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
i
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
kii
X
XXXXYXXXXYX
X
tyXtS
,.....,,....,,,.....,,....,,)()( 2121
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
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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
usi
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