← 論文一覧に戻る

ホットアリッド気候の既存建物向け、標準ベースIEQ分析を備えたローコードデジタルツインフレームワーク：ファブリックファースト指向のレトロフィット意思決定の生成

Low-Code Digital Twin Framework with Standards-Based IEQ Analytics: Generating Fabric-First Oriented Retrofit Decision-Making for Existing Buildings in Hot Arid Climate (原題)

Basta G, ElGewely M, Mahmoud A

Research Squareプレプリント2026-05-04#省エネ
DOI: 10.20944/preprints202605.0060.v1
原典: https://doi.org/10.20944/preprints202605.0060.v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、既存建物の脱炭素化を促進するため、デジタルツインと室内環境品質（IEQ）のリアルタイム分析を組み合わせたローコードフレームワークを提案する。ASHRAE基準に基づくIEQ評価により、運用非効率を特定し、具体的なレトロフィット戦略（高性能ガラス、外部日除け、遮音など）を生成する。ホットアリッド気候のオフィススペースでのケーススタディにより有効性を実証した。

English

This paper proposes a low-code digital twin framework integrating real-time IEQ analytics to support retrofitting decisions for existing buildings, aiming to close the performance gap. Using ASHRAE standards, it identifies operational inefficiencies and generates specific retrofit interventions like high-performance glazing and shading. A case study in a hot arid climate office validates the approach.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の既存建物ストックの省エネ・脱炭素化においても、デジタルツインを用いたリアルタイムIEQ分析とレトロフィット連携は有効な手段となり得る。特にZEB化や省エネ基準強化が進む中、本フレームワークは運用データに基づく実効的な改修計画の立案に寄与する。

In the global GX context

This framework demonstrates a practical pathway for integrating digital twins with building performance monitoring to drive data-informed retrofit decisions, aligning with global efforts to decarbonize existing building stocks. Its standards-based IEQ analysis provides a replicable model for smart building management.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methodology for combining digital twins with real-time IEQ analytics and ASHRAE standards for retrofit planning.

🏢実務担当者:Actionable framework for building managers to leverage low-code digital twin platforms for targeted energy efficiency retrofits.

🏛政策担当者:Potential integration into building energy codes or retrofit subsidy programs to prioritize data-driven interventions.

📄 抄録（日本語訳）

既存建物の脱炭素化は、意図されたエネルギー消費と実際の運用エネルギー消費との間の性能ギャップによって妨げられている。安定した室内環境品質とユーザーの快適性を達成することを通じて排出される運用炭素フットプリントは、脱炭素化を妨げる性能ギャップへの顕著な寄与を示している。既存建物のスマートエネルギー管理とリアルタイムモニタリング（デジタルツイン）は、脱炭素化への取り組みに対して重要な属性を備えている。しかし、既存建物のリアルタイムモニタリングされた性能を実行可能な改修戦略に変換する研究は限られている。ほとんどのデジタルツイン研究はデータ可視化と建物管理に焦点を当てており、モニタリングされた性能に対応する設計最適化や意思決定フレームワークが欠けている。そこで、本研究はデジタルツインの概念と基準に基づくIEQ分析を橋渡しし、既存建物における改修意思決定を生成する。本フレームワークは、熱的快適性、湿度、空気質を含む室内環境品質（IEQ）データを統合したデジタルツインを開発するためにAutodesk Tandemを使用するローコードワークフローを提供する。本質的に、IEQはリアルタイムモニタリング対象として選択される。なぜなら、これらのパラメータの非効率な管理は過剰なHVAC需要をもたらし、性能ギャップに大きく寄与することが多いためである。本フレームワークは、ASHAE基準から導出された性能ベンチマークに対するIEQパラメータの継続的評価を構造化し、運用上の非効率を示す逸脱を特定する。定期的な監査や予測モデリングに基づく従来の改修計画とは異なり、提案されたフレームワークはライブIEQ追跡と分析を結び付け、効率的かつ効果的な改修介入を可能にする。その有効性を検証するため、提案されたワークフローは、改修決定を生成するために暑く乾燥した気候におけるオフィススペースのケーススタディを通じてテストされる。ケーススタディは、ローコードデジタルツイン実装と基準に基づく分析ロジックを組み合わせて実行可能な改修ガイダンスを生成するという研究提案を検証する。結果は、デジタルツインに基づくIEQ分析と建物特性の統合が、過熱と高騒音レベルを排除するための主要因子として、高性能グレージング、外部日よけ要素、遮音を含む対象を絞った外皮改善の必要性を効果的に特定したことを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Decarbonization of existing buildings is obstructed by the performance gap between intended and operational energy consumption. The Operational carbon footprint emitted through achieving stable indoor environmental quality and user comfort highlights a significant contribution to the performance gap that hinders decarbonization. Smart energy management and real time monitoring (digital twins) of existing buildings pose significant attributes towards decarbonization efforts. However, there is limited research transforming real time monitored performance of existing buildings to actionable retrofitting strategies. Most digital twins research focus on data visualization and building management, lacking design optimization and decision making frameworks that respond to the monitored performance. Therefore, this research bridges the digital twin concept with standards-based IEQ analytics for generating retrofit decision making in existing buildings. The framework offers a low code workflow that uses Autodesk Tandem to develop a digital twin integrating indoor environmental quality (IEQ) data, including thermal comfort, humidity, and air quality. In essence, IEQ is selected to be real time monitored, since inefficient management of these parameters often results in excessive HVAC demand, contributing significantly to the performance gap. The framework structure IEQ parameters continuous evaluation against performance benchmarks derived from ASHRAE standards to identify deviations indicative of operational inefficiencies. Unlike conventional retrofit planning based on periodic audits or predictive modelling, the proposed framework links live IEQ tracking and analysis, enabling efficient and effective retrofit interventions. Validating its effectiveness, the proposed workflow is tested through a case study on an office space in hot arid climate to generate retrofitting decisions. The case study tests the research proposition of combining low-code digital twin implementation with standards-based analytical logic to generate actionable retrofit guidance. The results indicates that the integration of digital twin–based IEQ analysis with building characteristics effectively identified the need for targeted envelope improvements, including high-performance glazing, external shading elements, and sound isolation as key factors for eliminating overheating and high noise levels.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。