基于數據分析的大型綜合醫院建筑凈高控制研究

嚴尚言

(深圳大學 建筑與城市規劃學院，廣東 深圳 518000)

BIM技術經過多年的發展，目前已經被廣泛的應用在工程領域，盡管BIM的三維可視化能力已經得到大量應用，且在提高設計質量方面發揮作用，但是BIM在建筑信息管理和數據邏輯方面的優勢在建筑設計的凈高控制中還沒有進行深入的研究和應用。過往的醫院建筑設計對于凈高的把控通常是提出凈高目標，各專業進行協同設計，隨著BIM技術的應用，已經能夠將空間進行較充分的利用。但由于BIM管線綜合介入時間晚，很多基礎的凈高影響因素已經確定，調整空間小，很多時候只能被動接受凈高。在建筑精細化設計的背景趨勢下，借助BIM技術所收集的建筑數據進行分析，形成凈高與相關影響因素間量化關系，能夠為各專業設計時提供指引，同時也為管線綜合排布的提前介入提供基礎，對于大型綜合醫院建筑的凈高控制有著重要意義。

一、基于BIM的醫院建筑凈高控制

1.BIM技術應用發展

在1964年，Sutherland, Ivan E首次提出將人機交互技術，計算機圖形學，數據分類分層存儲的思想，引入到建筑設計領域，改變傳統手繪設計方式，通過計算機制圖充分提高設計效率和繪圖質量[1]。伴隨計算機技術的發展，機器性能的提升，發展出在三維環境中對建筑信息管理的BIM技術，在建筑的全生命周期內對建筑的幾何特性、功能特性進行表達和應用[2]。目前BIM在建筑設計領域已經經過多年的發展，在BIM設計軟件的開發與應用、多專業的設計協同[3，4]、建筑設計的效果展示、合規性的自動檢查[5，6]、建筑設計性能模擬[7，8]等領域取得一定研究和應用成果。

2. BIM在醫院建筑的管線綜合排布能力

大型醫院項目的內部機電設備管線系統復雜，除了傳統機電專業給排水、采暖通風、電氣、消防、智能化的設計外，還需設計專門的醫療機電系統如醫用凈化系統、醫用氣體系統、醫用純水系統、物流傳輸系統、污水處理系統、輻射防護工程、智能污物收集系統、實驗室工藝系統等[9]。這些系統在管線綜合設計時需要對大量的管線、傳輸通道、設備以及安裝、維護等空間進行考慮。

在以往的采用CAD進行機電專業設計過程中，對管線具體位置、尺寸難以進行精細化設計和表達，多采用系統圖和簡單的平面單線來表達，在施工前再由施工分包按現場情況自行深化設計和安裝。這種情況下空間的利用和把握較為模糊，同時施工時隨意穿插、翻彎，不僅導致管線安裝效果差，而且會使凈高條件不足，同時會造成后續使用過程中的檢修工作困難[10]。

BIM管線綜合排布可以在設計時將各專業、各系統的管線在三維空間中進行綜合協調，考慮規范和實際施工要求，來進行管線一體化設計。充分解決各專業交叉碰撞問題，合理設置翻彎、檢修空間，是一種以管線綜合排布品質和凈高為目標的設計方法[11]。

3. BIM的建筑信息管理優勢

BIM技術與CAD最大的差異在于對于建筑信息的管理能力上。BIM的出發點就是對建筑的幾何特性、物理特征和功能特性進行表達和應用，以建筑基本元素進行組合使元素具備關聯度的基本邏輯使BIM能夠更容易被計算機寫入、讀取和輸出[12]。這些BIM技術在建筑信息上的管理優勢也為建筑數據的應用提供更強的支撐，便于通過數據分析進行設計優化。

4. 醫院建筑管線空間數據分析

基于BIM在醫院建筑的管線綜合排布能力及BIM在建筑信息管理方面的優勢，為醫院建筑的凈高控制提供了新的精細化管理辦法。借助醫院建筑的BIM模型導出對凈高有影響的因素，并通過數據分析的方法，形成凈高與影響因素間的量化關系，便于在設計前期對醫院建筑的空間情況進行可把控的量化調整，從而預判凈高情況、縮短調整時間，保證醫院建筑的凈高，提高空間品質。

建筑機電空間數據分析主要分為以下幾個部分(見圖1)：

凈高影響因素梳理，首先根據項目機電設計情況，對醫院走廊等重要剖面的凈高影響因素進行梳理。

空間數據導出，基于BIM模型進行空間數據導出；

多元線性回歸模型構建，對數據進行分析，基于導出的數據構建多元線性回歸模型。

(圖片來源：作者自繪)圖1 建筑空間數據分析研究路徑

二、 醫院機電對建筑空間影響要素

1.空間凈高影響要素

在醫院的建筑空間內，從整體上來考慮，首先要按不同區域來劃分范圍，不同的區域所涉及的管線，影響的空間會有不同。再按不同區域的剖面來切分時，在層高的范圍內，有管線層高度、梁高、走道寬、吊頂、升降板等要素對建筑空間產生影響(見圖2)。

(圖片來源：作者自繪)圖2 管線相關空間影響因素

2.管線區局部影響要素

管線區按照管線綜合原則和實際情況進行排布，主要的影響要素可以分為以下：各專業管線空間、橋架設置空間、管道翻彎空間、支吊架安裝空間、合適的檢修空間等(見圖3)。

(圖片來源：作者自繪)圖3 管線區影響因素

3. 醫院機電管線綜合介入及前置的必要性

目前機電設計管線綜合工作介入通常是在施工圖設計(詳細設計)之后再進行。在此階段再進行會導致建筑設計已經定型(包括空間布局、層高、梁高、走道寬、升降板、機電路由等條件)，難以對土建各專業進行調整修改，僅可在有限的三維空間中進行管線的調整。

在設計前期就介入，與多專業設計師共同前置設計機電系統，進行整體的設計協調，使系統更加合理，對空間的考慮更加充分，能夠有效提高空間品質?；贐IM模型數據通過建立與空間凈高相關的預測模型，能夠在設計前置時對系統、管線布置合理調整，使各專業設計師設計時充分協同，形成最優的決策。

三、在醫院建筑中與機電管線相關的建筑空間數據分析

1. 機電空間數據收集

樣本醫院選取深圳地區新建的大型綜合性醫院，總計包含7家醫院。按照整體影響要素分類進行收集。主要收集管線集中且對凈高要求高的區域，例如各類走道作為研究樣本。

借助dynamo工具對Revit中模型數據進行快速提取，從而得到各走道最不利剖面的管線類型及數量、管線相關空間尺寸。

在完成數據收集后，對數據進行清洗，剔除數據中不適合進入分析的重復項、異常項、空白項。在本研究中，對于車道和大廳等區域的走道寬會出現多個空白值，因此要對其進行剔除(見圖4)。

并且在數據收集的過程中，已經是按照相關邏輯進行收集，能夠為下一步的分析提供有效的格式基礎。

2. 醫院走道空間數據多元線性回歸分析

從建筑空間本身出發，在這些樣本因素中存在一些較為簡單的加減關系。在同一個區域，同一個走道的某個具體剖面中，關系是Y=X1-X2-X4-D-S。但是，當納入更多的因素后，簡單的加減關系被破壞，從數據分析的角度考慮，是從概率的方面分析多個變量對凈高Y的影響的大小，從而建立量化關系。

在醫院項目的設計中，醫院建筑的不同樓棟、科室劃分、甚至不同醫療房間都會對醫療系統專項設計產生影響。為避免空間數據間的相互影響，保證空間數據的獨立性，應在數據分析前充分考慮大型醫院不同區域的機電系統設計特征，從而確保回歸模型建立的有效性。因此，將空間數據簡要分為地下室區域、門診區域、醫技區域、傳染病區域和住院區域。

(表格來源：數據截圖)圖4 機電空間影響要素數據統計表示例

本研究意圖通過多元線性回歸分析方法建立凈高影響因素與凈高之間的量化關系。根據上文所述的區域劃分辦法，多元線性回歸模型由BIM提取的數據進行建立，多元線性回歸方程為：Y=β0+β1X1+β2X2+…+βXXX。

經過對數據的分析，大多數的升降板數據為0，吊頂厚度為200，這種常量數據也被剔除，模型由凈高、層高、梁高、走道寬度、管線層高度建立，多元線性回歸方程為：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4。

通過對上述多元線性回歸模型的分析，相關自變量的回歸系數在 t 檢驗在每個區域的模型中都并不顯著。下面以傳染病樓為例，展示分析結果如表1。

從表1的結果中可以得出，僅僅X1、X3、X4通過t檢驗。X2未通過t檢驗，說明其系數在該模型中回歸效果較不顯著，但X2在本研究中是主要考慮的變量，因此模型需要被重新考慮。梁高在該模型中不顯著的原因可能是由于不同建筑梁高設計的偶然因素較多，按區域劃分時，梁高分布較寬，難以建立與凈高之間的關系。

表1 按區域劃分的傳染病區域多元線性回歸分析結果

從建筑空間的另一個角度考慮，走道類型可能也是影響凈高的重要因素。因此，根據醫院建筑走道類型特征，將走道類型分為六類，分別為后勤走道、醫患走道、辦公走道、設備走道、醫療走道和普通走道。因為走道類型是分類數據而不是數值數據，所以將走道類型以虛擬變量的形式引入到模型中，例如在建筑中是否為后勤走道，是-1，否-0.假設多元線性回歸模型為：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10。

表2 按走道類型劃分的多元線性回歸分析結果

從表2的分析結果可以看出，再引入走道類型的虛擬變量后，主要的變量都通過t檢驗，具有顯著性。變量X8也通過檢驗，具有顯著性，因此設備走道類型對醫院走道凈高存在重要影響。從vif檢驗可以得出該模型不存在多元共線性。

表3 vif檢驗結果

在該多元線性回歸模型建立時，假設殘差服從正態分布，還需測試殘差是否滿足預設。通過下面的Q-Q圖(如圖5)可以看出標準化殘差在正態分布對應值下的概率。假設滿足正態分布假設，正態Q-Q圖的點應在直線上，從圖中可以看出，大多數點在直線上，表明正態分布假設滿足，少量點不在直線上。這些點可能是異常值。因此，醫院走廊凈高與主要相關因素的多元線性回歸模型公式：

Y=469.328 05+0.672 34X1-0.564 81X2+0.033 29X3-0.541 17X4+29.180 35X5+8.758 09X6-218.778 25X7-236.713 35X8-143.698 54X9+66.419 94X10。

(圖片來源：軟件截圖)圖5 Q-Q圖

四、結語

本研究以醫院建筑空間為研究對象，進行凈高控制研究。通過BIM模型提取多個大型綜合醫院的建筑數據，借助多元線性回歸分析辦法構建醫院走廊凈高與相關影響因素的量化關系，有利于建筑評價、走道凈高的預測及設計時對凈高的調整。

但是，在本研究中還存在一定的不足，主要存在于：

數據樣本不夠，數據來源多是深圳地區醫院，缺乏不同區域醫院數據進行綜合分析。還需進行更充分的樣本數據收集，形成較為普適性的預測模型；

對于管線區影響因素未納入到數據分析中，缺乏對管線排布規則和管線排布質量評價方法，在下一步研究中應增加針對醫院建筑不同走道的管線區高度影響的分析。

納入更多的影響因素在模型中，例如成本、空間形態影響、專家評價等因素，使空間凈高控制更加接近真實情況。