近零排放医疗建筑早期设计工作流

用于近零排放医疗建筑早期设计的辅助工作流

摘要

建筑能效是许多政府政策的主要目标之一，因其对欧洲的二氧化碳排放具有重大影响。其中一个目标是降低医疗建筑的能耗，众所周知，医疗建筑属于能耗最高的建筑类型之一。尽管在初步设计阶段做出的设计决策对建成后的建筑能源性能具有显著影响，但目前仅分析了少量可能的早期设计方案，无法确保实现最优的建筑设计。我们提出了一种自动化早期设计支持工作流程，并配备了一套工具，以实现近零排放的医疗建筑。该工作流程旨在供决策者在初步设计阶段使用。它从用户定义的需求简报和设计规则开始，作为早期设计配置器（EDC）的输入。EDC遵循进化算法生成多个设计方案，同时尝试满足用户需求和几何约束。生成的设计方案随后通过早期设计验证器（EDV）进行验证，并利用两种早期评估工具进行早期能耗与成本评估。通过用户友好型仪表板引导用户并展示工作流程结果，最终选定的方案将作为下一设计阶段的起点。我们的方案已通过建筑信息模型（BIM）实现，并在欧洲项目STREAMER框架下，通过对一栋医疗建筑的案例研究以及来自不同国家的多个实际示范进行了验证。

关键词 ：早期决策支持；建筑能源效率；近零排放建筑；建筑设计优化；医疗建筑；最优建筑设计；早期能耗评估；早期成本评估；早期设计验证

1. 引言

建筑能效正受到越来越多的关注，因为建筑对能源消耗和二氧化碳（CO2）排放具有重大影响 [1,2]。因此，近零排放建筑（nZEBs）因其在降低能源消耗和提高可再生能源占比方面的巨大潜力，正逐渐成为多个国家立法和政策的一部分[3–6]。由于医疗设施具有特殊的运行特性，属于高能耗用户，其能耗占总能耗的比例较高，因此成为众多研究的重点[7,8]。

一般来说，近零能耗建筑是一种能源效率高且具有优异能源性能的建筑[1]。近年来，近零能耗建筑引起了广泛关注，现已被视为实现节能的有效且不可或缺的解决方案[1,5]。由于其定义存在模糊性，许多研究致力于建立一个用于定义近零能耗建筑的框架，并提供评估建筑对环境影响所必需的指标[3,9–11]。Marszal 等人对这些不同方法进行了综述[5]。

初步设计阶段所做出的决策对建筑在运行阶段的能源性能具有重大影响[12–14]。此外，在建筑设计过程中，日益增多的需求、利益相关者和法规使决策者的任务变得更加复杂[15,16]；也就是说，设计一座满足所有约束条件的零排放建筑并非易事；此外，还需要分析大量变量和参数，以在用户需求和近零能耗建筑约束之间找到最优权衡[5,17]。

从头开始设计建筑需要大量的工作；即，考虑到的参数和变量的组合可能会产生大量不同的设计方案，这些方案可以并列评估和比较，以确定最优设计[17]。此外，由于在早期阶段缺乏决策支持系统，导致设计师在寻找最优节能建筑时犹豫不决[18]。借助自动化流程和最新的技术进步，将有助于更轻松地进行决策，从而制定近零能耗建筑{nZEBs}[17,19,20]。

我们提出了一种由一系列基于BIM的工具[21,22],支持的工作流程，以协助在医疗建筑的初步设计阶段进行决策。本方案旨在帮助建筑师和设计师，使其能够就近零能耗建筑作出知情决策。该框架考虑了初步设计阶段可用且对建筑整体能源效率有影响的因素[23],，即：建筑的服务、几何形状、朝向及其建筑构件。

提议的工作流程利用了[24,25],中定义的医疗建筑标签系统，并配备了一套工具。该工作流程包含以下步骤：（i）任务简报，用户需求在基于表格的工作表中进行定义；（ii）设计规则定义，使用领域特定语言进一步定义用户需求；（iii）设计配置，根据用户需求和规则自动生成不同的设计方案；（iv）模型检查，对用户需求和部分建筑规范的规则进行检查；（v）能源性能评估，计算早期能源性能估算值；以及（vi）生命周期成本评估，计算建筑的早期财务方面。我们的提议包括使用一个仪表板，以展示用户友好型结果，使设计师能够在早期阶段轻松做出知情决策。该提议通过文章中描述的一个运行示例进行了验证。此外，该提议还在名为STREAMER的欧洲项目（ http://www.streamer-project.eu/）背景下进行验证。

科勒和莫法特的研究结果表明，需要这样的工作流程[26],，即初步设计阶段是决策影响最大的时期，而此时决策的成本远低于设计或施工后期阶段。此外，布拉甘萨等人[27]还指出，在初步设计阶段进行决策的困难在于，用于支持决策的数据通常细节等级非常低，甚至可能完全没有数据。本文提出的工作流程旨在增加初步设计阶段可用于决策的数据数量，如图1所示，该图是基于科勒和莫法特 [26]以及布拉甘萨等人[27]的研究成果绘制的。

本文其余部分组织如下：第2节描述了撰写本文所遵循的方法论；第3节简要报告了文献中密切相关的工作；第4节提出了我们的方案，并描述了其依赖的步骤；第5节报告了我们方案的验证过程及实验结果；最后，第6节总结了我们的工作和未来工作。

2. 方法论

我们工作的目标是创建一个协调一致的工作流程，以在初步设计阶段协助建筑项目的利益相关者。我们采用了一种类似于阿提亚等人 [28] 所使用的方法论。该方法论首先收集关于当前医疗建筑设计工作流程和方法论的信息，以及此类建筑特有的方面。随后，我们准备了工作流程的初稿，并通过与参与医疗建筑设计和建造的建筑师和工程师进行访谈，对该初稿进行了更新和完善。接着，我们将我们的工作流程与文献中最相关的各种方法进行了比较，并确认了医疗建筑的重要特征和特殊性已在我们的方法中得到考虑。

该工作流程及其配套的信息与通信技术（ICT）工具首先通过合成测试进行验证，以检查其性能并调整工具以实现优化配置。随后，在STREAMER项目中通过实际案例对工作流程及其工具进行了测试，以评估该工作流程及其工具是否与早期设计过程保持一致并提供支持。在本文中，我们 throughout the paper 使用了一个运行示例，展示了工作流程每一步的输入和输出。

3. 相关工作

近零能耗建筑建模是一项具有挑战性的研究课题，这体现在文献中针对该领域提出的方案和方法数量不断增加。它需要对多个设计方面（能源、成本和舒适度）进行组合与优化，从而导致任务耗时且计算成本高昂。下文总结了文献中最重要的几类方法，包括：（i）实现近零能耗建筑的方法论与建议；（ii）用于实现经济高效设计的生命周期成本模型；（iii）旨在协助建筑设计师实现高能效近零能耗建筑的工具；以及（iv）实现近零能耗建筑用户舒适度的模型。在第一类方法中，我们将简要描述本提案与现有方法的区别。

方法论，而对于其他研究，主要区别在于我们为近零能耗建筑提出的整体性工作流程表示；即，很少有出版物专注于定义一种在项目早期阶段同时考虑各个方面（需求简报、规则、能源和成本）的方法。

3.1. 方法与建议

设计近零能耗建筑的过程不同于传统的建筑项目[29]。文献中很少有提供实现近零能耗建筑的方法论和建议[28,30],而许多提案则专注于为特定气候条件设计近零能耗建筑，并报告所使用的方法论以及针对该气候推荐的不同方案。

阿提亚等人[28]识别、建模并提出了一种实现高能源性能建筑的一体化设计流程。作者重点关注了三个方面：流程阶段、建筑中用户的角色与职责、用于此目的的工具以及用于识别高能源性能建筑的指标。该提案报告了一项正在进行的工作，该项工作仍需进一步完善、验证，并需要软件支持。然而，我们的方法更为完整；即我们专注于医疗建筑，配套的软件工具以及在真实示范站点上的验证，提供了一个更全面且经过验证的方案。

维萨等人[30]提出了一种三步方法论，用于将已实施可再生能源系统的建筑转变为近零能耗建筑。这些步骤如下：（i）通过研究建筑参数、场地特征、已实施的可再生能源系统以及可再生能源系统的标准化指标，评估当前建筑状态；（ii）确定定制化的措施以降低能源需求，例如改变建筑围护结构和设备；（iii）基于现场技术和经济数据，开发新的现场优化可再生能源组合，并扩展现有的可再生能源系统。该提议随后被同一作者[31],扩展为四步法，其步骤与前述类似，但增加了对当前建筑能源需求的研究以及对已实施可再生能源系统所产生能源的评估。与我们的提议相比，这两种提议存在较大差异，因为它们侧重于既有普通建筑的改造直至达到近零能耗建筑，而我们的提议则专注于定义创建新型近零能耗医疗建筑的工作流程。

由于不同的近零能耗建筑解决方案适用于不同的气候区，许多研究者还研究了在不同气候区和区域实现近零能耗建筑的途径[32–38]。这些研究旨在提供指南和最优解，以帮助在特定气候区进行设计的设计师在其设计过程中做出决策，从而实现近零能耗建筑。与我们的提案相比，这些方法均基于单一的案例研究和特定的气候区，而我们的工作流程可用于医疗建筑，且不限定于特定气候区。

3.2. 成本

许多研究者致力于通过提供模型和方法，开发用于近零能耗建筑的成本优化模型和经济高效设计的经济评估工具和框架[18,39–41]。

哈姆迪等人 [40] 提出了一种所谓的多辅助优化方案，旨在为建筑能效水平的稳健成本最优决策提供支持。卡帕萨基等人 [39] 提出了一种方法论，并配套开发了计算平台，旨在结合当地气候、能源资源和经济条件，识别住宅近零能耗建筑（nZEB）设计中的经济高效设计方案。

费拉腊等人 [41]针对法国的独户住宅建筑类型提供了一个成本最优模型。该模型利用模拟工具和优化算法创建并校准，以最小化目标函数并找到成本最优的建筑配置。康 [18]提出了一种用于初步设计阶段的生命周期成本（LCC）评估工具，其中包括优化算法。作者旨在提供有关给定近零能耗建筑经济效益的思路。

在初步设计阶段，帮助设计师做出更有效的设计决策，同时无需花费大量时间和精力。

塞萨纳和萨尔瓦莱进行了更全面的调查[42],其中作者研究了对近零能耗建筑进行经济评估的不同研究方法。

3.3. 能源

研究者们还致力于为近零能耗建筑提供决策支持软件工具，以尝试选择具有最优化能源的近零能耗建筑方案[17,43]。

阿提亚等人 [17]提出了一种所谓的ZEBO工具包，这是一种基于仿真的设计支持工具，旨在支持在埃及的初步设计阶段对近零能耗建筑进行知情决策。ZEBO允许用户通过使用EnergyPlus [44]作为仿真引擎来测试不同建筑配置的能源性能。不同建筑设计配置的评估结果通过能源性能图表呈现，以帮助设计师做出知情决策。

林和格伯 [43]提出了所谓的EEPFD（演进式能效反馈设计框架），该框架旨在生成设计方案，对这些方案进行能源评估，优化方案，选择能源性能更优的设计方案，并最终为设计决策者提供所有生成结果的权衡研究。

3.4. 舒适度

用户满意度也是接受特定近零能耗建筑设计的主要指标之一。一些研究人员研究了舒适性参数，并提出了一些需要解决的方法和因素列表，以提高近零能耗建筑中的用户满意度 [45–47]。

萨托里等人[45]简要提出了针对近零能耗建筑的一些舒适性和能源性能建议与指南。姆莱奇尼克等人[46]研究了近零能耗建筑中的终端用户满意度，并提供了若干提升此类建筑质量和舒适度的建议。最后，卡鲁奇和帕利亚诺[47]提出了一种用于设计舒适性优化的近零能耗建筑的建模与优化方法。

4. 我们提出的方法论

我们的提议超越了前一节所述的方法，提出了一种早期设计工作流程，并配备了一套用于初步设计决策支持的工具。该工作流程通过利用信息与通信技术（ICT）领域的进展，创建并提出符合初始需求的不同方案，验证这些方案，进行能耗计算以及估算生命周期成本。该工作流程配备了一套专为初步设计阶段开发的工具，使设计师能够做出知情决策，而无需从零开始。

在接下来的小节中，我们首先描述运行示例，该示例将在整篇文章中用于展示我们提议的每个步骤的输入和输出。然后，我们简要描述标签系统及所使用的标签，这是提议的工作流程和工具中的关键步骤。随后，我们描述图2中报告的工作流程的各个步骤，即：任务简报、制定早期设计规则、创建早期设计方案、检查早期设计、进行早期能耗计算以及进行早期成本估算。在每个小节中，我们提供了对步骤的描述、提议的工具以及运行示例如何被处理。

4.1. 运行示例

为了展示我们提议的工作流程如何运作，我们考虑了一个小型但具有代表性的医疗建筑的运行示例。该示例将在我们整个提案中被持续引用，并在提议的工作流程的每个步骤中进行详细说明，而所获得的结果将在验证部分进行讨论。我们的提议将帮助我们确定最优建筑位置、朝向、几何形状、建筑围护结构、空间分布和布局，以满足用户需求以及部分现有医疗法规。这些建筑配置将在初步设计阶段进行优化，以实现节能且经济高效的医疗建筑。

我们假设该医疗建筑拟建于法国巴黎，且该建筑预计为两层建筑，净有效楼层面积约为1000平方米2（不包括承重墙和走廊的面积）。在下一节中，针对我们提议的工作流程的每个步骤，我们将为此运行示例提供输入和输出。

4.2. 标注

初步设计阶段所做出的决策对建筑的最终能耗性能有重大影响[12,14]。然而，建设项目在初步设计阶段通常只能获得高度抽象的信息。由于大多数商业化能耗计算与模拟工具需要更详细的设计信息（如建筑围护结构材料、供暖、通风与空调(HVAC)系统以及照明设备）才能进行评估，因此在初步设计阶段开展能耗计算和成本估算较为困难[17,48]。

定义语义标签为丰富设计中的空间相关元素提供了坚实的理论基础，并有助于解决以往的问题；即，定义语义标签使设计师能够为建筑构件分配额外的属性和取值。在整个项目过程中使用语义标签有助于共享词汇，不仅在利益相关者之间，也在工具和以往项目之间[25]。此外，语义标签允许基于标签的取值及其相关属性对早期设计进行能源和成本评估。请注意，创建语义标签在很大程度上依赖于从以往项目中获得的知识[49]。

所使用的标签取决于建筑类型，而标签的取值以及与之关联的信息和知识则来源于以往项目中积累的知识；即，以往项目提供了不同属性的取值范围和需求，可用于检查和比较早期设计方案。同一标签可能因空间的功能不同而具有不同的取值。

标签可以在不同层级进行分配，即区域层级、建筑层级、功能区域层级和空间层级[24,25],，而为空间分配标签取值并非易事，需要经验丰富的专业设计师以及包含众多以往项目成果的知识库[50]。

为特定空间分配的各个标签取值，能够在初步设计阶段用于计算能源需求并进行早期成本估算，而无需对整个建筑进行深入分析或执行复杂的模拟。

在我们的方案中，我们采用STREAMER项目中定义的医疗建筑标签[24,25,51]。STREAMER定义了五种类型的标签，即：出入与安全、舒适性等级、建筑设备、卫生等级和用户配置文件。这些标签及其取值范围在表1中简要描述。可通过定义新的标签和取值来扩展所使用的标签，但不建议使用过多的标签，以确保其可管理性[24]。标签分配的示例如表2所示。

Streamer 标签	描述	取值
出入与安全	给定空间或区域的访问控制级别；示例： 谁可以访问给定的面积	等级A1– A5
舒适性等级	空间的舒适度；例如：走廊的宽度， 给定空间的故事	等级CT1– CT8
构造	构造的类型；示例：层高和 空间宽度	等级C1– C6
设备	给定区域所需的电力：办公室 设备或医疗设备	EQ1–EQ6
卫生等级	给定区域的清洁级别；示例：已灭菌 手术室或办公室	H1–H5
用户配置文件	给定区域被使用的每日时段； 示例：每天从上午8:00到下午14:00。	U1–U4

空间	描述	分配的标签
手术室	进行手术的空间	A1、CT3、C1、EQ1、H1、U2
等候区	患者等待就诊的空间	A2、CT2、C1、EQ1、H1、U2
医疗档案室	用于存储医疗档案文件的空间	A5、CT5、C1、EQ4、H5、U3

在实施层面，由于工业基础类标准（IFC）的开放性，在使用建筑信息模型（BIM）时包含标签，并在不同的BIM工具之间共享这些标签并不存在问题；也就是说，可以通过使用属性集向建筑模型添加新的属性[52]。

4.3. 项目前期需求定义

建设项目从规划阶段开始，在此阶段，业主必须审查其定量和定性的愿望与需求，并将其转化为书面文件 [53–57]。这一过程具有迭代性，发生在项目的最初阶段，称为任务简报。它涉及项目中的不同利益相关者，包括业主和设计师。任务简报通常通过面对面会议进行，并由协作性信息通信技术工具包[54,58]提供支持。信息通信技术也已进入任务简报领域，这一点可以从专门用于建设项目前期需求定义的软件包数量不断增加中看出。有关任务简报工具的详细比较可在 [59] 中找到。

任务简报的成果存储在所谓的需求简报或需求说明书（PoR）中。需求简报以报告形式呈现，通常表现为一份事实清单，并附有自然语言文本和注释。需求简报使用一个术语词典，其中包含用于定义建设项目中空间及其他概念的术语。高质量需求简报对于项目的有效实施至关重要 [54]。

我们建议在任务简报阶段使用标签及其取值；即根据前述的标签及其取值范围，业主在建筑设计师权助下，应使用这些术语和取值来定义其需求。在该工作流程步骤中，我们仅通过分析以逗号分隔值（CSV）文件定义的事实清单，关注需求简报中表达的定量需求。要求业主使用领域特定语言来表达自然语言文本，该语言将在我们工作流程的下一步骤中进行描述。

表 3显示了运行示例的需求简报，包括空间数量、面积及其分配的标签。计划中的医疗建筑预计共有79个空间，净面积为1018 m2。空间类型列指明了空间的类型，其取值在任务简报术语词典中定义。数量列和面积列定义了每个空间的数量和面积，而卫生等级（HC）、访问安全（AS）、用户类型（UP）、设备（EQ）、构造（CO）和舒适等级（CC）列则定义了所使用标签的取值。功能区域列指明了空间所属的功能区域，其取值已在需求定义术语词典中预先定义。

空间名称	空间类型	数量	Area	HC	AS	UP	EQ	CO	CC	功能区域
行政管理	办公室	1	30	H2	A4	U2	EQ2	C1	CT3	入院
Desk	接待处	1	12	H1	A1	U2	EQ2	C1	CT3	入院
患者记录	储藏室	1	15	H1	A4	U3	EQ1	C1	CT1	入院
医生办公室	办公室	6	12	H2	A4	U2	EQ2	C1	CT3	低护理病房
会议室	团体房间	3	35	H2	A2	U2	EQ2	C1	CT3	入院
值班员工房间	值班员工房间	1	13	H2	A5	U4	EQ2	C1	CT4	低护理病房
等候室	等候室	1	30	H1	A2	U2	EQ1	C1	CT2	入院
护士站	护理站	3	20	H2	A5	U4	EQ2	C1	CT3	低护理病房
访客厕所	厕所	10	6	H2	A2	U4	EQ1	C1	CT1	入院
如厕患者	厕所	10	6	H2	A2	U4	EQ1	C1	CT1	低护理病房
员工厕所	厕所	10	6	H2	A2	U4	EQ1	C1	CT1	低护理病房
残疾人厕所	残疾人厕所	4	6	H2	A2	U4	EQ1	C1	CT1	低护理病房
带一张床和卫生间的病人房间	病人房间	10	18	H2	A2	U4	EQ3	C1	CT4	低护理病房
麻醉咨询室	咨询检查室	5	18	H3	A2	U1	EQ4	C1	CT3	门诊部
手术室	手术室	2	36	H1	A1	U2	EQ1	C1	CT3	手术室
药房	药房	3	12	H5	A5	U3	EQ4	C1	CT5	低护理病房
储藏室	储藏室	3	15	H1	A4	U3	EQ1	C1	CT1	入院
废物间	废物间	1	14	H1	A5	U4	EQ1	C1	CT1	低护理病房
脏亚麻布房间	储藏室	3	5	H1	A4	U3	EQ1	C1	CT1	低护理病房
医疗档案室	档案	1	25	H5	A5	U3	EQ4	C1	CT5	医疗档案
总计	79 个空间	1018 m2

HC：卫生等级；AS：访问安全；UP：用户配置文件；EQ：设备；CO：构造；CC：舒适度 s.

4.4. 早期设计规则

在我们提议的工作流程中，下一步是通过添加通常以自然语言表达的需求来完善设计任务书。遗憾的是，自然语言处理仍然是一个开放的研究问题，目前尚无任何现有方案具有通用性[60,61]。

为应对自然语言表达文本的自动处理问题，采用领域特定语言（DSL）来定义无法在需求简报中表达的用户需求。DSL 是一种小型高级语言，专注于软件系统的特定方面，针对特定任务进行定制，旨在定义一种抽象层次，以帮助最终用户在特定领域内更高效地工作 [62,63]。它们代表了一种更自然、高保真、健壮且易于维护的问题编码方式 [64]。

该领域特定语言（DSL）旨在允许用户通过使用具有丰富属性的对象和关系的规则来表达其需求。此类规则在建筑、工程与施工行业（AEC）中的表达能力仍然是一个开放的研究课题 [65,66]。

建筑信息模型（BIM）提供了大量的对象和属性，这些可以通过用户自定义属性[66]进行扩展。我们的领域特定语言（DSL）基于BIM对象及其属性以及前一小节中使用的标签，使用户能够处理高度详细的数据，并以用户友好的语言表达定量和定性建造要求。此外，它支持定义空间对象之间的不同关系，使用户能够更轻松地定义其需求。

由于本文不涉及我们领域特定语言（DSL）的详细描述，因此仅对关注流线路径、其属性以及空间之间空间关系的规则进行简要描述。该领域特定语言可通过新定义进行扩展，并可适应建筑信息模型（BIM）新版本中新增的属性。Lee 等人[66]提出了一种类似的领域特定语言，称为BERA（建筑环境规则与分析语言）。

规则编辑器包含一个语义分析器，负责将经过词法和语法分析器处理的文本规则输入转换为可扩展标记语言(XML) [67]。使用ANTLR（另一种语言识别工具）[68,69]来实现领域特定语言(DSL)并创建解析器，该解析器将规则转换为机器可读文件；即，使用我们的DSL编写的规则会被解析，并生成一个XML文件。该XML文件用作早期设计配置器（EDC）的输入，相关内容将在下一小节中描述。整个解决方案被封装在一个称为规则编辑器的工具中，该工具提供了一个编辑器，供用户创建规则并生成工作流程下一步所需的XML文件。

表 4展示了一组规则的示例，这些规则是为我们的运行示例定义的。表中的前三个规则更与功能区域相关，而后两个规则则与医疗空间相关。如前所述，此类规则可用于定义与空间布局和功能区域相关的空间约束和限制。例如，表中的第一条规则试图将“入院”空间固定在最低楼层。另一方面， DSL 中还引入了优先级，以便在给定设计中未满足某条规则时能够计算适应度函数。优先级的取值范围为0到9，其中0为最低值，表示推荐性或可选规则；9为最高值，表示该规则必须严格满足当前设计。

规则
优先级 = 9 规则“入院楼层规则”： 名称等于“入院”的功能区域必须位于最低楼层；
优先级 = 3 规则“测试规则14”： 名称等于“医疗档案”的功能区域必须位于最高楼层；
优先级 = 8 规则“低护理病房分组规则”： 名称等于“低护理病房”的功能区域必须在水平和垂直方向上聚集；
优先级 = 5 规则“患者病房与护士站之间的行进距离”： 名称等于“病人房间”的空间与名称等于 “护理站”的空间之间的行进距离小于20.0米；
优先级 = 6 规则“测试规则17”： 卫生等级等于“H5”的空间必须在水平和垂直方向上聚集；

4.5. 早期设计配置器：EDC

阿提亚等人 [15]在最近的一项研究中表明，进化算法的使用如何能够解决建筑设计中的高度约束优化问题，并指出此类算法应在近零能耗建筑（nZEB）设计过程中被采用。然而，作者提到，将这些算法集成到设计流程中仍然是一个研究课题。我们建议在流程中集成早期设计配置器（EDC），以填补建筑设计师与建筑性能优化算法之间的空白[15,70]。早期设计配置器（EDC）是一种基于进化算法的软件工具，旨在根据建筑需求自动生成设计方案。不同的设计方案可导出为工业基础类（IFC）格式，从而可作为进一步工具的输入，用于下一设计阶段的起点。

EDC将先前定义的需求作为输入数据，即：包含项目特定空间规格及其标签的表格化需求简报和设计规则。然后，设计师需要使用一个编辑器创建建筑几何形状，该编辑器可用于创建建筑的外部轮廓。用户可以在图形地图上选择建筑的放置位置，该地图通过OpenStreetMap的瓦片数据渲染（ https://www.openstreetmap.org)。这使得能够确定建筑尺寸、几何形状、朝向，并检查施工现场附近的各种服务设施（发电厂、公共交通）以及安装可再生能源设施的空间可用性。

EDC的核心是一种进化算法，用于生成布局方案。当前最优布局会以可视化形式呈现给设计师。图3展示了EDC为我们的运行示例生成的不同布局方案，这些方案具有不同的几何形状和空间分布。矩形代表当前楼层和建筑内的房间。该算法迭代运行，在每次迭代中，随机将一个房间移动到布局中的新位置。如果新布局的评分低于上一次迭代的布局，则撤销更改。EDC并行处理多个布局，并定期将最差布局完全重置，从零开始重新启动。

方案1，第0层；(b) 方案1，第1层；(c) 方案2，第0层；(d) 方案2，第1层)

每个布局通过适应度函数计算评分值来进行评分，该评分值根据约束权重，反映给定布局接近最优解的程度。该值本身由不同约束条件的输出值之和计算得出，这些约束条件要么是内置函数，要么是由导入的设计规则创建的。对于由设计规则生成的约束条件，其输出值会乘以该设计规则的优先级。

每个约束条件对整体布局的适应度贡献一个介于零（最佳）和∞（最差）之间的值，但在默认情况下，使用的是0到1之间的归一化取值。约束条件共有三种类型，即：

硬约束是一个可以为真或假的布尔条件；即，违反此类约束会导致不可接受的值，该值可能为一个甚至更高的值，适用于因违反约束而应舍弃布局的情况。这类约束的一个示例是：

•空间A 必须位于 空间B 的20米范围内。

软约束会导致约束被违反得越多，其值越差。这类约束需要一个边界值来对输出值进行归一化，在大多数情况下，该边界值是输入值的最大值。在某些特殊情况下，如果边界值不是最大值，则满意度可能超过1。软约束的示例如下：

•空间A需要尽可能靠近空间B 空间A和空间B之间的步行距离必须尽可能短。

组合约束结合了前述两种约束计算方法，使得在边界值范围内使用软约束，或者约束的结果为坏值。以下是一些示例情况：

•空间A需要距离空间B至少10米以内。

在距离空间A的N米范围内，至少需要有五个C型空间。

根据约束条件的重要性使用加权取值，可以优先考虑符合目标的约束条件来定义设计目标。

进化算法将持续运行，直到被用户中断或满足终止条件（最大迭代次数）。下一步可以手动编辑布局，或更改约束条件的优先级，然后继续运行优化算法。此过程可重复进行，直到设计师认为其中一个创建的设计是满意的解决方案为止。此外，设计师还可以通过克隆布局并基于副本进行操作，将特定布局朝两个不同方向继续开发。该副本可再次进行手动编辑，或重新调整其设计规则优先级。

为了将选定的方案推进到早期设计工作流程的后续步骤，需要将创建的模型导出为IFC文件。图 4展示了此类文件的一个示例。

4.6. 早期设计验证：EDV

参与建筑项目设计和构造的利益相关者数量不断增加，以及需求的频繁变更，可能会增加冲突的数量，并可能导致违反项目的需求、约束条件和建筑规范[71,72]。尽早发现当前设计中的不一致性和冲突至关重要[73]。

Eastman 等人[74]最近提供了一项关于规则检查系统的调查和比较框架。作者提出了一种实现规则检查与报告系统的结构，该结构包含以下四个阶段：(i) 规则解释，即对规则进行结构化以供应用； (ii) 建筑模型准备，即准备检查所需的必要信息；(iii) 规则执行阶段，即执行检查操作；以及 (iv) 报告阶段，即生成并报告检查结果。

我们的工作流程的下一步是通过检查当前建筑设计是否满足用户需求和建筑规范来进行设计验证。由于EDC可能违反某些规则，此步骤会向设计师展示哪些规则和需求未被满足，并进行早期检查以确定是否有任何建筑规范被违反。针对此步骤，我们提出了一种基于推理规则引擎的早期设计验证工具 （EDV），用于验证早期设计。由于规范检查需要更多的细节，我们仅包含可在建筑的早期阶段进行验证的建筑规范。

我们遵循了Eastman等人提出的阶段[74]来开发我们的系统。下文介绍了EDV中实现这些阶段的模块（参见图5）。

第一阶段是规则解释，在此阶段中，早期设计验证器（EDV）读取以不同格式（表格和文本）编写的用户定义规则，并将其转换为机器可处理格式。EDV接收简要（基于表格的格式）和设计规则 （XML格式），并将其转化为面向对象语言，以便规则引擎进行解释。此外，我们纳入了医疗建筑建筑规范的部分内容（可能因国家而异），以检查建筑是否符合相关法规要求。该阶段由规则导入模块完成，该模块生成可在第三阶段被规则引擎解释的验证规则。

第二阶段致力于准备用于检查的建筑模型[75]。在此阶段，从模型中设计对象的有效且已知的属性推导出未知设计参数。该阶段至关重要，因为它能够在推断缺失数据的同时避免不一致性[74]；例如，虽然可以要求用户在模型中包含所有用于检查的信息（如窗户表面积），但这可能导致模型中的数据错误。此外，在初步设计阶段，模型中的信息有限，这使得此阶段成为必要。模型导入器读取 IFC格式的建筑模型、增强规则和标签，并尝试推导新信息，从而扩展现有建筑模型。总之，增强规则用于计算隐含属性（如体积和尺寸）、推导新的模型和关系（如空间和图模型），并将标签定义中的信息添加到具有分配标签的空间中。此阶段结束时，将生成一个准备验证的增强的建筑模型。

第三阶段将增强的建筑模型与应用于其上的验证规则整合。该阶段由一个面向对象的规则引擎 [76], 执行，该引擎是 EDV 的核心。由于规则已以可计算格式创建，且模型已准备就绪，规则执行过程较为直接。然而，仅当规则的前提条件具备充分信息时才会被执行；即，当现有信息满足规则的前提条件时，规则引擎才会运行该规则。

最后阶段报告验证结果。EDV报告未通过给定规则的建筑对象或条件，而满足验证规则的建筑对象则从最终报告中排除。在报告方面，我们选择了BuildingSmart（http://buildingsmart.org/）提出的开放BIM协作格式（BCF），这是一种支持BIM流程中工作流通信的开放文件XML格式。BCF允许对冲突对象进行报告，指出未满足的条件（规则），并在指定位置添加查看视角相机以描述问题，从而有效沟通检测到的问题给最终用户。

规则
单人病房面积在14 m2到18 m2之间。
门的最小宽度是1.10米。
通道的最小宽度为1.40米。
建筑物内任意点到紧急出口或楼梯的距离小于40米。

4.7. 早期模拟：TECT

一旦设计得到验证，我们工作流程的下一步便是对已验证的设计进行能源性能评估。尽管在初步设计阶段拥有一个信息丰富的决策支持工具至关重要，但当前的设计和决策支持工具仍不足以支持和指导近零能耗建筑的设计，尤其是在细节等级仍然非常低的初步设计阶段 [79]。

为了克服现有工具的不足，我们开发了一款用于此阶段的初步设计能源计算工具，称为TECT （荷兰应用科学研究组织能源计算工具）。TECT能够在初步设计阶段对给定建筑的能源需求和能耗进行计算。该工具的输入包括一个带有已定义标签的建筑设计、一个包含默认但可配置取值的配置文件以及符合EN ISO 16798‐1[80]标准的气候条件。该标准规定了如何建立和定义用于建筑能源计算以及室内环境短期和长期评估的主要参数。

TECT中的能耗计算基于与建筑能效指令 2010/31/EU（EPBD）相关的标准[6]并采用欧洲法规推荐的协调ISO标准：EN ISO 52016‐1[81]和EN ISO 52010‐1[82],。这些计算以按小时计的方式在空间层级进行。其附加价值在于，仅需建筑信息模型（BIM）模型中极少数量的信息，即可依据欧洲标准化方法对特定建筑的能耗进行估算，并将结果集成到建筑IFC模型中，从而可在后续的建筑信息模型（BIM）工具中导入和查看。图6简要描述了我们的仿真工具TECT的输入和输出。

能耗计算工具的输入是一个建筑信息模型（BIM）模型（以IFC格式），该模型由EDC或其他早期设计工具创建，并包含空间层级所需的必要信息。TECT除了利用几何信息外，还能够利用标签 （如ComfortClass、UserProfile和Equipment）进行能耗计算。这些标签用于推断能耗计算所需 的缺失语义信息；即根据建筑物空间给定的标签，将早期设计模型中缺失的信息补充到模型中，从而 实现能耗计算。如果输入模型中没有提供这些标签，则使用可配置的默认值。能耗计算工具中使用的 默认值可以在配置文件中修改，并将应用于所有缺少标签的空间。图7说明了如何将标签分配给不同的空间，并作为属性集集成到IFC文件中。

建筑设备通过供暖和制冷的排放系统、分配系统以及生成系统的整体效率来表征。设备的表征在 IFC中通过空间层级的属性集进行定义。对于与外部环境相连的空间的立面表征，也采用相同的方法。该属性集包含所选系统的标识符，用于：(i) 产生热量；(ii) 散发热量；(iii) 产生冷量；(iv) 散发冷量； (v) 通风；以及(vi) 立面。对于供暖和制冷分配系统的效率，默认值采用100%。每个被识别的系统代表一个或多个作为计算输入的属性。能源需求是指空间供暖和制冷所需的净能量数量，而能耗是指输入到供暖和制冷生成系统的能量。在初步设计阶段，这是进行能耗计算所需的最低程度的信息。

能耗计算的结果被集成到建筑信息模型（BIM）文件中（参见图8）。为此，创建了一个新的属性集，其中包含以下属性：热负荷、冷负荷、制冷系统的能耗和供暖系统的能耗（所有取值单位为 MJ/年）。此外，该属性集中还提供了兆瓦(MW)为单位的最大热负荷功率和最大冷负荷功率属性。在能耗计算工具中，空间的供热和制冷所需功率不受限制；即系统会立即满足温度需求（设定值），因此不会出现温度延迟、欠调或超调现象。然而在实际应用中，由于系统的动态特性和功率局限性，会产生一定的偏差。这可能导致相对于详细设计阶段实际所需功率而言，所需功率被高估。

表 6显示了我们的运行示例中通过 TECT 计算的两种替代方案的模拟结果。这些取值基于来自 EDC 的创建的设计、分配给空间的标签以及巴黎的气象数据，用于进行能源性能计算。

每年兆焦耳能量	设计方案 1 （兆焦/年）	2 （兆焦/年）	方案1/方案2
热负荷	57,478.7	55,287.3	1.04
冷负荷	10,405.1	18,318.8	0.57
制冷系统能耗	12,241.3	21,551.5	1.04
供热系统能耗	63,865.3	61,430.3	0.57
供暖和制冷系统能耗	76,106.6	82,981.8	1.08
楼层面积 (m2)	1484.8	1373.3	1.04
能耗 (MJ/m2 )	51.3	60.4	0.85

4.8. 早期生命周期成本（LCC）

对建设项目进行经济分析对于评估项目的财务可行性及项目性能至关重要 [42]。这通过评估当前设计的生命周期成本（LCC）来实现。生命周期成本（LCC）是一种常用于寻找成本最优设计的方法，其结果对于选择某一设计方案至关重要；即该分析为投资者提供了关于当前项目投资及其投资回报的更真实的信息 [18]。

LCC 是一种评估建筑物全生命周期内预计发生的所有成本的方法，旨在提供建筑物在整个使用寿命期间的经济表现概览，以及逐年财务表现和平衡。这包括设计、构造、运营、维护和建筑物拆除处理等成本，仅举几例。

我们提议的工作流程包含一个LCC步骤，用于对前几步提供的设计方案进行经济性评估。由于设计方案之间需要相互比较，因此LCC计算针对这一特定目的进行了调整：当在公平基础上进行比较时，某些LCC计算因素可以省略；即对所有待比较的设计方案均采用相同的LCC计算方法。

以下是所包含和排除因素的概述。

我们建议使用以下成本：

•投资成本（也称为资本支出）：初始成本和资本成本。这是最初投入并计入财务资产负债表的资金数量。

•运营成本（也称为OPEX）：建筑运营和维护阶段的成本，包括：能源、水、清洁、维护、安保、综合管理和技术支持。这些成本基于ISO 15686‐5：2008[83]。

资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX）是会计中的标准组成部分，两者都是进行生命周期成本（LCC）计算所必需的。然而，以下成本已被排除在此生命周期成本（LCC）计算步骤之外：

拆除和大规模翻新成本，因为在初步设计阶段很难预测这些成本，特别是这些成本还取决于与建筑本身无关的其他因素。

•融资成本（投资的融资，例如贷款利息），因为它们因组织、国家和经济环境而异。

•收入（医疗建筑产生的收入），因为它在很大程度上取决于医疗建筑的运营方式。

•残值（假设建筑物在其使用寿命结束时没有残值）。

为了计算早期设计阶段的生命周期成本（LCC），我们建议使用基于建筑信息模型（BIM）的决策支持工具 （DST），该工具可用于对不同设计方案进行生命周期成本（LCC）分析。决策支持工具（DST）支持三种不同的生命周期成本（LCC）计算方法，包括前述的各项因素。这些计算方法取决于细节等级（LOD），具体说明如下。

采用最低细节等级(LOD)的生命周期成本（LCC）通过结合由EDC生成的建筑信息模型（BIM）得出的数据和大致成本数据进行计算。根据建筑信息模型（BIM），所有空间的楼层总面积乘以每平方米的成本数据，以初步估算投资成本，而运营成本则基于实证研究得出的每平方米实际运营数据 [84]。这些实证研究因国家而异，本方法中采用默认值。

第二种方法允许使用针对特定国家的投资和运营成本指数来调整粗略数据，使其适用于不同国家的情境。这种方法能够为项目规划所在国家提供更真实的数据。

第三种生命周期成本（LCC）计算方法更为精确，因为它允许基于类型或组件进行计算，而非粗略估算。前文所述的标签为此类系统提供了基础，每个标签均对应一项投资成本和运营成本数据。然而，这种方法需要依赖大量且完整的成本数据集，而这类数据难以轻易获取。

该决策支持工具（DST）允许用户为其生命周期成本计算提供自己的成本库，从而使其能够在不同的建设项目和不同条件下使用。表7显示了EDC为我们的运行示例创建的两个设计方案的生命周期成本计算。

设计方案	投资成本（欧元）	资本支出（欧元）	运营支出（欧元）	净现值（欧元）
方案1	2,869,954	169,327	124,121	16,632,272
方案2	2,997,190	176,834	129,624	17,369,646

4.9. 仪表板

必须依靠一个用户友好型工具来显示评估结果[18,79]。仪表板是展示这些结果的一种可行方案。此类仪表板可在用户友好的界面中查看和管理在提议的工作流程期间生成的信息和设计方案，并选择最符合[85]的设计。我们建议使用作为DST一部分的仪表板来完善我们的工作流程。

仪表板是之前各个步骤及其生成的数据汇聚并进行反思的平台。根据本文所讨论的软件工具的目的，采用以下定义：仪表板是对单个屏幕上最重要的信息进行可视化表示，使人们能够一目了然地理解所需信息，从而控制该信息或实现其他目标。

仪表板背后的核心原则是将日益增多的可用数据转化为用户友好信息，从而便于对设计方案进行比较和决策。这一过程通过以下两个步骤完成：

•首先，每个设计方案相关的建筑信息模型（BIM）可以在集成BIM查看器中显示（参见图9）。该 BIM查看器针对EDC生成的建筑进行了配置；即，它包含根据EDC导出到BIM中的标签来可视化和筛选建筑内空间的功能。这些功能将帮助利益相关者对每个设计方案的空间及其相互关系进行（功能上的）评估。

•其次，工作流程中生成的设计方案及其数据将通过仪表板进行评估；即，在提议的工作流程期间生成的数据从相关的建筑信息模型（BIM）中提取，并通过关键绩效指标（KPI）在仪表板中可视化。KPI是一种将（多来源的）数据进行转换并标准化到统一尺度的方法。这有助于对多源数据进行加权和聚合，并通过将KPI评分从1到10分展示，便于向用户直观呈现这些数据。这些KPI在仪表板中以仪表的形式显示，如图10所示。

在仪表板中对设计方案进行评估后，可能会出现一个明确的最佳解决方案（设计方案）。在这种情况下，便可进入详细设计阶段，所选的设计方案将作为蓝图和基础进行深化设计。

然而，也有可能所有已分析的设计方案均不符合用户的需求和期望。在这种情况下，可以生成更多的设计方案，但未满足需求这一事实也可能导致对先前步骤中所做选择进行更广泛的重新评估；例如，可能导致需求简报的修改或应用不同的设计规则。这表明，通过使用仪表板，在提议的工作流程中建立了一个主动的反馈机制。

5. 结果讨论

为了测试该工作流程和工具的有效性与可用性，我们采取了两项措施：（i）基于运行示例的假设设计项目作为案例研究，用于在本文中讨论我们的提案及获得的结果；（ii）我们在STREAMER项目中的四个真实示范案例上测试了我们的提案。

对于运行示例，EDC 根据需求简报和用户定义规则生成了许多替代方案，我们仅保留了适应度值最高的方案。然后，EDV 使我们能够进一步舍弃部分设计方案，仅保留两种替代方案（参见图3），并舍弃其他生成的方案。

两种设计方案在建筑层级的能耗计算如图11所示，而LCC结果已在仪表板部分展示（见表8）。根据能耗计算结果（每平方米能耗），可以看出初步设计备选方案1比初步设计备选方案2节能15.2%。方案1的总能耗也比方案2低8.3%。这主要是由于制冷的能源需求终端能耗高出43%所致。图11中的结果为建筑层级；然而，该信息在增强型IFC文件中也可在空间层级获取，如图8所示。

表 8列出了能源关键绩效指标（由TECT获得）和生命周期成本关键绩效指标，后者由决策支持工具中的生命周期成本模块计算得出。

替代方案	能耗关键绩效指标(KPI)	生命周期成本 关键绩效指标
方案1	7.7	5.0
方案2	2.5	4.8

在分析生命周期成本计算结果时（参见表7），我们可以得出结论：设计方案1在整个生命周期内的成本也更低（低4.2%）。这归因于更紧凑的建筑布局和更小的总楼面面积，从而体现在较低的投资成本和维护成本上。此外，设计方案1优越的能源性能也是导致其运营成本较低的原因。然而，与能源性能的差异相比，两种设计方案之间的生命周期成本差异相对较小。

该提案还通过欧洲项目STREAMER在四个不同国家的四个真实示范站点进行了验证。目前最终结果正在整理中，前景乐观，但尚未发布。然而，其中一个示范站点及验证场景的分析已经发表 [51,86]。

6. 结论与局限性

为实现近零能耗建筑（包括医疗建筑）正在投入大量努力，因为这些建筑因其高能耗而成为重点目标。由于医疗建筑具有特殊条件，且需要考虑越来越多的参数以优化能源、成本和舒适度，因此设计此类建筑仍然具有挑战性。此外，由于初步设计阶段所做决策对最终建筑性能具有重大影响，因此评估早期设计决策对于实现最优建筑设计至关重要。

我们提出了一种用于医疗建筑的早期设计工作流程，并配备了早期设计软件工具，以指导设计师优化不同目标，实现能源和成本最优的早期设计。我们的方案有助于做出基于信息的早期决策，并避免从零开始进行新的医疗建筑设计。

该工作流程从建筑任务书和规则开始，其中定义了用户需求和约束条件。然后，利用这些需求通过进化式方法生成不同的设计方案。

算法，旨在满足所有这些条件。随后对最佳替代方案进行规范检查和设计验证，只有满足所有规则的方案才会被推进到下一步骤。接着进行能源和成本评估，所得数据将显示在仪表板上，使设计师能够在初步设计阶段做出知情决策，并从最优设计出发开始下一设计阶段。

在我们提议的工作流程中存在一些局限性，需要在未来工作中加以研究，即：（i）将该工作流程调整适用于不同类型的建筑，而不仅仅是医疗建筑；（ii）当前工作流程中尚未评估用户舒适度指标，这一步骤可在成本评估之后以及分析用户舒适度指标之后添加；最后，（iii）由于IFC提供的灵活性，作为本提议工作流程中使用的建筑开放标准数字表示，所有工作流程中的利益相关者都需要清楚哪些信息存在于建筑模型的哪个位置。然而，针对最后一个局限性，应强调协调的重要性，这可以通过使用模型视图定义(MVD)来实现。MVD可以定义在工作流程的每个步骤中，IFC文件内必须包含哪些信息。