The use of BIM and advanced digital technologies for energy-efficient building renovation projects: a path towards digital building twins

Abstract

Most of the buildings in the European Union (EU) were constructed before 1990, making them energy inefficient and resulting in poor indoor thermal and acoustic comfort. Given that buildings account for 40% of EU’s energy consumption and 36% of greenhouse gas (GHG) emissions, their renovation is crucial to achieve sustainability goals. Consequently, deep renovation projects are becoming increasingly prevalent, driven by European regulations aimed at improving energy performance and reducing environmental impacts to achieve climate neutrality by 2050. In line with the European Commission's Recommendation (EU) 2019/786, Member States are required to develop renovation strategies incorporating a cost-benefit analysis tailored to building types and climatic zones. Developing effective strategies also requires technicians to understand the building’s current condition to propose targeted thermal or acoustic improvements. However, conducting thermal diagnostics or assessing indoor acoustic comfort often requires lengthy and complex calculations, which are prone to errors when performed manually, highlighting the need for innovative and automated approaches. Key aspects defined in the European Renovation Wave Strategy, as part of the European Green Deal, include enhancing energy efficiency, reducing carbon emissions, and integrating digital tools such as Building Information Modelling (BIM) and Digital Twins (DTs) into renovation processes to ensure sustainability and promote circularity in the building sector. Nevertheless, despite the growing adoption of BIM for creating digital models of buildings and its potential to automate renovation processes by leveraging extensive data, significant challenges persist. These include interoperability issues between BIM models and tools for energy and acoustic performance evaluation, as well as the frequent exclusion of the digitisation of the building monitoring systems from such models. This thesis addresses these challenges by developing methodologies for integrating advanced digital technologies into the renovation process, with BIM serving as the central framework, to improve energy efficiency while advancing towards the integration of Digital Building Twins (DBTs). The research is structured around two key phases: (i) renovation design and (ii) digitisation of the existing building data. The proposed approaches focus on improving decision making processes for building renovation projects, specifically in energy diagnostics and acoustic assessment, and on enhancing the digitisation of building status. The digitisation of the existing data is addressed by updating BIM models with data from the existing monitoring network. Firstly, for energy diagnostics, a Machine Learning (ML) approach based on a decision tree algorithm has been employed to analyse As-Built BIM models, diagnose critical areas, and propose targeted Energy Conservation Measures (ECMs). Secondly, for acoustic assessments, an innovative Extract, Transform, and Load (ETL) solution has been developed to automate the retrieval and processing of geometric and acoustic data from BIM models, significantly enhancing the accuracy and efficiency of acoustic comfort assessments. Finally, the integration of Building Automation and Control Networks (BACN) with BIM has been achieved by automatically updating the Industry Foundation Classes (IFC) file of the building to include devices from an existing monitoring system. This integration addresses interoperability challenges and bridges the connection between Internet of Things (IoT) devices and IFC data, simplifying the process for building owners and technical users to create and manage monitoring networks directly within BIM. The connection between static (BIM-based) and dynamic data supports the transition from static BIM models to dynamic DBTs. These methodologies have been validated in various case studies, demonstrating significant reductions in processing time and increased accuracy compared to traditional manual methods. By integrating advanced digital technologies with BIM, this thesis addresses key challenges in building renovation, including data interoperability, facilitated by the IFC standard, workflow automation, improved decision-making, and the integration of building monitoring systems. These improvements contribute to more efficient and sustainable renovation practices.

La mayoría de los edificios en la UE fueron construidos antes de 1990, lo que los hace ineficientes energéticamente y con escaso confort térmico y acústico. Representando el 40% del consumo energético de la UE y del 36% de las emisiones de gases de efecto invernadero, su renovación es clave para los objetivos de sostenibilidad. En consecuencia, los proyectos de renovación profunda cobran relevancia, impulsados por normativas europeas centradas en mejorar el rendimiento energético y reducir el impacto ambiental para alcanzar la neutralidad climática en 2050. Según la Recomendación (UE)2019/786, los Estados miembros deben desarrollar estrategias de renovación con análisis coste-beneficio adaptado al tipo de edificio y a la zona climática. Estas estrategias requieren que los técnicos conozcan el estado actual del edificio para proponer mejoras térmicas o acústicas específicas. Sin embargo, los diagnósticos térmicos y las evaluaciones acústicas requieren cálculos extensos y complejos, propensos a errores si se hacen manualmente, lo que subraya la necesidad de enfoques innovadores y automatizados. Aspectos clave definidos en la Estrategia Europea Renovation Wave incluyen la mejora de la eficiencia energética (EE), la reducción de emisiones de carbono y la integración de herramientas digitales como BIM y los Gemelos Digitales para garantizar la sostenibilidad y fomentar la circularidad. A pesar de la creciente adopción de BIM para modelado digital y su potencial para automatizar procesos de renovación mediante el uso de datos, persisten desafíos como la interoperabilidad con herramientas de evaluación energética y acústica, y la exclusión de los sistemas de monitorización en la digitalización del edificio. Esta tesis aborda estos desafíos mediante la integración de tecnologías digitales avanzadas en el proceso de renovación, utilizando BIM como marco central para mejorar la EE y avanzar hacia la integración de los Gemelos Digitales de Edificios (DBTs). La investigación se estructura en dos fases: (i) diseño de la renovación y (ii) digitalización de los datos existentes del edificio. Las metodologías desarrolladas buscan mejorar los procesos de toma de decisiones en proyectos de renovación, específicamente en el diagnóstico energético y la evaluación acústica, así como en optimizar la digitalización del estado actual del edificio mediante la actualización de los modelos BIM con datos procedentes de redes de monitorización ya existentes. En primer lugar, para el diagnóstico energético se ha empleado un enfoque de Aprendizaje Automático (Machine Learning) basado en un algoritmo de árbol de decisión para analizar modelos BIM As-Built, diagnosticar áreas críticas y proponer Medidas de Conservación de Energía específicas. En segundo lugar, para las evaluaciones acústicas se ha desarrollado una innovadora solución de ETL (Extract, Transform, and Load) que automatiza la recopilación y el procesamiento de datos geométricos y acústicos a partir de modelos BIM. Finalmente, se ha logrado la integración de las Redes de Automatización y Control de Edificios con modelos BIM, mediante la actualización automática del archivo del edificio en formato estándar IFC, incorporando los dispositivos de un sistema de monitorización ya existente. Esta integración resuelve problemas de interoperabilidad y permite conectar dispositivos IoT con los datos IFC, facilitando la gestión de redes de monitorización directamente en el entorno BIM. La vinculación entre datos estáticos (basados en BIM) y datos dinámicos posibilita la transición de los modelos BIM estáticos hacia DBTs. Estas metodologías han sido validadas en casos de estudio, mostrando reducciones significativas en el tiempo de procesamiento y una mayor precisión frente a métodos manuales tradicionales. Esta tesis aborda desafíos clave en la renovación de edificios: la interoperabilidad de datos mediante IFC, la automatización de flujos de trabajo, la mejora de la toma de decisiones e integración de sistemas de monitorización. Estas mejoras contribuyen a una renovación más eficientes y sostenible.