【IBE】装配式建筑电气管线分离率的提高措施与计算方法

【导读】本文简要介绍了装配式建筑中电气管线分离的概念,总结了几种有效提高管线分离率的措施,并提出了一种装配式建筑电气管线分离率的计算方法。

本文引用格式： [1]杜兴,常立强.装配式建筑电气管线分离率的提高措施与计算方法[J].智能建筑电气技术,2023,17(02):116-119.DOI:10.13857/j.cnki.cn11-5589/tu.2023.02.002.

装配式建筑电气管线分离率的提高措施与计算方法

文/杜兴, 常立强

（中国建筑设计研究院有限公司） 0 引言

2016 年 9 月 27 日 , 国务院办公厅印发了 《 关于 大力发展装配式建筑的指导意见 》, 提出要以京津 冀 、 长三角 、 珠三角三大城市群为重点推进地区 , 常 住人口超过 300 万的其他城市为积极推进地区 , 其 余城市为鼓励推进地区 , 因地制宜发展装配式混凝 土结构 、 钢结构和现代木结构等装配式建筑 。 力争 用 10 年左右的时间 , 使装配式建筑占新建建筑面积 的比例达到 30%。 电气管线分离率计算是装配式 建筑电气设计中不可避免的一环 , 本文就电气管线 分离率如何提高与计算进行探讨 。

1 管线分离技术与管线分离率

管线分离技术 指不在建筑结构体中暗埋设备管线,将设备管线与建筑结构体相分离的技术。

传统建筑中,设备管线暗埋在建筑面层、混凝土楼板或墙体中是一种常规做法。 在建筑后期的使用维护阶段,虽然建筑结构体仍能满足使用需求,但设备管线的老化是不可避免的,预埋的设备管线更换维护难的问题由此产生。 当有装修改造等需求时,只能重新剔槽敷设机电管线,这样做有成本高、施工周期长、影响建筑使用寿命等缺点。采用管线分离技术,使设备管线与建筑结构体相分离,便于后期设备管线的更换与维护,同时一定程度上解决了装修改造难度大、影响建筑使用寿命的问题。

在装配式设计审查中,管线分离率是审查内容之一,同时 管线分离率 在装配式建筑评分表中占有6 分 ,装配式建筑评分表见表 1。

2 管线分离率提高措施

管线分离技术常规做法 有:轻钢龙骨墙空腔内敷设管线(图 1)、架空地板内敷设管线、吊顶内敷设管线等。 如何在兼顾经济、美观、使用空间的同时 有效提高管线 分离率是装配式建筑电气设计的重点之一。 具体的方法 有以下几种。

(1)合理规划路由: 建筑内可采用管线分离技术的区域是有限的,根据实际情况合理规划管线敷设路由,更高效地利用吊顶等可分离建筑做法十分重要,例如在地面管线较多的吊顶区域将部分管线改为 吊顶内敷设 ,这样不仅提高了管线分离率,避免了大量管线预埋在预制楼板中,更减少了预制楼板中的管线交叉,降低了施工难度。

(2)管线密集区: 建筑内部不同功能区域的管线密集程度是不同的,针对管线密集区域 采用吊顶、架空地板、轻钢龙骨墙等做法可以有效提升建筑整体的管线分离率 。 例如在住宅的客厅采用局部边吊顶(图 2)、办公建筑的办公区采用架空地板(图 3)等。 这类针对性做法可以有效提高管线分离率,同时避免了大面积采用吊顶等建筑做法造成的经济浪费。

(3)与精装结合: 室内电气管线明敷最直观的问题是不 美观 ,在设计阶段与精装专业密切配合,利用各种精装做法也可以达到提高管线分离率的目的,如 利用踢脚线、装饰线对明敷管线进行遮挡;利用办公桌下方空间明敷小线槽 (图 4)等。

3 管线分离率计算

依据《 装配式建筑评价标准》 GB / T 51129—2017 第 4. 0. 13 条,管线分离率计算公式为:

q 3d = L 3d / L × 100%   (1)

式中,q 3d 为管线分离比例(管线分离率);L 3d 为各楼层管线分离的长度,包括裸露于室内空间以及敷设在地面架空层、非承重墙体空腔和吊顶内的电气、给水排水和采暖管线长度之和;L 为各楼层电气、给水排水和采暖管线的总长度。由公式(1)可知, 计算整栋建筑的电气管线分离率,需分别测量出各楼层电气管线分离长度与各楼层电气管线总长度 ,为方便计算统计,将全部电气管线拆分为干线管线、各层水平支线管线与各层竖向支线管线分别计算统计。

3.1 电气干线管线分离计算

这里的 电气干线电缆 指 电气柜与柜、柜与箱、箱与箱之间的干线电缆 。 这类干线电缆多敷设在桥架内,少量采用配管明敷或暗敷的方式敷设。 为方便计算统计,将干线电缆长度拆分为桥架内电缆长度、明敷电缆长度和暗敷电缆长度三部分,计算统计表格详见表 2。

表 2 中每一回路编号对应一根干线电缆; 桥架内长度 包含水平桥架内电缆长度和竖向桥架内电缆长度两部分; 明敷长度 指非桥架内敷设的与建筑结构体分离的电缆长度; 暗敷长度 指与建筑结构体未分离的电缆长度; 分离长度 为桥架内长度与明敷长度之和, 总长度 为桥架内长度、明敷长度与暗敷长度三者之和。

由表 2 可统计出全部干线电缆的分离长度与总长度,干线电缆末端电箱(柜)遍布全楼,所以需要逐一计算统计。

3.2 电气支线管线分离计算

这里的 电气支线线缆 指 电气柜与末端点位或箱与末端点位之间的线缆 。 这类线缆敷设一般先敷设在线槽中,从线槽引出后明敷或暗敷至末端点位。 由于末端点位较多,将支线线缆拆分为水平支线线缆与竖向支线线缆,此处竖向支线线缆指线缆引至末端点位的最后一段竖向线缆,例如地面至插座、地面至照明开关、顶板至声光报警器等的线缆。

(1)电气水平支线: 为方便计算统计,将水平支线线缆长度拆分为桥架内线缆长度、明敷电缆长度和暗敷电缆长度三部分,计算统计表格详见表 3。

表 3 中桥架内线缆长度包含水平桥架内电缆长度和竖向桥架内电缆长度两部分,其中竖向桥架内电缆长度仅为电源箱(柜)至水平桥架间的竖向桥架距离; 明敷长度 指非桥架内敷设的与建筑结构体分离的电缆长度; 暗敷长度 指与建筑结构体未分离的电缆长度; 分离长度 为桥架内线缆长度与明敷长度之和, 总长度 为桥架内长度、明敷长度与暗敷长度三者之和。

由表 3 可计算统计出水平支线线缆的分离长度与总长度,水平支线线缆长度中桥架外线缆长度可由软件测量,桥架内线缆长度需逐一手动测量。

(2)电气竖向支线: 竖向支线计算需先对分离点位与全部点位中高、中、低点位分别进行计数统计,计算统计表格详见表 4。

表 4 中 高位 代表电气点位中 2.1 ~ 2.4m 点位,例如空调插座、声光报警器等; 中位 代表电气点位中 1.3~1.6m 点位,例如灯具开关、消防手动报警器等; 低位 代表电气点位中 0.3~0.5m 点位,例如普通插座、疏散指示灯等。 根据统计个数、建筑层高、敷设方式(顶板敷设或地面敷设)可计算出各层竖向支线分离长度和总长度,此处敷设方式会直接影响计算结果,需仔细核对。 表 4 中高、中、低位仅为示例,设计者可根据项目需求增加统计类别。

3.3 汇总计算

在完成全部干线、支线电缆的管线分离计算统计后,需将全部数据汇总计算出管线分离率及具体得分,计算统计表格详见表 5。

表 5 中首层、二层、三层数值为支线线缆数值,干线电缆因不涉及楼层单独统计。 在得出总计管线分离率后,需用“ 内插法 ”计算出具体得分。 这里的得分仅为电气专业试算得分,管线分离最终得分需结合给排水、暖通专业数据后综合得出。

4 结束语

电气管线分离率计算较为繁琐,本文仅简要介绍了管线分离相关内容,梳理了管线分离率的计算逻辑。 在具体设计计算时还需电气设计人与建筑、结构、精装等专业密切配合,装配式建筑管线分离技术的选用应结合具体项目的实际情况,合理选用管线分离技术十分重要, 切忌为了得分而设计 。

作者简介：

杜兴，学士，工程师。

本文刊登于《智能建筑电气技术》杂志 2023年04月刊

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边缘AI算力｜Expedera发布Origin Evolution NPU IP

芝能智芯出品

随着生成式AI逐步渗透至智能手机、汽车乃至工业设备，边缘设备对AI算力的需求出现指数级增长。

成立于2018年的Expedera正在通过其最新推出的Origin Evolution NPU IP重塑边缘AI推理的可能性。

这款专为LLM、CNN与RNN等神经网络设计的可扩展NPU IP，突破了资源受限设备在算力、能效、面积与延迟上的制约，实现了对现有主流大模型的高效部署。

Part 1

从定制神经引擎IP出发，

Expedera构建边缘AI新基石

自2018年成立以来，Expedera始终专注于一个方向：在边缘设备上以更低的功耗、更高的效率完成AI推理任务。

区别于传统采用云端算力的思路，Expedera以其可定制的神经处理单元（NPU）IP方案切入这一细分市场，逐步确立起“为边缘AI场景量身定制高性能推理IP”的技术路线。

这种IP不依赖昂贵的通用处理器，而是在硅层面上为AI模型的推理逻辑做深度优化，直接作用于SoC或ASIC设计中，从而在性能、功耗和面积（PPA）三个维度取得理想平衡。

Expedera的NPU已在超过1000万台消费级设备中得到量产验证，包括智能手机、边缘终端、智能家居产品等。

这些量产案例不仅证明了其NPU架构的稳定性，也为后续在更复杂场景（如自动驾驶、工业控制等）中的部署打下了坚实基础。

随着生成式AI大模型（LLM）迅猛发展，Expedera意识到，传统边缘AI推理框架已难以胜任当前和未来的推理负载需求。LLM庞大的模型规模和对内存带宽的极度依赖，对芯片架构提出了前所未有的挑战。

正是在这一背景下，Origin Evolution NPU IP诞生，Expedera从“边缘推理优化者”转型为“边缘大模型加速器”的关键一步。

Expedera在短短几年内迅速崛起，并非偶然。其从底层架构出发的工程哲学，使其产品在实际应用中展现出难以替代的价值。如今，随着生成式AI与大语言模型在设备端的普及浪潮来临，边缘算力的需求已从“是否有”转变为“如何高效且可持续地运行大模型”。

Origin Evolution NPU IP正是在这一背景下横空出世，它不仅是对传统NPU架构的超越，更是一种新范式的开启。它证明了即便是在面积与功耗受限的边缘系统中，也可以实现高精度、高吞吐、低延迟的大模型推理。

Part 2

Origin Evolution：

为边缘大模型推理而生

的异构NPU架构

面对资源受限设备对AI推理效率的迫切需求，Origin Evolution并没有选择将传统的数据中心方案“缩水”后塞进边缘设备，而是从架构出发，重新定义了在功耗、性能和面积受限下如何高效运行LLM、CNN与RNN模型。

核心创新之一，是独特的“基于数据包的架构”（packet-based architecture）。

这一设计理念是对现有模型执行流程的彻底重构。神经网络在运行时通常会面临网络层大小不一、模型中注意力机制与前馈模块资源消耗不均等问题，尤其在LLM推理中尤为明显。

Expedera通过将神经网络分解为“数据包”，即按功能片段划分的连续推理任务段，并将其动态分发至异构计算模块中进行调度，极大减少了不必要的内存访问与数据移动。

架构可高效支持Llama3、Qwen、ChatGLM、DeepSeek等主流大模型，最大限度地压缩了外部内存访问频率。

例如，运行Llama 3.2 1B或Qwen2 1.5B模型时，Origin Evolution可将外部内存搬移量降低75%以上，大幅缓解了边缘设备面临的存储带宽瓶颈。即便在内存资源高度受限的环境下，该架构也能实现每平方毫米每秒高达千级TFLOPS的有效计算吞吐和每秒十级Token的推理效率。

Origin Evolution支持多核心配置，单核心可扩展至128 TFLOPS，多核配置则可达PetaFLOPS级别，充分满足从入门级边缘设备到高性能边缘服务器的全覆盖需求。

结合支持DRAM与HBM的高速外部存储器接口、多精度运算（整数与浮点、混合精度）、完整软件栈（兼容HuggingFace、Llama.cpp、TVM等），Origin Evolution构建出一个软硬协同的完整系统，确保模型可以“即插即用”，无需重新训练便可完成高效部署。

软件层还提供了包括模型压缩、层融合与裂变、注意力优化在内的多种优化策略，便于开发者灵活配置，满足不同场景下的性能与能耗权衡要求。

这也意味着，开发者无需为部署AI模型在云端与边缘之间进行重复适配，可将相同模型直接迁移至设备端，打通端到端的AI运行路径。

小结

未来的智能手机将不再依赖云端获取AI能力，汽车将具备本地理解驾驶意图的推理能力，工业设备也将通过边缘AI实现实时控制与协同。

这一切背后，像Origin Evolution这样的技术突破将成为关键推动力，边缘AI推理将在未来十年中承担起更多智能化变革的核心角色。

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