案例操作

根據第三章理論方法建構之效能分析程序(圖 3-2)，本節模擬操作 Autodesk VASARI 軟體進 行實驗分析。

1. 界定建築生命週期的討論範圍：

本專案”嘉義港區旅館新建工程”，進行的建築效能分析、節能設計應用在設計階段(包括 PD、SD、DD 階段)，使在先期規劃設計時即能依據效能分析結果決定較佳方案，減少施工營 運階段的變更設計與設備負擔。

2. 設定節能目標：

本研究案例的目標設定為以建築生命週期 30 年的總耗能表現，擬提升原設計方案 7%以上的 節能效益，以用電密度 EUI(Energy use intensity,建築物單位面積的年耗電量)作為建築 耗能整體性綜合指標並作為方案評估基準。

3. 輸入外部氣象資料：

以嘉義某港區為例（圖 4-7），設定專案、輸入基地位置與氣象站(Location Weather and Site)。

該基地周邊地形空曠單純較無障礙物或其他影響微氣候之因素，有利於做為實驗對照。進行 設定其位置資訊，可選擇鄰近氣象測站資料或預設的模擬氣象數據（圖 4-8）。值得注意的 是，Vasari 藉由虛擬氣象站的運算技術，獲取嘉義地區擬真的氣象資料，並轉化成建築效 能軟體可以運算與並應用的資料格式，是過去做不到的技術。

圖 4-7 實實作案例基基地模型

4. 內部設定

首先是模型的建構(Create Mass/Place Mass)：可由檔案匯入選取 CAD、SKP 等檔案格式，

或運用軟體繪圖工具建立模型。（圖 4-9~4-10）

圖 4-9 檔案格式匯入 圖 4-10 模型建構與單位設定

接著進行能源模擬分析(Energy Setting/Run Energy Simulation)前的設定：使用預設的分 區設定、按常規的開窗率設定為 30%，建築類型為旅館建築、構造材質採用預設值。（圖 4-11~4-12）

圖 4-11 建築效能分析與構造材質設定

5. 執行 esk Vasari

能分析，前者 據。分析項目 潛力、平均碳

分析效能計算

ancy Sched i 的建築營運

圖 4-13 旅館建築營運時段密度分佈

來源：Autodesk Knowledge Network - Occupancy Schedules

因此完成基本參數設定後，依據計算模擬結果，建築容納人數 183 人，用電密度 221kWh／，

m2*yr 高於一般旅館平均用電 195.6kWh／m2*yr 約 13%（圖 4-14）。依據用電量換算建築營 運每年碳排放 101 噸（圖 4-15），耗能設備以空調 73%最高、其次為照明 18%（圖 4-16）。

圖 4-14 樓樓層及散熱熱區劃分

為照明設備及開窗導致的太陽輻射，後述二者又為互相影響因子，可透過實驗修正過程探討 較佳設計方案以到達節能效益（圖 4-17）。又由每月用電量分佈來看，以夏季 7、8 月用電 較高（圖 4-18~19），與氣溫及太陽輻射分佈的趨勢吻合（圖 4-20），故推論若以電費費率評 估全年耗電成本，應著重於夏季用電的改善以減少營運負擔。

圖 4-17 樓層及散熱區劃分

圖

圖 4-18

圖 4-19 各月

各月份耗電

月份尖峰耗 電分佈

耗電量分佈

基地物 4-22)、太 示基地常年

物理環境分 太陽輻射(So 年風向以北

圖

分析：包括風 olar Radia 北風、北北東

4-20 各月份

風頻圖(Win atin) (圖 東為主，L

份氣溫及太

nd Rose) ( 4-23)等可 形建築面南

太陽輻射分佈

(圖 4-21)、

可視化效能分 南的熱輻射

佈

、風場模擬 分析圖，根 射較劇。

(Wind Tun 根據其分析結

nel) (圖 結果，顯

圖 4-21 基地風頻分佈圖

圖 4-22 建物風場動態模擬 圖 4-23 建物外牆太陽輻射分佈

N N

„ 開窗率：從 30%減少到 25%

„ 窗戶台度：從 0.76 提高為 0.85

„ 遮簷：南向及西向增加 3M 之遮簷

„ 外 牆 材 質 ： 從 Lightweight Construction–Typical Mild Climate Insulation(R-Value 隔 熱 係 數 10) 變 更 為 High Mass Construction-High Insulation(R-Value 隔熱係數 17)

圖 4-24 建築構造方案修正(開窗率.台度.材料)

圖 4-25 建築構造方案修正(增加遮簷)

方案(A)+(B)—玻璃材質變更為 Loe-E 玻璃：

„ 開窗材質(Mass Glazing)：從 Double Pane Clear–No Coating 變更為 Double Pane Clear–LowE Hot Climate, Low SHGC (圖 4-26)。

N

的節能目標，故本修正方案可以被選擇為最適化方案。另外若將玻璃材質全數變更為 Low-E 玻璃，EUI 值更可降低至 177 kwh／m2-y (圖 4-28)，總節能效益達 19.9%。

圖 4-27 原設計方案與方案(A)之能耗比較

圖 4-28 原設計方案與方案(A)+(B)之能耗比較

第 三 節 小 結

以”嘉義港區旅館新建工程”專案為例，本章以 Autodesk 公司的 VASARI 建築效能分析軟體，

驗證 Green BIM 建築效能設計決策流程，包括：（1）界定建築生命週期的討論範圍、（2）設 定節能目標、（3）輸入外部資料(氣象資料)、（4）內部設定、（5）執行節能計算模組、（6）

可視化效能分析、（7）評估與方案修正、（8）選擇最適化方案，等步驟，即透過 BIM 模型基 礎的“設計”、“評估”的決策循環，以產生符合環境效益的最適化的設計方案。

依據建築效能分析流程的模擬實驗操作，本章歸納模型基礎決策系統與可視化動態分析在建 築節能設計決策（或節能目標達成）之應用特性：

(1) 參數化模型：藉由控制變因如外牆開窗率、天窗比例、熱區劃分、牆面/屋頂隔熱/

樓板/玻璃材質的修正，可以得到個別變因對於目標設定的數值影響，進而得出具 節能效益的“熱點”。例如操作過程中發現外牆材質的隔熱系數變化對於 EUI 影響 甚微，外遮簷則有較大節能提升影響，反應熱帶氣候被動式建築的設計效益。

(2) 組成分析：藉由各月份、時段的能耗（包括冷卻與加熱設備)）風頻、太陽輻射、

乾濕球溫度、濕度的分佈數據，結合建築類型的營運特性，可以提出設備對策與室 內舒適度的提升方案，如空調與全熱交換之設計、自然通風採光運用策略等。

璃之 C/P 值（Cost/Performance ratio）或回收年期等，以協助業主或決策者進行 設計方案的判斷。例如本研究操作改採 Low-E 玻璃後提升 12.8%的節能效益，可換 算為產品使用年限之造價成本與節省電價做比較，以判斷其效益表現。