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Verbundvorhaben: EnOB: EnergyTWIN - Energiediagnosestecker Digitaler Zwilling: Neue sensorgestützte und KI-basierte Methoden für die digitale, BIM-basierte Inbetriebn. v. technischen Anlagen in Hochbauwerken und deren energetische Systemoptimierung Teilvorhaben: KI zur Erkennung der Topologie und Funktionsweise

Förderzeitraum
2020-07-01  –  2023-12-31
Bewilligte Summe
189.071,00 EUR
Ausführende Stelle
aedifion GmbH, Köln, Nordrhein-Westfalen
Förderkennzeichen
03EN1026E
Leistungsplansystematik
Energieoptimierte Gebäude - Digitale Werkzeuge [EA4450]
Verbundvorhaben
01212990/1  –  EnOB: EnergyTWIN
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIC6)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN1)
Förderprogramm
Energie
 
Das Projekt EnergyTWIN hat zum Ziel, Verfahren für die (automatisierte) Erzeugung eines 'Digitalen Zwilllings' bei der Inbetriebnahme der Gebäudetechnik und dessen kontinuierliche Fortführung mit Informationsanreicherung in der Betriebs- und Nutzungsphase zu entwickeln. Unter Verwendung moderner Technologien des Reality Capturing, Data-Science-Methoden, virtueller und augmentierter Realität sowie Cloud-basierter Methoden zur Datenverwaltung werden Verfahren zur Erkennung und Klassifizierung von Komponenten und deren topologischer Zusammenhänge weiterentwickelt. Ergebnisse sind ' strukturierte Gebäudeinformationsmodelle (As-built-BIM), ' anlagentechnische Strangschemata der physikalischen Systemtopologie und ' logische Verknüpfungsschemata mit Informationen über funktionale und informationstechnische Zusammenhänge zwischen Aktoren und Sensoren. Die strukturierte Erfassung, Aufbereitung und Organisation der Daten im Sinne eines 'Diagnosesteckers für Gebäude' ist Voraussetzung und Grundlage, um z.B. Betriebsmodi zu analysieren, Funktionsbeschreibungen auszuwerten oder energetisches Systemverhalten zu bewerten bzw. in einer für den Menschen 'lesbaren' Form über 'smarte' Schnittstellen kommunizieren zu können. Das Teilvorhaben der aedifion GmbH befasst sich mit - Entwicklung KI-basierte Methoden zur Erkennung und Analyse systemtopologischer und funktionaler Zusammenhänge und der - Entwicklung marktfähiger Produkte einer gewerkeübergreifenden technisch-digitalen Inbetriebnahme und zur Bestandsdokumentation für Umbau, Rückbau und Wiederverwertung