Kako građevinski sektor može učinkovitije koristiti postojeće resurse, smanjiti potrošnju novih materijala i donositi kvalitetnije odluke na temelju podataka? Projekt Circular DigiBuild upravo na ta pitanja odgovara povezivanjem načela kružnog gospodarstva s digitalnim tehnologijama.
Kroz tri pilot-aktivnosti provedene u Austriji, Bugarskoj i Hrvatskoj razvijeni su i testirani različiti pristupi koji pokazuju kako digitalizacija može poduprijeti učinkovitije upravljanje materijalima, infrastrukturom i zgradama tijekom njihova životnog ciklusa.
Piloti obuhvaćaju tri međusobno povezana izazova: prepoznavanje materijala u postojećem fondu zgrada, praćenje resursa kroz životni ciklus infrastrukture te primjenu strojnog učenja za učinkovitije upravljanje zgradama uz manje senzora i niže troškove digitalizacije.
1. Austrija: postojeće zgrade kao „banke materijala“
Austrijski pilot polazi od koncepta urban mininga, odnosno promatranja postojećih zgrada kao izvora vrijednih sekundarnih sirovina koje nakon obnove ili rušenja mogu ponovno ući u gospodarski ciklus.
Izazov je pritom nedostatak pouzdanih podataka o sastavu postojećih zgrada. Prema podacima navedenima u pilot-materijalima, 85% zgrada u EU-u nema dostupne podatke o materijalima koje sadrže.
Razvijeni Urban Mining Screener koristi algoritme kako bi na temelju osnovnih podataka o zgradi, poput godine izgradnje, vrste zgrade i adrese, procijenio njezin materijalni sastav. Na taj način moguće je ranije identificirati vrijedne sekundarne sirovine i njihov potencijal za ponovnu uporabu i recikliranje.
Takav pristup može se koristiti za digitalizaciju građevinskog fonda, dobivanje uvida u njegov materijalni sastav, procjenu sirovinskog potencijala te kvalitetnije planiranje obnove, rekonstrukcije i nove gradnje.
Rezultati pilota pokazuju praktični potencijal ovog pristupa. U Innsbrucku je mapirano 30.000 m², pri čemu je postignuta 90-postotna točnost ukupne procjene materijala, odstupanje za mineralne građevinske materijale bilo je manje od 3 %, a navedena je i 80-postotna ušteda vremena u usporedbi s BIM modeliranjem.
Što ovaj primjer znači za građevinski sektor?
Digitalna procjena materijala omogućuje da se o ponovnoj uporabi ne razmišlja tek u trenutku rušenja. Podaci o materijalima mogu postati dio ranijeg procesa odlučivanja te pomoći investitorima, projektantima i izvođačima da prepoznaju resurse koji već postoje u izgrađenom okolišu.
2. Bugarska: od statičnih podataka do praćenja cijelog životnog ciklusa resursa
Bugarski pilot, koji je proveo ReCheck Ltd., usmjeren je na stvaranje povezanijeg i transparentnijeg sustava upravljanja infrastrukturom.
Pilot prikazuje prelazak sa statičnih evidencija prema modelu „žive“ infrastrukture u kojem se podaci o objektima, materijalima i aktivnostima povezuju kroz njihov životni ciklus. Time se stvara osnova za praćenje resursa od njihove uporabe i održavanja, preko demontaže i prijenosa, do ponovne uporabe ili recikliranja.
Posebna vrijednost ovakvog pristupa jest mogućnost stvaranja sljedivosti materijala i resursa. Umjesto da se informacije izgube između različitih faza projekta ili različitih informacijskih sustava, digitalni zapisi mogu poduprijeti donošenje odluka o tome gdje se određeni materijal nalazi, u kojem je stanju i postoji li mogućnost njegova ponovnog korištenja.
Pilot istodobno pokazuje važnost standardizacije podataka i međusobne suradnje različitih odjela i dionika. To je posebno važno ako se rješenja žele primijeniti u većem opsegu – primjerice u gradovima i javnim infrastrukturnim sustavima.
Što ovaj primjer znači za praksu?
Kružno gospodarstvo nije samo pitanje recikliranja materijala. Za stvaranje zatvorenih tokova resursa potrebno je znati što imamo, gdje se nalazi, u kakvom je stanju i kamo se može usmjeriti nakon završetka prvotne uporabe. Digitalna sljedivost zato postaje jedan od ključnih preduvjeta za sustavno upravljanje resursima.
3. Hrvatska: strojno učenje za pametnije zgrade uz manje senzora
Hrvatski pilot, koji su proveli Inovacijski centar Nikola Tesla i Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu, istražuje kako se strojno učenje može koristiti za razvoj modela potrebnih za pametno upravljanje zgradama uz smanjenje broja potrebnih senzora i stručnog rada.
Pilot je proveden na poslovnoj zgradi u Hrvatskoj s 13 katova, 248 zona, 368 ventilokonvektora i 26 kalorimetara. Analizirani su podaci prikupljani u intervalima od jedne minute tijekom pet godina – gotovo tri milijarde podatkovnih točaka, odnosno oko 1,5 milijuna mjerenja dnevno.
Velika količina podataka sama po sebi, međutim, nije dovoljna. Za napredne funkcije zgrade – poput naprednog upravljanja, odziva potrošnje, digitalnih blizanaca te detekcije i dijagnostike kvarova – potrebni su kvalitetni modeli.
U pilotu je zato primijenjen pristup koji kombinira podatke, stručno znanje i physics-informed machine learning. Rezultat je mogućnost razvoja modela uz manje senzora, niže troškove i bržu implementaciju. Za primjenu pristupa kao minimalni zahtjevi navode se mjerenje na centralnom kalorimetru, mjerenje temperature zraka u zonama te evidentiranje upravljačkih signala ventilokonvektora.
Važan je i potencijal primjene na drugim zgradama: pristup je usmjeren na brži razvoj modela, skalabilnost između zgrada te smanjenje troškova digitalizacije i implementacije.
Što ovaj primjer znači za građevinski sektor?
Pametno upravljanje zgradom ne mora nužno podrazumijevati ugradnju velikog broja novih senzora i složene, skupe digitalizacije. Kvalitetnom uporabom postojećih podataka i odgovarajućih modela moguće je smanjiti tehnološke i financijske prepreke za primjenu naprednih rješenja upravljanja zgradama.
Tri pilota, zajednička poruka: podaci kao temelj kružne gradnje
Iako se tri pilota bave različitim dijelovima izgrađenog okoliša, zajedno pokazuju kako se digitalne tehnologije mogu koristiti tijekom cijelog životnog ciklusa građevine.
Austrijski pilot pokazuje kako prepoznati materijale koji se već nalaze u postojećim zgradama i procijeniti njihov potencijal za ponovnu uporabu.
Bugarski pilot pokazuje kako povezani podaci mogu omogućiti praćenje objekata i materijala kroz različite faze životnog ciklusa te stvoriti preduvjete za učinkovito kruženje resursa.
Hrvatski pilot pokazuje kako iz podataka o korištenju zgrade razviti modele koji mogu omogućiti učinkovitije i pristupačnije pametno upravljanje postojećim zgradama.
Zajednički nazivnik svih triju primjera jest pretvaranje podataka u praktične informacije za donošenje odluka.
Upravo to predstavlja važan korak prema kružnom građevinarstvu: zgrade i materijali više se ne promatraju kao jednokratni proizvodi, nego kao resursi kojima je potrebno upravljati tijekom cijelog životnog ciklusa.
Od pilot-projekata prema široj primjeni
Rezultati projekta Circular DigiBuild pokazuju da prelazak na kružno gospodarstvo u građevinskom sektoru ne ovisi samo o novim materijalima ili tehnologijama. Jednako su važni kvalitetni podaci, njihova dostupnost i povezivost te alati koji ih mogu pretvoriti u informacije korisne za donošenje odluka.
Za poduzeća, projektante, upravitelje zgrada, lokalne i regionalne vlasti te druge dionike u građevinskom sektoru upravo ovakvi pilot-projekti mogu poslužiti kao polazište za razmatranje vlastitih procesa: koje podatke već imamo, kako ih možemo bolje koristiti i gdje postoje mogućnosti za ponovnu uporabu resursa, smanjenje troškova i učinkovitije upravljanje zgradama i infrastrukturom?
Rezultati Circular DigiBuild projekta pokazuju da su mnoga od tih rješenja već izašla iz teorijskog okvira i testirana su u stvarnim uvjetima. Sljedeći korak je njihova prilagodba i primjena u novim projektima i organizacijama.
Projekt Circular DigiBuild provodio se kroz Interreg Danube Region Programme i sufinanciran je sredstvima Europske unije. U projektu sudjelovali partneri iz 13 zemalja dunavske regije, uključujući Austriju, Bosnu i Hercegovinu, Bugarsku, Hrvatsku, Češku, Njemačku, Mađarsku, Crnu Goru, Moldaviju, Rumunjsku, Srbiju, Slovačku i Sloveniju.
Više informacija o projektu Circular DigiBuild dostupno je na službenoj stranici projekta.
