BIM建筑网本文引用：德国柏林技术学院2018年 <Towards Digitalization of Building Operations with BIM> 论文，此篇为下篇
前情介绍
在前两篇中，我们分享了“建筑全生命周期运营阶段的建筑信息模型”和“BIM-FM研究项目探讨”、“竣工数字数据采集的工作流程分析”、“数据采集获取及使用方法”等内容。本文就“BIM-FM互联的建筑数据平台及下一步骤”进行分享。
04BIM-FM互联的建筑数据平台及下一步骤
如图7所示，从现有信息源集成的概念可以看出，即BIM-FM链接建筑数据平台（BIM-FM LBDP）的概念。BIM-FM LBDP作为一个中间件软件层，设施管理器可以使用它来按需检索信息（即席查询）或基于预定义规则检索信息。在第一步中，这可以使用一个简单的网页浏览器来完成。
BIM-FM LBDP的基本思想是，同时查询所有连接的信息源（图片左侧），因此用户只需“询问”一次即可从多个数据源获得“答案”。这个概念允许信息查询（例如：检索有关某个灭火器的信息），其中BIM-FM LBDP从CAFM数据库（包含维护数据，如上次检查日期）和连接的建筑模型中集体调用答案。通过这种方式，可以将在建筑模型中找到的项目表示为参数化建筑对象，例如，它们在建筑中的位置及其几何信息。因此，相关CAFM条目可以限制到最小值。
为了利用扫描数据集的扫描场景（见第3.3.2章），点云的所有线段也将作为信息源连接起来。由于可以将一组标记附加到点云段并存储，因此用户可以在点云中找到包含搜索项的特定区域的可视化信息。在这种情况下，也可以在点云中执行精确测量，而无需在建筑模型中进行任何进一步设置。这一步将是减少创建竣工建筑模型的另一种尝试，因为只需要具有较少细节的“轻量级”BIM对象。
图7 BIM-FM链接的建筑数据平台
上述多源方法要求在语义级别上应用公共目录定义和本体来设置链接数据。在项目范围内，将评估几种连接的数据源导出到语义web端点的技术。首次尝试将基于IFC标准的建筑模型导出到语义三层存储是很可行的。
05结论
根据BIM-FM研究项目中使用的方法，为柏林现有建筑创建了两个原型数字建筑模型。其中一个是从FM服务提供商的角度（Verb?ndehaus in Berlin Mitte）设计的，另一个是从FM和所有者的角度（St.Hedwig Hospital也在柏林，Mitte）设计的。在HTW Berlin进行了额外的现场试验，Wilhelminenhof校园使用地面三维激光扫描，测量由摄影测量应用程序评估的无人机和基于Google Tango技术的智能手机。收集到的数据已通过现成的应用程序进行后处理，包括注册、清理、分割和语义参数化建模。最后，所有的信息都被上传到一个用开源数据库应用程序实现的公共数据环境中，在该环境中，数据被链接到商业CAFM系统。
根据现场测试结果和FM运营组织的输入，设计了一个通用的工作流程，它提供了三种不同的方法来使用捕获的数据：扫描到BIM、扫描到CAFM和扫描到数据集。这些方法的结合使得在建筑物的使用寿命期间能够按需建模，显著增加了建立数字建筑物模型的初始工作。
最后，三种不同数字采集技术的现场试验结果均是有前景的。仅考虑到三维激光扫描，它非常适合在短时间内捕获大的“可见”区域和表面。由于点云数据的集成在不同的捕获方法中是可能的，因此建议将无人机测量技术与三维激光扫描技术相结合。这种方法组合也将提供户外区域的点云数据，这些数据在三维激光扫描中不可见（不可行走的屋顶结构或非常细节化的高立面元素，见图4）。对于细节非常重要的元素（例如：建筑保护元素），且无法通过三维激光扫描或无人机测量（即：室内区域）正确到达的元素，使用图3。以圣赫德维格医院为例，整合源自不同测量技术的点云数据（左侧：三维激光扫描；右侧：三维激光扫描和谷歌Tango技术）应考虑谷歌Tango技术（见图3）。
图3 以圣赫德维格医院为例，整合源自不同测量技术的点云数据（左侧：三维激光扫描；右侧：三维激光扫描和谷歌探戈技术）
图4 以Wilhelminenhof HTW园区的试点测试为例，整合来自不同测量技术的点云数据（左侧：三维激光扫描；右侧：三维激光扫描和无人机测量）
在原始数据处理方面，现成的软件可以完成自动化劳动密集型行为并达到一定的规模。但是，在扫描数据的建模和后处理方面仍然需要人工完成，这似乎是不太现实的，即所有现有建筑物的FM所需竣工数据都可以在第一步转化为数字建筑模型。因此，未来的通用数据环境必须管理参数化IFC模型、富含标记的点云数据和字母数字CAFM数据。利用强大的语义查询引擎访问这些异构数据将是当今FM业务成功整合BIM方法的关键。
wx851337014 2个月前 (10-01)说：
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