IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT

IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT IUH - Đề cương Khóa luận tốt nghiệp - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong mô hình REVIT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HỒ CHÍ MINH

KHOA CÔNG NGHỆ NHIỆT LẠNH

––o0o—

ĐỀ CƯƠNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO THIẾT KẾ & QUẢN LÝ HỆ THỐNG HVAC

TRONG MÔ HÌNH REVIT

GVHD: ThS Cao Trung Hậu SVTH: Đỗ Hữu Nguyên Chương 21052321

Phạm Nguyễn Phương Vũ 21063961 Lớp: DHNL17B

MỤC LỤC

I ĐẶT VẤN ĐỀ 3

1.1 Tổng quan 3

1.2 Sự cần thiết của đề tài 3

1.3 Một số nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam và thế giới 3

II MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4

2.1 Mục tiêu chính 4

2.2 Mục tiêu cụ thể 4

2.3 Xác định phương pháp tiến hành 4

III Ý NGHĨA ĐỀ TÀI 5

3.1 Ý nghĩa khoa học 5

3.2 Ý nghĩa thực tế 5

3.3 Tính mới đề tài 5

IV CÁC CHƯƠNG MỤC DỰ KIẾN CỦA ĐỀ TÀI 5

V TIẾN ĐỘ THỰC HIỆN 6

VI TÀI LIỆU THAM KHẢO 7

VII Ý KIẾN CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN 8

I ĐẶT VẤN ĐỀ

1.1 Tổng quan

Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành xây dựng, các công cụ BIM (Building Information Modeling) như Autodesk Revit ngày càng trở thành nền tảng trọng yếu trong thiết kế, thi công và quản lý công trình Trong đó, hệ thống HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tiện nghi nhiệt, chất lượng không khí trong nhà và hiệu quả năng lượng

Tuy nhiên, việc thiết kế và quản lý hệ thống HVAC trong Revit vẫn còn mang tính thủ công ở nhiều bước, phụ thuộc vào kinh nghiệm kỹ sư, dẫn đến nguy cơ sai sót, mất nhiều thời gian tính toán và điều chỉnh Trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện như một giải pháp tiềm năng, có khả năng hỗ trợ kỹ sư tối ưu hóa thiết kế, dự đoán hiệu năng, tự động hóa quy trình và quản lý dữ liệu xuyên suốt vòng đời công trình

Do đó, việc nghiên cứu và ứng dụng AI trong thiết kế & quản lý hệ thống HVAC trên nền tảng Revit là xu hướng tất yếu, góp phần nâng cao chất lượng, tiết kiệm chi phí và tăng khả năng cạnh tranh trong ngành xây dựng

1.2 Sự cần thiết của đề tài

 Tính phức tạp của hệ thống HVAC: Hệ thống HVAC bao gồm nhiều thiết bị (máy

lạnh, chiller, AHU, ống gió, ống nước, cảm biến…) với các thông số kỹ thuật đa dạng, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa nhiều bộ môn (kiến trúc, kết cấu, cơ điện)

 Yêu cầu về hiệu quả năng lượng và môi trường: Ngành xây dựng ngày nay chịu áp

lực từ các tiêu chuẩn xanh (LEED, LOTUS, EDGE) và các quy định về tiết kiệm năng lượng HVAC chiếm 40–60% tổng năng lượng vận hành công trình, nên tối ưu hệ thống bằng AI là hết sức cần thiết

 Hạn chế của phương pháp truyền thống: Dù Revit đã hỗ trợ BIM, nhiều bước thiết

kế HVAC vẫn thủ công: lựa chọn thiết bị, tính toán tải nhiệt, phân bổ kênh gió, mô phỏng năng lượng… khiến hiệu quả chưa cao

 Xu thế toàn cầu: Các công ty xây dựng lớn trên thế giới đã bắt đầu tích hợp AI vào

BIM để tăng tính tự động, giảm chi phí nhân lực, hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn

1.3 Một số nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam và thế giới.

 Trên thế giới

 Ứng dụng AI trong BIM và HVAC: Autodesk đã phát triển Autodesk Insight – một

nền tảng phân tích hiệu năng năng lượng, kết hợp AI và dữ liệu mô phỏng để hỗ trợ thiết kế hệ thống HVAC ngay trong Revit, giúp dự đoán tải nhiệt, mô phỏng luồng khí

và tối ưu chi phí năng lượng [1]

 Nghiên cứu học máy cho dự báo tải lạnh: Một số nghiên cứu quốc tế đã ứng dụng

thuật toán Machine Learning để dự báo tải lạnh của công trình thương mại và tích

hợp kết quả vào mô hình BIM nhằm tự động đề xuất cấu hình HVAC [2]

 Tối ưu hệ thống HVAC bằng AI + CFD: Trường Đại học Purdue (Mỹ) và Đại học

Tsinghua (Trung Quốc) đã công bố các nghiên cứu dùng AI kết hợp Computational Fluid Dynamics (CFD) để mô phỏng dòng khí và điều chỉnh thiết kế HVAC theo kịch

bản vận hành thực tế [3]

 Tại Việt Nam

 Ứng dụng BIM cho MEP/HVAC: Một số doanh nghiệp lớn trong ngành xây dựng

như Coteccons, REE, Sigma đã ứng dụng Revit BIM để thiết kế và quản lý hệ thống

MEP, trong đó có HVAC Tuy nhiên, mức độ tích hợp AI còn hạn chế, chủ yếu dừng ở

mô phỏng năng lượng và kiểm tra va chạm [4]

 Nghiên cứu tại trường đại học: ĐH Bách Khoa TP.HCM có các đề tài nghiên cứu

ứng dụng AI trong quản lý năng lượng tòa nhà (Building Energy Management) và

liên kết với Revit BIM để hỗ trợ thiết kế tối ưu hệ thống HVAC [5]

 Khởi nghiệp và giải pháp công nghệ: Một số startup công nghệ tại Việt Nam bắt đầu

hướng đến ứng dụng AI trong xây dựng thông minh (Smart Building), kết hợp IoT

và dữ liệu vận hành HVAC để dự báo nhu cầu năng lượng và giảm tải cho hệ thống [6]

II MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Mục tiêu chính: Thiết kế hệ thống điều hòa không khí Water Chiller và hệ thống Multi cho chung cư REMAX - Quận 6, đồng thời xây dựng quy trình ứng dụng AI để truy xuất dữ liệu từ mô hình Revit, nhằm:

 Đảm bảo khả năng làm lạnh ổn định, hiệu quả

 Nâng cao tiện nghi cho người sử dụng

 Đáp ứng các tiêu chuẩn kỹ thuật, tiết kiệm năng lượng và bền vững

2.2 Mục tiêu cụ thể:

 Xác định thông số ban đầu và áp dụng phương pháp thiết kế hệ thống điều hòa không khí trung tâm

 Áp dụng tiêu chuẩnASHRAE, TCVN 5687:2010, QCXDVN 09-2005 để tính

toán phụ tải lạnh

 Lựa chọn thiết bị phù hợp cho hệ thống điều hòa

 Thiết kế hệ thốngthông gió hầm xe và xử lý sự cố khi cháy.

 Thống kê thiết bị được chọn, bao gồm chiller, tháp giải nhiệt, bơm, FCU, dàn lạnh Multi

2.3 Xác định phương pháp tiến hành

2.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

 Các tài liệu được tổng hợp, phân tích, đánh giá những nghiên cứu dựa trên các diễn đàn về chuyên ngành các trên mạng Internet

2.3.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

 Giai đoạn tính toán, thiết kế sơ bộ hệ thống HVAC trên bản vẽ 2D: áp dụng công thức, bảng tra

 Sử dựng phần mềm Revit để dựng mô hình 3D HVAC (FCU, Chiller, ống nước lạnh, giải nhiệt, )

III Ý NGHĨA ĐỀ TÀI

3.1 Ý nghĩa khoa học

 Đề tài góp phần phát triển hướng nghiên cứu mới khi kết hợpAI với BIM/Revit

trong lĩnh vực HVAC, không chỉ dừng ở mô hình hóa mà còn tự động hóa việc

truy xuất dữ liệu và lập báo cáo.

 Góp phần xây dựng cơ sở lý thuyết vềứng dụng AI trong thiết kế MEP, từ đó

mở rộng sang quản lý vận hành và bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

3.2 Ý nghĩa thực tế

 Chuẩn hóa quy trình thiết kế HVAC Water Chiller theo TCVN và ASHRAE,

đồng thời nâng cao khả năng tích hợp với các công cụ BIM

 Tạo tiền đề để triển khaiAI Realtime trong giám sát và bảo trì hệ thống HVAC,

phù hợp xu hướngchuyển đổi số & công trình thông minh.

3.3 Tính mới đề tài

 Đề tài này đề xuất phương án kết hợp AI với Revit/BIM trong lĩnh vực HVAC: thay vì chỉ mô hình hóa 3D như thông thường tại Việt Nam

 Hướng tiếp cận liên ngành về phần mềm - công nghệ trong thời đại chuyển đổi

số hiện nay

IV CÁC CHƯƠNG MỤC DỰ KIẾN CỦA ĐỀ TÀI

Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1 Tổng quan về hệ thống HVAC (Heating, Ventilation, Air Conditioning)

1.2 Sự cần thiết của việc nghiên cứu ứng dụng AI trong thiết kế HVAC

1.3 Tình hình nghiên cứu và ứng dụngcủa AI trong thiết kế và quản lý HVAC trên thế giới

và tại Việt Nam

1.4 Giới thiệu chung về dự án và quy mô công trình

Chương 2 – TỔNG QUAN VỀ AI VÀ CÁC PHẦN MỀM HỖ TRỢ THIẾT KẾ HVAC

2.1 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo (AI)

2.2 Phần mềm hỗ trợ thiết kế HVAC

2.3 Vai trò kết hợp AI với Revit trong thiết kế

Chương 3 – TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ HỆ THỐNG HVAC

3.1 Kết quả tính toán tải lạnh

3.2 Tính chọn các thiết bị

3.3 Tính chọn miệng gió

3.4 Tính chọn Chiller

3.5 Tính chọn tháp giải nhiệt

3.6 Tính toán đường ống nước lạnh & nước giải nhiệt

3.7 Tính cột áp và chọn bơm

3.8 Tính cột áp và chọn quạt

3.9 Tính toán thông gió hầm xe & nhà vệ sinh

CHƯƠNG 4 – ỨNG DỤNG AI TRONG TRUY XUẤT DỮ LIỆU VÀ TỐI ƯU THIẾT KẾ HVAC TRÊN MÔ HÌNH REVIT

4.1 Truy xuất dữ liệu từ mô hình 3D Revit (BIM data extraction)

4.2 Ứng dụng AI trong phân tích & tối ưu thiết kế HVAC

4.3 Quản lý vận hành hệ thống HVAC bằng AI

4.4 Thử nghiệm và minh họa (case study dựa trên dự án Bình Tây / Remax Plaza)

4.5 Hạn chế của ứng dụng AI trong Revit và hướng cải thiện

Chương 5 – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Kết luận chung

5.2.Kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo

V TIẾN ĐỘ THỰC HIỆN

Thời gian: Từ tháng 8/2025 đến tháng 12/2025

STT NỘI DUNG THỜI GIAN THỰC HIỆN (THÁNG)

08 09 10 11 12

1 Chuẩn bị các tài liệu nghiên cứu, xácđịnh yêu cầu thiết kế

2 Lập đề cương chi tiết

3 Chuẩn bị máy móc thiết bị

4 Quá trình làm lý thuyết

5 Quá trình hoàn thiện dự án

6 Viết báo cáo , chỉnh sửa

7 Giáo viên hướng dẫn chỉnh sửa

8 Hoàn tất và nộp đề tài cho phòng giáo vụ

9 Chỉnh sửa sau bảo vệ trước Hội đồng

VI TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Ts Nguyễn Thị Tâm Thanh “Giáo trình Điều Hòa Không Khí” Trường Đại học Công Nghiệp TP Hồ Chí Minh”, 2019

[2] Võ Chí Chính, “Giáo trình Điều hòa không khí”, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 2005

[3] ASHRAE, “ASHRAE HVAC 2001 FUNDAMENTALS HANDBOOK”, 2001 [4] TCVN 5687:2024, “THÔNG GIÓ VÀ ĐIỀU HÒA KHÔNG KHÍ – YÊU CẦU THIẾT KẾ”, xuất bản lần 3, Hà Nội, 2024

[5] ASHRAE Standard 62.1-2016, “Ventilation for Acceptable Indoor Air Quality”, 2013

[6] Autodesk, Autodesk Insight: Building Performance Analysis Software,

Autodesk Official, 2023 [Online] Available:

https://www.autodesk.com/solutions/insight

[7] R Choudhary et al., “Machine learning-based cooling load prediction for

commercial buildings,” Energy and Buildings, vol 211, 2020.

[8] J Zuo, S Liu, “AI-assisted CFD simulation for HVAC optimization in large

buildings,” Journal of Building Performance Simulation, 2021.

[9] Báo Xây dựng, “Ứng dụng BIM trong các dự án xây dựng tại Việt Nam,” 2022.

[10] Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM, Đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên: Ứng dụng

AI trong quản lý năng lượng tòa nhà, 2021.

[11] VNExpress, “Startup Việt phát triển AI cho tòa nhà thông minh,” 2023

VII Ý KIẾN CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

Tp.HCM, ngày tháng 9 năm 2025 Giáo viên hướng dẫn