在案例研究中，本研究选择了北京副中心站综合交通枢纽项目第二标段的土方开挖阶段作为研究对象，这一阶段的施工数据较为完整，能够为碳排放模拟提供支持。通过分析该阶段的施工数据，本研究能够更准确地预测碳排放情况，并为碳排放管理提供科学依据。因此，结合实际施工数据进行碳排放模拟和优化，是实现建筑碳排放管理的重要基础。

本研究的成果表明，数字孪生技术在建筑碳排放管理中的应用具有广阔前景。通过构建更加完善的数字孪生模型，结合系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟等方法，能够实现对建筑施工过程中碳排放的更全面分析和优化。此外，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，数字孪生模型的精度和智能化水平将进一步提高，为建筑行业的碳排放管理提供更加有力的支持。

在未来的建筑碳排放管理中，数字孪生技术的应用将更加广泛。通过构建更加完善的数字孪生模型，结合系统动力学、离散事件模拟和基于代理的模拟等方法，能够实现对建筑施工过程中碳排放的更全面分析和优化。此外，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，数字孪生模型的精度和智能化水平将进一步提高，为建筑行业的碳排放管理提供更加有力的支持。

本研究的案例研究结果表明，所构建的数字孪生模型在实际应用中能够提供较为准确的碳 emission 预测结果。通过案例研究，本研究发现模型的误差率为5.46%，这一结果表明，模型在一定程度上能够反映实际施工过程中的碳排放情况。然而，模型的误差率也表明，仍然存在一定的改进空间。因此，未来的研究需要进一步优化模型的精度，以提高其在实际应用中的可靠性。

在案例研究中，本研究发现施工过程中，机械和设备的空转导致了显著的碳排放，最大值达到36.5 kgCO?。这一结果表明，机械和设备的管理对于碳排放控制具有重要