Coordination Olivier FLECHON,

Présentation Etienne WURTZ,

Laboratoire LEB CEA-INES

Clara SPITZ,

Laboratoire LOCIE Chambéry

Projet batimètre Appel à projets HABISOL 2008

Le projet BATIMETRE

Définir un niveau de métrologie minimal

Partenaires :

Date de début du projet : Janvier 2009

Date de fin du projet : Décembre 2011

Budget total : 1,7M€

Aide accordée : 700 k€

3

• Les moyens mis en œuvre

– Construction des maisons INCAS

– Mise en place de la métrologie

i

kikiii

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kii

X

XXXXYXXXXYX

X

tyXtS

,.....,,....,,,.....,,....,,)()( 2121

• Méthodologie mis en place :

– Comparaison mesure/simulation

– Présentation des analyses de sensibilité

locale

– Présentation des analyses d’incertitudes

– Présentation des analyses de sensibilité

globale

Mét

ho

do

logi

e M

oye

ns

4

Objectifs

Identifier les facteurs influents sur le résultat de

simulation

Evaluer la propagation d’incertitudes

Déterminer les facteurs qui contribuent significativement au développement d’incertitudes

Proposer une méthodologie permettant d’identifier les paramètres contribuant le plus à l’incertitude sur les résultats de simulation

Bâtiment Helios de l’INES, livraison juillet 2012, photos prise le 5 janvier 2012

Importance de l’analyse des dysfonctionnements

6

La plateforme INCAS

Cadre d’étude M

oye

ns

Maison I-BB Maison I-OB Maison I-DM

Associer métrologie et simulation pour maîtriser le comportement thermique des bâtiments

Instrumentation mise en place

Mas :

-Température

- vitesse d’air

-humidité

Température de surface vitrage Mesures

météorologiques

Conception et installation du

dispositif de mesure continue de

température par fibre optique,

sur les parois extérieures et

intérieures des maisons

expérimentales

8

Méthodologie mise en place

Maison INCAS DM

Modèle numérique

Conditions extérieures

Paramètres d’entrés

Sortie yn(t) Mét

ho

do

logi

e

Validation

Comparaison expérimentation/simulation

Paramètres influents

Analyses de sensibilité

Quantification et propagation des incertitudes

Mesures

Conditions intérieures

Incertitudes

9

• Détermination de l’indice de sensibilité réduit

• Méthode de perturbation d’un paramètre à la fois

• L’indice de sensibilité réduit d’un facteur d’entrée est défini comme :

i

kikiii

i

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X

XXXXYXXXXYX

X

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Méthodologie : l’analyse de sensibilité locale

valeur de la perturbation du paramètre

valeur nominale du paramètre

Résultat en ayant perturbé le paramètre

Résultat avec tous les paramètres à leur valeur nominale

Indice de sensibilité réduit du paramètre d’entrée

Mét

ho

do

logi

e

10

Scénario février 2011

Normale Non chauffage Normale

Figure : Scénario de février de la maison INCAS DM

m3/h

C

11

139 paramètres étudiés

• Caractéristique des parois

Opaques : conductivité, épaisseur, chaleur spécifique, masse volumique des matériaux.

Translucide : conductivité, transmission, réflexion, épaisseur des verres

• Gains internes

• Le débit de ventilation

• L’infiltration

• Les coefficients d’échange convectifs

Intérieur et extérieur

Nombre de simulations et valeur de l’intervalle

• 140 simulations

• ∆Xi = +1% perturbation du paramètre

Caractéristiques de l’analyse de sensibilité locale

Sorties du modèle étudié

• Température d’air RDC

• Température d’air Etage

Fichier météo utilisé • mesures INES

Mét

ho

do

logi

e

12

Résultats analyse de sensibilité locale maison DM M

éth

od

olo

gie

Figure : indices de sensibilité pour la température d’air au RDC et à l’étage

Etage

Sélection de 16 paramètres influents sur les 140 paramètres considérés pour la température d’air du RDC et de l’étage

16 paramètres communs

RDC

Vacances Normale

13

Plage d’incertitude des paramètres M

éth

od

olo

gie

Figure : plage d’incertitude des paramètres influents

14

Sélection des paramètres M

éth

od

olo

gie

Figure : indices de sensibilité pour la température d’air au RDC et à l’étage

RDC

Etage Sélection de 10 paramètres

15

Résultat de l’analyse d’incertitude température d’air M

éth

od

olo

gie

Figure : comparaison mesure/simulation en tenant compte des incertitudes de mesure et de simulation

16

Mét

ho

do

logi

e Résultat analyse de sensibilité globale

Résultats de l’analyse de sensibilité globale pour la température d’air au RDC

Premier ordre

Total

Ensemble de bâtiments 1 : les Jardins d’Eden – OPAC Savoie Présentation

Localisation : Aix les Bains Usage : • 44 appartements locatifs • 37 appartements en accession à la propriété Label : bâtiment basse consommation Mode de chauffage : collectif gaz Équipements partie locative: • solaire : thermique (130 m² au total)

et Photovoltaïque (114 m² )

• 4 VMC double flux • Desserte plancher et plafond chauffant Date de livraison : fin 2009

Ensemble de bâtiments 2 : La ferme Julien – Ville de Chambéry

Localisation : Chambéry le haut Usage :

• Multi accueil • Crèche familiale • Relais assistantes maternelles

Label : bâtiment basse consommation Mode de chauffage : réseau eau chaude urbaine Equipements : • 2 CTA VMC double flux • Plancher chauffant • Solaire photovoltaïque

Ensemble de bâtiments 2 : La ferme Julien – Ville de Chambéry Matériel déployé

Installation des boitiers de comptage énergétique

Chaufferie, eau chaude urbaine

CTA

TGBT : Ascenseur, ballons

Ballons annexes

20

Conclusions/Perspectives

Conclusions :

• Importance de prendre en compte les incertitudes de simulation pour effectuer une comparaison entre prévisions et mesures • Identifier les paramètres responsables des incertitudes de simulation

Perspectives : • En quoi la prévision des incertitudes sur les résultats de simulation peut améliorer le processus de conception ?

Aide aux choix des matériaux: si un matériau à une plus grande plage incertitude qu’un autre, il sera plus difficile de respecter ce qui a été prédit lors de la conception.

Réduire l’incertitude des paramètres grâce à une métrologie adaptée : si un paramètre est plus influent qu’un autre, le placement judicieux d’un capteur permettra de réduire l’incertitude du paramètre

Co

ncl

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