Projekt EnergyTWIN entwickelt einen digitalen Gebäudezwilling für die Energiediagnose

Die Partner im Forschungsprojekt EnergyTWIN setzen hier an: An einem digitalen Zwilling zur Energiediagnose probt man über 3,5 Jahre Inbetriebnahme und spätere Optimierungen, um sie dann schneller und besser in der Realität durchzuführen. Helfen sollen dabei digitale Bauwerksmodelle aus dem Building Information Modeling (BIM), künstliche Intelligenz, komplexe Visualisierungen der Gebäudetechnik und augmentierte Realität. Am Verbundprojekt unter Federführung des Geodätischen Instituts und Lehrstuhl für Bauinformatik & Geoinformationssysteme der RWTH Aachen arbeiten IT- und Immobilienunternehmen aus Aachen, Bückeburg, Hamburg und Köln zusammen. Gefördert wird das Mitte dieses Jahres begonnene Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Gebäude werden heute mit BIM geplant – die Architektur, der Verlauf von Strom- und Wasserleitungen wie auch die Technischen Gebäudeausrüstung (TGA). Aber: Wurde auch entsprechend der Planung gebaut? Abweichungen finden sich häufig bei der Technischen Gebäudeausrüstung, insbesondere bei Funktionen und Verknüpfungen. Anlagenschema, Gebäudeautomation, CAFM und

Betriebsoptimierung sind bislang kaum in BIM integriert

Im Projekt „Energiediagnosestecker Digitaler Zwilling – EnergyTWIN“, welches jetzt startet, soll dies geändert werden. Mit verschiedenen Methoden will man Anlagentechnik, Funktionen, Verknüpfungen und Kommunikationsstrukturen für Gebäudeinformationsmodelle erfassen und BIM-fähig machen. Eingesetzt werden zum Beispiel Technologien des Reality Capturing (Photogrammetrie, Laserscanning, Infrarotmesstechnik) und Methoden der künstlichen Intelligenz zur wissensbasierten, automatisierten Punktwolkenfilterung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung und Modellierung. Ein wesentliches Element ist auch die Darstellung über virtuelle (VR) und augmentierte Realität (AR).

Im Ergebnis hat EnergyTWIN drei „Bausteine“: Informationen über Geometrie, Topologie und Semantik der Anlagentechnik werden zu einem Gebäudeinformationsmodell (As-built BIM) verdichtet. Ein anlagentechnisches Strangschema zeigt die physikalische Systemtopologie der Gebäudetechnik. Schließlich werden die Informationen über funktionale und informationstechnische Zusammenhänge zwischen Aktoren und Sensoren logisch verknüpft.

Spannend wird es dann für den Nutzer. Ziel von EnergyTWIN ist es, die unzähligen geometrischen, topologischen und semantischen Informationen erstmals gleichzeitig mit cloud-basierten Methoden zur Verwaltung von energetischen Betriebsdaten auf der Feldebene zusammenzuführen. Es werden Methoden des maschinellen Lernens zur Klassifikation der Daten eingesetzt, um funktionale und informationstechnische Zusammenhänge automatisiert zu erkennen.

So öffnet EnergyTWIN für BIM eine neue Dimension und unterstützt die Gewerke der technischen Gebäudeausrüstung bei Inbetriebnahme, Wartung und Anlagenoptimierung. Einsatzbereiche liegen sowohl bei Neubauten als auch bei Bestandsbauten.

EnergyTWIN ist ein Verbundprojekt, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird. Es wird koordiniert von der RWTH Aachen, nämlich vom Geodätischen Institut und Lehrstuhl für Bauinformatik & Geoinformationssysteme (gia). Gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Energieeffizientes Bauen (E3D) bearbeitet es die Themen „As-built-Erfassung“ und „KI-basierte Methoden“.

Die Verbundpartner bearbeiten ergänzende Aspekte: Die TEMA Technologie Marketing AG ist für Darstellungen durch virtuelle und augmentierte Realität verantwortlich. Die DiConneX GmbH ist die Expertin für „Automatisierte Erfassungsmethoden“. IMS – Internet Marketing Services GmbH – übernimmt Appund Backend-Entwicklung. Die aedifion GmbH befasst sich mit „KI zur Erkennung der Topologie und Funktionsweise“ sowie der gewerkeübergreifenden, technischdigitalen Inbetriebnahme mittels cloudbasierter Methoden, während die Aachener Grundvermögen Kapitalverwaltungsgesellschaft ein Gebäude als „Reallabor“ einbringt, an dem Anforderungen und Anwendbarkeit in der Praxis prototypisch getestet werden.