From building information models to simplified geometries for energy performance analysis

Energieanalyse von Gebäuden ist in den letzten Jahren, angesichts des steigenden Bewusstseins für Energieeffizienz sowie der Einführung von Mindeststandards als Maßnahme zur Emissionsreduktion, zu einem zunehmend "heißen" Thema geworden. Ein weiterer Trend im Bausektor ist Building Information Modeling, das Entwickeln umfassender digitaler Repräsentationen von Gebäudemerkmalen auf Basis semantischer 3D-Modelle. Die meisten der für Energieberechnungen benötigten Daten sind in solchen Modellen enthalten, das Extrahieren der relevanten Daten ist jedoch keine triviale Aufgabe. Derzeit wird sie häufig manuell gelöst, indem von Grund auf neue Modelle erstellt werden. Diese Masterarbeit beschreibt einen Algorithmus zur Aufbereitung von Eingabedaten für Energieanalyse ausgehend von Industry Foundation Classes, einem Standardformat für Building Information Models. Dies ist das Hauptziel des Forschungsprojekts GINGER, das von der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) unterstützt wird. Der entscheidende Aspekt dabei ist geometrische Vereinfachung anhand semantischer Einschränkungen. Die Bauteilgeometrien werden zu Oberflächen reduziert, die die thermische Gebäudehülle sowie die inneren Begrenzungen zwischen Räumen darstellen. Diese "Boundary Parts" werden anschließend mit den Materialschichten und anderen thermisch relevanten Daten verknüpft. Ein für diese Arbeit implementierter Prototyp zeigt, dass der Algorithmus auch für bis zu einem gewissen Grad unvollständigen Modelle funktioniert. Der hier beschriebene Ansatz, der auch bereits an der International Academic Conference on Places and Technologies präsentiert wurde, kann eine deutliche Zeitersparnis im Vergleich zur manuellen Neumodellierung bewirken und somit iterative Energieanalyse als Teil des Entwurfsprozesses von Gebäuden ermöglichen