建筑工程暖通设计的智能化技术应用

引言

随着建筑工程规模与功能的不断扩展，暖通系统作为建筑能耗的重要组成部分，其设计水平直接影响整体能源效率与室内环境质量。传统暖通设计在响应复杂热负荷变化与高效运行方面存在明显短板，亟需引入智能化技术实现系统集成与动态优化。智能化技术的广泛应用为暖通系统的全生命周期管理提供了精准化、高效化的技术路径，推动建筑暖通设计进入数据驱动与智能协同的新时代。

1.建筑暖通设计的基本概念

建筑暖通设计是指通过系统性工程手段，对建筑内部空气温湿度、洁净度与流速进行有序调控，旨在实现热环境与空气品质的最优化配置。 该设 涵盖冷热源系统、 气处理 单元、管道布设与末端设备配置等多个环节，需综合考虑热负荷计算 力损失分析 估等关键参数。设计中需基于建筑功能、使用频率及气候区划，制定科学 案 能模拟与流体动力学仿真，优化风管与水管网络。系统选型与节能策 环境舒适性之间的动态平衡。此外，建筑暖通设计还需严格遵循相关国家标准与行业规范，以保障系统的安全性、稳定性与可维护性[1]。

2.智能化技术在暖通设计中的核心应用

2.1 建筑信息模型（BIM）技术在暖通设计中的集成应

建筑信息模型（BIM）技术在暖通设计中的应用体现为信息集成、参数驱动和协同优化的多维融合，通过对建筑与机电系统进行三维可视化建模，实现结构构件 2分 的空间协调与管综布置优化。BIM 模型能够精确描述暖通设备的规格、运行参数及 orks 平台的动态仿真与碰撞检测分析，误差控制精度可达 5mm 以 M 模型进行能耗模拟，确保冷负荷、热负荷与设备选型的精确匹配。此外， M 数 同设计，提升设计效率达40%以上，并为后期运维管理提供可追溯的数据支撑，实现暖通系统全生命周期信息化管控。

2.2 物联网（IoT）技术与智能传感网络部署

物联网（IoT）技术通过将多类型智能传感器嵌入暖通系统，实现对温湿度、CO2 浓度、PM2.5 含量、风速与压力等参数的实时采集与上传，构建分布式环境数据感知网络。典型传感精度可达到±0.3℃温度波动和±2%RH 湿度误差，确保环境监测数据的时效 BACnet 等通信协议，系统可与楼宇自动化系统无缝对接，实现远程控制与智 传感信息进行分析处理，构建动态运行模型与能耗画像，实现基于算法的负荷调 数需依据气流组织与热负荷分布科学配置，以保障系统响应的敏捷性与控制策略的精细化，显著提升暖通系统的运行智能水平。

2.3 人工智能与机器学习在暖通系统调控中的应用

人工智能与机器学习技术在暖通系统 在多维数据驱动的自适应优化与预测控制能力。通过构建基于历史运行数据的回 荷的高精度预测，预测误差可控制在±5%以内，有效规避传统静 控制器可在不断交互中调整阈值参数，实现对风量、水流 同时兼顾能效指标、用户舒适度与运行稳定性，确保系统 数据处理过程中需通过特征选择与维度约简技术，剔除噪声变量，提高模 ，构建动态自适应的调控框架[2]。

2.4 自适应控制与楼宇自动化系统（BAS）集成

适应控制技术通过实时参数识别与控制策略重构，在楼宇自动化系统（BAS）中构建动态调节机制，使暖通设备在复杂环境变化下仍具备快速响应能力。控制模型依据输入变量与扰动反馈动态调整输出策略，典型响应时间控制在 200ms 以内，有效应对冷热负荷波动。系统集成采用BACnet/IP 或 KNX 等标准化协议，确保中央控制平台与末端执行单元之间的高效互联。BAS 平台通过场景逻辑联动，实现对风机盘管、冷热源主机与末端阀控设备的精细化协调，显著提升系统综合能效比（COP）。同时，自适应策略支持多模态运行方案切换，如夜间经济模式与高峰供冷模式，提升控制灵活性与场景适应能力，增强系统整体运行的智能水平与稳定性。

3.智能化暖通设计对建筑能效与舒适性的提升

3.1 动态负荷调节与能源消耗控制

动态负荷调节通过实时监测室内外温湿环境变化与人员活动密度，结合预测性算法调整供冷供热量，实现按需供能。系统可依据预测模型对未来负荷进行30 分钟至2 小时的短期滚动预测，预测精度维持在 90%以上，显著提升能源利用效率。控制逻辑通过变频器、电动调节阀与风机风速控制器协同作用，使系统始终运行在近似最优工况，减少设备启停频次与非线性损耗。动态负荷响应机制使建筑单位面积年综合能耗可降低 12%～18%，在大型商业综合体中节能效果尤为显著，为实现绿色建筑能耗等级评估提供重要支撑。

3.2 室内热舒适度与空气质量的智能监控

热舒适度控制需综合考量温度、相对湿度、空气流速与辐射热效应等多因素，基于 ASHRAE 55 标准构建评价模型，确保PMV 值维持在±0.5 区间范围内。 分布式多点传感器阵列，实现对局部微环境的精细化监控，响应周期不超过300 秒。空气 标，检测精度分别控制在1 ppm、50 μg/m3 与 0.01 mg/m3 等级。通过智能分析 平台， 并反馈至中央控制系统，驱动新风量调节与净化设备联动，从而保障不同功能空间的空气品质始终处于优等级，实现对健康环境的全过程智能管理[3]。

3.3 基于数据驱动的系统运行优化策略

基于数据驱动的优化策略以历史运行数据与实时状态参数为基础，通过构建多维回归模型与状态图谱，识别系统运行偏差与能效损失路径。利用数据挖掘算法，系统可自动判别低效率运行模式并推送优化建议，调整逻辑顺序与控制参数，提升整体运行 COP 值5%～9%。平台通过热泵能效比分析、风机风量-静压曲线拟合与冷却塔散热能力评估，实现精准设备调度。高频数据采集频率达到 30s/次，支持分钟级控制策略迭代，在设备性能衰退初期即实现预警干预，延长设备使用寿命并降低故障率，构建基于数据洞察的高效运维闭环体系。

4.结语

总而言之，建筑工程暖通设计中引入智能化技术，不仅显著提升了系统的运行效率与能源利用水平，也实现了环境参数的精细化调控与舒适性保障。通过 BIM、物联网、人工智能及自适应控制等多项技术的融合应用，暖通系统在设计、施工与运维各阶段均呈现出更强的协同性与智能性。未来，随着相关技术的持续演进与集成能力的增强，智能化暖通设计将在建筑全生命周期管理中发挥更加关键的作用，推动建筑工程向高质量、绿色化方向发展。

参考文献

[1]吴淑芳.智能化技术在建筑工程设计中的创新应用研究[J].住宅产业，2025，（03）：82-84.

[2]董海娇.智能化技术在建筑电气设计中的应用[J].光源与照明，2023，（05）：174-176.

[3]周前兵，李世海.建筑工程中的暖通空调节能技术应用[J].江苏建材，2023，（04）：134-136.