CN109544386B - 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法 - Google Patents

一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109544386B
CN109544386B CN201811320881.XA CN201811320881A CN109544386B CN 109544386 B CN109544386 B CN 109544386B CN 201811320881 A CN201811320881 A CN 201811320881A CN 109544386 B CN109544386 B CN 109544386B
Authority
CN
China
Prior art keywords
earthquake
building
economic loss
bim
component
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811320881.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109544386A (zh
Inventor
许镇
郑铭
张宗才
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Science and Technology Beijing USTB
Original Assignee
University of Science and Technology Beijing USTB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Science and Technology Beijing USTB filed Critical University of Science and Technology Beijing USTB
Priority to CN201811320881.XA priority Critical patent/CN109544386B/zh
Publication of CN109544386A publication Critical patent/CN109544386A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109544386B publication Critical patent/CN109544386B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08Insurance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,属于土木工程技术领域。该方法首先建立基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块,包括建立建筑信息模型、结构地震时程分析、主要构件震害预测和主要构件经济损失预测;然后建立基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块,分为依附物关系判断、依附构件震害评估以及其经济损失预测三部分;最后进行建筑单体精细化地震保险费率厘定,包括建立费率厘定数学模型和计算方法。本发明可以将地震保费计算精确到构件层面,并且涵盖了一般易损性方法无法考虑的主要构件的依附物,极大地提高了地震保险准确性,适合重要建筑单体的精细地震保险费用厘定。

Description

一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法
技术领域
本发明涉及土木工程技术领域,特别是指一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法。
背景技术
地震是一种破坏性极强的自然灾害。对于重要的建筑单体而言,一旦发生地震,可能造成重大的经济损失。例如,2011年的新西兰基督城地震,中央商务区(CBD)损失惨重,直接经济损失高达150亿美元。为了减少这些重大建筑物地震的经济损失,急需建筑单体的地震保险费率厘定方法。
然而,当前地震保险业模型主要针对城市区域,难以满足重要单体的精细化地震保险需求。世界各国地震保险业在厘定保险费率的过程中大部分的做法是按照地震危险性特征对整个地区进行分区。例如,日本按地震危险性将全国划分为4个等级,结构形式划分为木质和非木质2大类,总共规定了8种保险费率(Tsubokawa,H.Japan's earthquakeinsurance system.Journal of Japan Association for Earthquake Engineering,20044(3)154-160.);而美国同样也是按照地震危险性将整个地区划分为5个区,建筑物按抗震性能划分为16种,总共就有了80种保险费率(Talieh,K.and Fisher,J.C.Insurancecoverage for American businesses affected by the recent Japanese earthquakeand tsunami.Environmental Claims Journal,2011 23(2)165-168.)。可见,按照地震危险性特征来厘定地震保险费率的做法很普遍,但是这种做法仅仅是将各种类似建筑群统一赋予一个费率,由于各类建筑的差异性,所以这种做法对于大型单体建筑而言是不公平不精确的。对于重要单体建筑而言,不能像区域建筑群一样套用统一的保险费率,而是需要建立专门的单体建筑地震保险模型。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,更加准确的评估地震灾害损失及地震保险的保费。
该方法包括步骤如下:
(1)建立基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块,包括建立建筑BIM模型、结构地震时程分析、主要构件震害预测和主要构件经济损失预测;
(2)建立基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块,包括依附物关系判断、依附构件震害评估以及依附物经济损失预测三部分;
(3)厘定建筑单体精细化地震保险费率,包括费率厘定数学模型和计算方法。
其中,所述步骤(1)中建立BIM模型,包括构建单体建筑物的建筑和结构BIM模型;结构地震时程分析,具体为将BIM模型转换为结构分析模型,开展结构的地震反应时程分析,获取地震工程需求参数;主要构件震害预测,具体为根据易损性数据和工程需求参数评估主要构件的破坏状态和概率;主要构件经济损失预测,具体为根据破坏状态及BIM造价信息预测主要构件的地震经济损失。其中,BIM造价信息可以查询国家或地震建筑修复定额获取。
其中,地震工程需求参数包括层间位移角、楼层峰值加速度。
步骤(2)中依附物关系判断,用于判断有易损性数据的主要构件与没有易损性数据支持的次要构件之间的依附关系,通过宿主元素识别和包围盒冲突检测两种方法判断构件的依附关系;依附构件震害评估,用于将主要构件的震害结果映射给依附物构件,利用主要构件的易损性数据评估依附物的破坏状态和概率;依附物经济损失预测,具体为根据破坏状态及BIM造价信息预测依附物的地震经济损失。
步骤(3)中费率厘定数学模型如下:地震保险费率为地震发生概率与建筑最大损失的乘积,数学模型表达如下:
FI=PE×LMax
其中,FI表示地震保险费率,PE表示在一定重现期内地震发生的概率,LMax为建筑最大损失比。
步骤(3)中地震保险费率厘定计算方法具体为,应用步骤(1)中基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块与步骤(2)中基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块得到建筑可能的最大损失,除以建筑建造成本后,得到最大损失比LMax;查询当地地震区划数据确定建筑使用年限内的重新概率PE,则可计算地震保险费用。
本发明的上述技术方案的有益效果如下:
上述方案中,可以将地震保费计算精确到构件层面,并且涵盖了一般易损性方法无法考虑的主要构件的依附物,极大地提高了地震保险准确性,适合重要建筑单体的精细地震保险费用厘定。
附图说明
图1为本发明的基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法流程图;
图2为本发明实施例中建筑BIM模型图;
图3为本发明实施例中主要构件震害评估结果;
图4为本发明实施例中依附物震害评估流程图;
图5为本发明实施例中依附物震害数据属性列表展示结果;
图6为本发明实施例中主体结构构件地震经济损失分布;
图7为本发明实施例中室内装修构件地震经济损失分布;
图8为本发明实施例中室内财产构件地震经济损失分布。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明提供一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法。
如图1所示,该方法包括步骤如下:
1.基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块
为了更加精确地判断单体建筑物的经济损失,首先需要对保险标的建立精细化到构件级别的建筑和结构BIM(Building Information Model-BIM)模型;然后在以上基础对建筑结构进行地震反应时程分析;从而再对主要构件进行震害评估;最后进行主要构件地震经济损失的预测。
(1)建筑单体BIM模型的建立
针对建立单体建筑物的模型方面,为了提高模型的精细化程度和利用率,针对重要单体建筑物,建立了它的建筑和结构BIM模型,建立的BIM模型中包含有计算地震保险费率所需要的各类基础数据,包括主体构件(如,梁板柱墙)的各类属性,以及次要构件(如门窗等功能构件、室内财产)的各类属性。
(2)结构地震时程分析
将BIM模型导入到结构分析软件中,从而对建筑结构进行地震反应时程分析之后,即可以得到此建筑的层间位移角(IDR)、楼层峰值加速度(PFA)等结构响应(称为工程需求参数,EDP)。
(3)主要构件的震害预测
根据易损性数据库提供的不同性能组的易损性曲线,结合上述方法得到的EDPs可以计算出各主要构件不同震害等级的概率及对应的数量,从而完成对其的震害评估。
(4)主要构件的地震经济损失预测
通过BIM提取构件的工程量信息,结合修复标准及、造价信息可以计算每个构件不同震害等级下的修复成本。根据震害预测所得的构件震害等级及数量,则可以计算出每个构件的经济损失。
2.基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块
由于易损性方法提供的易损性库只包括了主要构件的易损性数据,导致计算的地震损失预测结果不完整,次要构件的地震经济损失额没有计入总损失。
为了完整地计算地震经济损失值,该方法提出了基于BIM技术的依附物的地震损失预测模型。在此模型中,首先提出了两种依附物之间依附关系判断的方法来对构件之间的依附关系进行初步的分类判断;然后根据判断的结果,将主要构件的震害评估结果映射给依附构件;最后,根据映射得到的依附物的震害数据,对依附物进行地震经济损失预测。其中,该方法将门、窗、室内财产等次要构件统称为主要构件的依附物。
(1)依附关系判断
第一种依附关系判断方法是,针对门窗这类在BIM模型中本身就具有宿主元素(墙体)的构件,可以直接通过BIM软件接口获取宿主元素墙体的ID来判断其依附关系;另一种是通过包围盒冲突检测来判断构件的依附关系,在BIM模型中,并不是所有没有易损性数据的构件都有墙体与门窗构件这种固有依附关系,而是存在其他的相互关系,例如,针对楼梯栏杆、各类屋顶、浴室隔墙等没有宿主元素的构件,则采用包围盒冲突检测来判断它们依附在哪种主要构件上。
(2)依附构件震害评估
构件之间的依附关系判断完成之后,将主要构件的震害评估结果映射给相应的依附构件。例如,由于主要构件墙体的震害评估结果可以通过已有的易损性数据快速计算得知。墙体的震害结果被计算出来后就可以将墙体发生每种破坏状态的概率直接赋值给依附物门窗构件。最后可实现对所有依附构件进行快速地震害评估预测。
(3)依附物地震经济损失预测
依附物损失预测可以通过依附构件的损失单价与构件计量相乘进行计算。依附构件损失单价通过两方面获得:1)针对可修复的依附构件的损失单价,则查找建筑物所在地的修复标准库,将修复标准库里针对依附构件在不同破坏等级下的修复单价进行加和,即可得到依附构件在不同震害等级下的修复单价;2)针对不可修复的依附构件,则按照当地的市场购买单价来计算损失值。而构件计量方面通过BIM进行提取,从而可以获得准确的计量值。最后,将所有依附构件的修复成本进行相加汇总,即可对此建筑的所有依附物进行快速地损失预测。
通过以上步骤,就可以实现基于BIM技术的依附物的地震损失预测,将建筑的地震损失结果进一步精确化。
3.建筑单体精细化地震保险费率厘定模块
现有的地震保险模型的基础数据大多基于城市区域建筑群的总体损失结果,然而针对单体建筑而言,需要建立一个能明确适用于单体建筑物的地震保险计算定价模型。
(1)数学模型的建立
所述费率厘定数学模型,地震保险费用为地震发生概率与建筑最大损失的乘积,其数学模型表达如下:
FI=PE×LMax
其中,FI表示地震保险费率,PE表示在一定重现期内地震发生的概率,LMax为建筑可能的最大损失比。
LMax为建筑可能的最大损失比,即对于一个给定超越概率、给定时间周期下的损失与建筑建造成本的比值。本发明在此使用建筑主体结构、室内装修构件和室内财产构件的损失比来分别表征LMax值。
(2)单体地震保险费率计算
首先,将前述计算所得的修复成本进行相加,得到整个单体建筑的地震经济损失也即修复成本结果,除以建筑建造成本后得到LMax,代入上述数学公式即可得出此单体建筑精细化的地震保险费率。
下面结合具体实施例予以说明。
步骤1,基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测。
(1)建筑模型的建立。使用Revit软件创建一栋位于中国北京的办公楼建筑模型,创建完成的建筑模型如图1所示。该建筑为框架混凝土结构,分为6层,标准层层高4m,总占地面积921平方米。整栋建筑分为主体结构、室内装修构件、室内财产构件三类。其中主体结构构件包括:梁柱节点、砌块墙;室内装修构件包括:楼梯、栏杆、门、窗;室内财产构件包括:会议桌、工作台、办公椅、灯管、计算机、投影仪、摄像头。模型如图2所示。
(2)结构地震时程分析。在Revit中使用结构分析软件的模型导出插件,可将结构BIM模型直接导入结构分析软件。在结构分析软件中选取了El-Centro地震波作为地震动输入,地震峰值加速度PGA为400gal,场地类型为Ⅱ类场地,地震分组为一组。最终可以得到结构地震时程分析结果数据(EDPs),建筑整体发生轻微破坏。
(3)基于易损性方法的主要构件的震害预测。根据上一步所获得的工程需求参数,结合易损性数据库所提供的易损性曲线来进行震害评估,计算得到不同楼层构件的破坏概率及数量,结果如图3所示。
(4)建筑物主要构件的经济损失预测。通过上述步骤得知单体建筑的震害数据后,然后结合BIM工程量和工程造价信息,进行主要构件的损失评估,最终得到建筑物的主要构件在各个地震强度下的修复成本。
步骤2,基于BIM的依附物的地震经济损失预测。
(1)依附物的分类。通过查找易损性数据库可知,数据库给出的易损信息可以进行修改,也可以自定义易损性组来满足建筑特殊构件的需求。因此,针对易损性库里没有提供易损性数据的特殊构件。需要进行相关数据的补充,这些没有易损性数据的构件可以根据建筑的构件类别来分类补充。
(2)依附关系的判别及其震害评估。在BIM模型中,可以通过两种方式来判断构件与构件之间的相互依附关系(如图4所示),从而得出没有易损性曲线的构件的震害结果。方法一,针对门窗这类具有宿主元素的构件,可以直接通过BIM软件接口获取宿主元素的ID来判断其依附关系。方法二,针对楼梯栏杆、各类屋顶、浴室隔墙等没有宿主元素的构件,则采用包围盒冲突检测来判断与它们有依附关系的构件,结果如图5所示。最后将判断出来的宿主构件和主元素构件的震害结果赋值给缺乏易损性数据的依附物。
(3)依附物损失的预测。首先,根据当地的标准修复库对依附物的每种破坏状态的单位修复成本进行数据修正来符合本地实际经济情况,最后再汇总计算总的经济损失大小。
最后将整栋建筑所有构件的修复成本相加,即可计算得到整栋楼的总修复成本,即建筑总体损失。该建筑总建造成本为10290110.7元,计算得到的建筑整体损失为997563.77元人民币,其中,主体结构、室内装修和室内财产等构件的损失比分别为5.8%,26.2%,22.2%。它们的修复成本图分别如图6、图7、图8所示。
根据调查,钢筋混凝土结构在轻微破坏时的主体结构和室内装修损失比分别为5%-10%和0-30%,本发明所计算出的主体结构和室内装修损失比在该范围之内。室内财产损失与财产分布相关,无损失调查的统一结论。因此,可以看出本发明所得地震经济损失具有合理性。
步骤3,建筑单体精细化地震保险费率厘定。
根据当地要求,采用50年超越概率为10%的地震动来表征地震危险性。因此,1-[1-PE(10%,50)]^50=10%,计算得PE=0.002105。
FI=PE×LMax
根据提出的地震保险数学模型,代入主体结构、室内装修和室内财产等构件的损失比(5.8%,26.2%,22.2%),分别计算出本算例主体结构、室内装修和室内财产的地震保险纯费率分别为0.12‰、0.055‰、0.047‰,将费率乘以保额即可得到保费。
通过以上3个步骤,实现了基于BIM的建筑单体精细化地震保险费率厘定。本发明可以将地震保费计算精确到构件层面,并且涵盖了一般易损性方法无法考虑的主要构件的依附物,极大地提高了地震保险准确性,适合重要建筑单体的精细地震保险费用厘定。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,其特征在于:包括步骤如下:
(1)建立基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块,包括建立建筑BIM模型、结构地震时程分析、主要构件震害预测和主要构件经济损失预测;其中,建立BIM模型,包括构建单体建筑物的建筑和结构BIM模型;结构地震时程分析,具体为将BIM模型导入到结构分析软件中,开展结构的地震反应时程分析,获取地震工程需求参数;主要构件震害预测,具体为根据易损性数据和工程需求参数评估主要构件不同震害等级的概率及对应的数量;主要构件经济损失预测,具体为根据不同震害等级的概率及对应的数量及BIM造价信息预测主要构件的地震经济损失;其中,BIM造价信息通过查询建筑修复定额获取;
(2)建立基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块,包括依附关系判断、依附构件震害评估以及依附物经济损失预测三部分;其中,依附关系判断,用于判断有易损性数据的主要构件与没有易损性数据支持的次要构件之间的依附关系,通过宿主元素识别和包围盒冲突检测两种方法判断构件的依附关系;依附构件震害评估具体为构件之间的依附关系判断完成之后,将主要构件的震害评估结果映射给相应的依附构件;依附物经济损失预测具体为通过依附构件的损失单价与构件计量相乘进行计算;
(3)厘定建筑单体精细化地震保险费率,包括费率厘定数学模型和计算方法;其中,费率厘定数学模型如下:地震保险费率为地震发生概率与建筑最大损失的乘积,数学模型表达如下:
FI=PE×LMax
其中,FI表示地震保险费率,PE表示在一定重现期内地震发生的概率,LMax为建筑最大损失比。
2.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,其特征在于:所述地震工程需求参数包括层间位移角、楼层峰值加速度。
3.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,其特征在于:所述步骤(2)中依附关系判断包括两种方法,第一种依附关系判断方法是,针对在BIM模型中具有宿主元素的构件,直接通过BIM软件接口获取宿主元素墙体的ID来判断其依附关系,另一种是针对在BIM模型中不具有宿主元素的构件,通过包围盒冲突检测来判断构件的依附关系。
4.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法,其特征在于:所述步骤(3)中地震保险费率厘定计算方法具体为,应用步骤(1)中基于易损性方法的主要构件地震经济损失预测模块与步骤(2)中基于BIM的依附物的地震经济损失预测模块得到建筑最大损失,除以建筑建造成本后,得到最大损失比LMax;查询当地地震区划数据确定建筑使用年限内的地震发生的概率PE,则可计算地震保险费率。
CN201811320881.XA 2018-11-07 2018-11-07 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法 Active CN109544386B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811320881.XA CN109544386B (zh) 2018-11-07 2018-11-07 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811320881.XA CN109544386B (zh) 2018-11-07 2018-11-07 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109544386A CN109544386A (zh) 2019-03-29
CN109544386B true CN109544386B (zh) 2021-07-16

Family

ID=65844633

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811320881.XA Active CN109544386B (zh) 2018-11-07 2018-11-07 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109544386B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110222935B (zh) * 2019-05-08 2021-11-30 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 自然灾害损失评估方法与装置
CN111325385B (zh) * 2020-02-10 2020-11-06 北京科技大学 一种基于bim和数值模拟的建筑火灾灾损预估方法
CN115099090B (zh) * 2022-06-24 2023-04-18 四川大学 一种基于地震损失的建筑业态组合决策方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1828336A (zh) * 2006-04-04 2006-09-06 张路平 一种基于gis技术的地震灾害损失快速评估方法
CN107577855A (zh) * 2017-08-25 2018-01-12 北京科技大学 一种基于bim的建筑喷淋灭火系统震害评价方法
CN107590853A (zh) * 2017-08-25 2018-01-16 北京科技大学 一种城市建筑群震害高真实度展示方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10909647B2 (en) * 2015-12-09 2021-02-02 One Concern, Inc. Damage data propagation in predictor of structural damage

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1828336A (zh) * 2006-04-04 2006-09-06 张路平 一种基于gis技术的地震灾害损失快速评估方法
CN107577855A (zh) * 2017-08-25 2018-01-12 北京科技大学 一种基于bim的建筑喷淋灭火系统震害评价方法
CN107590853A (zh) * 2017-08-25 2018-01-16 北京科技大学 一种城市建筑群震害高真实度展示方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《基于FEMA-P58方法的校园建筑地震经济损失预测案例分析》;曾翔等;《工程力学》;20160625;第33卷;第113-118页 *
《考虑结构抗力因素的建筑物地震保险纯费率厘定方法》;任晓崧等;《地震研究》;20090415;第32卷(第2期);第209-214页 *
《适用于城市高层建筑群的震害预测模型研究》;熊琛等;《工程力学》;20161125;第33卷(第11期);第49-58页 *
《非结构构件的地震损失概率评估模型》;宁超列等;《华南理工大学学报(自然科学版)》;20180415;第46卷(第4期);第112-120页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109544386A (zh) 2019-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Nouvel et al. Combining GIS-based statistical and engineering urban heat consumption models: Towards a new framework for multi-scale policy support
CN109544386B (zh) 一种基于建筑信息模型的建筑单体地震保险费率厘定方法
Österbring et al. A differentiated description of building-stocks for a georeferenced urban bottom-up building-stock model
Hoen et al. Wind energy facilities and residential properties: the effect of proximity and view on sales prices
Nguyen et al. Automated green building rating system for building designs
Selim Determinants of house prices in Turkey: A hedonic regression model
Iwaro et al. An Integrated Criteria Weighting Framework for the sustainable performance assessment and design of building envelope
US10062080B2 (en) Method and apparatus for optimizing and simplifying the enforcement of building energy efficiency regulations
Nouvel et al. Urban energy analysis based on 3D city model for national scale applications
CN114511202A (zh) 一种基于bim的全周期工程项目管理方法和平台
CN109685558B (zh) 一种基于bim技术的电力工程造价评价系统
KR20090128634A (ko) Cbr기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델
Dochev et al. Assigning energetic archetypes to a digital cadastre and estimating building heat demand. an example from Hamburg, Germany
CN111797188A (zh) 一种基于开源地理空间矢量数据的城市功能区定量识别方法
Wederhake et al. Benchmarking building energy performance: Accuracy by involving occupants in collecting data-A case study in Germany
Guo et al. A combined workflow to generate citywide building energy demand profiles from low-level datasets
Mucedero et al. Generalised storey loss functions for seismic loss assessment of Italian residential buildings
Gurmu et al. Modelling customers' perception of the quality of services provided by builders: A case of Victoria, Australia
KR20110002637A (ko) Cbr기반 공공아파트 기획 및 계획설계단계 건축공사비 예측 시스템 및 그 예측 모델
Stoy et al. Early estimation of building construction speed in Germany
Slavkovic et al. A parametric approach to defining archetypes for an integrated material stocks and flows analysis and life cycle assessment of built stocks
Kummerow et al. Error trade-offs in regression appraisal methods
JPH0791083A (ja) データ評価システム
Wilhelmsson Valuation of traffic-noise abatement
Guzowski et al. Testing a streamlined project evaluation tool for risk-conscious decision making: the Chicago loop energy efficiency retrofit initiative

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant