有关商用建筑信息应用论文

　　摘要：分析了上海市商用建筑信息数据库的作用和意义，介绍了其主要内容，初步建立起了上海市商用建筑信息数据库，并收集了95幢商用建筑的数据。由这些数据整理出了上海市商用建筑的基本信息、空调系统信息和建筑能耗数据等统计结果，并在此基础上分析得到了一些有关上海市商用建筑能耗的规律和结论，并讨论了上海市商用建筑信息数据库的下一步工作方向。
　　关键词：数据库建筑能耗商用建筑
　　随着我国社会经济的飞速发展，社会能源消耗也在不断增长，由此也造成了环境的恶化。在社会总能耗中，建筑能耗占到了很大的比重。建筑能耗，简单地说一般指建筑物在使用过程中的能源消耗量，主要包括供暖、通风、供冷、照明、设备和供热水等的能耗。上海市的建筑能耗已占社会总能耗的将近20，并且有逐年上升的趋势，建筑节
　　能已成为我国节能工作的重要部分。但长期以来，我国的能源统计一直是以工业和交通为主，终端能耗按一、二、三产业和生活分类以及能源种类等方面进行统计，建筑能耗只是其中的一个消费环节，分割汇杂在能源消耗的各个领域，没有形成独立的统计对象，这就无法给建筑节能工作的顺利开展提供详实、可靠的数据资源。因此我们以上海市的商用建筑为试点，进行了大量的数据调查和统计工作，着手建立上海市商用建筑信息数据库。
　　1商用建筑信息数据库的作用和意义
　　通过建立上海市商用建筑信息数据库，我们可以较为全面、准确地了解上海市商用建筑的基本状况和能耗情况，积累建筑能耗的基础数据。利用这些数据可以制定明确的节能目标；可以提出节能的相当值和绝对值，为具体的节能措施提供参考标准；可以了解本地的建筑能耗特点，分析地域、气候、生活习惯、建筑形式等因素对建筑能耗的影响，有针对性地进行建筑节能技术的研究；还可以为政府调整能源结构、制定相关能源政策提供有力的数据支持，为其他城市的建筑能耗统计工作提供参考。
　　2上海市商用建筑信息数据库的主要内容
　　由于目前上海市还没有一个全面的建筑能耗的统计调查可供借鉴，因此我们先以商用建筑为试点建立起商用建筑信息数据库，在取得了研究成果之后再推广到其他类型的建筑。这里的商用建筑是指纯办公建筑和包含一部分餐饮、娱乐、商场等功能的综合性建筑，这类建筑在上海的数量比较多，也是比较典型的公共建筑，而且其建筑运行规律相对比较简单，因此我们首先建立了上海市商用建筑的信息数据库。
　　我们建立的上海市商用建筑信息数据库包括建筑信息和能耗数据两部分。建筑信息主要包括基本信息、空调系统信息和建筑使用情况。其中，基本信息包括竣工年份、建筑面积、层高、围护结构、玻璃材料、建筑功能分区等信息；空调系统信息包括空调冷热源、空调系统形式、新风系统、冷却塔容量等信息；建筑使用情况包括空调运行时间、建筑使用时间等信息。能耗数据部分则包括了该建筑近几年全年各月的用电、用气、用油等能源的使用情况。
　　我们所要建立的数据库是基于互联网的实时在线数据库，主要面向上海市的各商用建筑，这些建筑的业主或物业管理部门只要通过互联网登录到数据库网站就可以使用数据库的强大功能。由于目前数据库还处于调试阶段，我们还未将数据库网站向用户推广，而是以问卷调查的形式收集数据。从2005年5月至2005年7月我们共收集了95幢商用建筑的信息。这些信息构成了本数据库的基本数据，通过对这些数据的分析和研究，我们可以获得这些建筑的运行使用情况和能耗特点，进一步找出影响建筑能耗的主要因素，以改进和完善数据库的内容和功能。
　　3上海市商用建筑信息数据库的分析与研究
　　虽然目前数据库中只有95幢建筑，相比上海市的几千幢高层建筑比例很小，但是由于选择的这些建筑是随机抽取的，涵盖了全市各个城区、各种样式的商用建筑，因此具有一定的典型性，在此基础上进行的分析和研究是有一定的意义。
　　在这95幢建筑中，纯办公建筑有20家，其余商用建筑都包含商场、餐饮、银行等设施。这些建筑最早的建成于1986年，最新的竣工于2004年7月，有56幢建成于1996至2000年间，占总数的58。9。建筑面积从10000m2到247000m2不等，平均为71000m2。建筑高度从34米到286米不等，最低8层，最高66层。
　　这些商用建筑的围护结构基本都是钢筋混凝土的框架式结构，钢结构建筑1座，多孔砖建筑2座。绝大多数商用建筑都采用了玻璃幕墙的外立面，其中采用单层玻璃的有38座，采用双层中空玻璃的有29座，另外在这些建筑里有36座大楼对玻璃幕墙进行了镀膜、隔热等处理。
　　4结论
　　上海市商用建筑信息数据库的建立为我们积累建筑信息的基本数据、了解本地建筑概况和能耗特点、制定能源政策、开展建筑节能工作等提供了一个可靠的数据平台。当然，我们的研究还处于起步阶段，数据库中的样本数量还不多，样本的信息量还不够丰富，数据库的功能也没有完善。
　　我们下一步的研究工作将针对目前的不足，丰富和完善商用建筑信息数据库的内容和功能，并利用统计分析以及数据挖掘等先进的数据处理手段，进一步寻找影响商用建筑能耗的因素和规律，开发建筑能耗的预测模型。最终使用户可以通过互联网进入我们的数据库，只要输入基本的建筑信息就可以得到建筑能耗的预测值。
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