2022年10月12日上线论文“数字孪生及其在建筑行业中的应用：最新系统性综述”，这篇文章由香港大学工业与制造系统工程系的苏帅鸣、钟润阳、姜一硕共同完成。本文对数字孪生及其在建筑行业中的应用进行了系统性综述。首先，对数字孪生的概念和在其他行业中的应用进行了总结。然后，综述了过去五年来，数字孪生在建筑行业中的应用情况。最后分析了当前数字孪生在建筑行业中应用的主要研究方向和关键技术。本文可以帮助从业者清晰的了解当前研究现状，也能够为从业者找到适合自己的研究方向提供帮助。
文章信息
2022年10月12日，文章发表于
《Digital Twin》期刊
DOI：10.12688/digitaltwin.17664.1
论文链接：
https://digitaltwin1.org/articles/2-15
引用本文：
Digital twin and its applications in the construction industry: A state-of-art systematic review [version 1; peer review: awaiting peer review]
Digital Twin 2022, 2:15（https://doi.org/10.12688/digitaltwin.17664.1）
的应用：最新系统性综述
Shuaiming Su1, Ray Y. Zhong1, Yishuo Jiang1
1 Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong
摘要
建筑行业涉及面广，利益相关者众多，能够对社会经济发展造成很大的影响。相比其他行业，由于巨大的产业链条，建筑行业的技术升级道路更加艰难。数字孪生技术的出现和快速发展给建筑行业的技术升级带来了机遇。本文对数字孪生及其在建筑行业中的应用进行了系统性综述。首先，对数字孪生的概念和在其他行业中的应用进行了总结。然后，综述了过去五年来，数字孪生在建筑行业中的应用情况。最后分析了当前数字孪生在建筑行业中应用的主要研究方向和关键技术。本文可以帮助从业者清晰的了解当前研究现状，也能够为从业者找到适合自己的研究方向提供帮助。
关键词：数字孪生、建筑行业、建筑信息模型、物联网、人工智能
1. 引言
作为历史最悠久的行业之一，建筑行业是推动社会经济发展的重要组成部分。历经上千年的发展，建筑行业的技术取得了巨大进步。当前，在工业4.0的背景下，很多先进技术也不断诞生和发展，并在不同行业中得到了应用。然而相比于其他行业，建筑行业的技术革新步伐相对缓慢。这一方面是因为建筑行业体量大，利益相关者众多。很难对全产业链进行同步升级。此外，经济利益始终是企业发展的重要关切。而新技术的发展，验证和应用都需要一定数额的投资。但是由于企业无法判定关于技术升级的投资能否在一定时间内得到回报。所以这也会很大程度的降低建筑行业相关企业的技术创新驱动力。
数字孪生（DT）作为近些年来取得快速发展进步的技术之一，为建筑行业的技术升级带来了机遇。通过数字孪生技术，施工进度，人员，材料，设备等信息可以被实时采集并且通过数字化平台进行可视化展示。不同的利益相关者可以从数字孪生平台中掌握信息，并且基于数据和模型对接下来的工作进行有针对性的部署。近些年来，很多学者已经将数字孪生技术应用到了建筑行业当中并取得了很好的效果。Lu等基于数字孪生技术提出了建筑设备运行状况监控和异常检测方法。通过从数字孪生模型中进行实时的数据提取和分析，可以准确掌握设备的运行状态和维护需求。这对推动建筑的智能运维提供了巨大帮助。Jiang等用数字孪生技术改善了施工安全问题。通过建立数字孪生模型，对施工现场的吊装安全性进行仿真和测试，以减少安全事故的产生。
除了上述两项研究之外，在这个领域仍然有很多优秀的学术成果。本文通过对数字孪生和其在建筑行业中应用的综述，希望能帮助从业者更好的了解行业技术发展。本文余下章节的内容安排为：首先介绍本文的研究方法，包括文献采集情况等。然后总结学者和顶尖企业对数字孪生的理解和应用。最终从主要研究方向和关键技术两个视角来说明数字孪生在建筑行业中应用的总体情况。
2. 研究方法
本文以Durach提出的系统性文献综述方法为参考进行文献搜集，分析和报告。本节将对本文的具体研究方法进行介绍。
1
研究问题
本文致力于对数字孪生及其在建筑行业中的应用情况进行整体的综述和分析。“数字孪生”和“建筑行业”是本研究的两个关键词。Digital shadow和简单的数字化模型不在本文的讨论范围之内。
2
文章初筛的标准
本文从文章质量和发表时间两个维度来对潜在文献进行初筛。文章质量主要从两个方面进行考察，分别是发表期刊和引用数量。发表在高水平期刊或者是具有较多引用量的文章会被纳入到初选文献数据库中（在此并没有提出针对“较多引用量”的硬性标准）。这两个指标会被综合考虑。那些发表在高水平期刊中的文章，即使即时引用量不高，也会被纳入进来。对于发表在普通期刊上的文章，如果没有高引用量支持，就会被排除在外。此外，本文对于文献发表时间的要求是近五年内。需要说明的是，确实有些非常经典的文章发表时间较早。这部分文章会被纳入到本文的讨论当中。
3
文献检索
Web of science和Scopus都是非常有名的文献搜索引擎。由于Scopus的文献数量更多[3]，本文选用Scopus进行文献搜索。本文的两个关键词是“数字孪生”和“建筑行业”。所以在文献检索时，将“Digital twin*”设置为第一个文献检索词。之后，针对建筑行业的检索关键词设置为("construction" OR "civil engineering")[10]。为了减少潜在的文献疏漏，将关键词的出现区域设置为标题，摘要或关键词。最终的检索式为：(TITLE-ABS-KEY ("digital twin*") AND TITLE-ABS-KEY ("construction" OR "civil engineering"))。整个文献搜集过程在2022年6月27日完成。
4
文献终筛
文献的终筛主要从内容相关性方面进行。如果文献主题与本文内容相关性较强，则会被最终纳入进来。所有的筛选工作由三个作者协作完成。任务分配为：一名作者为主要筛选，其他两位作者起到辅助，支持的作用。对于大多数文献，能容易判断其是否满足上述标准，所以可以明确做出纳入或者排除的决定。但是对于一些难以做出决策的文献，三位作者会一同从质量，发表时间和相关性的角度进行评估，并做出最终决定。这样有利于减少主观因素对本文综述客观性的影响。值得说明的是，因为需要考虑到文章的整体逻辑和长度限制，并不是所有满足要求的文章都能够被展示出来。
5
文献分析与总结
最终对文献进行聚类，分析和总结。整个综述过程将被分成两部分。第一部分为数字孪生技术发展，主要从概念和在其他行业中的应用两个方面来分析。第二部分为数字孪生在建筑行业的应用情况，从主要研究方向和关键技术两个方面来总结。聚类过程是通过内容分析完成的。在对文章进行精读之后，记录下来文献的关键词和主要研究内容，作为聚类的理论依据。整个精读和聚类过程也是由三位作者共同完成。具体分工与文章筛选时相同。对于内容很清晰的文章，作者将会直接将其分到某一类当中。当遇到难以抉择的情况，则会通过三人小组一起讨论决定。当终筛时得到的所有文献被精读完成之后，聚类的结果也随之产生，如下所示：
•数字孪生在建筑全生命周期不同阶段的应用情况
o设计规划阶段
o施工前阶段
o施工阶段
o运行及维护阶段
o拆除阶段
•关键技术
o建筑信息模型
o物联网
o人工智能
为了清晰和全面，大多数分析结果都采用表格的形式给出。值得说明的是，Scopus的数据库是会不断更新的。如果学者利用相同检索式进行文献搜集，会得到更多的检索结果。此外，本文通过了敏感性分析。高偏倚风险的研究被排除在外。
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