基于我国经济高速发展下的城市范围扩张和产业结构调整,旧工业建筑闲置数量日益增多。在降低建设投资、保护生态环境、保护工业文明等多种动因的推动下,城市建设中出现大量模式多样的旧工业建筑再生利用项目。结合能源危机、环境污染的环境背景,以及生活水平提高后人们对建筑健康舒适的进一步要求,绿色再生成为其发展的必然。然而,既有的评价标准在旧工业建筑再生项目的绿色评价上仍是空白,极大程度的限制了旧工业建筑绿色再生的开展,导致旧工业建筑再生项目普遍存在改造模式不合理、能耗大、造价高、使用舒适性差等问题,与建设资源节约型、环境友好型社会的目标相悖。因此,论文基于既有绿色评价标准,通过对大量相关文献的研究分析,结合对我国22个城市106个再生项目的实地调研,建立一套适用于评价旧工业建筑再生项目是否满足绿色建筑核心要求的标准。研究的主要内容和成果包括以下几个方面:1.对调研旧工业建筑再生项目的系统分析及对策研究。目前我国数据市场缺乏对旧工业建筑再生项目的有效整理归类,导致旧工业建筑再生项目决策时缺少完整充足的信息支持,制约了类似项目的参照性开展。论文将全国范围调研收集的项目信息进行系统分析整理,对建筑年代、结构、费用、模式、既有绿色项目、适用绿色技术等基本特征进行系统整理,形成旧工业建筑再生项目基础信息集;同时对旧工业建筑再生利用中存在的问题及对策进行系统分析,提出了绿色再生旧工业建筑(Green Regeneration of Old Industrial Buildings,以下简称GROIB)的概念及相关项目开展的合理流程。2.基于SEM-可拓建立了绿色再生旧工业建筑评价指标框架。论文以现行绿色建筑评价标准、旧工业建筑再生项目评价体系、调研中凸显的关键影响因素等为基础提炼指标项,以调研项目的SEM量化分析为手段挖掘各个指标项的内在联系,对指标进行量化筛选;利用物元可拓理论,结合旧工业建筑全寿命周期的阶段特征分析,将各指标划分到项目全寿命周期的不同阶段,建立科学适用的GROIB评价指标体系。3.绿色再生旧工业建筑评价模型研究。为科学建立指标与评价等级的关系,论文通过调研获取的数据及专家鉴定确定的GROIB评价模型的输入/输出样本信息,整理出135组样本,利用BP神经网络在类别(等级)划分领域的良好特性,建立GROIB评价模型,并针对常规BP神经网络存在的不足,采用LevenbergMarquardt算法对网络进行反复训练,实现合理、快速、有效地确定评价等级的目标,完成GROIB评价模型的建立。4.GROIB智能决策支持系统的研究与编制。为了快速有效地进行旧工业建筑再生项目的绿色决策和绿色评价,同时建立我国旧工业建筑再生利用项目基础信息库,论文以GROIB评价模型为基础,研究编制了基于.net平台的GROIB智能决策支持系统。系统可实现旧工业建筑再生利用基础信息查询(含存储、查询和分析)和GROIB评价(含项目全寿命周期各阶段的决策辅助和运营阶段的绿色评价)两大核心功能。最后通过实例论证了该系统的合理性和可操作性。因此,论文构建了一套完整的GROIB评价体系,为GROIB提供理性的决策工具和科学的判定手段,为优化旧工业建筑的再生效果提供了一定的支持。