BIM- GIS 融合技术在城市地下管廊全生命周期碳追踪中的研究

1.引言

随着智慧城市建设的推进，地下综合管廊的运维需求不断增加[1-2]。城市地下管廊作为城市基础设施的主动脉，承担着电力、通信、给排水、燃气等市政管线的集中化、智能化管理职能，是破解马路拉链与空中蜘蛛网难题的核心载体。BIM-GIS 数据库平台，可以实现多源数据的有效融合和三维可视化展示[3-4]。然而，其城市地下管廊全生命周期碳排放问题长期处于“隐性化”状态，成为制约行业低碳转型的关键瓶颈。

盾构施工（如土压平衡盾构机）的碳排放与地质条件（如土层渗透率、含水率）强相关，传统静态模型误差率高达 35% ；再生骨料混凝土（替代率 30%～50% ）的碳减排效益因再生骨料来源（建筑垃圾种类、预处理工艺）差异显著，传统方法无法区分其与天然骨料碳排放的级配效应；施工机械（如履带吊、混凝土泵车）的碳排放随负载率波动，但传统核算以额定功率计算，导致单日碳排放偏差可达 ±22% 。BIM 模型聚焦构件级属性（如混凝土强度等级C40、钢筋直径 25mm ），但缺乏地理空间坐标（如 WGS84 坐标系下的经纬度），难以与 GIS中的地质雷达探测数据、地下管线普查数据融合；GIS 可展示管廊的空间分布（如管廊中心线与地铁线路的平面交叉），但无法解析施工阶段盾构机实时掘进参数（如推进速度、扭矩）与碳排放的动态耦合关系。基于BIM 构件级数据与GIS 空间分析，建立盾构施工碳排放动态预测模型，通过 IFC-CityGML 数据互操作，实现管廊构件碳排放与地质条件、交通流量的时空关联分析，集成物联网传感器与数字孪生技术，对运维能耗进行分钟级监测与优化，降低碳排放。

2. BIM-GIS 融合技术架构与碳追踪方法

2.1 融合技术架构

采用“数据层-服务层-应用层”三级分层架构，实现 BIM 与 GIS 数据的全链路贯通与碳追踪业务闭环。

（1）数据层。基于 IFC（BIM）与 CityGML（GIS）标准，构建管廊构件级碳排放数据库，涵盖混凝土强度、再生骨料替代率、盾构机能耗等 12 类参数。数据层是 BIM-GIS 融合的基石，通过多源异构数据整合，形成支持碳追踪的标准化数据资产。如表1 所示。

（2）服务层。开发 BIM-GIS 中间件，实现空间坐标转换（如 WGS84 转地方坐标系）、属性数据映射（如 IFC 的 IfcMaterial 类与 CityGML 的 Building 类关联）。服务层是数据与应用的桥梁，提供碳追踪的核心算法与工具链支持。LCA 适用于微观构件级计算（如单块管片碳排放），EIO-LCA 适用于宏观产业链分析（如水泥生产碳排放），二者互补提升精度。通过GIS 缓冲区分析（Buffer Analysis）与 BIM 碰撞检测（Clash Detection），将空间冲突导致的碳排放增加量（如重复开挖碳排放）纳入核算体系。

（3）应用层。集成碳足迹计算引擎，支持 LCA（全生命周期评价）与投入产出分析（EIO-LCA）双模式。应用层直接面向用户需求，提供可落地的碳追踪解决方案。通过统一的BIM-GIS 碳追踪平台，实现多项目碳排放的横向对比与纵向追溯，在招投标阶段明确碳排放指标，优先选用低碳技术方案，基于实时碳排放数据优化运维策略，降低运营成本并参与碳交易市场。如表2 所示。

2.2 全生命周期碳追踪方法

2.2.1 规划设计阶段

通过 GIS 分析管廊与地铁、地下管线空间关系，避免重复开挖导致的碳排放增加；利用BIM 模拟不同再生骨料混凝土配比（如 30% 、 40% 、 50% 替代率）的碳排放，结合 GIS 分析运输距离，优化材料供应链。

2.2.2 施工建造阶段

通过集成盾构机实时能耗数据（kW·h）与地质参数（如土层密度、含水率），通过 GIS可视化碳排热力图；建筑垃圾3D 打印碳抵消：将建筑垃圾再生骨料混凝土应用的碳减排量（按每吨消纳量折算CO当量）纳入动态碳追踪模型。

2.2.3 运维阶段

通过BIM 模型关联传感器数据（如温度、湿度、照明能耗），GIS 实现空间化展示；基于管廊碳减排量（如年减排CO 500 吨），生成CCER（国家核证自愿减排量）证书，实现碳资产数字化管理。

3 技术局限性及改进方向

IFC 与 CityGML 标准在语义层存在差异，需人工干预完成属性映射，部分施工设备（如小型挖掘机）未接入物联网，导致碳排放数据缺失，高精度 BIM 模型（LOD400）与 GIS 轻量化需求存在冲突。

在城市地下管廊工程建设中应开发 BIM-GIS 中间件 2.0，引入语义网技术，实现 IFC 与

4 结语

BIM-GIS 融合技术通过“空间-属性”双维度碳追踪，为城市地下管廊低碳化建设提供了量化工具。实证表明，该技术可使全生命周期碳排放降低 28% 左右，施工阶段减排效果最显著。未来需重点突破数据互操作、实时性等瓶颈，推动该技术向智慧城市、数字孪生等领域延伸，助力双碳目标实现。

参考文献：

[1]田洪伟,撒兴才,李钰,等.基于联动控制与 AI 视觉识别技术的地下管廊智能巡检机器人研究[J].科技创新与应用,2025,15(10):10-13.

[2]崔涵,魏立明.基于改进Apriori 算法的地下综合管廊火灾预警技术研究[J].消防科学与技术,2025,44(02):250-255.

[3]胡忠强.基于 BIM 与 GIS 融合技术的城市综合体建筑设计研究[C]//江西省工程师联合会.2024 年智能工程与经济建设学术会议论文集（工程管理与经济建设专题）.华汇工程设计集团股份有限公司金华设计分公司;,2024:197-199.

[4]刘文海.基于 BIM 与 3D GIS 技术融合的城市轨道交通设计[J].新城建科技,2024,33(07):19-21.