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在这篇文章中,我将逐步介绍从IFC文件中提取数据以创建 Shift IFC4PowerBI 函数的步骤。通过了解此工作流程,你能够更轻松地将 IFC 数据合并到自己的流程中。

在本文中,我们将重点关注文件中的元数据,但你也可以应用相同的逻辑来提取几何图形。 当然你也可以利用NSDT 3DConvert这个强大的在线工具预览IFC几何模型(企业版可查看IFC属性数据并提供API)或者将IFC文件转换为GLTF、OBJ、STL等其他3D格式,而无需安装任何本地文件:

https://3dconvert.nsdt.cloud

1、文件格式

关于 IFC 文件,首先要了解的是它们是文本文件,非常长且复杂的文本文件,但仍然是文本文件。 从数据的角度来看,这非常好,因为你通常会在建筑业遇到几种类型的本机文件:

  • 基于文本的文件,例如 IFC 和 P6 XML
  • 数据库文件,例如 Asta Powerproject 文件
  • 二进制文件,例如 Revit 或 DWG

可以使用标准工具读取文本和数据库文件,并将其引入 PowerBI 等工具或合并到数据工作流程中,而二进制文件通常只能由其源工具或其他经过认证的工具进行解释。 这使得基于文本的文件格式成为长期存储的绝佳解决方案,因为我们不依赖特定的软件来稍后查询数据。 Microsoft 的免费 VSCode 是我打开文本文件的首选工具,但你始终可以使用记事本、notepadd++ 或任何其他工具。 下面可以看到Github 上的一个 IFC 文件部分的屏幕截图:

使用 IFC 语法插件在 VSCode 中打开 IFC 文件

IFC 文件以 EXPRESS 结构编写,该结构涉及一大堆使用行号相互引用的行。 有一些与该文件相关的序言,但数据的主要内容是 DATA;行之后的所有内容。

2、处理 IFC

第一步是使用以下 PowerQuery 将数据从简单行转换为 PowerBI 中的智能表:

let
Source = Table.FromColumns({Lines.FromBinary(#"IFC Binary", null, null, 1252)}),
      // Split by Equal Sign
      SplitByEquals = Table.SplitColumn(
        Source, 
        "Column1", 
        Splitter.SplitTextByEachDelimiter({"="}, QuoteStyle.Csv, false), 
        {"Element ID", "Values"}
      ), 
      // Replace Single Quotes
      ReplaceSingleQuotes = Table.ReplaceValue(
        SplitByEquals, 
        "'", 
        """", 
        Replacer.ReplaceText, 
        {"Values"}
      ), 
      // Trim Text
      TrimValues = Table.TransformColumns(
        ReplaceSingleQuotes, 
        {{"Values", Text.Trim, type text}, {"Element ID", Text.Trim, type text}}
      ), 
      // Filter Non-null Rows
      FilterNonNullValues = Table.SelectRows(TrimValues, each ([Values] <> null)), 
      // Split by Open Parenthesis
      SplitByOpenParenthesis = Table.SplitColumn(
        FilterNonNullValues, 
        "Values", 
        Splitter.SplitTextByEachDelimiter({"("}, QuoteStyle.None, false), 
        {"Category", "Values"}
      ), 
      // Extract Data Before Close Parenthesis
      ExtractBeforeCloseParenthesis = Table.TransformColumns(
        SplitByOpenParenthesis, 
        {{"Values", each Text.BeforeDelimiter(_, ")", {0, RelativePosition.FromEnd}), type text}}
      )

采取的基本步骤是:

  • 加载 IFC 文件
  • 使用 =符号作为分隔符分割每一行。 在此步骤中,包含 QuoteStyle.csv参数非常重要,以确保忽略行实际值中包含的任何 =。 这为我们提供了一列包含行号的列和一列包含该行内容的列。
  • 将单引号替换为双引号,因为 PowerBI 理解引号的方式有点奇怪,这有助于我们稍后拆分数据。
  • 修剪值可以帮助我们删除前导或尾随空格,以保持一切整洁。
  • 过滤掉空值以可靠地删除与行数据无关的任何内容,你可以选择单独处理此标题数据。
  • 从值字段中删除前括号和尾括号。

现在我们有一个可爱的干净数据集,显示行号、数据类别和该类别中的数据值。

由于我们希望以最有效的方式处理该文件,因此我们将稍微改变一下数据。

IFC 数据结构的非常简单的近似

由于 IFC 数据使用一对多方法,这意味着相同的参数可以应用于多个父项,因此从参数开始并返回到几何元素更有意义,而不是循环遍历每个元素并多次重新处理相同的参数。

// Filtering & Transformation for IFCPROPERTYSINGLEVALUE
      FilterSingleValue = Table.SelectRows(
        ExtractBeforeCloseParenthesis, 
        each ([Category] = "IFCPROPERTYSINGLEVALUE")
      ), 
      SplitSingleValueDetails = Table.SplitColumn(
        FilterSingleValue, 
        "Values", 
        Splitter.SplitTextByDelimiter(",", QuoteStyle.Csv), 
        {"Property Name", "Property Description", "Property Value", "Property Unit"}
      ), 
      ExtractSingleValue = Table.TransformColumns(
        SplitSingleValueDetails, 
        {{"Property Value", each Text.BetweenDelimiters(_, "(", ")"), type text}}
      ), 

因此,我们将首先过滤所有 IFCPROPERTYSINGLEVALUE 行,然后从那里开始:

  • 用逗号分割值(记住之前的 QuoteStyle.csv)以获取属性名称、说明、值和度量单位。
  • 从“属性值”列中提取值,目前我们不担心值类型,但我们可能会在将来的版本中返回并检索它以帮助自动计算。

这给我们留下了一组很好的属性:

PowerBI 的有趣之处在于,我们现在可以一路回到第一步并从那里继续,将该表保留在内存中并稍后调用。 因此,接下来我们对 IFCPROPERTYSET 值执行相同的操作,最后合并到 IFCPROPERTYSINGLEVALUE 表中:

// Filtering & Transformation for IFCPROPERTYSET
      FilterPropertySet = Table.SelectRows(
        ExtractBeforeCloseParenthesis, 
        each [Category] = "IFCPROPERTYSET"
      ), 
      ExtractPropertyID = Table.AddColumn(
        FilterPropertySet, 
        "Property ID", 
        each Text.BetweenDelimiters([Values], "(", ")"), 
        type text
      ), 
      ExtractPsetName = Table.TransformColumns(
        ExtractPropertyID, 
        {{"Values", each Text.BetweenDelimiters(_, ",", ",", 1, 0), type text}}
      ), 
      RemoveQuotes = Table.ReplaceValue(ExtractPsetName, """", "", Replacer.ReplaceText, {"Values"}), 
      ExpandPropertyID = Table.ExpandListColumn(
        Table.TransformColumns(
          RemoveQuotes, 
          {
            {
              "Property ID", 
              Splitter.SplitTextByDelimiter(",", QuoteStyle.Csv), 
              let
                itemType = (type nullable text) meta [Serialized.Text = true]
              in
                type {itemType}
            }
          }
        ), 
        "Property ID"
      ), 
      RenamePsetColumns = Table.RenameColumns(ExpandPropertyID, {{"Values", "Pset Name"}}), 
      JoinSingleValueAndPset = Table.NestedJoin(
        RenamePsetColumns, 
        {"Property ID"}, 
        ExtractSingleValue, 
        {"Element ID"}, 
        "Properties", 
        JoinKind.LeftOuter
      ), 
      ExpandProperties = Table.ExpandTableColumn(
        JoinSingleValueAndPset, 
        "Properties", 
        {"Property Name", "Property Value"}, 
        {"Property Name", "Property Value"}
      ),

然后我们再做两次同样的事情,一直回到 IFCBUILDINGELEMENT和他们所有的子节点。

      // Filtering & Transformation for IFCRELDEFINESBYPROPERTIES
      FilterRelDefines = Table.SelectRows(
        ExtractBeforeCloseParenthesis, 
        each [Category] = "IFCRELDEFINESBYPROPERTIES"
      ), 
      ExtractObjectID = Table.AddColumn(
        FilterRelDefines, 
        "Object ID", 
        each Text.BetweenDelimiters([Values], "(", ")", {0, RelativePosition.FromEnd}, 0), 
        type text
      ), 
      ExtractPsetID = Table.TransformColumns(
        ExtractObjectID, 
        {{"Values", each Text.AfterDelimiter(_, ",", {0, RelativePosition.FromEnd}), type text}}
      ), 
      RenameForRelDefines = Table.RenameColumns(ExtractPsetID, {{"Values", "Pset ID"}}), 
      ExpandObjectID = Table.ExpandListColumn(
        Table.TransformColumns(
          RenameForRelDefines, 
          {
            {
              "Object ID", 
              Splitter.SplitTextByDelimiter(",", QuoteStyle.Csv), 
              let
                itemType = (type nullable text) meta [Serialized.Text = true]
              in
                type {itemType}
            }
          }
        ), 
        "Object ID"
      ), 
      JoinRelDefinesAndPset = Table.NestedJoin(
        ExpandObjectID, 
        {"Pset ID"}, 
        ExpandProperties, 
        {"Element ID"}, 
        "Property Sets", 
        JoinKind.LeftOuter
      ), 
      ExpandPropertySets = Table.ExpandTableColumn(
        JoinRelDefinesAndPset, 
        "Property Sets", 
        {"Pset Name", "Property Name", "Property Value"}, 
        {"Pset Name", "Property Name", "Property Value"}
      ), 
      // Final Join and Expansion
      JoinMain = Table.NestedJoin(
        ExpandPropertySets, 
        {"Object ID"}, 
        ExtractBeforeCloseParenthesis, 
        {"Element ID"}, 
        "Model", 
        JoinKind.LeftOuter
      ), 
      ExpandModel = Table.ExpandTableColumn(
        JoinMain, 
        "Model", 
        {"Category", "Values"}, 
        {"Ifc Type", "Values"}
      ), 
      FinalSplit = Table.SplitColumn(
        ExpandModel, 
        "Values", 
        Splitter.SplitTextByDelimiter(",", QuoteStyle.Csv), 
        {"GUID"}
      )
    in
      FinalSplit

剩下的最终表是每个属性引用其所有父项,一直到 IFC 元素的 IFCGUID。

此时,你可能想知道为什么我们有一个很长的属性列表,而不是每个项目单独一行,并在列中包含各种参数。 有几个原因:

  • 它可能会导致无限数量的列,具体取决于 IFC 文件
  • 不能再将属性集合并到数据集中
  • 过滤和利用仪表板内的数据要容易得多

发布项目涉及的最后一件事是使用 PowerBI 中的 let指令将其转换为函数:

let
    Source = (#"IFC File" as any) => let

      // REST OF THE CODE GOES HERE
    in
      FinalSplit
in
    Source

原文链接:How to extract data from IFC files (in PowerBI)

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