A message-driven architecture to integrate isolated building data into digital twins

Résumé

Cette thèse vise à développer et à mettre en œuvre un cadre pour le jumeau numérique (DT) des bâtiments dont les systèmes se trouvent dans un environnement isolé en réseau, ce qui pose des problèmes d’intégration des données. Il existe plusieurs études qui se concentrent sur les modèles conceptuels et la mise en œuvre du DT dans l’architecture, l’ingénierie, la construction, l’exploitation et la gestion des installations (AECO-FM). Les DT peuvent être appliquées à la gestion des installations, à la maintenance préventive, à la surveillance et à la détection des anomalies, et améliorer l’efficacité des projets de construction et la sécurité de la main-d’œuvre. Cependant, en raison de certaines caractéristiques de cette industrie, ce secteur a été lent à adopter les DT. De plus, malgré le nombre croissant d’implémentations de DT, les défis liés à leur mise en œuvre ont fait l’objet d’une attention moindre. Les problèmes d’intégration des données, notamment l’accès, la collecte, le stockage et l’échange de données, figurent parmi les principaux défis identifiés par les chercheurs. Plus précisément, la majorité des études sur les DT ont supposé que les données étaient facilement accessibles pour la mise en œuvre des DT, alors que c’est rarement le cas dans la pratique. Cette recherche se concentre sur le problème de l’intégration des données dans la mise en œuvre d’un DT dans les bâtiments où l’accès aux données des capteurs est limité pour diverses raisons telles que l’accessibilité des données et les problèmes de confidentialité, ou en raison de systèmes BMS/BAS existants. Un cadre méthodologique pour la mise en œuvre d’une DT dans de tels scénarios est présenté dans lequel les données sensorielles hors ligne basées sur des fichiers sont transformées en données en ligne basées sur des messages. En outre, une architecture distribuée axée sur les messages est conçue pour mettre en œuvre ce cadre méthodologique. Une étude de cas d’un centre communautaire est mise en œuvre pour évaluer l’applicabilité du cadre méthodologique proposé. Cette thèse contribue au domaine en assouplissant l’hypothèse répandue dans la littérature sur la facilité d’accès aux données pour la mise en œuvre du DT. Le cadre méthodologique proposé et son architecture logicielle " cloud-native " peuvent être appliqués à des scénarios similaires dans lesquels les données sensorielles ne sont pas facilement accessibles. Le cadre proposé est réutilisable, évolutif et flexible dans les types de données qu’il peut traiter. De plus, les données sont essentielles aux collaborations au sein des projets AECO-FM. Par conséquent, cette étude est également bénéfique pour les praticiens en leur permettant d’utiliser le potentiel des données inexploitées qui sont constamment collectées dans les silos de données des systèmes existants des différentes parties prenantes, mais qui restent isolées.

Date	6 déc. 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Ali Motamedi (Directeur(-trice))