طراحی سیستم خبره بهسازی اقلیمی با الگویابی از ساختمان‌های مسکونی اقلیم سرد مبتنی بر مدل‌های یادگیری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، مدیریت فناوری اطلاعات، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران.

2 گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران

3 گروه مهندسی معماری، واحد زنجان، دانشگاه آزاد اسلامی، زنجان، ایران

4 گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران

10.22091/stim.2025.12266.2211

چکیده

هدف: با رشد روز افزون مصرف انرژی در دنیای مدرن و جایگاه صنعت ساختمان به عنوان یکی از عوامل مهم در ایجاد و تشدید این بحران، بروز و ظهور مسئله‌ای پیچیده تحت عنوان «مدیریت تامین و مصرف انرژی» در حال رخداد است که علاوه بر تاثیرگذاری بر توسعه پایدار جوامع از لحاظ تاثیر شگرف آن بر زیست سالم انسان‌ها، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. پژوهش حاضر طراحی سیستمی تصمیم‌ساز برای بهره‌مندی حداکثری از انرژی خورشید (غیر فعال)، در تامین انرژی مورد نیاز ساکنان یک ساختمان مسکونی (موجودیت اطلاعاتی) را با لحاظ حداقل میزان هدررفت انرژی، مبتنی بر طراحی مناسب پوسته خارجی بدون نیاز به نصب تجهیزات الکتریکی جانبی هدف خود قرار داده است.

روش: روش پژوهش در تحقیق حاضر ماهیتی ترکیبی از یک تحقیق توصیفی، تجربی، تحلیلی و قیاسی داشته و دارای ویژگی‌هایی از جمله بومی بودن، اتکا بر داده‌ها و قوانین کشور ایران و قابلیت توسعه بر مبنای داده‌های اقلیمی می‌باشد. نگاه تلفیقی پژوهش متاثر از مفاهیم مدیریت دانش، سیستم تصمیم‌گیری، ساخت قواعد سیستم خبره و بهره‌مندی از مدل‌های یادگیری در حوزه تخصصی یعنی معماری ساختمان مسکونی، با رویکرد پرداختن به یک مسئله واقعی است. با هدف ساخت مجموعه دانشی مورد نظر مشخصه‌های مربوط به سایت پلان مورد نظر با تاکید بر مختصات جغرافیایی، مشخصه‌های مربوط به پوسته بنا از جمله: ابعاد بنا و بازشوها ... و نیز مشخصه‌های مرتبط با هدر رفت انرژی به عنوان معیارها و زیرمعیارهای تولید اطلاعات مورد بررسی قرار گرفت. در راستای هدف مورد اشاره و با در نظر گرفتن آسایش محیطی ساکنان در اقلیمی با نیاز گرمایشی بالا (شهر زنجان واقع در اقلیم سرد)، به بررسی فنی موضوع با الگو قرار دادن وضعیت ساختمان‌های مسکونی ده منطقه از شهر زنجان مشتمل بر 100 ساختمان با روش نمونه‌گیری تصادفی ساده انجام شد. در ادامه با سنجش پتانسیل بهسازی اقلیمی پوسته خارجی از منظر سه روش: جذب مستقیم، دیوار ترومب، فضای خورشیدی پرداخته شده و برای مدلسازی مورد نظر مجموعه داده‌ای بالغ بر 3500 فیلد اطلاعاتی با استفاده از احصاء و به عنوان نمونه جامعه آماری، مورد استفاده قرار گرفت. برای جمع آوری اطلاعات از ترکیب روش‌های جمع آوری میدانی اطلاعات، بررسی اطلاعات لایه اطلاعاتی توصیفی در طرح تفصیلی و نیز اطلاعات حاصل از نقشه هوایی برای پلاک‌های مسکونی منتخب استفاده گردید. ملاک اعتبار وضعیت خروجی مدل‌ها بر مبنای معیار برچسب انرژی اقلیمی با هدف محاسبه توانایی فرم ساختمان مسکونی در دریافت انرژی خورشیدی محاسبه گردید. پیچیدگی مسئله ‌در فرآیندی چندبخشی مبتنی بر بررسی اقلیم از نظر تغییرات دمایی و تابشی خورشید، بررسی مشخصه‌های ثابت شهرسازی با محوریت سایت پلان و بهره‌مندی از ماتریس تصمیم مربوطه مدیریت گردید. سپس دست‌یابی به کمترین میزان هدررفت انرژی (انتقال حرارتی و اتلاف گرما) توام با بیشترین جذب آن از منظر وضعیت اجرای سیستم‌های غیرفعال خورشیدی با ارائه مفهوم جدیدی تحت عنوان برچسب انرژی اقلیمی (تولید داده‌های آموزشی و تست)؛ ملاک عمل قرار گرفت. در ادامه با استفاده از سه مدل یادگیری درخت تصمیم، قوانین انجمنی و نظریه بیز؛ با هدف تولید قواعد مورد نیاز برای طراحی پایگاه دانش مورد نیاز یک سیستم خبره‌ تصمیم‌ساز، تحلیل و پیاده‌سازی گردید.

یافته‌ها: با تحلیل صورت گرفته بر امکان‌سنجی اجرای روش‌های انرژی غیرفعال خورشیدی مشخص گردید در بین مناطق ده‌گانه مورد بررسی در شهر زنجان (اقلیم سرد) به ترتیب اجرای روش گلخانه خورشیدی در اولویت قرار داشته و پس از آن اجرای روش‌های جذب مستقیم و دیوار ترومب در اولویت‌های بعدی قرار می‌گیرند. یافته‌های پژوهش علاوه بر اولویت‌بندی مشخصه‌ها در قدرت تفکیکِ ساختمند فضای مسئله و تاثیرگذاری مثبت در زنجیره‌های استنتاجی رو به جلوی مورد استفاده در موتور استنتاج سیستم خبره پیشنهادی؛ عملکرد مناسبی (با ضریب اطمینان بالای 85 درصد) را تولید نمودند که با لحاظ پیچیدگی بالای مسئله، نشان‌دهنده دقت مورد قبول مدل‌های پیش‌بینی و نیز تضمین ضمنی دقت قواعد حاصل از آن‌ها در تشکیل پایگاه داده استنتاجی دارد.

نتیجه‌گیری: نتایج به عنوان یک سیستم دانشی کمکی می‌تواند در بهسازی ساختمان‌های مسکونی موجود برای سازمان‌های تصمیم‌گیر و تصمیم‌ساز و همچنین تولید توصیه‌های طراحی در کمک به مدیریت مسئله پیچیده ناترازی انرژی مفید باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Designing an Expert Climate Improvement System with Pattern Finding of Cold Climate Residential Buildings based on Learning Models

نویسندگان [English]

  • farnoosh merrikhbayat 1
  • Mohamadreza Sanaei 2
  • hooman sobouti 3
  • Mohamadmahdi Gilanian Sadeghi 4
1 Ph.D. Student, Department of IT Management, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran.
2 Department of IT Management, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
3 Department of Architecture, Zanjan Branch, Islamic Azad University, Zanjan, Iran
4 Department of Computer and Information Technology Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
چکیده [English]

Purpose: With the increasing growth of energy consumption in the modern world and the position of the construction industry as one of the important factors in creating and exacerbating this crisis, the emergence and emergence of a complex issue called "energy supply and consumption management" is occurring, which, in addition to affecting the sustainable development of societies, is of particular importance in terms of its tremendous impact on the healthy lives of humans. The present study aims to design a decision-making system for maximum utilization of solar energy (passive) in supplying the energy needed by the residents of a residential building (information entity), taking into account the minimum amount of energy loss, based on the appropriate design of the outer shell without the need to install additional electrical equipment.

Method: The research method in the present study is a combination of descriptive, experimental, analytical, and comparative research, and has characteristics such as being indigenous, relying on Iranian data and laws, and being able to be developed based on climatic data. The integrated approach of the research is influenced by the concepts of knowledge management, decision-making systems, expert system rule construction, and the use of learning models in the specialized field of residential building architecture, with the approach of addressing a real problem. With the aim of building the desired knowledge set, the characteristics related to the site of the desired plan, with an emphasis on geographical coordinates, the characteristics related to the building shell, including: building dimensions and openings, etc., as well as the characteristics related to energy waste, were examined as criteria and sub-criteria for information production. In line with the aforementioned goal and considering the environmental comfort of residents in a climate with high heating needs (Zanjan city located in a cold climate), a technical study of the issue was conducted by modeling the condition of residential buildings in ten areas of Zanjan city, including 100 buildings, using a simple random sampling method. Next, the potential for climate improvement of the outer shell was assessed from the perspective of three methods: direct absorption, Trombe wall, and solar space. For the desired modeling, a dataset of over 3,500 information fields was used using statistics and as a sample of the statistical population. To collect information, a combination of field data collection methods, review of descriptive information layer information in the detailed plan, and information from aerial maps for selected residential lots were used. The validity criterion for the output status of the models was calculated based on the climate energy label criterion with the aim of calculating the ability of the residential building form to receive solar energy. The complexity of the problem was managed in a multi-part process based on examining the climate in terms of temperature and solar radiation changes, examining fixed urban development characteristics centered on the site plan, and utilizing the relevant decision matrix. Then, achieving the lowest amount of energy loss (thermal transfer and heat dissipation) along with the highest absorption from the perspective of the implementation status of passive solar systems was made the criterion for action by presenting a new concept called the climate energy label (production of training and test data). Next, using three learning models: decision tree, association rules, and Bayes theory, it was analyzed and implemented with the aim of producing the rules required to design the knowledge base required for a decision-making expert system.

Findings: An analysis of the feasibility of implementing passive solar energy methods revealed that among the ten areas studied in the city of Zanjan (cold climate), the implementation of the solar greenhouse method was prioritized, followed by the implementation of direct absorption and Trombe wall methods. In addition to prioritizing features in the structured resolution of the problem space and having a positive impact on the forward inference chains used in the inference engine of the proposed expert system, the research findings produced appropriate performance (with a confidence factor of over 85 percent), which, considering the high complexity of the problem, indicates the acceptable accuracy of the prediction models and also implicitly guarantees the accuracy of the rules derived from them in forming the inference database.

Conclusion: The results can be useful as an auxiliary knowledge system in the improvement of existing residential buildings for decision-making and decision-making organizations, as well as in generating design recommendations in the complex problem of existing energy imbalance.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Expert system
  • climate improvement
  • Climate energy label
  • Residential building
  • learning models
  • knowledge base
  • cold climate
CAPTCHA Image