建筑全生命周期碳排放大数据AI监测管理标准.docx

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1总则

1.0.1为规范基于大数据AI的建筑碳排放计算技术应用，提升建筑节能水平，制定本标准。

1.0.2本标准适用于相关管理部门、第三方机构开展的涵盖建筑全生命周期的碳排放监测、计量、管理。

1.0.3新建、改建和扩建建筑在规划、设计、施工及运维中的碳排放大数据和人工智能技术与方法，宜遵守本标准。

1.0.4建筑全生命周期碳排放大数据AI监测管理除应符合本标准规定外，尚应符合国家现行有关标准和现行中国工程建设标准化协会有关标准的规定

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2术语和符号

2.1术语

2.1.1生命周期评价lifecycleassessment

是一种对产品、工艺或活动的全过程，包括原材料开采、产品生产、运输、使用、废弃物处置，所消耗的资源以及污染物排放造成的潜在环境影响等进行量化评价的系统分析方法。

2.1.2建筑全生命周期碳排放大数据AI监测管理系统buildinglife-cyclecarbonemissionsbigdataAImonitoringmanagementsystem

基于生命周期评价理念，将建筑碳排放与大数据、人工智能技术充分融合后产生的一种面向建筑碳排放量化计算、智能监测及智慧管理的智能化数字系统。该系统以数据为线索建立建筑全生命周期碳足迹监测模型，以机器学习系统为核心建立建筑全生命周期碳分析与碳管控模型。

2.1.3建筑碳排放数智引擎smartengineforbuildingcarbonemissions

是指建筑碳排放监测管理系统的数据技术模块集合加人工智能技术模块集合，为建筑碳排放监测管理应用系统提供数据工具、智能工具、知识素材、计算方法等，是一个公共技术库。

2.1.4多模态机器学习multi-modalmachinelearning

通过机器学习理解并处理多种模态信息，具体处理方法包括：多模态表示学习

（multimodalrepresentation），模态转化（translation），对齐（alignment），多模态融合（multimodalfusion），协同学习（co-learning）。

2.1.5多模态融合multi-modalfusion

是指综合来自两个或多个模态的信息以进行智能计算的过程，它在多源信息融合（multi-sourceinformationfusion）、多传感器融合（multi-sensorfusion）的基础上进性。

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2.2符号

2.2.1数理统计算法

x1,x2,...,xk——非随机变量；y——随机因变量；

β0,β1，...,βk——回归系数；

ζ——随机误差项。

2.2.2图像识别

M(k)——第k帧的运动量；

Lx(i,j,k)——第k帧像素点(i,j)处光流X的分量；Ly(i,j,k)——第k帧像素点(i,j)处光流y的分量。

.2.2.3AI大模型

rθ——对x和响应y的标量分数输出；θ——模型权重；

σ——logisticsigmoid函数，作用是把层输出转换为0-1之间的分数；

m(r)——偏好评级的离散函数；

yc——人类标注者选择的偏好响应；yr——人类标注者选择的被拒响应。

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3基本规定

3.1建筑全生命周期关联单位及个人应坚持下列基本原则：

1做到建筑全生命周期碳数据全面精准采集；

2做到建筑全生命周期碳数据安全互联互通；

3强化数智技术在建筑节能领域的集成应用；

4构建安全可信、透彻互联的精准化建筑碳排放数据采集、处理、传输、建模、监测、管理、治理体系；

5以数据为线索建立建筑全生命周期碳足迹监测模型；

6以机器学习系统为核心建立建筑全生命周期碳分析与碳管控模型；

7以建筑碳大数据资源的汇聚、共享、利用为目标，加强数据的深度挖掘、关联分析、可视化展示及价值萃取；

8坚持以人为本、服务民生的发展理念，使建筑碳大数据产生更多衍生服务；

9坚持技术自主、安全可靠的创新观念，兼顾信息技术发展与信息技术安全；

10强化技术驱动，同时从法律法规、组织管理、制度建设、产业发展、运行管理、新技术应用、风险测评等多个维度构建大范围联动的建筑全生命周期碳排放数据智能体系；

11增强系统性数据思维和智能思维，积极培育数智驱动的绿色建筑创新发展模式，切实发挥碳大数据对城市治理、城市发展、政府治理、经济转型、公共服务的支撑作用，突出绿色建筑大数据和绿色建筑人工智能的战略地位。

3.2基于生命周期评价概念和理论界定建筑全生命周期边界，构建建筑全生命周期系统模型。宜符合下列规定：

1基于产