【摘要】：随着信息技术的不断发展，大数据信息技术已应用于建筑废弃物全生命周期管理的各个环节中。为了精确预测建筑废弃物的产量，应将建筑物进行解构处理，特别是针对装配式建筑。建筑废弃物的非法倾倒长期以来困扰着世界各国政府，LU利用行为指标和最新的大数据，调查香港2011至2017年的900多万份废物处置记录，确定了非法倾倒的可能驱动因素［32］。
随着信息技术的不断发展，大数据信息技术已应用于建筑废弃物全生命周期管理的各个环节中。为了精确预测建筑废弃物的产量，应将建筑物进行解构处理，特别是针对装配式建筑。Akinade开发了一种基于建筑物信息建模的可解构性评估评分法（BIM-DAS），得出预制构件装配和构件是否能拆卸连接是影响解构设计性能的关键因素［28］。废物产生率（WGR）通常被用作衡量建筑废弃物管理（CWM）绩效的关键性能指标（KPI），LU通过大数据方法挖掘5 764个项目产生的221万个废物处置记录，重新审视和完善了WGRs／KPI，从而为建筑废弃物管理提供了更有效的策略［29］。Won以图解的方式讨论了一种基于BIM的废物管理和最小化方法所需的项目参与者的理论和信息，帮助项目参与者改进规划、设计、施工和拆除阶段的过程和技术，从而有效地管理和减少建筑废弃物产量［30］。Paz在地理信息系统（GIS）的辅助下，规划当地建筑和拆迁废弃物，通过空间分析控制建设拆迁废物的产生、分类、收集、运输和最终归宿，提高材料的回收和再利用率［31］。建筑废弃物的非法倾倒长期以来困扰着世界各国政府，LU利用行为指标和最新的大数据，调查香港2011至2017年的900多万份废物处置记录，确定了非法倾倒的可能驱动因素［32］。(www.xing528.com)
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