3. Januar 2017

Applied Technology Council (ATC) 58-2: Integration von Erdbeben- und Umweltauswirkungen

Eine umfassende Datenbank zur Reparatur von strukturellen und nicht strukturellen Bauteilen
Bei der Bewertung der Umweltauswirkungen von Gebäuden auf den Lebenszyklus werden die Beiträge seismischer Schäden selten berücksichtigt. Dieses Projekt entwickelte und analysierte die größte bekannte Umweltverträglichkeitsdatenbank für seismische Schäden an Bauteilen. Durch die Ausweitung etablierter Methoden zur Bewertung der probabilistischen seismischen Leistung auf Umweltauswirkungen kann eine umfassendere Bewertung der erwarteten seismischen Leistung eines Gebäudes bewertet werden. Zur Berechnung der Umweltauswirkungen wurden Daten aus der LCA-Datenbank (Economic Input-Output Life Cycle Analysis) der Green Design Institute der Carnegie Mellon University mit zuvor erstellten Daten zu Reparaturkostenschätzungen verknüpft. Umweltauswirkungen, einschließlich verkörperten Kohlenstoffs, verkörperter Energie und anderer Metriken, wurden für die Reparatur von fast 800 Bauteilen unter drei oder mehr verschiedenen seismischen Schadensstufen berechnet.
Der 95%-Entwurf der Berichte und der Datenbank an ATC / FEMA wird derzeit zur Veröffentlichung und Integration in das Performance Assessment Calculation Tool (PACT) der FEMA geprüft. Voraussichtliche Veröffentlichung im Jahr 2017.
Forschungsgruppe
Simonen, UW (PI), M. Huang, UW, P. Morris, AECCOM
Anerkennung
Dieses Material basiert auf Arbeiten, die von der Federal Emergency Management Agency finanziert und vom Applied Technology Council (ATC) im Rahmen des ATC 58-2-Projekts verwaltet werden, dessen Inhalt der Öffentlichkeit gewidmet ist. Alle im Material geäußerten Meinungen, Ergebnisse und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen sind die der Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der Federal Emergency Management Agency oder des Applied Technology Council wider.
Zusätzliche Beiträge von John Hooper, Anthony Court, Wayne Trusty, Mark Webster und Jon Heinz. Wir danken Chris Aicher und Professor Paul Sampson vom Department of Statistics der University of Washington für ihre Unterstützung und Beratung in der statistischen Komponente dieser Arbeit. Wir danken auch Ibrahim Almufti, seinem Team bei ARUP, und Kristen Strobel, einer Doktorandin an der University of Washington, für ihre Arbeit bei der Bereitstellung der Daten für das Fallstudiengebäude sowie H. Scott Matthews an der Carnegie Mellon University für seinen Rat in Bezug auf die Verwendung ihrer EIO LCA-Datenbank.

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