以系统运维为目标的建环本科生科研素质培养

胡云鹏

（武汉商学院机电工程学院 湖北·武汉 430056）

1 面向运维岗位的人才培养

建环等楼宇设备相关专业的毕业生，与建筑学、土木工程等学科的毕业生相比，占据了建筑全寿命周期中90%以上的服务时长。随着建筑节能的逐渐深入，暖通空调系统运营节能的迫切性不言而喻。系统运维，不仅仅只要求运维人员能保证系统正常启停，还对他们的综合素质提出更高的要求。当前所急需的运维人员，既要具备设备维护的动手能力，又要拥有运营效果的分析能力、优化控制的创新思维。因此，在本科阶段针对性的进行系统运维的教学、分析和训练，提高科研素质，能为随后三十多年的工作中开展节能操作奠定扎实的基础。

为有效面对行业发展与岗位需求的变化，许多学校都积极开展以运维为目标的素质培养与教学改革。在课程教学方面，以培养建环专业创新型人才为目标，进行了专业课程群培养模式研究，从系统角度建立了建筑冷热源的核心课程群体系。[1]在实验教学方面，以中央空调的运行调试为核心，建立了自主研究型实验教学模式，充分运维工程中的系统故障排查等问题。[2]毕业设计是工科实践性教学最后一个环节，对选题进行工程设计和分析研究，[3]从选题的角度考虑以创新性好、工程性强、创业结合及延续研究的角度开展毕业设计，[4]或者将能源结构、能源政策、工程实际、运维管理等方面进行综合分析，合理选择建筑冷热源，把系统运维作为了项目前期分析的基础，或者鼓励学生了解所研究问题的技术背景和研究成果的用途，以毕业论文作为本科科研训练的总结。[5]这些教学改革与人才培养的成功案例，为开展面向运维岗位人才的科研素质培养提供了研究基础。

针对我校以服务地方经济为主的就业指导方向，在现有培养方案的基础上，从二年级开始增加对系统运维方面的知识学习和训练培养，并以毕业设计作为运维体系的培养总结，开展本科生科研素质培养的试点研究。

2 方案设计

2.1 学分体系

对比我校的2016 级与2020 级的人才培养方案，其模块学分及比例如表1 所示。在各个环节均有下降的情况下，素质拓展与创新创业活动模块仍然不变，体现了对素质培养的重视。

建环专业所学内容侧重于热力系统，而“热、机、电、控”等专业多位一体则是学生毕业后从事运维相关岗位必然面临的问题。在以人工智能，5G 等新技术为核心的工业4.0 时代，迫切需要毕业生能具备现场维护和数据分析的能力。我校目前培养方案中已包含了“小型制冷装置检修技术”“制冷压缩机拆卸与装配”“PLC 技术与应用”等与运维实践相匹配的实践课程，因此，在补充培养方案中，主要开展“Python 语言学习”与“EnergyPlus 仿真模拟”两方面的内容。

表1 2016 级与2020 级各功能模块学分对比分析

表2 学习内容与预期目标之间的对应关系

2.2 补充方案

（1）基于Python 的中央空调监控系统设计与实现。高等数学、线性代数的学习后，即可引入Python 语言的学习。无论是否有C 语言学习的基础，Python 在数据分析领域的Numpy，Pandas等众多工具包以及网络上大量的开源代码，都能帮助学生迅速的理解和掌握初步的入门知识。针对性的以一个建筑楼宇管理或者是空调系统管理平台为目标，将Web 框架、界面编程、数据拟合、实时展示、性能分析等内容进一步拆分为不同的应用功能，引导学生逐步深入。学习Python 语言的同时，也加深了对数学知识、测量知识等内容的理解，掌握数据拟合、趋势预测等简单的数据分析技能。

（2）基于EnergyPlus 的中央空调系统仿真模拟。在传热学、热质交换、暖通空调、制冷技术等课程的基础上，进行建筑能耗仿真模拟软件EnergyPlus 的学习和应用，从而能融会贯通建筑热过程、暖通空调系统构成、制冷设备装置性能等内容。以一个建筑物及其中央空调系统的仿真为目标，开展不同末端形式、不同冷热源系统的运营规律分析。从建筑材料库、围护结构库再到建筑体型，构建一个完整的虚拟建筑。从末端的风机盘管到空气处理机，从水系统的管路连接到水泵、冷水机组、冷却塔的选型，EnergyPlus提供了不同空调系统的各种组件模型。利用虚拟建筑及其空调系统，开展全年的空调系统仿真模拟。通过设计不同的室内负荷及时间表，调整关键节点的设定值，从而了解系统运行的过程规律。

利用EnergyPlus 的开源接口，还可以与Python 构建的中央空调监控系统进行实时在线的交互式仿真研究，从而达到开展系统运维分析所需要的能耗预测、模型控制、故障识别等方面内容的学习和训练。

2.3 预期目标

经上述补充方案培养，期望达到提高学生的分析目标、细化流程、厘清逻辑、主动观察的能力，锻炼其勤于动手、善于发现、自我学习的基本素质，主要学习内容与预期目标之间的对应关系如表2 所示。

2.4 案例分析

有两个学生按照上述模式进行了长时间的个性化培养，取得了一定的成绩。

（1）案例一：2014 级汪同学。该同学从2015年12 月即二年级上学期开始进行个性化培养，开展过“纸币展开机”“Arduino小车”以及“无人机”等科技作品制作。在毕业设计中开展了“基于 Python 的建筑空调能耗分析软件开发”，自行完成了基于Django（Python 语言的一种Web 框架）开发的建筑能源管理网站的代码编写，进行空调系统运行状态监控和实时数据分析。该同学毕业后就读硕士研究生，目前已获得博士入学资格。

（2）案例二：2016 级李同学。该同学自大一下学期即2017年3 月开始参加课题组的各种活动和个性培养，主导了“纺织厂回风管道自动清扫回收的装置”等科技产品的制作，主持了1 项国家级的大学生创新创业训练计划项目，获发明专利和实用新型专利授权。毕业论文题目是“基于数据挖掘的冷水机组故障识别研究”，主要采用支持向量机的算法对冷水机组的热力系统故障开展研究分析。完全采用Python 语言进行故障识别算法编写，实现了故障识别流程的自动化。

3 结语

对于楼宇设备而言，满足精确用能需求，延长设备使用寿命，提高系统运维能力，离不开建环及楼宇设备等相关专业的毕业生在高等教育阶段的目标化培养。为适应大数据时代对智能建筑运维节能的需求和推动，在现有培养方案的基础上，补充了Python 与EnergyPlus 的学习和应用，并以运维中的运营展示、能耗预测、故障识别等方面拟定了针对性毕业设计选题，开展综合锻炼和培养。补充方案的实施，一方面加深和强化学生对系统运维岗位内涵的理解，另一方面为其在运维岗位上开展合理运行、优化节能的操作提供了扎实的理论分析实践，为其在工作岗位上开展技术革新奠定基础。