DECISION SUPPORT SYSTEM-BASED FUZZY RISK MAINTENANCE APPROACH FOR HVAC IN ACADEMIC BUILDINGS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (Master Thesis) Syed_Ilyas_MS_Thesis_Final for print.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 12 August 2026. Download (5MB)

Arabic Abstract

أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) ضرورية لضمان الراحة الحرارية وجودة الهواء الداخلي واستمرارية الأنشطة الأكاديمية في المنشآت التعليمية. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة عرضة للأعطال المتكررة والمتنوعة، خاصة في المناخات الحارة والرطبة مثل الظهران، المملكة العربية السعودية. تقدم هذه الرسالة نهج صيانة قائم على دعم القرار (DSS) باستخدام منطق ضبابي (Fuzzy Logic) لتقييم المخاطر في أنظمة التكييف داخل المباني الأكاديمية. الهدف الأساسي هو تطوير استراتيجية صيانة قائمة على البيانات ومرتكزة على تحليل المخاطر باستخدام تحليل أنماط الفشل وتأثيراتها (FMEA)، والمنطق الضبابي، وصيانة مرتكزة على الموثوقية (RCM)، وتحليل شجرة المنطق (LTA). تم تحديد 155 نمط فشل ضمن 10 مكونات رئيسية لأنظمة HVAC بما في ذلك المبردات، أبراج التبريد، المضخات، وحدات مناولة الهواء (AHUs)، وحدات الملف والمروحة (FCUs)، وحدات الهواء متغير الحجم (VAVs)، الأنابيب/القنوات، الصمامات، المجسات، وأجهزة التحكم بالحرارة (الثرموستات) من خلال مقابلات مع خبراء وبيانات صيانة تاريخية على مدى خمس سنوات. تم تقييم كل فشل بناءً على ثلاثة معايير: الخطورة (S)، وتكرار الحدوث (O)، وإمكانية الكشف(D). وتم استخدام أرقام أولوية المخاطر الضبابية (F-RPNs) لترتيب أولوية الفشل حسب خطورته. من بين الأعطال الأعلى خطورة في المكونات: اندفاع المبردات (F-RPN = 62.5)، انقطاع توفر مياه برج التبريد (F-RPN = 28.0)، تقلبات الجهد الكهربائي في المبردات (F-RPN = 62.9)، تلوث ملفات وحدات مناولة الهواء (F-RPN = 68.6)، وأخطاء معايرة المجسات (F-RPN = 52.7) وغيرها. تم تحليل هذه الأعطال عالية الخطورة باستخدام منهجية RCM وتحليل شجرة المنطق لتحديد أنسب استراتيجيات الصيانة مثل الصيانة القائمة على الحالة، أو الوقائية، أو إعادة التصميم، أو السماح بحدوث الفشل. وبناءً على تصنيفات المخاطر ومسارات الأسباب والنتائج، تم تطوير خطة صيانة مخصصة لكل نمط فشل حرج، مما يعزز موثوقية واستمرارية تشغيل أنظمة HVAC. وقد تم دمج المنهجية بالكامل في نظام دعم قرار أولي (DSS) يساعد مديري المرافق على تحديد أولويات إجراءات الصيانة في ظل عدم اليقين، مع ضمان الكفاءة والسلامة والفعالية من حيث التكلفة. يوفر هذا الإطار الجديد القائم على المنطق الضبابي ودعم القرار تحسيناً في دقة تقييم مخاطر HVAC في المباني الأكاديمية، كما يدعم تخطيط صيانة استباقي ومحسّن يتماشى مع أهداف الاستدامة مثل رؤية السعودية 30.20

English Abstract

Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems are critical to ensuring thermal comfort, indoor air quality, and uninterrupted academic activities in educational facilities. However, these systems are prone to frequent and diverse failures, especially in hot and humid climates like Dhahran, Saudi Arabia. This thesis presents a comprehensive Decision Support System (DSS)-based fuzzy risk maintenance approach for HVAC systems in academic buildings. The primary objective is to develop a data-driven, risk-informed maintenance strategy using Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), fuzzy logic, Reliability-Centered Maintenance (RCM), and Logic Tree Analysis (LTA). A total of 155 failure modes across 10 major HVAC components—including chillers, cooling towers, pumps, AHUs, FCUs, VAVs, ducts/pipes, valves, sensors, and thermostats—were identified through expert interviews and five years of historical maintenance data. Each failure was evaluated based on Severity (S), Frequency of Occurrence (O), and Detection (D). Fuzzy Risk Priority Numbers (F-RPNs) was used to rank the criticality of all failures. The highest-risk failures in each components including chiller surging (F-RPN = 62.5), cooling tower water unavailability (F-RPN = 28.0), voltage fluctuations in chillers (F-RPN = 62.9), AHU coil fouling (F-RPN = 68.6), and sensor calibration errors (F-RPN = 52.7 and so on. These high-risk failures were further analyzed using RCM’s and Logic Tree Analysis, enabling the selection of optimal maintenance strategies such as condition-based, preventive, redesign, or run-to-failure approaches. Based on the risk rankings and cause-consequence pathways, a tailored maintenance plan was developed for each critical failure, enhancing the reliability and operational continuity of HVAC systems. The entire methodology was integrated into a prototype Decision Support System (DSS), which assists facility managers in prioritizing maintenance actions under uncertainty, ensuring efficiency, safety, and cost-effectiveness. This novel fuzzy-DSS framework not only improves the accuracy of HVAC risk assessment in academic buildings but also supports proactive, optimized maintenance planning aligned with sustainability goals such as Saudi Vision 2030.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Architectural Construction Engineering Research Mechanical
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Committee Advisor:	Awsan Mohammed Ali Mohammed, Dr. Awsan Mohammed Ali Mohammed
Committee Members:	Saad Al-Hamoud, Dr. Saad Al-Hamoud and Mohammed Alhaji Mohammed, Dr. Mohammed Alhaji Mohammed
Depositing User:	SYED ILYAS (g202216840)
Date Deposited:	14 Aug 2025 08:02
Last Modified:	14 Aug 2025 08:02
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143655