Le coût carbone de la  transformation du bâtiment (BIM)

Le coût carbone de la transformation du bâtiment (BIM)

8 octobre 2020 0 Par Bim-master

Le mouvement vers un environnement plus durable est important d’un point de vue écologique et économique. Rhys Tyler et David Philp d’AECOM discutent de la façon dont le BIM et le Machine Learning peuvent être déployés pour compter le coût du carbone et transformer notre manière de construire.

Les gouvernements et les investisseurs comptent de plus en plus le coût du carbone de l’environnement bâti, qui est responsable d’un tiers des émissions mondiales de carbone. L’utilisation de la modélisation des informations du bâtiment (BIM) pour capturer l’intelligence élargit le rôle traditionnel du BIM pour inclure la modélisation de la performance énergétique tout au long du cycle de vie d’un actif. Pour mesurer et suivre les objectifs de durabilité tels que le carbone incorporé ou l’efficacité énergétique.

C’est important. Cela signifie que nous sommes plus proactifs et que nous passons de la mesure du carbone à sa réduction dans la mesure du possible. AECOM a été la première entreprise américaine du secteur de l’ingénierie et de la construction à faire approuver ses objectifs de réduction des émissions par l’initiative Science Based Targets (SBTi) mondialement reconnue. Ces objectifs comprennent une réduction de 20% des émissions de Scope 1 et 2 et une réduction de 10% des émissions de la chaîne d’approvisionnement d’ici 2025 par rapport à notre référence 2018.

Atteindre un carbone zéro net dans tous les portefeuilles est une priorité organisationnelle stratégique pour tous les acteurs de l’environnement bâti alors que nous développons et modernisons les actifs. Il y a une nouvelle urgence post-Covid de renouveler l’accent sur les politiques de durabilité afin que toute reprise soit une reprise verte.

Chez AECOM, nous utilisons le BIM avec des technologies convergentes et émergentes telles que l’apprentissage automatique pour aider nos clients à atteindre leurs objectifs de développement durable.

Par exemple, à Sacramento, en Californie, nous avons conçu la première arène LEED Platinum au monde, qui est également la première salle de sport professionnelle à 100% solaire. En utilisant des techniques d’ingénierie rapides telles que la conception générative, AECOM aide ses clients à explorer diverses options de conception et à optimiser leur empreinte carbone pour déterminer les coûts de durabilité sur toute la durée de vie afin de garantir que les clients peuvent minimiser leur empreinte carbone autant que possible.

Alors, comment pouvons-nous compter le carbone de manière rentable?

En multipliant les options au départ

Au Royaume-Uni, AECOM a collaboré avec l’Université de Sheffield pour créer et régénérer, un outil open source qui aide les organisations à adopter les principes de l’économie circulaire pour éliminer les déchets et réutiliser les ressources. L’outil met en évidence les stratégies de conception qui ont des impacts positifs sur la construction du projet et garantit une minimisation des déchets tout au long de la vie du projet.

Afin de réduire les émissions de carbone tout au long de la vie d’un projet, nous pouvons également examiner diverses options de matériaux disponibles, de sorte que nous nous approvisionnons activement en produits à plus faible teneur en carbone et «locaux». AECOM a développé une boîte à outils efficace qui compte le carbone au début du processus de conception. Les calculs de conception itératifs créent des gains d’efficacité dans le décollage des quantités.

«La boîte à outils est conçue pour une prise de décision rapide en utilisant un processus d’extraction de quantité de modèle 3D paramétrique pour calculer l’impact du carbone intégré qui peut être testé tout au long de la phase de conception», a déclaré Rhys Tyler, responsable de l’analyse comparative et de l’efficacité, analyse des coûts UK&I. «Nous sommes ravis de créer une évaluation de la performance énergétique à un stade précoce à l’aide des nouvelles technologies.»



Le Machine Learning pour éclairer la prise de décision

Les nouvelles technologies telles que le Machine Learning peuvent éclairer davantage notre prise de décision, en particulier sur les projets où les contraintes sont nombreuses et le client peut avoir des centaines d’options à choisir. Le Machine Learning peut être éclairé par des données qualitatives provenant de spécifications et de normes de matériaux telles que BREEAM, LEED et WELL, ainsi que par des données quantitatives, c’est-à-dire le coût et le carbone, pour prendre des décisions qui sont pondérées vers de meilleurs résultats carbone. Son analyse approfondie a le potentiel d’identifier des composants, des services ou des cas d’utilisation spécifiques qui peuvent être modifiés pour réduire l’empreinte carbone et prédire comment ces variables changeront au fil du temps.

Les progrès récents en matière de puissance de traitement, de capacité de stockage et de services cloud ont fait du Machine Learning un outil plus abordable pour les organisations commerciales dans l’environnement bâti. Les packages d’apprentissage automatique ne nécessitent pas d’expertise dans les principes statistiques à utiliser – et offrent des niveaux de puissance de calcul auparavant impossibles à obtenir à une fraction du coût disponible il y a 10 à 15 ans. C’est une excellente nouvelle pour l’industrie de la construction et le programme de développement durable.

AECOM collabore actuellement avec deux sociétés d’eau britanniques pour appliquer le Machine Learning à leurs données de coûts historiques afin d’améliorer la précision prédictive et d’identifier les informations sur les actifs qu’il serait le plus avantageux de définir ou de collecter le plus tôt possible dans le processus de conception. L’amélioration des données collectées conduit à un calcul et une quantification plus précis du coût et du carbone.

Choix des matériaux et décisions de la chaîne d’approvisionnement

Avec les déclarations environnementales de produit (EPD) et les propriétés dans des dictionnaires de données interconnectés, nous pouvons examiner et évaluer le carbone incorporé et d’autres impacts environnementaux et intégrer ces informations dans notre environnement BIM. S’assurer que nous savons dans les moindres détails comment les décisions de la chaîne d’approvisionnement auront un impact sur les objectifs des clients peut être essentiel pour réduire le coût en carbone d’une activité de construction, de rénovation ou de maintenance.

David Philp d’AECOM commente que les constellations de technologies appliquées telles que le BIM, la modélisation de simulation dynamique et le jumelage numérique peuvent nous aider à modéliser et à comprendre les paramètres des opérations durables et à optimiser les résultats de CO2 à vie, en transformant comment et ce que nous construisons. Grâce à une volonté d’actifs hautement performants et à l’encouragement à utiliser le calcul haute performance, l’analyse énergétique et l’Internet des objets (IoT) pour automatiser les processus, nous pouvons mieux atteindre l’objectif fondamental du net zéro.

En unifiant les données

Pour l’avenir, l’établissement d’un lien plus étroit entre les données BIM et SIG nous aidera à faire progresser notre approche de géo-analyse pour localiser précisément les fournisseurs potentiels afin que nous puissions prendre des décisions d’approvisionnement mieux informées en fonction de l’emplacement d’un projet. Par exemple, les équipes travaillant sur un projet à des centaines de kilomètres de distance devront en savoir plus sur la chaîne d’approvisionnement locale du client et modéliser l’utilisation d’une variété de matériaux en fonction de la longévité, de l’empreinte carbone et de la logistique.

Cela contribuera à étendre la philosophie «acheter local» de l’épicerie à l’ensemble de l’industrie AEC et aidera les fournisseurs locaux ou régionaux à concurrencer les concurrents mondiaux qui peuvent avoir un produit moins cher mais ne peuvent pas offrir une empreinte carbone similaire.

Source : https://www.pbctoday.co.uk/news/bim-news/carbon-cost-to-transform-building/81499/

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