การเพิ่มประสิทธิภาพเปลือกอาคาร: การใช้พลังงานและการลดการปล่อย ก๊าซเรือนกระจกสำหรับอาคารสถานศึกษา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากอาคารส่วนใหญ่เกิดจากการใช้พลังงานในช่วงเปิดใช้งาน โดยเฉพาะการใช้ระบบปรับอากาศ การใช้วัสดุก่อสร้างเปลือกอาคารที่มีประสิทธิภาพสามารถป้องกันความร้อนเข้าสู่อาคาร และสามารถช่วยลดภาระการปรับอากาศได้ การปรับปรุงเปลือกอาคารจึงมีความสำคัญต่อการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์แต่ต้องแลกมากับการใช้วัสดุอาคารในปริมาณมากขึ้น ซึ่งทำให้เพิ่มการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในกระบวนการผลิตวัสดุ งานวิจัยนี้ศึกษาผลกระทบของแนวทางการปรับปรุงเปลือกอาคารต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เพื่อนำเสนอทางเลือกที่สามารถลดการใช้พลังงานภายในอาคารได้มากที่สุด และลดสัดส่วน การปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากวัสดุอาคารให้เหลือน้อยที่สุด ทางเลือกทั้งหมดนี้มาจากการเลือกใช้เปลือกอาคาร 4 ประเภทที่ใช้วัสดุที่มีการนำความร้อนที่แตกต่างกัน ได้แก่ ฉนวนกันความร้อนผนังทึบ ฉนวนกันความร้อนจากหลังคา กระจกเปลือกอาคาร และแผงบังแดดภายนอกอาคาร โดยอาคารกรณีศึกษาเป็นอาคารเรียน งานวิจัยนี้ศึกษาจากการถอดปริมาณวัสดุก่อสร้างด้วยโปรแกรม Autodesk Revit และส่งต่อข้อมูลปริมาณวัสดุไปยังฐานข้อมูลในโปรแกรม OneClickLCA เพื่อประเมินการปล่อยก๊าซเรือนกระจกด้วยวิธีการประเมินตลอดวัฏจักรชีวิตอาคาร 60 ปี จากนั้นทำการจำลองการใช้พลังงานของอาคาร โดยผ่านกระบวนการปรับเทียบการใช้พลังงาน (calibration) และคำนวณการใช้พลังงานของอาคารด้วยโปรแกรม EnergyPlus ผลการศึกษาแนวทางเลือกทั้งหมด 73 รูปแบบ พบว่า ทางเลือกการปรับปรุงอาคารด้วยการติดตั้งฉนวนเซลลูโลส การใช้กระจกสะท้อนแสงสีเขียว และการติดตั้งแผงบังแดดที่ทำจากอลูมิเนียมแนวนอนยื่น 90 ซม. สามารถลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการใช้พลังงานได้มากที่สุด 4.40%, 8.75%, และ 2.67% ตามลำดับ และมีสัดส่วนการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากวัสดุเพิ่มขึ้นน้อยที่สุดเท่ากับ 0.90%, 4.82%, และ 2.16% ตามลำดับ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
ดารณี จารีมิตร และณัฐฐาอัมพร อินทร์พรหม. (2015). ตัวแปรสำคัญสำหรับการจำลองพลังงานในอาคาร. Journal of Architectural/Planning Research and Studies, 12(1), 1–14. https://doi.org/10.56261/jars.v12i1.42171
ธัญธร ค้ำไพโรจน์. (2560). เครื่องมือเสริมบนแบบจําลองสารสนเทศที่ช่วยในการประเมินการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตลอดวัฏจักรชีวิตของอาคาร ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบขั้นต้น กรณีศึกษาอาคารพักอาศัย [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. CUIR. https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/60180
พิพัฒน์ ไทยประดิษฐ์. (2560). การลดการปล่อยคาร์บอนจากอาคารโดยการประเมินวัฏจักรชีวิตของอาคาร[วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. CUIR. https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/77062
มาริสา จิวเวชดำรงค์กุล. (2559). การเปรียบเทียบการใช้พลังงานของอาคารปฎิบัติการเคมีในมหาวิทยาลัย : กรณีศึกษา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. CUIR. http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/55648
วัศพล ธีรวนพันธุ์. (2558). แนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคารเรียน คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย [วิทยานิพนธ์ ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. CUIR. https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/51027
องค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก. (2565). ค่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิต/การใช้พลังงานไฟฟ้า (Emission factor) สำหรับโครงการและกิจกรรมลดก๊าซเรือนกระจก. https://ghgreduction.tgo.or.th/th/download-tver/120-tver-gwp-emission-factor
Abbasi, S., & Noorzai, E. (2021, January 25). The BIM-based multi-optimization approach in order to determine the trade-off between embodied and operation energy focused on renewable energy use. Journal of Cleaner Production, 281, 125359. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125359
Arayici, Y., Coates, P., Koskela, L., Kagioglou, M., Usher, C., & O'Reilly, K. (2011, March). Technology adoption in the BIM implementation for lean architectural practice. Automation in Construction, 20(2), 189–195. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2010.09.016
Azhar, S. (2011). Building Information Modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry. Leadership & Management in Engineering, 11(3), 241-252. https://doi.org/10.1061/(ASCE)LM.1943-5630.0000127
BRE Global. (2021). Product category rules for type III environmental product declaration of construction products to EN 15804:2012+A1:2013. One Click LCA. https://oneclicklca.com
Buyle, M., Braet, J., & Audenaert, A. (2013, October). Life cycle assessment in the construction sector: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 26, 379–388. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.05.001
Cavalliere, C., Habert, G., Dell'Osso, G. R., & Hollberg, A. (2019, February 20). Continuous BIM-based assessment of embodied environmental impacts throughout the design process. Journal of Cleaner Production, 211, 941–952. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.11.247
Coakley, D., Raftery, P., & Keane, M. (2014, September). A review of methods to match building energy, simulation models to measure data. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 37, 123–141. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.05.007
CRREM. (2023). From global emission budgets to decarbonization pathways at property level. https://www.crrem.eu/wp-content/uploads/2023/01/CRREM-downscaling- documentation-and assessment-methodology_Update-V2_V1.0-11-01-23
Dokhanian, F., Mohajerani, M., Estaji, H., & Nikravan, M. (2023, November 20). Shading design optimization in a semi-arid region: Considering energy consumption, greenhouse gas emissions, and cost. Journal of Cleaner Production, 428, 139293. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.139293
Eleftheriadis, S., Mumovic, D., & Greening, P. (2017, January). Life cycle energy efficiency in building structures: A review of current developments and future outlooks based on BIM capabilities. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 67, 811-825. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09.028
Gu, Y., Tian, W., Song, C., & Chong, A. (2023, October 1). Quantifying the effects of different data streams on the calibration of building energy simulation. Energy and Buildings, 296, 113352. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113352
Hill, C., Norton, A., & Dibdiakova, J. (2018, March 1). A comparison of the environmental impacts of different categories of insulation materials. Energy and Buildings, 162, 1220. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.12.009
Jrade, A., & Jalaei, F. (2013, April). Integrating building information modelling with sustainability to design building projects at the conceptual stage. Architecture and Human Behavior, 6, 429-444. https://doi.org/10.1007/s12273-013-0120-0
Karaguzel, O. T., Zhang, R., & Lam, K. P. (2014, April). Coupling of whole-building energy simulation and multi-dimensional numerical optimization for minimizing the life cycle costs of office buildings. Building Simulation, 7, 111–121. https://doi.org/10.1007/s12273-013-0128-5
Kounni, A., Outzourhit, A., Mastouri, H., & Radoine, H. (2023). Building energy model automated calibration using Pymoo. Energy and Buildings, 298, 113524. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113524
Meex, E., Hollberg, A., Knapen, E., Hildebrand, L., & Verbeeck, G. (2018, April). Requirements for applying LCA-based environmental impact assessment tools in the early stages of building design. Building and Environment, 133, 228-236. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.02.016
Mowafy, N., Zayat, M. E., & Marzouk, M. (2023). Parametric BIM-based life cycle assessment framework for optimal sustainable design. Journal of Building Engineering, 75, 106898.https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.106898Mukkavaara, J., & Shadram, F. (2021, December 15). An integrated optimization and sensitivity analysis approach to support the life cycle energy trade-off in building design. Energy and Buildings, 111529. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.111529
Obrecht, T. P., Röck, M., Hoxha, E., & Passer, A. (2020, July). BIM and LCA integration: BIM and LCA integration: A systematic literature review. Sustainability, 12(14), 5534. https://doi.org/10.3390/su12145534
Porsani, G. B., Casquero-Modrego, N., Trueba, J. B. E., & Bandera, C. F. (2023, October 1). Empirical evaluation of EnergyPlus infiltration model for a case study in a high-rise residential building. Energy and Buildings, 296, 113322. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113322
Rezaei, F., Bulle, C., & Lesage, P. (2019, April 15). Integrating building information modeling and life cycle assessment in the early and detailed building design stages. Building and Environment, 153, 158-167. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.01.034
SBTi. (2024). 1.5C Pathways for the global buildings sector’s embodied emissions: Development description. https://2050-materials.com/blog/breaking-down-sbti- carbon
Soust-Verdaguer, B., Llatas, C., García-Martínez, A. (2017, February 1). Critical review of BIM-based LCA method to buildings. Energy and Buildings, 136, 110–120. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.12.009
Soust-Verdaguer, B., Llatas C., & Moya, L. (2020, December 20). Comparative BIM-based life cycle assessment of Uruguayan timber and concrete-masonry single-family houses in design stage. Journal of Cleaner Production, 277, 121958. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121958
Tam, V. W. Y., Zhou, Y., Shen, L., & Le, K. N. (2023, January 20). Optimal BIM and LCA integration approach for embodied environmental impact assessment. Journal of Cleaner Production, 385, 135605. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.135605
Teng, Y., Xu, J., Pan, W., & Zhang, Y. (2022, August 1). A systematic review of the integration of building information modeling into life cycle assessment. Building and Environment, 221, 109260. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109260
Tiseo, I. (2025). Forecasted CO₂ intensity of electricity generation worldwide from 2000 to 2050, by region (in grams of carbon dioxide per kilowatt hour). https://www.statista.com/statistics/1257765/global-emission-intensity-electricity-generation-region/
U.S. Department of Energy. (2012). Annual energy outlook. US Energy Information Administration (EIA). https://www.eia.gov
