Navegando por Autor "Yun, George"

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    A aplicação do Building Information Modeling (BIM) na quantificação de resíduos de demolição
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-08-30) Yun, George; Rodrigues, Conrado de Souza; http://lattes.cnpq.br/205393419687862; Conrado de Souza Rodrigues; Rogério Cabral de Azevedo; Daniela Matschulat Ely; Knosrow Ghavami
    Ao analisar o ciclo de vida dos edifícios, a maioria dos resíduos corresponde ao estágio de demolição, sendo crucial a sua quantificação para uma gestão eficiente. Com foco no contexto do município de Belo Horizonte, identifica-se um ativo mercado secundário de materiais de demolição, embora, seja predominantemente decorrente de uma "desconstrução rudimentar". O uso de ferramentas computacionais que podem ser combinadas com sistemas como a tecnologia Building Information Modeling (BIM) pode melhorar a estimativa de resíduos de demolição (RD), levando a uma informação mais precisa, crucial para um melhor gerenciamento de resíduos. O uso do BIM para atingir esse objetivo pode promover um ambiente mais colaborativo em todo o processo de gerenciamento de resíduos, pois é baseado no fluxo de informações integradas nos diferentes estágios de um processo para resolver os problemas de RD no final da vida dos edifícios. Esta dissertação apresenta uma revisão da literatura dos modelos para quantificação de RD. Com base nisso, uma aplicação do BIM para a determinação volumétrica de RD é desenvolvida. O software Autodesk Revit foi utilizado para a modelagem em 3D das 13 edificações antes da demolição, gerando as estimativas volumétricas de RD. Os valores foram comparados com as estimativas de volumes de RD resultantes da aplicação do método de visita indireta (MVI) e os volumes licenciados pelo município de Belo Horizonte (PBH). A principal característica utilizada do software Revit é o Quantity Take-off (QTO), que corresponde à extração automática de quantidades de um determinado projeto. Ao comparar o QTO com o MVI e os cálculos fornecidos pela PBH, numerosas incertezas justificam as significativas diferenças entre as estimativas de volume de RD, mas, os resultados demonstram que o QTO minimiza os erros em relação a quantificação baseada em projetos 2D. Além disso, proporciona numerosos ganhos de produtividade, transparência e assertividade.