I rischi del vento spesso provocano danni significativi all'ambiente edificato che si ripercuotono a cascata in impatti sui sistemi socio-economici all'interno di una comunità. La frequenza e l'intensità crescenti dei rischi di uragani sottolineano l'importanza di sviluppare modelli di pericolosità del vento ad alta risoluzione per prevedere meglio le conseguenze.
Sebbene studi precedenti abbiano studiato i rischi del vento indotti dagli uragani in termini di modellizzazione del pericolo e la successiva vulnerabilità di edifici e infrastrutture, questi studi non hanno ancora studiato le applicazioni della fluidodinamica computazionale (CFD) a livello di comunità.
Pertanto, in questo studio, è stato sviluppato un nuovo approccio per generare modelli CFD a livello di comunità integrando il Building Information Modeling (BIM) e i sistemi di informazione geografica (GIS) per automatizzare la generazione di un modello di comunità 3D ad alta risoluzione per essere utilizzato come input per una galleria del vento digitale.
Ciò è stato fatto sfruttando gli attuali progressi nelle applicazioni BIM e GIS e massimizzando le loro capacità sviluppando un algoritmo che automatizza la generazione della geometria 3-D delle comunità con una discretizzazione dettagliata di ogni edificio all'interno della comunità. Il modello 3-D della comunità è stato sviluppato utilizzando lo shapefile GIS dell'impronta degli edifici e un modello BIM parametrico che utilizza una serie di parametri dell'edificio come le dimensioni dell'impronta, la forma della copertura, il tipo di fondazione e il numero di piani.
Quindi, è stato sviluppato un algoritmo per automatizzare la creazione del modello BIM per ogni edificio all'interno della comunità in base alle caratteristiche dell'edificio prescritto. Il modello di comunità sviluppato è stato utilizzato come input per una galleria del vento numerica che utilizza CFD per tenere conto della pressione del vento dettagliata in ogni edificio dopo aver incluso gli impatti dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità.
Questo nuovo approccio di integrazione BIM-GIS fornisce, per la prima volta, la prossima generazione di modelli CFD del rischio del vento ad alta risoluzione a livello di comunità che mira a spostare l'attuale pratica della simulazione del rischio del vento a livello di comunità.
1. Introduzione
I pericoli degli uragani sono uno dei pericoli più frequenti negli Stati Uniti che mettono a rischio le infrastrutture fisiche nelle comunità costiere (Abdelhady et al., 2020 [1]; Nofal, 2021 [2]). I rischi del vento indotti dagli uragani possono causare danni significativi all'involucro dell'edificio insieme a gravi danni al sistema strutturale dell'edificio (Amini e Memari, 2020 [3]).
Poiché i rischi degli uragani si sono intensificati (Kossin, 2017 [4]), sono stati sviluppati più modelli del vento degli uragani per prevedere il campo di vento degli uragani e l'intensità del pericolo del vento (Vickery et al., 2009 [5]). L'Olanda ha sviluppato uno dei modelli del vento degli uragani più consolidati in grado di prevedere il profilo della pressione del vento (Olanda, 1980 [6]).
Darling ha sviluppato un modello del vento di uragano di intensità relativa utilizzando una distribuzione probabilistica (Darling, 1991 [7]). Vickery et al. ([8]) ha sviluppato un approccio empirico per prevedere la traccia di un uragano dopo aver utilizzato il concetto di intensità relativa sviluppato da Darling. Recentemente, sono stati sviluppati modelli più avanzati dei binari degli uragani come il modello dei binari stocastici (Emanuel et al., 2006 [9]) e altri che utilizzavano modelli statistici insieme ai dati storici degli uragani (Hall e Jewishon, 2007 [10]).
Diversi modelli di decadimento del rischio del vento indotto da uragani sono stati sviluppati dopo aver incluso l'impatto del terreno sul tasso di decadimento dell'intensità del rischio del vento dopo l'approdo (Vickery e Twisdale, 1995 [11]; Liu e Pang, 2011 [12]). Infine, sono stati sviluppati modelli avanzati del vento indotto da uragani utilizzando un framework di simulazione di grandi vortici (LES) sviluppato in un modello di ricerca e previsione meteorologica (WRF) (Zhu, 2008 [13]).
Sebbene questi approcci abbiano fornito un contributo significativo alla modellazione del rischio del vento, nella letteratura attuale manca ancora un approccio ad alta risoluzione in grado di catturare l'impatto dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità.
La fedeltà del modello di rischio del vento applicato in un'analisi può influenzare in modo significativo la pressione del vento calcolata finale sugli edifici e il successivo processo di valutazione dei danni. La valutazione del danno da vento viene solitamente eseguita utilizzando una serie di modelli di vulnerabilità del vento che sono stati sviluppati per valutare i danni/perdite per edifici e infrastrutture che sono stati rivisti ((Pita et al., 2015 [14]).
Questa recensione ha mostrato che negli ultimi 2 decenni sono stati sviluppati diversi tipi di funzioni di vulnerabilità del vento, incluso il deterministico (ad esempio, Emanuel et al., 2006 [8]; Pinelli et al., 2011 [15]; Pita et al., 2012 [16]) e modelli probabilistici (ad es. Mishra et al., 2017 riferimento a [17]; Khajwal e Noshadravan 2020 [18]).
I modelli di vulnerabilità del vento basati sulla fragilità sono stati al centro della letteratura negli ultimi 2 decenni poiché consentono la propagazione dell'incertezza attraverso il processo di valutazione del danno (Li e Ellingwood, 2006 [19]; Massarra et al ., 2020 [20]; Nofal, 2020 [21]; Wang et al., 2021 [22]). Sono state sviluppate diverse funzioni di fragilità per diverse tipologie di edifici, tra cui residenziale (Masoomi et al., 2018 [23]), commerciale (Koliou et al., 2017 [24] ) e istituzioni sociali (Masoomi e van de Lindt, 2016 [25]).
Inoltre, sono state sviluppate una serie di funzioni di fragilità degli uragani multi-rischio includendo gli impatti combinati di picchi e onde insieme ai rischi del vento (Masoomi et al., 2019 [26]). Sono state sviluppate anche le funzioni di fragilità per l'impatto combinato della velocità del vento e dei detriti trasportati dal vento (Abdelhady et al., 2021 [27]). Inoltre, sono stati sviluppati numerosi approcci di valutazione del rischio di uragano a livello di comunità multi-rischio per eseguire la valutazione del rischio di uragano su grandi scale spaziali (Nofal et al., [28]; [29]).
Sebbene tutti questi modelli di rischio di uragano a livello di comunità siano nuovi e abbiano fornito un contributo significativo alla letteratura sul vento, si basano su semplici modelli del vento che non tengono conto dell'impatto dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità.
Sebbene la modellazione dettagliata del campo del vento degli uragani sia fondamentale per la valutazione del rischio di uragani, una corretta discretizzazione dell'ambiente edificato è importante anche per tenere conto della pressione del vento in ogni edificio esposto (Du et al., 2018 [30 ]). Il terreno e la topologia degli edifici possono alterare l'intensità del rischio del vento a causa dell'interazione tra il flusso del vento e gli edifici (Ren et al., 2018 [31]; Wenz et al. , 2021 [32]).
Inoltre, l'effetto di protezione dal vento dovuto alla dispersione dell'edificio nel dominio spaziale dell'area esposta può alterare significativamente la pressione del vento sugli edifici esposti (Wiren, 1983 [33]; Liu et al. , 2018 [34]). Pertanto, ci sono stati diversi studi di ricerca che hanno studiato l'interazione tra i rischi del vento e gli edifici in termini di variazione della pressione del vento attraverso l'involucro dell'edificio (Schulman e DesAutels, 2013 [35]; Abdelfatah et al., 2020 [36], 2022 [37]; Amini e Memari, 2021 [38]).
Sebbene ci siano stati progressi negli approcci di modellazione CFD e miglioramenti nell'efficienza dei modelli computazionali, nella letteratura attuale manca ancora un approccio che possa automatizzare il processo di modellazione della comunità con una discretizzazione dettagliata a livello di edificio con l'obiettivo generale di una migliore modellazione interferenza aerodinamica a livello di comunità.
Questo perché i modelli del vento CFD a livello di comunità sono computazionalmente costosi e richiedono una quantità di tempo sufficiente per la modellazione e l'elaborazione. Inoltre, la modellazione numerica della geometria di una comunità è impegnativa in particolare quando include la discretizzazione dettagliata di tutti gli edifici all'interno della comunità.
Per i danni del vento a livello di comunità e la valutazione del rischio, la letteratura attuale si basa ancora su mappe di pericolo raster 2-D in cui la velocità del vento viene estratta localmente al centro di ogni edificio. Questo approccio non tiene conto dell'impatto dell'interferenza aerodinamica e quindi influenza la fedeltà della pressione del vento calcolata in ciascun edificio.
La tecnologia BIM consente la modellazione di informazioni dettagliate sui componenti dell'edificio, compresi i contenuti interni, i componenti strutturali e non strutturali. Tale tecnologia ha facilitato la gestione di diversi tipi di dati dell'edificio da utilizzare nelle diverse fasi del ciclo di vita dell'edificio, comprese l'analisi e la progettazione, la costruzione, il funzionamento, la manutenzione e la riparazione.
Tuttavia, i vantaggi dell'utilizzo della tecnologia BIM non sono stati ancora realizzati e sono ancora possibili diverse applicazioni. I vantaggi del BIM possono essere ottenuti utilizzando il BIM nella ricerca e nelle applicazioni sui rischi naturali (Amirebrahimi et al., 2016 [39]). Inoltre, gli attuali progressi nelle applicazioni GIS hanno consentito la modellazione dell'ambiente costruito e l'elaborazione di grandi inventari di dati (De Risi et al., 2013 [40]; Nofal e van de Lindt, 2020 [41], 2021 [42]).
Sebbene questi progressi nel GIS siano significativi, la ricerca sui rischi naturali può sfruttare questi progressi per sviluppare modelli di comunità ad alta risoluzione. Recentemente, ci sono stati alcuni studi di ricerca che hanno studiato la fattibilità dell'integrazione di modelli BIM e GIS in termini di georeferenziazione automatica dei modelli BIM in un ambiente GIS a livello di edificio (El Meouche et al., 2013 riferimento a [43]; Diakite e Zlatanova, 2020 [44]). Sebbene questi studi siano nuovi e abbiano fornito un contributo significativo alla letteratura sull'integrazione BIM-GIS, si sono fermati prima di sviluppare un modello BIM per l'intera comunità.
Il presente studio cerca di colmare questa lacuna di ricerca utilizzando i progressi della tecnologia GIS e BIM per sviluppare un approccio in grado di automatizzare la generazione di modelli BIM per le comunità con una discretizzazione dettagliata degli edifici all'interno della comunità. La modellazione dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità richiede che l'ambiente costruito sia discretizzato in modo tale da poter modellare l'interazione tra il rischio del vento indotto da uragani e gli edifici all'interno della comunità.
Ciò richiederebbe un modello 3-D della comunità con una corretta caratterizzazione degli edifici e delle infrastrutture per calcolare le pressioni del vento ad alta fedeltà in ogni edificio. Ogni edificio all'interno di questo modello può quindi essere discretizzato in modo tale che tenga conto dei dati degli edifici locali come il tipo di fondazione, il numero di piani e la forma della copertura insieme ad altri dati globali dell'edificio rispetto alla comunità tra cui posizione, elevazione, orientamento e forma dell'impronta dell'edificio. L'integrazione tra BIM e GIS consentirà la modellazione di comunità 3-D con una discretizzazione dettagliata degli edifici all'interno della comunità.
In questo articolo, è stato sviluppato un nuovo approccio di integrazione BIM-GIS per automatizzare il processo di modellazione BIM dell'ambiente costruito. L'approccio sviluppato sfrutta le applicazioni di BIM e GIS da utilizzare nella ricerca sui rischi naturali, sviluppando in particolare la geometria 3-D per le comunità da utilizzare come input per l'analisi CFD. Ciò è stato fatto utilizzando un modello BIM parametrico per generare le diverse tipologie di edifici all'interno della comunità.
In Revit Dynamo è stato sviluppato un nuovo algoritmo che utilizza lo shapefile GIS dell'impronta degli edifici all'interno della comunità come input e quindi esegue una serie di operazioni parametriche sugli attributi dell'edificio all'interno di questo shapefile. Questi attributi includono la forma dell'impronta dell'edificio, il numero di piani, la forma della copertura e il tipo di fondazione. Il nuovo algoritmo ha utilizzato questi attributi per automatizzare la generazione della geometria di ogni edificio all'interno della comunità e fornire un file BIM finale per l'intera comunità con una modellazione dettagliata dei diversi edifici all'interno della comunità.
Questo nuovo approccio di integrazione BIM-GIS ha permesso di automatizzare lo sviluppo di un modello fisico dell'intera comunità da utilizzare come geometria di input per una galleria del vento digitale per condurre simulazioni CFD. Quindi, la velocità massima del vento generata da un uragano può essere modellata come condizione al contorno per la galleria del vento digitale che ha consentito una caratterizzazione dettagliata dell'interferenza aerodinamica attraverso ogni edificio all'interno della comunità.
Questo approccio consente all'analista di tenere conto della pressione del vento dettagliata in ogni edificio all'interno della comunità che può essere utilizzata come input per l'analisi di vulnerabilità del vento. Il modello di rischio del vento indotto da uragani CFD sviluppato è considerato una prova di concetto per la prossima generazione di analisi del rischio del vento ad alta fedeltà su scala comunitaria con ulteriori applicazioni probabili per la pianificazione della resilienza della comunità. Si noti che la fedeltà del vento è considerata alta rispetto alla scala comunitaria, ma non per la convenzione CFD su scala a struttura singola.
2. Metodologia
È stato sviluppato un nuovo approccio di integrazione BIM-GIS per automatizzare la generazione di una geometria 3-D delle comunità dopo aver discretizzato le diverse tipologie di edifici all'interno della comunità. L'immagine 1 mostra un diagramma di flusso schematico per la metodologia con i modelli principali e i dati di input essenziali per questi modelli. Questo approccio consente la generazione di una geometria 3D ad alta risoluzione della comunità che può essere utilizzata come input per una galleria del vento digitale per tenere conto degli effetti aerodinamici del vento a livello di comunità.
La mappa finale del rischio del vento può essere utilizzata per generare un modello di rischio del vento ad alta fedeltà che tiene conto dei danni a ciascun edificio all'interno della comunità. La velocità del vento a livello di comunità può essere generata come uno dei risultati diretti dell'approccio sviluppato per tenere conto degli effetti di protezione indotti dai diversi modelli di costruzione. Inoltre, è possibile generare output a livello di componente per identificare la pressione del vento per componenti specifici come pareti e coperture.
Modello di integrazione BIM-GIS
È stato sviluppato un nuovo approccio per integrare BIM e GIS in questa ricerca incentrata sui rischi naturali che sono due tecnologie principali utilizzate nel settore dell'architettura, dell'ingegneria e delle costruzioni (AEC). I due fornitori con la maggior parte della quota di mercato di questa tecnologia sono AutoDesk (per BIM) ed ESRI (per GIS), che hanno lavorato a stretto contatto negli ultimi anni per integrare queste tecnologie e hanno recentemente pubblicato il primo strumento che integra BIM e GIS in un ambiente di calcolo che è ArcGIS GeoBIM.
Tuttavia, l'applicabilità di questo strumento è limitata al settore AEC con molta più attenzione alla prospettiva dettagliata a livello di edificio come parte dell'ambiente costruito. L'approccio di integrazione BIM-GIS sviluppato qui si concentra sulla prospettiva a livello di comunità in modo tale che i dettagli essenziali dell'edificio siano inclusi nel processo di integrazione. Questo processo di integrazione inizia raccogliendo informazioni dettagliate sugli edifici all'interno della comunità e sviluppando una rappresentazione spaziale dei dati dell'edificio in termini di uno shapefile GIS.
Questo file di forma dovrebbe includere gli attributi essenziali degli edifici all'interno della comunità, tra cui la forma dell'impronta, il numero di piani, il tipo di copertura e il tipo di fondazione. Successivamente, è stato sviluppato un algoritmo per leggere gli attributi dell'edificio da utilizzare come input per un modello BIM parametrico. Questo modello BIM parametrico inizia a generare la geometria per ogni edificio in base ai dati di input forniti. La geometria può essere dettagliata in modo tale che ogni componente dell'edificio possa ottenere diverse assegnazioni di dati a livello di componente, ad esempio diversi materiali delle pareti, diversi tipi di pareti, diversi tipi di fondazioni, ecc.
L'approccio sviluppato utilizza un modello GIS della comunità in termini di uno shapefile dell'impronta di ogni edificio all'interno della comunità. Questo file di forma ha gli attributi dettagliati di ogni edificio all'interno della comunità, tra cui la forma dell'impronta, il numero di piani, il tipo di fondazione e la forma del tetto. Questi attributi sono disponibili online, possono essere acquistati da fornitori di dati o possono essere raccolti utilizzando Google Street Map View.
Inoltre, in Revit Dynamo è stato sviluppato un modello BIM parametrico per utilizzare gli attributi dell'edificio dal file di forma della comunità e automatizzare la generazione di questi edifici. L'immagine 2 mostra la logica dietro l'algoritmo sviluppato in termini di Revit Dynamo sviluppato per collegare lo shapefile GIS della comunità e il modello BIM parametrico sviluppato per generare la geometria di ogni edificio all'interno della comunità.
Il processo di automazione della generazione della geometria degli edifici include lo sviluppo di pareti, coperture, fondazioni e il numero di piani per ciascun edificio in base agli attributi dell'edificio forniti. Il modello 3-D BIM della comunità è stato trasformato nell'estensione International Foundation Class (IFC), che è stata quindi utilizzata come input per una galleria del vento digitale per tenere conto della pressione del vento in ogni edificio dopo aver incluso l'impatto dell'interferenza aerodinamica.
L'algoritmo di integrazione BIM-GIS è sviluppato utilizzando Python e utilizza alcune librerie esistenti in Revit Dynamo come GIS, clockwork e bimorphnodes. Il codice di generazione del modello BIM parametrico è fornito come mostrato nell'immagine 3 per una chiara presentazione del processo di integrazione sviluppato. L'algoritmo legge lo shapefile GIS della comunità di interesse con gli attributi dell'edificio necessari per la modellazione BIM parametrizzata.
Innanzitutto, la libreria GIS in Revit Dynamo viene utilizzata per caricare gli attributi di interesse dallo shapefile disponibile (ad esempio, numero di piani, tipo di fondazione, forma della copertura, proprietà delle pareti, ecc.). Se alcuni di questi dati non sono disponibili nel file GIS, i dati di input dell'utente possono essere utilizzati per aumentare l'analisi e l'algoritmo. Questi dati saranno utilizzati per creare la forma solida degli edifici trasformando l'impronta 2D in un solido 3D utilizzando la libreria di geometrie che è incorporata in Revit Dynamo.
Inoltre, la trasformazione delle coordinate per l'impronta degli edifici è stata gestita anche come parte dell'algoritmo sviluppato per assicurarsi che gli edifici generati siano correttamente georeferenziati. L'algoritmo sviluppato è attualmente limitato solo agli edifici, ma può essere utilizzato in futuro per automatizzare la generazione di alcune infrastrutture come le reti idriche, elettriche e di trasporto.
Questo può essere fatto utilizzando lo stesso processo con dati dettagliati su queste reti in termini di shapefile. Questo file di forma dovrebbe avere la topologia della rete, la connettività, la dipendenza, ecc. Quindi, un modello parametrico simile può essere sviluppato utilizzando queste informazioni per avviare la geometria per questa infrastruttura.
Una volta che la geometria di ogni edificio all'interno della comunità è stata sviluppata in termini di un modello BIM che consente la caratterizzazione completa dei dettagli degli edifici, è possibile generare un modello BIM 3-D completo della comunità. Questo modello di comunità 3-D ha le informazioni geometriche essenziali sulla comunità che consentono un'ulteriore analisi dell'interazione vento o acqua-struttura.
Il livello di output dei dettagli dal processo di automazione del modello BIM 3-D generato della comunità dipende dalle informazioni disponibili sugli edifici che sono stati utilizzati come input per il modello. Se non sono disponibili informazioni sul tipo di fondazione o sulla forma della copertura, la comunità finale generata sarà sviluppata in base al tipo di fondazione presunto (ad esempio, soletta sulla pendenza) e alla forma della copertura (ad esempio, copertura piana), che può essere in qualche modo tipico di una comunità.
Ad esempio, durante la raccolta dei dati dell'edificio, ci sono un certo numero di edifici che non sono accessibili né nel campo né in Google Street Map View. Quindi, è possibile fare ipotesi ragionevoli per questi dati sugli attributi di questi edifici in base ai tipi di edifici circostanti. Il modello BIM 3-D finale della comunità può essere georeferenziato per essere integrato in un ambiente GIS 3-D. L'immagine 4 mostra un flusso di lavoro schematico per il processo di trasformazione dal modello comunitario 2-D GIS al modello comunitario 3-D integrato BIM-GIS.
In futuro, questo algoritmo può essere esteso per includere la topografia dell'area di studio in termini di elevazione del terreno e come influisce sull'interferenza aerodinamica. Questo può essere fatto incorporando la mappa digitale del prospetto (DEM) dell'area di studio per identificare l'altezza del terreno in ogni edificio e quindi regolando l'elevazione di ogni edificio. Inoltre, questo algoritmo sarà utilizzato per modellare altre infrastrutture come la rete elettrica che richiederà informazioni geospaziali dettagliate sulla linea di trasmissione e distribuzione di energia (ad esempio, altezza di pali/torri, geometria, posizione, ecc.).
Modellazione del rischio del vento
In questa ricerca, l'obiettivo principale è sui rischi di vento indotti da uragani, ma la metodologia si applica a qualsiasi pericolo di vento in linea retta. L'analisi del vento degli uragani è solitamente condotta con una dimensione del pixel in termini di chilometri per consentire la risoluzione di modelli numerici del campo del vento così estesi (ad esempio, il modello Holland).
Vijayan et al. ([45]) ha studiato l'impatto di diversi parametri del vento sul campo di vento finale generato per l'uragano Michael nel 2018 sulla base del modello Holland. La dimensione della mesh non strutturata utilizzata per sviluppare questo modello varia da 25 km sull'acqua e 1 km via terra. Sebbene questi modelli del vento siano nuovi e abbiano fornito un contributo significativo alla modellazione del rischio del vento indotto da uragani, questi modelli non sono sufficienti per prevedere la velocità del vento e la pressione del vento in ogni edificio all'interno della comunità.
Questo perché il risolutore utilizzato in questi modelli numerici del vento cambia solo il coefficiente di esposizione da sopra l'acqua a terrestre per tenere conto della velocità del vento nelle comunità urbane che non tiene conto dell'interferenza aerodinamica dettagliata risultante dall'interazione vento-struttura. Inoltre, questi modelli non tengono conto degli effetti di protezione specifici per gli edifici sulla costa.
La risoluzione utilizzata negli attuali modelli prodotti, ad esempio, da ADCIRC, in termini di dimensioni dei pixel utilizzate per generare la mesh non strutturata, non consente la cattura della variazione della velocità del vento attraverso la comunità.
Pertanto, le soluzioni basate su CFD a livello di comunità forniranno risultati del vento più accurati anche se queste soluzioni utilizzano alcune semplificazioni come l'utilizzo di mesh di grandi dimensioni. Poiché la rugosità della superficie sarà rappresentata molto meglio rispetto all'utilizzo del coefficiente di esposizione che rappresenta una rugosità costante senza includere l'effetto di copertura.
Per superare queste lacune nella ricerca, l'output dell'approccio di integrazione BIM-GIS sviluppato in termini di geometria 3-D della comunità è stato utilizzato come input per una galleria del vento digitale basata su CFD che tiene conto dell'interferenza aerodinamica in base alla geometria come mostrato nell'immagine 5A per una piccola porzione di esempio di una comunità composta da 25 edifici con diverse tipologie.
Ciò è stato fatto convertendo il modello 3-D BIM della comunità nell'estensione Industry Foundation Classes (IFC) da utilizzare come geometria di input per qualsiasi ambiente di calcolo che supporta l'estensione IFC. Il modello BIM della comunità in termini di estensione IFC è stato quindi utilizzato come input per una galleria del vento digitale utilizzando RWIND ( RWIND 3 ) che è un ambiente computazionale basato su OpenFOAM che consente l'analisi del flusso del vento incomprimibile 3-D.
Le dimensioni della galleria del vento digitale della dimensione della presa sono impostate al doppio delle dimensioni della larghezza e dell'altezza del modello. La sua lunghezza è impostata su tre volte la lunghezza del modello con una distanza più breve sul lato di aspirazione. La procedura utilizzata per calcolare le dimensioni predefinite della galleria del vento prevede un complesso processo di test che è stato ottimizzato. Le dimensioni predefinite sono determinate in modo da fornire uno spazio libero sufficientemente grande intorno alla struttura nel modello e impostate il più piccolo possibile per ottenere tempi di calcolo brevi.
Il modello di interferenza aerodinamica generato da RWIND è stato verificato con i dati sperimentali della galleria del vento e l'esempio di verifica può essere trovato qui ( Flusso intorno a un semplice gruppo di edifici ). Tuttavia, le carenze di RWIND sono che non consente la simulazione del vento dipendente dal tempo con velocità del vento variabile nella posizione della condizione al contorno.
Inoltre, per simulazioni di grandi dimensioni con più di 10 milioni di elementi, il tempo di calcolo della simulazione potrebbe superare i 3 giorni. Una mesh di superficie è stata quindi sviluppata utilizzando RWIND in base alla geometria utilizzando diverse dimensioni della mesh in cui la dipendenza della mesh è completamente verificata utilizzando il generatore di mesh RWIND come mostrato nelle immagini 5B,C. Le viste ravvicinate della mesh sviluppata per la geometria generata sono mostrate nelle immagini 5D,E.
La mesh generata per il modello ad alta risoluzione utilizzando la piccola dimensione della mesh nell'immagine 5E è stata utilizzata come input per un solutore numerico basato su OpenFOAM utilizzando RWIND per calcolare il flusso del vento e la pressione superficiale ai nodi della mesh e quindi i risultati sono stati estrapolati per l'intero modello. Il modello CFD sviluppato ha condotto calcoli a flusso stazionario con 500 iterazioni e criteri di conversione di P-residuo = 0,001.
Il modello di turbolenza utilizzato per il flusso stazionario è RANS k-epsilon e si presume che l'intensità della turbolenza (I) sia dell'1%. Il modello di turbolenza utilizzato per il flusso transitorio è LES Spalart-Allmaras Delayed Detached Eddy Simulation (DDES). La turbolenza dell'afflusso non è stata considerata in questo studio poiché non rientra nell'ambito degli obiettivi principali di questo studio, ma può essere un punto di lavoro futuro. L'immagine 5A mostra la galleria del vento digitale utilizzando RWIND e le condizioni al contorno in termini di valore della velocità del vento e profilo della velocità del vento.
Il flusso del vento risultante attraverso il modello della comunità è mostrato nell'immagine 6B e una vista ravvicinata è mostrata nell'immagine 6C. I risultati dell'analisi includono anche la variazione spaziale della velocità del vento attraverso la comunità data la velocità del vento costante nella posizione della condizione al contorno come mostrato nell'immagine 7A e la pressione superficiale su ciascun edificio come mostrato nell'immagine 7B. Le immagini 7C,D mostrano il profilo del vento in due diverse posizioni nella comunità.
Va notato che questi risultati sono la pressione del vento dalla simulazione di flusso costante RANS. L'approccio qui descritto potrebbe essere ampliato per studiare comunità su larga scala con centinaia di edifici, ma il metodo è presentato qui per una sottosezione di una comunità come esempio.
3. Comunità di esempio: Mexico beach, Florida
Posizione geografica
La nuova metodologia è stata applicata a Mexico Beach, FL per mostrare la fattibilità e l'applicabilità su una scala spaziale più ampia. Mexico Beach è una piccola comunità costiera nel nord-ovest della Florida con una popolazione totale di 1.072 persone secondo il censimento del 2010.
Mexico Beach è stata selezionata per essere un banco di prova a causa della sua posizione sull'Oceano Atlantico che la rende vulnerabile ai rischi costieri; in particolare, agli uragani. L'immagine 8 mostra la posizione spaziale di Mexico Beach rispetto allo stato della Florida. In questo studio, per l'analisi del carico del vento è stata considerata solo la parte centrale di Mexico Beach, come mostrato nella vista ravvicinata nell'immagine 8.
Scenario di pericolo: l'uragano Michael 2018
Lo scenario di pericolo utilizzato per questo studio è l'uragano Michael nel 2018, considerato la prima tempesta di categoria 5 a colpire gli Stati Uniti dall'uragano Andrew nel 1992. Ci sono 74 morti confermate attribuite all'uragano Michael con una perdita stimata di 25 miliardi di dollari. L'uragano Michael è il terzo uragano atlantico più intenso ad approdare negli Stati Uniti. L'uragano Michael ha raggiunto lo stato di categoria cinque con una velocità massima del vento di 260 mph appena prima di approdare vicino a Mexico Beach, in Florida, il 10 ottobre 2018.
Un modello di campo del vento è stato sviluppato per l'uragano Michael da RMS e Moody's Analytics (RMS: Moody's Analytics Company, 2018) come mostrato nell'immagine 9. Questa mappa dei campi a rischio di vento mostra le posizioni più esposte in Florida. Tuttavia, la dimensione dei pixel utilizzata per sviluppare questa mappa di pericolo è 5,0 km per 5,0 km, il che significa che tutti gli edifici a Mexico Beach sono stati esposti alla stessa velocità del vento di 160 mph (70 m/s). Questa velocità del vento è stata utilizzata come condizione al contorno per la galleria del vento digitale che sarà discussa in dettaglio nella sezione successiva.
4. Risultati
L'approccio di integrazione BIM-GIS sviluppato in questo studio è stato utilizzato per modellare gli edifici all'interno dell'area di studio di Mexico Beach, FL. La geometria della comunità che è stata generata utilizzando la metodologia qui descritta è stata utilizzata come input per una galleria del vento digitale utilizzando RWIND per tenere conto della velocità del vento e della pressione del vento sugli edifici. I risultati dell'analisi sono illustrati nelle sottosezioni successive.
Risultati della modellazione di comunità
Le impronte dell'edificio dal file di forma per Mexico Beach, FL sono mostrate nell'immagine 10A e sono state utilizzate come input per l'approccio di integrazione BIM-GIS per sviluppare una geometria 3-D della comunità. Gli unici dettagli disponibili per questi edifici erano la loro posizione, la forma dell'impronta e il numero di piani.
Queste informazioni sono state utilizzate per generare il modello BIM per ogni edificio all'interno della comunità assumendo che tutti gli edifici abbiano una copertura piana su una fondazione a soletta poiché non ci sono informazioni sulla forma della copertura o sul tipo di fondazione come mostrato nell'immagine 10B. Il modello BIM della comunità è stato georeferenziato per essere integrato in un ambiente 3-D GIS come mostrato nell'immagine 10C. Il nuovo approccio di integrazione BIM-GIS può essere esteso per modellare altre informazioni sugli edifici, tra cui la forma della copertura e il tipo di fondazione.
Se questi dati sono disponibili, l'algoritmo può essere modificato per gestire queste informazioni nei dati di input dallo shapefile della comunità. Il tempo necessario per creare il modello di comunità dipende dalla disponibilità dei dati (file di forma degli edifici) e da quanto lavoro è necessario per preparare i dati per il processo di integrazione BIM-GIS. L'algoritmo di integrazione BIM-GIS impiega da 2 a 5 minuti per generare il modello BIM della comunità che dipende dalle dimensioni della comunità.
Risultati della modellazione del rischio del vento
La geometria generata per la comunità dall'approccio di integrazione BIM-GIS è stata utilizzata come input per il modello digitale della galleria del vento utilizzando RWIND. Più di 10 milioni di elementi sono stati utilizzati per sviluppare la mesh per la modellazione dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità. Il livello di raffinamento della mesh utilizzato per generare questa simulazione CFD consente al modello di catturare il flusso del vento attraverso gli edifici all'interno della comunità.
L'immagine 11 mostra l'output dalla galleria del vento digitale in termini di flusso del vento generato con la distribuzione spaziale della velocità del vento attraverso la comunità. I risultati dell'analisi mostrano come la velocità del vento diminuisce quando si avvicina agli edifici dove si avvicina allo zero poiché le particelle di vento si fermano nella posizione dell'edificio. L'immagine 11 cattura anche come la velocità del vento è aumentata nelle strade tra gli edifici e come la posizione e l'orientamento dell'edificio influenzano la velocità del vento.
Va notato che i risultati quantitativi presentati sono fortemente influenzati dalle ipotesi del modello, inclusi i modelli geometrici e i modelli di turbolenza e che potrebbero esserci alcune variazioni nei risultati di output se si adottano ipotesi diverse.
L'approccio della modellazione digitale della galleria del vento consente di catturare la pressione del vento sugli edifici come mostrato nell'immagine 12. Ci sono molte osservazioni per i risultati finali dalla galleria del vento digitale utilizzando l'approccio proposto:
- I risultati dell'analisi mostrano l'importanza dell'effetto di protezione fornito dagli edifici nella parte anteriore sulla costa e come influisce sulla pressione del vento sugli edifici nella parte posteriore.
- La pressione del vento superficiale generata nella galleria del vento numerica mostra come la pressione del vento si trasforma da pressione (con segno positivo) ad aspirazione (con segno negativo) come mostrato nell'immagine 12.
- Dimostra come gli edifici più alti hanno una pressione significativamente maggiore sulla parte non riparata rispetto alla parte riparata. Ciò è chiaro dal cambiamento nel colore della pressione del vento superficiale come mostrato nelle posizioni cerchiate in rosso nell'immagine 12B.
- I risultati dell'analisi forniscono anche i valori per la pressione su ciascun lato dell'edificio che forniscono le informazioni necessarie per un'analisi dei danni del vento per ciascun componente esposto dell'edificio.
- L'orientamento dell'edificio e il suo angolo rispetto alla direzione del vento influenza in modo significativo la distribuzione della pressione del vento sull'involucro dell'edificio come mostrato nelle posizioni cerchiate di blu nell'immagine 12B.
- I risultati della pressione del vento consentiranno un'analisi dei danni ad alta risoluzione a livello di componente per ogni edificio all'interno della comunità.
- I risultati dell'analisi forniscono una simulazione interattiva del flusso del vento che mostra la variazione spaziale del flusso del vento e la successiva variazione della velocità del vento come mostrato nell'immagine 13. Questo si comporta, come ci si aspetterebbe, come una galleria del vento fisica che produce linee di flusso del vento che interagiscono con l'ambiente costruito.
5. Riepilogo e conclusione
È stato sviluppato un nuovo approccio per integrare BIM e GIS per generare la geometria ad alta risoluzione delle comunità da utilizzare come input per la modellazione dei rischi a livello di comunità. L'approccio sviluppato utilizza lo shapefile del modello di comunità GIS che ha informazioni dettagliate relative a ciascun edificio all'interno della comunità come l'impronta dell'edificio, il numero di piani, ecc. Più dettagli dell'edificio sono forniti nello shapefile, maggiore è la risoluzione del modello di comunità generato.
È stato sviluppato un algoritmo per trasformare le informazioni fornite sugli edifici in un modello BIM per l'intera comunità. Quindi, la geometria generata è stata trasformata in un'estensione IFC da utilizzare come input per la modellazione del rischio. Una delle applicazioni del nuovo approccio di integrazione BIM-GIS è l'utilizzo del modello di comunità 3-D che viene generato come input per una galleria del vento digitale per eseguire l'analisi CFD per tenere conto dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità.
I risultati dell'analisi della galleria del vento digitale mostrano quanto sia significativo tenere conto dell'interferenza aerodinamica a livello di comunità e come ciò potrebbe influire sulla velocità del vento in tutta la comunità. Mostra anche come l'effetto di protezione potrebbe alterare le pressioni del vento sugli edifici situati dietro altri edifici vicino alla costa. La galleria del vento digitale consente pressioni del vento dettagliate su ciascun componente all'interno dell'edificio che possono essere utili per l'analisi dei danni a livello di componente.
Per la ricerca futura, il nuovo modello di integrazione BIM-GIS potrebbe essere utilizzato anche per sviluppare la geometria per studiare l'interazione fluido-struttura per altri rischi come inondazioni e tsunami. L'output del modello di interferenza aerodinamica a livello di comunità può essere utilizzato come input per l'analisi dei danni del vento ad alta risoluzione utilizzando le pressioni del vento calcolate a livello di edificio. Ciò fornirà una maggiore precisione per la stima dei danni su scala comunitaria, che è la chiave per le analisi di rischio e di resilienza.
Questo lavoro può anche essere utilizzato per sviluppare modelli di detriti generati dal vento ad alta fedeltà dipendenti dal tempo dopo aver tracciato il volume dei detriti generati dagli edifici danneggiati. Allo stesso modo, questo modello può consentire un migliore tracciamento dell'intrusione del vento-pioggia per catturare con precisione la variazione della quantità di acqua in ingresso nel tempo dato lo stato di danneggiamento degli edifici.
Infine, si ritiene che questo nuovo approccio rappresenti la prossima generazione di modelli di pericolosità del vento ad alta risoluzione che possono consentire un migliore tracciamento dei danni agli edifici e quindi decisioni più informate sui rischi.
Autori
Omar M. Nofal
Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Florida International University, Miami, FL, Stati Uniti.
John W. van de Lind
Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Florida International University, Miami, FL, Stati Uniti.
Ahmed Zakzouk
Istituto di informatica delle costruzioni, Facoltà di ingegneria civile, Università tecnica di Dresda, Germania.
.png?mw=350&hash=e3f5898d72f463e9b3e774659aabcb220466c522)