1.

PGS.TS. Lương Đức Long

Nhóm nghiên cứu gồm: 1PGS.TS, 2TS, 2ThS.

24 tháng (2022-2024)

Quyết định số 1821/QĐ-ĐHQG ngày 21/12/2023 của Giám đốc ĐHQG-HCM bao gồm các thành viên cụ thể như sau:

• Chủ tịch Hội đồng: PGSTS. Lê Văn Cảnh – Trường Đại Học Quốc tế Đại Học Quốc Gia TP. HCM
• Ủy viên Phản biện: TS. Vũ Quốc Hoàng – Ban Quản lý dự án Xây Dựng – Đại Học Quốc Gia TP. HCM
• Ủy viên Phản biện: TS. Nguyễn Hoài Nghĩa – Đại Học Quốc Gia TP. HCM
• Ủy viên Hội đồng: TS. Nguyễn Thanh Việt – Trường Đại HỌc Công nghiệp TP. HCM
• Ủy viên Hội đồng: TS. Lê Hoài Long Trường Đại HỌc Bách Khoa – Đại Học Quốc Gia TP. HCM
• Ủy viên Hội đồng: PGS.TS. Huỳnh Thanh Công, Ban Khoa học và Công nghệ, ĐHQG-HCM
• Ủy viên Thư ký: TS. Nguyễn Huỳnh Thông ,Phòng Khoa Học Công NGhệ và Dự án,  Trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-HCM

– Nội dung 1: Nghiên cứu khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng năng lượng hiệu quả hướng phát triển bền vững trong thiết kế tòa nhà hoặc công trình xây dựng dân dụng. Khởi tạo mô hình 3D và nghiên cứu về việc chuyển đổi giữa mô hình BIM sang BEM

• Kết quả: Xác định được các nhân tố, giải pháp ảnh hưởng đến việc sử dụng năng lượng hiệu quả hướng phát triển bền vững trong thiết kế tòa nhà. Xây dựng thành công Mô hình chuyển đổi từ BIM sang BEM để Tối ưu hóa Lựa chọn Thiết kế Vỏ nhà nhằm Nâng cao Hiệu quả Năng lượng và Hiệu quả Chi phí cho Tòa nhà

– Nội dung 2: Nghiên cứu khảo sát các giải pháp thiết kế hiệu quả việc sử dụng năng lượng hướng phát triển bền vững trong tòa nhà hoặc công trình xây dựng dân dụng. Phát triển thuật toán tối ưu hóa Machine Learning nhằm giảm năng lượng tiêu thụ trong công trình.

• Kết quả: Xác định được các giải pháp thiết kế hiệu quả việc sử dụng năng lượng hướng phát triển bền vững trong tòa nhà hoặc công trình xây dựng dân dụng. Phát triển thành công thuật toán tối ưu hóa Machine Learning dự báo năng lượng nhằm hỗ trợ lựa chọn giải pháp vỏ bọc tòa nhà giảm năng lượng tiêu thụ.

– Nội dung 3: Phát triển tính ứng dụng của mô hình tối ưu hóa được đề xuất đối với một số công trình đã đưa vào vận hành

• Kết quả: Xây dựng thành công mô hình dựa trên Trí tuệ nhân tạo (AI Artificial Intelligence) để lựa chọn giải pháp tối ưu cho vỏ nhà nhằm tiết kiệm năng lượng và đáp ứng các mục tiêu bền vững khác. Báo cáo đánh giá việc ứng dụng của mô hình tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ cho một số công trình.

* Sản phẩm mềm: Báo cáo tổng kết khoa học

* Sản phẩm cứng: Không.

* Sản phẩm đào tạo và khoa học:

• 02 bài báo tạp chí quốc tế Q1 (K1) (Theo xếp hạng Scimago năm 2022).
• 05 bài báo tạp chí quốc tế Q4 (K4) (đang trong quá trình in ấn Proof) (Theo xếp hạng Scimago năm 2023).
• 01 bài báo hội nghị Quốc tế – đăng toàn tập_có ISBN (K6).
• 02 bài báo tạp chí trong nước theo Hội đồng Giáo sư nhà nước (K6).
• Đào tạo được 3 HVCH
• Đang hướng dẫn 01 NCS

Hình 1. Mô hình mô phỏng tiêu thụ năng lượng cho công trình

Hình 2. Mô hình chuyển đổi từ BIM sang BEM để mô phỏng năng lượng cho các phương án cải tạo bề mặt tường ngoài tòa nhà.

Hình 3. Mô hình dự báo và tối ưu năng lượng tòa nhà

Email: luongduclong@hcmut.edu.vn

Điện thoại: 0937877958