Binalarda enerji ve rüzgâr simülasyonlarının aynı algoritma üzerinden parametrik üretilebilmesi için model geliştirilmesi
Development of a model for parametric generation of energy and wind simulations in buildings through a single algorithm
Yazar: OĞUZHAN KORAL
Danışman: DOÇ. DR. GÜLTEN MANİOĞLU ; PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Çevre Kontrolü ve Yapı Teknoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Yapı performans analizleri, enerji tüketimini değerlendirerek işletme maliyetlerini düşürmeye ve karbon ayak izini azaltmaya yardımcı olurken, binaların sürdürülebilirlik ve dayanıklılık hedeflerine ulaşmasını sağlar. Enerji etkin tasarım için güneş-dünya hareketleri, iklim-mikro iklim ilişkileri, mimari malzemeler ve kullanıcı istekleri gibi çeşitli faktörler dikkate alınır. Bu analizler yapılmadığında ise düşük iç mekân kalitesi, konforsuz yaşam alanları, artan işletme ve bakım maliyetleri ve düşük yatırım değeri gibi olumsuz sonuçlar ortaya çıkabilir. Generatif tasarım, bu faktörleri hızla değerlendirebilir ve enerji ve konfor performansını artırabilir. Bu nedenle, enerji ve konfor analizleri, mimari tasarımın ayrılmaz bir parçasıdır ve günümüzün ve geleceğin yapıları için büyük önem taşır.
Binalarda enerji ve rüzgâr simülasyonları iki farklı geometrik modelleme gerektiren ve farklı fiziksel hesaplamalarla ele alınan sistemlerdir. Her bir tasarım seçeneğini bu iki alanda simüle edebilmek için iki farklı model oluşturulması ve bu iki modelin ayrı çözücüler ile çözülmesi gerekmektedir. Çoklu tasarım seçeneklerinin denenmesini gerektiren durumlarda, her bir modelin her iki çözücü için hazırlanması zaman almaktadır. Modellemenin elle hazırlandığı durumlarda hata ihtimali vardır ve bu durum da ayrıca zaman kaybına neden olabilmektedir. Bu çalışmada, binalarda enerji ve rüzgâr simülasyonlarının aynı algoritma üzerinden parametrik üretilebilmesi için bir model geliştirilmiştir. Tek bir model üzerinden her iki çözücü için senaryoların parametrik olarak oluşturulabilmesi, zaman kaybı ve hata ihtimali gibi konuları aşabilecek bir yaklaşımdır. 
Çalışma altı bölümden oluşmaktadır. 
Birinci bölümde, insan-mekân ilişkisindeki konfor parametrelerinin insanlık tarihi boyunca değişimi ve gelişiminden; insanın konforlu mekân yaratma, yaşadığı mekânı kişisel konfor koşullarına göre değiştirme ihtiyacı duymasından bahsedilmiştir. Binaların tasarım aşamasında, bilimsel yöntemlerle enerji ve konfor analizleri yapılmadığında, daha sonradan pasif sistemlerle istenen konfor koşullara sağlanmaya çalışılmakta ve bu durum binanın karbon ayak izini, işletme ve bakım maliyetlerini artırmakta ve binaların yatırım değerini de düşürmektedir. Sürdürülebilir olmayan bu durumu engellemek, binanın ihtiyaç duyacağı ısıtma ve soğutma yüklerini önceden hesaplamak, enerji ve rüzgâr simülasyonları sayesinde mümkün olabileceği tartışılmıştır.
İkinci bölümde, binalarda enerji ve rüzgâr simülasyonlarının çıkış noktaları ve zaman içindeki evrimi ele alınmıştır. Enerji simülasyonları, ısı transferi ve termodinamik prensiplerine dayanırken, rüzgâr simülasyonları akışkanlar dinamiği hesaplamaları ile çözülmektedir. Her iki simülasyon farklı fiziksel problemleri ele aldığından, farklı geometrik modellemeler gerektirmektedir. Binaların enerji tüketimi ve konfor koşullarını optimize etmek amacıyla, enerji ve rüzgâr simülasyonlarının aynı parametrik model üzerinden gerçekleştirilebilmesi, zaman kaybını ve hata ihtimallerini azaltan etkili bir yaklaşım olarak sunulmuştur. Bu kapsamda, enerji ve rüzgâr simülasyonları için gerekli olan geometrik tanımlar, parametreler arası bağlantısallık ve simülasyon kütüphanelerinin oluşturulması detaylı olarak incelenmiş ve bu iki modelin tek bir algoritma ile entegre edilmesi üzerine çalışmalar yapılmıştır.
Üçüncü bölümde, enerji ve rüzgâr simülasyonları için geometrik modellerin oluşturulmasını kolaylaştıran Archaea adlı Python tabanlı bir geometrik yazılım kütüphanesinin geliştirilmesi ele alınmıştır. Kütüphane, temel geometrik nesneler (koordinatlar, vektörler, düzlemler, çizgiler) ve bu nesneler üzerinde gerçekleştirilen matematiksel işlemlerle karmaşık simülasyon modellerinin inşasını sağlar. Ayrıca, simülasyon ortamını ve bölümlerini temsil eden nesneler (Domain, Zone, Wall) tanımlanmıştır. Farklı dosya formatları (IDF, STL, VTK, Speckle) arasındaki veri transferini sağlayan dönüştürücüler, enerji ve rüzgâr simülasyonları gibi disiplinler arası projelerde veri paylaşımını ve entegrasyonu kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiştir.
Dördüncü bölümde ise binalarda enerji ve rüzgâr simülasyonlarının aynı parametrik model ve algoritma üzerinden gerçekleştirilebilmesi için bir model geliştirilmiştir. Modelde, kullanıcıya, iklime ve binaya ilişkin değişkenler belirlenerek enerji ve rüzgâr simülasyonları için gerekli geometrik ve fiziksel parametreler tanımlanmıştır. Python tabanlı Archaea ve Archaea-sim kütüphaneleri kullanılarak, enerji simülasyonları için EnergyPlus ve rüzgâr simülasyonları için OpenFOAM çözücüleriyle uyumlu girdi dosyaları otomatik olarak üretilmiştir. Enerji modelinde iklim dosyalarının seçilmesi, geometrik modelin oluşturulması ve girdi dosyalarının hazırlanması adımları detaylandırılmıştır. Rüzgâr simülasyonları için ise çözücünün seçilmesi, iklim verilerinin belirlenmesi, geometrik modelin ve akış hacminin oluşturulması, ağ yapısının örülmesi ve senaryo dosyalarının hazırlanması süreçleri ele alınmıştır. Geliştirilen parametrik model sayesinde, enerji ve rüzgâr simülasyonları eş zamanlı olarak çalıştırılarak, tasarım senaryolarının hızlı ve hatasız bir şekilde analiz edilmesi sağlanmıştır.
Beşinci bölümde, geliştirilen parametrik modelin avlulu bina örneği üzerinde uygulanması hedeflenmiştir. Bu uygulama esnasında geliştirlen modelin örnek üzerinden nasıl çalıştırılabileceği farklı parametreler ile oluşturulan farklı mimari seçeneklerin gösterimi yapılmıştır. Senaryo dosyalarının ve bu senaryoların çalıştırıldıktan sonra oluşan sonuç dosyalarının nasıl derlendiği de tariflenmiştir. Simülsayon sonuçlarının doğruluğu ağ bağımsızlaştırma ve artık değer analizleri ile irdelenmiştir ve ilgili grafikler ile bu doğrulamalar aktarılmıştır. Ayrıca simülasyon sonuçlarının Speckle platformu aracılığı ile internet tarayıcısı aracılığı ile nasıl erişilebilir hale geldiği de gösterilmiştir. 
Altıcı bölümde ise çalışmadan elde edilen sonuçlar derlenmiştir ve bulgular şu şekildedir. Çalışmada geliştirilen parametrik model sayesinde, enerji ve rüzgâr simülasyonları aynı algoritma üzerinden gerçekleştirilebilmiştir. Bu durum, simülasyon sürecini hızlandırarak tasarımcıların farklı bina senaryolarını hızlıca test etmelerine olanak sağlamaktadır. Aynı model üzerinde farklı tasarım senaryoları üretilip test edilebildiğinden, çok sayıda simülasyon farklı modeller oluşturmak yerine tek bir modelin modifikasyonuyla gerçekleştirilmiştir. Kullanıcılar basitleştirilmiş ve otomatize edilmiş iş adımları sayesinde zaman tasarrufu sağlarken, geometrik kütüphane de daha fazla senaryo üretimi ve simülasyonların hızla gerçekleştirilmesi açısından önemli bir rol oynamaktadır. Aynı zamanda, geometrik kütüphanenin farklı simülasyon araçlarına genişletilebilir olması, esneklik ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirme imkanı sunmaktadır. İleride yapılacak çalışmalar için öneriler arasında, rüzgâr simülasyonlarının enerji simülasyonlarından önce yapılması ve atmosferik sınır tabakası ile çözülmesi, bulut tabanlı çözümlerle iş akışının hızlandırılması gibi yöntemler yer almaktadır. Ayrıca, geometrik verilerin CAD araçlarından Speckle yardımıyla hızlıca alınması, iş birliğini artıracak bir entegrasyon sağlayacaktır. Geliştirilen kütüphanelerin diğer simülasyon araçlarına uygun girdi dosyaları üretebilecek şekilde genişletilmesi de önerilmiştir. Farklı kullanıcıların bu araçları kullanabileceği arayüzlerin geliştirilmesi ise daha iyi bir kullanıcı deneyimi hedeflemektedir.

Abstract:
Building performance analyses help reduce operational costs and carbon footprint by evaluating energy consumption, while enabling buildings to meet sustainability and resilience goals. Energy-efficient design takes into account various factors such as sun-earth movements, climate-microclimate relationships, architectural materials, and user preferences. When these analyses are not conducted, negative outcomes such as poor indoor air quality, uncomfortable living spaces, increased operational and maintenance costs, and reduced investment value may arise. Generative design can rapidly assess these factors and improve energy and comfort performance. Therefore, energy and comfort analyses are an integral part of architectural design and are essential for current and future buildings.
Energy and wind simulations in buildings require two different geometric models and are addressed through distinct physical calculations. To simulate each design option in these two domains, two separate models need to be created and solved using different solvers. When multiple design options need to be tested, preparing each model for both solvers takes time. There is also a risk of errors when the modeling is done manually, further contributing to time loss. In this study, a model has been developed to enable the parametric generation of energy and wind simulations using the same algorithm. The ability to parametrically generate scenarios for both solvers through a single model provides a solution to time loss and potential errors.
The study consists of six chapters.
The first chapter discusses the evolution of comfort parameters in the human-space relationship throughout human history and the need for individuals to create comfortable spaces and modify their environments according to personal comfort conditions. It is argued that when energy and comfort analyses are not performed using scientific methods during the design phase of buildings, later efforts to achieve desired comfort conditions with passive systems increase the building's carbon footprint, operational and maintenance costs, and decrease its investment value. Preventing this unsustainable situation, calculating the heating and cooling loads a building will need in advance, is made possible through energy and wind simulations.
In the second chapter, the origins and evolution of energy and wind simulations in buildings are examined. Energy simulations are based on heat transfer and thermodynamic principles, while wind simulations are solved using fluid dynamics calculations. Since both simulations address different physical problems, they require different geometric modeling. To optimize the energy consumption and comfort conditions of buildings, performing energy and wind simulations through the same parametric model is presented as an effective approach to reduce time loss and potential errors. In this context, the geometric definitions required for energy and wind simulations, the interconnections between parameters, and the development of simulation libraries are detailed, and studies have been conducted on integrating these two models using a single algorithm.
The third chapter discusses the development of a Python-based geometric software library called Archaea (https://github.com/archaeans/archaea), which facilitates the creation of geometric models for energy and wind simulations. The library provides basic geometric objects (coordinates, vectors, planes, lines) and enables the construction of complex simulation models through mathematical operations performed on these objects. Additionally, objects representing the simulation environment and sections (Domain, Zone, Wall) are defined. Converters facilitating data transfer between different file formats (IDF, STL, VTK, Speckle) have been developed to ease data sharing and integration in interdisciplinary projects such as energy and wind simulations.
In the fourth chapter, a model has been developed to enable energy and wind simulations to be performed through the same parametric model and algorithm. Variables related to users, climate, and the building have been defined to specify the geometric and physical parameters required for energy and wind simulations. Using the Python-based Archaea and Archaea-sim (https://github.com/archaeans/archaea-simulation) libraries, input files compatible with the EnergyPlus solver for energy simulations and the OpenFOAM solver for wind simulations were automatically generated. The steps of selecting climate files, creating geometric models, and preparing input files for the energy model were detailed. For wind simulations, processes such as selecting the solver, defining climate data, creating the geometric model and flow volume, generating the mesh, and preparing scenario files were discussed. The developed parametric model allows energy and wind simulations to run simultaneously, ensuring the rapid and error-free analysis of design scenarios.
In the fifth chapter, the application of the developed parametric model on a courtyard building example was aimed. During this application, different architectural options created with different parameters were demonstrated, showing how the developed model can be run based on the example. The preparation of scenario files and how the resulting files were compiled after the scenarios were run were explained. The accuracy of the simulation results was assessed through mesh independence and residual analyses, and these validations were presented with relevant graphs. Additionally, it was shown how the simulation results could be accessed via a web browser using the Speckle platform.
In the sixth chapter, the results obtained from the study were summarized with the following findings. Thanks to the developed parametric model, energy and wind simulations were performed using the same algorithm. This accelerates the simulation process, allowing designers to quickly test different building scenarios. Since different design scenarios can be generated and tested on the same model, many simulations were performed through the modification of a single model rather than creating multiple models. Users save time through simplified and automated workflows, while the geometric library plays an important role in generating more scenarios and quickly executing simulations. Moreover, the geometric library's ability to expand for different simulation tools offers flexibility and allows customization according to user needs.
Outcomes of the study extracted as following.
Within the scope of this study, it was made possible to conduct simulations through a shared parametric model generated by a single algorithm, rather than creating two separate models for energy and wind simulations. This approach shortens the time required to determine the building's thermal performance, thus expediting the design process.
With the shared parametric model developed in this study, it is feasible to generate and test all possible scenarios on the same model for analyzing and optimizing building thermal performance. This allows numerous design scenarios to be achieved not by producing separate models but through the modification of a single model.
The simplified and automated workflow of the model enables users to save significant time in its application.
The geometric library developed within the study facilitates the creation of basic geometric objects, operations on these objects, and the generation or transformation of the geometry into required formats. Additionally, variables defined in this library can directly produce the geometry necessary for energy and wind simulations. Consequently, this library supports the generation of numerous scenarios for thermal performance assessment and enables a large number of simulations by creating scenario pools. As the ease of scenario generation and testing in simulations relies on the features of the geometric library, updating this library in line with the study's requirements is essential for conducting specific analyses.
The extensibility of the geometric library for different comfort requirements, and thus for different simulation tools, allows users to perform customized simulations to meet a variety of needs. This flexibility presents a significant advantage for applicability across diverse projects.
The correct construction of the parametric model is achievable by accurately defining the upper and lower bounds and range values of the variables used according to the study's requirements. In this way, multiple scenarios can be solved through parallel computation methods, enabling the analysis of a greater number of scenarios in a shorter period.
Since the numerous scenarios generated through the parametric model ensure the production of all potential scenario options for performance evaluation, obtaining numerous results and assessing them with optimization tools becomes easier. This approach allows a more comprehensive and detailed examination of simulations, facilitating the swift and efficient determination of optimal solutions.
The accessibility of wind simulation results independent of the Linux environment via Speckle enables end users to easily access the results. Thus, the user-friendly model produced in the study enhances user access to simulation outcomes and increases the model's usability.
The model produced in this study makes it feasible to swiftly conduct both energy and wind simulations for design scenarios developed during the architectural design process and to evaluate the thermal performance of these scenarios. Notably, the practical provision of data for designers from wind simulations, which typically require extensive modeling and computation time, is simplified. This assists designers in making faster, more effective, and accurate decisions when selecting optimal solutions among numerous scenarios during the design process.
Suggestions for future research include as following.
Altering the model workflow by conducting wind simulations before energy simulations could yield more effective results, especially for cooling-priority studies. This approach would allow the results from wind simulations to inform energy simulations.
Solving wind simulations with an atmospheric boundary layer would yield more realistic and accurate results, allowing simulations to more closely align with atmospheric conditions.
Incorporating workflows that enable solutions to be executed in cloud environments would facilitate faster and more efficient simulations, allowing users to perform simulations on a larger scale and in shorter time frames.
Integrating input geometries obtained from CAD tools via Speckle and incorporating Speckle Automate into a workflow accessible to all would enable users to share geometric data rapidly and efficiently. This integration would facilitate collaboration by allowing different users to work on the same data, enhancing the process's efficiency.
The developed libraries can be extended to generate input files required for other simulation tools beyond those needed for energy models (idf) or wind simulations (stl). For example, files required by the Radiance solver for lighting simulations could also be exported through related improvements.
Developing interfaces that allow different users to utilize these libraries and tools can enhance the user experience, making the tools more accessible and effective for a broader audience.