Информационное моделирование энергетической эффективности объекта капитального строительства на различных этапах жизненного цикла тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Косовцева Илона Андреевна

• Косовцева Илона Андреевна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Косовцева Илона Андреевна

2.3. Программная реализация информационной модели энергосбережения (ИМЭ)

2.3.1. Оптимизация оболочки программной реализации информационной модели энергосбережения жизненного цикла ОКС

2.3.2. Функционал программной реализации информационной модели энергосбережения жизненного цикла ОКС

2.4. Экономическая оптимизация мероприятий, направленных на повышение энергетической эффективности проекта

2.4.1. Интегральные количественные характеристики эффективности жизненного цикла ОКС

2.4.2. Метод количественного описания вклада технико-технологических решений в повышение энергоэффективности жизненного цикла ОКС

2.5. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫХ ОБЪЕМНО-ПЛАНИРОВОЧНЫХ РЕШЕНИЙ ОКС

3.1. Методы количественного описания интегральных стратегий энергосбережения ОКС

3.1.1. Методы количественного описания влияния теплофизических характеристик ограждающих конструкций ОКС на тепловые потоки в течение отопительного периода

3.1.2. Оптимизация тепловой эффективности ОКС в течение отопительного периода

3.2. Информационное моделирование влияния геометрических характеристик проектного решения здания и теплофизических свойств ограждающих конструкций на тепловую эффективность ОКС

3.2.1. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений ОКС с учетом дисциплинирующих условий

3.2.2. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений сооружений, имеющих форму параллелепипеда

3.2.3. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений сооружений купольной формы

3.2.4. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений сооружений цилиндрической формы

3.2.5. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений сооружений конической формы

3.2.6. Энергоэффективное информационное моделирование объемно-планировочных решений сооружений, имеющих форму примыкающих параллелепипедов

3.3. Техническая энергооптимизация объемно-планировочных решений

3.3.1. Метод количественного описания влияния тепло физических характеристик ограждающих конструкций ОКС на тепловые потоки

3.3.2. Оптимизация тепловой эффективности жизненного цикла ОКС в течение отопительного периода

3.4. Выводы по главе

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1. Характеристики и локализация объекта информационного моделирования энергетической эффективности

4.1.1. Конструктивные характеристики объекта информационного моделирования энергетической эффективности

4.1.2. Теплофизические характеристики элементов объекта информационного моделирования энергетической эффективности

4.1.3. Климатические и финансовые параметры регионов локализации Объекта на 01.01.2025 г

4.2. Программная реализация алгоритма расчета энергетической эффективности объекта капитального строительства

4.2.1. Структура и функционал программного модуля информационной модели энергетической эффективности объекта

4.2.2. Результаты информационного моделирования энергетической

эффективности объекта и энергосберегающих мероприятий

4.3. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационное моделирование энергетической эффективности объекта капитального строительства на различных этапах жизненного цикла»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследований. Абсолютная величина производимой в мире первичной энергии постоянно растет. Во второй половине ХХ века этот рост приобрел экспоненциальный характер, что сделало невозможным продолжение развитие мировой экономики по экстенсивному сценарию. Вследствие этого, абсолютным императивом стал поиск методов увеличения эффективности использования энергии. На этом пути значительные усилия приложили международные организации и правительства большинства развитых стран. Были выработаны и в значительной мере реализованы комплексы мер, направленных на снижение энергоемкости мировой экономики.

В ходе реализации программ повышения энергоэффективности было

установлено, что особую роль в этом процессе играет повышение

энергетической эффективности зданий и сооружений, на долю которых в

настоящее время приходится около 40%, а вместе с производством и

транспортировкой стройматериалов и более 45% мирового потребления

энергии. Еще выше эта доля в зонах арктического и резко континентального

климата, составляющих значительную часть территории России. Поэтому в

нашей стране именно использование потенциала энергосбережения зданий

имеет решающее значение для достижения сформулированной в директивных

документах важнейшей стратегической задачи - снижения энергоемкости

отечественной экономики. Мероприятия, сформулированные в Федеральном

законе №261-ФЗ, постановлениях правительства РФ от 27 декабря 2010 г. N

2446-р. и от 27 декабря 2010 г. N 2446-р. преследовали амбиционную цель

достичь к 2020 году экономии энергоресурсов на 40%. Однако анализ

эффективности принятых мер, результаты которого изложены в

государственном докладе Минэкономразвития «О состоянии

энергосбережения и повышении энергетической эффективности в Российской

Федерации» за 2020 г., свидетельствуют о том, что поставленные задачи не

решены и «Несмотря на положительную динамику энергоемкости, темпы

7

повышения энергоэффективности экономики в России отставали от среднемировых показателей.». Поэтому, как указано в докладе «...С целью придания качественного импульса для развития российской экономики Минэкономразвития России в 2020 г. был разработан комплекс мер, последовательная и системная реализация которых приведет к снижению энергоемкости ВВП на 30% к 2030 году». В связи с этим, федеральными органами исполнительной власти были разработаны следующие документы стратегического планирования, затрагивающих вопросы

энергоэффективности и энергосбережения:

- Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года;

- Стратегия развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года.

В соответствии со Стратегией развития строительной отрасли Российской Федерации до 2030 года, разработанной Минстроем России с участием заинтересованных федеральных органов, одним из главных факторов развития строительной отрасли, повышения ее конкурентоспособности является масштабное внедрение инноваций, которые, в частности, должны повышать энергоэффективность зданий и сооружений. Кроме того, как указано в директивных документах с целью повышения безопасности и качества окружающей среды, а также удовлетворенности граждан условиями жизни и деятельности необходимо шире использовать инновационные технологии и материалы, позволяющие снизить энергопотребление при эксплуатации зданий, а также минимизировать негативное влияние на окружающую среду.

Как указано в документах, реализация стратегических целей российской

экономики в целом и строительной отрасли, в частности, происходит в

сложных условиях, характеризующихся долговременными и обострившимися

в последнее время системными вызовами, отражающими как мировые

тенденции, так и внутренние барьеры развития. В частности, на

8

среднесрочном горизонте планирования ситуация характеризуется новой волной технологических изменений, усиливающей роль инноваций, и формированием инновационной технологической базы, в значительной мере, основанной на широком использовании цифровых технологий и технологий искусственного интеллекта.

Адекватный ответ на текущие и перспективные вызовы осложняется сложившейся в настоящее время низкой отраслевой научно-технической и инновационной активностью, технологической инертностью отрасли и дефицитом квалифицированных кадров на всех уровнях стройкомплекса.

На преодоление сложившихся диспропорций направлена разработанная Минстроем России концепция внедрения системы управления жизненным циклом объектов капитального строительства с использованием технологий информационного моделирования, направленная на внедрение инновационной системы управления жизненным циклом объектов капитального строительства и базирующаяся на качественно и технологически новом уровне организации взаимодействия участников инвестиционно-строительной деятельности.

Для реализации стратегических целей модернизации стройкомплекса в рамках данной концепции предусматривается переход от управления документами к управлению данными, для чего предусматривается создание единой государственной отраслевой цифровой платформы управления жизненным циклом объектов капитального строительства (ЖЦ ОКС), призванной обеспечить накопление и обмен данными, их верификацию и актуализацию на всех стадиях ЖЦ ОКС. Такой подход позволит обеспечит цифровую трансформацию государственного управления в сфере градостроительной деятельности и эксплуатации объектов капитального строительства (ОКС).

Одним из наиболее перспективных направлений внедрения инновационных технологий является цифровизация градостроительной

деятельности, которая реализуется путем использования автоматизированного

компьютерного моделирования, то есть совокупности технических, технологических и организационных процессов, описывающего все стадии ЖЦ ОКС - ТИМ в отечественной практике или BIM (аббревиатура с английского Building Information Modelling) в международной практике.

В настоящее время процесс внедрения технологий информационного моделирования активно происходит как в рамках отдельных стран, так и в рамках международных организаций. Международное сотрудничество позволило сформулировать общие требования и методы управления жизненным циклом ТИМ-проектов в гибком, адаптируемом к проектам любого масштаба и сложности цифровом режиме.

Вместе с тем, международный опыт свидетельствует о значительных трудностях на пути внедрения информационных технологий и соответствующих управленческих процедур в практику, которые, в первую очередь, определяются фрагментацией информационных моделей и, связанными с этим, препятствиями на пути эффективного трансферта информации между участниками реализации жизненного цикла ОКС.

Как отмечено в научных исследованиях и директивных документах проблемы внедрения ТИМ, присущие зарубежному строительному сектору, идентичны проблемам российской строительной отрасли. Поэтому внедрению информационных технологий в практику отечественного стройкомплекса в последнее время уделяется значительное внимание.

Важность внедрения информационных моделей в практику

стройкомплекса России подчеркивается тем, что Президент Российской

Федерации поручил Правительству Российской Федерации (поручение Пр -

1138Гс, п.2 «б») разработать и утвердить план мероприятий по внедрению

технологий информационного моделирования в сфере строительства. Однако,

предпринимаемые меры пока не привели к готовности Российской Федерации

к внедрению ТИМ-технологий при проектировании и строительстве объектов

с даже в ограниченной мере для проектов с государственными и

муниципальными инвестициями. В других экономически развитых странах

10

применение BIM технологий для проектов с государственным участием является обязательным. Вследствие этого, в числе основных приоритетов Стратегии развития строительной отрасли РФ рассматриваются цифровизация проектирования и строительства на основе технологий информационного моделирования и алгоритмизация взаимодействия всех участников рынка градостроительных услуг.

Реализация мер, направленных на широкое внедрение инноваций предусмотрена на первом этапе реализации государственной стратегии (20202024 годы). На этом этапе цифровизация строительной отрасли развивается по многим направлениям, обеспечивающим переход к системе управления ЖЦ ОКС. В число основных мероприятий по цифровизации строительной отрасли Стратегия включает внедрение технологий информационного моделирования и стандартов на процессы их применения на всем протяжении жизненного цикла объектов капитального строительства, обучение и повышение квалификации в парадигме ТИМ; разработку финансовых механизмов стимулирования внедрения информационных моделей.

В результате принятых мер к 2030 году должны быть достигнуты следующие целевые показатели:

- использование технологий ТИМ, в процентах от числа проектов с государственными капвложениями не менее 50%;

- доля специалистов проектных организаций, прошедших повышение квалификации для работы с информационными моделями, не менее 80%.

Достижение этих целей невозможно без формирования научно обоснованных информационных моделей на всех этапах жизненного цикла ОКС, что, в частности, определяет актуальность темы данного диссертационного исследования.

Использованный в данном исследовании подход, базирующийся как на

алгоритмах повышения энергетической эффективности зданий, так и на

возможностях информационного моделирования за счет синергетического

11

эффекта инновационных технологий позволяет увеличить энергоэффективность ОКС. Кроме того, с учетом возможностей автоматизированного мониторинга состояния объекта капитального строительства в режиме реального времени информационная модель позволяет создать цифровой двойник здания. Такая динамическая модель ОКС дает возможность дополнительно оптимизировать мероприятия, направленные на увеличение энергоэффективности на всех этапах жизненного цикла ОКС.

Таким образом, актуальность темы данного диссертационного исследования определяется следующими основными факторами:

- исчерпанием возможности экстенсивного развития мировой и отечественной экономики и особой остротой, вставшей в связи этим проблемы увеличения эффективности использования первичной энергии;

- значительной долей энергии, потребляемой строительным и жилищно-коммунальным секторами особенно в зонах арктического и резко континентального климата, составляющих значительную часть территории России;

- значительной и постоянно возрастающей ролью цифровизации градостроительной деятельности в повышении эффективности строительной отрасли.

Степень разработанности темы исследования. Исследование и

практическое применение методов и технологии энергосбережения,

мониторинга состояния ОКС, цифровизации строительной отрасли и

информационного моделирования жизненного цикла ОКС являются

международными и междисциплинарными задачами. Вследствие этого,

решение данного круга задач в значительной мере выполняется за счет усилий

широких международных коалиций исследователей и практиков таких как The

International Standards Institution, Project Management Institute: Newtown Square

и др. при координации и финансировании международных организаций

(Международная организация по стандартизации - ISO, Европейская

12

Комиссия - EC, Госстрой РФ и др.). В рамках коллективных исследований лидеры научных направлений внесли значительный личный вклад.

Теоретическая база исследования сформирована на основе трудов российских и зарубежных ученых в областях исследования информационных технологий и технологий энергосбережения. Наиболее значительные результаты в этой области получены А.А. Лапидус, В.Я. Мищенко, М.А. Преображенский, С.Г. Шеина, Л.Б. Зеленцов, Mirarchi C, Pan Y, Zhang L, Skibniewski MJ, Cheng JC, Chen W, Chen K, Wang Q, Liu Z, Zhao M, Xu R, Pavan

A.

Значительный вклад в исследование алгоритмов моделирования жизненного цикла проектов в сферах строительства и жилищно-коммунального хозяйства и их приложений к практическим задачам внесли такие российские и зарубежные ученые, как С.А. Болотин, В.Я. Мищенко, Е.П. Горбанева, А.А. Лапидус, Д.В. Топчий, З.В. Беляева, П.Д. Челышков, Mirarchi C, Pan Y, Zhang L, Skibniewski MJ, Cheng JC, Chen W, Chen K, Wang Q, Liu Z, Zhao M, Xu R, Pavan A , Eastman, C., Teicholz, P., Sacks R., Liston K, Hergunsel M.F, Watson A., McGlinn K., Wagner, A., Pauwels P., Bonsma, P., Kelly P., O'Sullivan Fan S.L., Chong H.Y., Liao P.C., Lee C.Y., S. Kim, S. Chin, S. Kwon.

Технологии, материалы и организационные принципы увеличения энергоэффективности зданий и сооружений изучались в трудах Ю.А. Табунщикова, С.Г. Шеиной, Л.А. Сулеймановой, Л.А. Опариной, Е.П. Горбаневой, Z. Wang, H. Hu, J. Gong, X. Ma, W. Xiong, B.N. Nguyen, K. London, P. Zhang, T.W. Kang, C.H. Hong, C.P. Killen, S. Tsemekidi-Tzeiranaki, P. Bertoldi, N. Labanca, L. Castellazzi, T. Serrenho,M. Economidou, P. Zangheri, T. Abergel,

B. Dean, J. Dulac, I. Hamilton, R. Brandner, G. Flatscher, A. Ringhofer, G. Schickhofer, A. Thiel, S.E. Kates, B.P. Jelle.

Однако, несмотря на значительный интерес, который привлекают к себе теоретические и практические аспекты проблемы информационного моделирования повышения энергоэффективности и оптимизации хода

реализации жизненного цикла ОКС, многие проблемы в этой сфере до сих пор не решены. Особенно слабо разработаны следующие проблемы:

- интеграция методов энергосбережения и информационного моделирования жизненного цикла ОКС;

- совместимости форматов информационного моделирования различных этапов функционирования проекта и трансферта информации между разнородными участниками реализации отдельных этапов реализации проекта;

- интегральной энергетической оптимизации геометрических и теплофизических параметров объекта капитального строительства;

- методы количественного описания зависимости экспозиции тепловой энергии, излученной зданием в окружающую среду от параметров ограждающих конструкций и климатических характеристик местности локализации ОКС;

- методы количественного описания экономической эффективности повышения энергоэффективности зданий.

Необходимость решения данных задач и практическая потребность инновационного совершенствования методов энергосбережения в строительной отрасли определила цель и задачи данного диссертационного исследования.

Цель работы заключается в совершенствовании методов повышения энергоэффективности объектов капитального строительства на различных этапах жизненного цикла на основе оптимизации локальных информационных моделей строительного производства и механизмов взаимодействия участников проекта.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи исследования:

1. Анализ классических и инновационных методов и технологий информационного моделирования объектов капитального строительства на различных этапах жизненного цикла.

2. Разработка алгоритма оценки влияния геометрических и теплофизических свойств ограждающих конструкций и тепловых потоков на энергетическую оптимизацию объемно-планировочных решений зданий и его программная реализация.

3. Разработка алгоритма расчета тепловых потерь в зависимости от климатических характеристик и его программная реализация.

4. Разработка алгоритма количественного описания экономической эффективности вклада технико-технологических решений в повышение энергоэффективности ОКС и его программная реализация.

5. Построение иерархической информационной модели энергоэффективности жизненного цикла ОКС.

6. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений ОКС различной формы с учетом дисциплинирующих условий.

Объектом исследования является информационная модель энергетической оптимизации жизненного цикла объекта капитального строительства.

Предметом исследования являются методы эффективного сопряжения инструментария энергосбережения и информационного моделирования.

Научная гипотеза состоит в возможности повышения энергоэффективности объектов капитального строительства за счет синергетического эффекта.

Методология и методы исследования. Исследование осуществлялось

на основе критического анализа трудов российских и зарубежных ученых в

области информационного моделирования, энергосбережения, динамического

контроля объектов капитального строительства и результатов реализации

разработанных технологий и методов в практику отечественной и зарубежной

отрасли архитектуры, строительства и жилищно-коммунального хозяйства.

Разработанные алгоритмы реализованы в оболочках математических пакетов

и реляционных баз данных. При разработке темы был использован системный

подход с применением классических и современных методов математического

моделирования; векторных иерархических моделей; аналитических графических и компьютерных технологий обработки информации; реляционных систем управления базами данных и знаний.

Методологическая схема диссертационного исследования представлена на рисунке 1.

Научная новизна исследования заключается в:

- разработке алгоритма оценки влияния геометрических и теплофизических свойств ограждающих конструкций и тепловых потоков на энергетическую оптимизацию объемно-планировочных решений зданий и программная реализация предложенного алгоритма;

- разработке алгоритма расчета тепловых потерь в зависимости от климатических характеристик и программная реализация предложенного алгоритма;

- разработке алгоритма количественного описания экономической эффективности вклада технико-технологических решений в повышение энергоэффективности ОКС и программная реализация предложенного алгоритма;

- построении иерархической информационной модели энергоэффективности жизненного цикла ОКС;

- энергетической оптимизации объемно-планировочных решений ОКС различной формы с учетом дисциплинирующих условий.

Теоретической базой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых, посвященных следующим вопросам:

- исследованию информационных технологий и их приложений в сфере архитектуры, строительства и жилищно-коммунального хозяйства;

- исследованию и оптимизации технических, технологических и организационных процессов энергосбережения на всех стадиях жизненного цикла объекта капитального строительства;

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗА

состоит в возможности повышения энергоэффективности объектов капитального строительства за счет синергетического эффекта.

т

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ

информационная модель энергетической оптимизации жизненного цикла объекта капитального строительства

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

совершенствование методов повышения энергоэффективности объектов капитального строительства на различных этапах жизненного цикла на основе оптимизации локальных информационных моделей строительного производства и механизмов взаимодействия участников проекта

ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ

методы эффективного сопряжения инструментария энергосбережения и информационного моделирования

Т

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Анализ классических и инновационных методов и технологий информационного моделирования объектов капитального строительства на различных этапах жизненного цикла.

2. Разработка алгоритма оценки влияния геометрических и теплофизических свойств ограждающих конструкций и тепловых потоков на энергетическую оптимизацию объемно-планировочных решений зданий и его программная реализация.

3. Разработка алгоритма расчета тепловых потерь в зависимости от климатических характеристик и его программная реализация.

4. Разработка алгоритма количественного описания экономической эффективности вклада технико-технологических решений в повышение энергоэффективности ОКС и его программная реализация.

5. Построение иерархической информационной модели энергоэффективности жизненного цикла ОКС.

Энергетическая оптимизация объемно-

планировочных решений ОКС различной формы с учетом дисциплинирующих условий.

т

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

методы аналитических исследований и научных обобщений, моделирования процессов, математического моделирования;

векторных иерархических моделей; аналитических графических и компьютерных технологий обработки информации; реляционных систем управления базами данных и знаний

НАУЧНАЯ НОВИЗНА ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Разработка алгоритма оценки влияния геометрических и теплофизических свойств ограждающих конструкций и тепловых потоков на энергетическую оптимизацию объемно-планировочных решений зданий и программная реализация предложенного алгоритма.

2. Разработка алгоритма расчета тепловых потерь в зависимости от климатических характеристик и программная реализация предложенного алгоритма.

3. Разработка алгоритма количественного описания экономической эффективности вклада технико-технологических решений в повышение энергоэффективности ОКС и программная реализация предложенного алгоритма.

4. Построение иерархической информационной модели энергоэффективности жизненного цикла ОКС.

5. Энергетическая оптимизация объемно-планировочных решений ОКС различной формы с учетом дисциплинирующих условий.

т

АПРОБАЦИЯ, ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основные положения диссертации опубликованы в 25 научных работах, в т.ч. в 7 статьях, опубликованных в журналах, рекомендованных ВАК, в 2 статьях в издании, индексируемом в наукометрической базе Web of Sciece. Издано 1 учебное пособие, получены 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023687804, №2024611233 и свидетельство о государственной регистрации Базы данных №2024622255. Результаты диссертационного исследования внедрены в производственную деятельность ООО СЗ СМУ «БИК» , ООО «Стройвизор», ООО «ВоронежПромЭнергоПроект», а также в образовательный процесс ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

Рис.1. Блок-схема диссертационного исследования

- разработке и исследованию методов динамического контроля элементов и методов интегрального мониторинга состояния здания и сооружения на протяжении жизненного цикла ОКС;

- исследования физических механизмов теплообмена ограждающих конструкций и внешней среды и методам расчета и оптимизации теплофизических характеристик ограждающих конструкций;

- методам энергетической оптимизации объемно-планировочных решения зданий различной формы.

Экспериментальной базой исследования служат:

- результаты анализа применения технических, технологических и организационных процессов энергосбережения на объектах капитального строительства Воронежской области;

- результаты измерения и моделирования теплофизических характеристик современных и перспективных ограждающих конструкций, используемых в мировой и отечественной практике;

- результаты анализа энергоэффективных объемно-планировочных решений;

- статические климатические и погодные данные различных регионов России;

- статистические и прогнозные данные, описывающие макроэкономическую ситуацию в России.

Достоверность результатов исследования определяется:

- использованием актуальной нормативно-технической и правовой базы и репрезентативностью исходных данных;

- всесторонним и критическим анализом выполненных ранее научно-исследовательских работ по теме диссертации;

- обобщением практического опыта энергосбережения и информационного моделирования в различных областях техники и экономики;

- применением в работе классического и инновационного научно-методического аппарата, современных информационных технологий, методов верификации результатов;

- опытом практического внедрения результатов исследования.

Достоверность также подтверждается логическим и количественным

обоснованием разработанных моделей; апробацией результатов исследований на практике и в ходе научных дискуссий.

Теоретическая значимость результатов работы состоит в:

- критическом анализе и обобщении научного знания и практического опыта в областях информационного моделирования жизненного цикла проектов, энергосбережения объекта капитального строительства;

- построении алгоритмов:

1) оценки влияния геометрических и теплофизических свойств ограждающих конструкций и тепловых потоков на энергетическую оптимизацию объемно-планировочных решений зданий;

2) создания и функционирования информационной модели энергоэффективности объектов типового строительства;

3) создания и функционирования информационной модели экономической эффективности технико-технологических методов повышения энергоэффективности зданий;

4) выбора технических решений, направленных на экономию энергии на всех этапах жизненного цикла объектов на базе интеграции технологии информационного моделирования и технологий неразрушающего мониторинга состояния объектов капитального строительства.

- оптимизации:

1) выбора технико-технологических мероприятий по энергосбережению в различных погодно-климатических условиях;

2) локальных информационных моделей жизненного цикла проекта;

3) механизмов взаимодействия участников проекта на основе

векторного описания жизненного цикла ОКС.

19

- формировании методов и технологий:

1) энергетической оптимизации объемно-планировочных решений зданий различной формы;

2) оценки влияния геометрических и теплофизических характеристик ограждающих конструкций на энергоэффективность здания;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Косовцева Илона Андреевна, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Abanda, F.H.; Byers, L. An investigation of the impact of building orientation on energy consumption in a domestic building using emerging BIM (Building Information Modeling). Energy 2016, 97, 517-527

2. Ahmad I., Challenges of integration and ICT's potentials in the globalized construction industry, Technology Management for Global Economic Growth (PICMET), 2010 Proceedings of PICMET'10:,, 2019, pp. 1-7.

3. Ahmed S., Barriers to implementation of Building Information Modeling (BIM) to the construction industry: A review, J. Civil Engr. Constr., vol. 7, pp. 107-107, 2018.

4. Aibinu A., and Venkatesh S., Status of BIM adoption and the BIM experience of cost consultants in Australia , J. Prof. Issues Eng.Educ.Pract., vol. 140, 2013.04013021//

5. Aish, R. Three-dimensional input and visualization. In Computer-Aided Architectural Design Futures; Butterworth-Heinemann: Oxford, UK, 1986; pp. 68-84.

6. Akbarnezhad A, Ong KCG, Chandra LR. Economic and environmental assessment of deconstruction strategies using building information modeling. Autom Constr 2014;37:131-44.

7. Akinyemi A., Sun M., A.J.G. Gray, An ontology-based data integration framework for construction information management, Proceed. Inst. Civ. Eng. -Manage. Proc. Law 171 (2018) 111-125, https://doi.org/10.1680/jmapl.17.00052.

8. AlFaris F.; Juaidi A.; Manzano-Agugliaro, F. Energy retrofit strategies for housing sector in the arid climate. Energy Build. 2016, 131, 158-171

9. Allen Consulting Group, Productivity in the Buildings Network: Assessing the Impacts of Building Information Models ,2020

10. Alwan, Z.; Jones, P.; Holgate, P. Strategic sustainable development in the UK construction industry, through the framework for strategic sustainable

development, using Building Information Modeling. J. Clean. Prod. 2017, 140, 349358.

11. Antwi-Afari M., Critical success factors for implementing Building Information Modelling (BIM): A longitudinal review, Autom. Construct., vol. 91, pp. 100-110, 2018.

12. Aouad G., N dimensional modeling technology: Past, present, and future, American Society of Civil Engineers. 2019 pp 151-153

13. Aram S., C. Eastman, R. Sacks, A knowledge-based framework for quantity takeoff and cost estimation in the AEC industry using BIM, in: The 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining (ISARC), Sydney, Australia, 2014, pp. 434-442, https://doi.org/10.22260/ISARC2014/ 0058.

14. Arayici Y., Towards implementation of building information modelling in the construction industry, Proceedings Of The Fifth International Conference On Construction In The 21st Century: Collaboration And Integration In Engineering, Management And Technology, 2009, pp. 1342-1351

15. Ashcraft H.W., Building information modeling: A framework for collaboration, Constr. Law., vol. 28, p. 5, 2008

16. ASHRAE, Standard 140-2011-Standard Method of Test for the Evaluation of Building Energy Analysis Computer Programs, American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers, Atlanta GA, 2021.

17. ASHRAE: Standard 90.1-2013, Energy Standard for Buildings except Low-rise Residential Buildings, American Society of Heating, Refrigerating, and Air- Conditioning Engineers, Atlanta GA, 2013

18. Autodesk, BIM and the future of AEC., 2017. https://www.autodesk. com/solutions/bim

19. Autodesk. White paper: building information modeling. San Rafael: Autodesk building industry solutions; 2019

20. Azhar S, Building information modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry, Leadership Manage. Eng., vol. 11, pp. 241252, 201

21. Azhar S, Hein M, Sketo B. Building Informtion Modeling benefits, risks and challenges. Auburn, Alabama: Auburn University; 2021.

22. Azhar S, Khalfan M, Maqsood T. Building Information Modelling (BIM): now and beyond. Australas J Constr Econ Build 2012;12:15-28.

23. Azhar, S. Building information modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry. Leadersh. Manag. Eng. 2011, 11, 241252.

24. Ballard H.G. The Last Planner System of Production Control, PhD Dissertation, University of Birmingham, Birmingham, UK, 2019. https://etheses.bham.ac. uk/id/eprint/4789/. Accessed date: 14 December, 2020

25. Ballarini I., De Luca, G., Paragamyan, A., Pellegrino, A., Corrado, V. Transformation of an Office Building into a Nearly Zero Energy Building (nZEB): Implications for Thermal and Visual Comfort and Energy Performance. Energies. 2019: 12 (895).

26. Becerik-Gerber B., Jazizadeh F., N. Li, G. Calis, Application areas and data requirements for BIM-enabled facilities management, J. Constr. Eng. Manag. 138 (3) (2012) 431-442, https://doi.org/10.1061/(asce)co.1943-7862.0000433

27. Becerik-Gerber B., The pace of technological innovation in architecture, engineering, and construction education: Integrating recent trends into the curricula", J. Inf. Tech. Constr.(ITcon),, vol. 16, pp. 411-432, 2011.

28. Becerik-Gerber, B.; Jazizadeh, F.; Li, N.; Calis, G. Application areas and data requirements for BIM-enabled facilities management. J. Constr. Eng. Manag. 2011, 138, 431-442

29. Berardi U. Sustainability assessment in the construction sector: rating systems and rated buildings. Sustainable Dev. 2012;20:411-24.

30. Berkhout P.H.G., Muskens J.C., Velthuijsen J.W., Defining the

rebound effect, Energy Policy 28 (2000) 425-432.

174

31. Bernstein H.M, Jones S, Russo M. The business value of BIM in North America: multi-year trend analysis and user rating (2007-2012). SmartMark Rep 2012.

32. Bernstein P. G., and Pittman J. H. Barriers to the adoption of building information modeling in the building industry, Autodesk building solutions, 2004.

33. BIMForum, Level of Development Specification. https://bimforum.org/lod/, 2020. Accessed date: 14 December, 2020

34. Bouchlaghem, D.; Shang, H.; Anumba, C.J.; Cen, M.; Miles, J.; Taylor, M. ICT-enabled collaborative working environment for concurrent conceptual design. Archit. Eng. Des. Manag. 2005, 1, 261-280

35. Bradley, A.; Li, H.; Lark, R.; Dunn, S. BIM for infrastructure: An overall review and constructor perspective. Autom. Constr. 2016, 71, 139-152.

36. Brass I., Hornsby D. Digital Technological Innovation and the International Political Economy. The Palgrave Handbook of Contemporary International Political Economy Publisher: Palgrave Macmillan, 2019. 7.

37. Brewer G., and Gajendran T., A case study of the effects of attitude, behaviour, and project team culture on building information model use in a temporary project organisation, 27th International Conference on Applications of IT in the AEC Industry, 2010

38. Bregger M. and Wittchen K. B., Estimating the energy-saving potential in national building stocks - A methodology review, Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 82, pp. 1489-1496, Feb. 2018, doi: 10.1016/j.rser.2017.05.239.

39. Br0gger M., Bacher P., Madsen H., Wittchen K.B., Estimating the influence of rebound effects on the energy-saving potential in building stocks, Energy Build. 181 (2018) 62-74, https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.10.006

40. Bryde D, Broquetas M, Volm JM. The project benefits of Building Information Modelling (BIM). Int J Proj Manag 2013;31:971-80.

41. Bryde D, Broquetas M, Volm JM. The project benefits of Building Information Modelling (BIM). Int J Proj Manag 2013;31:971-80.

42. Bryde D., The project benefits of building information modelling (BIM) , Int. J. Proj. Manag., vol. 31, pp. 971-980, 2013.//

43. Bui N., A review of Building information modelling for construction in developing countries , Procedia Eng., vol. 164, pp. 487-494, 2016

44. Cajot S., Peter M., Bahu J.-M., Koch A., and Maréchal F., Energy Planning in the Urban Context: Challenges and Perspectives, Energy Procedia, vol. 78, pp. 3366-3371, Nov. 2015, doi: 10.1016/j.egypro.2015.11.752.

45. Cali D., Osterhage T., Streblow R., Müller D., Energy performance gap in refurbished German dwellings: lesson learned from a field test, Energy Build. 127 (2016) 1146-1158, https : //doi.org/ 10.1016/j.enbuild.2016.05.020.

46. Cao D., Practices and effectiveness of building information modelling in construction projects in China , Autom. Construct., vol. 49, pp. 113-122, 2015.].

47. Caputo P., Costa G., and Ferrari S., A supporting method for defining energy strategies in the building sector at urban scale, Energy Policy, vol. 55, pp. 261-270, Apr. 2013, doi: 10.1016/j.enpol.2012.12.006.

48. Castro-Garcia M.; Perez-Romero, A.M.; León-Bonillo, M.J.; Manzano-Agugliaro, F. Developing Topographic Surveying Software to Train Civil Engineers. J. Prof. Issues Eng. Educ. Pract. 2016, 143, 04016013

49. Charles M. Eastman, Chuck Eastman, Paul Teicholz, Rafael Sacks, Kathleen Liston BIM Handbook A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors John Wiley & Sons, 2008 г. - p: 490

50. Chelyshkov P., Babushkin E.S., Volkov S.A. Analysis of world and domestic experience in the use of XML schemas in the implementation of information interaction during maintaining the information model of a capital construction object, В сборнике: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 7. Сер. "VII International Scientific Conference "Integration, Partnership and Innovation in Construction Science and Education", IPICSE 2020" 2021. С. 012067

51. Chelyshkov P., Brazhnikov P. Control of the quality of the building's information model at different stages of the life cycle В сборнике: 2021 25th International Conference on Information Technology, IT 2021. 25. 2021. С. 9390139.

52. Chelyshkov P., Volkov S., Babushkin E., Zueva D. Development the concept of using xml-schemas and requirements for them for the transfer and storage of information, documents and materials included in the information model of capital construction objects E3S Web of Conferences. 2021. № 258. С. 09042.

53. Chen K, Lu W., Peng Y., Rowlinson S., Huang G.Q., Bridging BIM and building: from a literature review to an integrated conceptual framework, Int. J. Proj. Manag. 33 (6) (2015) 1405-1416, https://doi.org/ 10.1016/j. ij proman.2015.03.006

54. Cheng J.C, Ma L.Y. A BIM-based system for demolition and renovation waste] и увеличить безопасность эксплуатации объекта

55. Cheng JCP, Ma LYH. A BIM-based system for demolition and renovation waste estimation and planning. Waste Manag 2013;33:1539-51.

56. Chien K-F, Wu Z-H, Huang S-C. Identifying and assessing critical risk factors for BIM projects: empirical study. Autom Constr 2014;45:1-15.

57. Chien K-F, Wu Z-H, Huang S-C. Identifying and assessing critical risk factors for BIM projects: empirical study. Autom Constr 2014;45:1-15.

58. Chong, H.Y.; Lee, C.Y.; Wang, X. A mixed review of the adoption of Building Information Modeling (BIM) for sustainability. J. Clean. Prod. 2017, 142, 4114-4126.

59. Christensen S., Legal and contracting issues in electronic project administration in the construction industry, Struct. Surv., vol. 45, pp. 191-203, 2017.

60. Cooke B, Williams P. Construction planning, programming and control. Chichester, U.K Iowa, USA: Wiley; 2013.

61. Cozza S., Chambers J., Geissler A., Wesselmann K., Gambato C., G. Branca, G. Cadonau, L. Arnold, M.K. Patel, GAPxPLORE: Energy Performance

Gap in Existing, New, and Renovated Buildings, Swiss Federal Office of Energy (SFOE), 2019.

62. Crawley, D.B.; Hand, J.W.; Kummert, M.; Griffith, B.T. Contrasting the capabilities of building energy performance simulation programs. Build. Environ. 2018, 43, 661-673.

63. Crawley, E.; Malmqvist, J.; Ostlund, S.; Brodeur, D.; Edstrom, K. Rethinking engineering education. CDIO Approach 2007, 302, 60-62.

64. Crotty R. The impact of building information modelling: Transforming construction., Routledge, 2013

65. Cuerda E., Guerra-Santin O., Sendra J.J., Neila F.J., Understanding the performance gap in energy retrofitting: measured input data for adjusting building simulation models, Energy Build. 209 (2020) 109688. https://doi.org/ 10.1016/j.enbuild.2019.109688.

66. Curry E., O'Donnell J., Corry E., S. Hasan, M. Keane, S. O'Riain, Linking building data in the cloud: integrating cross-domain building data using linked data, Adv. Eng. Inform. 27 (2013) 206-219, https://doi.org/10.1016Zj.aei.2012.10.003.

67. Dave B., Boddy S., Koskela L. Improving information flow within the production management system with web services, in: 18th Annual Conference of the International Group for Lean Construction (IGLC), Haifa, Israel, 2000, pp. 1416. https://iglc.net/Papers/Details/738. Accessed date: 12 December, 2020.

68. Dave B., Buda A., Nurminen A., Framling K., A framework for integrating BIM and IoT through open standards, Autom. Constr. 95 (2018) 35-45, https://doi.org/ 10.1016/j.autcon.2018.07.022.

69. Dave B., Koskela L., Kagioglou M., Bertelsen S. A critical look at integrating people, process and information systems within the construction sector, in: Proceedings of 16th Annual Conference of the International Group for Lean Construction (IGLC), Manchester, UK, 2008, pp. 795-808. https://iglc.net/Pape rs/Details/560. Accessed Date: 12 December, 2020.

70. Dave B., Kubler S., Framling, K. Koskela L. Opportunities for enhanced lean construction management using internet of things standards, Autom. Constr. 61 (2016) 86-97, https://doi.org/10.1016Zj.autcon.2015.10.009.

71. de Wilde P., The gap between predicted and measured energy performance of buildings: a framework for investigation, Autom. Constr. 41 (2014) 40-49, https: //doi.org/ 10.1016/j.autcon.2014.02.009.

72. Deng, Y.; Cheng, J.C.P.; Anumba, C. Mapping between BIM and 3D GIS in different levels of detail using schema mediation and instance comparison. Autom. Constr. 2016, 67, 1-21.

73. Deque F., Ollivier F., and Poblador A., Grey boxes used to represent buildings with a minimum number of geometric and thermal parameters, Energy Build., vol. 31, no. 1, pp. 29-35, Jan. 2000, doi: 10.1016/S0378-7788(98)00074-7.

74. Deutsch R. BIM and integrated design: strategies for architectural practice. New Jersey, USA: Wiley; 2018.

75. DIN: EN 15266, Energy Performance of Buildings - Calculation of Energy Needs for Space Heating and Cooling Using Dynamic Methods, in: General Criteria and Validation Procedures, Berlin, DINA, 2017.

76. Dogan T., Reinhart C.R., Automated conversion of architectural massing models into thermal shoebox models, in: Proceedings of Building Simulation 2013: Chambery, France, 2013.

77. Dollner J, Hagedorn B. Integrating urban GIS, CAD, and BIM data by servicebased virtual 3D city models. In: R et al (Ed). Urban and regional data management- annual; 2007. p. 157-60.

78. Druckman A., Chitnis M., Sorrell S., Jackson T., Missing carbon reductions? Exploring rebound and backfire effects in UK households, Energy Policy 49 (2011) 778, https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.045.

79. E. Burman, D. Mumovic, J. Kimpian, Towards measurement and verification of energy performance under the framework of the European directive for energy performance of buildings, Energy. 77 (2014) 153-163,

https://doi.org/10.1016/ j.energy.2014.05.102

179

80. Eadie R, Browne M, Odeyinka H, McKeown C, McNiff S. BIM implementation throughout the UK construction project lifecycle: an analysis. Autom Constr 2013;36:145-51.

81. Eadie R., "Building information modelling adoption: an analysis of the barriers to implementation", j. of Eng. Archit., vol. 2, pp. 77-101, 2014.

82. Eadie R., BIM implementation throughout the UK construction project lifecycle: An analysis, Autom. Construct., vol. 36, pp. 145-151, 2013.

83. Eadie R., Browne M., Odeyinka H., McKeown C., S. McNiff BIM implementation throughout the UK construction project lifecycle: an analysis, Autom. Constr. 36 (2013) 145-151, https://doi.org/10.10167j.autcon.2013.09.001

84. Eadie R., Building information modeling adoption: an analysis of the barriers to implementation, j. of Eng. Architecture., t. 2, c. 77-101, 20141

85. East William E. , Nisbet N., T. Liebich, Facility management handover model view, J. Comput. Civ. Eng. 27 (1) (2013) 61-67, https://doi.org/10.1061/(asce)cp.1943- 5487.0000196.

86. Eastman C. BIM handbook: A guide to building information modeling for owners, managers, designers, engineers and contractors., John Wiley & Sons, 2011

87. Eastman, C. The use of computers instead of drawings in building design. AIA J. 1975, 63, 46-50.

88. Eastman, C.; Henrion, M. Glide: A Language for Design Information Systems. In ACM SIGGRAPH Computer Graphics; ACM: New York, NY, USA, 1977. {79}

89. Eastman, C.; Teicholz, P.; Sacks, R.; Liston, K. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2011.

90. Ekström T., Bernardo R., Â Blomsterberg. Cost-effective passive house renovation packages for Swedish single-family houses from the 1960s and 1970s, Energy Build. 161 (2018) 89-102, https://doi.org/10.1016/j. enbuild.2017.12.018.

91. Eleftheriadis Stathis, Mumovic Dejan, Greenin Paul. Life cycle energy efficiency in building structures: A review of current developments and future outlooks based on BIM capabilities. Renewable and sustainable Energy. 2017,68, 11-825.

92. Engelbart, C. Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework; Doug Engelbart Institute: Menlo Park, CA, USA, 1962

93. Fan, S.L., Chong, H.Y.; Liao, P.C.; Lee, C.Y. Latent Provisions for Building Information Modeling (BIM) Contracts: A Social Network Analysis Approach. KSCE J. Civ. Eng. 2019, 23, 1427-1435.

94. Fathi M.S., Anumba C.J., Carrillo P. Context awareness in construction management-key issues & enabling technologies, in: Proceedings of the Joint International Conference on Construction Culture, Innovation and Management (CCIM), Dubai, UAE, 2006, pp. 425-435. https://www.irbnet.de/daten/iconda/CI B4449.pdf. Accessed Date: 12 December, 2020.

95. FIEC, Annual Report, 2017 and European Commission, Official Journal of the European Union, 2018, pp 1171 -- 1215.

96. Filogamo L., Perri G., Rizzo G., Giacone A., On the classification of large res- idential building stocks by sample typologies for energy planning purposes, Appl. Energy 135 (2014) 825 -- 835.

97. Fridrich, J.; Kubec^ka, K. BIM-the process of modern civil engineering in higher education. Procedia Soc. Behav. Sci. 2014, 141, 763-767.].

98. Froese T.M. The impact of emerging information technology on project management for construction, Autom. Constr. 19 (2010) 531-538, https://doi.org/ 10.1016/j.autcon.2009.11.004.

99. Fuller R. B. Geodesic dome / R. B. Fuller // Perspecta. - 1952 - № 1 -P. 30-33.

100. Galvin R., Making the 'rebound effect' more useful for performance

evaluation of thermal retrofits of existing homes: defining the 'energy savings

deficit' and the 'energy performance gap', Energy Build. 69 (2013) 515-524,

https://doi. org/10.1016/j .enbuild.2013.11.004

181

101. Galvin R., Sunikka-Blank M., Quantification of (p)rebound effects in retrofit policies - why does it matter?, Energy. (2016), https://doi.org/10.1016/j. energy.2015.12.034,

102. Ganah A, John G.A. Integrating Building Information modeling and health and safety for onsite construction. Saf Health Work 2015;6:39-45.

103. Ganah A., and John G.A., Achieving Level 2 BIM by 2016 in the UK, Computing in Civil and Building Engineering, vol. 2014, pp. 143-150, 2014

104. Gao, H.; Koch, C.; Wu, Y. Building information modeling based building energy modeling: A review. Appl. Energy 2019, 238, 320-343

105. Geraci A., IEEE standard computer dictionary: Compilation of IEEE standard computer glossaries., IEEE Press, 1991

106. Gerrish, T., Ruikar, K., Cook, M., Johnson, M., Phillip, M., Lowry, C. BIM application to building energy performance visualization and management: Challenges and potential. Energy and Buildings. 2017: 144 : 218- 222

107. Ghaffarian Hoseini A, Dahlan ND, Berardi U, GhaffarianHoseini A, Makaremi N, GhaffarianHoseini M. Sustainable energy performances of green buildings: A review of current theories, implementations and challenges. Renewable Sustainable Energy Rev. 2013; 25:1-17.

108. Ghaffarian Hoseini A, Dahlan ND, Berardi U, GhaffarianHoseini A, Makaremi N. The essence of future smart houses: From embedding ICT to adapting to sustainability principles. Renewable Sustainable Energy Rev. 2013; 24:593-607.

109. Ghaffarian Hoseini A, Dahlan ND, Berardi U, GhaffarianHoseini A, Makaremi N, Ghaffarian Hoseini M. Sustainable energy performances of green buildings: A review of current theories, implementations and challenges. Renewable Sustainable Energy Rev. 2013;25:1-17.

110. Ghaffarian Hoseini A, Dahlan ND, Berardi U, GhaffarianHoseini A, Makaremi N. The essence of future smart houses: From embedding ICT to adapting to sustainability principles. Renewable Sustainable Energy Rev. 2013;24:593-607.

111. Ghaffarianhoseini A, Berardi U, AlWaer H, Chang S, Halawa E, Ghaffarianhoseini A, et al. What is an intelligent building? Analysis of recent interpretations from an international perspective. Archit Sci Rev 2015:1-20.

112. Goedert J.D., and Meadati P., Integrating construction process documentation into building information modeling, J. Constr. Eng. Manage., vol. 134, pp. 509-516, 2008

113. Goodacre, C.J.; Garbacea, A.; Naylor, W.P.; Daher, T.; Marchack, C.B.; Lowry, J. CAD/CAM fabricated complete dentures: Concepts and clinical methods of obtaining required morphological data. J. Prosthet. Dent. 2012, 107, 3446

114. Gorbaneva E. P., Mishchenko A. V. BIM technologies to optimize the catch-up schedule for the implementation of the construction schedule plan, taking into account external stochastic impacts // Real Estate: Economics, Management. -2022. - No 1. - P. 58-67.

115. Gorbaneva E. P., Mishchenko A. V. BIM-technologies for monitoring and dynamic adjustment of the implementation of the construction calendar plan // Russian Journal of Building Construction and Architecture. - 2022. - No 4(56). - P. 61-73.

116. Gorbaneva E. P., Mishchenko A. V. Information modeling of real estate at the stage of survey works // Russian Journal of Building Construction and Architecture. 2020. № 2 (46). C. 18-35

117. Gourlis Georgios, Kovacic Iva. Building Information Modelling for analysis of energy efficient industrial buildings -A case study. Renewable and sustainable Energy. 2016,68, 953-963

118. Grilo A, Jardim-Goncalves R. Challenging electronic procurement in the AEC sector: a BIM-based integrated perspective. Autom Constr 2011;20:107-14.

119. Gros , Bozonnet E., Inard C., and Musy M., Simulation tools to assess microclimate and building energy - A case study on the design of a new district,

Energy Build., vol. 114, pp. 112-122, Feb. 2016, doi: 10.1016/j.enbuild.2015.06.032.

120. Gu N., London K. Understanding and facilitating BIM adoption in the AEC industry, Autom. Constr. 19 (8) (2010) 988-999, https://doi.org/10.1016/j. autcon.2010.09.002.

121. Guzman Garcia E, Zhu Z. Interoperability from building design to building energy modeling. J Build Eng 2015.

122. Habibi, S. The promise of BIM for improving building performance. Energy Build. 2017, 153, 525-548.]

123. Hadidi L., Assaf S., Alkhiami A. A systematic approach for ERP implementation in the construction industry, J. Constr. Eng. Manag. 23 (2017) 594603, https://doi. org/10.3846/13923730.2016.1215348

124. Hamdy A. Taha Operations research: an introduction\ University of Arkansas, Fayetteville Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey 07458, 2019, 897 p/

125. Hannus M. FIATECH capital projects technology roadmap, ECTP FA PICT. Available from: (http://wwwfiatechorg/tech-roadmap); 2007 [accessed 25.04.15].

126. Hao Q., Shen W., J. Neel Amkavil, R. Thomas, Change management in construction projects, in: Proceedings of 25th International Conference on Information Technology in Construction (CIB W78), Santiago, Chile, 2008, pp. 387-396. ISBN 978-956-319-361-9, https://itc.scix.net/pdfs/w78-2008-3-07.pdf. Accessed date: 14 December, 2020.]

127. Harris J., Integration of BIM and business strategy., vol. 2014, Northwestern University: Evanston, USA, 2013, pp. 143-150.

128. He, B., Luo, T., & Huang, S. (2019). Product sustainability assessment for product life cycle. Journal of Cleaner Production, 206, 238-250. https://doi.org/10.1016/jjclepro.2018.09.097.

129. Henninger R.H., Witte M.J., Crawley D.B., Analytical and comparative testing of EnergyPlus using IEA HVAC BESTEST E100eE200 test suite, Energy Build. 36 (2014) 855 --863.

130. Hens H., Parijs W., Deurinck M., Energy consumption for heating and rebound effects, Energy Build. 42 (2010) 105-110, https://doi.org/ 10.1016/j. enbuild.2009.07.017,

131. Hensen L.M.J., Lamberts R. (Eds.), IBPSA: Building Performance Simulation for Design and Operation, Spon Press, New York NY, 2021.

132. Hergunsel, M.F. Benefits of Building Information Modeling for Construction Managers and BIM Based Scheduling. Master's Thesis, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, USA, 2011.

133. Hietanen J, Final S. IFC model view definition format. Int Alliance Inter 2006. {

134. Holm L., Schaufelberger J.E., D. Griffin, T. Cole, Construction Cost Estimating: Process and Practices, 1st edition, Pearson, 2004, 978-0130496652. {

135. Hong S, Jung J, Kim S, Cho H, Lee J, Heo J. Semi-automated approach to indoor mapping for 3D as-built building information modeling. Comput Environ Urban Syst 2015;51:34-46.

136. Hosseini M.R. Building Information Modeling (BIM) in Iran: an exploratory study, J. Eng. Proj. Prod. Manage., vol. 6, pp. 78-89, 2016.

137. Howard B., Parshall L., Thompson J., Hammer S., Dickinson J., and Modi, V. Spatial distribution of urban building energy consumption by end use, Energy Build., vol. 45, pp. 141-151, Feb. 2012, doi: 10.1016/j.enbuild.2011.10.061.

138. Howard H., Computer integration: Reducing fragmentation in AEC industry J. Comput. Civ. Eng., vol. 3, pp. 18-32, 1989

139. Howard, R.; Björk, B.C. Building information modeling-Experts' views on standardisation and industry deployment. Adv. Eng. Inform. 2008, 22, 271-280.

140. Hu Z, Zhang J, Deng Z. Construction process simulation and safety analysis based on building information model and 4D technology. Tsinghua Sci Technol 2008;13(Suppl 1):266-72.

141. Huang T., A virtual prototyping system for simulating construction processes, Autom. Construct., vol. 16, pp. 576-585, 2007

142. Hughes M., Palmer J., Cheng V., Shipworth D., Global sensitivity analysis of England's housing energy model, J. Build. Perform. Simul. 8 (2015) 283-294, https://doi.org/10.1080/19401493.2014.925505.

143. Hwang S., and Liu L.Y., BIM for integration of automated real-time project control systems, Construction Research Congress 2010: Innovation for Reshaping Construction Practice, 2010 pp. 509-517

144. Iankoon, I. M. C. S., Tam, V. W. Y., Le, N., & Shen, L. (2017a). Key credit criteria among international green building rating tools. Journal of Cleaner Production, 164, 209-220. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.06.206

145. Ibrahim M., Moselhi O. Experimental study of wireless sensor networks for indoor construction operations, in: Proceedings of 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC), International Association for Automation and Robotics in Construction (IAARC), Sydney, Australia, 2014, pp. 805-812, https://doi.org/10.22260/isarc2014/0109.

146. Ignatov A. The Digital Economy of BRICS: Prospects for Multilateral Cooperation / International Organisations Research Journal. 2020. Vol. 15. No 1. pp. 31-62. 12.

147. Irizarry J., Karan E.P., Jalaei F. Integrating BIM and GIS to improve the visual monitoring of construction supply chain management, Autom. Constr. 31 (2013) 241-254, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2012.12.005

148. ISO TR 13569:2005 Financial services — Information security guidelines (IDT)] или полностью идентичном ему [ГОСТ Р И С О Т О 13569— 2007 «Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности»

149. Jin Z., Gambatese, J.; Liu, D.; Dharmapalan, V. Risk Assessment in 4D

Building Information Modeling for Multistory Buildings. In Proceedings of the Joint

186

CIB W099 and TG59 Conference, Coping with the Complexity of Safety, Health, and Wellbeing in Construction, Salvador, Brazil, 1-3 August 2018; pp. 84-92

150. Johansson M, Roupé M, Bosch-Sijtsema P. Real-time visualization of building information models (BIM). Autom Constr 2015; 54:69-82.

151. Julmi, C. When rational decision-making becomes irrational: A critical assessment and re-conceptualization of intuition effectiveness. Journal of Business Research, 12(1), 291-314. https://doi.org/10.1007/s40685-019-0096-4.

152. Jung Y., Joo M. Building information modelling (BIM) framework for practical implementation, Autom. Constr. 20 (2) (2011) 126-133, https://doi.org/10.1016/ j.autcon.2010.09.010

153. Juszczyk M., Kozik R., Le'sniak A., E. Plebankiewicz, K. Zima, Errors in the preparation of design documentation in public procurement in Poland, Proc. Eng. 85 (2014) 283-292, https://doi.org/10.1016Zj.proeng.2014.10.553.

154. Kaden R., Kolbe T.H., City-wide total energy demand estimation of buildings using semantic 3d city models and statistical data, in: Proceedings of ISPRS 8th Conference: Istanbul, Turkey, 2013, pp. 731-737

155. Kaiser M.G., Arbi F. El, Ahlemann F., Successful project portfolio management beyond project selection techniques: understanding the role of structural alignment, Int. J. Proj. Manag. 33 (1) (2015) 126-139, https://doi.org/ 10.1016/j. ijproman.2014.03.002.

156. Kang T.W., Hong C.H. A study on software architecture for effective BIM/GIS- based facility management data integration, Autom. Constr. 54 (2015) 25-38, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2015.03.019.

157. Karkkainen R., Lavikka R., Seppanen O., A. Peltokorpi, Situation picture through construction information management, in: 10th Nordic Conference on Construction Economics and Organization, Tallinn, Estonia, 2019, pp. 155-161, https://doi.org/ 10.1108/S2516-285320190000002028

158. Kassem M, Dawood N, Chavada R. Construction workspace management within an industry foundation class-compliant 4D tool. Autom Constr 2015;52:42-58.

159. Kassem M., Kelly G., Dawood N., M. Serginson, S. Lockley, BIM in facilities management applications: a case study of a large university complex, Built Environ. Project Asset Manag. 5 (3) (2015) 261-277, https://doi.org/10.1108/ bepam-02-2014-0011.

160. Kensek K, Noble D. Building Information Modeling: BIM in current and future practice. New Jersey, USA: Wiley; 2014.

161. Khaddaj M, Srour I. Using BIM to retrofit existing buildings. Procedia Eng 2016; 145: 1526-33.

162. Khosakitchalert C., Yabuki N., Fukuda T. Improving the accuracy of BIM-based quantity takeoff for compound elements, Autom. Constr. 106 (2019) 102891, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.102891.

163. Khosakitchalert C., Yabuki NFukuda ., T., Automated modification of compound elements for accurate BIM-based quantity takeoff, Autom. Constr. 113 (2020) 103142, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103142.

164. Kim S., Chin S., Kwon S., A discrepancy analysis of BIM-based quantity take-off for building interior components, J. Manag. Eng. 35 (2019), 05019001, https://doi. org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000684.

165. Kim, J.L. Use of BIM for effective visualization teaching approach in construction education. J. Prof. Issues Eng. Educ. Pract. 2011, 138, 214-223

166. Kolodyazhnyi S. A., Mishchenko V. Ya., Gorbaneva E.P., Sevryukova K. The influence of design features of housing facilities on energy consumption / E3S Web of Conferences: 13, Rostov-on-Don, 26-28 февраля 2020 года. -Rostovon-Don, 2020. - P. 11019. - DOI 10.1051/e3sconf/202017511019

167. Kontokosta C. E. and Tull C. A data-driven predictive model of city-scale energy use in buildings Appl. Energy, vol. 197, pp. 303-317, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.apenergy.2017.04.005.

168. Kosovac B., Froese T.M., Vanier D.J. Integrating heterogeneous data representations in model-based AEC/FM systems, in: Proceedings of Construction Information Technology 2000 (CIT 2000), Reykjavik, Iceland, 2000, pp. 556-567.

ISBN 9979-9174-3-1, https://itc.scix.net/paper/w78-2000-556. Accessed Date: 12 December, 2020.

169. Kovacic I, Zoller V. Building life cycle optimization tools for early design phases. Energy 2015.

170. Krygiel E, Nies B, McDowell S. Green BIM: successful sustainable design with building information modeling. Indianapolis, USA: Wiley; 2018.

171. Ku K.; Taiebat M. BIM experiences and expectations: The constructors' perspective. Int. J. Constr. Educ. Res. 2011, 7, 175-197]

172. L. Giovannini C., Pezzi S., Di Staso U., Prandi F., De Amicis R., Large-scale assessment and visualization of the energy performance of buildings with ecomaps, in: Proceedings of 3rd International Conference DATA 2014: Vienna, Austria, 2014.

173. Langenhan C, Weber M, Liwicki M, Petzold F, Dengel A. Graph-based retrieval of buildin formation models for supporting the early design stages. Adv Eng Inform 2013;27:413-26.

174. Lauster M., Teichmann , Fuchs M., Streblow R., Mueller D., Low order ther- mal network models for dynamic simulations of buildings on city district scale, Build. Environ. 73 (2014) 223 --231.

175. Lee G, Kim JW. Parallel vs. sequential cascading MEP coordination strategies: a pharmaceutical building case study. Autom Constr 2014;43:170-9.

176. Lee G, Park HK, Won J. D3 city project — economic impact of BIM-assisted design validation. Autom Constr 2012;22:577-86.

177. Lee G. D3 City project-Economic impact of BIM-assisted design validation, Autom. Construct., vol. 22, pp. 577-586, 2012.

178. Lee H.W, Oh H, Kim Y, Choi K. Quantitative analysis of warnings in building information modeling (BIM). Autom Constr 2015;51:23-31.

179. Lee J-K, Lee J, Jeong Y-s , Sheward H, Sanguinetti P, Abdelmohsen S, et al. Development of space database for automated building design review systems. Autom Constr 2012;24:203-12.

180. Lee OhH, Kim Y, Choi K. Quantitative analysis of warnings in building information modeling (BIM). Autom Constr 2015;51:23-31.

181. Lehmann U., Khoury J., M.K. Patel, Actual energy performance of student housing: case study, benchmarking and performance gap analysis, Energy Procedia 122 (2017) 163-168, https://doi.org/10.10167J.EGYPRO.2017.07.339.

182. Leicht R., Building information models, display media and team performance: An exploratory study , VTT Working Paper., 2007

183. Li W.et al., Modeling urban building energy use: A review of modeling approaches and procedures, Energy, vol. 141, pp. 2445-2457, Dec. 2017, doi: 10.1016/j.energy.2017.11.071.

184. Li H, Lu M, Hsu S-C, Gray M, Huang T. Proactive behavior-based safety management for construction safety improvement. Saf Sci 2015;75:107-17.

185. Li, C.Z.; Hong, J.; Xue, F.; Shen, G.Q.; Xu, X.; Mok, M.K. Schedule risks in prefabrication housing production in Hong Kong: A social network analysis. J. Clean. Prod. 2016, 134, 482-494.

186. Li, C.Z.; Xue, F.; Li, X.; Hong, J.; Shen, G.Q. An Internet of Things-enabled BIM platform for on-site assembly services in prefabricated construction. Autom. Constr. 2018, 89, 146-161

187. Lin Y-H, Liu Y-S, Gao G, Han X-G, Lai C-Y, Gu M. The IFC-based path planning for 3D indoor spaces. Adv Eng Inform 2013;27:189-205.

188. Lindner F., Wald A., Success Factors of Knowledge Management in Temporary Organizations , Int. J. Proj. Management.v. 29, c. 877-888, 2011.

189. Liu S., Critical barriers to implementing BIM in the AEC industry International Journal of Marketing Studies, vol. 7, p. 162, 2015

190. Liu, X.; Wang, X.; Wright, G.; Cheng, J.C.P.; Li, X.; Liu, R. A state-of-the-art review on the integration of Building Information Modeling (BIM) and Geographic Information System (GIS). ISPRS Int. J. Geo Inf. 2017, 6, 53.

191. Loucari C., Taylor J. , Raslan R., Oikonomou E., Mavrogianni A., Retrofit solutions for solid wall dwellings in England: the impact of uncertainty upon

the energy performance gap, Build. Serv. Eng. Res. Technol. 37 (2016) 614-634, https:// doi.org/10.1177/0143624416647758.

192. Love ED, Lockley Steve, Kassem J.M, P, Kelly M, Dawood G, Serginson N, M , et al. BIM in facilities management applications: a case study of a large university complex. Built Environ Proj Asset Manag 2015;5:261-77.

193. Love P.E., Matthews J., Simpson I., Hill A., Olatunji O.A. A benefits realization management building information modeling framework for asset owners, Autom. Constr. 37 (2014) 1-10, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.09.007.

194. Lu N, Korman T. Implementation of building information modeling (BIM) in modular construction: benefits and challenges. In: Proceedings of the construction research congress, Banff, Alta; 2010. p. 8-10.

195. Lu W, Fung A, Peng Y, Liang C, Rowlinson S. Cost-benefit analysis of Building Information Modeling implementation in building projects through demystifica-tion of time-effort distribution curves. Build Environ 2014;82:317-27.

196. Lucas J, Bulbul T, Thabet W. An object-oriented model to support healthcare facility information management. Autom Constr 2013;31:281-91.

197. Macher H.; Landes T.; Grussenmeyer, P. From point clouds to building information models: 3D semi-automatic reconstruction of indoors of existing buildings. Appl. Sci. 2017, 7, 1030.

198. Madsen J. Build smarter, faster, and cheaper with BIM. Build - Smarter Facil Manag 2008.

199. Majcen D., Itard L., Visscher H., Actual heating energy savings in thermally renovated Dutch dwellings, Energy Policy 97 (2016) 82-92, https://doi.org/ 10.1016/j.enpol.2016.07.015

200. Malleson A. BIM survey: summary of findings. Natl BIM Rep 2022:815.

201. Malleson A. National BIM report 2019. London: building information modeling rask group; 2019. p. 12-20

202. Maskil-Leitan R.; Reychav, I. BIM's social role in building energy

modeling. Clean Technol. Environ. Policy 2019, 21, 307-338.

191

203. Matarneh R., and Hamed S., Barriers to the Adoption of building information modeling in the Jordanian building industry, Open J. Civil Eng., vol. 7, p. 325, 2017.

204. McAdam B., Building information modelling: The UK legal context, International Journal of Law in the Built Environment, vol. 21, pp. 246-259, 2019.

205. McGlinn, K.; Wagner, A.; Pauwels, P.; Bonsma, P.; Kelly, P.; O'Sullivan, D. Interlinking geospatial and building geometry with existing and developing standards on the web. Autom. Constr. 2019, 103, 235-250.

206. Meex E., Hollberg A., Knapen E., Hildebrand L., G.F.Verbeeck. Requirements for applying LCA-based environmental impact assessment tools in the early stages of building design. Building and Environment. 2018 : 133 : 228236

207. Mehdi Chihib, Esther Salmerón-Manzano , Nuria Novas and Francisco Manzano-Agugliaro Bibliometric Maps of BIM and BIM in Universities: A Comparative Analysis, Sustainability 2019, 11, 4398; doi: 10.3390/su11164398

208. Mehndi Syed Mohd, Indrani Chakraborty. Simulation for a Cost-Effective and Energy Efficient Retrofits of the Existing Building Stock in India using BIM. International Conference on Contemporary Computing and Applications (IC3A). 2020

209. Merzkirch A., Hoos T., Maas S., Scholzen F., Waldmann D., Wie genau sind unsere Energiepässe, Bauphysik (2014) 40-43, https://doi.org/10.1002/ bapi.201410007.

210. Migilinskas D.; Popov V.; Juocevicius, V.; Ustinovichius, L. The benefits, obstacles and problems of practical BIM implementation. Procedia Eng. 2013, 57, 767-774.

211. Mihindu S., and Arayici Y., Digital construction through BIM systems will drive the re-engineering of construction business practices, Int Conf Visualisation, 2008 pp. 29-34]

212. Mikhaylov An J., Yu A.. Analysis of Energy Projects Financial Efficiency and Renewable Energy Generation in Russia. Finance: Theory and Practice. 2021;25(5):79-91. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-25-5-79-91

213. Mishchenko E.S.; Monastyrev, P.V.; Evdokimtsev, O.V. Improving the Quality of Training in Building Information Modeling. In International Conference on Interactive Collaborative Learning; Springer: Cham, Switzerland, 2018; pp. 453-459/

214. Mishchenko A.V., Gorbaneva E.P., Preobrazhensky M.A. and Mishchenko V.Y. BIM Implementation Of A Full Life Cycle Of A Building // AIP Conference Proceedings, 2559, 040006 (2022)

215. Mishchenko V. Ya.,. Gorbaneva E. P, Ovchinnikova E. V. The "rebound effect" of energy efficient actions to be performed as part of a major renovation of apartment buildings / Real Estate: Economics, Management. - 2021.

- No 1. - P. 44-48.

216. Mishchenko V. Ya.,. Gorbaneva E. P, Ovchinnikova E. V. The "rebound effect" of energy efficient actions to be performed as part of a major renovation of apartment buildings / Real Estate: Economics, Management. - 2021.

- No 1. - P. 44-48

217. Mishchenko V.Ya., Gorbaneva E., Ovchinnikova E., Sevryukova K. Planning the optimal sequence for the inclusion of energy-saving measures in the process of overhauling the housing stock /Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Т. 983. С. 79-91. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19868-8_8

218. Mishchenko V.Ya., Grabovyi P.G., Gorbaneva E.P., Fedosov S.V., Oparina L.A., at all Особенности проектирования жизненного цикла энергоэффективных объектов недвижимости/Учебное пособие для студентов образовательных организаций высшего образования, обучающихся по направлению подготовки 08.04.01 «Строительство» (уровень магистратуры). Сер. "Проект по программе ЭРАЗМУС+ «Магистерская программа по инновационным технологиям в сфере энергоэффективного строительства для

университетов и предприятий РФ и Армении (MARUEEB)»" Екатеринбург, 2019 Издательство: Издательство "Аграф" (Москва)

219. Mohammad K. Najjar, Vivian W. Y. Tam, Leandro Torres Di Gregorio, Ana Catarina Jorge Evangelista, Ahmed W. A. Hammad and Assed Haddad. Integrating Parametric Analysis with Building Information Modeling to Improve Energy Performance of Construction Projects. Energies. 2019: 12 (8).

220. Monteiro A., Martins J.P. A survey on modeling guidelines for quantity takeoff- oriented BIM-based design, Autom. Constr. 35 (2013) 238-253, https://doi.org/ 10.1016/j.autcon.2013.05.005.

221. Motawa I.; Carter, K. Sustainable BIM-based evaluation of buildings. Procedia Soc. Behav. Sci. 2013, 74, 419-428.

222. Mueller, V.; Smith, M. Generative Components and Smartgeometry: Situated Software Development. Inside Smartgeometry Expand. Archit. Possibilities Comput. Des. 2013, 2013, 142-153.

223. Mutani G. and Todeschi V. Space heating models at urban scale for buildings in the city of Turin (Italy), Energy Procedia, vol. 122, pp. 841 -846, Sep. 2017, doi: 10.1016/j.egypro.2017.07.445.

224. Mutis I., A. Research Scientist, R.R.A. Issa, Framework for semantic reconciliation of construction project information, J. Inform. Technol. Construct. 17 (2012) 1-24. http://www.itcon.org/2012Z1. Accessed Date: 12 December, 2020.

225. N. Post, Building Information modeling: snags don't dampen spirit, Engineering News Record, December, pp. 30-32, 2008

226. Nadeem A., Wong A.K.D., Wong F.K.W., Bill of quantities with 3D views using building information modeling, Arab. J. Sci. Eng. 40 (2015) 2465-2477, https:// doi.org/10.1007/s13369-015-1657-2.

227. Nageler P., Schweiger G., Schranzhofer H., Mach T., Heimrath R., and Hochenauer C., Novel method to simulate large-scale thermal city models, Energy, vol. 157, pp. 633-646, Aug. 2018, doi: 10.1016/j.energy.2018.05.190.

228. Nawari N.O. BIM standard in off-site construction. J Archit Eng 2012;18:107-13.

229. Ning, X.; Wang, Y. 3D reconstruction of architecture appearance: A survey. Comput. Inf. Syst. 2013, 9, 3837-3848.

230. Nouvel R., Zirak M., Coors V., and Eicker U., The influence of data quality on urban heating demand modeling using 3D city models, Comput. Environ. Urban Syst., vol. 64, pp. 68-80, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2016.12.005.

231. Nouvel R., Mastrucci A., Leopold U., Baume O., Coors V., and Eicker U., Combining GIS-based statistical and engineering urban heat consumption models: Towards a new framework for multi-scale policy support, Energy Build., vol. 107, pp. 204-212, Nov. 2015, doi: 10.1016/j.enbuild.2015.08.021. .

232. Nutkiewicz A., Yang Z., and Jain R. K. Data-driven Urban Energy Simulation (DUE-S): Integrating machine learning into an urban building energy simulation workflow, Energy Procedia, vol. 142, pp. 2114-2119, Dec. 2017, doi: 10.1016/j.egypro.2017.12.614.

233. Ochmann, S.; Vock, R.; Klein, R. Automatic reconstruction of fully volumetric 3D building models from oriented point clouds. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2019, 151, 251-262.

234. Olatunji O., A preliminary review on the legal implications of BIM and model ownership, J. Inf. Tech. Constr., vol. 16, pp. 687-698, 2011

235. Park M.W., Koch C., Brilakis I., Three-dimensional tracking of construction resources using an on-site camera system, J. Comput. Civ. Eng. 26 (2012) 541-549, https://doi.org/10.1061/(asce)cp.1943-5487.0000168

236. Parn E.A., Edwards D.J., Sing M.C., The building information modeling trajectory in facilities management: a review, Autom. Constr. 75 (2017) 45-55, https://doi. org/10.1016/j.autcon.2016.12.003

237. Pasini, D.; Ventura, S.M.; Rinaldi, S.; Bellagente, P.; Flammini, A.; Ciribini, A.L.C. Exploiting Internet of Things and building information modeling framework for management of cognitive buildings. In Proceedings of the 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), Trento, Italy, 12-15 September 2016; Volumes 1 -6

238. Petri 1 loan, Alhamami Ali, Yacine Rezguil, and Sylvain Kubicki. A Virtual Collaborative Platform to Support Building Information Modeling Implementation for Energy Efficiency. In proceedings of the 19th IFIP WG 5.5 Working Confer- ence on Virtual Enterprises, PRO-VE.2018, 534,539-550

239. Poirier EA, Staub-French S, Forgues D. Measuring the impact of BIM on labor productivity in a small specialty contracting enterprise through action-research. Autom Constr 2015; 58:74-84.

240. Poole, M.; Shvartzberg, M. (Eds.) The Politics of Parametricism: Digital Technologies in Architecture; Bloomsbury Publishing: London, UK, 2015.

241. Qian A.Y. Benefits and ROI of BIM for miulti-disciplinary project management. Singapore: National University of Singapore; 2012.

242. Raynaud M., Evaluation ex-post de l'efficacité de solutions de rénovation énergétique en résidentiel, (PhD. Thesis - ParisTech), Paris Institute of Technology, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/pastel-00973727/

243. Reinhart C. F. and Cerezo Davila C. Urban building energy modeling -A review of a nascent field, Build. Environ., vol. 97, pp. 196-202, Feb. 2016, doi: 10.1016/j.buildenv.2015.12.001.

244. Rodger E. Edwardsa, Eric Loub, Anas Batawc, Syahrul Nizam Kamaruzzamand, Christopher Johnsonb. Sustainability-led design: Feasibility of incorporating whole-life cycle energy assessment into BIM for refurbishment projects. Journal of Building Engineering ,2019,24 100697.

245. Rosales Carreon J. and Worrell E. Urban energy systems within the transition to sustainable development. A research agenda for urban metabolism, Resour. Conserv. Recycl., vol. 132, pp. 258-266, May 2018, doi: 10.1016/j.resconrec.2017.08.004.

246. Ruikar K., End-user perspectives on use of project extranets in construction organisations, Eng. Construct. Architect. Manag., vol. 12, pp. 222-235, 2005

247. Ruppel U, Schatz K. Designing a BIM-based serious game for fire

safety evacuation simulations. Adv Eng Inform 2011;25:600-11.

196

248. Sacks R, Eastman C., Lee G., P. Teicholz. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Designers, Engineers, Contractors, and Facility Managers. 2018: 3

249. Sacks R., Eastman C., Lee G., P. Teicholz, BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Designers, Engineers, Contractors, and Facility Managers, John Wiley & Sons, 2018, 978-1-119-28753-7

250. Sacks R., Navon R., Brodetskaia I., Shapira A. Feasibility of automated monitoring of lifting equipment in support of project control, J. Constr. Eng. Manag. 131 (2005) 604-614, https://doi.org/10.1061/(asce)0733-9364(2005)131:5(604).

251. Sailor D. J. and Lu L. A top-down methodology for developing diurnal and seasonal anthropogenic heating profiles for urban areas, Atmos. Environ., vol. 38, no. 17, pp. 2737-2748, Jun. 2004, doi: 10.1016/j.atmosenv.2004.01.034.

252. Salama A. New trends in architectural education: designing the design studio. North Carolina, USA: Tailored Text and Unlimitted Potential Publishing; 1995.

253. Salama AM. Spatial design education: new directions for pedagogy in architecture and beyond. New York, USA: Taylor & Francis; 2016.

254. Sanhundo Luis, Nuno M.M. Ramos, Jao Pacos Martinsa, Ricardo M.S.F. Armeids, Eva Barreira, M. Luredes Simoes, Vitor Cardoso. Building information modelling for energy retrofitting review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018: 89: 249-260.

255. Sasirega Loganathan, Shanthi Chandrabose Bi-level authentication and mannequin routing for improving security features of WSN-IoT SCIENTIFIC AND TECHNICAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGIES, MECHANICS AND OPTICS November-December 2021 Vol. 21 No 6; doi: 10.17586/2226-14942021-21-6-929-935

256. Sattineni A., Bradford R.H., Estimating with BIM: a survey of US construction companies, in: The 28th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC), Seoul, Korea, 2011, pp. 564-569,

https://doi.org/ 10.22260/ISARC2011/0103.

197

257. Schodek, D., M. Bechthold, K. Griggs, K. M. Kao, and M. Steinberg Digital Design and Manufacturing, CAD/CAM Applications in Architecture and Design. New York, John Wiley & Sons.

258. Sebastian R., and Haak W., BIM Application for integrated design in small-scale housing development: Lessons learned from a pilot project in The Netherland, Proceedings of the International Conference CIB-W096 Architectural Management. Tainan, Taiwan, vol. 13, 2009

259. Sebastian R., Breaking through business and legal barriers of open collaborative processes based on building information modelling (BIM), CIM World Building Congress, 2010 pp. 166-186

260. Shang-Yuan Chen. A green building information modelling approach: building energy performance analysis and design optimization. In the proceedings of MATEC Web of Conferences,2018,169,01004

261. Sharag-Eldin A., and Nawari N.O., BIM in AEC education, Structures Congress 2010, 2010 pp. 1676-1688.

262. Sharma R., Prakash S., Roy P. Methodology, applications, and challenges of WSN-IoT. Proc. of the International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ICE3), 2020, pp. 502-507. https://doi.org/10.1109/ICE348803.2020.9122891

263. Singh, V.; Gu, N.; Wang, X. A theoretical framework of a BIM-based multi-disciplinary collaboration platform. Autom. Constr. 2011, 20, 134-144

264. Singh, V.; Gu, N.; Wang, X. A theoretical framework of a BIM-based multi-disciplinary collaboration platform. Autom. Constr. 2011, 20, 134-144.

265. SmartMarket Report. The business value of BIM for construction in major global markets: how contractors around the world are driving innovation with Building Information Modeling. In: Construction MH, editor. Design and construction intelligence. Bedford, Massachusetts, USA; 2014

266. Smith D.K, Tardif M. Building Information Modeling: a strategic

implementation guide for architects, engineers, constructors, and real estate asset

managers. New Jersey, USA: Wiley; 2021. {

198

267. Soman R.K., Raphael B., Varghese K. A system identification methodology to monitor construction activities using structural responses, Autom. Constr. 75 (2017) 79-90, https://doi.org/10.10167j.autcon.2016.12.006

268. Sorrell S., Dimitropoulos J., Sommerville M., Empirical estimates of the direct rebound effect: a review, Energy Policy. 37 (2009) 1356-1371, https://doi.org/ 10.1016/j .enpol.2008.11.026

269. Steel J, Drogemuller R, Toth B. Model interoperability in building information modelling. Softw Syst Model 2012;11:99-109.

270. Strachan P.A., Kokogiannakis G., Macdonald I.A., History and development of validation with the ESP-r simulation program, Build. Environ. 43 (2018) 601 -- 609.

271. Strzalka A., Bogdahn J., Coors V., Eicker U., 3D city modeling for urban scale heating energy demand forecasting, HVAC&R Res. 17e4 (2011) 526 -539.

272. Sturdevant, J.R.; Bayne, S.C.; Heymann, H.O. Margin gap size of ceramic inlays using second—Generation CAD/CAM equipment. J. Esthet. Restor. Dent. 1999, 11, 206-214.

273. Succar B. Building information modelling framework: a research and delivery foundation for industry stakeholders. Autom Constr 2009;18:357-75.

274. Succar B. Building information modelling framework: a research and delivery foundation for industry stakeholders. Autom Constr 2009;18:357-75.

275. Succar B. Building information modelling framework: a research and delivery foundation for industry stakeholders, Autom. Constr. 18 (3) (2009) 357-375, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.10.003.

276. Succar B. Building information modelling: conceptual constructs and performance improvement tools: University of Newcastle; 2021.

277. Succar, B. Building information modeling framework: A research and delivery foundation for industry stakeholders. Autom. Constr. 2009, 18, 357-375.

278. Suermann P.C. Evaluating the impact of Building Information

Modeling (BIM) on construction. Florida, USA: University of Florida; 2019.

199

279. Sun C., A literature review of the factors limiting the application of BIM in the construction industry, Technol. Econ. Dev. Econ., vol. 23, pp. 764-779, 2017

280. Swan L. G. and Ugursal V. I. Modeling of end-use energy consumption in the residential sector: A review of modeling techniques," Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 13, no. 8, pp. 1819-1835, Oct. 2009, doi: 10.1016/j.rser.2008.09.033.

281. Swiss Federal Office of Energy, Energy Strategy 2050 Once the New Energy Act Is in Force, Bundesamt für Energie (BFE), 2018. SIA, SIA 2031 - Energy certificate for buildings, Swiss Society of Engineers and Architects (SIA), 2016.

282. Tabunshchikov Ju.A., Brodach M.M., Shilkin N.V. Windows with variable thermal protection for buildings in the far north Light & Engineering. 2021. T. 29. № 4. C. 137-143.

283. Tabunshchikov Yu.A., Brodach M.M. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2020. T. 16. № 1. C. 156-161.

284. Taneja S., Akinci B., Garrett J.H., Soibelman L., E. Ergen, A. Pradhan, et al., Sensing and field data capture for construction and facility operations, J. Constr. Eng. Manag. 137 (2011) 870-881, https://doi.org/10.1061/(asce)co.1943-7862.0000332.

285. Tatum C. Organizing to increase innovation in construction firms, J. Constr. Eng. Manage., vol. 115, pp. 602-617, 1989

286. Taxen L, Lilliesköld J. Images as action instruments in complex projects. Int J Proj Manag 2008; 26:527-36.

287. Teizer, J.; Wolf, M.; Golovina O.,Perschewski, M.; Propach, M.; Neges, M.; König, M. Internet of things (IoT) for integrating environmental and localization data in building information modeling (BIM). In Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC), Vilnius Gediminas Technical University, Department of Construction Economics & Property, Taipei, Taiwan, 28 June-1 July 2017; Volume 34.

288. Thompson D., and Miner R.G., Building information modeling-BIM: Contractual risks are changing with technology, WWW document] URL, 2006.http : //www. aepronet.org/ge/no3 5. html

289. Tian W., Heo Y., P. de Wilde, Z. Li, D. Yan, C.S. Park, X. Feng, G. Augenbroe, A review of uncertainty analysis in building energy assessment, Renew. Sustain. Energy Rev. 93 (2018) 285-301, https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.05.029.

290. Tian W., Heo Y., P. de Wilde, Z. Li, D. Yan, C.S. Park, X. Feng, G. Augenbroe, A review of uncertainty analysis in building energy assessment, Renew. Sustain. Energy Rev. 93 (2018) 285-301, https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.05.029.

291. Tim Farshid Shadram, Johansson David, Weizhuo Lu,Jutta Schade ,Thomas Olofsson, An integrated BIM-based frame- work for minimizing embodied energy during building design. Energy and Buildings.2016,28,592-604

292. Tomek A, Matejka P. The Impact of BIM on risk management as an argument for its implementation in a construction company. Procedia Eng 2014;85:501-9.

293. Torabi Moghadam S., Delmastro C., Corgnati S. P., and Lombardi P. Urban energy planning procedure for sustainable development in the built environment: A review of available spatial approaches, J. Clean. Prod., vol. 165, pp. 811-827, Nov. 2017, doi: 10.1016/j.jclepro.2017.07.142.

294. Torabi Moghadam S., Toniolo J., Mutani G., and Lombardi P., A GIS-statistical approach for assessing built environment energy use at urban scale, Sustain. Cities Soc., vol. 37, pp. 70-84, Feb. 2018, doi: 10.1016/j.scs.2017.10.002.

295. Tran V, Tookey JE, Roberti J. Shaving BIM: establishing a framework for future BIM research in New Zealand. Int J Constr Supply Chain Manag 2012;2:66-79.

296. Travaglini A, Radujkovic M, Mancini M. Building Information Modelling (BIM) and project management: a stakeholders perspective. Int J Organ Technol Manag Constr 2014;6:1-8.

297. Trends and global forces: selected articles from the Strategy and Corporate Finance Practice. April 2017 [Electronic resource] // McKinsey&Company. — Mode of access: . — Date of access: 20.08.2018. 23. World Integ

298. Tuttas S., Braun A., Borrmann A., Stilla U. Evaluation of acquisition strategies for image-based construction site monitoring, in: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, International Society for the Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), vol. XLI-B5, Prague, Czech Republic, 2016, pp. 733-740, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xli- b5-733-2016

299. Udom K. BIM: mapping out the legal issues. Natl Build Specif 2012.{55}

300. Udom K., Building Information Modelling..http://www.thenbs. com/topics/bim/articles/bimMappingOutTheLegalIssues.asp, 2012

301. Ulmanis, J. CASE 6: Graphisoft: The Architecture of International Growth; Entrepreneurial Icebreakers; Palgrave Macmillan: London, UK, 2015; pp. 193-209.

302. van Berlo L.A.H.M, F. Bomhof, Creating the Dutch national BIM levels of development, in: 2014 International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, American Society of Civil Engineers (ASCE), Reston, VA, 2014, pp. 129-136, https://doi.org/10.1061/9780784413616.017.

303. Van Dronkelaar C., Dowson M., Spataru C., Mumovic D. A review of the energy performance gap and its underlying causes in non-domestic buildings, Front. Mech. Eng. 1 (2016) 1-14, https://doi.org/10.3389/fmech.2015.00017.

304. Van Nederveen, G.A Tolman, F.P. Modeling multiple views on buildings. Autom. Constr. 1992, 1, 215-224.

305. Volk R.; Stengel, J.; Schultmann, F. Building Information Modeling (BIM) for existing buildings—Literature review and future needs. Autom. Constr. 2014, 38, 109-127.

306. Vom Brooke J., Simons, A., Niehaves, B., Plattfaut, R., & Cleven, A. Reconstructing the giant: on the importance of rigor in documenting the literature search process. In Proceedings of the 17th European Conference on Information Systems. 2009 : 2-13

307. Vysotskiy, A.; Makarov, S.; Zolotova, J.; Tuchkevich, E. Features of BIM implementation using autodesk software. Procedia Eng. 2015, 117, 1143-1152.

308. Wang D., Wang P., Wang C. Efficient multi-factor user authentication protocol with forward secrecy for real-time data access in WSNs. ACM Transactions on Cyber-Physical Systems, 2020, vol. 4, no. 3, pp. 3325130. https://doi.org/10.1145/3325130

309. Wang J, Zhang S, Teizer J. Geotechnical and safety protective equipment planning using range point cloud data and rule checking in building information modeling. Autom Constr 2015;49:250-61.

310. Wang W.C., Weng S.W., Wang S.H., Chen C.Y., Integrating building information models with construction process simulations for project scheduling support, Autom. Constr. 37 (2014) 68-80, https://doi.org/10.1016Zj.autcon.2013.10.009.

311. Wang, C.; Cho, Y.K.; Kim, C. Automatic BIM component extraction from point clouds of existing buildings for sustainability applications. Autom. Constr. 2015, 56, 1-13.

312. Wang, W. The concept of sustainable construction project management in international practice. Environ Dev Sustain 23, 16358-16380 (2021). https://doi.org/10.1007/s10668-021-01333-z

313. Watson A. BIM-a driver for change, Proceedings of the International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, 2010 pp. 30-2

314. Watson, A. Digital buildings-Challenges and opportunities. Adv. Eng. Inform. 2011, 25, 573-581.

315. Wetzel E,M, Thabet W.Y. The use of a BIM-based framework to support safe facility management processes. Autom Constr 2015;60:12-24.

316. Winch, G. M. (2010). Managing construction projects. Wiley-Blackwell. ISBN: 978-1-405-18457-1 December 2009 Wiley-Blackwell 544 Pages

317. Wong, K.D.; Fan, Q. Building information modeling (BIM) for sustainable building design. Facilities 2013, 31, 138-157.

318. Wu, P.; Wang, J.; Wang, X. A critical review of the use of 3-D printing in the construction industry. Autom. Constr. 2016, 68, 21-31.

319. Wuhan, China, October 16-18, 2015, Revised Selected Papers. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2016. p. 901-907.

320. Xing D, Tao J. Design and Application of Green Building Based on BIM. In: Bian F, Xie Y, editors. Geo-Informatics in Resource Management and Sustainable Ecosystem: Third International Conference, GRMSE 2015,

321. Yan H., and Demian P., Benefits and barriers of Building Information Modelling, 2th international conference on computer in civil and building engineering, beijing, 2008.

322. Yang B., Zhang B., Wu J., Liu B., Wang Z. A BIM-based quantity calculation framework for frame-shear wall structure, Struct. Eng. Int. 29 (2019) 282-291, https://doi.org/10.1080/10168664.2018.1550352

323. Yang S.-K., Shiue Y.-M., Su Z.-Y., Liu I.-H., Liu C.-G. An authentication information exchange scheme in WSN for IoT applications. IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 9728-9738. https://doi. org/10.1109/ACCESS.2020.29648

324. Yuan P, Green M, Lau RW. A framework for performance evaluation of real-time rendering algorithms in virtual reality. In: Proceedings of the ACM symposium on virtual reality software and technology: ACM; 2007. p. 51-58.

325. Zadeh P.A., Wang G., Cavka H.B., Staub-French S., R. Pottinger, Information quality assessment for facility management, Adv. Eng. Inform. 33 (2017) 181-205, https://doi.org/10.1016/j.aei.2017.06.003.

326. Zanni, M.A.; Soetanto, R., Ruikar, K. Towards a BIM-enabled sustainable building design process: Roles, responsibilities, and requirements. Archit. Eng. Des. Manag. 2017, 13, 101-129.

327. Zanni, M.A.; Soetanto, R.; Ruikar, K. Defining the sustainable building design process: Methods for BIM execution planning in the UK. Int. J. Energy Sector Manag. 2014, 8, 562-587(134}

328. Zavadskas EK, Turskis Z, Tamosaitiene J. Risk assessment of construction projects. J Civ Eng Manag 2010;16:33-46.

329. Zhang S, Sulankivi K, Kiviniemi M, Romo I, Eastman CM, Teizer J. BIM-based fall hazard identification and prevention in construction safety planning. Saf Sci 2015;72:31-45.

330. Zhang S, Teizer J, Lee J-K, Eastman CM, Venugopal M. Building Information Modeling (BIM) and safety: automatic safety checking of construction models and schedules. Autom Constr 2013;29:183-95.1

331. Zhao J., Seppanen O., Peltokorpi A., Badihi B., Olivieri H. Real-time resource tracking for analyzing value-adding time in construction, Autom. Constr. 104 (2019) 52-65, https://doi.org/10.10167j.autcon.2019.04.003.

332. Zigeng Fang , Yan Liu , Qiuchen Lu , Michael Pitt , Sean Hanna , Zhichao Tian BIM-integrated portfolio-based strategic asset data quality management Automation in Construction 134 (2022) 104070. Pp/1 - 22

333. Zou J., Kim H. Image processing for construction equipment idle time analysis, in: Proceedings of 22nd International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC), International Association for Automation and Robotics in Construction (IAARC), Ferrara, Italy, 2005, https://doi.org/10.22260/isarc2005/ 0030.

334. Zou P.X.W., Xu X., Sanjayan J., Wang J. Review of 10 years research on building energy performance gap: life-cycle and stakeholder perspectives, Energy Build. 178 (2018) 165-181, https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.08.040.

335. Zou Y, Kiviniemi A, Jones SW. A review of risk management through BIM and BIM-related technologies. Saf Sci 2016.

336. Волков А.А. Иерархии представления энергетических систем // Вестник МГСУ. 2013. № 1. С. 190-193.

337. Гинзбург А.В. Технологии информационного моделирования жизненного цикла объекта капитального строительства/ В сборнике: Актуальные проблемы строительной отрасли и образования. Сборник докладов Первой Национальной конференции. 2020. С. 936-939. Москва Издательство МИСИ - МГСУ 2020

338. Гиясов Б.И. Влияние развития инфраструктуры городов на жилую среду.// Вестник МГСУ. 2012. №4, С. 17-21.

339. Гиясов Б.И., Цева А.В. Влияние энергоэффективности зданий на экологический баланс окружающей среды // Научное обозрение .№4, М., 2015. № 4, С.174-178.

340. Горбанева Е.П., Мищенко А.В. Информационное моделирование объектов недвижимости на этапе изыскательских работ // Научный журнал строительства и архитектуры. 2020. № 2 (58). С. 42-57.

341. Горбанева Е.П., Овчинникова Е.В., Севрюкова К.С., Мищенко А.В. Оценка эффективности внедрения энергоэффективных мероприятий при проведении капитального ремонта многоквартирных домов (на примере Воронежа) / // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2020. № 10 (742). С. 41-52

342. Лапидус А.А. Организационно-технологическая платформа строительства // Вестник МГСУ. 2022. Т. 17. Вып. 4. С. 516-524. DOI: 10.22227/1997-09В

343. Лапидус А.А. Формирование интегрального потенциала организационно-технологических решений посредством декомпозиции основных элементов строительного проекта // Вестник МГСУ. 2016. № 12. С. 114-123. DOI: 10.22227/1997-0935.2016.12.114-123

344. Лахов А.Я. Разработка классификации геодезических куполов. // Приволжский научныйвестник. - Ижевск. -2016 - №1 (53), - С.44-47.)

345. Маилян Л.Р., Голова Т.А. Легкий бетон на основе пенополиамидбетонной композиции Строительство и архитектура. 2019. Т. 7. № 1. С. 70-75.

346. Мищенко А. В., Горбанева Е. П. Реализация BIM полного жизненного цикла объекта недвижимости // Известия высших учебных заведений. Строительство. - 2021. - № 11(755). - С. 95-109.

347. Мищенко А. В., Горбанева Е. П. Реализация BIM полного жизненного цикла объекта недвижимости // Известия высших учебных заведений. Строительство. - 2021. - № 11(755). - С. 95-109.

348. Мищенко А.В., Горбанева Е.П., Преображенский М.А. Редукция размерности BIM полного жизненного цикла здания и сооружения / // Научный журнал строительства и архитектуры. 2021. №4 (64). С. 114-124.

349. Мищенко В. Я., Горбанева Е. П., Севрюкова К. С. Зарубежный и российский опыт проведения капитального ремонта жилищного фонда с учетом энергоэффективных мероприятий // Научный журнал строительства и архитектуры. - 2020. - № 1(57). - С. 62-73. - DOI 10.25987/VSTU.2020.57.1.006

350. Мокрова Н.В., Бирюков А.Н., Грибкова И.С., Челышков П.Д. Влияние объемно-планировочных решений на энергоэффетивность помещения, В сборнике: Системотехника строительства. Киберфизические строительные системы - 2019. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. 2019. С. 393-397.)]

351. Понявина Н.А., Попова М.Е., Андреева К.А., Мищенко А.В. Внедрение BIM-технологий как основной путь совершенствования строительной отрасли // Строительство и недвижимость. 2020. № 3 (7). С. 115119

352. Свод правил СП 50.13330.2012 Тепловая защита зданий. Актуализированная редакция СНиП 23-02-2009. /Минрегион России. -М., 2012. - 126 с.

353. СНиП 23-02-2003. Тепловая защита здания, актуализирован в 2012 г. приняты и введены в действие с 1 октября 2003 г. постановлением Госстроя России от 26.06.2003 г. N 113 взамен СНиП II-3-79

354. Табунщиков Ю.А., Бродач М.М. Математическое моделирование и оптимизация тепловой эффективности зданий. М.: АВОК-ПРЕСС, 2002. -194 с: ил.

355. Табунщиков Ю.А., Бродач М.М., Шилкин И.В. Энергоэффективные здания - М:, АВОК-ПРЕСС, 2003, 203с.

356. Челышков П.Д. Подходы к анализу информационных моделей зданий и комплексов Промышленное и гражданское строительство. 2018. №2 2. С. 72-75.

357. Федосов С.В., Румянцева В.Е., Красильников И.В. Математическая модель промерзания конструкций В сборнике: Современная наука: теория, методология, практика. Материалы 2-ой Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. 2020. С. 45-50.

358. Федосов С.В., Федосеев В.Н., Зайцева И.А., Воронов В.А. Обоснование методом анализа иерархий экспертных суждений критериев повышения энергоэффективности воздушного теплового насоса / Умные композиты в строительстве. 2021. Т. 2. № 2. С. 38-47.

359. Чеснокова Е.А., Понявина Н.А., Мартыненко Э.Ю., Мищенко А.В. Анализ мероприятий по повышению энергоэффективности // Строительство и недвижимость. 2018. № 1-1 (2). С. 54-58.

360. Чеснокова Е.А., Хохлова В.В., Мищенко А.В. Экономическая эффективность применения BIM-технологий // Строительство и недвижимость. 2018. № 2-1 (3). С. 71-75.

361. Чеснокова Е.А., Хохолова В.В., Косовцева И.А., Мищенко А.В. Основные преимущества использования BIM-технологий для всех этапов реализации проекта // Строительство и недвижимость. 2020. № 1 (5). С. 137140.

362. Челышков П.Д. Подходы к анализу информационных моделей зданий и комплексов Промышленное и гражданское строительство. 2018. № 2. С. 72-75.

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Программная реализация алгоритма выделения детерминированной части метеорологической информации в оболочке математического пакета MAPLE V

> restart;with(plots):

>

> TT1:=readdataCd:\\TLtxt\1);

> n1:=nops(TT1);