Ushbu tadqiqot tarixiy jamoat binosining bir soatdan keyingi ichki muhit operativ haroratini va sovutish maqsadidagi elektr iste’molini bashorat qilish uchun fizika ma’lumotli neyron tarmoqlarga asoslangan ikki bosqichli usulni ishlab chiqdi. Fizika ma’lumotli neyron tarmoq faqat o‘tgan ma’lumotlardagi naqshlarni o‘rganish o‘rniga energiya saqlanishi kabi fizik munosabatlarni o‘qitishdagi yo‘qotish funksiyasiga qo‘shadigan mashinaviy o‘rganish yondashuvidir.

Tadqiqotning namunaviy inshooti Italiyaning Bari shahrida joylashgan va 1930-yillarning boshida qurilgan Qirollik Harbiy-havo kuchlari 4-mintaqaviy havo hududi shtabi, boshqa nomi bilan ZAT kazarmasidir. To‘rt qavatli va taxminan 7559 m² umumiy maydonga ega bino bugungi kunda jamoat ofisi sifatida ishlatiladi. Qalin tuf devorlari va beton plitalari yuqori issiqlik massasini ta’minlasa-da, devor, tom va derazalarning issiqlik o‘tkazuvchanlik ko‘rsatkichlari zamonaviy energiya samaradorligi mezonlariga nisbatan yuqori.

Tadqiqotda bevosita uzluksiz sensor o‘lchovlaridan tashkil topgan ma’lumotlar to‘plami ishlatilmagan. Avval arxiv hujjatlari, joyida tekshiruvlar, davriy o‘lchovlar, foydalanuvchi fikrlari va tarixiy energiya iste’moli yordamida DesignBuilder–EnergyPlus muhitida bino energiya modeli yaratilgan. So‘ng ushbu modelning iyun–avgust davriga oid soatlik simulyatsiya natijalaridan 2208 namunali sintetik ma’lumotlar to‘plami ishlab chiqilgan.

Fizika ma’lumotli neyron tarmoq ketma-ket ikki bosqichda ishlaydi. Birinchi bosqich joriy operativ harorat, tashqi havo harorati, quyoshdan olinadigan issiqlik, foydalanuvchilardan keladigan ichki issiqlik, shamollatish va sovutish yuki kabi kirishlardan bir soatdan keyingi operativ haroratni bashorat qiladi. Ikkinchi bosqich esa bashorat qilingan haroratni boshqa energiya va foydalanish kirishlari bilan birlashtirib, bir soatdan keyingi sovutish elektr iste’molini hisoblaydi.

Neyron tarmoqni o‘qitishda faqat bashorat va referens qiymat orasidagi farq ishlatilmagan; binoning energiya balansi tenglamasining qoldig‘i ham yo‘qotish funksiyasiga qo‘shilgan. Shu tariqa tarmoqning sintetik ma’lumotlarga mos kelishi bilan birga belgilangan termodinamik munosabatga ham yaqinlashishi ko‘zlangan. Model beshta yashirin qatlam, har bir qatlamda 256 neyron va giperbolik tangens faollashtirish funksiyasidan foydalanadi. O‘qitishda Adam va L-BFGS-B optimallashtirish usullari, fizik koeffitsiyentlarni tanlashda esa Optuna asosidagi Tree-structured Parzen Estimator qo‘llangan.

Mustaqil vaqt tartibli test to‘plamida operativ harorat uchun 0,091 °C RMSE, %0,34 CVRMSE, 0,025 °C MBE va %0,09 NMBE qayd etilgan. Sovutish elektr iste’moli uchun RMSE 2,12 kWh, CVRMSE %9,95, MBE 0,04 kWh va NMBE %0,19 bo‘lgan. Bu qiymatlar model EnergyPlus tomonidan yaratilgan referens vaqt qatorini yuqori aniqlik bilan takrorlay olganini ko‘rsatadi.

Fizika ma’lumotli model tadqiqotda ishlatilgan ko‘p qatlamli perseptron, Random Forest va chiziqli regressiya modellaridan kamroq xato bergan. Operativ harorat RMSE’si taqqoslangan modellarga nisbatan %96,7–98,6; sovutish iste’moli RMSE’si esa %24,3–68,4 ga kamaygani bildirilgan.

Biroq bu natija haqiqiy tarixiy binodan uzluksiz o‘lchangan harorat va elektr ma’lumotlariga nisbatan tasdiqlanmagan. O‘qitish va test maqsadlari bir xil EnergyPlus modelidan olingan. Shuning uchun tadqiqot fizika ma’lumotli tarmoq haqiqiy binodagi haroratni 0,091 °C xato bilan bashorat qilganini emas, kalibrlangan deb ko‘rsatilgan simulyatsiya modelining chiqishini shu xato bilan qayta yaratganini ko‘rsatadi.

Manbaning fizik moslik bahosida ham muhim ochiqlik muammolari mavjud. Energiya balansi tenglamalarida turli birliklar aniq konversiyasiz birlashtirilgan, fizik qoldiqning standart og‘ishi taxminan \(1{,}39\times10^8\) kW deb hisobot qilingan va shunga qaramay og‘ishlar kichik deb talqin qilingan. Grafiklarda manfiy sovutish iste’moli bashoratlari va qayd etilgan RMSE bilan muvofiqlashtirish qiyin bo‘lgan ayrim katta chetlanishlar mavjud.

Shu sababli tadqiqot haqiqiy bino uchun tayyor va tasdiqlangan raqamli egizakni taqdim etmaydi. To‘g‘riroq ta’rif shuki, bu tarixiy binolarda sintetik bino simulyatsiyasi ma’lumotlarini tez takrorlash va energiya balansidan o‘qitish regulyatori sifatida foydalanish uchun ishlab chiqilgan istiqbolli usul namoyishidir.

Turkiya nuqtai nazaridan baholash: Turkiyadagi tarixiy jamoat binolari, muzeylar, ma’muriy binolar, xonlar, konaklar va ro‘yxatga olingan inshootlar energiya yangilash jarayonida o‘xshash muhofaza cheklovlariga duch keladi. Fizika ma’lumotli modellar zich sensor joylashtirish mumkin bo‘lmagan binolarda bino energiya simulyatsiyalarini tez ishlaydigan bashorat vositalariga aylantirish nuqtai nazaridan qimmatlidir. Biroq Italiyaning bitta binosi va faqat yoz mavsumidan ishlab chiqilgan modelni Turkiyaga bevosita ko‘chirish mumkin emas. Mahalliy iqlim, tosh yoki g‘isht turi, deraza xususiyatlari, soyalanish, foydalanuvchi xatti-harakati, HVAC tizimi va muhofaza qarorlari qayta belgilanishi; natijalar haqiqiy hisoblagichlar va mustaqil ichki muhit sensorlari bilan tasdiqlanishi kerak.

Tadqiqotning asosiy savoli nima?

Tadqiqotning asosiy savoli uzluksiz va keng qamrovli dala ma’lumotlari mavjud bo‘lmagan tarixiy binoda bir soatdan keyingi ichki muhit operativ harorati bilan sovutish elektr iste’molini fizika qonunlari bilan qo‘llab-quvvatlangan neyron tarmoq yordamida bashorat qilish mumkinmi, degan savoldir.

Tadqiqotchilar uchta asosiy muammoga yechim izlagan:

• Tarixiy binolarda sensor va energiya ma’lumotlarining cheklanganligi,
• An’anaviy mashinaviy o‘rganish modellarining fizik jihatdan mumkin bo‘lmagan natijalarni ishlab chiqishi mumkinligi,
• EnergyPlus kabi batafsil bino energiya modellarini real vaqt nazorati uchun qayta-qayta ishga tushirishning hisoblash xarajati.

Taklif etilgan yechim batafsil simulyatsiyani to‘liq yo‘q qilmaydi. Avval EnergyPlus modeli yordamida o‘qitish ma’lumotlari ishlab chiqiladi, keyin neyron tarmoq ushbu simulyatsiyaning tezroq ishlaydigan surrogat modeliga aylanadi.

Tarixiy binolarda energiyani bashorat qilish nega qiyin?

Tarixiy binolar zamonaviy binolardan farqli ravishda standartlashtirilgan material va detallarga ega emas. Qurilish davriga xos tosh, tuf, g‘isht, yog‘och, qorishma va qoplama tizimlari bugungi mahsulot kataloglarida bo‘lmasligi mumkin. Bino qatlamlari keyingi aralashuvlar bilan o‘zgargan, arxiv hujjatlari yo‘qolgan yoki konstruktiv elementlarga jismoniy kirish cheklangan bo‘lishi mumkin.

Muhofaza qonunchiligi ham o‘lchash va yangilash imkoniyatlarini cheklaydi. Devorga sensor o‘rnatish, derazani almashtirish, fasadni izolyatsiya qilish yoki asl yuzalarni ochish tarixiy qiymatga zarar yetkazishi mumkin. Shu sababli batafsil ma’lumot yig‘ish zamonaviy ofis binosiga nisbatan qiyinroq va qimmatroq.

Boshqa tomondan, qalin g‘ishtli devorlarning yuqori issiqlik massasi tashqi havo o‘zgarishlarining ichkariga kechikib yetib kelishiga sabab bo‘ladi. Foydalanuvchilar soni, deraza ochilishi, quyoshdan olinadigan issiqlik, uskunalar yuki va mexanik sovutish bir vaqtda o‘zgarganda operativ harorat bilan energiya talabi o‘rtasida nochiziqli va vaqt kechikishli munosabatlar paydo bo‘ladi.

Operativ harorat nima?

Operativ harorat faqat ichki havo haroratini emas, atrof yuzalardan keladigan o‘rtacha radiatsion harorat ta’sirini ham ifodalovchi issiqlik komforti kattaligidir. Past havo tezliklarida ko‘pincha havo harorati bilan o‘rtacha radiatsion haroratning og‘irliklangan kombinatsiyasi sifatida qaraladi.

Tarixiy binoda qalin devor va qoplamalarning yuzasi ichki havo haroratidan farq qilishi mumkin. Shu sababli havo harorati foydalanuvchilar his qiladigan termal muhitni to‘liq tushuntirib bera olmaydi. Tadqiqot shu sababli komfort bashoratining maqsadi sifatida operativ haroratdan foydalangan.

Fizika ma’lumotli neyron tarmoq nima?

An’anaviy neyron tarmoq kirishlar bilan maqsad qiymatlar orasidagi statistik munosabatni o‘rganadi. O‘qitishda bashorat xatosi kamaygani sari model muvaffaqiyatli deb qaraladi. Biroq bu yondashuv energiya saqlanishi yoki issiqlik uzatilishi kabi fizik shartlarni avtomatik ravishda kafolatlamaydi.

Fizika ma’lumotli neyron tarmoqda jami yo‘qotish ikki asosiy qismdan iborat:

\[ L_{\mathrm{total}} = \lambda_{\mathrm{data}}L_{\mathrm{data}} + \lambda_{\mathrm{physics}}L_{\mathrm{physics}} \]

Bu yerda:

• \(L_{\mathrm{data}}\), bashorat qilingan qiymat bilan referens qiymat orasidagi ma’lumot xatosidir.
• \(L_{\mathrm{physics}}\), bashoratlarning belgilangan energiya balansi tenglamasidan qanchalik chetlanishini o‘lchaydigan fizik qoldiqdir.
• \(\lambda_{\mathrm{data}}\) va \(\lambda_{\mathrm{physics}}\), ikki yo‘qotishning o‘qitishdagi nisbiy og‘irliklaridir.

Maqsad faqat referens ma’lumot nuqtalariga yaqinlashadigan emas, balki belgilangan fizik tenglama bilan ham mos natija beradigan tarmoq yaratishdir.

Tadqiqotda ko‘rib chiqilgan tarixiy bino qaysi?

Namuna inshoot Bari shahrida dengiz bo‘yida joylashgan ZAT kazarmasidir. U 1930-yillarning boshida Qirollik Harbiy-havo kuchlari 4-mintaqaviy havo hududi shtabi sifatida qurilgan va bugungi kunda jamoat ofisi sifatida ishlatiladi.

Tadqiqotning 7-sahifasidagi 3-rasm Italiya, Puglia va Bari miqyosidagi joylashuvni, sun’iy yo‘ldosh tasviridagi bino joylashuvini va dengizga qaragan tarixiy asosiy fasadni birga ko‘rsatadi. Bino ikki minora bilan ta’kidlangan simmetrik va monumental fasadga ega.

Bino qobig‘ining issiqlik xususiyatlari qanday?

Bino elementlarining issiqlik o‘tkazuvchanligi arxiv loyihalari, vizual tekshiruvlar va standart termofizik ma’lumotlar bazalari yordamida qayta tiklangan. Joyida issiqlik oqimi o‘lchovi bilan bevosita U-qiymat testi bajarilmagan.

8-sahifadagi 4-rasm tashqi devor, qoplama, tom va deraza qatlamlarining sxematik kesimlarini va hisoblangan issiqlik o‘tkazuvchanligini ko‘rsatadi.

Tashqi devorlar va beton qoplamalar yuqori issiqlik saqlash sig‘imini ta’minlaydi. Samarali jami issiqlik sig‘imi quyidagi munosabat bilan hisoblangan:

\[ C=\sum_i \rho_i c_{p,i}V_i \]

Bu yerda \(\rho_i\) material zichligi, \(c_{p,i}\) maxsus issiqlik sig‘imi va \(V_i\) hajmni ko‘rsatadi. Bino uchun hisoblangan jami samarali issiqlik sig‘imi:

\[ C=1{,}1286\times10^9\ \mathrm{J/K} \]

deb berilgan.

Isitish, sovutish va shamollatish tizimi qanday?

Isitish taxminiy mavsumiy samaradorligi qariyb %85 bo‘lgan dizel qozon, qora po‘lat taqsimlash quvurlari va quyma temir radiatorlar orqali ta’minlanadi. Maishiy issiq suv alohida qozon konturidan olinadi.

Ofis hududlarini sovutishda qavatlar bo‘yicha zonalangan o‘zgaruvchan sovutgich oqimli tizimlardan foydalaniladi. Energiya modelida nominal sovutish samaradorlik koeffitsiyenti 3,2 deb qabul qilingan.

Tabiiy shamollatish ichki harorat 25–29 °C oralig‘ida bo‘lganda va tashqi havo kamida 1 °C sovuqroq bo‘lsa faollashishi bildirilgan. Havo sizib kirishi uchun asosiy matnda 0,8 h⁻¹ qiymati berilgan.

Biroq ilovalardagi shamollatish qiymatlari bir-biriga mos emas:

Bu qiymatlar modelning turli zonalari, turli ishlash holatlari yoki ma’lumotni qayta ishlash bosqichlarini ifodalaydimi, tushuntirilmagan.

O‘qitish ma’lumotlari qanday ishlab chiqilgan?

Bino geometriyasi, qobiq, foydalanuvchi jadvallari, yoritish, uskuna yuklari, shamollatish va HVAC xususiyatlari DesignBuilder muhitida modellashtirilgan va hisoblar EnergyPlus dvigateli bilan bajarilgan.

Bari-Palese uchun IGDG iqlim ma’lumotlari yordamida iyun, iyul va avgust oylarini qamrab olgan soatlik simulyatsiya bajarilgan. Uch oylik davr:

\[ 92\ \mathrm{gün}\times24\ \mathrm{saat}=2208\ \mathrm{saat} \]

ma’lumot ishlab chiqargan.

Ma’lumotlar vaqt tartibi saqlangan holda ikki qismga ajratilgan:

Vaqt tartibini saqlash kelajakdagi test ma’lumotlarining tasodifiy aralashtirish orqali o‘qitish to‘plamiga sizib kirishini oldini olish nuqtai nazaridan to‘g‘ri. Biroq alohida validatsiya to‘plami ajratilmagan. Optuna o‘qitish ma’lumotlari ustida qanday validatsiya qilgani yoki ortiqcha moslashuvni qanday nazorat qilgani batafsil tushuntirilmagan.

Sintetik ma’lumotdan foydalanish nimani anglatadi?

Sintetik ma’lumot to‘g‘ridan-to‘g‘ri jismoniy sensordan emas, hisoblash modelidan yaratilgan ma’lumotdir. Ushbu tadqiqotda neyron tarmoq maqsad qilgan “referens” harorat va elektr qiymatlari EnergyPlus simulyatsiyasidan keladi.

Bu yondashuv muhofaza cheklovlari sabab uzluksiz o‘lchash mumkin bo‘lmagan tarixiy bino uchun usul ishlab chiqishni osonlashtiradi. Biroq neyron tarmoq haqiqiy binoning barcha noma’lum xatti-harakatini emas, EnergyPlus modeliga kodlangan farazlarni o‘rganadi.

Masalan, foydalanuvchilarning deraza ochish xatti-harakati, sensor xatosi, VRF nosozligi, texnik xizmat yetishmasligi, lokal soyalanish, namlik ta’siri yoki kutilmagan foydalanish o‘zgarishi EnergyPlus modeliga to‘g‘ri kiritilmagan bo‘lsa, neyron tarmoq ham ularni o‘rgana olmaydi.

Bino energiya modeli qanday kalibrlangan?

Manbaga ko‘ra bino energiya modeli 2022–2024 yillardagi tabiiy gaz va elektr iste’moli, arxiv hujjatlari, davriy harorat o‘lchovlari va foydalanuvchi fikrlari yordamida kalibrlangan. ASHRAE Guideline 14–2023 va IPMVP Option D usullariga rioya qilinganligi bildirilgan.

Biroq tadqiqot quyidagi kalibrlash dalillarini batafsil taqdim etmaydi:

• O‘lchangan va hisoblangan oylik energiya iste’moli jadvali,
• Bino energiya modeli uchun olingan oylik yoki soatlik NMBE,
• Bino energiya modeli uchun olingan CVRMSE,
• Davriy ichki harorat o‘lchovlari bilan simulyatsiya taqqoslanishi,
• Noaniq parametrlarning kalibrlashdan oldingi va keyingi qiymatlari,
• Kalibrlashning o‘qitish davridan mustaqil validatsiya davri.

Shuning uchun simulyatsiya haqiqiy binoni yetarli ifodalashi haqidagi bayon qabul qilingan taqdirda ham, o‘quvchi bu moslikni nashr etilgan sonli natijalardan mustaqil ravishda qayta baholay olmaydi.

Birinchi bosqich operativ haroratni qanday bashorat qiladi?

Birinchi bosqich \(t\) vaqtidagi termal va atrof-muhit kirishlaridan foydalanib \(t+1\) soatdagi operativ haroratni bashorat qiladi.

Tadqiqotning 10-sahifasidagi 6-rasm birinchi bosqichning asosiy kirishlarini quyidagicha ko‘rsatadi:

• Tashqi havo harorati \(T_{\mathrm{out}}\),
• Tabiiy shamollatish va sizib kirish \(ACH\),
• Foydalanuvchidan keladigan ichki issiqlik \(Q_{\mathrm{occ}}\),
• Quyoshdan keladigan issiqlik \(Q_s\),
• Seziladigan sovutish yuki \(Q_{\mathrm{cool}}\),
• Joriy operativ harorat \(T_o\),
• Samarali issiqlik sig‘imi \(C\),
• Jami issiqlik uzatish koeffitsiyenti \(H\),
• Vaqt va harorat o‘zgarish hosilalari.

Maqsad o‘zgaruvchisi:

\[ T_{o,t+1} \]

deb belgilangan.

Birinchi bosqichdagi energiya tenglamasi nima?

Manbada harorat modeli uchun berilgan tenglama quyidagicha:

\[ \alpha C\frac{\partial T_o}{\partial t} = \beta\left(Q_{\mathrm{cool}}+Q_s+Q_{\mathrm{occ}}\right) - \gamma H\left(T_o-T_{\mathrm{out}}\right)\partial t \]

Bu yerda:

• \(C\), samarali issiqlik sig‘imidir.
• \(T_o\), operativ haroratdir.
• \(Q_{\mathrm{cool}}\), sovutish yukidir.
• \(Q_s\), quyosh issiqlik yutug‘idir.
• \(Q_{\mathrm{occ}}\), foydalanuvchi manbali ichki issiqlik yutug‘idir.
• \(H\), bino qobig‘ining jami issiqlik uzatish koeffitsiyentidir.
• \(T_{\mathrm{out}}\), tashqi havo haroratidir.
• \(\alpha\), \(\beta\) va \(\gamma\), Optuna bilan sozlangan masshtablash koeffitsiyentlaridir.

Manbada \(Q\) terminlari kWh, \(C\) J/K, \(H\) W/K va harorat hosilasi soatlik vaqt masshtabida berilgan. Tenglamadagi barcha terminlarni umumiy energiya yoki quvvat birligiga aylantiradigan aniq koeffitsiyentlar ko‘rsatilmagan.

Bundan tashqari, oxirgi issiqlik yo‘qotish termini manbada \(\partial t\) bilan ko‘paytirilgandek ko‘rinadi. Bu belgi vaqt integrali, vaqt qadami yoki terish xatosimi, tushuntirilmagan. Shu sababli tenglama manbada yozilgan shaklida o‘lchov birliklari nuqtai nazaridan bir ma’noli emas.

Jadval A.1’da sovutish yuki −293,50 dan 0 kWh gacha berilgan. Tenglamada \(Q_{\mathrm{cool}}\) boshqa yutuqlarga “plus” ishorasi bilan qo‘shilgan. Agar manfiy qiymat ishlatilsa, bu sovutish energiyani zonadan chiqarib tashlashini ifodalashi mumkin; biroq ishora qoidasi matnda aniq belgilab berilmagan.

Fizik yo‘qotish qanday ishlatiladi?

Operativ harorat modeli uchun jami yo‘qotish asosiy matnda quyidagicha belgilangan:

\[ L_{\mathrm{total}} = 0{,}8L_{\mathrm{data}} + 0{,}2L_{\mathrm{physics}} \]

\(L_{\mathrm{data}}\), bashorat qilingan va EnergyPlus hisoblagan harorat orasidagi o‘rtacha kvadrat xatodir. \(L_{\mathrm{physics}}\), tarmoq bashorati energiya tenglamasiga qo‘yilganda qoladigan qoldiq kvadratiga asoslanadi.

Biroq Ilova A.5’da ayni model uchun yo‘qotish og‘irliklari 0,5 ma’lumot va 0,5 fizika deb berilgan. Yakuniy natijalarda qaysi og‘irlik ishlatilganini manba asosida qat’iy aniqlab bo‘lmaydi.

Optuna qaysi parametrlarni aniqlagan?

Manbaga ko‘ra Tree-structured Parzen Estimator ishlatadigan Optuna bilan 50 ta sinov bajarilgan, har bir sinov 500 epoxa o‘qitilgan va konvergentsiya ko‘pincha 20–25 sinov ichida ta’minlangan.

Asosiy matn \(\beta\) uchun \(10^{-6}\)–\(10^{-2}\), Ilova A.4 esa \(10^{-6}\)–\(10^{-3}\) qidiruv oralig‘ini beradi. Yakuniy qiymat ikkala oraliqqa ham kirsa-da, amalda ishlatilgan qidiruv fazosi noma’lum.

Usul oqimining dastlabki tavsifida o‘rganish tezligi, qatlamlar soni va neyronlar ham optimallashtirilgani aytilgan. Bunga qarshi ravishda Ilova A.4 to‘liq arxitektura giperparametr optimallashtirilishi bajarilmaganini aniq bayon qiladi.

Neyron tarmoq arxitekturasi qanday?

Uch tarmoqning o‘rtachasini olish tasodifiy boshlang‘ichlarga sezgirlikni kamaytirishi mumkin. Keyin qo‘llangan chiziqli regressiya tuzatishi sistematik og‘ishni kamaytiradi.

Biroq tuzatish koeffitsiyenti faqat o‘qitish to‘plamidan hisoblanganmi, ko‘rsatilmagan. Agar test maqsadlari ishlatilgan bo‘lsa, ma’lumotlar sizib kirishi yuz beradi. Manba bu muhim tafsilotni aniq taqdim etmaydi.

Ikkinchi bosqich sovutish elektr iste’molini qanday bashorat qiladi?

Ikkinchi bosqichda birinchi tarmoq ishlab chiqargan \(T_{o,t+1}\) bashorati yangi kirish sifatida ishlatiladi va bir soatdan keyingi sovutish elektr iste’moli hisoblanadi:

\[ E_{\mathrm{el,cool},t+1} \]

Bu bosqichdagi kirishlar orasida joriy va bashorat qilingan operativ harorat, harorat hosilasi, tashqi havo harorati, quyosh yutug‘i, yoritish, umumiy yoritish, uskuna yuklari, HVAC fan quvvati va havo almashinuvi mavjud.

Yoritish va uskunalar uchun berilgan yuzaviy quvvat zichliklarining yuqori chegaralari tarixiy ofis binosi uchun juda katta. Bu yuqori chegaralar butun bino jami qiymatlarini yuzaga bo‘lishdanmi yoki standartlashtirishdan oldingi vaqtinchalik o‘zgaruvchilardanmi kelib chiqqani tushuntirilmagan.

Sovutish modelining fizik tenglamasi nima?

Ikkinchi bosqichda manbada berilgan fizik munosabat quyidagicha:

\[ \alpha C\frac{\partial T_o}{\partial t} = \beta\left( Q_{\mathrm{cool}}+ Q_s+ Q_{\mathrm{occ}}+ Q_{\mathrm{vent}} \right) - \delta E_{\mathrm{el,cool}} \]

Bu tenglamada sovutish tizimi COP qiymati 3,2 deb qabul qilinib, seziladigan sovutish yuki bilan elektr iste’moli bog‘langan.

Optimal masshtablash koeffitsiyentlari:

deb bildirilgan.

Ushbu tenglamada ham chap tomon quvvat o‘lchamida, o‘ng tomondagi ayrim terminlar kWh va elektr iste’moli ham kWh birlikda. Bir soatlik vaqt qadami sabab energiya va o‘rtacha quvvat son jihatdan bog‘lanishi mumkin; biroq manba bu konversiyani tenglamada aniq ko‘rsatmagan.

Yanada muhim muammo fizik qoldiqda \(Q_{\mathrm{cool}}\) ishlatilishidir. Sovutish elektr iste’moli allaqachon seziladigan sovutish yuki va COP orqali to‘g‘ridan-to‘g‘ri hisoblanishi mumkin bo‘lgan kattalikdir. Agar EnergyPlus ishlab chiqargan ayni soatdagi sovutish yuki fizik yo‘qotishda ishlatilgan bo‘lsa, model bashorat qilishi kerak bo‘lgan maqsadga juda yaqin va qisman deterministik ma’lumotga ega bo‘ladi. Bu real vaqt foydalanishda oldindan ma’lum kirishmi yoki yo‘qmi, tushuntirilmagan.

Modelning operativ harorat bo‘yicha muvaffaqiyati qanday?

12-sahifadagi 7-rasm test davrining taxminan 400 soatida bashorat qilingan va EnergyPlus tomonidan ishlab chiqilgan operativ harorat egri chiziqlarini ko‘rsatadi. Ikki chiziq aksariyat soatlarda bir-biriga juda yaqin; farqlar tez harorat o‘zgarishlari va ayrim cho‘qqilarda ortadi.

13-sahifadagi 8-rasmda bashoratlar ideal 1:1 chizig‘i atrofida zichlashadi. 9-rasm esa harorat qoldiqlari nol atrofida to‘planganini ko‘rsatadi.

Matnga ko‘ra qoldiqlarning:

• %79,7 qismi ±0,10 °C ichida,
• %99,73 qismi ±0,5 °C ichida

qolgan. Rasm leyendasida ikkinchi nisbat %99,77 sifatida ko‘rinadi. Bu kichik farq manbada izohlanmagan.

±0,5 °C chegarasi tadqiqot tomonidan komfort toleransi bilan bog‘langan. Biroq modelning maqsadi haqiqiy foydalanuvchi komfort ovozi emas, EnergyPlus operativ haroratidir. Shu sababli bu natija foydalanuvchilarning %99 dan ko‘prog‘i komfortli degani emas.

Modelning sovutish iste’moli bo‘yicha muvaffaqiyati qanday?

14-sahifadagi 10-rasm taxminan 400 soatlik davrda sovutish iste’molining yoqilib-o‘chishini va yuqori yuk davrlarini ko‘rsatadi. Bashorat egri chizig‘i umumiy vaqtni kuzatadi. Biroq ayrim past yuk davrlarida bashoratlar noldan pastga tushgani ko‘rinadi.

Elektr iste’moli fizik jihatdan manfiy bo‘lishi mumkin emasligi uchun bu natija model chiqishiga musbatlik cheklovi qo‘llanmaganini ko‘rsatadi. Manfiy qiymatlar keyin nolga qirqilganmi, ko‘rsatilmagan.

Ayni sahifadagi 11-rasmda ko‘pchilik nuqta 1:1 chizig‘iga yaqin bo‘lsa-da, quyidagi aniq tuzilmalar mavjud:

• Past simulyatsiya qiymatlarida taxminan 45–60 kWh deb bashorat qilingan vertikal nuqta guruhlari,
• 40–50 kWh simulyatsiya qiymatlarida taxminan 10–25 kWh deb bashorat qilingan past guruhlar,
• Yuqori iste’mol uchlarida ideal chiziqdan uzoqlashgan nuqtalar.

Agar bunday kattalikdagi og‘ishlar ayni 442 nuqtali test to‘plamida mavjud bo‘lsa, ularning 2,12 kWh RMSE bilan qanday birga bo‘lishi xom ma’lumotlarsiz tasdiqlab bo‘lmaydi. Manba tarqalish grafigi ishlatgan namuna to‘plamini va uning metrik hisob bilan aloqasini yetarlicha tushuntirmagan.

15-sahifadagi xato issiqlik xaritasida ham ayrim soatlarda 8,3, 13,2, 14,3 va 30,2 kWh kabi o‘rtacha soatlik xatolar ko‘rinadi. Xatolar ayniqsa ertalab va tushdan keyin yuk tez ko‘tarilgan soatlarda zichlashadi.

Sovutish talabi bilan harorat har doim birga oshadimi?

Manba ikkita maxsus vaqtni o‘rgangan:

Manba bu qiymatlarni matnda “lahzalik quvvat” sifatida kW, model maqsadi va jadvallarda esa kWh birlikda beradi. Soatlik energiya bilan bir soatlik o‘rtacha quvvat son jihatdan bir xil kattalikka ega bo‘lishi mumkin; biroq tushunchalarni bir-birining o‘rnida ishlatish birlik aniqligi muammosini yuzaga keltiradi.

Tunda harorat nisbatan yuqori qolgan holda sovutish iste’molining nolga yaqinlashishi binoning issiqlik inertsiya va HVAC ishlash jadvali bilan tushuntirilgan. Bu kuzatuv yuqori harorat har bir soatda yuqori sovutish iste’moli degani emasligini ko‘rsatadi.

Biroq tadqiqot fizik cheklov sababiyat va korrelyatsiyani bir-biridan ajratishini da’vo qiladi. Neyron tarmoqning ikki vaqt qatorini to‘g‘ri bashorat qilishi o‘z-o‘zidan sababiyatni isbotlamaydi. Sababiyat uchun aralashuv, nazoratli tajriba yoki maxsus sababiy inferensiya dizayni zarur.

Fizik moslik qanday sinovdan o‘tkazilgan?

Modelning fizik mosligi energiya balansi tenglamasiga oid nuqtaviy qoldiqlarning taqsimoti bilan baholangan. 15-sahifadagi 13-rasm ma’lumot va fizik yo‘qotishlar 3000 epoxa davomida kamayganini ko‘rsatadi.

Fizik qoldiqning standart og‘ishi quyidagi munosabat bilan hisoblangan:

\[ \sigma= \sqrt{ \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (r_i-\bar r)^2 } \]

Manbada natija:

\[ \sigma=1{,}39\times10^8\ \mathrm{kW} \]

deb berilgan. 16-sahifadagi 14-rasmning gorizontal o‘qi ham \(10^8\) masshtabida va leyendada taxminan ±\(1{,}38\times10^8\) kW ko‘rinadi.

Bu qiymat tadqiqotda kichik og‘ish va fizik moslik belgisi sifatida talqin qilingan. Biroq yuz million kilovattlik qoldiq ko‘rib chiqilgan binoning taxminan o‘nlab kilovatt darajasidagi sovutish talabidan ko‘plab tartiblar kattaroq.

Manbada quyidagi ehtimollar tushuntirilmagan:

• Qoldiq standartlashtirilgan yoki masshtablangan fazoda hisoblanib, noto‘g‘ri birlik bilan belgilangan bo‘lishi,
• Joul, vatt, soat va kilovatt-soat konversiyasi yetarli qo‘llanmagan bo‘lishi,
• Grafik o‘qida ilmiy yozuv yoki birlik yozish xatosi bo‘lishi,
• Fizik yo‘qotishning kvadratlangan yoki masshtablangan qiymati jismoniy quvvat sifatida taqdim etilgan bo‘lishi.

Qoldiqlar o‘rtachasi nolga yaqin bo‘lishi faqat musbat va manfiy xatolar bir-birini muvozanatlashini ko‘rsatadi. Bu alohida vaqt qadamlaridagi energiya balansi xatosi kichikligini isbotlamaydi.

Bundan tashqari, har qanday taqsimotning standart og‘ishi mavjud bo‘lishi qiymatlarning avtomatik ravishda %68,27 qismi ±1 standart og‘ish ichida qolishini anglatmaydi. Bu nisbat faqat normal taqsimot farazi ostida amal qiladi. Manba taqsimotni taxminan normal deb qabul qilgan, biroq normalik testi haqida hisobot bermagan.

PINN an’anaviy modellardan qanchalik muvaffaqiyatli?

PINN uchun berilgan nisbiy RMSE kamayishlari arifmetik jihatdan jadvallarga mos:

Biroq taqqoslash jadvallaridagi MLP, Random Forest va chiziqli regressiya qiymatlari ikki xil maqsad uchun noodatiy darajada bir xil. Masalan, harorat uchun 2,866 °C bo‘lgan MLP RMSE energiya jadvalida 2,87 kWh; 6,703 °C bo‘lgan chiziqli regressiya natijasi 6,70 kWh sifatida takrorlangan. CVRMSE, MBE va NMBE qiymatlari ham ayni tartibda takrorlangan.

Ikki maqsadning masshtabi, birligi va vaqt qatori butunlay boshqa bo‘lgani uchun barcha asosiy modellar ayni xato sonlarini ishlab chiqishi ehtimoli past. Bu holat natijalarni qayta tekshirishni talab qiladigan mumkin bo‘lgan hisobot yoki jadval ko‘chirish muammosidir.

Bundan tashqari, PINN uch tarmoq o‘rtachasi va chiziqli yakuniy tuzatishni ishlatadi, taqqoslash modellariga ayni ansambl va tuzatish jarayonlari qo‘llanganmi, bildirilmagan. MLP va Random Forest giperparametrlari ham batafsil berilmagan. Shu sababli taqqoslash butunlay teng model murakkabligi sharoitida bajarilganini tasdiqlab bo‘lmaydi.

Model haqiqatan kamroq ma’lumotga muhtojmi?

Tadqiqot fizik ma’lumotning ma’lumot ehtiyojini kamaytirishini da’vo qiladi. Biroq model 1766 soat sintetik o‘qitish ma’lumotidan foydalangan va quyidagi kam-ma’lumot tajribalari bajarilmagan:

• O‘qitish ma’lumotini %10, %25 yoki %50 gacha kamaytirish,
• PINN va an’anaviy modellarni turli ma’lumot miqdorlarida taqqoslash,
• Sensorlar soni kamaytirilgan ssenariylar,
• Yetishmaydigan yoki shovqinli ma’lumot tajribalari,
• Boshqa mavsum yoki binoga noldan ko‘chirish.

Shuning uchun tadqiqot fizika ma’lumotli tarmoq o‘rganilgan simulyatsiya ma’lumotlar to‘plamida muvaffaqiyatliroq bo‘lganini ko‘rsatadi; kamroq ma’lumot talab qilishini tajriba orqali ko‘rsatmaydi.

Model boshqa tarixiy binolarga ko‘chirilishi mumkinmi?

Manba termofizik kirishlarni o‘zgartirish orqali boshqa tarixiy binolarga moslashtirish mumkinligini ilgari suradi. Biroq tarmoq faqat Bari shahridagi bitta bino va bitta yoz davri bilan o‘qitilgan.

Boshqa inshootga ko‘chirish uchun kamida quyidagilar qayta belgilanishi kerak:

• Bino geometriyasi va zonalash,
• Devor, tom, deraza va qoplama qatlamlari,
• Issiqlik sig‘imi va jami issiqlik uzatish koeffitsiyenti,
• Iqlim ma’lumotlari, quyosh yo‘nalishi va soyalanish,
• Foydalanuvchi va uskuna jadvallari,
• Tabiiy shamollatish xatti-harakati,
• HVAC tizimi va COP o‘zgarishi,
• Yangi EnergyPlus kalibrlashi,
• Fizik koeffitsiyentlar va tarmoqni qayta o‘qitish.

Shu sababli faqat bir necha termofizik sonni o‘zgartirib bevosita ko‘chirish imkoniyati ushbu tadqiqotda ko‘rsatilmagan.

Raqamli egizak va bino boshqaruv tizimida foydalanish nimani anglatadi?

Bir marta o‘qitilgandan keyin neyron tarmoq batafsil EnergyPlus simulyatsiyasiga nisbatan tezroq bashorat ishlab chiqishi mumkin. Bu xususiyat modeldan raqamli egizak, bino boshqaruv tizimi va model bashoratli nazorat ilovalarida nazariy jihatdan foydalanish imkonini beradi.

Masalan, bino boshqaruv tizimi bir soatdan keyingi harorat va sovutish talabini bashorat qilib:

• Sovutishni tig‘iz soatdan oldin cheklangan darajada ishga tushirishi,
• Elektr cho‘qqi talabini kamaytirishi,
• Tabiiy shamollatish bilan mexanik sovutish o‘rtasida tanlov qilishi,
• Komfort diapazonidan chiqish xavfi haqida boshqaruvchilarga xabar berishi mumkin.

Biroq tadqiqotda model haqiqiy bino avtomatlashtirish tizimiga ulanmagan, onlayn bashorat kechikishi o‘lchanmagan va nazorat buyruqlarining energiya yoki komfortga ta’siri tajribaviy sinovdan o‘tkazilmagan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar nimalar?

• Belgilangan PINN EnergyPlus manbali test ma’lumotidagi operativ harorat naqshini juda past statistik xato bilan qayta yaratgan.
• Ikki bosqichli model harorat bashoratini sovutish iste’moli bashoratiga kirish sifatida ishlata olgan.
• Energiya iste’moli vaqt qatorining umumiy yoqilish, o‘chish va cho‘qqi davrlari ushlangan.
• Ma’lumot va fizik terminlari birgalikda ishlatiladigan yo‘qotish funksiyasi o‘qitish davomida kamaygan.
• Optuna yordamida fizik koeffitsiyentlar uchun sonli optimal to‘plam topilgan.
• Model manbada qayd etilgan taqqoslash modellaridan kamroq xato bergan.
• Yuqori issiqlik massasi sabab harorat va sovutish talabining cho‘qqi vaqtlari har doim ustma-ust tushmasligi ko‘rsatilgan.
• O‘qitilgan tarmoq simulyatsiyani qayta ishga tushirmasdan bir soat oldinga bashorat ishlab chiqishi metodologik jihatdan mumkin.

Tadqiqot nimani isbotlamaydi?

• Haqiqiy binoning operativ harorati 0,091 °C xato bilan bashorat qilinganini ko‘rsatmaydi.
• Haqiqiy elektr hisoblagichi 2,12 kWh xato bilan bashorat qilinganini ko‘rsatmaydi.
• Model haqiqiy sensor shovqini va foydalanuvchi xatti-harakati ostida ayni muvaffaqiyatni saqlab qolishini ko‘rsatmaydi.
• Fizik cheklov o‘lchov birliklari jihatidan to‘g‘ri va kichik qoldiq ishlab chiqishini aniq ko‘rsatmaydi.
• Model haqiqiy energiya saqlanishi buzilishini oldini olishini ko‘rsatmaydi.
• Manfiy energiya bashoratlarini cheklashini ko‘rsatmaydi.
• PINN kam-ma’lumot sharoitida an’anaviy modellardan ustunligini bevosita sinamaydi.
• Boshqa bino yoki iqlimga umumlashuvini tasdiqlamaydi.
• Real vaqt raqamli egizak yoki bino boshqaruv tizimi ilovasini ko‘rsatmaydi.
• Model bashoratli nazorat energiya tejashini ta’minlashini o‘lchamaydi.
• Sovutish iste’moli bashorati butun yil yoki isitish mavsumi uchun amal qilishini ko‘rsatmaydi.
• Muhofaza qarorlari yoki jismoniy yangilash variantlarini avtomatik aniqlash mumkinligini ko‘rsatmaydi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari nimalar?

• Tarixiy binolarning ma’lumot chekloviga qaratilgan aniq amaliy muammo tanlangan.
• Operativ harorat va sovutish iste’moli ketma-ket ikki maqsad sifatida ko‘rilgan.
• Bino geometriyasi, qobiq xususiyatlari, HVAC va foydalanuvchi jadvallari bitta energiya modelida birlashtirilgan.
• Ma’lumotlar tasodifiy aralashtirilmasdan vaqt tartibi saqlangan holda test qilingan.
• Energiya balansi tarmoq o‘qitish yo‘qotishiga qo‘shilgan.
• Optuna asosidagi fizik koeffitsiyent optimallashtirish qo‘llangan.
• Uch xil boshlang‘ich bilan ansambl bashorati ishlatilgan.
• RMSE bilan birga CVRMSE, MBE va NMBE qayd etilgan.
• Vaqt qatori, tarqalish, xato taqsimoti va soatlik xato issiqlik xaritasi taqdim etilgan.
• Model sintetik ma’lumot bilan cheklangani mualliflar tomonidan aniq tan olingan.
• Ma’lumot va kod oqilona so‘rov bo‘yicha ulashilishi bildirilgan.
• Tadqiqot taqrizli va ochiq kirishli jurnalda nashr etilgan.

Tadqiqotning cheklovlari nimalar?

• Faqat bitta tarixiy bino o‘rganilgan.
• Faqat iyun–avgust davri modellashtirilgan.
• Model haqiqiy uzluksiz dala ma’lumotlari bilan o‘qitilmagan.
• Test maqsadlari ham EnergyPlus simulyatsiyasidan keladi.
• Bino energiya modeli kalibrlash metriklari batafsil taqdim etilmagan.
• Joyida U-qiymat o‘lchovi bajarilmagan.
• Energiya balansi tenglamalarining o‘lchov birliklari aniq emas.
• Harorat tenglamasida qo‘shimcha \(\partial t\) yozuvi mavjud.
• Harorat hosilasi matnda teskari tartibda yozilgan.
• Yo‘qotish og‘irliklari 0,8/0,2 va 0,5/0,5 deb turlicha berilgan.
• Optuna qidiruv chegaralarida nomuvofiqlik mavjud.
• Arxitektura giperparametrlari optimallashtirilganmi, tavsiflar orasida farq qiladi.
• Alohida validatsiya to‘plami yo‘q.
• Validatsiya yo‘qotishi qanday hisoblangani noma’lum.
• Shamollatish oraliqlari manba bo‘limlari orasida mos emas.
• Operativ harorat diapazonlari jadvallar va grafiklar orasida mos emas.
• Sovutish modeli Optuna epoxa sonlari turlicha berilgan.
• Uch tarmoq o‘rtachasi va chiziqli yakuniy tuzatish natijaning faqat fizik cheklovdan kelib chiqishini cheklaydi.
• Chiziqli tuzatish test ma’lumotiga kirganmi, tushuntirilmagan.
• Taqqoslash modellarining batafsil giperparametrlari berilmagan.
• Ikki maqsad uchun asosiy model xato jadvallari noodatiy tarzda bir xil sonlarni o‘z ichiga oladi.
• Sovutish bashoratlarida manfiy qiymatlar ko‘rinadi.
• Sovutish tarqalish grafigi qayd etilgan RMSE bilan vizual jihatdan to‘liq mos emas.
• Fizik qoldiqning standart og‘ishi bino masshtabiga nisbatan nihoyatda katta.
• Fizik qoldiq birligi yoki normallashtirish konversiyasi tushuntirilmagan.
• %5–95 xato diapazoni qanday ishlab chiqilgani tushuntirilmagan.
• Noaniqlik miqdoriy baholanmagan.
• Kam-ma’lumot ustunligi uchun ma’lumotni kamaytirish tajribasi bajarilmagan.
• Boshqa bino, iqlim yoki mavsumda tashqi validatsiya bajarilmagan.
• Raqamli egizak va nazoratdan foydalanish faqat taklif darajasida.
• Ma’lumot va kod ochiq repozitoriyda nashr etilmagan, so‘rov bo‘yicha kirishga qoldirilgan.

Turkiyada qaysi inshootlarda tadqiq qilish mumkin?

Usul Turkiyada uzluksiz monitoring infratuzilmasi cheklangan quyidagi bino turlarida o‘rganilishi mumkin:

• Ro‘yxatga olingan jamoat binolari va ma’muriy inshootlar,
• Tarixiy muzeylar va arxiv binolari,
• Xonlar, karvonsaroylar va an’anaviy bozor binolari,
• Tosh yoki g‘isht terma maktab binolari,
• Tarixiy konaklar va madaniyat markazlari,
• Muhofaza qilinadigan temiryo‘l vokzallari va harbiy inshootlar.

Qo‘llash uchun avval mahalliy binoga xos energiya modeli qurilishi, keyin model haqiqiy o‘lchovlar bilan kalibrlanishi kerak. Turkiyada faqat hisob-faktura ma’lumotlari yetarli deb qaralmasligi kerak; kamida turli yo‘nalish va qavatlarda operativ yoki havo harorati, tashqi iqlim, HVAC ishlash holati va asosiy elektr iste’moli bir vaqtda qayd etilishi lozim.

Turkiyaga moslashtirish uchun qanday tasdiqlashlar kerak?

O‘tmish, bugun va kelajak nuqtai nazaridan ahamiyati nima?

O‘tmishda tarixiy binolarning energiya tahlili asosan barqaror holat hisoblari yoki batafsil, biroq sekin dinamik simulyatsiyalar bilan olib borilgan. Ma’lumot yetishmasligi va muhofaza cheklovlari real vaqt bashorat tizimlarini qurishni qiyinlashtirgan.

Bugungi hissa batafsil bino energiya modelining xatti-harakatini tezroq ishlaydigan neyron tarmoqqa o‘tkazish va energiya balansidan o‘qitish regulyatori sifatida foydalanishdir. Bu yondashuv simulyatsiyani qayta ishga tushirish o‘rniga bir soat oldinga tez bashorat ishlab chiqish potensialiga ega.

Kelajakda usulni haqiqiy sensor va hisoblagich ma’lumotlari bilan qayta o‘qitish, fizik tenglamalarni o‘lchov birliklari jihatidan tuzatish, noaniqlik oraliqlarini hisoblash, turli tarixiy binolarda tashqi validatsiya qilish va bino nazorat tizimida haqiqiy energiya tejamini o‘lchash zarur.

Tadqiqot usuli va natijalari

Tadqiqot dizaynining texnik xulosasi

Xato mezonlari qanday hisoblangan?

O‘rtacha bias xatosi:

\[ MBE= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (P_i-O_i) \]

Normallashtirilgan o‘rtacha bias xatosi:

\[ NMBE= \frac{ \sum_{i=1}^{n}(P_i-O_i) }{ n\bar O } \times100 \]

O‘rtacha kvadrat xatoning ildizi:

\[ RMSE= \sqrt{ \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (P_i-O_i)^2 } \]

RMSE o‘zgarish koeffitsiyenti:

\[ CVRMSE= \frac{RMSE}{\bar O} \times100 \]

Bu yerda \(P_i\) model bashoratini, \(O_i\) EnergyPlus referens qiymatini, \(\bar O\) referens o‘rtachasini va \(n\) namuna sonini ko‘rsatadi.

Tadqiqot ASHRAE Guideline 14’ning soatlik model baholashi uchun NMBE chegarasini ±%10, CVRMSE chegarasini %30 deb keltirgan. Biroq bu chegaralar asosan energiya modellarini o‘lchangan ma’lumotlar bilan kalibrlash uchun mo‘ljallangan. PINN’ning ayni simulyatsiya modelini qayta ishlab chiqishidagi past xato bino energiya modeli haqiqiy binoga nisbatan alohida tasdiqlanganini anglatmaydi.

Operativ harorat natijalarining batafsil taqqoslanishi

PINN natijasi simulyatsiya referensiga juda yaqin. Biroq MLP va Random Forest uchun taxminan 2,8 °C RMSE, joriy harorat va bir soatdan keyingi harorat o‘rtasidagi kirish–maqsad munosabati kuchli bo‘lishi kerak bo‘lgan soatlik bashorat muammosi uchun kutilganidan yuqori. Taqqoslash modellarining sozlamalari, kechiktirilgan harorat kirishlari va o‘qitish natijalari berilmagani sababli bu katta farq manbasini baholab bo‘lmaydi.

Sovutish iste’moli natijalarining batafsil taqqoslanishi

MLP, Random Forest va chiziqli regressiya satrlari harorat jadvalidagi qiymatlarning faqat yaxlitlangan ko‘rinishi bo‘lishi, natija jadvalidagi eng muhim tekshirish talab qiladigan tahririy muammolardan biridir.

Manbadagi metodologik nomuvofiqliklar

Rasmlarning o‘zi ko‘rsatadigan natijalar

Natijalarning muvozanatli talqini

Tadqiqotning eng mustahkam natijasi shuki, ikki bosqichli katta oldinga yo‘naltirilgan tarmoq EnergyPlus tomonidan ishlab chiqilgan soatlik harorat va sovutish naqshlarini takrorlay oladi. Modelning operativ harorat egri chizig‘i referens simulyatsiyaga aniq yaqin.

Sovutish iste’molidagi muvaffaqiyat cheklanganroq bo‘lsa-da, umumiy yoqilish–o‘chish jadvali va yuk tendensiyalari ushlangan. Biroq tarqalish grafigi, manfiy qiymatlar va yuqori soatlik xatolar ishlashni bitta RMSE soni bilan umumlashtirib bo‘lmasligini ko‘rsatadi.

“Fizika ma’lumotli” ta’rifi energiya balansiga oid qoldiq yo‘qotish funksiyasiga qo‘shilishiga asoslanadi. Tenglama birliklari, fizik qoldiq masshtabi va manbadagi nomuvofiqliklar sabab model termodinamik jihatdan tasdiqlangan degan xulosaga kelib bo‘lmaydi. Ehtiyotkorroq ta’rif — fizik munosabatlar bilan regulyatsiya qilingan neyron tarmoq.

Tadqiqotning haqiqiy amaliy qiymati batafsil bino simulyatsiyasini tez surrogat modelga aylantirish g‘oyasidadir. Bu potensialni dala sharoitida tasdiqlash uchun model haqiqiy o‘lchovlar, turli inshootlar va ko‘rilmagan iqlim sharoitlariga nisbatan sinovdan o‘tkazilishi kerak.

Manba va usul haqida izoh

Tadqiqotning to‘liq asl nomi: Physics-Informed Neural Networks for predicting indoor temperature and cooling demand in historic buildings

Mualliflar va to‘g‘ri tartibi: Simona Semeraro; Francesca Vecchi; Roberto Stasi; Umberto Berardi.

Teng birinchi muallif: Teng hissa yoki teng birinchi mualliflik ma’lumoti ko‘rsatilmagan.

Mas’ul muallif: Umberto Berardi.

Aloqa manzili: umberto.berardi@poliba.it

Muassasa: ArCoD – Department of Architecture, Construction, and Design, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy.

DOI:10.1016/j.jobe.2025.114392

Rasmiy manba havolasi:ScienceDirect rasmiy maqola sahifasi

Jurnal: Journal of Building Engineering.

Jild: 115.

Maqola raqami: 114392.

Nashr yili: 2025.

Nashriyot: Elsevier Ltd.

Yuborilgan sana: 29 Mayıs 2025.

Tuzatilgan versiya sanasi: 30 Eylül 2025.

Qabul qilingan sana: 13 Ekim 2025.

Onlayn nashr sanasi: 24 Ekim 2025.

Taqriz holati: Taqrizdan o‘tgan ilmiy tadqiqot maqolasi.

Ochiq kirish holati: CC BY 4.0 litsenziyasi ostida ochiq kirish.

Sahifa soni: 27.

Manba turi: Kalibrlangani bildirilgan dinamik bino energiya simulyatsiyasi, sintetik ma’lumot ishlab chiqarish, fizika ma’lumotli neyron tarmoq, giperparametr optimallashtirish va mashinaviy o‘rganish taqqoslashini o‘z ichiga olgan tadqiqot maqolasi.

Muallif hissalari:

• Simona Semeraro: Usul, tadqiqot, formal tahlil, ma’lumotlarni tartibga solish va konseptualizatsiya.
• Francesca Vecchi: Formal tahlil, ma’lumotlarni tartibga solish va konseptualizatsiya.
• Roberto Stasi: Formal tahlil, ma’lumotlarni tartibga solish va konseptualizatsiya.
• Umberto Berardi: Moliyalashtirishni ta’minlash, formal tahlil, ma’lumotlarni tartibga solish va konseptualizatsiya.

Moliyalashtirish: Italiya Universitet va Tadqiqot vazirligi tomonidan Milliy tiklanish va bardoshlilik rejasi doirasida moliyalashtirilgan National Center for Sustainable Mobility loyihasining “Digital twin nella gestione di vettori energetici nuovi per l’accoppiamento edificio-trasporti in ambito urbano” tadqiqoti tomonidan qo‘llab-quvvatlangan. Loyiha kodi CUP D93C22000410001 sifatida berilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar tadqiqotga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan ma’lum moliyaviy manfaat yoki shaxsiy aloqa yo‘qligini bildirgan.

Ma’lumotlarga kirish: Soatlik operativ harorat, sovutish energiyasi va qayta ishlangan o‘qitish kirishlaridan iborat simulyatsiya ma’lumotlar to‘plamini mas’ul muallifdan oqilona so‘rov bo‘yicha olish mumkinligi bildirilgan.

Kodga kirish: PINN arxitekturasi, giperparametrlar va Optuna optimallashtirish skriptlari tadqiqot maqsadida so‘rov bo‘yicha ulashilishi aytilgan. Hammaga ochiq va doimiy kod repozitoriy havolasi berilmagan.

Asosiy ishlatilgan vositalar: DesignBuilder, EnergyPlus, Python asosidagi mashinaviy o‘rganish vositalari, StandardScaler va Optuna.

Ushbu o‘zbekcha maqola tadqiqotning asosiy matni, ilovalari, energiya balansi tenglamalari, ma’lumot jadvallari, bino qobig‘i sxemalari, neyron tarmoq ish oqimlari, vaqt qatorlari, xato taqsimotlari, fizik qoldiq grafiklari va model taqqoslashlari ko‘rib chiqilib tayyorlangan. Tadqiqotda bo‘lmagan tashqi ilmiy natijalar qo‘shilmagan. Tashqi manba tekshiruvi faqat tadqiqotning rasmiy bibliografik identifikatsiyasi, jurnal qaydi, DOI va nashr holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan.

Tadqiqot natijalari fizika ma’lumotli tarmoq haqiqiy binodagi o‘lchovlarni ayni xato bilan bashorat qilganini ko‘rsatmaydi. Bashorat maqsadlari kalibrlangani aytilgan EnergyPlus modelidan ishlab chiqilgan sintetik ma’lumotlardir. Shu sababli qayd etilgan xatolar simulyatsiya–neyron tarmoq mosligini ifodalaydi.

Manbaning asosiy texnik ochiqlik muammolari energiya tenglamalaridagi birlik nomuvofiqligi, harorat tenglamasidagi qo‘shimcha \(\partial t\), teskari yozilgan hosila ifodasi, turli yo‘qotish og‘irliklari, turli Optuna oraliqlari, validatsiya to‘plami noaniqligi, shamollatish diapazoni nomuvofiqliklari, turli epoxa sonlari, asosiy model jadvallarida takrorlangan xato qiymatlari, manfiy sovutish bashoratlari va taxminan \(10^8\) kW kattalikdagi fizik qoldiqdir.

Tadqiqot fizik regulyatsiya o‘z ichiga olgan neyron tarmoqlar tarixiy bino simulyatsiyalari uchun tez surrogat model bo‘lishi mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi. Haqiqiy dala aniqligi, kam-ma’lumot ustunligi, boshqa binolarga ko‘chiriluvchanlik, real vaqt raqamli egizakdan foydalanish va energiya tejami hali tasdiqlanmagan.