新论文：结合BIM和FEMA P-58的建筑地震损失预测方法

结合BIM和FEMA P-58的建筑地震损失预测方法

A prediction method of building seismic loss based on BIM and FEMA P-58

Automation in Construction. 2019, 102: 245-257

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.02.017

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FEMA P-58和BIM的结合需求

精细化的建筑地震损失预测是建筑韧性抗震领域的重要问题。

       FEMA P-58是美国联邦应急署（FEMA）历经10年努力的成果，包含了700余种建筑构件的易损性曲线和修复成本数据，提供了精细化的地震损失计算方法，可以详细地计算建筑地震损失。不过，FEMA P-58方法需要细致的建筑数据支持。

       BIM自身包含了丰富的建筑信息，可以提供构件级别的精细化数据。那么，将FEAM P-58（精细化计算方法）与BIM（精细化建筑数据）结合，理论上就应该可以得到精细化的建筑地震损失。

结合的关键挑战

       前途是光明的，道路是曲折的。BIM与FEMA P-58双方都不完美，其结合并非易事。

       先说BIM，BIM模型存在不同精细程度（Level of Detail, LOD）和建模方式，如何基于不同的BIM模型实现可接受的地震损失预测是一个难题。关于这个问题的解决思路，请看我们之前的论文“适用于多LOD BIM的建筑地震损失评估“(Seismic loss assessment for buildings with various-LOD BIM data, Advanced Engineering Informatics, 2019, 39: 112-126.)。

       再说FEMA P-58，它也存在三大问题：

       (1)FEMA P-58最小预测单元是“性能组”，不能精确到“构件”。性能组是具有相同抗震需求的易损性组的子集，它是一类构件，而不是一个构件。然而BIM是构件级别的，因此，FEMA P-58与BIM的结合，首先需要解决的就是BIM中具体构件与性能组的对应关系。

       (2)FEMA P-58中的成本数据源自美国北加州，并不适合其他地区。这就要求FEMA P-58与BIM结合过程中，必须引入当地成本数据，否则在其他地区使用就会有误差。意大利的研究表明FEMA P-58预测结果与意大利某地震后实际建筑修复成本相比，存在30-48%的误差。

       (3)FEMA P-58没有可视化功能，无法显示损失在建筑中的空间分布。损失的空间分布也将影响修复决策。FEMA P-58和BIM两者结合后，如果能利用BIM的可视化优势，将FEMA P-58预测结果可视化，将可以更好地体现地震损失预测的价值。

解决方案

       针对以上三大挑战，本文提出了解决方案：

       (1) 基于多重映射的构件震害预测算法

       基于BIM和FEMA P-58的建筑构件震害预测需要4个步骤，如图1所示。具体步骤如下：

       步骤1：建立从BIM构件到FEMA P-58性能组的映射关系；

       步骤2：将BIM转换为结构分析模型，实现依托BIM的时程分析，获得所需要的工程需求参数（EDPs）和结构变形数据，以支持震害预测（步骤3）和构件震害反向映射（步骤4）；

       步骤3：基于FEMA P-58易损性数据和EDPs预测性能组的震害；

       步骤4：利用时程分析获得结构变形数据，将性能组的震害反向映射到构件上，获得构件的震害等级。

图1 构件震害预测流程图

       上述四个步骤中最为核心的是构件到性能组的映射，也就是要根据FEMA P-58的划分准则确定每个构件对应性能组ID。性能组的划分标准既考虑了构件的几何、材质等属性信息，又考虑构造和力学性能等详细信息。BIM一般包括完整的几何、材质等属性信息，但几乎很少包含构造和力学性能信息，因此，本文采用BIM与人工结合识别方式来实现构件到性能组的映射。

       识别过程分为4个层级（如图2示）：建筑、楼层、构件类别和性能组。在FEMA P-58中，震害预测都是以楼层作为基本单元的，因此，本方法构件识别与FEMA P-58方法一致，也分楼层进行。将建筑的BIM模型按照楼层进行拆分，然后针对单层模型分别过滤出每种构件类别。这三个层级的识别都可以依托BIM自动完成。最后的性能组层级的识别人工补充构件的力学、构造等信息。

       上述具体识别过程请看后文的软件视频。BIM与FEMA P-58的其他映射步骤，请点击文末“阅读原文”查看。

图2 构件识别层次

       (2) 基于本体论和修复定额的建筑经济损失预测

       在得到建筑震害结果之后，可以根据震害数据进行经济损失的预测，如图3所示。首先，根据本体论推理出构件的扣减关系并计算修复工程量；其次，结合FEMA P-58和修复定额，通过等比例换算得到更符合建筑所在地情况的构件单位修复成本；最后，根据单位修复成本与修复工程量计算建筑的总体损失值。

图3 经济损失预测流程图

       采用修复定额来计算本地的建筑损失很好的克服了原有FEMA P-58损失预测的地域限制。但是，修复定额中一般都需要处理繁琐的构件扣减关系，如何自动化的实现扣减是一个难题。

       本文开发了相应的本体论模型来解决该问题。如图4所示，建立构件对应的本体模型及相互关系，再基于本体构件之间的扣减规则，形成扣减结果。该结果与修复定额一同用于计算构件经济损失。

图4 基于本体论的构件扣减关系自动推理

       (3) 建筑震害与损失的可视化与虚拟漫游

       该部分需要开展两方面工作。首先，不同构件的震害和损失各不相同，需要建立统一的可视化标准；其次，实现建筑震害和损失的三维可视化和虚拟漫游，使人员可以深入到建筑内部观察震害和损失的空间分布，以制定更加合理的修复方案。

       (4) 应用软件

       本研究将上述方法开发成软件，可以直接在Revit环境中运行，高效搞定建筑地震损失预测，具体操作可点击视频查看。

应用案例

       本文选取了一栋位于中国北京的办公楼建筑，该建筑是常见的现浇钢筋混凝土框架结构。选取了El-Centro地震波作为地震动输入，峰值加速度为400 gal，场地类型为Ⅱ类场地，地震分组为一组。

       利用本文方法分别计算了3个情景下的构件及建筑的地震损失。图5是情景1（本文方法+美国标准）和情景2（P-58方法+美国标准）的构件修复成本统计图。从图中可以看出两种方法计算得到的每类构件修复成本基本一致。情景1的总修复成本为3,267,847美元，情景2的总修复成本为3,280,737美元，两情景的总修复成本仅相差0.39%。因此，在使用相同美国单位修复成本标准下，本文方法与P-58方法的计算结果基本一致，从而验证了本文方法的准确性。

图5 构件修复成本统计图

       图6是情景3（采用本文方法和中国修复标准库）计算得到的各类构件修复成本统计图。可以看出，情景3和情景2的各类构件修复成本分布情况基本一致，但情景3的修复成本数额远低于情景2的结果。情景3的总修复成本仅为463,728元人民币（按照房屋建成时间——2012年6月1日，美元兑人民币汇率6.6244:1折算之后为70,003美元），该数值仅为情景2的2%。也就是说按照美国单位修复成本计算得到的损失是按照我国修复定额计算得到的损失的近50倍。       

图6  本文方法+中国标准的构件修复成本统计图

       以损失比重最大的砌块墙（P-58性能组编号为B1051.012）为例，美国的单位修复标准是15800美元，而中国的单位修复标准是2211元人民币（334美元）。可以看出，该砌块墙的单位修复成本在中美两国标准中相差47倍。因此，本文方法和P-58方法所得结果的巨大差别是由修复标准不同导致的。

       有学者根据中国历次地震灾害的统计结果，给出了不同结构类型的损失比，其中钢筋混凝土结构在轻微破坏时的结构损失比为5%-10%。本文算例整体属于轻微破坏，建筑总建造成本为1,204,235美元，修复成本为70,003美元，所占比例为5.8%。因此，本方法损失预测比（5.8%）符合调查结果中轻微破坏对应的损失比范围（5%-10%）。而采用FEMA P-58方法得到的损失比为272.4%，远远超出合理范围。所以本文地震损失预测方法更符合中国实际情况。

       特别注意：当我们刚开始得到中美修复成本相差近50倍的结果时，也觉得难以置信，但一次交流中该结果得到了业界人员的认可。某公司在中美两地都有房屋加固维修的业务，他们的经验是美国房屋维修成本是中国的50-60倍，所以我们得到相差近50倍的预测结果是符合实际的。

       而且，本方法还可以将预测结果进行可视化，展示每个构件损失的空间分布，如图7所示。

图7 损失预测结果可视化

       此外，还可以在建筑内部进行虚拟漫游，直观地查看建筑损伤情况，还可以选择构件查看其详细的震害和损失数据，见下面视频。这种内部漫游有利于人员充分了解震害和损失的空间分布，制定更加合理的修复策略。

结论

       1）本文提出了FEMA P-58性能组到BIM构件的多重震害映射算法，可以得到所有构件的具体震害，将FEMA P-58震害预测精度从性能组级别提升到了构件级别；

       2）结合BIM与我国的修复定额数据，提出了本体论支持的构件智能扣减方法和构件级别的地震损失计算方法。算例表明，当采用美国修复成本数据时，本文方法预测的地震损失与FEMA P-58方法得到的结果基本相同；当采用我国修复定额数据时，本文方法预测的地震损失与我国震害调查数据吻合，而FEMA P-58方法结果则存在显著的误差。这说明本文方法可以给出符合我国实际的地震损失评估结果，并且通过使用不同的修复成本数据库，本文方法可以适用于不同地区。

       3）提出了构件级别的建筑震害和损失可视化方法，实现了震害和损失的虚拟漫游，弥补了FEMA P-58方法无可视化功能这一不足，可详细展示构件震害和损失空间分布，为制定更合理的修复策略提供便利。

欢迎点击文末“阅读原文”，获取论文细节！

许镇

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