《Energy Strategy Reviews》：Approaches to achieving net zero energy-carbon buildings through innovative technologies: A bibliographic perspective
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建筑部门排放约占全球温室气体排放的三分之一，占全球最终能源消耗的36%，因此向净零能耗-碳建筑转型对于应对气候变化至关重要。虽然技术解决方案存在，但其有效实施需要对可用创新和新兴趋势有全面理解。本研究使用VOSviewer软件，通过对2000年至2024年间发
建筑部门排放约占全球温室气体排放的三分之一，占全球最终能源消耗的36%，因此向净零能耗-碳建筑转型对于应对气候变化至关重要。虽然技术解决方案存在，但其有效实施需要对可用创新和新兴趋势有全面理解。本研究使用VOSviewer软件，通过对2000年至2024年间发表的研究进行系统文献计量分析，分析和综合实现净零能耗-碳建筑的技术方法。为此，针对每个关键词检查了4000篇文章，结合了Scopus数据库中2000篇最高被引和2000篇最新论文。时间分析表明，2019年后研究重点从零能耗建筑显著转向零碳建筑，这与更严格的排放法规相吻合。研究趋势从电致变色窗（Electrochromic windows）等基础技术演变为包括人工智能（AI）和数字孪生（Digital Twin）在内的复杂解决方案。研究结果识别了不同领域的关键研究空白，如“智能电网（Smart Power Grids）”和利用“区块链（Blockchain）”减少碳排放。结果还显示，由于巴黎协定（Paris Agreement），自2016年以来与“零能耗-碳建筑”相关的新技术专利提交量急剧增加。本综述通过绘制技术图谱并识别实现零能耗-碳建筑未来创新中被遗忘的方向，为研究人员和政策制定者提供了宝贵指导。研究结果表明，在零能耗-碳建筑中整合数字孪生和碳捕获（Carbon Capture）方面存在显著的研究空白。
论文主体部分从结果与讨论（3. Results and discussion）开始，阐述了零能耗建筑（ZEB）和零碳建筑（ZCB）的概念差异：ZEB关注年度能量平衡，而ZCB旨在消除运营和隐含碳排放。时间分析显示，零能耗建筑研究自2010年起持续增长，而零碳建筑在2019年后出现显著增长，与更严格的碳排放法规实施时间相吻合，表明研究重点从能量平衡转向碳减排。
在共现分析（3.1 Co-occurrence analysis）中，使用VOSviewer软件进行关键词共现分析，识别出四个主要聚类：红色聚类（零碳建筑，78个关键词）、绿色聚类（可持续建筑，64个）、蓝色聚类（零能耗建筑，59个）和黄色聚类（可再生能源，51个）。表5显示建筑和能源管理相关关键词具有最高连接性，而隐含碳和生命周期评估相关关键词处于网络边缘位置。通过第二阶段扩展分析（加入热管理、智能建筑、可再生能源、环境影响、能源管理、能源生成、能源消耗等关键词），网络扩展为五个主要领域：可再生能源（绿色）、零能耗建筑（黄色）、零碳和可持续建筑（蓝色）、热管理（红色）以及智能建筑及相关技术（紫色）。针对零能耗建筑的网络连接（图7）显示未探索领域包括纳米技术、智能电网、氢燃料、生物燃料、物联网（IoT）和相变材料（PCM）。零碳建筑（图8）的未探索领域包括智能建筑、热存储、政策制定、机器学习（ML）和需求分析。可再生能源（图9）的未探索领域包括环境经济学、先进热管理、物联网、温度控制、纳米技术和相变材料。
研究趋势（3.2 Research trends）分析显示，2014-2016年研究集中于电致变色窗和太阳能集热器，2016-2018年关注光伏电池和相变材料，2018-2020年转向小型风力涡轮机和智能电网，2020-2022年聚焦人工智能、机器学习和物联网，2022-2024年新兴领域为数字孪生和碳捕获。表6总结了各时间段研究趋势。这些趋势反映了从基础技术到复杂系统集成的发展，且与巴黎协定等国际政策背景相关。
研究空白（3.3 Research gaps）部分识别了九个关键空白领域，并针对每个领域提出具体建议。区块链（Blockchain）在碳追踪和能源交易中的应用未充分探索，建议开发基于区块链的可再生能源追踪、去中心化能源市场和碳减排平台（图11）。数字孪生（Digital Twin）技术虽连接性较强，但在实时性能优化、与机器学习结合的故障预测、以及碳减排策略模拟方面仍有空白（图12）。智能电网（Smart Power Grids）在可再生能源集成和负荷管理方面存在优化空间，建议利用AI预测可再生能源发电能力和设计机器学习算法管理负荷波动（图13）。人工智能（AI）在预测性能源管理中，与可再生能源和智能建筑的连接较弱，建议用于建筑负荷预测、HVAC（暖通空调）系统优化和故障预测（图14）。物联网（IoT）在智能建筑系统中与可再生能源和微电网的连接不足，建议加强IoT与可再生能源系统集成、智能配电管理和安全性研究（图15）。碳捕获（Carbon Capture）与建筑集成研究处于早期阶段，建议开发新型材料和技术、生命周期分析及与可再生能源系统互动（图16）。隐含能源（Embodied Energy）减少策略方面，建议开发标准化测量方法、使用低能耗材料和考虑前期隐含能源的设计工具（图17）。储能（Energy Storage）用于可再生能源集成，建议设计高容量电池、利用氢能和集成先进隔热系统（图18）。生物燃料（Biofuel）在建筑中的应用，建议设计自动废物管理系统和评估生物质原料对碳足迹的影响（图19）。
地理分布与期刊（4. Geographic mapping and journals）分析显示，中国、美国和欧洲是主要研究枢纽，发展中国家参与较少。网络图（图20）显示中国与美国合作紧密，中东和南亚国家自2020年后参与度增加。期刊分析（4.2 Journals in ZEB & ZCB field）表明，《Energy and Buildings》发表论文最多（1338篇），《Applied Energy》和《Energies》紧随其后。表7列出影响因子最高的期刊，如《Renewable and Sustainable Energy Reviews》（16.3）、《Sustainable Cities and Society》（10.5）等。表9显示近期发表倾向较高的期刊，如《Heliyon》（平均发表年份2023.6）、《Journal of Energy Storage》（2023）等。
专利与技术成熟度评估（5. Patent landscape and technology maturity assessment）中，专利分析（5.1 Patents in “zero energy-carbon building”）显示2000-2024年共提交22,387项专利，约为学术论文的三倍。专利和论文在2014年后同步增长，2022年达到峰值，之后下降。图24展示十项技术的专利趋势：数字孪生和碳捕获是新兴领域，物联网、人工智能和智能电网在2020-2021年达到峰值后下降，光伏和太阳能集热器较为成熟，小型风力涡轮机、电致变色窗和相变材料专利活动持续较低。技术成熟度分析（5.2 Maturity analysis of ten key technologies）将技术分为三类：新兴技术（数字孪生、碳捕获）、饱和技术（物联网、人工智能、智能电网、光伏）和稳态技术（小型风力涡轮机、电致变色窗、相变材料）。
结论（6. Conclusion）总结了主要发现：研究重点从零能耗建筑转向零碳建筑，2019年后碳减排成为优先方向；识别了关键研究空白，包括智能电网、区块链、数字孪生、碳捕获、隐含能源、储能和生物燃料等；专利分析揭示了技术成熟度差异；提出了未来研究方向，如区块链平台开发、数字孪生实时优化、AI驱动的智能电网管理、碳捕获材料创新、隐含能源标准化评估等。研究局限性包括仅关注发表文献和专利，未涵盖工业创新。
