energyTWIN

Die weltweite Digitalisierung ist in vollem Gange. Als einer der am wenigsten digitalisierten Industriezweige besteht für das Bauwesen ein großer Nachholbedarf im Vergleich zu anderen Wirtschaftsbereichen. Dabei bietet die Digitalisierung ein enormes Optimierungspotential, um beispielsweise hochkomplexe Zusammenhänge in der Technischen Gebäudeausrüstung (TGA) und Gebäudeautomation (GA) informations- und kommunikationstechnisch (IKT) zu erfassen und im Zusammenhang mit Gebäudeinformationsmodellen (BIM) in einer für den Menschen verständlichen Form aufzubereiten und zu verwalten.

Daher ist das Ziel des Projekts „energyTWIN“, Verfahren zur (automatisierten) Erzeugung eines "Digitalen Zwillings" während der Inbetriebnahme der TGA und zur kontinuierlichen Informationsfortführung in der Betriebs- und Nutzungsphase zu entwickeln. Im Rahmen der baulichen Umsetzung bzw. technischen Inbetriebnahme sollen auf Basis der Ausführungsplanungsdaten die Geometrie, Systemtopologie und energetisch-funktionale und informationstechnische Zusammenhänge der TGA des tatsächlich gebauten (Ist-)Zustandes (As-built) automatisiert erfasst, erkannt und für eine energetische Systemoptierung strukturiert aufbereitet werden.

Im Projekt werden moderne Methoden zur hochauflösenden Bestandserfassung (Reality Capturing) mithilfe KI-basierter Datenfilterung und Merkmalsextraktion für die automatisierte Erkennung und Klassifizierung von Komponenten und deren topologischer, funktionaler und informationstechnischer Zusammenhänge weiterentwickelt und mit zentralen Themen der Digitalisierung im Gebäudebereich verknüpft. Als Ergebnis liefern

• ein strukturiertes Gebäudeinformationsmodell (As-built-BIM) Informationen über Geometrie, Topologie und Semantik der Anlagentechnik,
• ein anlagentechnisches Strangschema Informationen über die physikalische Systemtopologie der Gebäudetechnik und
• ein logisches Verknüpfungsschema Informationen über funktionale und informationstechnische Zusammenhänge zwischen Aktoren und Sensoren.

Die Aufbereitung und Strukturierung dieser Daten in Form eines "Diagnosesteckers für Gebäude" ist eine wichtige Grundlage für beispielsweise Analysen von Betriebsmodi, Auswertungen von Funktionsbeschreibungen oder Bewertungen von energetischen Systemverhalten, aber auch, um die Daten in eine für den Menschen verständliche Form aufzubereiten und kommunizieren zu können.

Im Rahmen des Projekts entwickelt das gia Methoden zur georeferenzierten As-built-Erfassung und KI-basierter semantischer Merkmalserkennung, um einen Abgleich zwischen dem Bauausführungsmodell (As-planned-BIM) und dem Ist-Zustand (Betriebsmodell, As-built-BIM) in einer augmentierten Realität (AR) durchzuführen. Das As-planned-Modell soll ggf. in das Betriebsmodell, den digitalen Zwilling, durch visuell-unterstützte Korrektur oder Nacherfassung, überführt werden können. Drei Teilbereiche sind dazu umzusetzen:

• Aufbau eines mobilen Erfassungssystems mit komplementären bild- und lasergestützten Erfassungssensoren zur Massenpunktaufnahme und Erweiterung durch weitere Sensoren, wie Infrarotkamera und Ultraschall, zur Aufnahme zusätzlicher semantischer Informationen.
• Fusion der unterschiedlichen Sensordaten und Entwicklung von KI-basierten Methoden zur semantischen Merkmalserkennung geometrischer Assets.
• Entwicklung von Pose-Tracking-Verfahren, d.h. Bestimmung von Position und Orientierung (Pose), zur Georeferenzierung der Sensordaten und Registrierung der as-planned/as-built Modelle in der Realität, für eine realitätsüberlagernde Darstellung in AR.

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