Geri Dön

BIM – IoT entegrasyonu tabanlı bir dinamik termal konfor modeli önerisi: Konut yapısı örneği

A dynamic thermal comfort model proposal based on BIM-IoT integration: A case study on a residential building

  1. Tez No: 935564
  2. Yazar: MEHMET ZAHİD ÇIKRIKCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLAY ZORER GEDİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapı Fiziği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Bina sektörü küresel enerji tüketiminin yaklaşık %40'ını oluşturmaktadır ve bunun önemli bir kısmı (%18) mevcut konut binalarından kaynaklanmaktadır. Bu enerji tüketimi, öncelikle bina sakinlerinin iç mekan termal konforunu sağlamak için kullanılan HVAC (Isıtma, Havalandırma, İklimlendirme ve Soğutma) sistemlerinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, optimum termal konfor sağlayan enerji etkin iç mekan sıcaklıklarının sağlanması, HVAC sistemlerinin etkin kullanımı için oldukça önemlidir. Bu tezde, konut binalarında iklimlendirme sistemlerinin verimli kullanılmasını sağlamak için BIM (Yapı Bilgi Modellemesi) ve IoT (Nesnelerin İnterneti) entegrasyonuna dayalı dinamik bir termal konfor modeli geliştirilmekte ve konut binası örneğinde çalışılmaktadır. Bu entegrasyon, IoT sensörleri tarafından toplanan çevresel verilerin (sıcaklık ve nem gibi) gerçek zamanlı akışı ile birlikte BIM'in geometrik ve parametrik özelliklerinden yararlanmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, BIM platformlarının programlanabilirliği (API [Uygulama Programlama Arabirimi] aracılığıyla), modelin değişen termal konfor koşullarına ve parametrelerine uyum sağlayacak şekilde tasarlanmasını sağlamaktadır. Çalışmada, mevcut bir konut binası, modeli test etmek için örnek olarak seçilmiştir. IoT sensörleri belirli bir düzende yerleştirilmiş ve bu sensörlerden toplanan veriler binanın BIM modeli ile entegre edilmiştir. Bu veriler API aracılığıyla algoritmik işleme tabi tutularak termal konfor koşulları PMV (Öngörülen Ortalama Oy) endeksi kullanılarak izlenmiş ve optimum termal konforu sağlamak için gerekli sıcaklık değerleri hesaplanmıştır. Çalışmada geliştirilen model, konut yapılarındaki kullanıcı kaynaklı değişkenleri göz önüne alarak, bir konut yapısının gerçek zamanlı dinamik termal konforunun zamana bağlı olarak önizlenmesini sağlamıştır. Bu sayede konut yapılarının, eş zamanlı farklı konfor değerlerine sahip hacimlerden kaynaklanan ve oldukça zıtlık gösteren bir dinamik termal konfor desenine sahip olduğuna ve bu durumu göz önünde bulundurmayan iklimlendirme sistemlerinin yönetiminin, konfor aralıkları içinde gereksiz enerji tüketimine neden olduğu sonucuna ulaşmıştır. Çalışmada geliştirilen modelin, konut binalarında enerji verimli ve kullanıcı odaklı iklim kontrol çözümlerine ve akıllı bina uygulamalarına bir temel oluşturması amaçlanmıştır. Ek olarak, gelecekteki potansiyel çalışmalar için öneriler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The building sector accounts for around 40% of global energy consumption, a significant portion of which (18%) comes from existing residential buildings. This energy consumption is primarily driven by HVAC (Heating, Ventilation, Air Conditioning and Refrigeration) systems used to provide indoor thermal comfort for building occupants. Therefore, ensuring energy efficient indoor temperatures that provide optimum thermal comfort is crucial for the effective utilization of HVAC systems. In this thesis, a dynamic thermal comfort model based on BIM (Building Information Modeling) and IoT (Internet of Things) integration is developed and studied in the case of a residential building to ensure efficient use of HVAC systems in residential buildings. This integration aims to exploit the geometric and parametric properties of BIM, together with the real-time flow of environmental data (such as temperature and humidity) collected by IoT sensors. Furthermore, the programmability of BIM platforms (via API [Application Programming Interface]) allows the model to be designed to adapt to changing thermal comfort conditions and parameters. In the study, an existing residential building was chosen as an example to test the model. IoT sensors were placed in a specific layout and the data collected from these sensors was integrated with the BIM model of the building. This data was subjected to algorithmic processing via API and thermal comfort conditions were monitored using the PMV (Predicted Mean Vote) index and the temperature values required to provide optimum thermal comfort were calculated. This study provides a time-dependent preview of the real-time dynamic thermal comfort of a residential building, considering the user-induced variables in residential buildings. In this way, it was concluded that residential buildings have a highly contrasting dynamic thermal comfort pattern resulting from volumes with different simultaneous comfort values and that HVAC management that does not take this into account causes unnecessary energy consumption within comfort ranges. The model developed in the study is intended to provide a basis for energy efficient and user-centric climate control solutions and smart building applications in residential buildings. In addition, it provides recommendations for potential future studies.

Benzer Tezler

  1. Yapı bilgi modelleme'den dijital ikiz'e doğru: Akıllı tesis yönetimini etkinleştirme

    From BIM towards digital twin: Enabling smart facility management

    MOUTAMAN MERT HOCAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT IŞIKDAĞ

  2. Digital twin prototyping and simulation pipeline proposal through the integration of BIM and IOT

    BIM ve IOT entegrasyonu yoluyla dijital ikiz prototip ve simülasyon hattı önerisi

    MARWA ABDELFATTAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MimarlıkAltınbaş Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. CAN UZUN

  3. Leveraging ai in construction management

    İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma

    BARAN AKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK

  4. A framework for integrating building i̇nformation modeling and big data analytics for sustainable energy management in buildings

    Binalarda sürdürülebilir enerji yönetimi için yapı bilgi modelleme ve büyük veri analizi entegrasyonu

    GÖKHAN DEMİRDÖĞEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIK

    PROF. DR. YUSUF ARAYICI

  5. İnşaat sektöründe dijital dönüşüm: Blok zinciri teknolojisinin entegrasyonu

    Digital transformation in construction sector: Integration of blockchain technology

    BERKAY HOCAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MimarlıkYıldız Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FÜSUN ÇİZMECİ YÖREŞ