一、选题背景与研究意义

（一）选题背景

随着全球气候变化问题日益严峻，建筑行业作为能源消耗和碳排放的大户，其碳减排工作显得尤为重要。智能建造作为建筑行业的发展趋势，为建筑工程的碳减排提供了新的思路和方法。然而，目前建筑工程碳足迹的核算方法存在数据来源单一、核算结果不准确等问题，难以满足智能建造环境下动态、精准的碳管理需求。

（二）研究意义

本研究旨在建立一套面向智能建造的建筑工程碳足迹多源数据动态核算方法，实现对建筑工程全生命周期碳足迹的精准、动态核算。同时，研发协同降碳技术，促进建筑工程各阶段、各参与方之间的碳减排协同合作，提高建筑工程的碳减排效率和效果。本研究成果将为建筑行业的碳减排政策制定、企业碳管理提供科学依据和技术支持，有助于推动建筑行业向绿色、低碳方向发展。

二、研究目标与研究内容

（一）研究目标

1. 碳足迹核算模型创新目标：构建基于多源数据融合的建筑工程碳足迹动态核算模型体系，突破传统静态核算方法的局限性。该模型将整合BIM模型数据、物联网实时监测数据、材料设备数据库等多维信息源，实现从建材生产、施工建造到运营维护全生命周期的碳足迹精准追踪与动态更新，为建筑碳管理提供科学依据。

2. 协同降碳技术突破目标：研发包含设计优化、施工组织、材料选择、能源管理等多维度的协同降碳技术体系。重点开发基于BIM的碳模拟优化算法、施工过程碳排放实时调控技术、低碳建材智能优选系统等关键技术，建立建筑全产业链碳减排协同机制，实现工程建设各参与方的降碳联动。

3. 智能管理系统开发目标：打造集成"核算-分析-优化-管控"功能的碳管理智能平台。系统将融合大数据分析、数字孪生、人工智能等先进技术，实现碳排放数据的可视化呈现、智能诊断和预测预警，支持建筑碳足迹的全过程动态管理和协同决策，为行业低碳转型提供数字化解决方案。

（二）研究内容

1. 建筑工程碳足迹多源数据采集与融合技术研究

o 分析建筑工程碳足迹数据的来源和特点，确定多源数据的采集方法和渠道。

o 研究多源数据的融合技术，解决数据格式不统一、数据质量参差不齐等问题，实现多源数据的有效整合。

2. 面向智能建造的建筑工程碳足迹动态核算方法研究

o 建立建筑工程全生命周期碳足迹核算模型，考虑智能建造技术对碳足迹的影响。

o 研究基于多源数据的动态核算方法，实现对建筑工程碳足迹的实时、动态监测和核算。

3. 建筑工程协同降碳技术研究

o 分析建筑工程各阶段、各参与方之间的碳减排协同关系，建立协同降碳机制。

o 研发协同降碳技术，如碳减排目标分解技术、碳减排方案优化技术等，促进建筑工程各阶段、各参与方之间的碳减排协同合作。

4. 面向智能建造的建筑工程碳足迹动态核算与协同降碳管理系统开发

o 设计系统的总体架构和功能模块，确定系统的技术路线和开发平台。

o 开发系统的各个功能模块，如数据采集模块、核算模块、协同管理模块等，实现建筑工程碳足迹的动态核算和协同降碳管理。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究法：本研究将系统梳理国内外建筑工程碳足迹核算与管理的理论体系和技术方法。重点分析生命周期评价（LCA）理论在建筑领域的应用发展，研究多源数据融合技术、协同降碳机制等领域的最新研究成果。

2. 案例分析法：选取绿色建筑示范项目、低碳施工试点工程等典型案例，采用"过程-结果"双维分析法进行深入研究。通过实地调研、数据采集和专家访谈，还原项目碳管理的完整流程，分析碳足迹核算的难点痛点，总结协同降碳的成功经验。

3. 模型构建法：基于系统动力学理论，构建包含建材生产、运输、施工、运营等子系统的碳流系统模型。运用多目标优化算法，开发碳足迹动态核算的数学模型。采用面向对象的方法设计模型架构，确保模型的可扩展性和适应性。

4. 实验研究法：搭建包含BIM平台、物联网设备、数据分析系统的实验环境，模拟真实工程场景。设计对照实验，比较传统核算方法与动态核算方法的精度差异；开展参数敏感性实验，识别关键影响因素；实施优化算法对比实验，验证协同降碳技术的有效性。

（二）技术路线

1. 数据采集与预处理：开发多源数据采集系统，整合BIM模型数据、物联网传感器数据、企业ERP系统数据等。设计数据清洗规则，处理缺失值和异常值；建立统一的数据标准，实现异构数据的规范转换；构建碳数据仓库，支持高效的数据存储和检索。特别注重数据质量管控，确保核算基础的可靠性。

2. 模型构建与算法设计：构建"时空-数据-业务"三维动态核算模型：时空维度实现全周期追踪；数据维度支持多源融合；业务维度覆盖各参与方需求。开发基于机器学习的碳排预测算法、基于博弈论的协同优化算法、基于知识图谱的决策支持算法等核心算法，形成完整的模型算法体系。

3. 系统开发与实现：采用微服务架构开发管理系统，包含数据采集、核算分析、协同优化、可视化展示等功能模块。系统实现将遵循以下原则：模块化设计保证灵活性，开放式接口支持扩展，多层次安全防护确保数据安全，友好交互界面提升用户体验。

4. 系统测试与优化：制定全面的测试方案，包括单元测试、集成测试、性能测试和用户测试。重点验证系统在并发处理、计算精度、响应速度等方面的性能指标。建立持续优化机制，通过A/B测试等方法比较不同算法效果，持续迭代升级系统功能。

5. 应用与推广：选择典型工程项目开展示范应用，建立应用效果评估体系。编制系统操作手册和应用指南，组织多层次培训活动。构建产学研用合作网络，通过技术交流会、成果发布会等形式扩大影响力。制定分阶段推广计划，逐步扩大应用范围。

四、研究进度安排

（一）第一阶段（第 1 - 3 个月）

1. 查阅相关文献，了解建筑工程碳足迹核算方法和协同降碳技术的研究现状和发展趋势。

2. 确定研究目标和研究内容，制定研究方案和技术路线。

（二）第二阶段（第 4 - 6 个月）

1. 开展建筑工程碳足迹多源数据采集与融合技术研究，确定多源数据的采集方法和渠道，研究多源数据的融合技术。

2. 建立建筑工程全生命周期碳足迹核算模型，考虑智能建造技术对碳足迹的影响。

（三）第三阶段（第 7 - 9 个月）

1. 研究基于多源数据的动态核算方法，实现对建筑工程碳足迹的实时、动态监测和核算。

2. 分析建筑工程各阶段、各参与方之间的碳减排协同关系，建立协同降碳机制。

（四）第四阶段（第 10 - 12 个月）

1. 研发协同降碳技术，如碳减排目标分解技术、碳减排方案优化技术等，促进建筑工程各阶段、各参与方之间的碳减排协同合作。

2. 设计面向智能建造的建筑工程碳足迹动态核算与协同降碳管理系统的总体架构和功能模块。

（五）第五阶段（第 13 - 15 个月）

1. 开发面向智能建造的建筑工程碳足迹动态核算与协同降碳管理系统的各个功能模块，如数据采集模块、核算模块、协同管理模块等。

2. 对开发的系统进行测试和优化，确保系统的稳定性和可靠性。

（六）第六阶段（第 16 个月）

1. 将系统应用于实际建筑工程项目中，验证系统的有效性和实用性。

2. 总结研究成果，撰写研究报告和学术论文。

五、预期成果

1. 研究报告：撰写《面向智能建造的建筑工程碳足迹多源数据动态核算方法与协同降碳技术研究报告》，总结研究成果和实践经验。

2. 技术应用：将研究成果应用于实际建筑工程项目中，为建筑行业的碳减排提供技术支持和实践经验。

六、研究的可行性分析

（一）理论基础可行

本研究涉及建筑工程学、环境科学、信息科学等多个学科领域，相关学科的理论和方法为研究提供了坚实的理论基础。同时，国内外已有大量关于建筑工程碳足迹核算和碳减排技术的研究成果，为本研究提供了有益的参考和借鉴。

（二）技术条件可行

随着传感器技术、物联网技术、大数据技术等信息技术的快速发展，为建筑工程碳足迹多源数据的采集、处理和分析提供了技术支持。同时，系统动力学、数学建模等方法为建筑工程碳足迹核算模型和协同降碳模型的建立提供了有效的工具。

（三）人员配备可行

本研究团队成员之间分工明确、协作紧密，能够保证研究工作的顺利开展。

（四）经费保障可行

本研究已获得学校和相关科研机构的经费支持，经费预算合理，能够满足研究工作的需要。

七、风险评估与应对措施

（一）技术风险

在研究过程中，可能会遇到多源数据融合技术、动态核算算法等技术难题，导致研究进度延迟或研究结果不理想。应对措施：加强与相关领域的专家合作，共同攻克技术难题；定期对研究进展进行评估和调整，及时解决技术问题。

（二）数据风险

建筑工程碳足迹多源数据的采集和质量可能存在问题，如数据缺失、数据错误等，影响核算结果的准确性。应对措施：建立严格的数据采集和质量控制体系，加强对数据的审核和验证；采用数据挖掘和机器学习等技术，对数据进行清洗和修复。

（三）应用风险

研究成果在实际应用中可能会遇到用户接受度不高、系统兼容性差等问题，导致研究成果难以推广应用。应对措施：加强与建筑企业的合作，了解用户需求，优化系统功能和用户界面；开展试点应用，积累实践经验，提高用户对研究成果的认可度。