Lựa chọn giải pháp thiết kế xây dựng bền vững tại Việt Nam bằng BIM và phương pháp CBA

• Tác giả: Do Duy Linh
• Người hướng dẫn: Assoc. Luong Duc Long
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Construction Management
• Đề tài: Ứng Dụng BIM Và Phương Pháp CBA Trong Lựa Chọn Giải Pháp Thiết Kế Xây Dựng Bền Vững Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: master’s thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• THE COMMITMENT OF THE THESIS’ AUTHOR
• 1. CHAPTER 1: GENERAL INTRODUCTION
• 1.1. Objectives of the topic
• 1.2. Scope of study
• 1.3. Scientific and practical significances
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL BASIC AND RELATED RESEARCH
• 2.1. Definitions and concepts
• 2.2. Sustainable Development
• 2.3. Energy-Efficient building
• 2.4. Building Information Modeling (BIM)
• 4. CHAPTER 4: DETERMINING FACTORS - DATA COLLECTION AND ANALYSIS
• 4.1. Determining the factors. Analyzing the characteristics of the study sample
• 4.2. Testing the reliability of the scale
• 4.3. One sample T-Test
• 4.4. Multi-sample testing
• 5. CHAPTER 5: BUILDING A MODEL OF ENERGY CONSUMPTION
• 5.1. Simulation of building energy consumption using DesignBuilder
• 5.2. Procedure of building an energy simulation model
• 5.3. Defining design variables and input data to DesignBuilder
• 5.4. Simulation of building energy consumption using Random Forest Algorithm by Python Programming Language
• 5.5. Procedure of creating an energy prediction model. Data and parameter for RF model
• 5.6. Checking results of prediction model
• 5.7. Optimal design variables. Pareto frontier result from DesignBuilder
• 5.8. Pareto frontier result from Prediction model and comparison
• 6. CHAPTER 6: DECISION ON DESIGN OPTIONS BY CBA METHOD
• 6.1. CBA procedure and result
• 6.2. Defining criteria for each factor
• 6.3. Describing the attributes of each alternative
• 6.4. Deciding advantages of alternatives & Decide the importance of advantages
• 6.5. Evaluating cost data
• 6.6. Finding the most optimal alternative by pareto frontier
• 6.7. Method of using aggregate values without units of measurement to rank alternatives
• 7. CHAPTER 7: CONCLUSION AND SUGGESTION
• TABLE INDEX
• FIGURE INDEX
• LIST OF ABBREVIATION

I. Giới thiệu chung

Bài nghiên cứu này nhằm giải quyết các thách thức lớn trong ngành xây dựng tại Việt Nam, đặc biệt là việc tiêu thụ năng lượng và khí thải CO2. Việc áp dụng BIM (Mô hình thông tin xây dựng) và phương pháp CBA (Lựa chọn theo ưu điểm) được đề xuất như một giải pháp khả thi để tối ưu hóa các phương án thiết kế xây dựng bền vững. Cụ thể, nghiên cứu sẽ xây dựng một mô hình dự đoán tiêu thụ năng lượng cho các công trình, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn lựa phương án thiết kế và thi công, đồng thời phát triển phương pháp lựa chọn các phương án tối ưu thông qua CBA.

1.1. Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu chỉ ra rằng ngành xây dựng đang phải đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến tiêu thụ năng lượng và ô nhiễm môi trường. Theo Tổ chức Năng lượng Quốc tế, các công trình xây dựng có thể tiết kiệm khoảng 41% năng lượng toàn cầu vào năm 2035. Việc tìm kiếm các giải pháp thiết kế không chỉ đáp ứng yêu cầu về chức năng và thẩm mỹ mà còn tối ưu hóa hiệu quả năng lượng là rất cần thiết cho sự phát triển bền vững trong tương lai.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu bao gồm xây dựng mô hình dự đoán tiêu thụ năng lượng cho các công trình, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn lựa phương án thiết kế và thi công, và phát triển phương pháp lựa chọn tối ưu thông qua CBA. Những kết quả này sẽ cung cấp một nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về thiết kế hiệu quả năng lượng tại Việt Nam.

II. Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu này dựa trên các khái niệm cơ bản về phát triển bền vững và xây dựng hiệu quả năng lượng. BIM được định nghĩa là công cụ quan trọng trong việc quản lý thông tin xây dựng, cho phép mô phỏng và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. Phương pháp CBA được áp dụng để đánh giá và so sánh các lựa chọn thiết kế khác nhau, từ đó giúp đưa ra quyết định tối ưu hơn.

2.1. Khái niệm phát triển bền vững

Phát triển bền vững được định nghĩa là phát triển đáp ứng nhu cầu hiện tại mà không làm ảnh hưởng đến khả năng đáp ứng nhu cầu của các thế hệ tương lai. Ngành xây dựng đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các nguyên tắc này, bao gồm việc giảm thiểu tiêu thụ tài nguyên và bảo vệ môi trường.

2.2. Xây dựng hiệu quả năng lượng

Các công trình xây dựng hiệu quả năng lượng không chỉ cung cấp môi trường sống thoải mái mà còn tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Việc sử dụng BIM và phần mềm mô phỏng năng lượng cho phép các nhà thiết kế và quản lý dự án dự đoán và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong suốt vòng đời của công trình.

III. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp CBA để đánh giá các lựa chọn thiết kế và thi công, nhằm xác định giải pháp tối ưu cho các công trình xây dựng bền vững. Các yếu tố được xác định sẽ bao gồm chi phí, hiệu quả năng lượng và tác động môi trường. Dữ liệu sẽ được thu thập từ các chuyên gia trong lĩnh vực xây dựng bền vững và phân tích bằng các công cụ thống kê hiện đại.

3.1. Quy trình thu thập dữ liệu

Dữ liệu sẽ được thu thập thông qua các cuộc khảo sát và phỏng vấn với các chuyên gia trong ngành xây dựng. Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sẽ được phân tích để xác định tầm quan trọng của chúng trong việc lựa chọn phương án thiết kế và thi công.

3.2. Phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, các phương pháp phân tích thống kê sẽ được áp dụng để đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định lựa chọn. Kết quả sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán tiêu thụ năng lượng và tối ưu hóa các phương án thiết kế.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và sự gia tăng nhanh chóng nhu cầu xây dựng tại Việt Nam, ngành xây dựng đang đối mặt với thách thức lớn về tiêu thụ năng lượng và phát thải khí nhà kính. Theo ước tính, các công trình xây dựng chiếm khoảng 41% tổng năng lượng tiêu thụ toàn cầu và có tiềm năng tiết kiệm năng lượng đáng kể nếu áp dụng các giải pháp thiết kế và thi công bền vững. Tuy nhiên, việc lựa chọn phương án thiết kế - thi công tối ưu về cả mặt kỹ thuật và kinh tế vẫn còn nhiều khó khăn do sự đa dạng và phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng. Mục tiêu của luận văn là xây dựng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng dựa trên công nghệ Mô hình Thông tin Xây dựng (BIM) kết hợp với phương pháp Lựa chọn theo Ưu điểm (CBA) nhằm hỗ trợ lựa chọn các giải pháp thiết kế - thi công hướng tới xây dựng bền vững tại Việt Nam. Nghiên cứu tập trung vào các dự án nhà ở, văn phòng và căn hộ, thực hiện khảo sát ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực xây dựng bền vững tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2023. Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp giảm chi phí vận hành và phát thải CO2 mà còn nâng cao chất lượng cuộc sống và bảo vệ môi trường, góp phần thúc đẩy phát triển bền vững trong ngành xây dựng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba nền tảng lý thuyết chính:

• Mô hình Thông tin Xây dựng (BIM): BIM không chỉ là mô hình 3D mà còn bao gồm các chiều mở rộng như 4D (lịch trình), 5D (chi phí) và 6D (tiêu thụ năng lượng và bền vững). BIM 6D cho phép mô phỏng và đánh giá hiệu quả năng lượng của các phương án thiết kế ngay từ giai đoạn đầu.
• Phương pháp Lựa chọn theo Ưu điểm (Choosing By Advantages - CBA): Là phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, tập trung vào so sánh các ưu điểm của từng phương án thay vì so sánh ưu và nhược điểm, giúp tăng tính minh bạch, hợp tác và tránh trùng lặp trong đánh giá. CBA gồm 7 bước từ xác định vấn đề, tạo phương án, đánh giá ưu điểm, đến lựa chọn và triển khai.
• Machine Learning (Học máy) với thuật toán Random Forest: Thuật toán này được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng dựa trên dữ liệu mô phỏng từ phần mềm DesignBuilder. Random Forest có ưu điểm chính xác cao, khả năng xử lý dữ liệu lớn và đánh giá tầm quan trọng của các biến đầu vào.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu là: tiêu thụ năng lượng (energy consumption), ưu điểm (advantages) trong CBA, và mô hình dự báo năng lượng (predictive energy model).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Dữ liệu mô phỏng tiêu thụ năng lượng từ phần mềm DesignBuilder dựa trên mô hình BIM 6D của các công trình điển hình.
• Dữ liệu khảo sát ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực xây dựng bền vững tại TP. Hồ Chí Minh, với 52 phiếu khảo sát hợp lệ, thu thập từ các nhà đầu tư, tư vấn thiết kế, quản lý dự án, nhà thầu và chuyên gia kỹ thuật.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Phân tích thống kê mô tả và kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha để đánh giá tính nhất quán của bảng câu hỏi.
• Kiểm định One Sample T-Test và One-way ANOVA để xác định mức độ ảnh hưởng và sự khác biệt quan điểm giữa các nhóm chuyên gia.
• Mô phỏng năng lượng bằng DesignBuilder với 12 biến thiết kế, tạo bộ dữ liệu đa dạng cho mô hình học máy.
• Xây dựng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng bằng thuật toán Random Forest trên Python, chia dữ liệu thành 70% huấn luyện và 30% kiểm tra, đánh giá bằng chỉ số Nash Sutcliffe Efficiency (NSE).
• Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá và lựa chọn phương án thiết kế - thi công tối ưu dựa trên các yếu tố đã xác định và dữ liệu mô phỏng.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2023, tập trung tại TP. Hồ Chí Minh.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xác định 12 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn phương án thiết kế - thi công bền vững, trong đó có 3 yếu tố liên quan đến tiêu thụ năng lượng: tổng điện năng tiêu thụ hàng năm, tổng phát thải CO2 và tổng số giờ không thoải mái (discomfort hours). Các yếu tố còn lại liên quan đến đặc tính thiết kế như khả năng cách âm, khả năng chống cháy, tính thẩm mỹ, độ bền, ảnh hưởng đến tiến độ thi công, vận hành bảo trì, khả năng tái chế và tính sẵn có trên thị trường.
2. Kết quả khảo sát cho thấy 83% chuyên gia đã từng tham gia các dự án công trình xanh hoặc công trình tiết kiệm năng lượng, với 90% có kinh nghiệm trên 5 năm trong ngành xây dựng. Điều này đảm bảo tính tin cậy và thực tiễn của dữ liệu thu thập.
3. Mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng bằng Random Forest đạt độ chính xác cao với chỉ số NSE gần 0.9, so sánh với kết quả mô phỏng của DesignBuilder. Mô hình này giúp dự đoán nhanh chóng tiêu thụ năng lượng dựa trên các biến thiết kế mà không cần chạy mô phỏng phức tạp.
4. Phương pháp CBA được áp dụng để đánh giá và lựa chọn phương án thiết kế - thi công tối ưu dựa trên tổng hợp các ưu điểm và chi phí, giúp minh bạch hóa quá trình ra quyết định và tránh trùng lặp đánh giá các yếu tố.

Thảo luận kết quả

Việc kết hợp BIM 6D với mô phỏng năng lượng và Machine Learning tạo ra một công cụ mạnh mẽ giúp dự báo và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong thiết kế công trình. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào mô phỏng hoặc tối ưu hóa riêng lẻ, nghiên cứu này bổ sung thêm phương pháp ra quyết định đa tiêu chí CBA, giúp lựa chọn phương án phù hợp nhất trong thực tế. Kết quả khảo sát chuyên gia phản ánh sự đồng thuận cao về các yếu tố ảnh hưởng, đồng thời cho thấy sự đa dạng về vai trò và kinh nghiệm của người tham gia, tăng tính khách quan. Các biểu đồ Pareto frontier minh họa rõ ràng sự khác biệt giữa các phương án về tiêu thụ năng lượng và chi phí, hỗ trợ trực quan cho quá trình lựa chọn. Kết quả này phù hợp với xu hướng phát triển bền vững và tiết kiệm năng lượng trong ngành xây dựng tại Việt Nam và quốc tế.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng rộng rãi mô hình BIM 6D kết hợp mô phỏng năng lượng trong giai đoạn thiết kế để đánh giá và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, giảm chi phí vận hành lâu dài. Chủ thể thực hiện: các công ty tư vấn thiết kế và chủ đầu tư; thời gian: ngay từ giai đoạn thiết kế sơ bộ.
2. Sử dụng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng dựa trên Machine Learning để rút ngắn thời gian và chi phí mô phỏng, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Chủ thể thực hiện: các nhà quản lý dự án và kỹ sư thiết kế; thời gian: trong quá trình lựa chọn phương án thiết kế.
3. Áp dụng phương pháp Lựa chọn theo Ưu điểm (CBA) trong các cuộc họp đánh giá và lựa chọn phương án thiết kế - thi công, nhằm tăng tính minh bạch, hợp tác và hiệu quả ra quyết định. Chủ thể thực hiện: các nhóm dự án đa ngành; thời gian: trong giai đoạn quyết định phương án cuối cùng.
4. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức về xây dựng bền vững và các công cụ hỗ trợ ra quyết định cho các bên liên quan trong ngành xây dựng, bao gồm chủ đầu tư, tư vấn, nhà thầu và quản lý dự án. Chủ thể thực hiện: các trường đại học, tổ chức đào tạo và hiệp hội ngành nghề; thời gian: liên tục trong các chương trình đào tạo và hội thảo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chủ đầu tư và nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng và lựa chọn phương án thiết kế - thi công tối ưu, từ đó giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả đầu tư.
2. Tư vấn thiết kế và kỹ sư xây dựng: Cung cấp công cụ mô phỏng và dự báo năng lượng dựa trên BIM 6D và Machine Learning, hỗ trợ thiết kế các công trình tiết kiệm năng lượng và thân thiện môi trường.
3. Nhà thầu và nhà cung cấp vật liệu: Hiểu rõ các tiêu chí lựa chọn vật liệu và phương pháp thi công bền vững, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu thị trường.
4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng, kỹ thuật xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng công nghệ BIM, phương pháp ra quyết định đa tiêu chí và Machine Learning trong xây dựng bền vững, phục vụ cho các nghiên cứu và đề tài tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

1. BIM 6D khác gì so với BIM truyền thống?
   BIM 6D mở rộng BIM truyền thống bằng cách tích hợp thông tin về tiêu thụ năng lượng và bền vững vào mô hình 3D, giúp mô phỏng và đánh giá hiệu quả năng lượng trong suốt vòng đời công trình.

2. Phương pháp CBA có ưu điểm gì so với các phương pháp ra quyết định khác?
   CBA tập trung vào so sánh các ưu điểm của từng phương án, tránh trùng lặp đánh giá và tăng tính minh bạch, hợp tác trong nhóm ra quyết định, giúp lựa chọn phương án tối ưu dễ dàng hơn.

3. Mô hình Random Forest được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu này?
   Random Forest được dùng để xây dựng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng dựa trên dữ liệu mô phỏng từ DesignBuilder, giúp dự đoán nhanh chóng và chính xác khi thay đổi các biến thiết kế.

4. Làm thế nào để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn phương án thiết kế?
   Nghiên cứu tổng hợp từ các tài liệu chuyên ngành, ý kiến chuyên gia và khảo sát thực tế, sau đó sử dụng phân tích thống kê để đánh giá mức độ ảnh hưởng và xếp hạng các yếu tố.

5. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này tại Việt Nam là gì?
   Nghiên cứu cung cấp công cụ và phương pháp hỗ trợ các bên liên quan trong ngành xây dựng lựa chọn giải pháp thiết kế - thi công tiết kiệm năng lượng, giảm phát thải và chi phí, góp phần phát triển xây dựng bền vững phù hợp với điều kiện Việt Nam.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng dựa trên BIM 6D kết hợp thuật toán Random Forest với độ chính xác cao (NSE gần 0.9).
• Xác định và đánh giá 12 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn phương án thiết kế - thi công hướng tới xây dựng bền vững, trong đó các yếu tố về tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2 được ưu tiên.
• Áp dụng phương pháp Lựa chọn theo Ưu điểm (CBA) giúp minh bạch và hiệu quả trong quá trình ra quyết định lựa chọn phương án tối ưu.
• Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn, hỗ trợ các bên liên quan trong ngành xây dựng Việt Nam nâng cao hiệu quả năng lượng và phát triển bền vững.
• Đề xuất các giải pháp triển khai áp dụng BIM 6D, Machine Learning và CBA trong thiết kế và quản lý dự án xây dựng, đồng thời khuyến khích đào tạo và nâng cao nhận thức về xây dựng bền vững.

Next steps: Triển khai thử nghiệm mô hình trong các dự án thực tế, mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các loại công trình khác và phát triển phần mềm hỗ trợ ra quyết định dựa trên kết quả nghiên cứu.

Call to action: Các nhà quản lý dự án, tư vấn thiết kế và chủ đầu tư nên áp dụng các công cụ và phương pháp nghiên cứu để nâng cao hiệu quả năng lượng và phát triển bền vững trong xây dựng.