基于数字孪生技术的建筑节水系统可行性评估框架——提升城市可持续性的创新解决方案

本文提出了一种融合离散事件模拟(DES)与建筑信息模型(BIM)的数字孪生框架，用于动态评估雨水收集(RWH)、灰水回收(GWR)及其混合系统(HRG)在建筑节水中的可行性。研究以德黑兰住宅为例，发现HRG系统可实现40.8%的节水率，但现行水价政策制约其经济可行性。该框架为城市水资源可持续管理提供了高精度决策工具。

　　

亮点

这项研究开创性地将数字孪生技术应用于建筑水系统评估，通过动态模拟揭示了混合雨水-灰水系统(HRG)的卓越节水潜力。就像给建筑装上了"水利神经系统"，我们的框架能实时捕捉降水波动、用水习惯等变量，为政策制定者提供精准的"水资源心电图"。

讨论与结论

财务分析显示，在当前德黑兰水价体系下，所有辅助供水系统(SWSS)均未达到经济可行性阈值。但敏感性分析发现两个关键"杠杆点"：当水价提升至现行3.2倍或住户密度增加2.5倍时，灰水回收(GWR)系统将突破盈亏平衡点。有趣的是，雨水收集(RWH)系统就像"靠天吃饭的庄稼"，其可行性高度依赖区域降雨量这个"天然水龙头"的慷慨程度。

术语表

数字孪生(Digital twin)：物理实体的虚拟双胞胎，通过实时数据流和仿真模拟实现预测性决策。

建筑信息模型(BIM)：三维数字化的"建筑基因图谱"，实现全生命周期精细化管理。

离散事件模拟(DES)：用"时间跳跃"方式刻画系统演变的智能沙盘。

作者贡献声明

Parsa Namaki 负责论文架构与可视化建模，Hossein Shahir 专注算法验证，Mona Ahani 完成数据校准，Amin Alvanchi 教授作为"学术船长"统领研究方向。这个跨学科团队就像精密运作的"科研交响乐团"，每个成员都精准演奏着自己的专业乐器。

利益冲突声明

作者们郑重声明：本研究中不存在可能影响结果的"财务引力场"或"人情磁力线"。

致谢

特别鸣谢德黑兰水务局的工程师们，他们如同"城市水脉的守护者"，为研究提供了宝贵的现实数据与行业洞察。