《Sustainability》：Heritage in Transition: A Systematic Review of HBIM–LCA Integration Towards Sustainable Conservation
建筑信息模型（BIM）和生命周期评估（LCA）日益整合，以支持建筑环境中的环境评估。然而，其在现有建筑和遗产建筑中的应用仍然分散，遗产建筑信息模型（HBIM）对生命周期评估的贡献仍不明确。本研究对从Scopus检索并根据PRISMA 2020指南报告的41篇同行评审出版物进行了系统性综述，结合了文献计量学、主题学和工作流导向分析。研究根据预定义的合格标准选择，这些标准基于与HBIM-LCA整合的相关性。确定了三种主要的BIM-LCA工作流类型：手动/导出型、插件型和基于IFC的互操作性方法。尽管这些工作流已逐步提高了自动化和数据交换，但它们对现有建筑和遗产建筑的应用在很大程度上仍由情景驱动，并侧重于比较翻新、改造、适应性再利用和重建方案。综述表明，HBIM的独特贡献不在于环境计算方法，而在于其结构化组织与现有资产相关知识的能力，包括保护状态、干预历史、信息溯源、不确定性和生命周期变化。然而，当前的HBIM信息结构仅部分与LCA要求对齐，特别是在使用寿命、生命周期终止场景和知识管理方面。语义技术成为实现知识层面互操作性的一个有前景的途径。局限性在于所综述研究的异质性以及定性证据的主导地位。整合HBIM、LCA和语义技术的数字-绿色遗产工作流，能够实现更透明、面向生命周期和可持续的遗产保护。
1. 引言
建筑、工程和施工（AEC）行业目前正经历深刻的数字化转型，其驱动力是建筑信息模型（BIM）作为建筑生命周期信息管理核心范式的逐步采纳。BIM提供了结构化、可互操作和数据丰富的建筑表示，支持利益相关者之间的协作，并促进在设计过程中整合基于性能的分析[1]。根据ISO 19650-1[2]，BIM不应仅被理解为一种三维建模技术，而是一种在建筑资产整个生命周期内协作创建、管理和交换结构化信息的方法论。在现有建筑和遗产建筑的背景下，这种以信息为中心的观点变得尤为重要，因为模型不仅必须表示几何形状，还必须表示支持保护和长期资产管理所需的异构知识[3]。与此同时，气候变化减缓的日益紧迫性导致生命周期评估（LCA）作为一种关键方法论被巩固，用于量化建筑在其整个生命周期（从材料生产到生命周期终止场景）中的环境影响[3]。生命周期评估（LCA）是一种国际标准化的方法论，由ISO 14040[4]和ISO 14044[5]定义，用于评估产品或资产在其整个生命周期中所有阶段相关的潜在环境影响。在遗产领域中，LCA提供了一个结构化框架，用于比较不同的保护、改造、适应性再利用和替换策略，支持基于长期环境绩效而非仅基于即时干预措施的决策。LCA提供了一个全面的框架，用于评估隐含和运营影响，支持更明智的决策以实现可持续建筑。然而，LCA的应用仍然复杂且资源密集，需要大量与材料、过程和使用阶段场景相关的结构化数据。此外，随着运营能源需求因更严格的能效法规和脱碳策略而逐步降低，隐含影响在建筑的整体环境绩效中变得越来越重要。因此，基于生命周期评估的方法正作为能够同时解决运营和隐含环境负担的决策支持工具而获得相关性[6]。
因此，BIM-LCA整合成为了一种有前景的策略，通过利用数字建筑模型作为结构化信息的存储库来简化环境评估。通过将基于BIM的工程量清单与环境数据库相结合，可以自动化或半自动化LCA过程的关键阶段，特别是生命周期清单（LCI）的生成[7]。正如Obrecht等人[8]进行的系统性综述所强调的，BIM可以通过提供建筑构件的参数化和语义丰富数据来显著减少LCA所需的工作量，尽管仍需将额外的环境信息整合到模型中。对于现有建筑和遗产建筑，这种整合扮演着更广泛的角色。除了改善环境清单的自动化，BIM-LCA还支持比较不同的保护策略，使决策者能够在建筑生命周期内评估保护、修复、适应性再利用或替换方案的环境影响。
尽管取得了这些进展，当前的BIM-LCA整合工作流仍然是异构的，并且仅部分自动化。如文献所示，大多数方法仍然依赖于手动或半自动的数据交换，通常通过电子表格进行，这带来了效率低下和潜在错误[8,9]。此外，整合挑战不仅限于技术互操作性，还涉及信息、组织和方法论问题，包括数据结构化、与LCA要求的对齐以及工作流的标准化。这些方面突显出BIM-LCA整合不仅是一个技术问题，而且是一个涉及数据模型、领域知识和决策实践的多层次过程。
虽然大量研究集中在新建建筑的BIM-LCA整合上，但这些方法在现有建筑和建筑遗产中的应用仍然有限且未被充分探索。这代表了一个关键的空白，考虑到欧洲大部分建筑存量由现有结构组成，这些结构通常具有历史、建筑和文化价值。在此背景下，遗产建筑信息模型（HBIM）作为BIM的一个专门扩展而出现，旨在通过将几何测量数据与历史文献、材料特性、保护信息和语义知识相结合，将BIM原理应用于现有和历史资产。与新建建筑的传统BIM应用不同，HBIM支持遗产特定信息的记录、解释和管理，成为一个能够协助保护规划和生命周期管理的以知识为中心的环境[10]。
然而，与新建建筑的传统BIM工作流相比，HBIM引入了额外的复杂性。通过知识过程获得的不完整、不确定和异构数据通常需要解释性建模过程和假设。信息的详细程度和可靠性可能会有显著变化，影响几何表示和材料属性的归因。正如文献中所讨论的，BIM数据的准确性和完整性在很大程度上取决于设计或建模阶段以及详细程度（LOD），这直接影响LCA结果的可靠性[11]。在遗产背景下，考虑到环境评估不仅取决于材料和工程量清单，而且初步取决于对真实资产及其在运营阶段不断演变的干预策略的异构知识结构的表示，这些挑战被放大了。必须考虑到，真实资产的复杂知识不仅提供了异质的LOD，这在建筑LCA中产生了不确定性，而且相反，它可能提供不必要的和困难的过度建模，增加了生命周期清单中的建筑元素，这可能会在截止点下产生冲击。因此，正如意大利国家BIM标准UNI 11337-1[12]所要求的，信息模型必须根据目标来开发，从该主题的更广泛角度来看，目标是LCA，即工作的环境模拟（BIM 7D），而从更详细的角度来看，是特定的LCA应用及其目标和范围定义[6]。这一论点导致需要根据每个信息模型的范围，或根据所需的信息（ISO 7817-1）[13]来指定其信息需求，尤其是在接近现有建筑时，以避免信息浪费，但也为了透明地声明知识过程中产生的差距和假设。
尽管术语“现有建筑”和“建筑遗产”在文献中有时可互换使用，但它们指的是概念上不同的领域。现有建筑涵盖需要维护、翻新、改造或适应性再利用的现有资产更广泛的存量，无论其文化意义如何。相比之下，建筑遗产代表了一个子集，这些建筑因其历史、建筑、考古或文化价值而被认可，其干预措施必须同时解决保护原则、真实性和长期保护[14,15]。因此，虽然BIM-LCA方法可能为更广泛的现有建筑存量开发，但HBIM-LCA构成了一个专门的研究领域，其中环境评估与遗产记录、保护知识和信息管理相结合。这种区分对于解释本研究中综述的文献以及理解与可持续遗产保护相关的特定挑战至关重要。因此，本综述的目的不仅仅是调查LCA在遗产建筑中的应用，而是分析HBIM如何为构建、丰富和管理支持以保护为导向的决策过程中的可靠生命周期环境评估所需的信息做出贡献。此外，当处理翻新、保护和适应性再利用策略时，系统边界、功能单位和生命周期场景的定义变得更加复杂。在这个更广泛的背景下，HBIM-LCA可以被解释为BIM-LCA用于现有建筑中最信息密集和方法论要求最高的分支，因为需要管理与遗产相关的知识、不确定性和长期保护过程。
与翻新、保护、适应性再利用和遗产相关信息管理相关的这些方法论挑战，突显了需要量身定制的BIM-LCA整合方法，以解决现有建筑和建筑遗产的特定特征。特别是，缺乏能够有效利用HBIM模型作为环境评估基础、确保几何表示、语义丰富和LCA数据要求之间一致性的综合框架。
更广泛地说，它们反映了HBIM角色的持续演变，从一个主要支持数字文档的技术，向一个能够支持基于生命周期的环境评估和保护决策的信息环境转变。这一转变构成了本综述发展的概念框架。
在此背景下，本文解决了以下研究问题：目前BIM-LCA整合工作流如何适应现有建筑和遗产背景，以及在通过基于HBIM的方法支持环境评估时，会出现哪些信息、互操作性和知识管理挑战？
为了回答这个问题，本研究调查了当前的整合策略及其在建筑遗产中的适用性，目的是识别关键问题，并为在现有建筑环境中更有效和可扩展的环境评估方法提出方向。
2. 方法论
采用结构化的方法论框架来研究BIM-LCA整合，特别关注其在现有建筑和遗产背景下的适用性。该研究根据PRISMA 2020指南报告，确保分析所有阶段的透明度、一致性和可重复性（http://www.prisma-statement.org/ accessed on 3 June 2025）。
本节结构如下。第2.1节定义了与研究问题相关的研究设计和综述方法。第2.2节描述了数据源和搜索策略，包括查询公式。第2.3节根据PRISMA详细说明了筛选和选择过程。第2.4节介绍了数据提取和分类框架，而第2.5节概述了文献计量学和主题分析。
这种结构支持对文献的全面解释，并能够识别方法论模式和研究空白，特别是在基于HBIM的现有建筑环境中的应用。
2.1. 研究设计与综述方法
进行了系统性文献综述，以研究BIM-LCA整合工作流，特别关注其在现有建筑和遗产背景下的适用性。该综述遵循结构化的方法论过程，根据PRISMA 2020指南报告，确保在识别、筛选和选择相关研究时的透明度、可追溯性和可重复性。
该综述由以下研究问题指导：当前研究中BIM-LCA整合工作流是如何构建的，以及它们在多大程度上能够支持基于HBIM的现有建筑建模中的环境评估过程。
该方法结合了定量文献计量学分析和定性主题分类。这种结合方法允许识别主导研究轨迹、方法论模式和现有研究空白，与之前关于BIM-LCA整合的系统性综述一致[5]。该综述未进行前瞻性注册，并且在进行研究之前未发布任何综述方案。尽管如此，搜索策略、合格标准、筛选过程、数据提取框架和综合方法在最终分析之前都已定义，以确保方法论的一致性。
2.2. 数据来源与搜索策略
文献检索于2025年7月2日使用Scopus数据库进行，该数据库因其在AEC和环境评估领域的广泛科学出版物覆盖而入选。
搜索查询旨在捕获明确涉及BIM-LCA整合的贡献，使用了以下关键词的组合：“Building Information Modeling”, “BIM”, “Life Cycle Assessment”, “LCA”, “CO2”, “embodied carbon”, “operational carbon”, “carbon footprint”, “HBIM”, “Heritage BIM”, “Historic BIM”, “ontology”, “built environment”, “heritage site”, “building stock”, “existing buildings”, 和 “built heritage”。在Scopus中使用的完整搜索字符串如下：TITLE-ABS-KEY(BIM OR HBIM OR Digital OR Ontology OR “Building Information Model*” OR “Historic Building Information Model*” OR “Heritage Building Information Model*” OR “Historic BIM” OR “Heritage BIM”) AND TITLE-ABS-KEY(LCA OR CO2 OR “Carbon footprint” OR “Life Cycle Assessment” OR “Embodied Carbon” OR “Operational Carbon”) AND TITLE-ABS-KEY(“Built environment” OR “Built heritage” OR “Heritage site*” OR “Building stock” OR “Existing building*”)。
使用布尔运算符组合关键词，以确保结果的广度和相关性。搜索字符串旨在识别涉及数字建模与环境评估之间相互作用的研究，同时也捕获与现有建筑存量相关的应用。
由于基于语义/本体的BIM-LCA贡献通常发表在链接数据或AI期刊上，可能不系统地包含核心搜索字符串中使用的关键词，因此使用前向和后向引文检查作为补充验证步骤，重点检查语义网术语（例如，本体、链接数据、语义网、知识图谱）。这些检查支持了对语义互操作性领域的解释，但未改变图1中报告的基于PRISMA数据库的选择计数。
图1. PRISMA 2020文献综述流程图，显示了识别、筛选、合格性和纳入阶段，最终数据集包含41项研究。
结果在识别阶段仅限于英语、意大利语和西班牙语的出版物，未应用出版年份限制。搜索仅限于同行评审的期刊文章和会议论文。排除了文献综述，旨在仅考虑关于该主题的研究文章。研究选择过程中应用的详细合格标准在第2.3节中描述。
2.3. 筛选与选择过程
筛选过程由三位作者进行，每位作者主要负责综述所涵盖的三个主题领域之一：BIM-LCA整合工作流、现有建筑和遗产建筑的HBIM应用以及语义互操作性方法。根据预定义的合格标准评估标题、摘要和全文。在个人筛选之后，三位审阅者之间交叉检查了初步选择，以确保纳入和排除标准应用的一致性。通过讨论解决任何差异，直到达成共识。整体筛选过程和最终研究选择随后由另外两位作者监督和验证，他们独立审查了所采用选择策略的一致性，但未直接参与初始筛选。在选择过程中未使用自动化工具。
选择过程遵循基于PRISMA的工作流，分为四个连续阶段：
识别阶段：数据库搜索共返回251条记录，其中38条根据合格标准被排除。初始数据集由213条记录组成。
筛选阶段：根据关键词、标题和摘要筛选记录。在此阶段排除了与BIM-LCA整合无关的研究（132项）。
合格性阶段：寻求检索81篇文章的全文；其中13篇无法获取。根据预定义的合格标准评估了剩余的68篇文章。未满足这些标准的研究，包括那些仅通过建筑能耗模型（BEM）关注运营碳评估的研究，被排除（27篇文章）。
纳入阶段：最终选择了41项研究进行深入分析。
因此，最终数据集包括提供清晰且可分析的BIM-LCA整合实践表示的研究。
合格标准旨在确保选择那些明确有助于理解BIM-LCA整合过程的研究。特别是，仅考虑了涉及建筑信息模型与生命周期评估之间互动的出版物，重点关注提供方法论洞察、工作流描述或面向应用的实施贡献。这包括提出整合策略、数据交换机制或计算方法以实现数字模型与环境评估工具耦合的研究。
当BIM不仅用作几何建模工具，而且作为支持为LCA目的提取、结构化或处理数据的信息丰富环境时，研究被纳入。同样，LCA必须作为工作流的组成部分实施，而不是作为独立于数字建模过程的后续评估。
相反，仅关注BIM而未涉及环境评估，或仅关注LCA而与数字建模环境无关的研究被排除。这也适用于BIM仅用于可视化或文档记录目的而未支持LCA相关数据处理的情况。此外，缺乏足够方法论透明度的研究未被保留，特别是当整合过程未被清晰描述或可重复时。这包括BIM和LCA工具之间的交互仅被提及但未通过明确的工作流或数据交换程序实现操作化的情况。
这种选择策略确保最终数据集由提供清晰且可分析的BIM-LCA整合实践表示的研究组成，从而能够对方法进行一致比较，并识别方法论空白，特别是与它们在现有建筑和HBIM背景下的适用性相关。
整体过程总结于图1。
2.4. 数据提取与分类框架
对最终数据集应用了结构化的数据提取过程，以收集和系统化以下信息：
BIM-LCA整合工作流；
自动化水平（手动、半自动化、自动化）；
数据交换机制（例如，BoQ、IFC、插件、嵌入数据）；
LCA范围（考虑的生命周期阶段）；
应用领域（新建建筑 vs 现有建筑）。
数据提取使用为本综述开发的预定义提取框架进行。在综合阶段之前，作者检查了提取的数据，以确保工作流、应用领域和信息类别的分类一致性。未提取其他变量（例如，资助信息或作者所属机构），因为它们与综述目标无关。
提取的信息由三位审阅者通过交叉检查程序独立验证，然后在综合阶段之前进行。提取数据集和主题分类的一致性随后由另外两位作者审查。
整合策略的分类建立在文献中已有的框架之上，特别是Wastiels和Decuypere [1]提出并由Obrecht等人[5]进一步系统化的类型学。这些包括基于工程量清单、可互操作数据交换、插件集成以及在BIM对象中嵌入环境信息的工作流。
此外，分析采用了多维视角，考虑：
技术方面，与互操作性和自动化相关；
信息方面，与数据结构、语义和LCA要求相关；
组织方面，与工作流和过程整合相关。
该框架能够对BIM-LCA整合进行超越纯粹技术实现的全面解释。
未对纳入研究进行正式的偏倚风险评估，因为该综述综合了方法论框架、数字工作流和技术方法，而非定量干预研究或临床证据。因此，没有任何已建立的偏倚风险评估工具被认为是合适的。相反，通过涉及五位作者的独立筛选、交叉检查和监督验证来加强综述过程的可靠性，从而最小化研究识别和分类过程中的潜在选择偏倚。这一决定与之前侧重于方法论框架而非干预有效性的系统性综述一致。
所选变量不仅仅旨在描述所综述研究的技术特征，而是为了调查HBIM如何促进面向生命周期的遗产管理。特别是，分析了工作流类型、信息结构、模型成熟度和语义互操作性，因为它们反映了信息模型支持现有和遗产资产保护规划、干预评估和长期管理的能力。因此，该分析框架超越了纯粹的文献计量学描述，能够识别与HBIM在可持续遗产保护中的作用相关的方法论模式和研究空白。
2.5. 文献计量学与主题分析
进行了文献计量学分析，以研究该研究领域的演变并识别主导主题。使用VOSviewer 1.6.21版分析了出版趋势和关键词共现网络，以识别文献中的聚类和主题关系。
定性分析结构化分为三个主要领域：
BIM-LCA整合工作流，特别关注HBIM；
在现有建筑、翻新和改造中的应用；
新兴方法，包括语义建模。
这种结构有助于识别关键空白，特别是HBIM导向的LCA应用工作流发展有限。综合结合了描述性文献计量学分析、定性主题综合和面向工作流的分类。由于所综述研究在目标、方法、案例研究、工具和报告结果方面存在异质性，未进行荟萃分析或统计效应量综合。由于该综述基于方法论研究的定性综合而非定量结果测量，因此未定义或计算任何效应量。未进行正式的报告偏倚评估，因为该综述未综合定量结果测量，也未进行荟萃分析。未进行正式的确定性证据评估（例如，GRADE），因为该综述综合了方法论贡献而非干预结果。
3. 结果
3.1. 定量概述
对所综述作品的分析突显了BIM-LCA整合研究的近期且仍在演变的特点。出版物的年度分布显示从2019年开始强劲增长（图2b）。最高集中度出现在2022年，随后2023年仍有大量研究，表明结构化信息模型用于环境评估方法主要在过去几年中得到了巩固。
图2. 基于出版元数据的所综述语料库的定量概述：（a）记录的地理分布；（b）时间分布。
在出版类型方面，语料库以期刊文章为主，约占记录的三分之二，而会议论文约占三分之一。这种分布表明该领域已从初步的工作流建议和方法论实验逐步向更巩固的期刊式贡献发展。与此同时，会议论文仍然相关的份额证实了BIM-LCA整合，特别是在建筑存量背景下应用以及基于语义方法时，仍然是一个发展中的研究领域，其中原型、框架和早期工作流继续扮演重要角色。
最后，按出版国家/地区的分布主要集中在荷兰、英国和瑞士，与法国和其他国家相关的记录较少（图2a）。然而，不应将此结果解释为案例研究本身的地理分布，而是作为该研究领域当前传播的主要出版渠道和编辑背景的指示。总体而言，定量概述证实了BIM-LCA整合是一个近期且快速扩展的领域，而其向现有和遗产建筑的扩展仍然更有限且在文献中代表性不足。
3.2. 主题聚类
文献综述补充以使用VOSviewer进行的主题分析。分析基于PRISMA筛选后获得的文章集进行。共现图使用作者关键词作为分析单位创建。鉴于样本量小且共现频率低，所有关键词都被纳入，并使用同义词库文件合并同义词。图3中报告的地图包含105个术语，分为7个聚类，并使用关联强度进行布局标准化。
图3. 使用VOSviewer 1.6.21版生成的关键词共现网络，说明了从所综述的BIM-LCA和HBIM-LCA文献中浮现的主要主题聚类和研究领域。
大多数术语表现出低共现性，除了BIM和LCA。该地图在时间上是近期的（主要是2021年以后），这与小样本量和依赖于作者关键词一起，导致了观察到的低频率。BIM-LCA整合是一个相对年轻的领域；其在现有建筑遗产中的应用甚至更加小众且探索不均。围绕BIM-LCA核心的七个主题聚类概述了并行的研究路线，每个路线由少量贡献支持（从几篇到大约十篇文章不等）。这种情况支持了本综述的价值，它提供了BIM-LCA用于现有建筑的概述，并突出了未来的研究轨迹。
具体来看这些聚类，地图揭示了一个由BIM和LCA锚定的核心主干（红色聚类）；在叠加可视化中，它们的汇聚似乎在2021年左右巩固。这个核心也汇集了BIM标准和工件（IFC、MVD、IDM、BIM库、LOD），并包括那些将环境数据与BIM库整合以构建参数模型并支持早期设计决策的贡献，通常是在摇篮到门的范围内。与LCA研究一起，LCC研究以及较少频率的LCSA研究也从地图中浮现，确认了BIM作为可持续性评估的跨领域推动者。围绕这个方法论核心，网络组织成七个颜色编码的聚类，代表了研究领域中BIM-LCA整合的特定应用领域：
绿色建筑生命周期终止（EoL）（紫色）：绿色建筑的碳排放，关注废物管理、再利用/回收。
建筑存量循环性（橙色）：针对现有建筑的循环性导向评估。与“循环性”脱节但包含在同一聚类的是针对现有建筑领域的本体和链接数据主题。
标准化（棕色）：一个紧凑的聚类，专注于欧洲标准化框架及相关主题（Level(s)）。
能源分析和隐含碳评估（黄色）：能源模拟、预测分析和建筑材料隐含碳评估。
能源分析和运营碳评估（蓝色）：计算能源使用和运营碳，重点关注建筑围护结构；近期术语如现有条件建模、扫描到BIM和热成像表明关注用于性能评估的现状建模。
测量、现有建筑翻新和人工智能支持（天蓝色）：由TLS/UAS/点云工作流、现场信息建模和AI支持的现有存量翻新；优化突出且接近运营阶段。
能效领域的HBIM（绿色）：HBIM、历史建筑和文化遗产位于外围，主要通过能源相关概念（BEM、可再生能源、NZEB、动态模拟、能源改造、碳足迹）连接；数字孪生出现孤立，主要与HBIM和翻新相关联。
总体而言，该地图表明，从作者关键词共现推断，BIM-LCA整合在2021年左右围绕一个方法论核心（红色聚类）巩固，而其向现有建筑存量，尤其是遗产的应用，仍然是碎片化的，有时甚至不存在：建筑存量不是一个中心术语，如BIM和LCA，而是橙色聚类中的一个术语。
因此，与建筑存量应用领域的联系主要通过间接的数字测量术语（例如，现有条件建模、扫描到BIM、热成像）发生。HBIM位于外围，主要通过能源相关术语连接，与BIM和LCA的联系弱或不存在，且与数字测量（扫描到BIM、点云）的接近度有限。这表明遗产建模流程与LCA清单/影响模型之间存在差距。总之，虽然现有存量的BIM-LCA在此主题地图中仅被松散捕获，但面向HBIM的LCA作为一个空白出现，出现次数少且HBIM和LCA之间没有直接链接。这一空白是该研究作者研究议程的核心，并呼吁进行有针对性的方法论发展，明确考虑历史/遗产建筑信息模型的LCA导向属性。
这些发现表明，尽管BIM-LCA整合已逐步围绕一个方法论核心巩固，但其向现有和遗产建筑的应用仍然是碎片化的。为了更好地理解这一空白如何在实际实施中反映出来，以下各节分析了从所综述研究中浮现的工作流、信息结构和语义方法。
3.3. 工作流演变与新兴方向
文献计量分析提供了该研究领域主题结构的概述，突出了BIM-LCA整合的逐步巩固和更专门化应用领域的出现。为了进一步研究这些主题如何转化为操作实践，从面向工作流的角度对所选研究进行了分析。
分析侧重于三个互补的维度。首先，审查BIM-LCA整合工作流，以识别连接数字建筑模型与环境评估工具和数据库的主要方法。其次，综述调查了这些工作流如何适应现有建筑和遗产背景，突出了基于HBIM的应用的特定特征和信息要求。最后，分析了新兴的语义方法，作为克服当前互操作性限制和支持遗产信息模型与生命周期评估框架之间更结构化连接的潜在策略。
总之，这些视角提供了对该领域的逐步解释，从技术工作流整合转向更广泛的信息管理、知识表示和语义互操作性问题。
3.3.1. BIM-LCA工作流
对所选研究的分析突显了BIM-LCA整合工作流从手动和碎片化程序向日益自动化和可互操作解决方案的逐步演变。尽管在软件环境、环境数据库和评估目标方面存在差异，但在所综述的文献中，可以识别出三种反复出现的工作流类型：（A1）手动和基于导出的工作流，（A2）插件和嵌入式整合工作流，以及（A3）基于IFC的互操作性工作流。
手动和基于导出的工作流代表在所综述文献中识别出的最成熟的BIM-LCA整合策略（表1）。在这些方法中，BIM模型主要作为几何和材料信息的存储库，而环境计算通过电子表格、专门的LCA软件或自定义数据库在外部进行。工作流通常以从BIM模型提取数量并将其后续映射到环境数据集为特征。早期例子包括Raimondi和Santucci [16]的工作，他们手动将BIM对象属性链接到从?kobau.dat数据库派生的环境指标，以及Chiu [17]的工作，他们开发了一个结合BIM派生信息与外部材料和能源数据库的半手动建筑碳足迹评估工作流。类似的方法由Gan等人[18]、Moyano [19]和Naneva [20]提出，他们逐步引入了参数化程序和数据库链接，以改善环境计算，同时保持基于导出的逻辑。
后续研究进一步巩固了这种方法。Feng等人[21]结合了基于Revit的数量提取与SimaPro和HOT2000模拟，以评估翻新和重建方案，而Jin等人[22]和Gardezi等人[23]开发了依赖数量提取和外部环境计算的工作流。Kulthanaphanich等人[24]和Nasir等人[25]的最新贡献证实，尽管自动化取得了进展，但电子表格中介的整合仍然被广泛采用。Soust-Verdaguer等人[26]、Kanafani等人[27]、Putri等人[28]和Ayman Mohamed等人[29]的额外贡献采用了进一步策略，将BIM派生的数量与环境清单连接起来：Kanafani等人[27]通过针对现有建筑的参数化参考模型方法生成了生命周期清单，绕过了对详细BIM模型的需求，而Soust-Verdaguer等人[26]、Putri等人[28]和Ayman Mohamed等人[29]采用了混合策略，鉴于它们依赖于基于IFC的[26]以及嵌入式或插件[28,29]整合机制，将在以下各节详细讨论。在概念层面，Means [30]和Lützkendorf等人[31]强调了需要更标准化的BIM-LCA整合框架，并识别出互操作性是一个持续的挑战。
总体而言，手动和基于导出的工作流仍然高度灵活，适应不同的软件生态系统和评估背景。然而，它们仍然严重依赖手动映射程序、中间数据处理和项目特定假设，限制了自动化和工作流可重复性。
表1. 所综述文献中识别出的代表性手动/基于导出的BIM-LCA工作流（A1）。
为了克服与基于导出方法相关的碎片化问题，第二组研究侧重于将环境评估直接整合到BIM创作环境中（表2）。在这些工作流中，环境数据集被嵌入到BIM对象中或通过专用插件访问，从而能够自动提取数量并直接进行影响计算。目标不仅是减少数据传输工作，而且是将环境评估更紧密地融入设计过程。
最早且最有影响力的例子之一是在Autodesk Revit中使用Tally插件，由Raposo等人[32]采用，以评估抗震加固干预的环境影响。类似的整合由Abdulrasool等人[33]报告，他们连接了Revit模型与One Click LCA，以比较替代翻新策略，以及Motalebi等人[34]在基于优化的改造工作流中使用了Tally。McCord等人[35]通过自定义后处理程序进一步扩展了这种方法，旨在改善材料和生命周期过程的表示。
在结构设计环境中，Putri等人[28]采用了Tekla Structural Designer及其内置的隐含碳因素功能，链接到ICE数据库，以比较平板和传统板系统的隐含碳。最近，Ayman Mohamed等人[29]提出了一个嵌入BIM环境中的自动化框架，将模型数据连接到UK LCI (ICE)数据库，用于早期设计阶段的动态隐含碳评估。
其他研究侧重于将环境信息直接嵌入到BIM环境中。Santos等人[36,37]使用Revit API开发了BIMEELCA插件，通过将LCA和LCC参数整合到BIM对象中，实现了自动化的环境和经济评估。Lee等人[38]将环境指标纳入BIM库，而Naneva等人[39]开发了greenBIM插件，以将BIM元素与国家环境数据集连接起来，并提供环境绩效的视觉反馈。Nehasilová等人[40]通过用于Revit和ArchiCAD的EnviBIM插件遵循了类似的方法。除了软件实现，Li等人[41]提出了一个结合BIM、区块链和云技术的概念框架，以支持生命周期信息管理和材料护照追踪。
与基于导出的工作流相比，这些方法提供了更高水平的自动化，并允许环境评估逐步嵌入BIM环境中。然而，它们通常仍然依赖特定的软件生态系统，特别是Autodesk Revit，可能限制了跨不同建模平台的互操作性和可转移性。
表2. 所综述文献中识别出的代表性插件和嵌入式BIM-LCA工作流（A2）。
第三类包括基于开放和可互操作数据交换格式的工作流（表3）。这些方法不依赖于特定软件的整合，而是使用开放交换模式——最常见的是工业基础类（IFC），但也包括其他互操作性格式，如gbXML——作为在BIM环境与外部评估或模拟平台之间传输建筑信息的中间层。其主要目标是改善互操作性，同时减少对专有软件生态系统的依赖。
表3. 所综述文献中识别出的代表性开放/可互操作数据交换工作流（A3）。
在基于IFC的方法中，Soust-Verdaguer等人[26]提出了一种“元素方法”，在其中IfcBuildingElement类被丰富为具有生命周期的专用属性集，将数量映射到BCCA和BEDEC数据库，以进行环境、经济和社会评估。
其他代表性例子包括Alwan等人[42]开发的基于IFC的隐含碳工作流，其中ArchiCAD模型被导出为IFC文件，并通过链接到环境数据库的基于Python的脚本进行处理。Bragadin等人[43]报告了类似的方法，他们通过IFC中介的交换将BIM模型连接到openLCA和One Click LCA。其他研究将基于IFC的工作流整合到更广泛的模拟框架中。Mulero-Palencia等人[44]探索了用于节能措施的基于IFC的信息提取，而Yeung等人[45]开发了一个结合IFC数据交换、EnergyPlus模拟和Brightway2环境计算的BIM-BEM-LCA工作流。Gan等人[46]采用了类似的面向互操作性的策略，通过gbXML交换将BIM模型与能源模拟耦合，以整合跨多个设计备选方案的隐含和运营碳评估。
这些研究展示了对开放和可互操作的BIM-LCA工作流日益增长的兴趣。然而，尽管基于IFC的交换提供了潜力，许多实施仍然依赖自定义映射、中间脚本和项目特定程序，以将建筑信息与环境清单和影响评估方法连接起来。
综述中识别的三种工作流类型综合于图4。它们共同说明了BIM-LCA整合从数量转移程序向日益自动化和可互操作方法的演变。
图4. 所综述文献中选定的BIM-LCA工作流的示意图。工作流根据BIM环境与LCA相关工具之间的数据整合水平和模式分组：（A1）手动/基于导出的工作流，其中BIM派生的数量和信息被转移到外部工具进行环境评估[21,22]；（A2）插件/嵌入式工作流，其中LCA计算和数据交换被整合在BIM创作环境内或直接与之连接[37,39]；以及（A3）基于IFC的工作流，其中开放标准数据交换支持BIM模型与外部环境评估和模拟工具之间的互操作性[42,45]。
总体而言，所综述的BIM-LCA工作流展示了从基于手动数量的计算向日益整合的环境的逐步转变，这些环境能够支持整个设计过程中的环境评估。虽然基于插件的解决方案改善了自动化，基于IFC的工作流增强了互操作性，但大多数方法仍以清单生成和环境计算为中心。与不确定性、干预历史、保护状态、使用寿命假设和生命周期场景相关的信息在很大程度上仍然在当前的BIM-LCA实施范围之外。当处理现有建筑
