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N° d’ordre 2007-ISAL-0005 Année 2007

Thèse

Modélisation dynamique du confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés

Présentée devant

L’Institut des Sciences Appliquées de Lyon

Pour obtenir Le grade de docteur

Ecole doctorale : MEGA Spécialité : Génie Civil

Par

Bassam MOUJALLED

Soutenance prévue le 19 janvier 2007 devant la Commission d’examen

Jury MM

MOURTADA Adel Rapporteur (professeur à l’université Libanaise) SANTAMOURIS Matheos Rapporteur (professeur à l’université d’Athènes) BRUANT Marc Examinateur (Docteur - Ingénieur) ROUX Jean-Jacques Président (professeur à l’INSA de Lyon) GUARRACINO Gérard Directeur (Professeur à l’ENTPE) CANTIN Richard Directeur (Chercheur enseignant à l’ENTPE) Cette thèse a été préparée au Laboratoire des Sciences de l’Habitat de l’Ecole Nationale des Tavaux Publics de l’Etat, Département Génie Civil et Bâtiment (DGCB), URA CNRS 1652

2006

SIGLE ECOLE DOCTORALE NOM ET COORDONNEES DU RESPONSABLE

CHIMIE DE LYON Responsable : M. Denis SINOU

Insa : R. GOURDON

Denis SINOU Université Claude Bernard Lyon 1 Lab Synthèse Asymétrique UMR UCB/CNRS 5622 Bât 308 2ème étage 43 bd du 11 novembre 1918 69622 VILLEURBANNE Cedex Tél : 04.72.44.81.83 Fax : 04 78 89 89 14 [email protected]

E.E.A.

ELECTRONIQUE, ELECTROTECHNIQUE, AUTOMATIQUE M. Daniel BARBIER

M. Daniel BARBIER INSA DE LYON Laboratoire Physique de la Matière Bâtiment Blaise Pascal 69621 VILLEURBANNE Cedex Tél : 04.72.43.64.43 Fax 04 72 43 60 82 [email protected]

E2M2

EVOLUTION, ECOSYSTEME, MICROBIOLOGIE, MODELISATION http://biomserv.univ-lyon1.fr/E2M2 M. Jean-Pierre FLANDROIS Insa : S. GRENIER

M. Jean-Pierre FLANDROIS UMR 5558 Biométrie et Biologie Evolutive Equipe Dynamique des Populations Bactériennes Faculté de Médecine Lyon-Sud Laboratoire de Bactériologie BP 1269600 OULLINS Tél : 04.78.86.31.50 Fax 04 72 43 13 88 E2m2∂biomserv.univ-lyon1.fr

EDIIS

INFORMATIQUE ET INFORMATION POUR LA SOCIETE http://www.insa-lyon.fr/ediis

M. Lionel BRUNIE

M. Lionel BRUNIE INSA DE LYON EDIIS Bâtiment Blaise Pascal 69621 VILLEURBANNE Cedex Tél : 04.72.43.60.55 Fax 04 72 43 60 71 [email protected]

EDISS

INTERDISCIPLINAIRE SCIENCES-SANTE http://www.ibcp.fr/ediss M. Alain Jean COZZONE Insa : M. LAGARDE

M. Alain Jean COZZONE IBCP (UCBL1) 7 passage du Vercors 69367 LYON Cedex 07 Tél : 04.72.72.26.75 Fax : 04 72 72 26 01 [email protected]

MATERIAUX DE LYON http://www.ec-lyon.fr/sites/edml M. Jacques JOSEPH

Insa : J. M. PELLETIER

M. Jacques JOSEPH Ecole Centrale de Lyon Bât F7 Lab. Sciences et Techniques des Matériaux et des Surfaces 36 Avenue Guy de Collongue BP 163 69131 ECULLY Cedex Tél : 04.72.18.62.51 Fax 04 72 18 60 90 [email protected]

Math IF

MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE FONDAMENTALE http://www.ens-lyon.fr/MathIS M. Franck WAGNER

Insa : G. BAYADA

M. Franck WAGNER Université Claude Bernard Lyon1 Institut Girard Desargues UMR 5028 MATHEMATIQUES Bâtiment Doyen Jean Braconnier Bureau 101 Bis, 1er étage 69622 VILLEURBANNE Cedex Tél : 04.72.43.27.86 Fax : 04 72 43 16 87 [email protected]

MEGA

MECANIQUE, ENERGETIQUE, GENIE CIVIL, ACOUSTIQUE http://www.lmfa.ec-lyon.fr/autres/MEGA/index.html M. François SIDOROFF

Insa : G. DALMAZ

M. François SIDOROFF Ecole Centrale de Lyon Lab. Tribologie et Dynamique des Systêmes Bât G8 36 avenue Guy de Collongue BP 163 69131 ECULLY Cedex Tél :04.72.18.62.14 Fax : 04 72 18 65 37 [email protected]

SSED

SCIENCES DES SOCIETES, DE L’ENVIRONNEMENT ET DU DROIT Mme Claude-Isabelle BRELOT

Insa : J.Y. TOUSSAINT

Mme Claude-Isabelle BRELOT Université Lyon 2 86 rue Pasteur 69365 LYON Cedex 07 Tél : 04.78.69.72.76 Fax : 04.37.28.04.48 [email protected]

mailto:[email protected]


http://biomserv.univ-lyon1.fr/E2M2

http://www.insa-lyon.fr/ediis


http://www.ibcp.fr/ediss


http://www.ec-lyon.fr/sites/edml


http://www.ens-lyon.fr/MathIS

http://www.lmfa.ec-lyon.fr/autres/MEGA/index.html

http://www.lmfa.ec-lyon.fr/autres/MEGA/index.html



Avant propos

Je tiens à remercier vivement Gérard GUARRACINO, directeur du Département Génie Civil et Bâtiment, de m’avoir accueilli au sein du Laboratoire des Sciences de l’Habitat qu’il dirigeait quand j’ai commencé mes travaux de recherche. Je le remercie pour avoir suivi et dirigé ce travail. Son regard critique et son soutien ont été particulièrement appréciés, notamment dans la dernière ligne droite, décisive.

Je tiens tout particulièrement à remercier Richard CANTIN, enseignant chercheur à l’ENTPE, qui a également dirigé ces travaux de recherche. Il m’a apporté une grande aide par son savoir et son esprit rigoureux en m’orientant vers les bonnes pistes quand il le fallait pour me faire avancer.

J’exprime toute ma gratitude à M. SANTAMOURIS, Professeur à l’Université

d’Athènes, ainsi qu’à M. MOURTADA, Professeur à l’Université Libanaise, pour avoir accepté d’être rapporteur de ces travaux et pour l’honneur qu’ils me font en participant au jury.

Mes remerciements s’adresse également à M. ROUX, professeur à l’Institut

Nationale des Sciences Appliquées de Lyon, ainsi qu’à M. BRUANT, docteur ingénieur au Centre d’Etudes Techniques de l’Equipement de la méditerranée, pour avoir accepter de prendre part au jury.

Je pense aussi à tous ceux qui m’ont aidé pendant les campagnes de mesures en

facilitant l’accueil dans les bâtiments enquêtés notamment Anne VOELTZEL, Véronique RICHALET et Jean GUARRACINO, sans oublier Roland PETIT JEAN mon compagnon de mesures.

Je ne pourrais finir sans remercier toute l’équipe de LASH avec laquelle j’ai eu la chance de travailler dans une ambiance réellement motivante et toujours sympathique.

Résumé

Avec les besoins actuels d’économie d’énergie et de maîtrise des impacts environnementaux du bâtiment, certains doutes se posent sur la définition du confort thermique et la façon de créer et maintenir les conditions de confort. En effet, les normes actuelles considèrent le confort thermique sous une approche analytique, réductrice de la complexité du réel. Les études in situ du confort thermique ont permis de constater une surestimation du niveau de l’inconfort perçu en réalité par rapport à celui prévu par ces normes surtout dans les bâtiments naturellement ventilés pendant les périodes chaudes. Ces études ont servi à mettre les bases de l’approche adaptative, qui caractérise le confort thermique à travers les interactions adaptatives entre l’occupant et son environnement. L’utilisation des normes peut conduire à un recours systémique à la climatisation alors que l’approche adaptative permet d’assurer le confort thermique avec des consommations d’énergie plus modestes.

Nous nous intéressons dans ce travail à l’aspect adaptatif du confort thermique en complément à l’aspect analytique dont l’ensemble permet d’avoir une vision globale du confort thermique dans les bâtiments. En partant d’une étude bibliographique sur les approches existantes, nous avons conduit une étude expérimentale in situ dans huit bâtiments pour explorer de plus près le confort adaptatif et caractériser l’interaction entre l’occupant et le bâtiment. Ensuite en adoptant une démarche systémique, nous avons développé un modèle dynamique sur le confort thermique qui permet d’intégrer les différents mécanismes dynamiques identifiés dans la bibliographie et par l’expérimentation. Ce modèle, que nous avons appelé AdOCC, permet de déterminer l’état thermique de l’occupant à partir du modèle dynamique à deux noeuds de Gagge et d’en déduire le comportement de l’occupant et ses actions adaptatives selon les caractéristiques du bâtiment et la saison. Le modèle a été intégré dans l’outil de simulation dynamique TRNSYS. Cela nous a permis d’évaluer le modèle AdOCC en confrontant les simulations réalisées avec deux bureaux tirés de l’expérimentation vis à vis les résultats de mesures.

L’application du modèle au cas des bâtiments de bureaux naturellement ventilés nous a permis de déterminer les conditions qui permettent d’établir le confort thermique avec des ressources énergétiques limitées, en utilisant un ventilateur local ou la ventilation nocturne, selon l’inertie du local, l’orientation, les protections solaires, et le climat L’utilisation du ventilateur correspond à une consommation de l’ordre de 10 Wh/m²/jour et la ventilation nocturne 30 Wh/m²/jour. Ces valeurs sont négligeables devant les consommations de climatisation qui peuvent être 10 fois plus importantes.

Abstract

Actual standards of thermal comfort in buildings are based on static models that don’t account for the complexity of comfort and the interaction between occupants and their living places at work or at home. These standards are acceptable for air conditioned (AC) buildings, but they are unreliable for the case of naturally ventilated (NV) buildings. Field studies conducted in both type of buildings have shown that occupants of NV buildings accept and prefer a significantly wider range of temperatures compared to occupants of AC buildings. The results of these field studies have contributed to develop the adaptive approach of thermal comfort in buildings. This approach focuses on the ability of people to adapt to their thermal environments in NV buildings that afford them greater degrees of control over thermal conditions. Such an approach has the advantage to be more comprehensive and realistic. It allows more variable indoor temperatures that cycle or drift in response to the natural swings of the outdoor and indoor climate. Its application would result in energy saving in buildings.

In this work we focus on the adaptive approach of thermal comfort by combining features of both the static and adaptive theories in a way that enables a global approach of the thermal comfort in buildings as in the real world. In the first step we have conducted a bibliographical study on the existing theories and approaches of thermal comfort and which has led us to carry a field study on thermal comfort in eight office buildings in order to characterize interactions between occupant and building in real conditions. Afterwards we have adopted the systemic approach to develop a dynamic model on thermal comfort by integrating the dynamic mechanisms identified in the bibliography and the field study. This model, that we have named AdOCC, determines the thermal state of the occupant using the two nodes dynamic model of Gagge. From the occupant thermal state the model can determine the adaptive behaviour of the occupant and the possible actions taken by the occupants from the list of available actions in the building. AdOCC has been integrated in the dynamic simulation tool ‘TRNSYS’ and has been evaluated by comparing the results of the simulation of two offices picked from the field study with the result of measurements.

By applying this model to the case of a naturally ventilated office building we have found the conditions where thermal comfort can be achieved with limited energy consumptions using local fan or night ventilation upon the thermal inertia, the orientation, the solar protection and the climate. The local fan typically consumes 10 Wh/m²/day and the night ventilation 30 Wh/m²/day. These values are very small when compared to the AC system consumptions that can be 10 times greater.

Sommaire

Nomenclature _____________________________________________________________ 15

Introduction générale_______________________________________________________ 17

Chapitre I : État de l’art des approches du confort thermique ______________________ 21

1.1 L’interdisciplinarité du confort thermique _____________________________________ 23

1.2 L’aspect physiologique : la thermorégulation ___________________________________ 24 1.2.1 La thermorégulation végétative__________________________________________________ 24 1.2.2 La thermorégulation comportementale ____________________________________________ 27

1.3 L’aspect physique : les échanges de chaleur_____________________________________ 27 1.3.1 Le bilan thermique ___________________________________________________________ 28 1.3.2 L’influence des vêtements______________________________________________________ 35

1.4 L’aspect psychologique : sensation et confort thermique __________________________ 36 1.4.1 La sensation thermique ________________________________________________________ 36 1.4.2 Le confort thermique__________________________________________________________ 38

1.5 Les modèles du confort thermique ____________________________________________ 40 1.5.1 Les indices environnementaux simples____________________________________________ 40 1.5.2 Les modèles analytiques _______________________________________________________ 41 1.5.3 L’influence des différences interindividuelles ______________________________________ 47

1.6 L’approche adaptative du confort thermique ___________________________________ 48 1.6.1 Le confort thermique in situ ____________________________________________________ 48 1.6.2 Le confort thermique et l’adaptation ______________________________________________ 49 1.6.3 L’adaptation : principe et mécanismes ____________________________________________ 50 1.6.4 L’opportunité adaptative - contraintes et restrictions _________________________________ 53 1.6.5 Les modèles adaptatifs ________________________________________________________ 55

1.7 Le confort thermique dans les normes _________________________________________ 61

1.8 Conclusion ________________________________________________________________ 64

Chapitre II : Investigation sur les ambiances thermiques in situ ____________________ 65

2.1 Etude expérimentale ________________________________________________________ 67 2.1.1 Les enquêtes in situ ___________________________________________________________ 67 2.1.2 Description de la méthodologie utilisée ___________________________________________ 69 2.1.3 Présentation des bâtiments sélectionnés ___________________________________________ 74

2.2 Préparation des données_____________________________________________________ 77

2.2.1 Les données physiques et subjectives _____________________________________________ 77 2.2.2 Les indices de confort _________________________________________________________ 77

2.3 Analyse de l’environnement intérieur__________________________________________ 78 2.3.1 Quantification de l’ambiance par les mesures physiques ______________________________ 78 2.3.2 Évaluation de l’environnement intérieur par les occupants_____________________________ 80 2.3.3 Comparaison par rapport aux exigences des normes__________________________________ 82

2.4 Etude des interactions entre les échelles de vote et l’ambiance thermique ____________ 83 2.4.1 Les relations entre les échelles du confort thermique _________________________________ 84 2.4.2 Relations entre les votes du confort et les paramètres thermiques _______________________ 86

2.5 Étude comparative avec les indices du confort thermique _________________________ 89 2.5.1 Comparaison avec les indices analytiques _________________________________________ 89 2.5.2 Comparaison avec les indices adaptatifs ___________________________________________ 91

2.6 Paramètres non thermiques influençant le confort thermique______________________ 93 2.6.1 Le contrôle individuel _________________________________________________________ 94 2.6.2 Les ajustements personnels _____________________________________________________ 98 2.6.3 Les caractéristiques des bâtiments ______________________________________________ 100

2.7 Comparaison avec la base de données SCATs __________________________________ 101

2.8 Conclusion _______________________________________________________________ 102

Chapitre III : Modélisation dynamique du confort thermique______________________ 103

3.1 Investigation systémique du confort thermique_________________________________ 105 3.1.1 La complexité du confort thermique _____________________________________________ 105 3.1.2 La lecture systémique du confort thermique _______________________________________ 106 3.1.3 Interactions : les mécanismes adaptatifs __________________________________________ 108

3.2 La modélisation dynamique du confort thermique ______________________________ 109 3.2.1 L’analyse causale du confort thermique __________________________________________ 109 3.2.2 Définition des éléments composant ‘AdOCC’ _____________________________________ 114

3.3 Intégration de AdOCC dans un outil simulation ________________________________ 122 3.3.1 Le choix de l’outil de simulation________________________________________________ 122 3.3.2 Description des composants utilisés dans TRNSYS _________________________________ 123 3.3.3 Schéma global des interactions dans TRNSYS_____________________________________ 135

3.4 Conclusion _______________________________________________________________ 136

Chapitre IV : Evaluation de AdOCC par les simulations__________________________ 139

4.1 Confrontation avec l’expérimentation ________________________________________ 141 4.1.1 Données d’entrée____________________________________________________________ 141

4.1.2 Présentation des simulations ___________________________________________________ 143 4.1.3 Résultats des simulations _____________________________________________________ 145

4.2 L’influence des ajustements comportementaux _________________________________ 149

4.3 Application : Caractérisation énergétique du confort d’été dans un bureau naturellement ventilé 150

4.3.1 Etude paramétrique sur les éléments de conception influant sur le confort d’été ___________ 151 4.3.2 Présentation des simulations ___________________________________________________ 151 4.3.3 Résultats des simulations _____________________________________________________ 152

4.4 Conclusion _______________________________________________________________ 168

Conclusion générale_______________________________________________________ 169

Bibliographie ____________________________________________________________ 175

Liste des illustrations ______________________________________________________ 187

Annexe A________________________________________________________________ 195

Annexe B________________________________________________________________ 203

Annexe C________________________________________________________________ 229

Annexe D _______________________________________________________________ 289

Annexe E________________________________________________________________ 301

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Nomenclature

1. Nomenclature C = Flux de chaleur échangé par convection, W/m² W/m² C = à la surface de peau Cres = par convection respiratoire cp = Chaleur spécifique, kJ/(kg.K) kJ /(kg.K) cp,b = chaleur spécifique du corps [3.49 kJ/(kg.K)] cp,cr = chaleur spécifique du noyau corporel [3.49 kJ/(kg.K)] cp,sk = chaleur spécifique de la peau [3.49 kJ/(kg.K)] cp,bl = chaleur spécifique du sang [4.19 kJ/(kg.K)] DISC = Indice d’inconfort thermique, [ ] [] DR = Gêne par courant d’air, % % E = Flux de chaleur latente échangé par évaporation, W/m² W/m² Edif = par diffusion à travers la peau Emax = maximum possible Eres = par évaporation respiratoire Esw = due à la sudation régulatrice Eres,req = requis pour le confort Esk = totale à la surface de la peau ET* = Température effective, °C °C fcl = Facteur d’habillement, [ ] [] feff = Facteur effectif de surface rayonnante h = Coefficient d’échange de chaleur sensible, W/(m².K) W/(m².K) h = totale à la surface hc = par convection à la surface hr = par rayonnement à la surface he = Coefficient d’échange de chaleur par évaporation, W/(m².kPa) W/(m².kPa) HR = Humidité relative, % % i = Indice de perméabilité à la vapeur d’eau, [ ] ia = couche d’air icl = vêtment im = total I = Isolement thermique, clo1 Ia = de la couche d’air à la surface cutanée nue Ia,cl = de la couche d’air à la surface des vêtements Icl = des vêtements Icls = des vêtements standard pour une activité donnée It = total iv = Indice de vitrage, [ ] [] K = Flux de chaleur échangé par conduction, W/m² W/m² k = Conductivité tissulaire, W/(m².K) [5.28 W/(m².K)] W/(m².K) M = Production de chaleur interne (taux de métabolisme), W/m² ou Met2 MB = métabolisme basal Mp = composante posturale MW = composante d’activité MM = composante de déplacement du corps en fonction de la

vitesse

Mshiv = production de chaleur interne par frisson mbl = Débit sanguin périphérique, kg/(s.m²) kg/(s.m²) msw = Débit de sudation régulatrice générée, kg/(s.m²) pa = Pression de vapeur d’eau, kPa kPa pa = dans l’air ambiant pexp = dans l’air expiré psk,s = saturée à tsk PMV = Vote moyen prévisible, [] [] PMV* = Vote moyen prévisible calculé à partir de ET*, [] [] PPD = Pourcentage des personnes insatisfaites, % % Q = Flux de chaleur échangé par le corps humain, W/m² W/m²

1 1clo = 0.155 W/(m².K). Si l’isolement vestimentaire est exprimé en W/(m².K), il sera noté par R au lieu de I. 2 1Met = 58 W/m²

16

Qres = Flux de chaleur échangé par voie respiratoire Qsk = Flux de chaleur échangé à la surface cutanée Qdry = Flux de chaleur sensible échangé à la surface cutanée Qevap = Flux de chaleur latente échangé à la surface cutanée R = Flux de chaleur échangé par rayonnement, W/m² W/m² Re = Résistance à l’évaporation, (m².kPa)/W (m².kPa)/W Re,cl = vêtement Re,t = total S = Taux de chaleur stocké, W/m² W/m² Scr = Taux de chaleur stocké à l’intérieur du corps Ssk = Taux de chaleur dans la peau SET = Température effective standard, °C °C t = Température, °C °C ta = air ambiant tb = moyenne du corps tcl = à la surface externe du vêtement tconf = de confort tcr = interne (corps) texp = air expiré text = air ambiant extérieur text,j = moyenne journalière tg = globe tmrt = moyenne de rayonnement tneut = de neutralité thermique trm = moyenne mobile exponentielle to = opérative tsk = cutanée tsk,req = requise pour le confort T = Température absolue, K K TSENS = Indice de sensation thermique, [] [] Tu = Intensité locale de turbulence, % % Va = Vitesse de l’air, m/s m/s W = Energie utilisée par le travail externe, W/m² W/m² Wcr = Masse du noyau corporel, kg kg Wsk = Masse de la peau, kg kg α = Fraction de la masse corporelle concentrée dans la peau, [] [] σ = Constante de Stefan-Boltzmann, W/(m².K4) W/(m².K4) ε = Emissivité, [] [] ρ = Densité, kg/m3 Kg/m3 θ = Temps, s s ω = Mouillure cutanée Abrévations AT = Vote d’acceptabilité thermique mesuré sur une échelle de 1 à 4 (1 = très

inacceptable, 2 = inacceptable, 3 = légèrement inacceptable, 4 = acceptable) PT = Vote de préférence thermique (-3 = beaucoup plus froid, -2 = plus froid, -1 = un

peu plus froid, 0 = sans changement, 1 = un peu plus chaud, 2 = plus chaud, 3 = beaucoup plus chaud)

ST = Vote de sensation thermique (-3 = très froid, -2 = froid, -1 = légèrement froid, 0 = neutre, 1 = légèrement chaud, 2 = chaud, 3 = très chaud)

ACS = Norme américaine sur le confort adaptatif ACA = Algorithme de contrôle adaptatif SCATs = Smart Controls and thermal comfort IGH = Immeuble à grande hauteur GES = Gaz à effet de serre NV = Bâtiment naturellement ventilé CL = Bâtiment climatisé

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Introduction générale

2. Introduction générale Ce qui différencie la situation où se trouve l’architecture moderne au niveau du

problème énergétique, de l’architecture de n’importe quelle époque est non seulement la diminution de la disponibilité des ressources énergétiques mais plutôt l’exigence d’un confort thermique et ambiant devenu de masse seulement depuis le XIXe siècle [Campajola, 1989]. La période 1946-1975 a été une période marquante pour l’essor du confort thermique dans les bâtiments, période durant laquelle certains freins et autres obstacles à l’extension du confort vont être levés, lui permettant de devenir un véritable enjeu, tant économique que social. Le développement des techniques a joué un rôle très important pour améliorer le confort. Cette période est caractérisée par l’essor et le développement des machines thermiques [Collard, 2001].

Actuellement, le confort thermique constitue une demande reconnue et justifiée dans les bâtiments du fait de son impact sur la qualité des ambiances intérieures, la santé et la productivité de l’occupant passant les trois quarts de son temps à l’intérieur. Cette demande est soutenue par des normes et des règlementations qui permettent d’assurer la conformité des ambiances intérieures aux exigences du confort thermique. Or, la recherche des ambiances thermiques intérieures uniformes et confortables, conformément aux normes, tout au long de l’année et sans tenir compte des particularités du climat, du site, des bâtiments…est accompagnée par une multiplication des installations climatiques, entraînant ainsi des fortes consommations d’énergie, d’origine fossile essentiellement, épuisable et polluante.

Au cours des trente dernières années, la consommation d’énergie finale en France n’a cessé de progresser dans le secteur résidentiel tertiaire, toujours en tête des autres secteurs [voir annexe A]. En 2004, ce secteur représentait 43.5% de la consommation nationale d’énergie finale. De surcroît, il était responsable de plus de 20% des émissions des GES. Le chauffage constitue le principal usage de cette énergie dans les bâtiments. La climatisation marque aussi une évolution progressive depuis plusieurs années notamment après la canicule en été 2003 avec une plus grande occurrence des étés chauds suite au réchauffement climatique accéléré par l’accroissement des rejets de gaz à effet de serre.

Avec l’intérêt grandissant pour le développement durable et la lutte contre le changement climatique, il devient pressant de réduire les dépenses énergétiques dans les bâtiments afin de parvenir à respecter les exigences de réduction des émissions de GES dans le cadre du protocole de Kyoto. Ainsi, l’Europe a adopté en 2002 la directive 2002/91/CE qui porte sur la performance énergétique des bâtiments [Europa, 2006]. Cette directive vise à améliorer la performance énergétique des bâtiments au sein de la communauté en prenant en considération le climat et le site au même degré que les exigences de confort et de qualité d’ambiance intérieure et la rentabilité.


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Le besoin urgent d’économie d’énergie ne doit pas pour autant compromettre la qualité des ambiances thermiques intérieures. Cela nécessite une nouvelle vision sur le confort thermique considéré actuellement sous une approche analytique dans les normes. L’approche analytique apporte une vision réductrice du confort thermique basée sur les mécanismes physiques et physiologiques. Les études expérimentales réalisées in situ ont permis de constater une divergence entre la réalité et les prévisions des normes qui surestiment le niveau d’inconfort dans les bâtiments naturellement ventilés pendant les périodes chaudes. En été, les conditions thermiques dans ces bâtiments sont dynamiques et varient avec les changements dans l’environnement extérieur contrairement à l’hiver où elles restent stables du fait de l’utilisation du chauffage. Les normes actuelles restreignent les conditions thermiques dans des intervalles étroits et précisés pour l’hiver et pour l’été indépendamment du type du bâtiment et du climat. De telles mesures risquent de favoriser le recours systématique à la climatisation.

Par ailleurs l’ensemble des études réalisées dans les bâtiments naturellement ventilés affirme l’acceptabilité et la préférence des occupants pour des conditions thermiques au-delà des recommandations normatives [Brager, 2004]. Ces bâtiments offrent généralement à ses occupants une marge importante de contrôle individuel et laissent l’opportunité à chacun d’eux de créer les conditions qui lui conviennent. Comme les bâtiments naturellement ventilés consomment moins de la moitié de l’énergie utilisée dans ceux climatisés [Nicol, 2004], l’utilisation des normes actuelles du confort thermique va impliquer des dépenses énergétiques inutiles en été et compromettre les efforts engagés pour réduire les consommations d’énergie et les émissions de GES. En outre les bâtiments climatisés nécessitent un entretien régulier qui n’est pas toujours assuré et résulte par des plaintes plus fréquentes concernant la qualité des ambiances intérieures [Leyten, 2006].

Les études in situ ont permis de développer une nouvelle approche, l’approche adaptative, qui caractérise le confort thermique à travers les interactions adaptatives entre l’occupant et son environnement. Cette approche adaptative a été, de 1997 à 2000, le sujet du projet de recherche européen ‘SCATs’ qui a laissé entrevoir l’existence d’une réduction potentielle de la consommation énergétique des bâtiments en gardant le même niveau de confort.

Ce travail de recherche s’inscrit dans le cadre des efforts menés pour maîtriser les impacts environnementaux du bâtiment tout en assurant une qualité des ambiances intérieures satisfaisantes. Il consiste à explorer l’approche adaptative du confort thermique pour développer un modèle en dynamique des systèmes intégrant la complexité du confort thermique et contribuant à une meilleure prise en compte des interactions physiques, physiologiques et comportementales entre l’occupant et le bâtiment. L’utilisation de ce modèle doit permettre une représentation réelle du confort thermique en conditions dynamiques notamment dans les bâtiments naturellement ventilés en été. Le modèle doit permettre aussi de caractériser les consommations d’énergie selon les niveaux de confort.


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Pour atteindre notre objectif, nous avons mis en œuvre une démarche

méthodologique adaptée à la nature multidisciplinaire du confort thermique illustrée sur la figure ci-dessous. Une étude bibliographique va nous permettre en premier temps d’identifier les différents mécanismes mis en jeu ainsi que les différentes approches concernant le confort thermique dans les bâtiments. Il est aussi nécessaire de caractériser les multiples interactions en conditions réelles. Cette caractérisation conduit à mener une étude expérimentale in situ qui va permettre en même temps d’évaluer les modèles et les normes existants. En s’appuyant sur les résultats de la bibliographie et l’expérimentation, la modélisation systémique du confort thermique permettra la caractérisation des éléments constitutifs d’un système dynamique intégrant l’occupant dans son environnement bâti. De cette phase de modélisation débouchera un modèle opératoire permettant la prise en compte des différents mécanismes du confort thermique. Ce modèle peut être intégré dans un outil de simulation dynamique et permettra grâce aux simulations une caractérisation énergétique du confort thermique à travers les comportements de l’occupant.

L’illustration de la démarche méthodologique de notre étude.

Ainsi ce travail se compose de quatre chapitres organisés de la façon suivante. Dans le premier chapitre nous analysons les connaissances existantes en matière de

confort thermique. Ceci nous conduit à effectuer un état de l’art qui permet de présenter les variables et leurs interactions dans les différentes approches actuelles, et de caractériser les ressources et les besoins de l’être humain en terme de confort thermique. Les différents mécanismes mis en jeu sont détaillés et précisés afin de cerner le rôle des différents paramètres et caractéristiques physiques, physiologiques et psychologiques dans la perception thermique par l’homme de son environnement. Cette analyse permettra la mise en œuvre des phases suivantes du travail de recherche.

Etude bibliographique

Expérimentation in situ

Evaluations des approches actuelles

Modélisation en dynamique des

systèmes

Développement du modèle AdOCC

Simulations Evaluation du modèle

AdOCC

Caractérisation énergétique du

confort thermique

Intégration dans TRNSYS


20

Le deuxième chapitre est consacré à l’exploration du confort adaptatif à travers une étude expérimentale in situ que nous avons conduit dans huit bâtiments. Nous présentons en première partie la méthodologie utilisée dans l’étude expérimentale ainsi que les bâtiments enquêtés. Nous passons ensuite à l’analyse des résultats de l’expérimentation. Les résultats sont comparés d’abord avec les recommandations et les prévisions des normes et des modèles existants sur le confort thermique. Nous analysons aussi les interactions entre les différentes variables mesurées et les indices de confort thermique. Nous étudions enfin l’influence des paramètres non thermiques notamment le comportement des occupants et le contrôle individuel.

Dans le troisième chapitre nous développons un modèle dynamique sur le confort thermique qui permet de prendre en compte les interactions adaptatives entre l’occupant et son environnement en adoptant une démarche systémique qui fait appel aux méthodes et aux algorithmes de la dynamique des systèmes complexes afin d’intégrer les différents mécanismes dynamiques. Nous présentons d’abord les concepts généraux de l’approche systémique pour montrer sa pertinence pour notre étude. Nous passons ensuite au développement du modèle en trois étapes. La première étape consiste à identifier la structure générale du modèle à travers une analyse causale. La deuxième étape consiste à formaliser les relations identifiées par l’analyse causale. Dans la dernière étape nous procédons à intégrer le modèle dans l’outil de simulation dynamique TRNSYS.

Dans le quatrième et dernier chapitre nous étudions différentes configurations des locaux afin de pouvoir en déduire une caractérisation énergétique du confort thermique. Nous commençons d’abord par évaluer le modèle développé en le comparant aux résultats de deux locaux choisis de l’expérimentation. Nous passons ensuite à l’étude des conditions thermiques dans un bureau naturellement ventilé avant de finir par la caractérisation énergétique du confort d’été dans les locaux à utilisation de bureaux.

1. Chapitre I : État de l’art des approches du confort thermique

Introduction Dans ce chapitre nous analysons les connaissances existantes en matière de confort thermique. Ceci nous conduit à effectuer un état de l’art qui permet de présenter les variables et leurs interactions dans les différentes approches actuelles, et de caractériser les ressources et les besoins de l’être humain en terme de confort thermique. Les différents mécanismes mis en jeu sont détaillés et précisés afin de cerner le rôle des différents paramètres et caractéristiques physiques, physiologiques et psychologiques dans la perception thermique par l’homme de son environnement. Cette analyse permettra la mise en œuvre des phases suivantes du travail de recherche.

État de l’art des approches du confort thermique 1

Les approches du confort thermique

23

1.1 L’interdisciplinarité du confort thermique Dans les milieux bâtis, le confort thermique constitue une exigence essentielle à

laquelle le concepteur doit apporter les réponses nécessaires. La définition du confort thermique est ainsi d’une grande importance pour le bâtiment afin de lui permettre d’atteindre ses objectifs de fonctionnalité tout en justifiant, à tord ou à raison, l’installation des équipements d’ambiance (chauffage, ventilation et climatisation).

Exposé à un environnement thermique, le corps humain réagit par une interaction dynamique mobilisant un ensemble de réactions rétroactives, volontaires et involontaires, qui permettent de contrôler les échanges thermiques avec cet environnement afin de satisfaire les exigences de l’homéothermie. Selon l’intensité des échanges thermiques et des réactions mis en jeu dans un environnement donné, le corps peut éprouver une sensation de neutralité thermique, de tiédeur ou de fraîcheur. Il peut avoir chaud ou froid dans des conditions extrêmes qui peuvent le plonger dans une hyperthermie ou hypothermie lors d’une exposition prolongée mettant en péril sa vie. La sensation thermique ainsi générée donne ou non naissance à l’inconfort. Si la zone sensorielle de ni chaud – ni froid permet, pour la majorité des personnes, de garantir l’absence d’inconfort thermique marqué, elle ne peut prétendre garantir le confort [Candas, 1998].

L’environnement thermique est caractérisé par quatre grandeurs physiques (la température de l’air, la température de rayonnement, l’humidité et la vitesse de l’air). Ces variables réagissent avec l’activité et la vêture du corps humain pour établir son état thermique et constituent ensemble les six paramètres de base des échanges thermiques entre l’homme et son environnement. Mais au delà de ces variables, la perception thermique d’un environnement peut être influencée par des variables physiologiques, psychologiques et sociologiques ; l’acclimatation peut altérer les sensations thermiques, ainsi que les comportements, l’accoutumance et les attentes des occupants dans leurs cadres de vie.

L’étude du confort thermique doit être menée en considérant ses différents aspects physiques, physiologiques et psychologiques pour prendre en compte les interrelations entre les conditions thermiques de l’environnement, les réponses physiologiques, et les phénomènes psychologiques (sensation, comportement) [Parsons, 2003]. L’approche physique du confort thermique représente l’homme comme une machine thermique et considère les interactions avec l’environnement en termes d’échanges de chaleur. L’approche physiologique s’intéresse aux mécanismes d’autorégulation mis en jeu dans un environnement thermique. L’approche psychologique se penche sur les phénomènes psychologiques et peut se servir des études empiriques afin de déterminer les relations entre les grandeurs physiques et physiologiques (par exemple température d’air, température cutanée) et leurs résultats sensoriel et hédonique chez l’individu. La réponse de l’individu dans un environnement résulte de l’interaction entre ces différents mécanismes.


24

1.2 L’aspect physiologique : la thermorégulation Le maintien de la vie au niveau cellulaire, le fonctionnement des différents organes

et l’activité musculaire nécessitent une dépense énergétique permanente, le métabolisme. Cette énergie dégagée essentiellement sous forme de chaleur se propage de l’intérieur vers l’extérieur de l’organisme, véhiculé par la conduction tissulaire et surtout par la convection sanguine. La répartition énergétique et les coefficients locaux d’échange de chaleur font que, globalement, le noyau central est à une température de l’ordre de 37 °C, alors que la surface périphérique (peau) est comprise entre 29-30 °C aux pieds et 34-35 °C au niveau de la tête. Ces températures sont susceptibles de varier, au quotidien, en réponse à des perturbations internes et externes [ASHRAE, 1997].

La température interne varie essentiellement en fonction de l’activité de l’individu. Les déplacements et les activités musculaires dégagent de la chaleur dans les muscles ; cette chaleur est véhiculée par le sang, elle est donc distribuée centralement et modifie la température interne.

La température externe n’est pas affectée par l’activité métabolique ; elle dépend exclusivement des variations des paramètres extérieurs (température d’air, ou de rayonnement, vitesse d’air, vêtement).

L’homme étant homéotherme, il dispose d’un système dynamique de thermorégulation qui permet de contrôler et réguler les échanges de chaleur interne et externe du corps humain, dit système régulé passif, afin de maintenir les températures du corps à leurs valeurs de consigne [Parsons, 2003]. Deux types de thermorégulation peuvent être distinguées : une thermorégulation physiologique végétative dont le but est de garder la température interne du corps à l’alentour de 37°C, et une thermorégulation comportementale, consciente ou inconsciente, qui permettent d’anticiper les changements rapides dans l’environnement afin de limiter les réactions physiologiques perçues comme désagréables [Narçon, 2001]. La Figure 1.1 rend compte, de façon simplifiée, du mode de fonctionnement du système de régulation dans le milieu bâti.

1.2.1 La thermorégulation végétative

Le système de thermorégulation végétative assure la régulation dynamique de la température du corps humain, système passif régulé, qui est sujet aux échanges de chaleur et de masse. Les variables contrôlées sont la température interne et la température cutanée. La température interne est maintenue à une valeur proche de 37 °C, mais elle peut varier entre 36 °C la nuit et 38-39 °C lors de certains efforts prolongés. La température moyenne de peau est voisine de 34 °C en condition standard. Mais contrairement à la température interne qui varie peu (2 à 3 °C), les températures cutanées sont sensibles à l’environnement thermique : les variations de 10 °C sont possibles en fonction des conditions externes [Candas, 1998].


25

Le principe de régulation consiste à comparer des signaux en provenance des capteurs internes et cutanés à des valeurs de référence, et d’ordonner des actions atténuantes selon les écarts de réglage détectés. Le siège de contrôle est le centre hypothalamique vers lequel convergent toutes les informations sensorielles qu’il intègre pour déterminer l’amplitude des commandes à envoyer vers les organes effecteurs. Le système de thermorégulation peut être décomposé ainsi en trois parties : les thermorécepteurs (capteurs), le contrôleur et les actionneurs [Candas, 1998, Thellier, 1989].

Figure 1.1 - Principe de la thermorégulation végétative, comportementale et technologique

1.2.1.1 les thermorécepteurs

Des thermorécepteurs ont été identifiés dans la peau et à l’intérieur du corps. Les thermorécepteurs internes, dits centraux, informent le système de régulation des variations de la température interne. Les thermorécepteurs cutanées sont des terminaisons nerveuses libres et couvrent largement la surface de l’épiderme. Deux types de thermorécepteurs sont distingués : ceux sensibles au chaud et ceux sensibles au froid. Les détecteurs chauds sont sensibles à des élévations de température de 0.001 °C/s (3.6 °C/h), les détecteurs froids sont

Noyau

corporel

Peau

Hypo-thalamus

Environnement thermique

Métabolisme Frisson

Actions

volontaires

Vasomotricité Sudation

Ajustement de la vêture

Régulations autonomes

Régulations comportementales

Production de chaleur

Echanges thermiques

CONTROLEUR

CAPTEUR

SYSTEME

CONTROLE

ACTIONNEUR

Sondes d’ambiance

Chauffage Climatisation

Régulateur technologique

Régulations technologiques

Flux de chaleur/masse Flux d’information Rétroaction

Récepteurs cutanés

Récepteurs internes

Sensation thermique

Confort thermique

Corps humain


26

sensibles à une baisse de 0.004 °C/s (14 °C/h). Dans la peau, les fibres sensibles au froid sont plus nombreuses et plus superficielles que celles sensibles au chaud [Thélier, 1989].

Les récepteurs stimulés par la température de peau ou sa variation donnent naissance à des informations dont la fréquence est proportionnelle à la température. Mais ces récepteurs sont également sensibles à la vitesse de variation de la température : si donc la température de la peau varie lentement, seule l’information liée à l’aspect statique (niveau absolu de la température) sera transmise. Au contraire, si la température varie plus rapidement (grossièrement > 0.02 °C/s), les récepteurs font preuve d’une activité dynamique rendant l’individu plus rapidement et plus intensément sensible au changement thermique [Narçon, 2001]. En plus, les thermorécepteurs sont capables d’adaptation ; leur activité s’estompe avec le temps alors que le stimulus perdure. Cela a pour conséquence que la même exposition à un stimulus donné engendrera des sensations différentes selon la température d’adaptation initiale.

1.2.1.2 Le contrôleur

Les messages thermosensoriels à l’origine de l’activité des récepteurs informent à la fois le centre hypothalamique où toutes les informations fusionnent et les aires sensibles corticales où les spécificités demeurent. Cette convergence des signaux au niveau hypothalamique explique pourquoi on ne réagit pas physiologiquement, uniquement là où le stimulus existe, mais globalement. La projection du signal local dans les aires sensibles explique pourquoi on peut sentir une zone froide ou chaude localement sans pour autant induire une réponse à caractère globale [Candas, 1998].

L’hypothalamus est divisé en deux zones : une zone antérieure qui assure la défense contre la chaleur et une zone postérieure qui assure la défense contre le froid [Bruant, 1997]. Si les températures corporelles s’écartent de leurs valeurs de référence, il établit un signal d’erreur et envoie dans les différentes parties du corps une commande dont l’intensité est proportionnelle à ce signa. Si le signal d’écart est positif (le corps se réchauffe), il déclenche les mécanismes de lutte contre la chaleur, et s’il est négatif, (le corps se refroidit) les mécanismes de lutte contre le froid sont mis en œuvre.

1.2.1.3 Les actionneurs

Plusieurs types d’actions peuvent être mis en jeu pour assurer la régulation de la température du corps [ASHRAE, 1997].

Face au froid, la vasoconstriction (diminution du diamètre des vaisseaux sanguins) est mise en œuvre. Elle permet de réduire le débit sanguin vers la peau réduisant ainsi la température cutanée et par conséquent les échanges thermiques avec le milieu extérieur. Si le froid persiste, l'organisme accroît sa production de chaleur interne par des contractions musculaires (les frissons).

Les mêmes types de réactions sont observés face au chaud. Ainsi, face à une température externe élevée, la vasodilatation est d’abord déclenchée (augmentation du


27

diamètre des vaisseaux sanguins). Elle accroît le débit sanguin vers la peau et augmente la température cutanée favorisant les échanges thermiques avec l'extérieur. Ensuite, le corps procède à la sudation via les glandes sudorales qui sécrètent de la sueur qui refroidit le corps par évaporation.

Alors que la vasomotricité peut être déclenchée en même temps que les contractions musculaires et l’activité des glandes sudorales, ces deux dernières fonctions sont exclusives.

1.2.2 La thermorégulation comportementale

Le système de thermorégulation dispose non seulement d’une régulation végétative, il peut aussi développer des adaptations comportementales qui peuvent affecter considérablement les échanges thermiques avec l’environnement ainsi que l’état thermique du corps humain. Cette thermorégulation comportementale permet de limiter les réactions physiologiques perçues comme désagréable. Ainsi le corps humain peut anticiper les changements dans son environnement thermique par des ajustements comportementaux. Les informations en provenance des différents récepteurs intégrées au niveau cortical, lui permettent de réagir consciemment et de diriger ses comportements pour lutter efficacement contre le froid ou la chaleur : il peut réduire ou augmenter les surfaces exposées au milieu extérieur en changeant sa posture ou sa vêture, il peut contrôler la production de la chaleur en modifiant son activité physique. Certaines de ses réponses adaptatives peuvent devenir involontaires à long terme (acclimatation adaptative) [Narçon, 2001].

Complémentaire à l’adaptation comportementale, la régulation technologique est considéré aussi comme un moyen efficace de thermorégulation à travers la conception des constructions offrant des environnements internes adaptés à l’occupation humaine. L’architecture climatique en est un exemple qui a su adapter les constructions aux conditions climatiques du site pour créer des environnements thermiques favorables à l’occupation.

Nous revenons plus tard sur l’adaptation comportementale dans le paragraphe §1.6 sur le confort adaptatif .

1.3 L’aspect physique : les échanges de chaleur Le maintien de la température interne du corps humain autour de 37°C nécessite un

équilibre thermique avec son environnement. Pour cela, la chaleur produite à l’intérieur du corps humain et véhiculée à sa surface cutanée doit être compensée par des déperditions de chaleur dans l’environnement. Les fluctuations dans les conditions externes et internes impliquent un état d’équilibre dynamique, l’homéostasie. Si la chaleur produite dans le corps dépasse celle perdue à l’environnement, le corps se réchauffe et sa température interne s’élève et dans le cas inverse il se refroidit avec un abaissement de sa température interne.


28

Figure 1.2 – L’interaction thermique entre le corps humain et son environnement.

1.3.1 Le bilan thermique

La chaleur métabolique produite dans le corps peut être stockée dans celui-ci, induisant une élévation de la température interne, ou dissipée dans l’environnement à travers la surface cutanée et par voie respiratoire (figure 1.2). Le bilan thermique du corps s’écrit de la façon suivante. [ASHRAE, 1997] M – W = Qsk + Qres + S = (C + R + K + Esk) + (Cres + Eres) + Ssk + Sc Eq. 1.1 avec M = taux du métabolisme, W/m² W = travail externe, W/m² Qres = flux de chaleur échangé par voie respiratoire, W/m² Qsk = flux de chaleur échangé à la surface cutanée, W/m² Cres = flux de chaleur échangé par convection respiratoire, W/m² Eres = flux de chaleur échangé par évaporation respiratoire, W/m² C = flux de chaleur sensible échangé par convection à la surface du peau, W/m² R = flux de chaleur sensible échangé par rayonnement à la surface du peau, W/m² K = flux de chaleur sensible échangé par conduction à la surface du peau, W/m² Esk = flux de chaleur latente échangé par évaporation à la surface du peau, W/m² Scr = taux de chaleur stockée à l’intérieur du corps, W/m² Ssk = taux de chaleur stockée dans la peau, W/m²

Métabolisme

Rayonnement infra-rouge

Respiration

Evaporation

Rayonnement direct

Convection

Conduction

Vêtements


29

La chaleur produite par le corps est dissipée dans l’environnement à travers la surface cutanée et par voie respiratoire sous forme de chaleur sensible et latente. La convection, le rayonnement et la conduction sont les trois modes d’échange de chaleur sensible à la surface cutanée, la chaleur latente est reprise par évaporation de la sueur à la surface de la peau. La ventilation respiratoire dissipe la chaleur du corps par convection (chaleur sensible) et par évaporation (chaleur latente).

Les flux de chaleur à la surface de la peau sont exprimés en fonction des variables de l’environnement thermique, de la température cutanée et de la mouillure cutanée. Ils sont souvent calculés par unité de surface corporelle (elle est prise égale à 1,8 m² pour une personne standard [Parsons, 2003]). Les variables de l’environnement thermique sont la température d’air, la température de rayonnement, la vitesse d’air et l’humidité relative. L’individu est caractérisé par deux variables personnelles : l’activité et la vêture. La vêture est représentée par l’isolation thermique et la perméabilité à la vapeur des vêtements.

La chaleur stockée dans le corps peut être déterminé à partir du taux d’augmentation de l’énergie interne. Elle est exprimée en fonction de la capacité thermique et le taux de changement de la température dans le temps [ASHRAE, 1997].

Eq. 1.2

Eq. 1.3

avec α = fraction de la masse corporelle concentrée dans la peau m = masse corporelle, kg cp,b = chaleur spécifique du corps, kJ/kg.K θ = temps, s

1.3.1.1 La production de chaleur : le métabolisme

La production de l’énergie métabolique, noté M, est le reflet de la vie cellulaire qui résulte de la consommation d’oxygène et du dégagement du gaz carbonique [Candas, 1998]. Cette énergie est dégagée essentiellement sous forme de chaleur. Une partie du métabolisme est utilisée par les muscles pour le travail externe, noté W, qui est défini en fonction du métabolisme par un facteur η, appelé rendement mécanique (W = η.M ; η n’excède pas 20% et pour les activités classiques de bureau il est pratiquement nul [Parsons, 2003]). La chaleur métabolique est alors obtenue en déduisant le travail externe W du taux de métabolisme M.

Le métabolisme total M peut être mesuré expérimentalement à partir du volume d’oxygène consommé. Dans la pratique, il est estimé à partir des tableaux qui donnent le métabolisme en fonction de la description de l’activité ou la tâche. La puissance métabolique est donnée par rapport à la surface corporelle. Elle est exprimée souvent en Met, l’unité de Met est égale à 58.15 W/m² et correspond au métabolisme d’un individu assis au repos.

,(1 )αθ

−= p b cr

crD

mc dtSA d

,αθ

= p b sksk

D

mc dtSA d


30

La norme ISO 8996 [AFNOR, 1990] propose plusieurs méthodes pour déterminer le métabolisme. Ces méthodes sont classées en trois niveaux selon le degré de précision. Le premier niveau correspond à une estimation du métabolisme à partir d’une classification par types d’activité et par profession. Le deuxième niveau correspond à une estimation par les composantes d’activité. Au 3ème niveau le métabolisme est déterminé par mesure directe.

Le métabolisme peut être donc estimé en additionnant les différentes composantes de celui-ci. Il est déterminé analytiquement en additionnant les valeurs suivantes :

M = BM + MP + MW + MM Eq. 1.4 avec BM = métabolisme basal, W/m² MP = composante posturale, W/m² MW = composante d’activité, W/m² MM = composante de déplacement du corps en fonction de la vitesse, W/m²

Le métabolisme basal est le métabolisme d’une personne couchée au repos dans des

conditions définies. C’est la production de chaleur minimale nécessaire aux fonctions vitales de l’organisme. Il dépend du poids, de la taille, de l’âge et du sexe [AFNOR, 1990]. Ces facteurs ont une influence faible. Des valeurs de 44 W/m² (hommes) et 41 W/m² (femmes) peuvent être utilisées avec une bonne approximation. Ces valeurs sont définies pour une personne standard (1.7m, 70 kg et 35 ans pour les hommes, et 1.6m, 60 kg et 35 ans pour les femmes). Les autres composantes du métabolisme sont données dans des tableaux pour les différentes dispositions.

Enfin, le métabolisme peut être influencé énormément par la thermorégulation. Les frissons peuvent multiplier sa valeur jusqu’à 4 à 5 fois par rapport à une personne qui ne frissonne pas [Parsons, 2003]. En plus, la thermorégulation comportementale peut avoir des effets non négligeables dans les conditions chaudes et froides. Dans les situations chaudes, les individus peuvent s’adapter en réduisant la vitesse de leurs mouvements, ceci se traduit par une réduction du métabolisme de près 10 % [Bruant, 1997].

1.3.1.1.1 Les échanges de chaleur cutanées

L’écriture mathématique des transferts de chaleur entre le corps humain et son environnement est basée sur une approche mixte analytique/empirique. Les bases de la théorie du transfert de chaleur permettent de décrire les différents mécanismes des échanges de chaleur sensible et latente, alors que les expressions empiriques sont utilisées pour déterminer les valeurs des coefficients d’échange de chaleur. Des expressions empiriques sont aussi utilisées pour décrire les mécanismes de régulation thermophysiologique en fonction de la température interne et la température cutanée.


31

1.3.1.1.2 Les échanges de chaleur sensible

L’échange de chaleur sensible à la surface cutanée passe à travers les vêtements. Cette échange de chaleur peut être considérée en série : (1) l’échange de chaleur de la surface cutanée à la surface externe des vêtements à travers l’épaisseur des vêtements, et (2) l’échange de chaleur de la surface externe des vêtements à l’environnement. L’influence du vêtement est discutée plus tard (voir §1.3.2).

Les trois modes d’échange de chaleur sensible sont la conduction, la convection et le rayonnement. Les échanges par conduction sont souvent négligés comme les zones corporelles concernées sont petites, et quand des parties plus grandes de la surface corporelle sont en contact avec des éléments de mobilier (chaise, fauteuil, canapé, lit) les tissus en contact se mettent rapidement en équilibre et se comportent comme un isolant thermique par rapport à l’ambiance [Candas, 1998]. Les éléments de mobilier sont souvent représentés par une valeur additionnelle sur l’isolation vestimentaire. McCollough a mesuré les valeurs d’isolement thermique dû à la chaise. Il a trouvé des valeurs entre 0.1 et 0.3 clo selon le type de la chaise. L’isolement est d’autant plus important que la surface de contact entre le corps et la chaise est plus grande [McCollough, 1994].

La convection

La convection correspond aux échanges de chaleur entre le corps et l’air entourant. Elle dépend de la différence entre la température de l’air et celle de la surface exposée, peau ou vêtement, en cas de convection naturelle. Si l’air est plus froid, le corps se refroidit par le mouvement de l’air qui se réchauffe au contact du corps et s’élève pour former un contour de panache au dessus de la tête avant d’être dissipé dans l’environnement [Nicol, 1993]. Le mouvement de l’air peut aussi être imposé en cas de convection forcée ou mixte. En plus, il faut prendre en compte le mouvement relatif de l’air par rapport au corps en cas de certaines activités (marche, course,…) qui s’ajoute au mouvement effectif de l’air. Quand l’air est plus chaud que la surface en contact, la convection résulte par un réchauffement du corps.

L’échange convectif dépend de la différence entre la température d’air et celle du corps, peau ou vêtement, et du mouvement de l’air autour du corps. Il est calculé par l’expression suivante [ASHRAE, 1997].

C = fcl.hc.(tcl – ta) Eq. 1.5 avec C = flux de chaleur convectif, W/m² fcl = facteur d’habillement hc = coefficient d’échange convectif, W/m².K tcl = température de la surface externe du vêtement, °C ta = température d’air, °C


32

Le facteur fcl est le rapport de la surface vêtue du corps à la surface corporelle, il est égal à 1 pour un sujet nu. Le coefficient d’échange convectif hc dépend du mouvement de l’air effectif autour du corps. Il dépend aussi de la posture et de l’activité. ASHRAE [ASHRAE, 1997] propose plusieurs expressions empiriques pour calculer hc selon différentes configurations (personne assise, debout, en marche dans un air calme ou en mouvement), avec les limites d’application exprimées en terme de vitesse d’air.

Le rayonnement

L’échange radiatif est le mode d’échange de chaleur à distance entre deux corps par ondes électromagnétiques. On distingue deux catégories selon la bande d’émission : les échanges courtes longueurs d’onde (rayonnement solaire) non pris en compte dans les bâtiments, et les échanges grandes longueurs d’onde (rayonnement infrarouge) avec les parois qui entourent le sujet. A la température ambiante (300 K), toutes les surfaces émettent des radiations principalement dans l’infrarouge dont la puissance est proportionnelle à la quatrième puissance de la température absolue de la surface. Ainsi, le corps humain émet en permanence une chaleur radiative liée à sa température cutanée et son émissivité, de même que les parois qui l’entourent. Le flux radiatif échangé par le corps correspond à la différence entre le rayonnement émis par celui-ci et le rayonnement reçu de son environnement [Thellier, 1989]. Si le rayonnement reçu par le corps est supérieur à sa propre émission, le corps se réchauffe, et se refroidit dans le cas inverse.

Pour simplifier le calcul du flux radiatif, la température moyenne de rayonnement est utilisée à condition que l’environnement thermique soit homogène. Elle est une moyenne pondérée des températures de surface des parois du local en fonction de leur émissivité et de leurs positions relatives par rapport au sujet. En plus, une approximation linéaire est utilisée pour écrire l’équation du flux radiatif en raison des faibles écarts de température. L’expression est la suivante [ASHRAE, 1997].

. .( )cl r cl rR f h t t= − Eq. 1.6

Eq. 1.7

avec R = flux de chaleur radiatif, W/m² fcl = facteur d’habillement hr = coefficient d’échange radiatif linéarisé, W/m².K tcl = température de la surface externe du vêtement, °C

rt = température radiante moyenne, °C ε = émissivité moyenne du corps σ = constante de Stefan-Bolzmann, 5.67×10-8 W/m²K4 feff = coefficient effectif de surface rayonnante

3

4. . . . 273.22

cl rr eff

t th fε σ⎡ ⎤+

= +⎢ ⎥⎣ ⎦


33

Le coefficient feff est le rapport entre la surface du corps qui rayonne et la surface corporelle totale. Il joue le rôle d’un facteur de forme et dépend de la posture : 0.70 pour une personne assise et 0.73 pour une personne débout. Quant à l’émissivité, elle est typiquement proche de l’unité [ASHRAE, 1997].

Dans la plupart des cas, les environnements thermiques dans les bâtiments peuvent être considérés homogènes dans les zones occupées. Mais si l’environnement radiatif est fortement hétérogène (large baie vitrée, panneaux rayonnants), la température moyenne de rayonnement est insuffisante, il faut prendre en compte l’asymétrie de rayonnement.

Les équations du flux convectif (Eq. 1.5) et du flux radiatif (Eq. 1.6) sont souvent combinées en vue d’exprimer l’échange total de chaleur sensible, par convection et rayonnement, en termes de la température opérative to et le coefficient d’échange de chaleur sensible h.

(C + R) = fcl.h.(tcl – to) Eq. 1.8

Eq. 1.9

h = hr+ hc Eq. 1.10 avec (C+R) = échange de chaleur sensible cutané, W/m² to = Température opérative, °C h = coefficient d’échange de chaleur sensible, W/m²K

En considérant le vêtement comme une seule couche à travers laquelle les transferts de chaleur se font uniquement par conduction entre la peau à température tsk et la surface du tissu à température tcl, les transferts de chaleur sensible peuvent être écrits de la façon suivante.

Eq. 1.11

Eq. 1.12

avec Rcl = résistance thermique vestimentaire, m².K/W

1.3.1.2 Les échanges de chaleur latente : l’évaporation

L’évaporation est le mode d’échange de chaleur dû au changement d’état de l’eau. Elle est le moyen essentiel pour évacuer la chaleur dans les ambiances chaudes par évaporation de la sueur à la surface cutanée. Le système de thermorégulation détermine le débit de sueur nécessaire pour conserver l’équilibre thermique du corps. Le phénomène moteur de l’évaporation sur une surface humide est le gradient de pression de vapeur entre la surface cutanée, l’air environnant et la mouillure cutanée.

r r c ao

r c

h t h tth h+

=+

( ) sk cl

cl

t tC RR−

+ =

( )1/( )

sk o

cl cl

t tC RR f h

−+ =

+


34

Eq. 1.13

Avec Esk = échange de chaleur évaporative cutanée, W/m² Pa = pression de vapeur d’air, kPa Psk,s = pression de vapeur à la surface de la peau, kPa (considérée saturée) Re,cl = résistance vestimentaire à l’évaporation, m².kPa/W (similaire à Rcl) he = coefficient d’échange de chaleur par évaporation W/m².kPa (similaire à h) ω = mouillure cutanée

Le coefficient d’évaporation he peut être calculé à partir du coefficient d’échange

convectif hc moyennant la relation de Lewis (he/hc = LR, où LR est le « Lewis ratio », il est approximativement 16,5 °C/kPa pour des conditions intérieures typiques). [ASHRAE, 1997]

La mouillure cutanée est le rapport entre l’évaporation actuelle Esk et l’évaporation maximale possible Emax (obtenu en remplaçant ω par 1 dans l’équation 1.13). Elle représente la fraction équivalente de peau mouillée pour obtenir l’évaporation observée (pour ω=1 la peau est complètement mouillée) [Thellier, 1989]. La mouillure cutanée dépend de la production de sueur qui est déterminée par le système de thermorégulation. D’ailleurs elle n’est jamais nulle, il y a toujours une diffusion de l’eau à travers les cellules cutanées. Il s’agit de perspiration insensible, elle vaut 6% de l’évaporation maximale.

1.3.1.3 Les échanges de chaleur par respiration

Pendant la respiration, le corps échange de la chaleur sensible et latente, par convection et évaporation, avec l’air inhalé. A la sortie des poumons, l’air expiré est à une température proche de la température interne du corps, et il est presque saturé. La respiration s’accompagne ainsi d’un transfert de chaleur et de masse. Ces échanges dépendent des différences de température et d’humidité entre l’air expiré et l’air ambiant, et du débit ventilatoire. L’ASHRAE donne l’équation suivante pour calculer les échanges respiratoires [ASHRAE, 1997].

Cres + Eres = 0,0014.M.(texp – ta) + 0,0173.M.(Pexp – Pa) Eq. 1.14 avec Cres = flux de chaleur par convection respiratoire, W/m² Eres = flux de chaleur par évaporation respiratoire, W/m² M = production de chaleur métabolique, W/m² texp = température de l'air expiré, °C (~34 °C) ta = température de l'air ambiant, °C Pexp = pression de vapeur d'eau dans l'air expiré, kPa (5,87 kPa à 34°C) Pa = pression de vapeur d'eau dans l'air, kPa

,

,

( )1/( )

sk s ask

e cl cl e

p pE

R f hω −

=+


35

1.3.2 L’influence des vêtements

Les vêtements permettent de créer un microclimat sous-vestimental, à travers leurs résistances thermiques, en modifiant les échanges de chaleur et de masse entre la peau et l’environnement. Leur rôle essentiel est de maintenir le corps dans des conditions thermiques acceptables surtout en hiver. Le comportement thermique des vêtements d’une personne en activité est complexe et dynamique. Les transferts de chaleur à travers les tissus se font par conduction, et les transferts de masse par diffusion pour la phase vapeur et migration pour la phase liquide. A la surface extérieure, les échanges se font avec l’environnement par convection, rayonnement et évaporation. De nombreux facteurs peuvent influencer les échanges de chaleur et de masse à travers les vêtements. A part leurs résistances thermiques et leurs résistances à l’évaporation, il peut y avoir un effet tampon par adsorption de l’eau, un effet de pompage de l’air dû au mouvement du corps ou la pénétration de l’air à travers les tissus ou les orifices. La nature du tissu, la coupe des vêtements, l’activité et la posture du sujet influencent aussi les différents modes de transferts [Thellier, 1999].

Pour évaluer leurs propriétés thermiques, un modèle simple du comportement thermique des vêtements est utilisé afin de quantifier les valeurs des éléments nécessaires pour le calcul des échanges thermiques entre l’homme et l’environnement, notamment l’isolement thermique et la résistance à l’évaporation. Le modèle simple considère les vêtements comme une seule couche à travers laquelle les transferts de chaleur se font uniquement par conduction entre la peau et la surface du tissu. La tenue vestimentaire est ainsi représentée par l’isolement thermique intrinsèque du vêtement Icl, en m².°C/W, qui est l’isolement entre la peau et la surface de vêtement. La définition de l’isolement thermique d’une tenue vestimentaire inclut également les parties non recouvertes du corps comme la tête et les mains. Pour cela, il est approprié d’utiliser l’unité clo pour l’expression de l’isolement thermique (1 clo = 0,155 m².°C/W). L’unité de clo correspond à l’isolement nécessaire au maintien de la balance thermique de l’homme sédentaire à 21 °C en air calme. Pour tenir compte de l’accroissement de surface dû aux vêtements, le facteur fcl a été introduit. Il peut être calculé à partir des valeurs de Icl. L’isolement thermique des vêtements peut être mesuré expérimentalement sur un mannequin. En pratique, il est estimé à partir de tableaux de valeurs mesurées sur un mannequin thermique. La norme ISO 9920 permet le calcul de Icl à partir des valeurs clo des pièces unitaires ou à partir des exemples de tenues citées [AFNOR, 1995]. Le modèle simple à un seul paramètre, qui est l’isolement thermique, représente une approximation du comportement thermique des vêtements dans les ambiances modérées où les conditions sont homogènes et confortables, et les sujets exercent une activité légère [Parsons, 2003]. Il est souvent utilisé dans la pratique pour la plupart des applications, surtout dans les bâtiments. Par contre, il présente des limitations comme il ne prend pas en compte le transfert de masse à travers les vêtements qui joue un rôle important dans le cas de transpiration pour les sujets en activité intense et/ou dans les ambiances chaudes.


36

Figure 1.3 – Les modèles simples du comportement thermique des vêtements. (à gauche le modèle à un seul

paramètre : l’isolement thermique et à droite le modèle à deux paramètres : l’isolement thermique et la

résistance à l’évaporation) [Parsons, 2003]

Un autre modèle simple consiste à prendre en compte séparément les transferts de

chaleur et de masse à travers les vêtements, considérés alors comme deux mécanismes indépendants (figure 1.3). C’est un modèle à deux paramètres : l’isolement thermique et la résistance à l’évaporation.

La résistance à l’évaporation d’une tenue vestimentaire peut être mesurée expérimentalement sur des individus ou des mannequins capables de transpirer. Elle peut également être calculée en fonction de l’isolement thermique de la pièce vestimentaire et de ses propriétés de perméabilité à la vapeur d’eau définies par un indice de perméabilité noté im. Des valeurs typiques pour cet indice sont données dans la norme ISO 9920. Pour la plupart des vêtements à une ou deux couches de perméabilité usuelle, cet indice peut être fixé à 0,38.

D’autres modèles plus détaillés ont été développés. Ils prennent en compte les différents phénomènes décrits ci-avant, notamment les effets tampon, de pompage, de la ventilation [Parsons, 2003].

1.4 L’aspect psychologique : sensation et confort thermique L’aspect psychologique concerne la sensation et le comportement de l’individu dans

un environnement thermique. Hensel suggère que l’activité thermosensorielle qui amène à donner des jugements sensoriels est qualitative, elle dépend de l’expérience sensorielle et ne peut pas être basée uniquement sur la physique et la physiologie. [Parsons, 2003]

1.4.1 La sensation thermique

La sensation thermique correspond à l'aspect qualitatif (chaud ou froid, localisation) et quantitatif (intensité) de la perception de l'état thermique personnel. Elle est liée aux messages sensoriels des différents thermorécepteurs informant l’hypothalamus qui les intègre en une information globale capable de donner information de l’état thermique de l’individu [Narçon, 2001]. Néanmoins, il est possible de différencier l’état interne de l’état externe. De

tsk tc tcl Environnement Ta, tr, va

Rcl Ra

Corps

tsktc tcl Environnement Pa, Ta, tr, va

Re,cl Re,a

Corps

Psk Pcl

tissu tissu


37

telle différence existe parce que la perception globale naît de l’aspect sensoriel intégré, alors que la perception sur l’ambiance se fait par des moyens moins globaux que sont, dans ce cas, les zones découvertes (mains, tête, pieds, ect.) [Candas, 1998].

Il est important de distinguer la sensation thermique du jugement affectif qui dépend de l’agrément et la préférence. Par exemple, le retour dans un intérieur chauffé de quelqu’un qui vient d’être exposé de façon prolongée au froid lui donnera une perception tiède ou chaude, mais sa sensation thermique sera toujours froide ou fraîche du fait de son exposition préalable. Ainsi, l’ambiance sera jugée agréable mais pas l’état thermique personnel. Il apparaît donc important de faire la part entre l’état thermique du sujet qui l’amène à donner une expression de sa sensation personnelle, l’état thermique de l’ambiance qui est jugée à travers la perception sensorielle du climat, et le sentiment de confort qui prend aussi en compte la relation entre le sujet et son environnement [Candas, 1998].

Si la sensation thermique dépend uniquement de l’état thermique personnel (l’activité des thermorécepteurs) et non pas de l’environnement thermique, la psychophysique a montré la possibilité d’évaluer la sensation thermique en fonction du stimulus physique telle que la température. Les différents travaux de recherche ont montré que la sensation du froid dépend de la température cutanée, et la sensation de la chaleur dépend de la température cutanée au départ puis de la température interne. Alors que le désagrément dû à la chaleur est lié à la mouillure cutanée [Parsons, 2003].

Pour évaluer la sensation thermique, différentes échelles ont été développées. Les plus largement utilisées sont l’échelle de Bedford et l’échelle de l’ASHRAE (Tableau 1.1). L’échelle de l’ASHRAE est souvent utilisée en affectant à la sensation neutre la valeur zéro (sensation chaude = +3, sensation froide = -3 et ainsi de suite) [AFNOR, 1995]. L’échelle de l’ASHRAE est préférée à celle de Bedford qui confond la sensation et l’agrément. Enfin, il est important de ne pas confondre entre l’équilibre et la neutralité thermique. L’équilibre thermique du corps humain peut être assuré dans une large zone de conditions d’ambiance grâce aux mécanismes de thermorégulation, la neutralité thermique correspond en revanche à une bande plus étroite pour laquelle les phénomènes de thermorégulation décrits précédemment ne sont pas (ou peu ) mis en jeu.

L’échelle de Bedford L’échelle de l’ASHRAE 7 Très chaud 7 (+3) Très chaud 6 Chaud 6 (+2) Chaud 5 Confortablement chaud 5 (+1) Légèrement chaud 4 Confortable 4 (0) Neutre 3 Confortablement froid 3 (-1) Légèrement froid 2 Froid 2 (-2) Froid 1 Très froid 1 (-3) Très froid

Tableau 1.1– Les échelles de la sensation thermique.


38

1.4.2 Le confort thermique

Différentes définitions sont données pour le confort thermique selon que l’être humain est considéré comme un objet physique, une machine thermique autorégulée, ou une personne active affectée par ses sensations. Citons par exemple :

- Conditions pour lesquelles les mécanismes d’autorégulation sont à un niveau d’activité minimale [Givoni, 1978]

- Etat d’esprit qui exprime la satisfaction quant à l’ambiance thermique [ASHRAE, 1997, AFNOR, 1995]

La majorité des définitions renvoie à l’aspect physiologique du confort thermique,

la neutralité thermique, l’absence des tensions ou même l’agrément. L’agrément est souvent associé à la stimulation qui tend à ramener la température interne du sujet vers la température de consigne et donc à réduire les mécanismes de thermorégulation. Au contraire, une stimulation qui tend à éloigner la température interne de la température de consigne et donc à augmenter les mécanismes de thermorégulation, est jugée désagréable [Narçon, 2001]. Mais au-delà de l’aspect physiologique du confort thermique, la relation entre le sujet et son entourage (la façon dont il le perçoit), son humeur, ses expériences thermiques sont des facteurs psychologiques qui affectent la perception thermique et amène le sujet à agir sur son environnement pour garantir son confort.

La fFigure 1.4 montre une schématisation de la relation entre une personne et son environnement, la relation avec l’ambiance thermique y faisant partie [Berger, 1995]. Cette schématisation montre que le confort thermique n’est pas seulement lié aux conditions thermiques et aux variables physiologiques. Selon les caractéristiques personnelles (psychologiques), les expériences thermiques et la culture, des attentes se forment chez les personnes quant à la qualité de leurs ambiances thermiques, et les amène à anticiper les conditions ou le changement dans les conditions thermiques. Si les conditions actuelles ne correspondent pas à ce qu’ils ont anticipé, la réponse va être différente selon la personne, l’importance et la nature des écarts (plus ou moins favorables), les conséquences prévues, et l’opportunité à changer les conditions.

L’interaction sensorielle (visuel, ou acoustique) peut aussi avoir une influence sur le confort thermique. Si par exemple le confort thermique est assuré dans un local par ouverture des fenêtres (en été ou mi-saison), la présence d’un bruit extérieur peut encombrer le confort thermique. La présence d’une contrainte pour l’une des composantes du confort sensoriel, constitue une entrave pour les autres [Berger, 1995].


39

Figure 1.4 – La relation globale entre une personne et son environnement [Berger 1995].

Le confort thermique n’est donc pas défini dans l’absolu. Il dépend du contexte et

des caractéristiques individuelles. Il peut être conçu comme un processus adaptatif dynamique qui intègre les différents mécanismes physiques, physiologiques et psychologiques.

Enfin, compte tenu de l’aspect subjectif du confort thermique apparaissant comme un jugement affectif, son évaluation nécessite l’utilisation de trois échelles essentielles : l’une relative à la sensation, l’autre à l’agrément, et la troisième à la préférence. La norme internationale ISO 10551 précise les méthodes d’évaluation de l’influence des ambiances thermiques à l’aide d’échelles de jugements subjectifs (Tableau 1.2).

Caractéristiques personnelles (sexe, âge)

Relations Homme – contexte (saison, activité,…)

Relations homme – bâtiment

(éclairage, décoration, bruit,...)

Motivation Références psychologiques

Décision Déviation Appréciation du confort thermique

Action Aucune action

Tolérances ?

Perception

Sensation thermique

Thermorécepteurs

Intégrateur central

Thermorégulation physiologique

Consignes

Réactions

Ordres

Vêture Activité

Environnement thermique

Paramètres thermiques

Paramètres non thermiques

Corps humain


40

Tableau 1.2 - Echelles de jugements subjectifs sur les conditions thermiques [AFNOR, 2001].

1.5 Les modèles du confort thermique En se rendant compte de l’importance de l’effet du confort thermique sur la santé et

la productivité des hommes, de nombreux travaux de recherche ont été menés dans ce domaine dès le début du siècle dernier. Ces travaux sont effectués dans des chambres climatiques ou in situ, sur des mannequins ou avec des êtres humains. Ils visent à identifier les conditions de confort et d’acceptabilité des ambiances thermiques sans chercher à comprendre les mécanismes mis en jeu. A la suite de ces travaux, plusieurs indices de confort thermique ont été développés en se basant sur des modèles du confort thermique. Les modèles développés sont de différentes natures. Il y a les modèles physiques qui sont souvent des instruments de mesure dont les réponses physiques à l’ambiance thermique sont semblables à celles du corps humain. Il y a aussi les mannequins thermiques souvent utilisés pour la détermination des caractéristiques thermiques des vêtements [Parsons, 2003]. Enfin, il y a les modèles empiriques et les modèles rationnels. Les modèles empiriques établissent à travers les expérimentations, dans les chambres climatiques ou in situ, une régression statistique en combinant les effets de deux ou plusieurs variables physiques et/ou physiologiques en une seule variable. Les modèles rationnels sont fondés sur des estimations des différentes formes d’échanges de chaleur entre le corps humain et les ambiances thermiques, ainsi que du bilan thermique et de la contrainte physiologique résultante.

1.5.1 Les indices environnementaux simples

1.5.1.1 La température résultante ou température opérative

La température opérative est un indice de confort intégrant l’effet de la convection et du rayonnement (ta et tr). Elle est en fait définie comme la température d’une enceinte isotherme dans laquelle un occupant échange la même quantité de chaleur par rayonnement et convection que dans l’enceinte dans laquelle il se trouve réellement [Bruant, 1997]. Elle peut être écrite de la façon suivante.

Echelle de jugements perceptifs (sensation)

Echelle de jugements évaluatifs

Echelle de préférence thermique

+3 Très chaud 4 Acceptable +3 Beaucoup plus chaud +2 Chaud 3 Légèrement inacceptable +2 Plus chaud +1 Légèrement chaud 2 Inacceptable +1 Un peu plus chaud 0 Neutre 1 Très inacceptable 0 Ni plus chaud ni plus froid -1 L2gèrement froid -1 Un peu plus froid -2 Froid -2 Plus froid -3 Très froid -3 Beaucoup plus froid


41

Top = α.ta + (1- α)tmrt Eq. 1.15 Avec : ta = température d’air, °C tmrt = température moyenne radiante, °C α = paramètre dépendant exclusivement de la vitesse d’air (souvent voisine de 0,5)

Cet indice est pris égal à la température mesurée à l’intérieur d’un globe noir dont le

diamètre est déterminé de façon que les échanges de chaleur par convection et rayonnement soient dans les mêmes proportions que pour le corps humain. Pour une convection naturelle avec une vitesse d’air faible (entre 0.1 et 0.15 m/s), un globe de 40 mm de diamètre est suffisant. Il a en plus un temps de réponse plus rapide par rapport au globe de 150 mm traditionnellement utilisé [Parsons, 2003]. Une balle de tennis est parfois utilisée (38 mm de diamètre), elle représente ainsi un modèle physique simple du corps humain [Nicol, 2001].

1.5.1.2 La température équivalente teq

La température équivalente est définie comme étant la température d’une enceinte isotherme ayant une vitesse d’air nulle, dans laquelle un sujet échangerait la même quantité de chaleur sensible, par convection et rayonnement, que dans l’enceinte réelle dans laquelle il se trouve. Elle permet de prendre en compte les effets des températures d’air, de rayonnement et de la vitesse d’air (ta, tr et va). Elle peut être calculée à partir de la température à l’intérieur d’un globe chauffé.

1.5.1.3 La température effective ET*

La température effective est définie comme étant la température sèche équivalente d’une enceinte isotherme à 50 % d’humidité relative, dans laquelle un sujet échangerait la même quantité de chaleur et aurait même mouillure cutanée que dans l’enceinte réelle dans laquelle il se trouve. L’indice ET* prend en compte les effets de la température et de l’humidité (ta , tr, et pa), et pour le calculer, il faut connaître la mouillure cutanée et l’indice de perméabilité à la vapeur d’eau des vêtements (im). L’ASHRAE a établi des échelles de confort basées sur cet indice pour des sujets exerçant une activité faible (1 Met), ayant une vêture de 0,6 Clo et dans une ambiance calme (va < 0,2 m/s).

1.5.2 Les modèles analytiques

De nombreux modèles analytiques ont été développés pour prévoir les réponses thermiques et physiologiques du corps humain en fonction des conditions environnementales, dans les conditions stationnaires ou transitoires. Dans les modèles les plus simples, le corps est traité comme un bloc unique. Les modèles plus complexes divisent le corps en plusieurs segments et permettent de simuler la dynamique des réponses physiologiques. Nous décrivons ci-après les principaux modèles.


42

1.5.2.1 Le modèle de Fanger : PMV & PPD

Dans les années soixante-dix, Fanger a établi une méthode qui permet d’analyser et d’évaluer l’ambiance thermique en vue de déterminer les conditions de confort thermique. Cette méthode est la plus largement utilisée pour l’évaluation du confort thermique. Elle a servi pour développer la norme française et internationale NF EN ISO 7730.

Avec le maintien de l’équilibre du bilan thermique du corps humain (condition nécessaire mais non suffisante pour le confort thermique), Fanger considère, pour le confort thermique, deux conditions supplémentaires concernant la limitation du débit sudoral et de la température cutanée dans les limites du confort [ASHRAE, 1997]. L’ASHRAE présente les deux équations déterminées par Rohles et Nevins pour calculer les valeurs de la température cutanée (tsk,req) et du débit sudoral (Ersw,req) nécessaires pour le confort thermique à partir du métabolisme (M-W).

tsk,req = 35,7 – 0,0275.(M – W) Eq. 1.16 Ersw, req = 0,42.(M – W – 58,15) Eq. 1.17

La méthode de Fanger consiste à déterminer de façon analytique les échanges de

chaleur entre le sujet et l’environnement. Puis en fonction de l’écart entre la chaleur produite et la chaleur dissipée (bilan thermique) par le corps humain vêtu, supposé être aux valeurs de confort du débit sudoral et de température cutanée, il a établit un indice, le « PMV », qui prévoit le vote moyen de sensation thermique (globale) d’un groupe de personnes sur l’échelle de sensation thermique de l’ASHRAE. La relation a été déterminée statistiquement à partir des études expérimentales sur près de 1300 sujets dans des chambres climatiques. Pour déterminer l’acceptabilité de l’ambiance thermique, il a lié le PMV à un autre indice, le « PPD », qui prévoit le pourcentage des personnes qui seront insatisfaites dans l’ambiance considérée. Les personnes insatisfaites sont considérées celles dont le vote de sensation est extérieur à l’intervalle [-1,1]. La relation prévoit un minimum de pourcentage des insatisfaits de 5% pour un vote égal à zéro (sensation neutre), puis ce pourcentage augmente de façon symétrique de part et d’autre du vote zéro vers les sensations chaude et froide.

PMV = [0,303.exp(-0,036.M) + 0,028].L Eq. 1.18 PPD = 100 – 95.exp[-(0,03353.PMV4 + 0,2179.PMV2)] Eq. 1.19 L = M – W – Edif – Ersw,req – Eres – Cres – R – C Eq. 1.20 Avec : L = l’écart dans le bilan thermique entre chaleur produite et perdue, W/m² PMV = vote moyen prévisible sur l’échelle de sensation thermique de l’ASHRAE PPD = pourcentage prévu des insatisfaits, %


43

Le PMV peut être calculé à partir des six paramètres de base du confort thermique (les quatre grandeurs physiques de l’ambiance thermique, avec l’activité et la vêture des sujets). Comme le PMV a été déterminé dans des conditions stationnaires (chambres climatiques), son application reste limitée aux ambiances stationnaires et homogènes où les conditions ne varient pas, ou peu, dans le temps. Si une ou plusieurs variables fluctuent faiblement, le PMV peut être utilisé à condition de considérer leurs moyennes pondérées en fonction du temps pendant la période de 1 h précédente. [AFNOR, 1995]

1.5.2.2 Le modèle à deux noeuds de Gagge : ET*, SET & PMV*

Gagge a développé un modèle dynamique simplifié de la thermorégulation [ASHRAE, 1997]. Ce modèle représente le corps humain en deux nœuds concentriques représentant le centre du corps et la peau. Les échanges entre les deux compartiments considérés isothermes sont modélisés sous forme de conduction tissulaire et convection sanguine. Contrairement au modèle de Fanger, ce modèle permet de calculer les variables physiologiques (températures cutanées et internes, mouillure cutanée) dans des conditions transitoires. Le modèle de Gagge est présenté en détail dans le chapitre 3 (voir §3.3.2.3).

La température cutanée, la mouillure cutanée et le flux de chaleur cutané sont utilisés pour le calcul de l’indice ET* (new effective temperature). L’indice ET* dépend de la vêture et de l’activité du sujet. Pour standardiser le calcul, un nouvel indice, le « SET » (température effective standard) a été défini [ASHRAE, 1997]. Le SET représente la température sèche équivalente d’une enceinte isotherme à 50 % d’humidité relative, dans laquelle un sujet, portant une vêture standardisée par rapport à son activité, échangerait la même quantité de chaleur et aurait la même mouillure cutanée que dans l’enceinte réelle dans laquelle il se trouve. La vêture standardisée est calculée selon l’équation 1.23 [Gagge, 1986].

Eq. 1.21

Le SET est un indice de confort thermique intégrant l’effet des six paramètres de base, et applicable dans des conditions transitoires chaudes, modérées ou froides. Les sensations thermiques peuvent être déduites des différentes valeurs de SET à partir du Tableau 1.3 [Parsons, 2003].

De plus, Gagge propose de remplacer la température opérative par la température effective dans le calcul du PMV. Le PMV ainsi calculé est noté PMV*, ceci permet de mieux prendre en compte les effets de l’humidité en zone chaude [Gagge, 1986].

[ ][ ] [ ]

1,33 0,095( 0,74)

= −− +cls clo

Met Met

IM W


44

SET (°C) Sensation L’état physiologique d’une personne sédentaire

>37.5 Extrêmement chaud, très inconfortable Echec de la régulation 34.5-37.5 Très chaud, très inacceptable Sudation profuse 30.0-34.5 Chaud, inconfortable, inacceptable Sudation 25.6-30.0 Légèrement chaud, légèrement inacceptable Sudation légère, vasodilatation 22.2-25.6 Confortable et acceptable Neutralité 17.5-22.2 Légèrement froid, légèrement inacceptable Vasoconstriction 14.5-17.5 Froid et inacceptable Refroidissement ralenti du corps 10.0-14.5 Très froid, très inacceptable Frissons Tableau 1.3 – La relation entre la température standard effective SET et la sensation thermique [Parsons,

2003].

Enfin, l’ASHRAE propose deux autres indices empiriques TSENS (thermal sensation) et DISC (thermal discomfort). Ces deux indices sont calculés à partir de la température moyenne corporelle qui est une moyenne pondérée de la température interne et cutanée. Le TSENS détermine la sensation thermique sur l’échelle de l’ASHRAE en y ajoutant deux degrés extrêmes (±4 pour extrêmement chaud/froid et ±5 pour intolérablement chaud/froid). DISC détermine le niveau d’inconfort thermique sur une échelle à 6 points allant de confortable (DISC=0) à intolérable (DISC=5) [ASHRAE, 1997].

1.5.2.3 Les modèles approfondis

Le développement rapide de l’informatique pendant les dernières décennies a permis d’approfondir la recherche dans le domaine du confort thermique en créant et en affinant les modèles thermiques du corps humain. Il s’agit d’une simulation dynamique du comportement thermique et physiologique du corps humain dans une ambiance thermique donnée (bâtiment, voiture, scaphandre, etc.), transitoire et hétérogène, à travers un système d’équations différentielles. Les modèles thermiques comportent une description du système passif (le corps humain) qui est sujet aux différents échanges thermiques ayant lieu à l’intérieur du corps et avec l’ambiance, et du système actif de thermorégulation.

Le modèle le plus connu est celui de Stolwijk. Conçu initialement pour la NASA, il a été diffusé et utilisé par plusieurs laboratoires, pour l'appliquer ou l'améliorer. Il représente le corps humain et sa thermorégulation. Le corps est divisé en 6 segments : tête (sphérique), tronc, bras, mains, jambes et pieds (cylindriques). Chacun de ces segments est composé de 4 couches : peau, graisse, muscles et noyau. Le 25ième segment du modèle représente le sang et assure un lien thermique entre tous les compartiments (figure 1.5). Le vêtement est modélisé par une couche d'air sous une couche de tissu. Chaque couche (physiologique et vêtement) est considérée homogène et isotherme. Il n'y a aucun échange au sein d'une même couche, aucun transfert dans le sens longitudinal. Les transferts par conduction entre les segments sont négligés ; ils ne sont reliés entre eux que par le débit sanguin. Le métabolisme est réparti dans toutes les couches, le métabolisme d'activité ou de frisson n'a lieu que dans les muscles. Le


45

débit sanguin est constant au centre et dans la graisse. Les pertes respiratoires sont prises en compte dans la couche centrale de la tête et du tronc. Le bilan thermique détaillé (débit de chaleur et températures) est calculé pour chaque compartiment du modèle. Il prend en compte l'environnement thermique (qui peut être transitoire et spatialement hétérogène) et les réactions thermophysiologiques de l'individu. Le système de régulation est composé de trois éléments : les récepteurs, l’intégrateur et le répartiteur, et permet une représentation simple de du système de thermorégulation humain sous forme des températures de consigne. Selon le signal d’écart détecté par l’intégrateur, une commande est envoyée et répartie entre les différents organes effecteurs en fonction des coefficients de contrôle.

Figure 1.5 – Schématisation du modèle thermique de Stolwijk.

Plusieurs modèles ont été développés sur la base de celui-ci en affinant le

découpage ou en améliorant le calcul des transferts de chaleur, la représentation des vêtements ou même du système de régulation. [Thellier, 1989, Fiala, 1999, Tanabe, 2002]

En France, Thellier a repris ce modèle en améliorant les modèles de transfert de chaleur, les transferts à travers les vêtements en vue d’intégrer une version améliorée du modèle dans le logiciel TRNSYS. Ce modèle a été adapté pour les différents usages dans le bâtiment, la voiture ou le scaphandre. Dans le domaine de l’habitat, un modèle appelé MARCL (Modèle d’Analyse et de Recherche sur le Confort Local) a été développé [Thellier,

2

3

5

4

6

1

6 Segments

Tête

Tronc

Bras

Mains

Jambes

Pieds

4 Couches

Centre

Muscles

Graisse

Peau

le sang

Flux d’information / action Flux de chaleur / masse

Graisse j=3

Peau j=4

Muscle j=2

Centre j=1

Conduction

Conduction

Conduction

Segment (i)

Sang nœud 25

Convection sanguine

Convection sanguine

Convection sanguine

Convection sanguine

Environnement : Ta, Trm, Pa, Va

Convection/Rayonnement/Evaporation

Respiration

Récepteurs

Intégrateurs

Répartiteur

Système régulé

régulation

Système

de


46

1999]. MARCL détermine les variables physiologiques à partir des données sur l’environnement et l’individu. Il a été couplé à un autre logiciel appelé TRIM qui a pour but de passer des variables physiologiques à la détermination des sensations thermiques exprimées sur une échelle centrée en 7 points. Il fournit la sensation globale. Les sensations locales sur les 6 segments corporels sont calculées en fonction des températures ou des mouillures cutanées locales. TRIM donne également des informations sur les hétérogénéités d’ambiance, telles qu’elles sont définies dans les normes, et un jugement global sur l’ambiance [Thellier, 1989].

Duan a fait une autre étude en utilisant un modèle développé par UC Berkley [Huizenga, 2003]. Il a intégré au système de thermorégulation un contrôleur flou qui permet de représenter le système de régulation thermique humain. Cette étude a laissé entrevoir un potentiel important de l’utilisation de la logique floue pour modéliser des systèmes dont la dynamique n’est pas identifiée, mais elle demande plus de travaux sur l’utilisation de la logique floue dans ce domaine [Duan, 1999].

1.5.2.4 Les inconforts locaux

Les modèles analytiques simples, tels que le PMV ou celui de Gagge (SET), sont les plus couramment utilisés dans les bâtiments. Ces modèles prévoient l’état thermique global du corps humain. Or l’insatisfaction thermique peut être aussi causée par un refroidissement ou un réchauffement non désiré d’une partie du corps (tête, pieds, ou mains), comme, par exemple, par un courant d’air. Un inconfort local peut également être dû à des différences de températures anormalement élevées entre la tête et la cheville, à un sol trop chaud ou trop froid, ou à une asymétrie de rayonnement thermique.

La norme ISO 7730 propose une formule pour évaluer la gêne dûe au courant d’air à travers un indice DR (de l’anglais « draught rating ») qui prédit le pourcentage de la population qui serait dérangé par ce courant d’air. La formule est la suivante.

DR = (34 – ta)(v – 0,05)0,62(0,37.v.Tu + 3,14) Eq. 1.22 Avec DR = Le gêne par courant d’air, % ta = Température locale de l’air, °C v = La vitesse d’air moyenne locale, m/s Tu = L’intensité locale de turbulence définie comme le rapport entre l’écart-type de la

vitesse d’air locale et la valeur moyenne de celle-ci

Ce modèle s’applique aux sujets réalisant une activité légère, essentiellement sédentaire, et éprouvant une sensation proche de la neutralité pour le corps entier. Par contre, il est important de faire une distinction selon l’état thermique du corps du sujet. Pour une situation chaude, le mouvement d’air peut être perçu comme agréable tandis qu’il peut être gênant pour une situation froide.


47

En ce qui concerne l’asymétrie de rayonnement, Olesen a proposé plusieurs courbes qui permettent de déterminer le degré d’inconfort exprimé par le pourcentage de la population insatisfait [Olesen, 2002]. Il conclut que l’asymétrie de température radiante doit être inférieure à 10°C pour une paroi verticale froide (baie vitrée en hiver), et 5°C pour un plafond chaud (plafond chauffant). Olesen propose aussi une autre courbe pour déterminer le pourcentage prédit de la population qui serait insatisfait par une différence verticale de la température d’air. Si la différence est suffisamment importante, il peut résulter un inconfort dû à une sensation chaude à la tête et/ou une sensation froide au pied, même en état de neutralité thermique global. La norme ISO 7730 recommande de limiter à 3°C la différence verticale entre la température d’air à 0.1 m et 1.1 m du sol.

1.5.3 L’influence des différences interindividuelles

Le calcul du confort thermique est fondé essentiellement sur les six paramètres de base (température d’air, température de rayonnement, humidité d’air, vitesse d’air, et activité et vêture des sujets). Mais compte tenu de son aspect subjectif, il est normal que le confort thermique soit influencé par des facteurs relatifs aux sujets et à leurs conditions de vie : âge, sexe, origine ethnique, région géographique (climat), acclimatation physiologique, rythme circadien ou saisonnier, alimentation, etc. Des nombreuses études ont été effectuées pour déterminer l’influence de ces facteurs sur les conditions de confort thermique. Ces études visent souvent à évaluer ou valider le PMV, celui-ci étant l’indice proposé par la norme internationale ISO 7730. Cet indice a été développé à partir des études réalisées dans des chambres climatiques avec des sujets nord-américains et européens, laissant s’installer des doutes quant à son applicabilité sur d’autres populations ayant différentes conditions de vie dans d’autres régions géographiques.

La plupart des études réalisées ont montré que l’influence de ces facteurs est d’une faible magnitude, et que les six paramètres de base suffisent pour calculer les conditions du confort thermique [Parsons, 2003]. Si les différences interindividuelles subsistent, elles sont souvent exprimées par l’activité et la vêture des sujets, qui figurent parmi les six paramètres de base. La préférence des ambiances légèrement plus chaudes par les personnes âgées est due à leurs activités sédentaires [Cena, 1986]. La sensibilité des femmes au froid est due à leurs tenues vestimentaires généralement plus légères que les hommes (ASHRAE). Les personnes ont parfois une tendance à préférer une ambiance légèrement chaude avant le déjeuner, mais sans avoir un effet significatif sur le confort thermique [ASHRAE, 1997]. Quant à l’acclimatation physiologique, les études menées avec des personnes acclimatées au chaud ou au froid montrent qu’elle n’affecte pas l’acceptabilité et l’inconfort thermique pour les conditions typiques rencontrées dans les logements ou les bureaux [Brager, 1998]. Ainsi le PMV (ou le SET) prend en compte ces facteurs indirectement à travers la vêture et l’activité.

Par contre, les enquêtes et les études in situ sur le confort thermique ont révélé un écart entre les réponses subjectives évaluées et celles prévues par les modèles analytiques


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(PMV) surtout dans les bâtiments non climatisés (avec la ventilation naturelle) en période estivale, avec une tendance de surestimation de la sensation de chaleur [Humphreys, 1998, De Dear, 2002]. Ceci a incité les chercheurs à multiplier les expérimentations in situ sur le confort thermique en ouvrant la voie à une nouvelle approche qui consiste à déterminer les conditions de confort thermique à partir des résultats des enquêtes et des études in situ. Cette approche, connue sous le nom de l’approche adaptative, est détaillée dans le paragraphe suivant.

Pour pallier cette déficience dans son modèle, Fanger a proposé une extension de celui-ci en multipliant le PMV par un facteur de minoration relatif aux attentes des occupants (aspect psychologique) [Fanger, 2002].

1.6 L’approche adaptative du confort thermique

1.6.1 Le confort thermique in situ

Les expériences en chambres climatiques et les enquêtes in situ constituent les principaux moyens d’investigation sur le confort thermique. Les chambres climatiques permettent une instrumentation et un contrôle parfait des conditions de l’ambiance. Les valeurs des différentes variables physiques de l’ambiance (températures, vitesse et humidité d’air, éclairage ou niveau sonore) ainsi que celles des sujets expérimentés (activité, vêture, températures cutanées ou internes, réponses perceptives et affectives) sont toutes identifiables, la plupart sont souvent maintenues à des niveaux constants ou varient dans des intervalles prédéterminés. Les conditions de confort sont ainsi identifiées en analysant les données obtenues. Malgré la maîtrise des aspects physiques et physiologiques du confort thermique, les chambres climatiques présentent certaines limitations en excluant les composantes psychologiques des mécanismes de régulation qui régissent le confort thermique. Les sujets doivent exécuter certaines tâches précises en subissant les conditions d’ambiance, leurs comportements restent limités aux consignes du protocole expérimental. Or le contexte peut biaiser les réponses des sujets dans ces conditions. La norme internationale NF ISO 7730 qui précise les conditions de confort thermique dans les ambiances modérées, s’appuie sur des indices (PMV et PPD) déterminés à partir des études en chambres climatiques.

Les enquêtes in situ visent à explorer le confort thermique auprès des sujets sur leurs lieux de vie ou de travail habituels à travers les mesures physiques de l’ambiance et les réponses perceptives et affectives des sujets. Les réponses recueillies in situ tiennent compte de la complexité du confort thermique en intégrant les différentes interactions qui régissent la relation entre l’homme et son environnement. L’analyse des données recueillies permet d’identifier les conditions qui ont été jugées confortables, ou même de développer des indices de confort thermique empiriques tel que la température équivalente développée par Bedford ou l’indice d’été tropical de Sharma et Ali [Humphreys, 1998]. Mais la validité des résultats obtenus reste limitée au contexte, et aux conditions sous lesquelles les enquêtes ont été


49

menées. Pour cela il est nécessaire de multiplier les enquêtes sous différentes circonstances (climat, saison, type de bâtiment). Si certaines enquêtes sur le confort thermique ont été menées dès le début du siècle dernier, leur vrai intérêt n’est apparu que dans les années soixante-dix avec le travail de Humphreys et Auliciems qui ont permis de mettre en évidence la dépendance contextuelle du confort thermique [Parsons, 2003]. Depuis, des nombreuses études ont été menées dans les différentes régions et climats, et ont permis d’adopter une nouvelle approche sur le confort thermique, l’approche adaptative [De Dear, 2003].

1.6.2 Le confort thermique et l’adaptation

Les études in situ du confort thermique ont servi à évaluer et tester la capacité des indices rationnels, surtout le PMV développé en chambre climatique et préconisé par les normes, à prédire les conditions de confort thermique. Dans les situations réelles des études in situ, les conditions de confort rencontrées varient avec le contexte des études, surtout le climat et le mode de traitement des ambiances thermiques des bâtiments. Dans les bâtiments non climatisés où les conditions thermiques varient avec les fluctuations de l’environnement extérieur, l’intervalle de confort est plus large que celui prévu par le PMV ou le SET qui ont une tendance à surestimer les sensations de chaleur en période estivale dans ce type de bâtiment surtout dans les climats chauds. Dans une étude réalisée sur différents types de bâtiments (climatisés et non climatisés) situés dans trois villes australiennes à climat différent, de Dear [De Dear, 1985] a constaté l’incapacité du PMV à prédire les conditions de neutralité thermique dans les deux types de bâtiment, alors que les équations de régression linéaire déterminées par des enquêtes antérieures permettent de mieux prédire la neutralité thermique. Le constat est le même pour Busch [Bush, 1990] qui a réalisé une étude dans des bâtiments de bureau en Thaïlande (en zone humide). Il a trouvé une acceptabilité thermique dans un intervalle de 22°C à 30.5°C en période estivale (4°C au delà de la norme). A travers une étude sur dix bâtiments de bureau à San Francisco, Schiller propose la dépendance du confort thermique sur des facteurs autres que les seuls six paramètres de l’équation du confort [Schiller, 1990].

Les écarts constatés entre les conditions de confort rencontrées in situ et celles prévues (par le PMV ou le SET) ne sont pas dus uniquement aux erreurs de mesure et aux incertitudes sur les estimations du métabolisme et de l’isolement vestimentaire, mais ils reflètent de l’interaction dynamique entre les sujets et leurs environnements. Humphreys [Humphreys, 1998, Nicol, 2002] postule l’influence de certains facteurs psychologiques et sociologiques. La diversité et la variabilité des conditions thermiques acceptables dans les études in situ laissent supposer que les sujets se sont adaptés aux ambiances thermiques dans leurs lieux de vie habituels. C’est ainsi que l’approche adaptative du confort thermique a commencé tout en considérant l’homme comme un élément actif qui réagit avec les variations de son environnement afin de garantir son confort. Elle met l’accent sur l’incapacité des indices rationnels, développés dans les chambres climatiques sous des conditions stationnaires


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et homogènes, à prédire le confort thermique dans les situations réelles, influencées par la dynamique des interactions multidisciplinaires entre le sujet et son environnement.

1.6.3 L’adaptation : principe et mécanismes

Humphreys considère le principe suivant : « si un changement arrive dans un environnement en provoquant un inconfort, les personnes répondront par des réactions qui tendent à rétablir le confort » [Humphreys, 1998]. L’ensemble de ces réactions constituent la base de l’adaptation, elles peuvent être de différentes natures : physiologiques, psychologiques, comportementales, sociologiques ou même culturelles. Cette définition permet de distinguer l’adaptation de l’acclimatation physiologique ou psychologique puisqu’elle englobe les différents aspects et mécanismes mis en jeu. Humphreys définit ainsi le confort thermique comme étant un processus dynamique dans lequel l’occupant est un élément actif en interaction avec son environnement afin de maintenir son confort. La différence par rapport à l’approche analytique est que l’occupant n’est plus un élément passif qui subit les conditions de l’ambiance thermique. L’approche analytique, qualifiée comme statique, est basée sur une chaîne déterministe de causalité linéaire : les conditions physiques déclenchent des réponses physiologiques qui modifient l’état de confort ou d’inconfort du sujet. Les mécanismes adaptatifs se traduisent par des boucles rétroactives qui représentent les interactions dynamiques et multidisciplinaires entre l’homme et son environnement. De Dear identifie trois catégories d’adaptation selon leurs natures : comportemental, physiologique et psychologique [De Dear, 1998]. Il définit trois boucles rétroactives relatives à chaque catégorie pour représenter l’adaptation sur la chaîne linéaire de l’approche statique ( voir figure 1.6).

1.6.3.1 La boucle comportementale – ajustements

Les ajustements comportementaux jouent un rôle important dans l’acceptabilité des ambiances et le maintien du confort thermique. Ils sont plus ou moins conscients et peuvent devenir inconscients dans un climat ou une culture particulière. Ils peuvent être classés en quatre catégories selon leurs effets :

1 - Modifier la production de chaleur interne (réduire ou augmenter le niveau d’activité, faire une sieste, prendre une boisson chaude ou froide),

2 - Modifier les échanges de chaleur du corps avec l’environnement (ajouter/enlever une pièce de vêtement, augmenter/réduire la surface d’échange en modifiant la posture),

3 - Modifier les conditions de l’ambiance thermique (ouvrir ou fermer une fenêtre ou un store, ajuster le thermostat, déclencher un ventilateur, un climatiseur ou un chauffage d’appoint, etc.),

4 - Changer l’environnement thermique (se déplacer vers une autre pièce, renforcer l’isolement thermique des locaux, installer un store, un ventilateur de plafond, ou un climatiseur, etc.).


51

Figure 1.6 – Représentation des mécanismes adaptatifs [De Dear, 2003].

Plusieurs études ont cherché à déterminer les effets des ajustements

comportementaux sur le confort thermique. Dans une étude sur l’effet de l’utilisation d’un ventilateur de plafond sur le confort d’été, Rohles a trouvé que la vitesse d’air généré par le ventilateur est l’équivalent d’un abaissement de la température ambiante de l’ordre de 4.5 °C par 1m/s de vitesse d’air, il conclut que l’utilisation du ventilateur de plafond pourrait élargir la zone de confort d’été de 26°C à 29 °C [Rholes, 1983]. Dans une autre étude, Arens a conclu que la zone de confort peut être élargie jusqu’à 31°C avec une vitesse d’air de 1m/s ou plus [Arens, 1998]. Une autre étude suggère que la consommation des boissons fraîches pendant une journée permet un rafraîchissement du corps équivalent à une réduction de 10 % du métabolisme [Yannas, 1995].

Si l’effet d’une action singulière reste limité, il s’accumule et devient significatif en cas de plusieurs actions entreprises dans un même laps de temps. Humphreys considère que le confort est assuré grâce à cette série d’actions adaptatives singulières [Humphreys, 1998].

Climat intérieur

Vêture Activité

Bilan thermique

Régulation physiologique

Sensation thermique

Confort Inconfort

Acclimatation

Expectative accoutumance

Expérience mémoire

Climat extérieur

Approche statique

Approche adaptative

Ajustements comportementaux


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Mais cette interaction comportementale dépend d’un certain nombre de facteurs contextuels (architecture, climat, culture, société) qui peuvent la contraindre selon les circonstances. Des fenêtres inopérables ou des codes vestimentaires présentent des restrictions pour le mécanisme comportemental d’adaptation en été, alors qu’ils posent moins de problème en hiver. Au lieu de déterminer les contraintes et les restrictions sur les différentes actions adaptatives, Baker propose d’utiliser la notion d’opportunité adaptative offerte à une personne dans un local ou un contexte donné [Yannas, 1995].

1.6.3.2 La boucle physiologique - acclimatation

L’acclimatation physiologique correspond à une réduction de la réponse humaine aux mouvements, aux vibrations ou aux chocs résultant d'une exposition cumulée ou répétée. Elle est plus évidente face à la chaleur que face au froid. Une exposition prolongée à la chaleur peut entraîner une augmentation de la sécrétion sudorale et une diminution dans les valeurs de consigne qui déclenchent la sudation. Une personne acclimatée à la chaleur présente une répartition optimisée de la sudation sur sa peau par rapport à une personne non acclimatée.

La plupart des études expérimentales réalisées suggèrent que l’acclimatation physiologique n’affecte pas l’acceptabilité et l’inconfort thermique d’une personne exerçant une activité légère sous les conditions typiques dans les bâtiments d’habitations et de bureau. [De Dear, 2003]

1.6.3.3 La boucle psychologique – accoutumance et expectative

La boucle psychologique englobe l’aspect cognitif et culturel de l’adaptation à travers les notions de l’accoutumance et de l’expectative qui peuvent influencer la perception thermique [De Dear, 98]. C’est surtout cet aspect de l’adaptation qui est exclu par les expérimentations dans les chambres climatiques. Il permet d’expliquer en partie des écarts obtenus dans les études in situ entre le confort prévu par les indices rationnels et le confort réel qui est plus proche des conditions réelles rencontrées, surtout dans les bâtiments à ventilation naturelle. Selon Humphreys, les personnes s’accoutument aux conditions rencontrées dans leurs lieux de vie habituels [Humphreys, 1998]. Elles ont une sensation chaude si l’ambiance est plus chaude que d’habitude, et froide si elle est plus froide que d’habitude. Cette adaptation par accoutumance dépend du passé thermique (expérience et mémoire) de chaque individu qui lui sert de références pour évaluer son environnement. Sa réponse, et ses réactions, dépendront de ses expectatives et de sa personnalité [De Dear, 2003].

Rohles a réalisé une étude sur l’aspect psychologique du confort thermique [Rohles, 1980]. Dans une première expérience, un petit radiateur a été installé derrière le panneau frontal des bureaux de plusieurs secrétaires. Une partie des secrétaires a été informée que le radiateur était en marche, et l’autre partie a été informée qu’il n’est pas en marche, sachant que dans les deux cas le radiateur n’était pas effectivement en marche. La température a été


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maintenue à 18.3 °C dans les différents locaux. Les résultats ont montré que les secrétaires qui ont été informées sur le fonctionnement du radiateur avaient une sensation plus chaude que celles qui n’étaient pas informées. Dans une autre expérience réalisée avec des sujets qui étaient informés qu’il faisait dans le local une température de 23.3 °C alors que la température réelle était de 22.2 °C, 21.1 °C ou 20 °C, il a trouvé que dans les différents cas le local était perçu aussi confortable que s’il faisait vraiment une température de 23.3 °C. Ces expériences confirment l’importance du rôle psychologique (expectative et attente) dans la perception thermique d’un local

Si les études in situ ont permis de mettre en évidence l’adaptation psychologique, peu de travaux ont cherché à déterminer ses effets sur le confort thermique. De Dear propose de comparer les réponses des votes de confort dans les différents contextes (type de bâtiment, climat ou saison). Il cite une étude réalisée par Rowe [De Dear, 2003] dans trois types de bâtiment : bâtiments climatisés, bâtiments à ventilation naturelle, et bâtiments à ventilation naturelle munis d’équipements supplémentaires pour contrôler l’ambiance thermique. Ces derniers ont été ceux qui ont enregistrés le plus haut niveau de satisfaction. Cette étude suggère que les personnes peuvent avoir une grande tolérance quant à la variabilité des ambiances thermiques s’ils peuvent contrôler les conditions d’ambiances, comme c’est le cas des bâtiments à ventilation naturelle. Par contre, dans les bâtiments climatisés, les personnes ont une expectative élevée quant à la qualité de l’ambiance thermique, le moindre changement sera mal perçu par eux et peut même être considéré comme un risque s’ils n’ont aucun moyen de contrôle. Les résultats de l’étude de Busch confirment aussi cette hypothèse [Busch, 1990].

1.6.4 L’opportunité adaptative - contraintes et restrictions

L’acceptabilité thermique d’une ambiance est extrêmement dépendante de la possibilité de mise en œuvre des mécanismes adaptatifs. L’interaction comportementale nécessite que le sujet ait les moyens d’exercer librement les différentes actions plausibles concernant son état personnel ou l’environnement. Mais certaines circonstances peuvent contrarier le mécanisme comportemental en imposant des restrictions sur une ou plusieurs des actions envisageables. Ces restrictions correspondent souvent à un empêchement total ou partiel sur certaines actions en les maintenant à un niveau fixe ou variable dans un intervalle borné. Elles sont dues aux caractéristiques du bâtiment en général et du local en particulier (fenêtres inopérables ou bloquées, organisation spatiale et aménagement : bureau paysagé ou cloisonné, positions par rapport à la fenêtre et autres facilités), ainsi que du mode de fonctionnement des équipements de contrôle de l’ambiance (contrôles centralisés ou individuels au niveau du poste). Ces restrictions dépendent aussi de l’organisation sociale dans le bâtiment (code vestimentaire).

Humphreys a identifié plusieurs types de contraintes qui imposent des restrictions sur l’adaptation [Humphreys, 1998]. Il y a le climat qui influence le mode de vie des hommes, leurs façons de se vêtir, la conception des bâtiments et le style de vie dans les bâtiments. La


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culture joue aussi un rôle important en affectant le style vestimentaire ou architectural. Elle est souvent liée au climat. Le climat et la culture peuvent présenter ainsi, d’une façon directe ou indirecte, des contraintes sur le mécanisme adaptatif. L’aspect économique présente aussi une contrainte à travers les coûts importants relatifs à l’installation et au fonctionnement des équipements de contrôle d’ambiance. Des contraintes relatives à la conception architecturale et technique peuvent apparaître (positionnement et taille des fenêtres, la présence des stores fixes ou amovibles, contrôle de la climatisation central ou local, bureaux paysagés qui limitent le degré de contrôle des personnes, etc. ). Les conditions sociales et professionnelles imposent aussi des contraintes selon le type de travail (code vestimentaire, travailler dans un endroit fixe). Enfin l’interaction sensorielle joue aussi un rôle considérable à travers le conflit entre les différents aspects sensoriels (une fenêtre donnant sur une rue bruyante pénalise son ouverture).

Afin d’identifier et de quantifier les effets des mécanismes adaptatifs mis en œuvre par les individus dans leurs lieux de vie, le projet européen PASCOOL a utilisé la notion d’opportunité adaptative pour représenter le degré de liberté de l’occupant à mettre en œuvre l’adaptation qui lui permet d’améliorer son confort [Yannas, 1995]. L’opportunité adaptative est due en partie à certaines caractéristiques du bâtiment (présence de store amovible, possibilité de manoeuvrer les fenêtres). Elle dépend aussi des contraintes sociales (possibilité de s’habiller à son gré). L’opportunité adaptative permet aux occupants de s’adapter à leurs environnements en ajustant les conditions de l’ambiance selon leurs convenances et en s’adaptant eux-mêmes aux conditions dans leurs environnements [Humphreys, 1998]. Ainsi une opportunité adaptative élevée permet à l’occupant de tolérer le changement et la variation de l’ambiance en proposant, dans le local, les moyens d’agir et d’exercer les actions nécessaires, même si ces actions ne sont pas mises en oeuvre par l’occupant. Pour cela, il est important de distinguer les opportunités disponibles dans le local et celles perçues par l’occupant.

Pour quantifier les effets des mécanismes adaptatifs, le projet PASCOOL a défini ainsi des incréments sur les limites du confort précisées par les normes, en fonction de l’opportunité adaptative, en utilisant les résultats des études in situ réalisées à Athènes et à Lyon [Yannas, 1995]. Dans les 864 observations réalisées, 273 ajustements comportementaux ont été effectués, permettant d’exprimer une satisfaction même à une température de 30.5 °C (Athènes) contre 27°C prévu par le modèle de Fanger. Le tableau 1.4 montre les différentes valeurs de l’incrément sur la température de confort évaluées par le projet PASCOOL en fonction des opportunités relatives au bâtiment et à l’occupant.


55

Tableau 1.4 – Les incréments de température du confort. [Yannas, 1995]

1.6.5 Les modèles adaptatifs

En analysant les résultats d’un grand nombre d’études in situ réalisées à travers le monde (pour différents climats, saisons et cultures), Humphreys a trouvé que la température de confort est fortement corrélée à la moyenne de la température intérieure mesurée, comme le montre la Figure 1.7 [Nicol, 2002]. De plus, le confort thermique est obtenu dans un large intervalle de température intérieure allant de 17.5 °C jusqu’à 32 °C. La diversité et la variabilité des températures de confort rencontrées dans les différentes études montrent la dépendance contextuelle du confort thermique qui est obtenu dans des conditions largement différentes grâce aux mécanismes adaptatifs.

Puisque la température intérieure dépend de la température extérieure, Humphreys a essayé d’exprimer la température de confort en fonction du climat extérieur. Il a utilisé la moyenne mensuelle de la température extérieure comme variable indépendante pour tracer les variations de la température de confort considérée comme variable dépendante.

Figure 1.7 – La corrélation entre la température de confort et la température intérieure moyenne. [Nicol, 2002]

Opportunités adaptatives Incrément Bâtiment °C

1 Utilisation des moyens de contrôle 2 2 Variation spatiale 1.5 3 Variation temporelle 0.25

Occupant °C 4 Vêture et posture 1.8 5 Métabolisme 0.9 6 Psychologique 0.5

10 15 20 25 30 35 40

15

20

25

30

35

Température intérieure moyenne [°C]

Tem

pér

ature

de

confo

rt [

°C]


56

Les formules développées permettent ainsi de calculer la température de confort en fonction du climat extérieur selon le type du traitement thermique des bâtiments. Mais le confort thermique dépend de nombreux autres facteurs. Or la plupart des études réalisées suggèrent la dépendance entre ces facteurs (isolement vestimentaire, l’utilisation des moyens de contrôle, la posture, le métabolisme) et la température extérieure [De Dear, 1997]

La figure 1.8 montre la corrélation entre ces deux variables, et suggère une distinction selon le type de bâtiment. Dans les bâtiments non climatisés (à ventilation naturelle), l’influence du climat extérieur est plus marquant. Les deux variables sont fortement liées par une corrélation linéaire. Humphreys a proposé une régression linéaire pour calculer la température de confort Tc en fonction de la moyenne mensuelle de la température extérieure To. Pour les bâtiments climatisés, la corrélation entre la température de confort et la température extérieure n’est pas linéaire, néanmoins elle reste significative. Humphreys propose une régression exponentielle pour les bâtiments non climatisés.

tc = 11.9 + 0.534×to Eq. 1.23

( )23.9 0.295 ( 22) exp ( 22) /(24 2)c o ot t t⎡ ⎤= + × − × − −⎣ ⎦ Eq. 1.24

Auliciems a proposé une autre régression multiple pour calculer la température de

confort en fonction de la température intérieure et de la température extérieure. Il a utilisé la même base de données que Humphreys en incluant les études postérieures. La formule est la suivante. [De Dear, 2003]

Tc = 0.48×Ti + 0.14×To +9.22 Eq. 1.25

Figure 1.8 – La corrélation entre la température de confort et la température moyenne extérieure selon deux

types de bâtiments : climatisés et non climatisés.

-24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

Bâtiments climatisés (B) Bâtiments non climatisés (A)

B

A

Moyenne mensuelle de la température extérieure [°C]

Tem

pér

atu

re d

e neu

tral

ité

[°C]


57

Les formules développées permettent ainsi de calculer la température de confort en fonction du climat extérieur selon le type du traitement thermique des bâtiments. Mais le confort thermique dépend de nombreux autres facteurs. Or la plupart des études réalisées suggèrent la dépendance entre ces facteurs (isolement vestimentaire, l’utilisation des moyens de contrôle, la posture, le métabolisme) et la température extérieure [De Dear, 1997].

Ainsi le climat, exprimé par la moyenne mensuelle de la température extérieure, permet de prendre en compte les effets des autres facteurs d’une façon indirecte, et le modèle empirique proposé prend la forme d’une boîte noire. Les conditions de confort thermique peuvent être déterminées en fonction du climat selon le type du bâtiment.

Les mécanismes adaptatifs étant dynamiques, le temps joue ainsi un rôle important dans l’expression du confort. La plupart des actions mises en œuvre par les occupants nécessitent un certain délai pour avoir un effet. Ce délai peut être quelques heures, quelques jours, voire quelques semaines selon la nature de l’action considérée (ouvrir une fenêtre nécessite peu de temps alors que l’adaptation de la vêture aux changements saisonniers pourra prendre plus de temps). Ainsi la moyenne mensuelle de la température extérieure ne suffit pas pour calculer la température de confort, et doit être remplacée par un autre indice qui prend en compte les variations séquentielles du climat extérieur. Il sera préférable de procéder à une analyse de séries chronologiques pour déterminer l’influence du passé thermique, mais la plupart des études réalisées ne permettent pas ce type d’analyse surtout que les données sont souvent chronologiquement continues (coupées souvent pendant le soir ou le week-end) [Nicol, 2002]. Humphreys propose d’utiliser la moyenne mobile exponentielle comme indice pour représenter le climat extérieur dans le calcul de la température de confort. Celle-ci est une série chronologique, elle détecte les tendances et permet ainsi de prendre en compte l’aspect dynamique du confort thermique. La moyenne mobile exponentielle de la température donne davantage de poids aux expériences récentes au détriment des expériences les plus anciennes. Elle peut être calculée de la façon suivante [Nicol, 1994].

nTrm = (1 – α)×{(n-1)Tod + α ×(n-2)Tod + α² ×(n-3)Tod + …} nTrm = (1 – α)×(n-1)Tod + α ×(n-1)Trm Eq. 1.26 Avec nTrm = la moyenne mobile exponentielle de la température au jour (n), °C (n-1)Tod = la moyenne de la température extérieure au jour (n-1), °C α = une constante de temps, 0 ≤ α ≤ 1

La moyenne pondérée est calculée sur une période de n jours à partir des valeurs de

la température moyenne extérieure sur les n intervalles antérieurs. La constante de temps α permet de pondérer l’effet des températures passées. Plus α est grand, plus l’effet est important. Plusieurs études ont été réalisées pour déterminer la valeur de α. La meilleure corrélation entre la moyenne mobile exponentielle et la température de confort est obtenue pour une valeur de α = 0.80 [Nicol, 1994].


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Plusieurs projets de recherche ont été développés sur le confort adaptatif, vu l’intérêt pour son potentiel d’économie en énergie. Au niveau de l’Europe, le projet SCATs a permis le développement d’un algorithme de contrôle adaptatif pour les bâtiments climatisés. Le projet de recherche RP-884 de l’ASHRAE a proposé un algorithme pour le confort adaptatif dans les bâtiments à ventilation naturelle. Nous présentons ci-après ces deux projets.

1.6.5.1 L’algorithme du contrôle adaptatif – ACA

Le projet européen SCATs, lancé en décembre 1997 pour une durée de trois ans, a porté sur l’approche adaptative du confort thermique en vue de faciliter son application dans les bâtiments. Cinq pays avaient participé au projet : le Royaume-Uni, la France, la Suède, la Grèce et le Portugal. La France était représentée par le Laboratoire des Sciences de l’Habitat (LASH – ENTPE). Le projet visait à mettre en œuvre un moyen de réduire les consommations d’énergie dans les bâtiments climatisés et d’encourager l’utilisation des bâtiments à ventilation naturelle (dont les consommations d’énergie sont nettement plus faibles) en développant un système de régulation basé sur l’approche adaptative du confort thermique [Nicol, 2001]. Au lieu de maintenir une température de consigne stricte dont les variations sont limitées dans un intervalle étroit (22 ± 2 °C par ex.), l’algorithme pourrait permettre une température de consigne variable comme suggéré par l’approche adaptative. Les principaux objectifs du projet étaient de mener d’abord une campagne expérimentale sur le confort thermique dans les bâtiments à travers l’Europe (les cinq pays participants), puis en analysant les résultats des différentes études in situ, de développer l’algorithme du système de régulation pour les bâtiments climatisés et à ventilation naturelle, et dans une dernière étape tester les performances énergétique et thermique avec des études de cas.

Le Tableau 1.5 présente les algorithmes développés pour les différents pays participants. Ces algorithmes permettent de calculer les températures de confort Tc à partir de la moyenne mobile exponentielle de la température extérieure calculée avec une constante de temps α = 0.80. L’application de l’algorithme dans deux bâtiments climatisés, l’un en Suède et l’autre au Royaume-Uni, a permis de ne constater aucune détérioration dans le niveau de confort. Il y avait même eu une légère amélioration. Quant à l’aspect énergétique, une économie de 30 % de la charge de climatisation a été constatée pour le deuxième bâtiment.

Pays Algorithme du contrôle adaptatif pour le calcul de la température de confort

TMR80 ≤ 10 °C TMR80 > 10 °C France 0.049×TMR80 + 22.58 0.206×TMR80 + 21.42 Grèce n.a. 0.205×TMR80 + 21.69 Portugal 0.381×TMR80 + 18.12 0.381×TMR80 + 18.12 Suède 0.051×TMR80 + 22.83 0.051×TMR80 + 22.83 Royaume-Uni 0.104×TMR80 + 22.58 0.168×TMR80 + 21.63 Tout 22.88 °C 0.302×TMR80 + 19.39 Tableau 1.5 – L’algorithme du confort adaptatif développé dans le cadre du projet SCATs [McCartney, 2002].


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1.6.5.2 La norme du confort adaptatif - ACS

Le projet de recherche RP-884, mis en place par l’ASHRAE en 1995, avait pour objectif de développer un modèle adaptatif du confort thermique pour compléter la norme américaine ASHRAE - standard 55 qui précise les conditions du confort thermique à travers un modèle rationnel basé sur le bilan thermique du corps humain. Pour avoir une base de données aussi large que possible, le projet a assemblé les différentes études in situ sur le confort thermique menées par les différentes équipes de recherche à travers le monde. Un premier tri a été effectué selon la qualité des mesures dans les différentes études et leur conformité avec les normes concernant la mesure physique et l’évaluation subjective des ambiances thermiques. Les données retenues ont été soumises à un protocole de standardisation pour avoir une base de données consistante et cohérente, surtout en ce qui concerne l’isolement vestimentaire. La base de données finale comporte près de 21000 observations obtenues dans 160 bâtiments situés dans les différentes régions climatiques et géographiques [De Dear, 1997, 2002].

La base de données a été scindée en deux selon le type des bâtiments : bâtiments climatisés et bâtiments à ventilation naturelle. Ces dernières correspondent aux bâtiments qui ne disposent pas d’une installation mécanique de refroidissement. La ventilation naturelle est assurée par ouverture des fenêtres contrôlées directement par les occupants. Dans les bâtiments climatisés, ce contrôle est limité ou absent. Le système de chauffage n’était pas pris en compte car les études étaient réalisées en été. La base de données est disponible aux téléchargements à partir du lien suivant :

http://atmos.es.mq.edu.au/~rdedear/ashrae_rp884.html [De Dear, 2003]

Figure 1.9 – Modèle adaptatif proposé par le projet RP-884 pour les bâtiments climatisés. [de Dear, 2003]

Bâtiments à climatisation centrale

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21

22

23

24

25

26

27

-5 0 5 10 15 20 25 30 35


Tem

péra

ture

de c

on

fort

[°C

]

Modèle adaptatif (RP-884)

Modèle statique (PMV)


60

Figure 1.10 – Modèle adaptatif proposé par le projet RP-884 pour les bâtiments à ventilation naturelle. [de

Dear, 2003]

L’analyse statistique de la base de données a permis de déterminer des régressions linéaires pour la température de confort en fonction de la température extérieure. La Figure 1.9 et la Figure 1.10 montrent les régressions obtenues pour les bâtiments climatisés et les bâtiments à ventilation naturelle respectivement. Chaque figure comporte deux régressions, une correspond aux votes de confort observés in situ (le modèle adaptatif), et l’autre aux votes prévus par le modèle statique de Fanger (PMV). Alors que le modèle statique a permis une bonne approximation des votes de confort observés dans les bâtiments climatisés, la Figure 1.10 montre sa déficience à exprimer le vote de confort dans les bâtiments à ventilation naturelle. Le modèle statique du PMV permet de prendre en compte les ajustements comportementaux concernant la vitesse de l’air et la vêture (ceux-ci étant parmi les six paramètres de base considérés dans l’équation du confort thermique), ce qui explique sa réussite à exprimer le vote de confort dans les bâtiments climatisés. Le PMV peut être ainsi considéré partiellement adaptatif, mais les résultats obtenus dans les bâtiments à ventilation naturelle suggèrent un autre type d’adaptation. De Dear [De Dear, 1997] propose le rôle de l’adaptation psychologique (expectative et accoutumance) comme explication. Il utilise la régression linéaire des votes de confort pour développer une norme sur le confort adaptatif comme alternative à la méthode statique de l’ASHRAE standard 55. La méthode développée permet de calculer la température de confort Tconf dans les bâtiments à ventilation naturelle en fonction de la moyenne mensuelle de la température extérieure Ta,out.

Tconf = 0.31×Ta,out + 17.8 Eq. 1.27

De Dear définit une bande de 5 °C de largeur autour la température de confort pour 90 % d’acceptabilité, et de 7 °C de largeur pour 80 % d’acceptabilité. L’ASHRAE standard 55 recommande d’utiliser cette méthode uniquement pour les bâtiments à ventilation naturelle

Bâtiments à ventilation naturelle

20

21

22

23

24

25

26

27

-5 0 5 10 15 20 25 30 35


Tem

péra

ture

de c

on

fort

[°C

]

Modèle adaptatif (RP-884)

Modèle statique (PMV)


61

dont les fenêtres peuvent être opérées directement par les occupants engagés par une activité légère et n’ayant aucune restriction pour ajuster leurs vêtements. Cette méthode doit également être utilisée pour une température extérieure comprise entre 10 °C et 33 °C.

1.7 Le confort thermique dans les normes L’organisation internationale de normalisation, l’ISO, propose des normes

concernant l’ergonomie des ambiances thermiques. Elle spécifie les méthodes de mesurage et d’évaluation des ambiances thermiques. L’utilisation des normes vaut tant pour l’appréciation et l’amélioration de conditions thermiques existantes que pour la conception de nouvelles conditions. Parmi les normes thermiques, il y a celles relatives aux ambiances chaudes, modérées ou froides, celles qui traitent le contact humain avec les surfaces solides, et celles qui sont normes de support (tableau 1.7).

Pour les ambiances thermiques chaudes, la norme ISO 7243 propose une méthode simple basée sur le calcul d’un indice, le WBGT (wet bulb globe temperature). Si cet indice dépasse les valeurs de référence, une analyse du bilan thermique et de la sudation requise sera nécessaire comme l’indique la norme ISO 7933. La norme ISO 9886 précise la modalité de mesures physiologiques de l’astreinte thermique.

La norme ISO 7730 fournit une méthode analytique pour l’évaluation des ambiances thermiques modérées en se référant aux indices PMV et PPD. Elle intègre aussi les inconforts locaux. Cette norme a été révisée en 2005. La nouvelle révision proposée prend en compte l’effet de l’augmentation de la vitesse d’air (pour compenser une élévation de la température d’air), l’humidité relative, l’inconfort thermique local et le confort thermique général à long terme (en fonction d’un facteur de pondération utilisé pour calculer le nombre ou le pourcentage d’heures où le PMV et la température opérative sont au-delà d’une plage spécifiée) [Olesen, 2002]. Elle aborde l’adaptation et son influence dans les bâtiments non climatisés (utilisant la ventilation naturelle) sans proposer un modèle ou une alternative. Enfin elle propose trois catégories de confort thermique : catégorie A (PPD < 6 % et |PMV| < 0.2), catégorie B (PPD < 10 % et |PMV| < 0.5) et catégorie C (PPD < 15 % et |PMV| < 0.7). Le Tableau 1.6 présente un exemple d’exigences de confort thermique. Enfin, dans les ambiances modérées, la norme ISO 10551 permet d’évaluer les réponses subjectives des personnes dans les ambiances modérées en fournissant plusieurs échelles de jugements subjectifs.


62

Asymétrie de rayonnement de température (°C) Catégorie

Différence verticale

de température

(°C)

Plage de

température

du sol (°C) Plafond chaud Mur froid Plafond froid Mur chaud

A < 2 19 – 29 < 5 < 10 < 14 < 23

B < 3 19 – 29 < 5 < 10 < 14 < 23

C < 4 17 – 31 < 5 < 13 < 18 < 35

Tableau 1.6 –Les exigences de confort thermique pour les types de lieux indiqués. [AFN(03]

Pour les ambiances thermiques froides, la norme ISO 11079 présente une méthode

analytique pour déterminer l’isolement requis vestimentaire. Le contact avec les surfaces solides est traité dans les parties 1, 2 et 3 de la norme ISO 13732 (surfaces à température chaude, modérée et froide respectivement). Les normes de support permettent de déterminer le métabolisme (ISO 8996) ou l’isolement vestimentaire (ISO 9920). D’autres précisent les caractéristiques des instruments et les méthodes de mesures des grandeurs physiques de l’ambiance thermique (ISO 7726), ou les principes et l’application des normes internationales pertinentes (ISO 11399) ainsi que les symboles et le vocabulaire (ISO 13731). Certaines normes ont été homologuées en normes françaises et/ou européennes.

En France, la réglementation thermique RT2000 a consacré pour la première fois une partie sur le confort thermique d’été, le confort thermique d’hiver étant assuré par le chauffage (les températures de consigne sont définies pour les différents types d’usage des bâtiments). La RT2000 vise à limiter les surchauffes en été dans les bâtiments non climatisés et à réduire les consommations de climatisation dans ceux climatisés. L'objectif réglementaire se décline en deux exigences : d’une part, respecter des exigences minimales qui concernent l'ouverture libre des baies (30 % pour les locaux courants et 10 % pour les locaux de grande hauteur) et la protection solaire des locaux de sommeil (devant respecter les valeurs de référence), et d’autre part obtenir pour le bâtiment (ou chacune de ses zones) une température intérieure conventionnelle Tic inférieure ou égale à celle obtenue dans le bâtiment sur lequel sont déterminées les valeurs de référence Ticref. Cette exigence peut être vérifiée par le calcul ou par le respect direct des références. Le calcul de Tic et Ticref se fait suivant les règles th-E

Température opérative (°C) Vitesse moyenne max de l’air (m/s) Type de bâtiment

/ Lieu

Activité

(met) Catégorie

Eté (saison de

refroidissement

de l’ambiance)

Hiver (saison de

réchauffement

de l’ambiance)

Eté (saison de

refroidissement

de l’ambiance)

Hiver (saison de

réchauffement

de l’ambiance)

1.2 A 24.5 ± 1.0 22.0 ± 1.0 0.12 0.10

B 24.5 ± 1.5 22.0 ± 2.0 0.19 0.16

Bureau individuel

« Open-space »

Salle de

conférence

Auditorium

Restaurant

Salle de classe C 24.5 ± 2.5 22.0 ± 3.0 0.24 0.21


63

de la réglementation RT2000. La RT2000 est remplacée par la RT2005 qui incite à limiter le recours à la climatisation, en lien avec le renforcement des exigences sur le confort d’été ainsi que le calcul des éventuelles consommations de génération de froid.

Norme Titre NF EN ISO 7730 Ergonomie des ambiances thermiques -- Détermination analytique et interprétation du confort

thermique par le calcul des indices PMV et PPD et par des critères de confort thermique local

(2005)

NF EN ISO 10551 Ergonomie des ambiances thermiques – Evaluation de l’influence des ambiances thermiques à

l’aide d’échelles de jugements subjectifs (Juin 2001)

Am

bian

ce m

odér

ée

ISO 13732-2 Ergonomie des ambiances thermiques - Méthodes d'évaluation de la réponse humaine au

contact avec des surfaces -- Partie 2: Contact humain avec des surfaces à température modérée

(2001)

ISO 7243 (NF

EN 27243)

Ambiances chaudes – Estimation de la contrainte thermique de l’homme au travail, basée sur

l’indice WBGT (température humide et de globe noir), (Février 1994)

ISO 7933

(NF EN 12515)

Ambiances thermiques chaudes – Détermination analytique et interprétation de la contrainte

thermique fondées sur le calcul de la sudation requise (Septembre 1997)

Am

bian

ce c

haud

e


contact avec des surfaces -- Partie 1: Surfaces chaudes

ISO 11079 Évaluation des ambiances froides -- Détermination de l'isolement requis des vêtements (1993)

Am

bian

ce fr

oide


contact avec des surfaces -- Partie 3: Surfaces froides (2005)

NF EN ISO 11399 Ergonomie des ambiances thermiques – Principes et application des Normes internationales

pertinentes (Mars 2001)

NF EN ISO 7726 Ergonomie des ambiances thermiques – Appareils de mesure des grandeurs physiques (Janvier

2002)

NF EN ISO 9886 Evaluation de l’astreinte thermique par mesures physiologiques (Juin 2001)

ISO 8996 (NF

EN 28996)

Ergonomie – Détermination de la production de la chaleur métabolique (Février 1994)

NF ISO 9920 Ergonomie des ambiances thermiques – Détermination de l’isolement thermique et de la

résistance à l’évaporation d’une tenue vestimentaire (Juin 1995)

NF EN ISO 12894 Ergonomie des ambiances thermiques – Surveillance médicale des personnes exposées à la

chaleur ou au froid extrêmes (Septembre 2001)

Nor

mes

de

supp

ort

NF EN ISO 13731 Ergonomie des ambiances thermiques – Vocabulaire et symboles (Mais 2002)

Tableau 1.7 – Liste des normes ISO qui traitent les ambiances thermiques.


64

1.8 Conclusion Cet état de l’art sur le confort thermique montre le conflit actuel entre deux

approches : l’approche analytique et l’approche adaptative. L’approche analytique traite le confort thermique à travers le calcul du bilan

thermique du corps humain. Le calcul du bilan permet de prédire le niveau de confort à travers des indices déterminés par les expérimentations en chambres climatiques. Ces indices, pourtant supposés universels, montrent une incapacité de prédire les conditions de confort rencontrées dans les études in situ. Ils sont adéquats pour le cas des bâtiments climatisés, mais manque de fiabilité dans les bâtiments à ventilation naturelle avec une tendance à surestimer le niveau d’inconfort. La généralisation de l’utilisation de ces indices implique un recours systématique à la climatisation des ambiances et induit des dépenses énergétiques exorbitantes.

La deuxième approche considère le confort thermique à travers les réactions comportementales qui caractérisent la capacité adaptative de l’occupant dans son environnement. Cette approche, dite adaptative, utilise les résultats des études expérimentales in situ pour définir les conditions de confort en fonction des données météorologiques extérieures. Elle traite chaque type de bâtiment séparément, et définit la zone de confort en fonction du contexte climatique. Cette approche suscite actuellement beaucoup d’intérêts, une réflexion est menée afin de l’inclure dans les normes actuelles qui ne sont, pour l’instant, que basées sur les méthodes de l’approche analytique. Cependant quelques réserves sont émises quant à la possibilité de l’extrapoler à toutes sortes de conditions, puisque les méthodes utilisées reposent sur des analyses statistiques des mesures réalisées dans un nombre fini de bâtiments.

Malgré le conflit apparent entre les deux approches, elles ne sont pas contradictoires dans le principe. Elles sont complémentaires. L’approche analytique se focalise sur l’aspect physique et physiologique du confort thermique. L’approche adaptative traite le confort thermique à travers les réactions comportementales et adaptatives de l’occupant dans son lieu de vie habituel. Mais le confort thermique ressenti par l’occupant est lié aux deux aspects. La différence se situe dans la démarche suivie par chaque approche pour définir les conditions de confort. Notre ambition à travers ce travail est de caractériser le confort thermique en associant les deux approches, permettant d’avoir une vision globale et non réductrice du confort thermique dans les bâtiments.

2. Chapitre II : Investigation sur les ambiances thermiques in situ

Introduction Comme nous venons de voir dans le chapitre précédent, le confort thermique dans les bâtiments est sujet à un nombre important d’indices issus de deux approches qui se rejoignent dans certains aspects, et s’opposent dans d’autres. Pour cela, nous avons décidé de mener une étude in situ sur le confort thermique afin d’illustrer concrètement l’approche bibliographique. Cette étude permet de tester en conditions réelles, la pertinence des deux approches du confort thermique, ainsi que d’évaluer la capacité des indices issus des deux approches à retranscrire le confort ressenti par les occupants. Elle permet également de déterminer le rôle des aspects non thermiques dans la perception des ambiances, notamment les réactions comportementales des occupants. Nous présentons dans ce chapitre l’étude expérimentale que nous avons menée dans huit bâtiments de bureaux. Nous commençons par décrire la méthodologie utilisée ainsi que les bâtiments enquêtés. Nous passons ensuite à l’analyse des résultats de l’expérimentation qui sont comparés d’abord avec les recommandations et les prévisions des normes et des modèles issus des deux approches. Nous analysons aussi les interactions entre les différentes variables mesurées et les indices du confort thermique. Enfin, Nous étudions l’influence des paramètres non thermiques notamment le comportement des occupants et le contrôle individuel.

Investigation sur les ambiances thermiques dans les bâtiments in situ 2

Expérimentation

67

2.1 Etude expérimentale

2.1.1 Les enquêtes in situ

A travers la littérature sur les enquêtes in situ réalisées sur le confort thermique, nous n’avons pu distinguer que peu d’enquêtes réalisées en France. Il y avait une enquête réalisée par le Laboratoire des Sciences de l’Habitat [Nicol, 2001] dans le cadre du programme européen SCATs pour développer un algorithme de confort adaptatif. Cette étude a été réalisée dans cinq bâtiments sur la ville de Lyon. Une autre étude a été réalisée par le CSTB [Collard, 2001] dans neuf bâtiments de bureaux dont sept en région parisienne, un en région lyonnaise et un en région languedocienne.

Les études in situ sur le confort thermique ont constitué une étape importante pour ouvrir la voie devant l’approche adaptative du confort thermique dans les bâtiments. Depuis le travail pionnier de Bedford en 1936 [Humphreys, 1998], les enquêtes se sont multipliées sous les différents climats (sec, humide, tropical, méditerranéen, etc.) avec comme cibles principales les bâtiments résidentiels et de bureaux. Les méthodes d’enquête utilisées ont été aussi variées que leurs objectifs. Certaines enquêtes sont exploratoires, elles cherchent à déterminer les conditions du confort thermique dans différents types de bâtiment sous différents climats [Oseland, 1995]. D’autres enquêtes visent en plus à évaluer les différents indices et normes sur le confort thermique [Busch, 1990, De Dear, 1985, De Dear, 1994, Schiller, 1990]. Il y a aussi des enquêtes qui étudient l’influence d’un élément particulier sur le confort thermique (l’utilisation de la climatisation, du contrôle individualisé,…). Enfin, nous retrouvons les enquêtes réalisées dans le but de développer un nouvel indice ou une nouvelle loi pour le confort thermique, ce qui est le cas de l’approche adaptative qui a mobilisé plusieurs enquêtes réalisées ces dernières années [Bouden, 2005, De Dear, 1998, Nicol, 2001]. Ainsi retrouvons nous des études in situ comportant des simples mesures physiques de la température et de l’humidité, et d’autres qui englobent des mesures physiques détaillées de l’ambiance thermique ainsi que l’évaluation perceptive de l’ambiance thermique par les différents sujets, accompagnée par les observations sur leurs vêtures et leurs activités.

Nicol propose de classer les enquêtes in situ en trois niveaux selon l’étendue et la précision des mesures réalisées. Il s’agit des mesures physiques et subjectives [Nicol, 1993]. De plus, il distingue deux types d’enquête selon le mode d’échantillonnage : enquête transversale et enquête longitudinale. De Dear a utilisé la même classification pour créer la base de données globale qu’il a utilisée afin de développer le modèle du ACS sur le confort adaptatif [De Dear, 2003]. Nous présentons ci-après les deux classifications des enquêtes.

Expérimentation

68

2.1.1.1 Classification des enquêtes in situ

Les trois niveaux des enquêtes in situ sont les suivants : Niveau I : des mesures physiques de la température de l’air, avec ou sans l’humidité

de l’air, sont effectuées à un seul endroit dans le local. Les mesures peuvent être ponctuelles ou continues. Elles peuvent être accompagnées d’une description succincte des sujets et de certaines caractéristiques du bâtiment ainsi que d’une évaluation asynchrone de l’ambiance thermique par les sujets. Ce type d’enquête permet d’avoir des informations sur l’ambiance thermique sans beaucoup impliquer les occupants. Les enquêtes utilisées par Humphreys et Auliciems pour développer le modèle primitif du confort adaptatif sont considérées de ce type.

Niveau II : ce niveau correspond à l’enquête classique sur le confort thermique pendant laquelle les différentes grandeurs physiques de l’ambiance thermique (température de l’air, température radiante, vitesse de l’air et humidité de l’air) sont mesurées conformément aux normes ISO 7730 et ISO 7726, et parallèlement à l’évaluation subjective de l’ambiance thermique à l’aide d’échelles de jugements subjectifs (vote de perception, vote d’évaluation et vote de préférence).

Niveau III : par rapport au niveau précédent, les enquêtes doivent inclure en plus les informations sur les vêtures et les activités des sujets pour permettre de calculer les différents indices de confort, notamment le PMV/PPD et le SET. Le confort, déduit des indices calculés, peut ainsi être comparé à celui perçu par les sujets in situ. Les différentes mesures doivent être conforme aux normes ISO 7730 et ISO 7726. Les enquêtes peuvent être complétées par des observations sur le comportement des sujets (l’utilisation des moyens de contrôle de l’ambiance thermique) selon l’étendue et l’objectif de l’enquête. Les enquêtes réalisées par Schiller, Busch ou de Dear sont de niveau III. [Schiller, 1988, Busch, 1990, De Dear, 1985]

2.1.1.2 Le mode d’échantillonnage

Les trois niveaux cités dans le paragraphe précédent correspondent à la majorité des enquêtes rencontrées sur terrain, mais les enquêtes in situ sont aussi divisées en deux catégories selon la méthode d’échantillonnage : les enquêtes transversales et les enquêtes longitudinales. Les enquêtes transversales sont réalisées avec une large population où chaque individu contribue à un seul ou un nombre limité de votes. Dans les enquêtes longitudinales, la population est limitée, mais le nombre de contribution de chaque individu est beaucoup plus important permettant ainsi de suivre l’évolution du confort thermique sur une séquence de temps.

Les enquêtes transversales

En utilisant une large population, ce type d’enquête permet d’éviter un échantillonnage biaisé et d’avoir une précision acceptable pour les résultats. De plus, elle limite la perturbation du quotidien des sujets participants en minimisant le nombre d’interventions. Même si ce type d’enquête ne permet pas un suivi de près du confort

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69

thermique sur une séquence de temps, il permet d’explorer les conditions thermiques typiques dans les différents types de bâtiment et les comparer aux perceptions et aux attentes des occupants afin d’en dégager les conditions de confort thermique pour les différents cas. Pour cela, il faut construire une base de données tout en tenant compte du contexte climatique, architectural et social.

Les enquêtes longitudinales

Les enquêtes transversales sont préférables pour explorer la qualité des ambiances thermiques dans les bâtiments, mais elles contribuent peu à la compréhension des processus d’adaptation qui nécessitent de suivre l’évolution de l’état thermique de l’ambiance et des sujets sur une période de quelques jours, ou quelques mois selon le processus observé. Les enquêtes longitudinales s’intéressent à un nombre limité d’individus suivis sur une période prolongée. Une large base de données s’offre ainsi pour une étude sur l’aspect dynamique du confort thermique (à travers une analyse de séries chronologiques) ainsi que sur les différences interindividuelles. Mais la limite pour ce genre d’enquête consiste à trouver des personnes disponibles pour y participer vue l’importance du temps qu’ils doivent y consacrer (le sujet doit remplir un questionnaire plusieurs fois par jour), surtout si l’enquête est prolongée hors l’horaire du travail. De plus, le nombre faible des participants peut biaiser les résultats ; les participants doivent constituer un échantillon représentatif de la population.

2.1.2 Description de la méthodologie utilisée

Afin de couvrir une grande variété des conditions d’ambiance thermique, nous avons choisi de procéder à une enquête transversale de niveau III dans différents types de bâtiment de bureaux. Le choix des bâtiments de bureaux tient à plusieurs raisons. D’abord ce sont des bâtiments essentiellement occupés le jour pendant les heures de travail, ce qui facilite l’accès pendant l’enquête. De plus, le confort thermique constitue un enjeu important dans ces bâtiments vu son impact sur la productivité. Enfin, les bâtiments de bureaux présentent une grande diversité en terme de structure et d’équipements, et nous offre la possibilité d’étudier la relation entre la structure des bâtiments et le confort thermique.

Le choix d’une enquête transversale correspond le mieux à nos objectifs qui visent à étudier différentes configurations de bâtiments et nous permet aussi de minimiser les erreurs liées à l’échantillonnage. Le niveau III nous permet aussi de calculer les différents indices indiqués dans le chapitre 1 afin de rendre possible leur évaluation. A la suite de ces enquêtes, nous pourrons construire une base de données comportant les informations quantitatives et qualitatives sur les ambiances thermiques dans les bâtiments enquêtés pour les conditions estivales et hivernales.

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70

2.1.2.1 Les mesures physiques

Ces mesures visent à quantifier l’environnement intérieur global et en particulier l’ambiance thermique. Comme nous l’avons vu au chapitre précédent, l’ambiance thermique est caractérisée par quatre grandeurs physiques : la température de l’air, la température de rayonnement, l’humidité de l’air et la vitesse de l’air. Dans l’enquête, ces quatre grandeurs doivent être mesurées à chaque visite auprès de chaque participant. Ainsi, les matériels de mesure doivent être portatifs et conformes en même temps aux exigences des normes.

Pour atteindre ces objectifs, le laboratoire a acquis les matériels Vivo (voir annexe B1) spécialement pour les enquêtes. Le Vivo est un matériel portatif et robuste, il est composé de 3 unités qui mesurent la température opérative, la température de l’air, la vitesse de l’air et l’humidité de l’air. Une quatrième unité, la batterie, assure l’alimentation des trois autres unités (Figure 2.1 ). Chacune des unités peut stocker jusqu’à vingt mille mesures, et elles sont reliées entre elles par des câbles et peuvent communiquer, via un port infrarouge, avec un ordinateur de poche qui permet de les programmer et de contrôler les mesures. Les mesures effectuées sont toutes conformes aux spécifications des normes ISO 7730 et ISO 7726.

Afin de mesurer l’asymétrie de rayonnement, nous avons décidé d’utiliser un thermomètre infrarouge « Raynger MX2 ». Celui-ci permet de mesurer les températures de surface sans contact, et permet de vérifier si l’écart des températures entre les surfaces verticales opposées respectent les spécifications de la norme ISO 7730 ainsi que la température du sol et la température du plafond.

Figure 2.1 – Les instruments de mesures utilisés pendant les enquêtes.

V1 : unité vivo de mesure de la vitesse de l’air (valeur moyenne et écart-type), V2 : unité vivo de mesure de la température opérative, V3 : unité vivo de mesure de l’humidité relative, V4 : unité vivo batterie, L : chromamètre Minolta CL-200, C : analyseur de CO2 Anagas CD98, S : Sonomètre Solo, R : thermomètre infrarouge Raynger MX2 et T : enregistreur miniature Tinytag.

V1

V2

V3

V4

S

C

L

Photos tinytag Photo Raytek

T

R

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71

En parallèle aux mesures thermiques, nous avons décidé aussi de mesurer la concentration en CO2 pour qualifier la qualité de l’air intérieur, ainsi que le niveau de l’éclairement et le niveau sonore. La concentration en CO2 est mesurée via l’analyseur de CO2 portable « Testo 535 », le niveau d’éclairement via le chromamètre « MINOLTA CL-200 », et le niveau sonore via le sonomètre « SOLO ». Ceci nous permet de vérifier la possibilité d’interaction entre les différentes composantes de l’environnement intérieur.

Enfin, nous avons utilisé des enregistreurs miniatures de température et d’humidité de l’air « TINYTAG ». Ces enregistreurs ont été laissés dans les différents locaux visités d’un bâtiment pendant la période de l’enquête. Ils permettent un enregistrement continu, avec un pas de temps de cinq minutes, de la température et de l’humidité de l’air. Ceci permet de comprendre le comportement thermique de chacun des bâtiments visités.

Les caractéristiques des instruments de mesures sont présentées en annexe B1.

Ambiance thermique Appareils de

mesures Température

de l’air [°C]

Température

opérative [°C]

Vitesse de

l’air [m/s]

Humidité

relative [%]

Température

de surface [°C]

Concentration

du CO2 [ppm]

Eclairement

[Lux]

VIVO

TINYTAG

Raynger MX2

Testo 535

Minolta CL-200

Tableau 2.1 - Récapitulatif des instruments de mesures utilisés pendant les enquêtes.

2.1.2.2 Enquêtes : les questionnaires

Les questionnaires constituent un élément important des différentes études in situ réalisées. Ils sont distribués aux participants au moment des mesures et leur permettent d’évaluer l’état thermique personnel ainsi que la qualité de l’environnement intérieur du bâtiment sur des échelles prédéfinies. Les questionnaires permettent aussi de récolter les informations sur la vêture et l’activité des participants afin de calculer des différents indices de confort. Les réponses recueillies par les questionnaires servent à qualifier l’environnement intérieur des bâtiments du point de vue des occupants, ainsi que d’évaluer les indices théoriques du confort thermique en les comparant aux résultats de votes sensoriels et perceptifs des participants. Dans l’approche adaptative, les questionnaires jouent un rôle primordial puisqu’ils sont utilisés avec les mesures physiques pour développer le modèle adaptatif du confort thermique à travers une analyse statistique.

Afin de répondre à nos objectifs, nous avons décidé d’utiliser deux types de questionnaire. Un premier questionnaire, le questionnaire thermique, est destiné à recueillir les votes sensoriels et perceptifs des participants ainsi que les informations sur leurs vêtures et leurs activités. Ce questionnaire doit être rempli par les participants à chaque visite et parallèlement aux mesures ponctuelles. Le deuxième est un questionnaire général, il est

Expérimentation

72

rempli une seule fois par les participants. Ce questionnaire vise à obtenir des données plus générales concernant l’emploi des participants et l’atmosphère relationnel au travail, la qualité globale de l’environnement intérieur, et l’utilisation des moyens de contrôle de l’ambiance thermique.

Pour développer ces deux questionnaires, nous nous sommes inspirés de différents questionnaires présents dans la littérature et destinés également à une étude de l’environnement thermique d’un bâtiment tout en prenant en compte les spécifications de la norme ISO 10551 relative à l’évaluation de l’influence des ambiances thermiques à l’aide d’échelles de jugements subjectifs [AFNOR, 2001, Barbat, 2000, Bruant, 1997, Nicol, 2001, Schiller, 1988]. Nous décrivons ci-après les deux questionnaires.

Le questionnaire thermique

Ce questionnaire est rempli par les participants à chaque visite et parallèlement aux mesures physiques. Il requiert entre cinq et huit minutes pour le remplir. Un exemplaire est présenté en annexe B2. Ce questionnaire comporte cinq parties.

1 - Evaluation de l’ambiance thermique. Cette partie est composée de six questions et vise à évaluer l’ambiance thermique à l’aide des échelles de jugement perceptif, évaluatif et préférentiel préconisés par la norme ISO 10551 [AFNOR, 2001].

2 - Estimation de l’activité. Cette partie vise à déterminer l’activité du sujet pendant l’heure précédente aux mesures à partir d’une liste de huit activités types rencontrées dans les bureaux. Les activités types ont été déterminées à partir de la norme ISO 8996 [AFNOR, 1994] qui propose la valeur du métabolisme pour chacune des activités

3 - Estimation de la vêture. Dans cette partie, le sujet doit choisir à partir d’une liste exhaustive les pièces vestimentaires qu’il porte au moment des mesures. La liste des pièces vestimentaires a été déterminée en se basant sur la norme ISO 9920 [AFNOR, 1995] qui propose pour chacune des pièces la valeur de l’isolement vestimentaire.

4 - Evaluation de l’ambiance globale. Cette partie permet d’évaluer la qualité de l’air ainsi que le confort visuel et acoustique perçus par le sujet à l’aide d’une échelle sémantique différentielle.

5 - Utilisation des contrôles individuels. Dans cette partie le sujet doit indiquer s’il a utilisé ou non, pendant l’heure précédente aux mesures, un des moyens de contrôle disponibles dans le local.

Le questionnaire général

Ce questionnaire est rempli une seule fois par les participants indépendamment des mesures physiques. Il requiert entre quinze et vingt minutes pour le remplir, un exemplaire est présenté en annexe B3. Ce questionnaire est identique au questionnaire long utilisé pour le projet européen SCATs. Un exemplaire est présenté en annexe B3. Ce questionnaire comporte six parties.

Expérimentation

73

1 - Informations personnelles. Cette partie vise à identifier le sexe, l’âge, la taille et le poids du sujet

2 - Emploi. Cette partie permet d’avoir une description succincte de l’emploi du sujet ainsi qu’une évaluation perceptive du stress et de l’atmosphère relationnel au travail.

3 - Qualité de l’ambiance climatique. Dans cette partie, le sujet doit évaluer globalement l’ambiance thermique, la qualité de l’air, l’environnement lumineux et le niveau de bruit dans le local à l’aide d’une échelle sémantique différentielle.

4 - Caractéristiques organisationnelles et ergonomiques du bureau. Cette partie s’intéresse à la qualité ergonomique et à l’aménagement du local. De plus, le sujet doit évaluer le degré d’importance d’un ensemble de facteurs susceptibles d’affecter l’ambiance de travail.

5 - Contrôle individualisé. Cette partie permet de déterminer les moyens de contrôle disponibles dans le local ainsi que leurs importances et la fréquence d’utilisation.

6 - Santé. La dernière partie permet de déterminer la fréquence d’apparition d’un certain nombre des maux, ainsi que la sensibilité aux conditions d’ambiance.

2.1.2.3 Protocole expérimental

La plupart des bâtiments ont été enquêtés pendant une semaine en cinq visites sur les cinq jours de travail de la semaine. Chaque visite est effectuée en une demi journée. Les 5 visites ont été alternées entre matin et après midi. A chaque visite, les différents participants du bâtiment ont été enquêtés pour une durée moyenne de 10 minutes par participant et selon les étapes suivantes :

1 - Demander au sujet s’il est disponible pour commencer les mesures et remplir le questionnaire

2 - Adresser le questionnaire journalier au sujet (3 à 5 minutes) 3 - Parallèlement, Déclencher le vivo pour une période de dix minutes en le plaçant

sur le bureau du sujet (10 minutes) 4 - En laissant le vivo en fonction, les autres mesures ponctuelles sont effectuées en

notant les observations sur le local. 5 - A la fin des dix minutes, le questionnaire est récupéré et nous nous déplaçons

pour procéder aux mesures avec les autres sujets du bâtiment. Le questionnaire longitudinal est distribué à chaque participant au premier jour de

visite. Il est récupéré au dernier jour de visite. Les enregistreurs miniatures ont été programmés à l’avance. Ils sont mis en place dans les locaux au premier jour de visite et récupérés au dernier jour de visite.

Expérimentation

74

2.1.3 Présentation des bâtiments sélectionnés

Le choix des bâtiments répond à plusieurs critères concernant la structure et le fonctionnement des bâtiments ainsi que leurs environnements, mais le critère essentiel était la disponibilité et la volonté des personnes à participer à l’enquête. Les critères considérés pour le choix des bâtiments sont l’inertie du bâtiment et le mode de traitement de l’ambiance thermique en été. Les locaux sélectionnés dans les bâtiments ont été choisis de façon à avoir les différentes orientations en façade ainsi que les différentes configurations de bureau (individuel, collectif, cloisonné ou paysagé). Néanmoins, nous avons pu étudier huit bâtiments avec un total de 120 participants qui ont contribué à 410 observations. Les participants ont été choisis de façon à avoir un échantillon représentatif des occupants des bureaux. La figure 2.2 montre la distribution des participants par tranche d’âge et par sexe.

Figure 2.2 – Distribution des participants par tranche d’âge et par sexe.

Les plupart des bâtiments étudiés sont situés à Lyon et à Vaulx-en-Velin au sud est

de la France, sauf un situé à l’Isle d’Abeau à 40 km de Lyon. La ville de Lyon est classée selon la RT2000 en catégorie H2 pour les zones climatiques d’hiver, et Ec pour les zones climatiques d’été. Les données climatiques ont été récupérées à partir de la station météorologique dont dispose le laboratoire situé à Vaulx-en-Velin, dans la banlieue lyonnaise. Les bâtiments ont été enquêtés pendant l’été 2004 et l’hiver et le printemps 2005.

2.1.3.1 Description des bâtiments

Nous présentons ci-dessous les principales caractéristiques des huit bâtiments étudiés. Néanmoins, nous pouvons distinguer deux catégories essentielles selon leurs structures et leurs fonctionnements.

Les bâtiments naturellement ventilés (NV). Ces bâtiments présentent une structure en béton de faible hauteur (3 à 4 niveaux) avec un vitrage tout au long des façades (figure 2.4). Les vitrages sont munis d’une protection solaire, le plus souvent un store ou un voilage. La ventilation est naturelle ou mécanique simple. Le chauffage dans les locaux est assuré par un radiateur équipé par un robinet thermostatique. En été, le confort thermique est assuré par

Tranche d'âge

21

78

6

9

1416

19

0 10 20 30 40

<30

30-40

40-50

>50

Pourcentage

Homme

Femme

Expérimentation

75

ouverture des fenêtres, l’utilisation des stores et des ventilateurs locaux. Des huit bâtiments étudiés, cinq sont à ventilation naturelle.

Les bâtiments climatisés (CL). Ces bâtiments présentent une structure en béton mais avec une hauteur beaucoup plus importante et une façade en rideau ou semi-rideau (figure 2.3). Certains de ces bâtiments ne disposent pas de fenêtres ouvrables. Ils sont équipés par un store ou un voilage. Le traitement de l’ambiance thermique est assuré par un système de climatisation ou de rafraîchissement, été comme hiver. Trois bâtiments sont de ce type, dont deux sont des IGH. Un des trois bâtiments présente une particularité au niveau du contrôle individualisé. Les bureaux sont équipés d’une commande qui permet de régler les niveaux de température ainsi que l’éclairage et la position des protections solaires.

Le tableau 2.2 présente les huit bâtiments enquêtés.

Bâtiment : Britannia Code : B Localité : Vaulx-en-Velin Bureau : cloisonné Paysager Inertie : lourde Moyenne Légère Traitement de l’ambiance thermique en été

Ouverture des fenêtres Rafraîchissement Climatisation

Contrôles individualisés Fenêtre Thermostat Rideau/Store Climatisation

Ventilateur Eclairage

Périodes d’enquête : avril 05 Participants : 7 Observations : 19 Figure 2.3 - Les principales caractéristiques du bâtiment du Britannia.

Bâtiment : CETE Code : C

Localité : L’Isle d’Abeau Bureau : cloisonné Paysager Inertie : lourde Moyenne Légère Traitement de l’ambiance thermique en été




Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 26 Observations : 110 Figure 2.4 - Les principales caractéristiques du bâtiment de l’agence de l’eau.

Expérimentation

76

Code Bâtiment Ville Type Période d’enquête Observations E1 ENTPE ancien Vaulx-en-Velin NV Août 2004 – mars 2005 95 E2 ENTPE extension Vaulx-en-Velin NV Août 2004 – mars 2005 51 C CETE L’Isle d’Abeau NV Sept. 2004 – mars 2005 110 L LASH Vaulx-en-Velin NV Août 2004 – mars 2005 37 P Palais de justice Lyon NV Juin 2005 37 B Britannia Lyon CL Mai 2005 19 T Tour Crédit Lyonnais Lyon CL Mai 2005 21 A Agence de l’eau Lyon CL Juin 2005 20

Tableau 2.2 – Liste des bâtiments enquêtés.

2.1.3.2 Comportement thermique général des bâtiments

Les courbes de température et d’humidité enregistrées dans les bâtiments avec les sondes sont présentées en annexe C1. Nous décrivons ci-après le comportement thermique des bâtiments pendant les périodes de l’enquête.

Pour les bâtiments à ventilation naturelle, les enregistrements de température réalisés pendant l’été 2004 ont été élevés et ont atteint 32 °C dans certains locaux pendant le mois d’août. De plus, les variations de la température ont montré une faible amplitude qui n’a pas dépassée 4 °C pour la plupart des locaux reflétant la forte inertie de ces bâtiments. Les locaux les plus défavorisés sont ceux orientés au sud et à l’ouest disposant d’une surface vitrée importante et une protection solaire inefficace (voilage). Les bureaux collectifs sont aussi pénalisés par la montée de la température. L’ouverture des fenêtres n’a pas empêchée la montée de la température même quand il fait plus frais à l’extérieur. Quant à l’humidité relative, elle a varié entre 40 et 60 % dans la plupart des locaux.

Les mesures réalisées en hiver ont montré un comportement thermique plus stable avec des températures d’air variant dans un intervalle de 20 à 25°C selon l’occupation et l’orientation des bureaux. Par contre l’humidité relative a enregistré des valeurs basses qui n’ont pas dépassées 30 % et descendant en dessous de 20 % dans certains cas. Ces mesures reflètent la nature sèche des ambiances chauffées en hiver dans ce type de bâtiments.

Les bâtiments climatisés présentent un comportement thermique stable. Les enregistrements effectués en avril et mai 2005 ont montré des températures variant dans un intervalle de 20 à 25 °C pour la plupart des locaux. Les seuls locaux où la température dépasse 25 °C sont ceux disposant d’une double exposition. Quant à l’humidité, elle a varié entre 20 et 50 %. Le bâtiment A, le seul bâtiment rafraîchi, a montré un comportement moins stable et plus dépendant des conditions externes à cause de l’importance des surfaces vitrées. Les enregistrements réalisés en juin/juillet 2005 ont révélés des températures entre 22 et 28 °C dans la plupart des locaux, et dépassant le 30 °C dans les locaux doublement exposés. L’humidité relative était aussi plus variable, elle a variée entre 30 et 60 % pour la plupart des locaux.

Expérimentation

77

2.2 Préparation des données

2.2.1 Les données physiques et subjectives

Avant de commencer l’analyse des résultats des enquêtes, nous avons procédé à un codage numérique des données des questionnaires afin de les transmettre sur un seul fichier excel avec les résultats des mesures physiques. Les valeurs de l’isolement vestimentaire ont été déterminées pour chaque sujet à partir de la liste des pièces vestimentaires selon les valeurs indiquées dans la norme ISO 9920 [AFNOR, 1995], idem pour les valeurs du métabolisme calculées à partir de la norme ISO 8996 [AFNOR, 1994].

Les résultats des mesures physiques et les résultats des questionnaires ont été ainsi entrés sur une seule feuille excel. Ceci nous a permis de calculer les différents indices de confort.

2.2.2 Les indices de confort

2.2.2.1 Les indices rationnels

Afin de calculer les indices PMV et PPD, nous avons développé un programme sous Matlab en utilisant l’algorithme proposé dans la norme ISO 7730 [AFNOR, 1995].

Le calcul des indices ET*, SET, TSENS et DISC nécessite la connaissance de la mouillure cutanée. Pour cela, nous avons utilisé le modèle dynamique à deux noeuds de Gagge afin de développer un programme sous Matlab. Ce programme permet de calculer en conditions dynamiques les grandeurs physiologiques du centre et de la peau du corps humain selon le modèle proposé par Gagge [Gagge, 1986], et permet par la suite de calculer les différents indices. Il sera détaillé dans le prochain chapitre.

2.2.2.2 Les indices adaptatifs

Pour calculer les températures de confort dans les bâtiments à ventilation naturelle, nous avons utilisé l’algorithme de contrôle adaptatif proposé par McCartney et Nicol [McCartney, 2002] pour la France (cf. tableau 1.5).

L’indice trm80 a été calculé pour chaque jour à partir des fichiers climatiques de la station météo de l’ENTPE. L’indice tC indique la température de confort. Pour définir un intervalle de confort autour de tC, nous avons utilisé l’expression développée par El Mankibi [El Mankibi, 2003]. dtconf = -0.19tC + 6.34 Eq. 2.1 Avec dTconf = limite supérieure de l’intervalle de confort qui correspond à 90 % d’acceptabilité.

Expérimentation

78

Nous avons aussi calculé la température de confort en utilisant l’expression développée par de Dear [De Dear, 2002] pour la norme américaine sur le confort adaptatif dans les bâtiments à ventilation naturelle (cf. §1.6.5.2).

La moyenne quotidienne de la température extérieure a été également calculée à partir des données météorologiques pour chaque jour pendant les périodes des enquêtes. De Dear [De Dear, 2002] précise un intervalle de 5°C autour de tconf pour 90% d’acceptabilité, et de 7°C pour 80% d’acceptabilité.

2.3 Analyse de l’environnement intérieur

2.3.1 Quantification de l’ambiance par les mesures physiques

Les résultats des mesures réalisées dans les différents bâtiments sont présentés dans l’annexe C selon la saison et le traitement thermique des locaux. Les figures 2.5 et 2.6 présentent les principales statistiques descriptives, sous forme de box plot (diagramme boîte à moustache3) de la température opérative intérieure.

Pour les bâtiments naturellement ventilés (NV), les mesures d’été ont montré un comportement thermique variable selon le bâtiment et les conditions extérieures. La température opérative a varié dans un intervalle de l’ordre de 7°C pour la plupart des bâtiments (sauf pour le bâtiment P). Cette variation représente uniquement les différences entre les différents locaux enquêtés dans le même bâtiment et ne reflète pas son inertie thermique (les variations quotidiennes dans les différents locaux sont limitées entre 2°C et 4°C à cause de la forte inertie thermique de ces bâtiments). La moyenne de la température opérative dans ces bâtiments a varié entre 25 °C (dans le bâtiment C) et 31°C (dans le bâtiment L). Les températures les plus élevées ont été relevées dans les bâtiments E2 et L. En effet, la plupart des locaux dans le bâtiment E2 dispose d’une orientation défavorable (sud ouest et sud est), un indice de vitrage élevé (de l’ordre de 30%) et une protection solaire inadaptée (store extérieur en toile transparent) alors que dans le bâtiment L la majorité des locaux est située dans un bureau paysager à forte charge interne (une vingtaine de personnes et une trentaine de machines informatiques) et ne disposant pas d’une ventilation efficace.

En ce qui concerne les autres mesures physiques, elles ont toutes variées dans des intervalles aussi larges, notamment la vitesse de l’air qui a varié de 0.05 m/s à 0.5 m/s avec une moyenne de l’ordre de 0.25 m/s. Les vitesses d’air mesurées étaient particulièrement élevées dans les bâtiments E1, E2 et L où les températures ont été plus importantes par rapport aux autres. En effet, une grande majorité des participants utilisaient des ventilateurs

3 Sur la boîte à moustache, la moyennes est sous forme d’un + rouge et le minimum et le maximum en ♦ bleu. Les limites inférieure et supérieure de la boîte sont le premier et le troisième quartile (valeurs telle que 25% et 75% des données lui sont inférieurs respectivement). La boîte est coupée par une ligne noire qui représente la valeur médiane (50% des données lui sont inférieurs). Les extrémités ou les « moustaches » sont les valeurs au-delà desquelles on peut considérer que les valeurs sont anormales.

Expérimentation

79

locaux au moment de la mesure. Quant à l’isolement vestimentaire, il était limité entre dans un intervalle peu large (de 0.25 clo et 0.5 clo) avec une moyenne de l’ordre 0.35 clo.

Pour les mesures d’hiver, les bâtiments NV ont présenté un comportement thermique plus stable avec des températures opératives homogènes entre les différents locaux. La moyenne globale est de l’ordre de 24°C sauf dans le bâtiment L où elle est de 1°C en plus à cause de l’importance des charges internes. Par contre, l’humidité relative était inférieure à 30% dans les différents bâtiments avec une moyenne de l’ordre de 25%. Les variations de l’isolement vestimentaire sont plus importantes par rapport à l’été avec une moyenne de l’ordre de 0.7 clo. La vitesse de l’air reste stable autour de 0.05 m/s.

Pour les bâtiments climatisés, les mesures physiques réalisées en été sont homogènes et plus stables par rapport aux bâtiments NV. Les températures mesurées sont plus concentrées autour de leurs moyennes sauf pour le bâtiment A où les occupants disposent d’un contrôle sur leur environnement thermique grâce à une télécommande. En effet, les températures dans ce bâtiment ont atteints parfois 28°C pendant la période de l’occupation. Cela veut dire que les occupants laissent et acceptent l’élévation de la température quand ils ont le contrôle sur elle, conformément au principe de l’adaptation psychologique qui stipule que la réaction de l’être humain à un stimulus change s’il peut le contrôler [Brager, 2004]. L’isolement vestimentaire est plus variable avec une moyenne de 0.5 clo, et la qualité de l’air est nettement meilleures que celles des bâtiments NV.

Température opérative

A

B

T

C

E1

E2

L

P

0

5

10

15

20

25

30

35

Température opérative (°C)

P

L

E2

E1

C0

5

10

15

20

25

30

35

Figure 2.5 – Description par bâtiment de la température opérative pour les mesures d’été.

Figure 2.6 – Description par bâtiment de la température opérative pour les mesures d’hiver.

Expérimentation

80

2.3.2 Évaluation de l’environnement intérieur par les occupants

Les mesures physiques nous ont permis de décrire les ambiances intérieures dans les bâtiments. Nous allons maintenant les évaluer du point de vue des occupants moyennant leurs réponses sur les questionnaires thermiques. Les figures 2.7 à 2.11 présentent les résultats des votes de confort thermique en terme de sensation, acceptabilité et préférence thermiques et de mouvement d’air. Les résultats de l’ensemble des questionnaires sont présentés dans l’annexe C3.

Dans les bâtiments NV, la sensation thermique est différente selon la saison (figure 2.7). En été, elle est globalement légèrement chaude (avec une moyenne de +1.1 et un écart-type de 1.1), alors qu’en hiver elle est proche de la neutralité (la moyenne +0.4 et l’écart-type 0.8). La sensation thermique perçue est acceptée par seulement 40% des participants en été avec une préférence pour une ambiance un peu plus froide. De plus, près de 50% des participants trouvent que le mouvement de l’air est insatisfaisant et préfère avoir plus de mouvement d’air dans le local. En hiver, la majorité (près de 90%) trouve l’ambiance acceptable et ne préfère aucun changement globalement (avec une légère préférence pour une ambiance un peu plus froide). En ce qui concerne la qualité globale de l’ambiance, les principaux problèmes concernent le bruit interne (dans les bureaux collectifs ou paysagés) et la qualité de l’air (air sec).

Dans les figures présentées sur la page suivante, nous analysons la distribution des votes d’acceptabilité et de préférence en fonction des votes de sensation thermique dans les bâtiments NV en été et en hiver. Nous constatons d’abord que la distribution des votes d’acceptabilité n’est pas symétrique par rapport aux sensations chaudes et froides, surtout en été. La sensation neutre est complètement acceptable en été comme en hiver. Par contre, en hiver les sensations chaudes sont mieux acceptées, alors qu’en été les sensations froides sont les mieux acceptées. Nous constatons aussi que les sensations froides en hiver sont moins dépréciées que les sensations chaudes en été.

Bâtiments NV & CL Bâtiments NV & CL

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

-3 -2 -1 0 1 2 3Vote de sensation thermique

Fréq

uenc

e

VN été VN hiver CL été

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

-3 -2 -1 0 1 2 3Vote de préférence thermique

Fréq

uenc

e

VN été VN hiver CL été

Votes de sensation thermique Votes de préférence thermique

Figure 2.7 - La distribution des votes de sensation (à gauche) et de préférence thermique (à droite).

Expérimentation

81

Bâtiments NV - été Bâtiments NV - hiver

56%

55%

44%

53%

67%

35%

100%

47%

100%

30%

8%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Très froid (-3)

Froid (-2)

Lég. Froid (-1)

Neutre (0)

Lég. Chaud (1)

Chaud (2)

Très chaud (3)

8%

26%

19%

46%

50%

74%

100%

81%

46%

50%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Très inacceptable Inacceptable Légèrement inacceptable Acceptable .

Figure 2.8 – Distribution du vote d’acceptabilité par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV.

6%

49%

50%

13% 27%

90%

17%

4%

100%

60%

9%

47%

74%

44%

8%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Très froid (-3)

Froid (-2)

Lég. Froid (-1)

Neutre (0)

Lég. Chaud (1)

Chaud (2)

Très chaud (3)

8%

16%

90%

52%

31%

100%

84%

7%

62%

44%

3%

4%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Beaucoup plus froid Plus froid Un peu plus froid Sans changement Un peu plus chaud .

Figure 2.9 – Distribution du vote de préférence par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV.

13%

25%12%

9%

7%

100%

29%

74%

93%

23%

88%

62%

63%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Très froid (-3)

Froid (-2)

Lég. Froid (-1)

Neutre (0)

Lég. Chaud (1)

Chaud (2)

Très chaud (3)

38%

11%

50%

56%

85%

84%

50%

14%

44%

62%

5%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Moins de mouvement d’air Sans changement Plus de mouvement d’air .

Figure 2.10 –Préférence du mouvement d’air par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV. Beaucoup plus chaud Plus chaud Un peu plus chaud Sans changement Un peu plus froid Plus froid Beaucoup plus froid -3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

Très

froi

d(-3

)

Froi

d (-2

)

Lég.

Fro

id

(-1)

Neu

tre (0

)

Lég.

Cha

ud (1

)

Cha

ud (2

)

Très

chau

d (3

)

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

Très

froi

d(-3

)

Froi

d (-2

)

Lég.

Fro

id

(-1)

Neu

tre (0

)

Lég.

Cha

ud (1

)

Cha

ud (2

)

Très

chau

d (3

)

Figure 2.11 – Les moyennes du vote de Préférence par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV.

Expérimentation

82

En ce qui concerne les votes de préférence, les mêmes constats restent valables. A la neutralité thermique, la majorité ne préfère aucun changement. Nous constatons aussi une préférence plus importante pour les sensations chaudes en hiver que pour les sensations froides en été. Pour les sensations chaudes, les sujets préfèrent avoir plus de froid en été qu’en hiver. Il préfère également avoir plus de mouvement d’air. Les votes de préférence sont d’ailleurs limités entre -2 et +1 en été (-1 et +1 en hiver) même pour les sensations thermiques extrêmes (±2 et ±3). Les sujets n’utilisent pas les deux échelles de sensation et de préférence d’une façon symétrique pendant les deux saisons (figure 2.11). Nous revenons dans le paragraphe §2.4.1 sur ce point lors de l’analyse de l’utilisation des échelles de vote du confort thermique.

Pour les bâtiments climatisés, la sensation thermique est globalement neutre et acceptable par près de 90% des participants qui ne souhaitent aucun changement dans le climat intérieur.

2.3.3 Comparaison par rapport aux exigences des normes

Après avoir évalué les conditions thermiques du point de vue des occupants, nous les comparons avec les recommandations des normes, issues de l’approche analytique (ISO 7730) et l’approche adaptative (ACA et ACS). La norme ISO 7730 définit les conditions de confort qui correspondent à 90% d’acceptabilité4 par l’ensemble des occupants, soit un PMV (sensation prévue) entre -0.5 et 0.5 et un PPD inférieur à 10%. Les algorithmes adaptatifs précisent une température de confort avec deux intervalles qui correspondent à 80 % et 90% d’acceptabilité.

Le tableau 3.2 présente les résultats des comparaisons des différentes normes ainsi que le niveau de confort perçu par les occupants dans l’ensemble des bâtiments NV et CL. Nous utilisons le PPD pour vérifier la conformité des mesures avec la norme ISO 7730. Pour les algorithmes ACS et ACA, nous vérifions si la température de globe mesurée est située dans l’intervalle de confort.

Selon la norme ISO 7730, les mesures réalisées dans les bâtiments NV respectent la zone de confort dans 31% des observations en été et 67% en hiver. Cependant, l’enquête a montré que les participants ont voté confortables dans 48 % des observations en été et 83% en hiver. Les résultats obtenus par l’enquête sont proches de ceux obtenus avec l’ACA. En effet, selon ce dernier, 52% des observations en été (79% en hiver) sont situés dans la zone de confort.

La norme ISO 7730 sous-estime ainsi le niveau de confort dans les bâtiments NV en été et en hiver, alors que l’algorithme adaptatif ACA permet une représentation plus proche des résultats des votes (même constation pour la norme américaine ACS qui n’est applicable qu’en été). 4 Dans la nouvelle révision de la norme, elle prévoit trois catégories de confort A, B et C qui correspondent à 6%, 10% et 15% d’acceptabilité respectivement

Expérimentation

83

Pour les bâtiments climatisés, la norme ISO 7730 sous-estime aussi le niveau de

confort (66% en été contre 77% par les votes) mais reste plus exact que dans le cas des bâtiments naturellement ventilés. Par contre, l’algorithme adaptatif ACA surestime le niveau de confort dans les bâtiments climatisés (93% avec le ACA contre 77% par les votes). Cela peut être expliqué par une tolérance restreinte des occupants dans ces bâtiments envers leurs conditions climatiques, alors que les occupants des bâtiments NV sont plus tolérants comme ils disposent du contrôle sur les conditions d’ambiance.

2.4 Etude des interactions entre les échelles de vote et l’ambiance thermique Pour évaluer le confort thermique des occupants, nous avons utilisé dans le

questionnaire thermique trois échelles de vote comme suggéré par la norme ISO 10551: perceptif « sensation thermique », évaluatif « acceptabilité thermique » et préférentiel « préférence thermique » [AFNOR, 2001]. L’évaluation des ambiances thermiques par les

5 La norme ISO 7730 précise une valeur de 20°C pour Tmin en hiver et 23°C en été. 6 La norme ISO 7730 précise une valeur de 24°C pour Tmax en hiver et 26°C en été. 7 La norme ISO 7730 précise une valeur de 0.16 m/s pour Vmax en hiver et 0.25 m/s en été.

NV (hiver) NV (été) CL (été)

To : moyenne (Ecart-type) 23.7°C (1.6) 27.7°C (2.7) 24.2°C (2) % ≤ Tmin5 0% 2% 39% Tmin < % < Tmax6 66% 26% 43% % ≥ Tmax 34% 72% 18% HR : moyenne (Ecart-type) 26% (4) 45% (7) 37% (10) % < 30% 82% 0% 32% 30% ≤ % ≤ 70% 18% 100% 68% Va : moyenne (Ecart-type) 0.06m/s (0.02) 0.16m/s (0.14) 0.1m/s (0.05) % ≤ Vmax7 100% 74% 100% ST vote : moyenne (Ecart-type) 0.4 (0.8) 1.1 (1.1) 0.1 (0.9) % ≤ -0.5 14% 8% 25% -0.5 < % <0.5 44% 24% 48% % ≥ 0.5 42% 68% 27% PMV : moyenne (Ecart-type) 0.1 (0.5) 0.8 (0.7) 0.2 (0.5) % ≤ -0.5 12% 3% 9% -0.5 < % <0.5 69% 31% 68% % ≥ 0.5 19% 66% 23% ISO 7730 % des votes respectant la zone de 90% d’acceptabilité (PPD< 10)

67% 31% 66%

ACA % des votes respectant la zone de 90% d’acceptabilité

79% 52% 93%

ACS % des votes respectant la zone de 90% d’acceptabilité

- 41% 82%

% des votes respectant la zone de 80% d’acceptabilité

- 60% 93%

% des votes « confortable » (Confort perçu)

83% 48% 77%

Tableau 2.3 – Tableau comparatif des résultats des mesures avec les recommandations la norme ISO 7730

et des algorithmes adaptatifs ACA et ACS.

Expérimentation

84

résultats de vote nous a permis de constater certaines particularités sur l’utilisation de ces trois échelles. En outre, la comparaison par rapport aux recommandations de la norme ISO 7730 a montré que la zone de confort perçu s’étend au-delà des instructions de la norme (une sensation thermique entre -0.5 et 0.5). Pour cela, nous analysons les résultats de ces trois échelles ainsi que les corrélations avec l’ambiance thermique et entre elles.

2.4.1 Les relations entre les échelles du confort thermique

Pour vérifier d’abord si les votes de sensation entre -0.5 et 0.5 correspondent à 90 % d’acceptabilité, nous avons déterminé en fonction de la température opérative les fraction du vote de sensation comprises dans les intervalles [-0.5 ;+0.5] et [-1 ;+1]. Nous avons déterminé également les fractions du vote d’acceptabilité thermique sur les quatre valeurs de l’échelle de vote. La figure 2.12 présente les courbes qui correspondent aux différentes fractions de votes (ces courbes ont été déterminées par régression logistique présenté au §2.2.5). La courbe en jaune représente la fraction des sujets qui ont voté entre -0.5 et +0.5 sur l’échelle de sensation thermique et la courbe en rouge entre -1 et +1. La courbe en bleu clair représente la fraction des sujets qui ont voté ‘acceptable’ (AT=4) et la courbe en bleu clair ceux dont les votes étaient ‘acceptable’ ou ‘légèrement inacceptable’ (AT≥3), la zone comprise entre les deux courbes étant la fraction votant ‘légèrement inacceptable’ (AT=3). A partir de cette figure nous remarquons que pour la plage de température inférieure à 30°C, la courbe de sensation [-0.5 ; +0.5] est en dessous de celle d’acceptabilité (AT=4) de près de 20% et que cette dernière est plus proche de la courbe de sensation [-1;+1]. Ainsi l’acceptabilité d’une température donnée dépasse le plage de sensation [-0.5;+0.5] et est plus proche de la plage [-1 ;+1]. Par contre au-delà de 30°C, l’acceptabilité correspond mieux à la plage de sensation [-0.5;0.5] sans être très éloignée de la plage de sensation de [-1;+1]. Les personnes acceptent mieux les sensations s’écartant de la neutralité avec des températures inférieures à 30°C.

Figure 2.12 – L’analyse des probits du vote d’acceptabilité thermique en fonction de la température opérative.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

21 23 25 27 29 31


Frac

tion

des

vote

s

AT = 4 AT <= 3 AT <= 2AT = 1 |ST| <= 0,5 |ST| <= 1

Acceptable

Légèrement inacceptable

Inacceptable

Très inacceptable

Expérimentation

85

Bâtiment NV - été Bâtiment NV - hiver

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Thermique

Acc

epta

bilit

é Th

erm

ique

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Thermique

Acc

epta

bilit

é Th

erm

ique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Thermique

Préf

éren

ce T

herm

ique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Thermique

Préf

éren

ce T

herm

ique

Acceptabilité thermique AT = 3.779-0.194×ST-0.208×ST² (r² = 0.92) AT = 3.971+0.064×ST-0.206×ST² (r² = 0.92)

Préférence thermique PT = -0.190-0.553×ST (r² = 0.93) PT = 0.113-0.505×ST (r² = 0.97)

Figure 2.13 – Relations entre les échelles du confort thermique dans les bâtiments NV en été (à gauche) et

en hiver (à droite).

Dans une deuxième étape nous avons étudié les relations entre les échelles de vote.

Pour cela, nous avons cherché les corrélations entre les échelles de vote d’acceptabilité et de préférence avec celle de sensation dans les bâtiments NV selon la saison (été et hiver). La figure 2.13 présente les résultats des régressions entre les échelles. Les régressions ont été déterminées à partir des tableaux de contingence et ont été pondérées par le nombre des observations à chaque classe de sensation thermique (voir annexe C4). Nous constatons d’abord une forte corrélation entre les deux échelles d’acceptabilité et de préférence avec celle de sensation sur les deux saisons (r² supérieur à 0.9 dans tous les cas). La régression des votes d’acceptabilité sur ceux de sensation est une courbe polynomiale de second ordre qui présente un pic correspondant au maximum d’acceptabilité. La position du pic ne correspond à la neutralité thermique (ST=0) et elle est différente selon la saison (à gauche de l’axe de neutralité en été et à droite en hiver). En été, elle est décalée vers les sensations légèrement froides, et en hiver vers les sensations légèrement chaudes. En conséquence, la courbe d’acceptabilité n’est pas symétrique par rapport à la sensation de neutralité. En été, les sensations froides sont mieux acceptées, et en hiver c’est l’inverse. Nous constatons la même chose avec la préférence mais avec une régression linéaire. La droite est décalée vers la préférence des sensations froides en été, et chaudes en hiver. De plus, la droite présente une pente inférieure à l’unité (de l’ordre de 0.5). Cela veut dire que les participants ne votent pas

Expérimentation

86

de la même façon sur les échelles de préférence et de sensation (si une personne vote +2 ‘chaud’ sur l’échelle de sensation thermique, le vote ne sera pas forcément -2 ‘préfère avoir plus froid’ sur l’échelle de préférence). Le vote de sensation représente l’état thermique du sujet, mais le vote de préférence représente en pratique ses aspirations dans son environnement qui ne correspondent pas forcément à un retour à la neutralité si la sensation est chaude ou froide. En effet, ces décalages dans les votes d’acceptabilité et de préférence peuvent être expliqués par les attentes et les aspirations du sujet (adaptation psychologique) dans son local à travers les questionnaires réalisés dans le cadre d’une étude in situ. Cela explique la différence par rapport aux études en chambre climatique qui réduit la complexité du confort thermique en ignorant les interactions entre le sujet et son environnement.

2.4.2 Relations entre les votes du confort et les paramètres thermiques

Après avoir étudié les relations entre les votes du confort thermique, nous nous intéressons maintenant aux relations entre le vote et l’ambiance thermique, en particulier celle de la sensation thermique avec la température opérative. En effet, la température opérative est souvent utilisée pour représenter l’ambiance thermique car elle permet de prendre en compte les effets convectifs et radiatifs du local. Pour cela nous avons établi les moyennes des votes sur les différentes échelles pour les valeurs de la température opérative allant de 20 à 33°C avec un pas de 0.5°C. Ensuite, nous avons déterminé les régressions pondérées par le nombre des observations pour chaque valeur de la température opérative. Nous n’avons pas pu obtenir pour les bâtiments climatisés (CL) une relation statistiquement significative (p<0.05). Cela peut être expliqué par l’étroitesse de l’intervalle de température opérative mesurée dans ces bâtiments.

La figure 2.14 présente les résultats des régressions du vote de sensation thermique pour le cas des bâtiments naturellement ventilés (pour l’ensemble des régressions voir annexe C5). Pour les deux saisons, la sensation thermique est fortement corrélée avec la température opérative qui permet seule d’expliquer plus de 80% de la variabilité du vote de sensation thermique (r²=0.82 en été et 0.85 en hiver). Par contre, les pentes des courbes de régression sont légèrement différentes : 0.21/°C en été et 0.29/°C en hiver. Cela veut dire que les personnes sont moins sensibles aux variations de la température opérative en été qu’en hiver (il faut un changement de 3.5°C de la température pour passer d’une sensation à une autre en hiver contre 5°C en été). Ces valeurs sont proches de celles trouvées par De Dear [De Dear, 1997] dans le cadre du projet ASHRAE RP-884 pour le développement de la norme américaine ACS sur le confort adaptatif dans les bâtiments NV. En effet, De Dear a trouvé pour le cas des bâtiments à ventilation naturelle une pente moyenne de 0.27/°C.

Expérimentation

87

Mesures d’été Mesure d’hiver

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

to (°C)

ST m

oyen

ne

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

to (°C)

ST m

oyen

ne

Modèle (Régression linéaire)

ST = 0.21×to -4.93 (r² = 0.82) ST = 0.29×to -6.46 (r² = 0.85) Neutralité thermique

Tneut = 23°C Tneut = 22.5°C Intervalle de 90% d’acceptabilité

4.5°C 3.5°C Intervalle de 80% d’acceptabilité

7.6°C 5.9°C

Figure 2.14 – Principaux résultats des régressions linéaires du vote de sensation thermique sur la

température opérative mesurée.

A partir des courbes de régression, nous déduisons la température de neutralité en

résolvant l’équation pour ST égale à zéro (sensation neutre). Cette température est considérée comme étant la température optimale de confort [Brager, 2004]. En été, nous trouvons dans les bâtiments NV une température de neutralité de 23°C, celle en hiver vaut 22.5°C. En analysant les bâtiments NV, nous constatons toujours un écart en faveur de la température de neutralité en été par rapport à celle en hiver (cet écart a varié de 1 à 2°C selon les bâtiments). Cela peut être expliqué par une adaptation saisonnière des sujets du fait qu’ils s’habillent plus légèrement en été. Si nous considérons, comme pour le PMV, des intervalles de 90% et 80% d’acceptabilité (correspondant aux sensations comprises entre ±0.5 et ±0.85 respectivement), nous pouvons de la même façon déterminer les largeurs de ces intervalles. Elles valent 4.5°C pour 90% d’acceptabilité pour l’ensemble des bâtiments NV en été et 3.5°C en hiver. L’analyse des bâtiments nous permet de constater que la largeur de cet intervalle est variable et qu’il est d’autant plus large que les conditions intérieures sont plus variables.

Enfin, nous avons étudié les variations de la température de neutralité en fonction des températures moyennes intérieures et extérieures dans chaque bâtiment sur les deux saisons. La figure 2.15 représente les températures de neutralité dans les bâtiments NV en fonction de la température intérieure et de la température extérieure. Nous présentons également le pourcentage d’acceptabilité déduit des votes en fonction des températures intérieures et extérieures.

Expérimentation

88

Bâtiments NV – été & hiver Bâtiments NV – été & hiver

T neut = 0,28×To + 16,13 (R²=0,629)

E2 étéC été

L été

C hiver

L hiver

E1 été

CL étéE1 hiver

E2 hiver

20

21

22

23

24

25

26

27

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

To (°C)

T ne

utra

lité

(°C

)

Tneut = 0,08×Text + 22,25 (R²=0,50)

E1 étéE2 étéC été

L été

CL étéE1 hiver

C hiver

L hiver

E2 hiver

20

21

22

23

24

25

26

27

0 5 10 15 20 25

Text (°C)

T ne

utra

lité

(°C

)

Température de neutralité (régression sur to) Température de neutralité (régression sur text)

% AT = 1 / (1 + exp(-(17,30-0,56*To))) (r² = 0,25)

E1 été

E2 été

C été

L été

CL étéE1 hiver

E2 hiver C hiverL hiver

0%

20%

40%

60%

80%

100%

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

To (°C)

% a

ccep

tabi

lité

% AT = 1 / (1 + exp(-(6,35-0,24*Text))) (r² = 0,21)

E1 été

C été

L été

CL étéC hiver

E2 été

E1 hiver

E2 hiver

L hiver

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 5 10 15 20 25

Text (°C)

% a

ccep

tabi

lité

Pourcentage d’acceptabilité (régression sur to) Pourcentage d’acceptabilité (régression sur text)

Figure 2.15 – Relations des températures de neutralité (en haut) et des pourcentages d’acceptabilité (en bas)

avec les températures opératives intérieures (à gauche) et les températures extérieures (à droite).

La température de neutralité montre une bonne corrélation avec la température

intérieure et peut être exprimée par une régression linéaire qui représente 63% de la variabilité de la température de neutralité. La droite présente une pente de 0.28 qui correspond à une variation de 1°C dans la température de neutralité pour tout changement de 3.5°C de la température intérieure. Cette relation permet de vérifier la dépendance de la température de neutralité avec les conditions thermiques rencontrées dans un bâtiment comme le stipule l’approche adaptative. Si les niveaux de température sont plus élevés dans un bâtiment, la température de confort le sera aussi du fait de l’adaptation des occupants (attente et accoutumance). La dépendance est aussi confirmée avec la température extérieure avec un coefficient de corrélation de 0.50. Par contre la pente est moins élevée et est de l’ordre de 0.1. Nous avons déterminé aussi les relations entre le pourcentage d’acceptabilité et la température intérieure et extérieure sur la figure 2.15 en bas. Nous remarquons que même avec des températures intérieures proches de 30°C, le niveau d’acceptabilité reste autour de 80% dans les bâtiments naturellement ventilés.

Ces résultats montrent que le confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés ne dépend pas uniquement des conditions thermiques. La relation entre la température de neutralité et la température intérieure confirme le rôle de l’adaptation qui permet d’ajuster la température de neutralité avec les conditions thermiques rencontrées.

Expérimentation

89

2.5 Étude comparative avec les indices du confort thermique

2.5.1 Comparaison avec les indices analytiques

Au premier lieu, nous nous intéressons à l’indice PMV préconisé par la norme internationale ISO 7730 [AFNOR, 1995]. Pour cela nous avons établi la régression entre le PMV et la température opérative. La figure 2.16 présente les droites de régression du PMV et du vote de sensation thermique avec la température opérative. Le PMV établit une forte corrélation avec la température opérative. Par contre, les pentes sont légèrement différentes par rapport à celles obtenues avec le vote de sensation perçue. En été, les personnes sont moins sensibles aux variations de la température qu’avec le PMV. En effet, la pente de la droite de régression du vote de sensation (0.21/°C) est inférieure à celle du PMV (0.26/°C). En hiver, c’est l’inverse. Les personnes sont plus sensibles aux variations de la température qu’avec le PMV (les pentes sont 0.29/°C et 0.21/°C respectivement). Cela veut dire que le PMV sous-estime la sensation de chaleur en hiver et la surestime en été.

Nous passons maintenant à étudier les différents indices analytiques (PMV, PMV*, ET, SET, TSENS) afin de déterminer leur capacité à prévoir le confort thermique in situ. Pour cela, nous avons étudié les relations entre le vote de sensation thermique (ST) et ces différents indices analytiques. De la même manière qu’avec la température opérative, nous avons déterminé les relations entre le vote de sensation (ST) et ces indices en utilisant des régressions linéaires. Toutes les relations étaient statistiquement significatives (p<0.05) sauf pour le cas des bâtiments climatisés. Elles sont présentées en annexe C5.


-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

to (°C)

Eche

lle d

e se

nsat

ion

ther

miq

ue

ST perçue (mesure)Rég. linéaire STST prévue (PMV)Rég. linéaire PMV

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

to (°C)

Eche

lle d

e se

nsat

ion

ther

miq

ue

ST perçue (mesure)Rég. linéaire STST prévue (PMV)Rég. linéaire PMV

Sensation thermique (régression linéaire sur to) ST = 0.21×to -4.93 (r² = 0.82) ST = 0.29×to -6.46 (r² = 0.85)

PMV (régression linéaire sur to) PMV = 0.26×to -6.41 (r² = 0.98) PMV = 0.21×to -5.03 (r² = 0.90)

Figure 2.16 - Sensation thermique et PMV en fonction de la température opérative.

Expérimentation

90


ST = 0,64×PMV + 0,34 (R²=0,92)

-3

-2

-1

0

1

2

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Vote

s de

sen

satio

n

0%

20%

40%

60%

80%

100%

23 24 25 26 27 28 29 30 31

To (°C)

% d

'acc

epta

bilit

é

% mesuré (AT≥3)

% prévu (PPD≤20)

Sensation perçue (régression sur PMV) Pourcentage d’acceptabilité (régression sur to)

Figure 2.17 – Les régressions entre le confort perçu en fonction du PMV (à gauche) et de la température opérative (à droite) dans les bâtiments NV en été et en hiver.

Sur le graphique à gauche de la figure 2.17, nous présentons la droite de régression

du vote de sensation avec le PMV. En abscisse est présenté le PMV qui est la sensation prévue par l’indice, et en ordonnée le vote ST (sensation perçue in situ). Nous constatons que la droite de régression est décalée vers les sensations chaudes avec une pente inférieure à l’unité. Pour un PMV inférieur à +1, le vote ST est supérieur au PMV alors qu’il lui est inférieur dans le cas contraire. Cela veut dire que le PMV sous-estime la sensation de chaleur dans le cas des sensations froides et neutres. Par contre, il la surestime dans le cas des sensations chaudes. Ainsi, le PMV prévoit des sensations plus chaudes que celles rencontrées in situ en été, et plus froides en hiver. Cela est confirmé par le graphique à droite sur la même figure sur lequel sous pouvons constater que le PPD (inconfort prévu) surestime considérablement le pourcentage d’inconfort perçu à partir d’une température opérative supérieure à 26°C.

Nous présentons dans le tableau 2.4 les résultats des régressions linéaires du vote de sensation avec les indices analytiques. Pour chaque indice, le tableau présente le coefficient de corrélation ainsi que les paramètres de la droite de régression pour le cas des bâtiments NV en été et en hiver. Nous rappelons que le PMV* est calculé de la même façon que le PMV mais avec les sorties du modèle physiologiques de Gagge : température de peau tsk et mouillure cutanée w utilisée pour le calcul de ET qui remplace la température opérative to.

Coeff. de corrélation Pente de la régression Abscisse à l’origine Indices de

confort NV (hiver) NV (été) NV (hiver) NV (été) NV (hiver) VN (été)

To 0,85 0,82 0,29 0,21 -6,46 -4,78

ET 0,85 0,74 0,30 0,22 -6,59 -4,96

SET 0,55 0,71 0,09 0,21 -1,75 -4,67

PMV 0,71 0,92 0,41 0,69 0,32 0,40

PMV* 0,97 0,97 0,94 0,87 0,54 0,26

TSENS 0,41 0,83 0,52 0,87 0,21 0,25

Tableau 2.4 - Les résultats des régressions de la sensation thermique avec les indices analytiques du confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés en été et en hiver.

Expérimentation

91

Parmi les cinq indices étudiés, c’est le PMV* qui réalise les meilleures corrélations avec le vote de sensation perçue à travers les équations 2.2 et 2.3. Il permet d’expliquer presque toute la variabilité (r²=0.97 en été et en hiver) du vote de sensation dans les bâtiments NV en été et en hiver. De plus, les pentes obtenues sont légèrement proches de l’unité et présentent la meilleure sensibilité par rapport à la sensation perçue. Notons que les droites présentent un léger décalage à l’origine (0.54 en été et 0.26 en hiver).

ST = 0.94×PMV* + 0.54 (pour les bâtiments NV en hiver) Eq. 2.2 ST = 0.87×PMV* + 0.26 (pour les bâtiments NV en été) Eq. 2.3

Par rapport au PMV, cet indice présente l’avantage de mieux prendre en compte

l’effet de l’humidité à travers la température effective et cela résulte par une meilleure comparabilité avec les votes de sensation perçue in situ dans les bâtiments NV en été et en hiver.

2.5.2 Comparaison avec les indices adaptatifs

Nous passons maintenant à étudier les indices adaptatifs du confort thermique. Les modèles adaptatifs définissent une température optimale de confort en fonction de la température extérieure avec un intervalle qui correspond à 90% ou 80% d’acceptabilité. Nous avons calculé la température de confort pour chaque observation à partir des votes de sensation thermique selon l’équation proposée par McCartney et Nicol [McCartney, 2002].

Tconf = Tg – 2 (ST-4) Eq. 2.4 Avec Tconf = température de confort, °C Tg = température de globe, °C ST = vote de sensation thermique sur l’échelle de l’ASHRAE (de 1 à 7 au lieu de -3 à

+3) Nous présentons sur les deux graphiques en haut sur la figure 2.18 les températures

de confort moyennes en fonction de la température extérieure. Le graphique de gauche présente la relation avec la moyenne mobile exponentielle trm80, et le graphique de droite celle avec la moyenne quotidienne text,j. Sur les mêmes graphiques sont présentées aussi les zones de confort thermique définies par l’algorithme adaptatif ACA (considéré avec 90% d’acceptabilité), et celle de la norme américaine ACS (avec 90% et 80% d’acceptabilité). Globalement, les deux graphiques montrent que la totalité des températures de confort s’insert bien dans l’intervalle de confort (90% d’acceptabilité) avec le ACA et le ACS. Pour conforter ce résultat, nous avons comparé en plus les températures de neutralité avec les zones de confort adaptatives sur la même figure avec les deux graphiques en bas.

Expérimentation

92

Bâtiments NV – été & hiver Bâtiments NV – été

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30Température extérieure moyenne TRM80 °C

Tem

péra

ture

de

conf

ort (

°C)

TC mesuréTC SCATS fr90 % accept.

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32Température extérieure moyenne °C

Tem

péra

ture

de

conf

ort (

°C)

Tc mesureTc ACS90 % accept.80% acceptabilité

15

20

25

30

35

E1 E2 L C E1 E2 L C

Tem

péra

ture

de

neut

ralit

é (°

C)

T confort (ACA)

T neutralité (mesure)

15

20

25

30

35

E1 E2 L C

Tem

péra

ture

de

neut

ralit

é (°

C)

T confort (ACS)

T neutralité (mesures)

Comparaison avec ACA Comparaison avec ACS

Figure 2.18 – Comparaison des températures de confort mesurées avec l’intervalle de confort des modèles

adaptatifs (ACA à gauche et ACS à droite).

En haut : températures de confort déduites des votes dans les bâtiments NV en été.

En bas : température de neutralité calculée à partir des régressions linéaires dans les quatre bâtiments NV en été et en hiver pour le ACA et seulement en été pour le ACS.

Ces deux graphiques présentent les températures de neutralité dans chacun des

bâtiments NV en été et en hiver (calculées à partir des régressions linéaires du vote de sensation thermique sur la température opérative comme décrit dans le §2.4.2). Nous trouvons que les températures de neutralité tombent à l’intérieur de la zone de confort adaptatif à l’exception du bâtiment E2. Pour ce bâtiment où les températures d’air ont été plus élevées que les autres, on peut considérer que l’opportunité d’adaptation n’était pas optimale du fait de l’inadaptabilité des protections solaires (cf. §2.1.3.2).

Enfin nous avons déterminé les régressions linéaires des températures de confort en fonction de la température extérieure pour les comparer avec les équations de ACA et ACS. Le graphique à gauche sur la figure 2.18 présente la régression en terme de la moyenne quotidienne text,j, et celui de droite en terme de la moyenne mobile exponentielle trm80. Dans les deux cas, nous obtenons un coefficient de corrélation de l’ordre de 0.60. En ce qui concerne les paramètres des équations, ils sont proches de ceux de l’ACS dans le cas de la moyenne quotidienne où la température extérieure est supérieure à 10°C. Dans le cas de la

Été Hiver Été

Expérimentation

93

moyenne mobile exponentielle trm80, les paramètres sont plus proches dans le cas où nous considérons toutes les valeurs de trm80.

A travers cette étude, l’utilisation des deux modèles adaptatifs ACS et ACA nous a permis de conclure une bonne concordance avec les résultats des mesures dans les bâtiments naturellement ventilés en été et en hiver.


10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Température extérieure moyenne (°C)

Tem

épra

ture

de

conf

ort (

°C)

T confort (mesures)Rég. linéaireRég. linéaire / Text >10°C

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

-5,0 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0

Température extérieure moyenne (°C)

Tem

épra

ture

de

conf

ort (

°C)

T confort (mesures)Rég. linéaireRég. linéaire / Text >10°C

Température de confort (Régression linéaire sur text)

Tconf = 0.16×Text,j + 22.2 (r²=0.64) Tconf = 0.13×Trm80 + 22.6 (r²=0.62) Température de confort (Régression linéaire sur text / text > 10°C)

Tconf = 0.28×Text,j + 19.7 (r²=0.58) Tconf = 0.42×Trm80 + 15.9 (r²=0.48)

Figure 2.19 – Les coefficients des régressions linéaires des températures de confort sur la température

extérieure.

2.6 Paramètres non thermiques influençant le confort thermique A part le rôle des paramètres physiques et physiologiques dans le confort

thermique, l’approche adaptative reconnaît le rôle d’autres paramètres d’ordre psychologique et comportemental. Ces derniers participent activement dans la régulation des conditions thermiques et contribuent à l’acceptabilité de certaines ambiances qui sont qualifiées comme insatisfaisantes du point de vue physique et physiologique. La comparaison des prévisions des indices analytiques avec les votes de confort in situ a permis de constater un écart entre les deux, surtout dans les bâtiments NV avec une tendance à surestimer l’inconfort pendant les périodes chaudes. Ces indices tiennent compte seulement des paramètres physiques et physiologiques, et laisse supposer le rôle des autres paramètres psychologique et comportemental dans le confort thermique perçu dans ces bâtiments. A travers le questionnaire long, nous avons demandé aux sujets d’indiquer l’importance sur une échelle de 1 à 7 d’un ensemble de facteurs susceptibles d’affecter la perception de leur ambiance. Le traitement des résultats par une classification ascendante hiérarchique nous a permis de classer ces facteurs en quatre catégories selon l’importance affectée par les sujets.

Expérimentation

94

Figure 2.20 – Classification des facteurs influençant la qualité de l’ambiance selon leur degré d’importance.

La figure 2.20 présente le résultat du classement ainsi que les quatre classes

obtenues (chacune présentée par couleur différente). Ces quatre classes correspondent au confort thermique, qualité de l’environnement lumineux et sonore, qualité relationnelle au travail, et l’aménagement et l’organisation du bureau. De plus, nous pouvons constater le rôle de certains facteurs comme le contrôle individualisé des conditions d’ambiance qui est jugé aussi important que la température de l’air. En effet, le contrôle individuel constitue une condition nécessaire pour le confort thermique selon l’approche adaptative. Plus le local offre les possibilités à l’occupant de régler et d’ajuster les conditions de son environnement à ses besoins, plus il accepte, même préfère, les variations de la température dans des intervalles larges dépassant ceux établis par les normes [Brager, 2004].

Nous allons maintenant nous focaliser sur le rôle des contrôles individuels à travers les actions des sujets pour ajuster l’ambiance thermique dans le local.

2.6.1 Le contrôle individuel

Les différentes études expérimentales réalisées dans les bâtiments naturellement ventilés [Raja, 2001, Brager, 2004] insistent sur le rôle du contrôle individuel dans l’acceptabilité de la variabilité des conditions thermiques au-delà des recommandations des normes. En fait, les normes sont basées sur des études conduites dans des chambres climatiques qui minimisent le contrôle des conditions environnantes par les sujets. Or, le contrôle individuel participe activement dans la régulation des conditions thermiques et contribue à l’adaptation psychologique par la détente des expectatives des occupants. Les

Dendrogramme

Con

trôle

indi

vidu

alis

é

Intim

ité

Prop

reté

bur

eau

Déc

orat

ion

bure

au

Hum

idité

Abse

nce

cour

ant d

'air

Aéra

tion

Tem

péra

ture

Abse

nce

éblo

uiss

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t

Ecla

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ière

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conv

ivia

l050

100150200

250300350400450

Dis

sim

ilarit

é

Expérimentation

95

résultats que nous avons obtenus dans les bâtiments NV confirme cette hypothèse et nous incite à regarder de plus près le rôle du contrôle individuel.

Le contrôle individuel représente les actions adaptives qui caractérisent le comportement de l’occupant dans son environnement. Ces actions sont de deux natures. Il y a les actions qui visent à ajuster les conditions d’ambiance pour convenir avec les besoins ou les attentes de l’occupant (en agissant sur la fenêtre, le store, le thermostat ou le ventilateur). D’autres actions permettent à l’occupant de s’accommoder aux conditions environnantes (en ajustant la vêture, la posture ou l’activité). Pour distinguer entre les deux, nous allons désigner par contrôle individuel le premier type des actions, et par ajustement personnel le dernier.

Pour le cas des bâtiments naturellement ventilés dans notre étude, le contrôle individuel concerne l’utilisation de la fenêtre, du store, de l’éclairage ou du ventilateur. Dans le questionnaire thermique nous avons demandé aux sujets d’indiquer s’ils ont modifié l’état d’un des éléments indiqués ci-avant pour ajuster l’ambiance thermique du local. Nous allons exploiter les résultats pour analyser l’utilisation des contrôles individuels et leurs interactions avec l’ambiance thermique. Comme les variables sont de nature binaire (ouvert/fermé ou allumé/éteint), nous avons utilisé la régression logistique qui permet de modéliser des variables binaires ou des sommes de variables binaires. La régression logistique est utilisée pour étudier les interactions avec les paramètres thermiques de l’ambiance [Nicol, 2004]. Le principe du modèle de la régression logistique est de relier la survenance ou la non survenance d’un événement au niveau de variables explicatives. Par exemple, on cherche à évaluer à partir de quel niveau de température intérieure ou extérieure la fenêtre sera ouverte ou le ventilateur mis en marche. La régression logistique considère que la variable dépendante, aussi appelée variable réponse, suit une loi de Bernoulli de paramètre p (p la probabilité moyenne pour que l’événement se produise), lorsque l’expérience est répétée une fois, ou une loi Binomiale(n, p) si l’expérience est répétée n fois. Le paramètre de probabilité p est une fonction d’une combinaison linéaire des variables explicatives. Nous avons utilisé le modèle logit dont l’expression analytique est la suivante.

Eq. 2.5

Avec

p = la probabilité moyenne pour que l’événement se produise, a, b = les paramètres de la régression,

x = la variable explicative (température d’air par ex.).

Le tableau 2.5 présente les résultats des régressions logistiques des contrôles individuels (fenêtre, store, éclairage et ventilateur) en fonction de la température opérative intérieure et de la température extérieure dans les bâtiments naturellement ventilés. Les résultats ont été obtenus avec l’outil Matlab.

( )

( )1

a bx

a bx

epe

+

+=+

Expérimentation

96

Relations avec To (°c) Relations avec Text (°C)

Fenêtre

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

% o

uver

t

Fenêtre

0%

20%

40%

60%

80%

100%

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Text (°C)

% o

uver

t

Store

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

% b

aiss

é

Store

0%

20%

40%

60%

80%

100%

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Text (°C)

% b

aiss

é

Eclairage

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

% a

llum

é

Eclairage

0%

20%

40%

60%

80%

100%

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Text (°C)

% a

llum

é

Ventilateur

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

% e

n m

arch

e

Ventilateur

0%

20%

40%

60%

80%

100%

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Text (°C)

% e

n m

arch

e

Température opérative intérieure Température extérieure

Corrélation r Constante a Pente b Corrélation r Constante a Pente b

Fenêtre 0,31 -7,47 0,26 0,42 -2,87 0,14

Store 0,17 -4,47 0,14 0,29 -2,32 0,09

Eclairage -0,01 -1,10 -0,01 0,06 -1,55 0,02

Ventilateur 0,62 -19,64 0,65 0,51 -6,71 0,26

Tableau 2.5 – Résultats des régressions logistiques dans les bâtiments NV.

Expérimentation

97

2.6.1.1 Utilisation de la fenêtre

Les occupants des bâtiments NV ouvrent la fenêtre pour apporter de l’air frais qui permet d’améliorer la qualité de l’air intérieur et le confort thermique en évacuant la chaleur interne et favorisant le mouvement de l’air dans le local. Le graphique en première ligne à droite sur le tableau 3.5 montre la proportion des sujets qui ont ouvert la fenêtre en fonction de la température opérative intérieure. Nous obtenons une corrélation modérée mais qui est statistiquement significative. Nous remarquons que la proportion des fenêtres ouvertes augmente significativement à partir de 24°C jusqu’à 31°C, puis elle diminue. Cette réduction dans la proportion des fenêtres ouvertures reflètent la tendance des sujets à fermer la fenêtre pendant l’après midi quand l’air extérieur devient chaud. Le graphique à côté montre la régression en fonction de la température extérieure. Nous obtenons une corrélation plus importante mais qui présente le même comportement qu’avec la température intérieure.

2.6.1.2 Utilisation du store et de l’éclairage

La protection solaire joue un rôle important dans le comportement thermique des locaux en limitant les apports solaires à travers les vitres et permet d’améliorer ainsi le confort thermique. Elle joue aussi un rôle important dans le confort visuel en limitant l’éblouissement ou les réflexions sur les écrans. L’utilisation du store n’a pas montré une forte corrélation avec la température intérieure. La corrélation est plus importante avec la température extérieure mais reste faible. Même si le store permet de se protéger de la surchauffe pendant les périodes chaudes, son utilisation ne semble pas très liée à la température. En effet les sujets semblent l’utiliser pour améliorer le confort visuel et réduire l’éblouissement [Foster, 2001]. Une étude réalisée par Sutter [Sutter, 2003] montre que l’utilisation du store est fortement corrélée avec l’éclairement lumineux extérieur. En ce qui concerne l’utilisation de l’éclairage, nous ne pouvons constater aucune relation avec la température par contre nous remarquons la proportion est presque toujours inférieure à 50%. Son utilisation dépend fortement de l’éclairement lumineux extérieur [Reinhart, 2003].

2.6.1.3 Utilisation du ventilateur - Ajustement de la vitesse de l’air

En ce qui concerne l’utilisation du ventilateur, les graphiques en dernière ligne montrent une forte corrélation avec les températures, surtout celle d’intérieur. A partir d’une température intérieure de 27°C, la proportion d’utilisation de ventilateurs augmente d’une façon importante et dépasse 80% à partir de 30°C. Nous avons étudié aussi la variation de la vitesse de l’air en fonction de la température d’air. La figure 2.21 présente les régressions de la vitesse de l’air en fonction de la température opérative intérieure (à gauche) et la température extérieure (à droite). Nous trouvons aussi des corrélations très fortes surtout avec la température intérieure. La vitesse de l’air augmente d’une façon exponentielle avec l’augmentation de la température. Ces résultats confirment l’importance du mouvement d’air, contrôlé individuellement par un ventilateur, comme technique de rafraîchissement dans les bâtiments naturellement ventilés pendant les périodes chaudes.

Expérimentation

98


0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

Vite

sse

d'ai

r (m

/s)

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

-5 0 5 10 15 20 25 30

Text (°C)

Vite

sse

de l'

air (

m/s

)

Vitesse de l’air (régression sur to) Vitesse de l’air (régression sur text)

Va = 0.001×exp(0.181×to) (r² = 0.82) Va = 0.033×exp(0.072×to) (r² = 0.63)

Figure 2.21 - Corrélation entre la vitesse de l’air et la température intérieure.

2.6.2 Les ajustements personnels

2.6.2.1 Ajustement de la vêture

La vêture constitue un moyen important d’adaptation aux conditions thermiques. Les personnes modifient et ajustent leurs vêtures tout au long de l’année en fonction des conditions extérieures et des variations saisonnières. Dans le questionnaire thermique, nous avons demandé aux sujets s’ils ont pris en compte les conditions météo pour s’habiller le matin. Près de 80% avaient répondu positif à la question, avec la température comme principal élément de météo considéré. Les personnes adaptent ainsi leurs vêtures en fonction des conditions climatiques qu’ils prévoient à l’extérieur et aux lieux de travail selon leurs expériences thermiques. La figure 2.22 présente la distribution des isolements vestimentaires des sujets dans les bâtiments NV selon la saison. Nous remarquons qu’en été l’isolement vestimentaire varie dans un intervalle étroit de 0.25 à 0.6 clo avec une moyenne de l’ordre de 0.38 clo. En hiver les variations sont plus importantes (de 0.3 à 1.3 clo) avec une moyenne de l’ordre de 1.75 clo.

Bâtiments NV - hiver Bâtiments NV - été

Fréquence - NV hiver

0,000,100,200,300,400,500,60

0,20,30,40,50,60,70,80,911,11,21,3

Fréquence - NV été

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60

0,20,30,40,50,60,70,80,9

11,11,21,3

HommeFemme

Figure 2.22 – Distribution de fréquences des valeurs de l’isolement vestimentaire dans les bâtiments NV.

CLO

Expérimentation

99

Sur la figure 2.23 nous avons tracés les variations des valeurs du clo en fonction de la température intérieure et extérieure. Dans les deux cas le clo présente une forte corrélation (r² = 0.94 dans les deux cas). L’isolement vestimentaire diminue avec l’augmentation de la température. Ces résultats affirment l’importance de l’ajustement de la vêture comme action adaptative face aux variations climatiques dans les bâtiments naturellement ventilés.


0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

Isol

emen

t ves

timen

taire

(clo

)

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

-5 0 5 10 15 20 25 30

Text (°C)Is

olem

ent v

estim

enta

ire (c

lo)

Isolement vestimentaire (régression sur to) Isolement vestimentaire (régression sur text) clo = 7.444×exp(-0.104×to) (r² = 0.94) clo = 0.844×exp(-0.104×to) (r² = 0.94)

Figure 2.23 – Corrélation entre l’isolement vestimentaire et la température intérieure.

2.6.2.2 Le niveau d’activité – Métabolisme

Le niveau d’activité influence le confort thermique individuel à travers la production de chaleur métabolique interne. L’approche adaptative considère que les personnes ont tendance à réduire leurs niveaux d’activité pendant les périodes chaudes pour limiter la production de chaleur interne. Pour cela nous avons tracé les variations de la chaleur métabolique en fonction de la température intérieure et extérieure. Les résultats obtenus (figure 2.24) ne nous permet pas de confirmer cette hypothèse à travers notre étude dans les bâtiments de bureaux naturellement ventilés. Par contre, nous avons remarqué que plus de la moitié consomment des boissons fraîches pendant les périodes chaudes. La boisson fraîche peut contribuer à une réduction de près de 10% du métabolisme [Yannas, 1995].


1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

20 22 24 26 28 30 32 34

To (°C)

Act

ivité

(Met

)

1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Text (°C)

Act

ivité

(Met

)

Chaleur métabolique (Variation avec to) Chaleur métabolique (Variation avec text)

Figure 2.24 – Corrélation entre le niveau d’activité et la température intérieure.

Expérimentation

100

2.6.3 Les caractéristiques des bâtiments

Les paragraphes précédents ont permis de constater l’importance du contrôle individuel pour le confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés. Le contrôle individuel ou l’opportunité adaptative dépend des caractéristiques du bâtiment selon son organisation, le mode d’occupation, le traitement thermique des locaux ou le mode de contrôle des ambiances (centralisé ou individualisé). La comparaison des distributions de fréquences du vote de sensation entre les bureaux cloisonnés et paysagés (figure 2.25) montrent que les sujets dans les locaux paysagés estiment des sensations plus élevées que leurs homologues dans les locaux cloisonnés en été et en hiver. En effet les bureaux paysagés sont caractérisés par une densité d’occupation importante qui résulte par une forte charge interne. En plus l’opportunité adaptative pour chaque sujet est différente selon sa position dans le local par rapport à la fenêtre par exemple.


0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5


Fréq

uenc

e

CloisonnésPaysagés

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5


Fréq

uenc

e

CloisonnésPaysagés

Figure 2.25 - La distribution des votes de sensation thermique dans les bâtiments à ventilation naturelle

selon le type des bureaux pour les mesures estivales (à gauche) et les mesures hivernales (à droite).

Une autre caractéristique importante est le type de traitement climatique des

bâtiments (climatisé ou naturellement ventilé). Les bâtiments climatisés sont généralement centralisés et offrent peu ou aucun contrôle individuel aux occupants, à part l’éclairage ou le store. Les occupants de ces bâtiments sont généralement exigeants par rapport aux conditions thermiques et ne tolère pas les variations de la température au-delà des intervalles préconisés par les normes. Les mesures réalisées dans les bâtiments CL n’ont pas pu établir des relations statistiquement significatives. Il était par exemple intéressant de comparer la sensibilité des occupants aux conditions thermiques (la pente de la droite de régression du vote de sensation thermique sur la température opérative) dans les bâtiments CL par rapport à celle des bâtiments NV. Nous avons trouvé en moyenne une valeur de l’ordre 0.25/°C dans ces derniers, une valeur comparable avec celle trouvée par de Dear dans le même type de bâtiment (0.27/°C) [De Dear, 1998]. Par contre, De Dear a trouvé dans les bâtiments CL une valeur deux fois plus importante (0.51/°C). Cela veut dire que les occupants des bâtiments CL sont deux fois plus sensibles aux variations de la température que leurs homologues dans les bâtiments NV.

Expérimentation

101

2.7 Comparaison avec la base de données SCATs Afin de tester la validité du modèle de la sensation thermique en fonction de

l’indice PMV* (Equations 2.2 et 2.3), nous avons comparé les résultats de nos mesures avec une partie des mesures effectuées dans le cadre du projet européen SCATs. Nous avons choisi d’utiliser les mesures réalisées en France. Les 2 graphes ci-dessous montrent que les valeurs du modèle sont en concordance avec celles tirées de SCATs, ces dernières étant toutes dans l’intervalle de confiance à 95% des nouvelles observations.

Figure 2.26– Comparaison de la relation de la sensation thermique en fonction du PMV* avec la base de données SCATs (relation d’été en haut, relation d’hiver en bas)

Régression des votes de sensation par PMV* (R²=0,974)

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5

PMV*

Sens

atio

n th

erm

ique

Régression linéaire Int. de conf. (Moyenne 95%)Int. de conf. (Obs. 95%) données SCATs

Régression des votes de sensation par PMV* (R²=0,866)

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

-1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

PMV*

Sens

atio

n th

erm

ique

Modèle Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%) Données SCATs

Expérimentation

102

2.8 Conclusion Dans ce chapitre, nous avons étudié le confort thermique à travers une

expérimentation in situ réalisée dans huit bâtiments de bureaux. Cette expérimentation a permis d’approfondir les connaissances sur les deux approches du confort thermique.

En ce qui concerne l’approche analytique, cette étude confirme l’incapacité de l’indice PMV de représenter le confort thermique dans les bâtiments à ventilation naturelle. Le PMV a surestimé la sensation de chaleur en été, et l’a sous-estimé en hiver. Ainsi, la norme ISO 7730 basée sur le PMV, n’est pas parvenue à prédire le niveau de confort ressenti par les participants dans les bâtiments NV, de plus, elle l’a sous-estimé en été et en hiver. D’autre part, en comparant les indices de confort analytiques entre eux, c’est le PMV* qui a établi la meilleure corrélation avec le vote de sensation thermique en été et en hiver. La qualité de la corrélation a été vérifiée par comparaison avec des données issues du projet SCATs. Cette corrélation peut être utilisée pour prédire la sensation thermique des occupants dans les bâtiments NV.

Pour l’approche adaptative, les deux algorithmes ACA et ACS ont permis de prédire d’une façon exacte le niveau de confort ressenti par les participants dans les bâtiments NV. Cette étude confirme aussi la dépendance entre la température de neutralité et les conditions rencontrées dans un bâtiment. D’autre part, nous avons trouvé que les participants acceptent les conditions thermiques dépassant la zone de sensation comprise entre [-0.5;0.5]. En analysant les relations entre le vote d’acceptabilité et de préférence et celui de sensation, nous avons établi les corrélations qui déterminent l’acceptabilité et la préférence thermique d’un occupant dans un bâtiment NV à partir de sa sensation thermique. Ces corrélations tiennent compte d’une façon implicite de l’adaptation psychologique, notamment les attentes et les aspirations de l’occupant. Enfin, cette étude expérimentale a permis de confirmer l’importance du comportement adaptatif pour le confort thermique dans les bâtiments NV. L’utilisation de la fenêtre, du ventilateur local et l’ajustement vestimentaire ont participé activement dans la perception thermique du local.

Cette étude expérimentale complète la bibliographie, et fournissent ensemble les éléments essentiels pour la modélisation dynamique du confort thermique.

103

3. Chapitre III : Modélisation dynamique du confort thermique

Introduction Les deux premiers chapitres ont permis de mettre en évidence les vertus des deux approches analytique et adaptative du confort thermique. Pour permettre une modélisation dynamique du confort ressenti in situ, il est ainsi nécessaire d’intégrer les principes des deux approches, notamment le comportement adaptatif de l’occupant qui n’est pas encore pris en compte dans la plupart des modèles. Cela nous a emmené à adopter une démarche systémique capable d’intégrer dans la modélisation, la pluralité disciplinaire des deux approches. Dans ce chapitre, nous procédons à l’élaboration d’un modèle dynamique du confort thermique intégrant le comportement adaptatif de l’occupant et destiné aux bâtiments à ventilation naturelle. Nous commençons d’abord par présenter les concepts généraux de l’approche systémique pour montrer sa pertinence à travers la complexité du confort thermique. Après nous passons au développement du modèle en trois étapes. La première étape consiste à identifier la structure générale du modèle grâce à une analyse causale. Cette étape permet notamment de montrer la possibilité de la prise en compte du comportement de l’occupant via un modèle dynamique. La deuxième étape consiste à formaliser les relations identifiées par l’analyse causale, et de les expliciter par des expressions mathématiques qui permettent de mettre en œuvre un code de calcul. Dans la dernière étape, nous procédons à l’intégration du code développé dans un outil de simulation dynamique qui permet de mesurer les conséquences du comportement simulé sur le confort thermique et la consommation énergétique.

Modélisation dynamique du confort thermique 3

Modélisation dynamique du confort thermique

105

3.1 Investigation systémique du confort thermique

3.1.1 La complexité du confort thermique

Une caractéristique importante du confort thermique est sa pluralité disciplinaire faisant intervenir un nombre important d’éléments de nature différente en échange permanent de flux de diverse nature (énergie, matière et information). Les différentes approches actuelles du confort thermique ne permettent pas de représenter les différents états du confort thermique de l'individu dans les bâtiments. Nous avons vu dans le deuxième chapitre que l’approche analytique réduit le confort thermique à son aspect physique et physiologique alors que l’approche adaptative le représente en une boîte noire où les mécanismes complexes du confort ne sont pas explicitement définis. Or Le confort thermique est trop complexe pour comprendre facilement et anticiper les comportements. De la reconnaissance d'un grand nombre d'éléments différents et constitutifs du confort thermique naît un sentiment de complexité [Cantin, 2000].

Pour éviter d’adopter des conduites inappropriées et réductrices à l’égard des situations complexes et riches de potentialités, il est essentiel de se doter d’un système de représentation capable de développer une intelligibilité constructive de cette complexité. L’élaboration d’un tel système de représentation est depuis cinquante ans au cœur des travaux de la systémique [Donnadieu, 2002].

La systémique présentée comme une démarche théorique, pratique et méthodologique repose sur l’appréhension d’un certain nombre de concepts tels que : système, interaction, rétroaction, régulation, organisation, finalité, vision globale, évolution, etc. A la différence de l’approche analytique, l’approche systémique englobe la totalité des éléments du système étudié ainsi que leurs interactions et leurs interdépendances [Cantin, 2000]. Elle prend forme dans le processus de modélisation et va de l’élaboration de modèles qualitatifs à la construction de modèles dynamiques et quantifiés, opérables sur ordinateur et débouchant sur la simulation.

L’importance de cette démarche réside dans sa capacité à aborder la complexité de la réalité (l’incertitude, l’ouverture, la fluctuation, le flou, la créativité…) tout en évitant de la représenter de façon réductionniste. Mais son grand atout est sa transdisciplinarité, elle a déjà donné lieu à de nombreuses applications dans des domaines très variés (biologie, écologie, économie, management des entreprises, urbanismes, etc.). Dans le domaine du bâtiment, l’application de la systémique reste limitée malgré tout son intérêt dans le contexte actuel du développement durable. Elle permet d’apporter une vision globale sur le bâtiment considéré dès lors comme un système doté d’une structure, assurant des fonctions et se transformant dans le temps, identifiée par ses finalités et perçue dans un environnement actif [Le Moigne, 1999], et facilite ainsi la prise en compte des interactions entre ses différents aspects architectural, environnemental, économique… sur une échelle locale et globale. Le travail de


106

Michel et celui de Cantin [Michel, 1994, Cantin, 2000] constituent un premier pas pour l’application de la systémique dans le domaine du bâtiment et ouvre une voie originale et prometteuse à la recherche et à l’action.

3.1.2 La lecture systémique du confort thermique

La démarche systémique se voulant modélisatrice demeure essentiellement descriptif. Cependant elle offre à priori une boîte à outils (triangulation systémique, découpage systémique et analogie) qui permettent de concevoir la multiplicité des points de vue puis de passer d’un point à l’autre [Donnadieu, 2002]. Elle commence par une exploration systémique avant d’aboutir à la modélisation et la simulation. Cette exploration systémique consiste à définir les limites du système à étudier et à bien le situer dans son environnement, pour ensuite identifier les sous-systèmes qui jouent un rôle dans le fonctionnement du système. Cela suppose de définir clairement les frontières de ces sous-systèmes pour faire ensuite apparaître les relations qu’ils entretiennent entre eux ainsi que leur finalité par rapport à son environnement. La définition de la frontière (et donc du système) sera dès lors liée aux objectifs de la modélisation et donc aux projets attribués à ce système [Le Moigne, 1999]. Ce point est crucial parce qu’il montre que le même objet peut être représenté de différentes manières selon les intentions du modélisateur. D’où l’importance de préciser au départ les objectifs et les finalités du système à construire à partir de la réalité observée.

La définition du système bâtiment consiste ainsi à identifier sa frontière, à travers laquelle il échange matière, énergie et/ou information avec son environnement, par rapport à la finalité de procurer un environnement intérieur favorable aux activités des occupants. La frontière sera l’enveloppe du système bâtiment qui réalise la clôture du système, celui-ci étant en interrelation avec un environnement extérieur et un environnement intérieur « l’occupant ». Le choix de l’occupant comme environnement intérieur du système bâtiment justifie la définition de la finalité du système bâtiment, d’un point de vue microscopique, relativement au système occupant. De plus, le fait d’intégrer l’occupant dans le système bâtiment (perçu comme étant un système doté d’une technicité lui assurant une stabilité dans un environnement prévisible) procure à ce dernier la possibilité d’une auto-finalisation et/ou la capacité de prendre en compte des évènements extérieurs pour revenir à la stabilité. En effet, l’occupant peut définir ses propres finalités et son intelligence lui confère l’autonomie à même de répondre à un changement de son environnement. Le système peut ainsi être considéré au niveau supérieur de l’auto-finalisation [Michel, 1994].

Cette approche systémique conduit donc à caractériser le confort thermique à l'aide d’un système microscopique composé de deux sous-systèmes complexes en interaction: le bâtiment et l'occupant, ce dernier étant maintenu dans la boucle de régulation. Cet ensemble suggère une interface forte par un complexe d'échanges multidisciplinaires, dans leur nature et leur contenu, entre les sous-systèmes d'un macro-système plus large. Le caractère ouvert de cet ensemble est assuré en considérant le bâtiment occupé inscrit dans un environnement


107

englobant, qui est plus ou moins urbanisé, appartenant lui-même à l'écosystème planétaire traversé par les flux énergétiques solaires. [Cantin, 2000]

Figure 3.1 - Représentation du système occupant-bâtiment

L'occupant, système thermorégulé, évolue ainsi dans cette ambiance intérieure.

Pour le système "occupant", la frontière sera la peau et la vêture, alors qu'elle sera l'enveloppe (murs verticaux et horizontaux) pour le système "bâtiment". L'ambiance intérieure du bâtiment constitue un environnement immédiat (ou le réseau de communication) dans lequel s'effectue les échanges de flux d'énergie, de matières (air, eau) et d'informations, entre l'occupant et le bâtiment. Les composants des deux systèmes ont de nombreuses finalités: stockage d'énergie, de matières, et d'informations, production, distribution et émission d'énergie, transformation des produits et matières (air, CO2, H20, etc.), contrôle et régulation des échanges.

Le confort thermique désigne ainsi une interaction forte entre l'occupant et le bâtiment, plus riche que celle d'un simple voisinage décrit par un nombre limité d'équations physiques décrivant les transferts thermiques. Plusieurs configurations sont possibles:

- le bâtiment influence l'occupant; - l'occupant agit sur le bâtiment; - le bâtiment et l'occupant s'influencent mutuellement. L'investigation des conditions de confort conduit alors à étudier des phénomènes où

interagissent de multiples facteurs, et où se combinent des principes de régulation et de déséquilibre.

Interface

Environnement - macro-système

Système régulé

Système de régulation Enveloppe Equipements

Ambiance intérieure

Bâtiment Occupant


108

3.1.3 Interactions : les mécanismes adaptatifs

Les deux sous systèmes bâtiment et occupant ont été le sujet de nombreuses études analytiques proposant des modèles dynamiques qui permettent de déterminer le comportement thermique de chacun d’eux en ne considérant que les transferts de chaleur et/ou de masse comme seul échange entre eux.

Or les interactions entre l’occupant et le bâtiment ne se limitent pas seulement à ces échanges physiques. L’occupant analyse sa situation actuelle et dès qu’il perçoit un changement dans son environnement ou un écart par rapport à ses attentes ou ses aspirations, il réagit en s’adaptant à la nouvelle situation ou en adaptant l’environnement à sa convenance. C’est exactement ce type d’interactions qui a été souligné par les disciples de l’approche adaptative en décelant l’écart entre les résultats des modèles analytiques et la réalité perçue dans les études in situ [Humphreys, 1998, Brager, 1998]. Ces modèles analytiques permettent de déterminer l’état thermique de chacun des deux sous-systèmes pris séparément, mais échouent à représenter la complexité de la réalité tissée par les interactions fortes et variées entres ces deux sous-systèmes, surtout dans des environnements changeants et dynamiques.

Le confort thermique concerne ainsi les interactions entre ces deux systèmes et les mécanismes d'adaptation qui peuvent être représentés par des boucles rétroactives comme on vient de le voir dans le prmier chapitre.

Parmi celles-ci, l'ajustement comportemental représente une liaison de rétroaction agissant, par exemple, sur le climat intérieur du bâtiment et sur la frontière vestimentaire entre les deux systèmes. Les ajustements comportementaux englobent toutes les actions effectuées, consciemment ou non, par un individu pour modifier des flux d'énergie échangés avec l'environnement bâti. Ils peuvent être représentés en trois groupes d'ajustement: personnel (modification de la vêture), technologique (ouverture ou fermeture d'une fenêtre, mise en marche d'un ventilateur), ou socioculturel (sieste aux heures chaudes).

Une autre boucle rétroactive, finalisant le confort thermique pour l'occupant, est l'acclimatation. Dans l'organisme, elle représente une liaison rétroactive inconsciente obtenue par médiation du système nerveux qui affecte le système physiologique de thermorégulation. Elle caractérise les changements dans les réponses physiologiques suite, par exemple, à une exposition prolongée dans un environnement thermique. L'acclimatation se distingue de l'adaptation génétique qui n'est pas observée sur la durée de vie de l'individu.

L'expérience thermique et la mémoire de l'individu affectent la sensation thermique par les attentes et l’accoutumance. Il s'agit d'une liaison agissant inversement à l'ajustement comportemental. Dans ce cas, les facteurs psychologiques sont introduits dans l'étude des mécanismes d'adaptation pour prendre en compte l'altération de l'information sensorielle par le passé de l'individu et ses attentes. Elle peut être comparée à la notion d'habituation en psychophysiologie (l'exposition répétée à un stimuli diminue l'intensité de la réponse). La satisfaction d'un individu dépend des conditions thermiques qui existent dans cet environnement et de ce qu'il attend.


109

Figure 3.2 - Caractéristiques structurelles d'un modèle du confort thermique.

De cette représentation du confort thermique, il apparaît qu’il peut être représenté

par un système auto-organisateur où l'occupant du bâtiment possède la capacité de modifier son comportement en fonction du niveau de confort, de son expérience et des transformations de son environnement.

L'étude du comportement de l'occupant qui recherche le confort thermique dans le bâtiment met ainsi en évidence une organisation dynamique avec existence de relations causales circulaires (boucles de rétroaction) et ouvre la voie devant une modélisation en dynamique des systèmes complexes du confort thermique qui permet d’associer ces boucles et de les dynamiser, d’en formaliser les relations au sein d’un modèle de simulation où interviendrait explicitement le temps.

Nous présentons en annexe D1 la démarche « dynamique des systèmes complexes » appelé systémique de l’ingénieur signifiant par ce terme les dimensions scientifique, technique et professionnelle liées à la mise en œuvre des concepts de la systémique qui vient d’être présentés auparavant [Donnadieu, 2002].

Maintenant nous procédons à la modélisation dynamique du confort thermique.

3.2 La modélisation dynamique du confort thermique

3.2.1 L’analyse causale du confort thermique

A cette étape de travail, il s’agit d’identifier les variables et les influences mutuelles qui permettent de représenter la dynamique du confort thermique d’un occupant dans un bâtiment, plus précisément dans un local habituel pour l’occupant tel que le lieu de travail. Le but est de construire un modèle microscopique qui permet de déterminer le comportement de l’occupant (prestation de confort, réactions) et l’effet qu’aura ce comportement sur son

Echanges physiques

Environnement - macro-système

Système régulé

Système de régulation

Enveloppe Equipements

Ambiance intérieure

Bâtiment Occupant

Ajustement comportemental

Expérience mémoire


110

environnement (conditions thermiques, consommation d’énergie) dans une situation réelle où l’occupant est soumis à une opportunité ou une suggestion d’action.

Les éléments clés pour cette analyse seront les interactions entre l’occupant et le local. A part les échanges physiques, nous venons de voir que ces interactions peuvent être représentées en trois boucles de régulation qui explicitent les mécanismes adaptatifs et les processus décisionnels liés à l’occupant dans le local. De ces trois boucles, deux nous intéressent particulièrement, la troisième (la régulation physiologique) étant d’une faible influence (cf. §1.6.3). Les deux autres sont relatives au comportement et à l’adaptation psychologique. Cette dernière exprime l’altération de l’information sensorielle par les attentes et l’accoutumance de l’occupant dans un local donné impliquant des processus cognitifs tels que la mémoire, l’apprentissage et l’anticipation. Cette boucle est en partie imbriquée dans la boucle du comportement puisque celui-ci est le résultat de la perception réelle de l’environnement par l’occupant, cette perception étant elle même dépendante des processus cognitifs mis en jeu. L’étude du confort thermique se trouve rapporter à l’étude du comportement de l’occupant dans un local lui offrant une certaine opportunité d’actions, faisant intervenir ainsi une structure comportant un grand nombre de variables de natures diverses et s’influençant mutuellement à travers des relations bouclées. Mais la question qui se pose est de savoir si on peut simuler des comportements humains.

3.2.1.1 Modélisation du comportement humain

Dans une étude sur les dynamiques de la motivation, Karsky [Donnadieu, 2002] a développé un modèle de simulation des comportements dynamiques des processus de motivation. Ce modèle permet d’expliquer pourquoi et comment un acteur humain soumis à une opportunité, une suggestion ou une demande impérative d’action, de la part de son environnement (action proposée) va être motivée et décider d’agir. Cette action aura un certain effet sur l’environnement et donnera lieu à une gratification pour l’intéressé (meilleur confort thermique dans notre cas). Ce modèle se base essentiellement sur la notion de la différence entre but et réalisation en comparant la satisfaction obtenue avec les aspirations correspondantes. Pour développer ce modèle sept théories très différentes, empruntant à divers domaines des sciences humaines (psychologie, anthropologie, psychosociologie, et neurobiologie), ont été utilisées. Ces théories ont donnés lieu à cinq boucles de régulation spécifique : boucle de réalisation, boucle du désir, boucle d’anticipation, boucle d’apprentissage, et boucle d’inhibition. Le jeu combiné des différentes boucles met en évidence le système complexe MODERE dans son ensemble et fait ressortir les données et paramètres exogènes : nature et modalités de l’action proposée, politique de gratification, type de personnalité et l’environnement sociétal.

Le modèle MODERE paraît à nos yeux très intéressants parce qu’il décrit d’une façon adéquate les comportements d’un acteur humain soumis à une opportunité d’actions donnée. Il pourra bien être utilisé pour expliquer le comportement de l’occupant dans un local dont la motivation sera un meilleur confort thermique. Pourtant ce modèle ne peut pas être


111

utilisé tel qu’il est, mais il fournit les éléments de base pour développer notre propre modèle. En effet, certaines boucles du modèle font intervenir le type de personnalité ou le désir sociétal. Pour cela, nous avons décidé de ne pas retenir ces boucles afin que le modèle soit applicable à un occupant quelconque indépendamment de sa personnalité. Deux boucles ont ainsi été retenues : la boucle de réalisation et la boucle d’anticipation. Elles sont décrites ci après.

3.2.1.2 La boucle de réalisation : écart désir-réalité.

Cette boucle permet de décrire le processus motivationnel en fonction de la satisfaction des aspirations ou des besoins. L’être humain est perçu comme un être de besoin qui n’agit que lorsqu’il est en état de manque, c’est-à-dire lorsqu’il a « satisfaction cumulée » se trouve inférieur à ce qu’il considère comme son état normal de satisfaction (aspiration). L’écart qui en résulte déclenche une disposition naturelle à agir (propension à l’action), disposition qui deviendra un facteur favorable à la motivation [Donnadieu, 2002].

L’occupant, étant un être humain thermorégulé, a des besoins physiologiques thermiques à satisfaire. Cette boucle permet de prendre en compte la régulation comportementale de l’occupant qui sera motivé à prendre une action dans un environnement lui proposant un certain nombre d’actions pour avoir en résultat des conditions thermiques plus satisfaisantes (gratification). Cette boucle stabilisatrice est déclenchée lorsqu’un écart est détecté entre la situation réelle et les aspirations (ou les besoins). Pour caractériser la satisfaction actuelle dans notre étude sur le confort thermique, nous avons utilisé la variable sensation thermique perçue. Puisque la préférence thermique de l’occupant exprime ses aspirations comme nous venons de voir dans le chapitre précédent, nous avons décidé de l’utiliser comme variable pour représenter l’écart entre l’aspiration et le réel. Cette préférence thermique sera donc le mobile de toute action et partant le moteur du processus motivationnel (figure 3.3).

Figure 3.3 - La boucle de réalisation du processus motivationnel relatif au confort thermique.

Préférence thermique

Motivation

Décision d’action

Action Sensation

perçue

Action proposée

-

+

+

+ +

-


112

3.2.1.3 La boucle d’anticipation : écart espéré-réel.

Cette boucle permet de modéliser les attentes de l’être humain qui est perçu comme un acteur conscient, maître de son comportement, des conséquences futures possibles, espérées ou promises, de ses actions, en anticipant par la pensée les résultats probables au regard des buts poursuivis [Donnadieu, 2002]. Ainsi, à l’action qui sera effectivement réalisée correspond une action anticipée qui devrait engendrer un résultat espéré qui se cumulera en une satisfaction espérée. Celle-ci est à chaque instant comparée à la satisfaction effective (situation réelle), le résultat de comparaison génère plus ou moins d’intérêt à l’action proposée. Cet intérêt à agir va influer sur la décision d’action, laquelle déterminera l’action effectivement réalisée en réponse à l’action proposée. On retrouve la notion essentielle de comparaison, d’écart entre deux variables, ici l’espéré et le réel.

Cette boucle est particulièrement intéressante à nos yeux parce qu’elle permet de prendre en compte l’aspect psychologique de l’adaptation à travers les attentes. Pour cela, elle sera également intégrer dans notre modèle. Nous utilisons comme avant la sensation thermique perçue pour représenter la satisfaction effective, l’écart avec la satisfaction espérée sera représenté par l’acceptabilité thermique. Cette dernière exprime en effet de l’écart entre l’espéré et le réel. Par contre l’intérêt à l’action ici, par différence à la motivation, dépend fortement de l’environnement objectif dans lequel se trouve l’occupant (la liste des actions proposées dans notre cas). Pour cela, nous avons décidé d’introduire la notion d’opportunité adaptative, déterminée à partir de la liste des actions proposées, pour déterminer l’intérêt à l’action en combinaison avec l’acceptabilité thermique. Cet intérêt va influer sur la décision d’action, laquelle déterminera à partir de la liste des actions proposées, l’action effectivement réalisée.

Figure 3.4 - La boucle d’anticipation du processus motivationnel relatif au confort thermique.

Opportunité adaptative

Acceptabilité thermique

Sensation perçue

Intérêt à l’action

Motivation


Action

Action proposée

- +

+

+ +

-

+

+


113

3.2.1.4 La dynamique du comportement de l’occupant - AdOCC

Il nous paraît d’abord important de rappeler qu’à travers ce travail, nous nous intéressons à représenter la complexité des comportements dynamiques du confort thermique d’un occupant dans son environnement habituel (lieu de travail par exemple) à travers les interrelations mutuelles qu’entretiennent l’occupant avec son cadre bâti, plus particulièrement celles qui explicitent les processus décisionnels relatifs aux mécanismes d’adaptation. Ces dernières sont souvent négligées, et même si elles sont reconnues elles seront rejetées comme non quantifiables donc inutiles. Pourtant tout comportement dynamique provient justement de l’existence – quantifiable mais non mesurée – de ces relations insoupçonnées.

Avec les deux boucles présentées ci avant, nous pouvons représenter sur un diagramme la structure des interactions entre l’occupant et son cadre bâti relativement au confort thermique. Nous distinguons sur le diagramme trois éléments principaux : l’occupant, le bâtiment et l’environnement extérieur. L’environnement extérieur, considéré sous son aspect climatique, représente l’environnement macroscopique avec lequel le système bâtiment échange matière, énergie et/ou information. Il permet de prendre en compte le contexte climatique qui pourra influencer la relation entre l’occupant et le bâtiment (perception du confort thermique). Quant aux autres éléments (l’occupant et le bâtiment), chacun d’eux peut être considéré comme un sous-système reconnu par une frontière dans son environnement actif et contenant un certain nombre d’éléments en interaction.

Le schéma global du diagramme causal est complété en introduisant les deux boucles que nous venons d’élaborer (figure 3.5). Ensemble, ces deux boucles déclenchent les processus décisionnels qui permettent à l’occupant d’entreprendre une action dans son environnement en fonction de son état de confort thermique. Elles permettent notamment la modélisation du comportement de l’occupant face à une situation d’inconfort. Les deux boucles peuvent être considérées comme un sous-sytème qui représente les interactions adaptatives entre l’occupant et le bâtiment. Ce sous-système constitue notre contribution pour la modélisation dynamique du confort thermique. Nous avons décidé d’appeler ce sous-système par « AdOCC » (Adaptation de l’Occupant – Confort – Comportement).

Nous remarquons sur ce diagramme les relations d’influence de l’environnement extérieur et du bâtiment sur la perception du confort thermique (sensation perçue, préférence et acceptabilité). Celles ci ont été introduites pour prendre en compte la dépendance du confort thermique sur le contexte climatique (différence saisonnière entre été et hiver) et le contexte du bâtiment (climatisé ou naturellement ventilation).

Ce diagramme permet de mettre en relief les principaux éléments et variables qu’il faut prendre en compte pour modéliser la dynamique du confort thermique. Nous passons maintenant à définir et à quantifier les variables ainsi que les relations qui les unissent.


114

Figure 3.5 - Le diagramme causal de la dynamique du confort thermique

3.2.2 Définition des éléments composant ‘AdOCC’

Avant de commencer la définition des différentes variables, nous devons signaler que la détermination du comportement de l’occupant repose sur la connaissance de l’état thermique de l’occupant. Pour cela, nous avons inclus dans AdOCC, avec cette partie comportementale, une autre partie qui permet de déterminer l’état thermique de l’occupant en utilisant l’indice PMV*. Le choix de cet indice repose sur les résultats du chapitre précédent qui a permis de constater la capacité du PMV* à déterminer l’état thermique des sujets.

Nous nous intéressons ici à la partie comportementale. AdOCC sera présenté dans sa globalité plus loin dans la partie concernant son intégration dans un outil de simulation dynamique qui permet de modéliser le comportement thermique des bâtiments en même temps (cf. §3.3.2.3).

3.2.2.1 Définition des variables de AdOCC

Dans cette partie nous nous intéressons à définir uniquement les variables relatives aux interactions. Pour les deux éléments occupant et bâtiment, ils seront développés plus tard dans la phase de simulation.

Environnement extérieur

Occupant

Bâtiment

Sensation perçue

Préférence Ecart Aspiration-Réel

Acceptabilité Ecart Espéré-Réel

Motivation



Actions proposées

Actions


Flux physique Flux Information/représentation Flux Information/décision

AdOCC


115

- Sensation perçue. C’est une variable quantitative continue qui exprime la sensation thermique réelle de l’occupant dans le local à un instant donné. Elle est estimée sur l’échelle de sensation thermique de l’ASHRAE (cf. tableau 1.1) et prend valeur dans l’intervalle [-3;3]. Elle est déterminée à partir de l’état thermique de l’occupant (déterminé par l’indice PMV*) mais dépend également du contexte climatique et du type du bâtiment.

- Préférence thermique. C’est une variable quantitative continue qui désigne la préférence thermique de l’occupant dans le local à un instant donné et permet d’exprimer l’écart entre les aspirations de l’occupant et sa sensation thermique actuelle. Elle est estimée sur l’échelle de préférence thermique (annexe B2) et prend valeur dans l’intervalle [-3;3]. Elle est déterminée à partir de la sensation thermique réelle perçue mais dépend également du contexte climatique et du type du bâtiment.

- Acceptabilité thermique. C’est une variable quantitative continue qui désigne

l’acceptabilité thermique de l’occupant dans le local à un instant donné et permet d’exprimer l’écart entre les attentes de l’occupant et sa sensation thermique actuelle. Elle est estimée sur l’échelle d’acceptabilité thermique (annexe B2) et prend valeur dans l’intervalle [1;4]. Elle est déterminée à partir de la sensation thermique réelle perçue mais dépend également du contexte climatique et du type du bâtiment.

- Actions proposées. Il s’agit ici d’une liste des diverses actions possibles dans un

local du bâtiment et qui permettent d’améliorer les conditions thermiques de l’occupant. Cette variable dépend directement des caractéristiques du bâtiment étudié.

- Opportunité adaptative. C’est une variable qualitative à 3 niveaux {faible, moyen,

fort}. Elle exprime le degré selon lequel l’occupant peut agir dans un local afin de satisfaire ses besoins en terme de confort thermique. Elle dépend essentiellement de la liste des actions proposées dans le local et peut être déterminée directement de cette dernière.

- Motivation. C’est une variable qualitative à 3 niveaux {faible, moyen, fort}. Cette

variable exprime la propension à agir de l’occupant suite à un écart entre sa situation thermique actuelle et ses aspirations. Cette variable est subjective et dépend uniquement de la préférence thermique de l’occupant.

- Intérêt à l’action. C’est une variable qualitative à 3 niveaux {faible, moyen, fort}.

Cette variable exprime aussi le degré d’importance pour agir dans un local selon l’écart détecté entre la situation thermique actuelle et celle espérée. Par différence à la motivation, elle dépend fortement de l’environnement objectif dans lequel se trouve l’occupant. Elle sera déterminée à partir de l’acceptabilité thermique et de l’opportunité adaptative.


116

- Décision d’action. C’est une variable quantitative à 3 niveaux {0, 1, 2}. En combinant l’intérêt d’action et la motivation cette variable permet de représenter la décision de l’occupant à agir sur son environnement en entreprenant une ou plusieurs actions. La valeur zéro correspond à ne pas agir, la valeur 1 pour exercer une action dont l’effet est limité, et 2 pour une action dont l’effet est plus important.

- Action. Cette dernière variable qui est plutôt une commande permet de traduire la

décision de l’occupant à agir et permet déterminer la nature de ou des actions à entreprendre en fonction de la liste des actions proposées dans le local.

3.2.2.2 Quantification des relations causales

Après avoir défini la nature et les modalités de chaque variable, il s’agit maintenant d’expliciter les flèches qui relient les variables entre elles. Ces flèches expriment des relations de cause à effet qu’il faudra formaliser et quantifier. A cette étape de travail, nous nous sommes basés sur les résultats de l’étude expérimentale et bibliographique réalisée dans le chapitre précédent pour déterminer puis formaliser les relations entre les différentes variables.

Occupant/Sensation perçue.

Il s’agit ici d’exprimer la sensation réelle perçue par l’occupant dans le local selon le contexte convenable. Pour caractériser l’état thermique de l’occupant, nous allons utiliser l’indice PMV* qui permet la meilleure corrélation avec la sensation réelle perçue (cf. tableau 2.4). La relation utilisée sera différente selon la saison (été ou hiver) et le type du bâtiment (à ventilation naturelle ou climatisé). La figure 3.6 montre la relation entre les deux variables pour l’été dans les bâtiments à ventilation naturelle.

-3,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 3,00

PMV *

Sen

satio

n th

erm

ique

per

çue

Très chaud

Chaud

Légèrement chaud

Neutre

Légèrement froid

Froid

Très froid

Figure 3.6 - Relation entre la

satisfaction obtenue et la

sensation perçue dans les

bâtiments à ventilation

naturelle pour les conditions

d’été

Sensation perçue/Préférence thermique.

En fonction de la sensation actuelle perçue par l’occupant, il va avoir une préférence thermique selon ses aspirations dans son contexte actuel. Pour exprimer la relation entre ces deux variables, nous avons utilisé les relations déterminées dans le chapitre


117

précédent (cf. §2.4.1). La relation utilisée sera différente selon la saison (été ou hiver) et le type du bâtiment (à ventilation naturelle ou climatisé). La figure 3.7 montre la relation entre ces deux variables pour l’été dans les bâtiments à ventilation naturelle.

-3,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 3,00

Sensation perçue

Préf

éren

ce

Beaucoup plus chaud

Plus chaud

Un peu plus chaud

Sans changement

Un peu plus froid

Plus froid

Beaucoup plus froid

Légèrement chaud

Chaud Très chaud

Très froid

Froid Légèrement froid

Neutre

Figure 3.7 - Relation entre la

préférence thermique et la




d’été.

Sensation perçue/Acceptabilité thermique.

En fonction de la sensation actuelle perçue par l’occupant, il va plus ou moins accepter sa situation thermique actuelle selon ses attentes dans son contexte actuel. Pour exprimer la relation entre ces deux variables, nous avons utilisé les relations déterminées dans le chapitre précédent. La relation utilisée sera différente selon la saison (été ou hiver) et le type du bâtiment (à ventilation naturelle ou climatisé). La figure 3.8 montre la relation entre ces deux variables pour l’été dans les bâtiments à ventilation naturelle.

-3,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 3,00

Sensation perçue

Satis

fact

ion

Acceptable

Légèrement inacceptable

Inacceptable

Très inacceptable

Légèrement chaud

Chaud Très chaud

Légèrement froid

Très froid

Froid Neutre

Figure 3.8 - Relation entre

l’acceptabilité thermique et la




d’été

Bâtiment/Actions proposées.

La liste des actions proposées découle directement de la caractérisation du bâtiment étudié. Les actions seront seulement celles qui pourront influencer les conditions thermiques dans le local ainsi que l’état thermique de l’occupant. Ces actions ont été déjà identifiées dans le chapitre précédent à travers le questionnaire longitudinal. Ce dernier nous a permis de


118

déterminer le poids accordés par les occupants pour les différentes actions possibles selon le degré d’importance. Nous présentons dans le tableau ci-après la liste des actions possibles pour contrôler les conditions thermiques dans un bâtiment à ventilation naturelle en été. Liste des actions possibles dans les bâtiments à ventilation

naturelle en été

Poids

Ouverture / Fermeture des fenêtres 0.9

Utilisation d’une protection solaire 0.9

Ajustement des vêtements 0.9

Allumer / éteindre une lampe de bureau 0.8

Allumer / éteindre l’éclairage général 0.8

Allumer / éteindre un ventilateur 0.7

Score Total 5.0

Tableau 3.1 – Listes des actions proposées dans un bâtiment NV en été.

Actions proposées/Opportunité adaptative.

L’opportunité adaptative découle directement de la liste des actions proposées. Pour la déterminer nous avons calculé un score qui correspond à la somme des poids des actions disponibles dans le local et en fonction de la valeur de ce score, l’opportunité adaptative sera déduite selon les règles indiquées dans le tableau ci-dessous.

Tableau 3.2 – La relation entre l’opportunité adaptative et la liste des actions proposées dans un local.

Pour prendre en compte les contraintes d’ouverture de la fenêtre relatives au bruit

ou à la pollution extérieurs, nous avons considéré un facteur de minoration de 0.5 sur le poids de la fenêtre dans le cas où l’environnement extérieur n’est favorable à l’ouverture de la fenêtre. L’opportunité adaptative dépend aussi de la position relative de l’occupant dans le local par rapport aux disponibilités d’action essentiellement la fenêtre. Pour cela si l’occupant n’est pas proche de la fenêtre, nous avons décidé de pénaliser l’opportunité adaptative en la diminuant au niveau immédiatement inférieur.

Actions proposées Opportunité adaptative

si score ≤ 3.5 Faible

si score > 3.5 & fenêtre ouvrable Moyen

si score = 5 Fort


119

Préférence thermique/Motivation.

Comme nous l’avons décrit dans le paragraphe précédent, la motivation dépend de la préférence thermique uniquement. Elle est déterminée selon la règle suivante : Plus l’écart par rapport aux aspirations est important, plus la préférence sera élevée et plus la motivation sera importante. Le tableau ci-contre exprime la relation entre ces deux variables.

Tableau 3.3 – La relation entre la motivation et la préférence thermique.

Acceptabilité & Opportunité adaptative / Intérêt à l’action.

L’intérêt à l’action est déterminé en combinant l’acceptabilité thermique avec l’opportunité adaptative. Cette variable est déterminée selon la règle suivante : plus l’écart entre la situation thermique actuelle et celle attendue est important, plus l’inacceptabilité sera importante et plus l’opportunité adaptative est forte plus l’intérêt à l’action sera important. Le tableau ci après résume la relation entre les variables.


Faible Moyen Fort

Très inacceptable Fort Fort Fort

Inacceptable Moyen Moyen Fort

Légèrement inacceptable Faible Moyen Moyen

Acc

ep

tab

ilit

é

Acceptable Faible Faible Faible

Tableau 3.4 –L’intérêt à l’action en fonction de l’acceptabilité et l’opportunité adaptative.

Motivation & Intérêt à l’action / Décision d’action.

La décision d’action est aussi déterminée en fonction des deux variables, la motivation et intérêt à l’action. La règle est la suivante : plus la motivation et l’intérêt à l’action sont importants plus la décision à l’action sera importante. Le tableau ci-dessous résume la relation avec ces deux variables.

Préférence thermique Motivation

si |Préférence| < 0.5 Faible

si 0.5 ≤ |Préférence| < 1.5 Moyen

si |Préférence| ≥ 1.5 Fort


120


Faible Moyen Fort

Faible 0 0 0

Moyen 0 1 2

Mo

tivati

on

Fort 1 2 2

Tableau 3.5 – La décision d’action en fonction de la motivation et de l’intérêt à l’action.

Décision d’action & Actions proposées / Actions.

Une fois la décision prise, cette relation permet de la transposer en une action parmi la liste des actions proposées. L’action qui sera entreprise dépendra de l’importance de la décision ainsi que du signe de la préférence (action contre le chaud pour un signe négatif, action contre le froid pour un signe positif). Ainsi nous distinguons deux types d’action : des actions contre le chaud et des actions contre le froid. Nous présentons dans le tableau suivant la liste des actions possibles dans un local d’un bâtiment à ventilation naturelle pendant la période estivale.

Tableau 3.6 – Exemple des actions en fonction de la décision d’action et les actions proposées dans un

bâtiment NV en été.

L’ordre des actions a été établi à partir de la fréquence d’utilisation de ces actions

déterminée à partir du questionnaire long. Ainsi si la décision d’action est non nulle, il s’agit d’exécuter, selon la valeur de la décision, la première action dans cette liste. Si cette action est déjà prise, elle sera maintenue à son état actuel et l’action suivante dans la liste sera exécutée. Ainsi l’action qui va être entreprise dépendra en plus de l’état actuel des éléments proposés dans la liste d’action.

Décision 0 1 2

Préférence . négatif positif négatif positif

Fenêtre Aucune action Ouvrir Fermer Ouvrir Fermer

Store Aucune action baisser Lever baisser Lever

Vêture Aucune action -0.05 clo +0.05 clo - 0.1 clo +0.2 clo

Ventilateur Aucune action Allumer /

augmenter puissance

Eteindre /

Réduire puissance

Allumer /

Augmenter puissance

Eteindre /

Réduire puissance


121

Chacune des actions entreprises aura un ou plusieurs résultats sur le local et l’occupant ainsi que sur les échanges entre les deux. La fenêtre influence l’échange aéraulique (débit d’air neuf) et la vitesse de l’air dans le local. Le store agit sur le gain solaire, notons que pour le store nous avons pris en considération aussi le rayonnement solaire reçu sur la façade. Par exemple, pour une façade nord ou une façade est dans l’après midi, la fermeture du store est inutile et l’action sera déclinée.

Pour les ajustements vestimentaires, les valeurs indiquées dans le tableau ont été déterminées à partir d’une analyse des tenues vestimentaires des sujets questionnées dans les enquêtes. Le même ajustement vestimentaire ne peut pas être effectué deux fois à la suite. Par exemple si à un moment donné la décision de l’occupant correspond à enlever un pull (-0.2 clo), il ne peut pas dans un moment ultérieur refaire cette action sauf s’il a remis le pull entre ces deux moments suite à une sensation de froid. Enfin le ventilateur va modifier la vitesse de l’air à proximité de l’occupant. Nous avons considérés trois niveaux de puissance pour le ventilateur comme c’est le cas de la plupart des ventilateurs utilisés.

L’ensemble des algorithmes utilisés pour traduire les décisions d’action en actions sera présenté un peu plus loin.

La nature et la modalité des variables et des influences mutuelles étant déclinées, nous pouvons maintenant passer à l’étape suivante qui consiste à l’intégration de AdOCC dans un outil de simulation dynamique.


122

3.3 Intégration de AdOCC dans un outil simulation Il nous semble d’abord judicieux de présenter en quelques mots les outils de

simulation pour en faire le choix de celui qui sera utilisé pour faire l’assemblage des différentes unités de notre système.

3.3.1 Le choix de l’outil de simulation

La dynamique des systèmes complexes est une démarche qui, comme la systémique, utilise beaucoup le langage graphique notamment à travers le diagramme causal et le diagramme des flux (stateflow diagram). Comme ces deux diagrammes utilisent des symboles communs pour représenter les variables et les interrelations selon leurs natures, plusieurs outils de simulations en dynamique des systèmes (STELLA, VENSIM, ITHINK, SIMULINK de MATLAB) ont été développé pour faciliter la translation de ces diagrammes en langage informatique qui permet la simulation à travers la résolution d’un système d’équation intégrales.

Par contre, notre travail de recherche ne vise pas uniquement à modéliser le comportement dynamique du confort thermique mais aussi à discerner le lien entre confort thermique et consommation d’énergie dans le bâtiment en vue d’une optimisation du second en fonction du premier. Pour cela, il nous sera plus pratique d’utiliser un outil de simulation dynamique permettant de modéliser et de simuler les systèmes thermiques, notamment le bâtiment faute de quoi nous serons amenés à développer un modèle dynamique pour simuler le comportement du sous-système bâtiment avec tout le travail de calibrage et de simulation qui s’en suit.

Notre choix a porté sur le logiciel TRNSYS16 pour les raisons suivantes. D’abord TRNSYS16 n’est pas un logiciel dédié uniquement à l’étude du comportement thermique du bâtiment, il est plutôt un solveur de systèmes d’équations capable de réaliser des simulations dynamiques. Il est basé sur une approche modulaire et permet de créer de nouveaux modèles et d’y intégrer en plus ceux de la bibliothèque. La bibliothèque contient quelques 50 familles de composants permettant de simuler, en régime transitoire, les bâtiments (mono- ou multizonal), les systèmes de chauffage et de climatisation. En plus la nouvelle version TRNSYS16 permet d’appeler des programmes écrits dans MATLAB et de les coupler avec les autres types via un nouveau composant ‘type 155’. Puisque nous avons utilisé MATLAB pour l’écriture des différents programmes, cela facilite leur intégration et leur couplage avec les différents types de TRNSYS16. Ainsi Le diagramme causal du confort thermique peut ainsi être traduit par un programme dans MATLAB et facilement intégré et couplé avec les autres types dans TRNSYS16, notamment le type 56 qui permet la modélisation d’un bâtiment multizonal.


123

AIRNODE (échange aéraulique)

Bâtiment

Bâtiment – Modèle multizonal Enveloppe + Equipements

Comportement thermique Comportement énergétique

AdOCC Partie physiologique

Modèle physiologique bi nodale de Gagge

Bilan thermique corps Indices confort : ET, PMV*

Bâtiment - modèle multizonal Ventilation + Qualité d’air

Comportement aéraulique débits d’air inter-zonales

Infiltrations

Environnement extérieur (Fichier climatique)

Interactions occupant - local

Sensation satisfaction Actions adaptatives

Partie comportementale

Flux physique (Matière/Energie)

Partie originale de ce travail développée sous MATLAB

Partie adaptée du code de CONTAM développée sous MATLAB

Type 56 de TRNSYS – modèle mutlizonal d’un bâtiment

Flux d’information (Représentation)

Flux d’information (Décision)

3.3.2 Description des composants utilisés dans TRNSYS

Le schéma suivant explicite le principe de l’assemblage de AdOCC avec les autres composants dans TRNSYS16 dans TRNSYS studio. Le schéma global comporte les deux sous-systèmes principaux bâtiment et AdOCC. Avec ces deux éléments, nous avons décidé d’inclure un composant appelé ‘AIRNODE’ pour calculer l’échange aéraulique entre les différentes zones et avec l’extérieur. En effet, les échanges aérauliques jouent un rôle important dans la détermination des conditions thermiques, surtout dans les bâtiments à ventilation naturelle (par ouverture des fenêtres). Les différents composants sont définis dans TRNSYS simulation studio qui permet de créer les composants et de définir les différentes connexions entre eux via une interface graphique. Nous allons détailler maintenant chacun des éléments composant le modèle global.

Figure 3.9 - Schéma global de l’intégration de AdOCC dans TRNSYS16.


124

3.3.2.1 Le composant ‘bâtiment’

TRNSYS permet de modéliser le comportement thermique d’un bâtiment multizonal à travers le type 56 inclus dans la bibliothèque. Le type 56 requiert en entrée la description physique du bâtiment ainsi que les gains internes et les débits d’échange d’air et détermine en sortie un grand nombre de variables dont la température d’air et opérative, l’humidité relative, les quantités de chaleur sensibles et latentes. TRNSYS propose un outil spécial ‘TRNBLD’ qui permet de faciliter la saisie d’un bâtiment afin de créer les fichiers d’entrée nécessaires pour le type 56. Le type 56 est généralement utilisé avec un pas de temps d’une heure, mais peut être utilisé avec des pas de temps plus petits (une demi heure ou un quart d’heure). Les descriptions du modèle physique du type 56 ainsi que de ses caractéristiques sont disponibles dans le manuel de TRNSYS16.

3.3.2.2 Le composant ‘AIRNODE’

Le module type 56 ne permet pas de calculer les échanges aérauliques entre les différentes zones d’un bâtiment ainsi que les infiltrations de l’extérieur, il les considère comme des entrées. Or l’échange aéraulique joue un rôle important dans la détermination des conditions thermiques, surtout dans les bâtiments naturellement ventilés en été où les infiltrations par ouverture des fenêtres constituent le seul moyen de rafraîchissement. Les différents débits d’échange d’air doivent être connus avec précision pour pouvoir les fournir au type 56 en entrée à chaque pas de temps.

3.3.2.2.1 Couplage TRNSYS-CONTAM

La bibliothèque de TRNSYS offre deux types qui permettent de faire le calcul aéraulique en utilisant les modèles aérauliques du logiciel CONTAM (type 97) et COMIS (type157). Ces deux types utilisent en entrée les données climatiques et les températures d’air des différentes zones fournies par le type56 et déterminent les différents débits nécessaires pour le type 56 à chaque pas de temps. Nous avons choisis d’utiliser le modèle aéraulique de CONTAM. Le logiciel CONTAM utilise les algorithmes AIRNET développé par Walton pour l’institut américain des normes et de la technologie (National Institute of Standards and Technology) [Walton, 1984, 1989]. Cet outil permet de modéliser l’échange aéraulique multizonale dans un bâtiment. Le bâtiment est représenté sous forme d’un réseau de nœuds dont chacun représente une zone du bâtiment. L’ambiance extérieure est aussi représentée par une zone. Chaque noeud du réseau est caractérisé par sa pression et sa température. Les cheminements possibles de l’air entre les différents nœuds sont représentés par des connexions entre ces nœuds, correspondant aux fuites se produisant au travers des composants aérauliques : porte et fenêtres ouvertes ou fermées, fissures dans les murs, entrées d’air, etc. [Barhoun, 2006]. Les différents débits sont calculés en exprimant l’équation de conservation massique en chacun des nœuds du réseau. La conservation de la masse est vérifiée pour chacune des zones du bâtiment. La température, et par conséquent la densité de


125

l’air, sont connues grâce au couplage avec le type56 qui reçoit en entrée les débits calculé par CONTAM (type97). Le type 97 utilise un fichier qui comporte la description des zones et des connexions aérauliques composant le bâtiment. Ce fichier est généré par CONTAM.

3.3.2.2.2 Développement de AIRNODE

En couplant CONTAM avec TRNSYS, nous nous sommes vite aperçus de l’impossibilité de modifier l’état d’un élément aéraulique (ouverture ou fermeture d’une fenêtre) au cours d’une simulations. Cela constitue une véritable entrave pour la modélisation du comportement de l’occupant. Pour contourner ce problème, il a fallu apporter les adaptations nécessaires au type 97 qui lui permettent de prendre en compte les modifications de l’état d’un élément aéraulique (fenêtre ou porte) au cours d’une simulation. Nous avons repris le code de calcul du type97 (l’algorithme AIRNET) et nous l’avons écrit dans MATLAB en lui apportant des modifications au niveau du contrôle des éléments aérauliques. Le programme développé dans MATLAB, appelé AIRNODE, sera appelé dans TRNSYS avec le type 155 qui peut être couplé de la même façon avec le type 56.

Pour s’assurer du bon fonctionnement du programme AIRNODE développé sous MATLAB, nous avons simulé une maison de deux étages, avec 3 zones par étage, avec le type 97 (CONTAM) puis avec le programme AIRONODE que nous avons développé sous MATLAB. Les résultats des simulations montrent une comptabilité parfaite entre les résultats obtenus avec les deux modules (Figure 3.10).

Figure 3.10 - Comparaison des taux de renouvellements d’air obtenus avec type97 (CONTAM) et le

programme développé sur MATLAB.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

3370 3380 3390 3400 3410 3420 3430

temps

ach

(vol

/h)

Pièce 1_CONTAM Pièce 2_CONTAM Pièce 3_CONTAMPièce 1_MATLAB Pièce 2_MATLAB Pièce 3_MATLAB


126

3.3.2.3 Le composant ‘AdOCC’

Les deux composants précédents permettent le calcul en dynamique des systèmes des échanges physiques (thermiques et aérauliques) entre les différentes zones composant un bâtiment. Le type 56 propose de calculer le niveau de confort selon les indices PMV/PPD en imposant des valeurs constantes pour la vêture, le métabolisme et la vitesse de l’air (ces valeurs peuvent aussi être variables selon des plans d’occupation). L’occupant est ainsi pris en compte d’une façon statique dans le type 56 et ne permet pas de représenter le dynamique du confort thermique pour avoir une vision fidèle et proche de la réalité. Pour permettre des simulations dynamiques du confort thermique, l’occupant doit être représenté par une modélisation en dynamique des systèmes qui prend en compte les interactions de différentes natures (physique, physiologique et comportementale) avec les autres éléments.

Le sous-système AdOCC que nous avons développé dans le paragraphe 3.2 permet en effet une représentation dynamique du confort thermique à travers les actions comportementales de l’occupant. Il repose sur la connaissance de l’état thermique de l’occupant qui doit être lui aussi déterminé d’une façon dynamique. Pour cette tâche nous avons choisi l’indice PMV*. Le choix de cet indice revient pour les raisons suivantes. D’abord, le calcul du PMV* repose sur le modèle physiologique dynamique de Gagge et permet de calculer à chaque pas de temps les différentes grandeurs physiologiques de la peau et du centre du corps. De plus, l’étude expérimentale dans le chapitre précédent nous a permis de constater une corrélation parfaite entre le PMV* et les sensation thermiques perçues. Le composant AdOCC est composé donc d’une partie qui permet la modélisation physiologique de l’occupant et d’une deuxième pour la modélisation des actions adaptatives. Ce composant complète les deux éléments précédents (bâtiment et AIRNODE) pour permettre une modélisation en dynamique des systèmes du confort thermique. Nous allons maintenant présenter les deux sous-composants de AdOCC.

3.3.2.3.1 Modélisation physiologique de l’occupant

Pour déterminer l’état thermique du corps humain, nous avons utilisé le modèle à deux nœuds de Gagge. Ce modèle représente le corps humain en deux nœuds concentriques représentant le centre du corps et la peau. Les échanges entre les deux compartiments considérés isothermes sont modélisés sous forme de conduction tissulaire et convection sanguine (figure 3.11). Ce modèle considère la thermorégulation physiologique (vasomotricité, frissons et sudation) et permet de calculer les variables physiologiques (températures cutanées et internes, mouillure cutanée) dans des conditions transitoires. Les sorties du modèle sont utilisées pour le calcul de l’indice PMV*.


127

Figure 3.11 – Représentation du modèle physiologique à deux nœuds de Gagge.

La description du modèle est disponible dans la littérature [Gagge, 1986, Doherty,

1988, ASHRAE, 1997]. Nous rappelons ici des principales équations que avons utilisées pour écrire le modèle dans MATLAB. Le bilan thermique dans chaque compartiment est calculé selon les équations 3.1 et 3.2.

Eq. 3.1

Eq. 3.2 Avec Scr, Ssk = Bilan thermique du noyau et de la peau respectivement, W/m² M + Mshiv = Production de chaleur interne (métabolisme et frisson), W/m² W = travail externe, W/m² Qdry, Qevap, Qres = Echange de chaleur sensible, latente et respiratoire respectivement, W/m² K = Conductivité tissulaire, 5.28 W/m².K mbl = Débit sanguin périphérique, L/m².h cp,bl = Chaleur spécifique du sang, 4.19 kJ/kg.K (soit 1.163 Wh/LK) tcr, tsk = Température interne et cutanée respectivement, °C

Les variables physiologiques relatives à la thermorégulation (débit sanguin

périphérique, flux de chaleur généré par frisson et débit de sudation régulatrice) sont calculées en fonction d’un signal d’erreur sur les températures interne, de peau et moyenne du corps. Le signal d’erreur correspond à l’écart par rapport aux consignes (33.6°C pour la peau et 36.8°C pour le noyau).

PEAU

NOYAU (métabolisme)

Environnement : Ta, Trm, Pa, Va

Peau : tsk, csk

Noyau (M-W) : tcr, ccr

Conduction tissulaire

Convection sanguine

Convection/Rayonnement /Evaporation

Respiration

Récepteurs

Intégrateurs Flux d’information/action

Flux de chaleur/masse

,: ( . )( )cr shiv bl p bl cr sk resNoyau S M M k m c t t W Q= + − + − − −

,: ( . )( )sk bl p bl cr sk dry evapPeau S K m c t t Q Q= + − − −


128

crSIG −skSIG −

crSIG +

crSIG +

crSIG +

skSIG −

skSIG −

+ +b skSIG et SIG

Le débit sanguin périphérique mbl (en L/m²h) est calculé selon l’équation 3.3. Le terme 6.3 en numérateur correspond au débit sanguin en conditions normales. Le terme 200× est relatif à l’augmentation du débit sanguin en cas de vasodilatation lorsque la température interne est supérieure à la consigne ( est le signal d’erreur correspondant à l’écart entre la température interne et la consigne dans le cas où celle-ci est

supérieure à la consigne 36.8°C, est zéro dans le cas contraire). Le terme en dénominateur est relatif à la réduction du débit sanguin en cas de vasoconstriction lorsque la température de peau est inférieure à la consigne ( est le signal d’erreur

correspondant à l’écart entre la température de peau et la consigne dans le cas où celle-ci est inférieure à la consigne 33.6°C, est zéro dans le cas contraire).

Eq. 3.3

Le flux de chaleur générée par frisson Mshiv (en W/m²) est calculé selon l’équation

3.4, avec et les signaux d’erreur quand les températures internes et de peau sont inférieures à leurs consignes respectivement. Ils sont zéro dans le cas contraire.

Eq. 3.4

La température moyenne du corps tb est la moyenne des températures cutanée et

interne pondérées par le coefficient α et 1-α respectivement (fraction de la masse corporelle concentrée dans la peau). La valeur consigne de tb est la moyenne des consignes de tsk et tcr pondérées par 0.1 et 0.9 respectivement. L’équation 3.5 permet de calculer la valeur de α.

Eq. 3.5

Le débit de sudation régulatrice msw (en g/m²h) est exprimé par l’équation 3.6 où les

signaux d’erreur représentent l’écart des températures du corps et de peau par rapport à leurs consignes quand elles leur sont supérieures.

Eq. 3.6

En ce qui concerne les échanges de chaleur avec l’environnement, le flux de chaleur

respiratoire est calculé à partir de la convection et l’évaporation respiratoire selon l’équation 1.14 présenté au chapitre 1. Le flux de chaleur sensible considère les échanges convectif et radiatif. Il est calculé selon les équations 1.5 à 1.7 au chapitre 1. La température de vêtement tcl est calculée par itération en combinant les deux équations 1.11 et 1.12. Le calcul de l’échange de chaleur par évaporation à la surface de la peau Esk prend en compte

(6.3 200 )(1 0.5 )

crbl

sk

SIGmSIG

+

−

+ ×=

+ ×

19.4shiv sk crM SIG SIG− −= × ×

0.0417737 0.7451832 /( 0.585417)blmα = + +

170 exp( /10.7)sw b skm SIG SIG+ += × ×


129

l’évaporation de la sudation régulatrice Esw et la perspiration insensible Edif (par diffusion). Le calcul se fait selon les équations 3.7 à 3.10. Le nombre 0.68 dans l’équation 3.7 représente la chaleur latente de l’évaporation de l’eau (en Wh/g). la valeur maximale de l’évaporation cutanée Emax est calculé à partir de l’équation 1.13 pour une mouillure cutanée ω égale à un.

Eq. 3.7

Eq. 3.8 Eq. 3.9

Eq. 3.10 Finalement les températures de peau et interne sont calculées à partir du bilan

thermique de chaque compartiment (Ssk et Scr) selon les équations 2.2 et 2.3 sur un pas de temps de une minute en considérant une masse corporelle moyenne de 70 kg et une surface corporelle de 1.8m².

La température de peau et la mouillure cutanée sont utilisées dans de l’équation 3.11 pour le calcul de la température effective ET par itération en remplaçant la température opérative to par ET et la pression de vapeur d’eau pa par celle qui correspond à ET (soit la moitié de la pression saturée à ET étant calculée à 50% d’humidité relative).

Eq. 3.11 Eq. 3.12

Eq. 3.13 L’indice PMV* peut alors être déterminé en remplaçant la température opérative

par ET dans l’expression du PMV (équations 1.18 à 1.20) et en utilisant la température de peau calculée ci avant. Parallèlement les autres indices de confort (PMV, SET, TSENS et DISC) sont calculés à titre de comparaison.

Nous passons maintenant à présenter le deuxième sous composant de AdOCC.

3.3.2.3.2 Modélisation du comportement de l’occupant

Après avoir déterminé l’état thermique de l’occupant, cette partie va permettre de modéliser son comportement afin de le traduire en actions adaptatives selon la dynamique mis en œuvre dans le paragraphe 3.2. A partir de l’indice PMV*, la sensation thermique perçue est calculée dans les bâtiments naturellement ventilés selon la saison (été ou hiver). Cette sensation perçue va déclencher deux boucles rétroactives. La première boucle tient compte de la déviation de la sensation perçue par rapport aux aspirations de l’occupant via sa préférence thermique selon laquelle l’occupant sera plus ou moins motivé à prendre une action. La deuxième fait référence à la déviation de la sensation perçue par rapport aux attentes de l’occupant et va déterminer l’intérêt à agir selon l’importance des actions possibles dans le

0.68sw swE m= ×

max max(1 / ) 0.06dif swE E E E= − × ×

sk sw difE E E= +

max/skE Eω =

,( ) ( )

/(1 )1/(1 (1/ ) )

sk cle sk o c pcl s sk a

cle cl cl cl

pcl cl cl c cl

Q h F t t LR h F p p

F f f h RF i f h R

ω= × × − + × × × × −

= + × ×= + × × ×


130

local. Selon la motivation et l’intérêt à agir, l’occupant sera amené à prendre une décision d’action. Cette décision d’action est traduite en actions selon des algorithmes qui tiennent compte la nature de l’action (actions contre la chaleur ou contre le froid) et la liste des actions proposées dans le local. Dans la suite nous présentons les algorithmes développés, les deux boucles ayant été définies au paragraphe 3.2.

Les algorithmes mis en œuvre s’appliquent aux cas des bâtiments naturellement ventilés. Les bâtiments climatisés sont généralement contrôlée d’une façon centralisée et ne laisse pas une opportunité d’action pour l’occupant. Nous utilisons l’indice PMV* pour caractériser le niveau de confort dans ces bâtiments.

Dans les bâtiments naturellement ventilés, les actions possibles concernent l’utilisation de la fenêtre, du store, de l’éclairage, d’un ventilateur local, du thermostat de chauffage en hiver avec l’ajustement de la vêture en tenant compte de la disponibilité de chaque action dans le local. En été les actions sont limitées à la fenêtre, au store, à l’éclairage, au ventilateur et à la vêture. En hiver elles sont limitées au store, à l’éclairage, à la vêture et au thermostat. La fenêtre reste fermée pendant l’hiver. A part la liste des actions disponibles, nous avons considéré aussi des contraintes sur leur utilisation. Pour l’utilisation de la fenêtre nous prenons en compte la présence d’une nuisance extérieure qui limite son utilisation (bruit extérieur, vent violent ou air extérieur pollué). La distance par rapport à la fenêtre est aussi prise en compte pour le cas des bureaux collectifs.

Pour le store et l’éclairage nous avons constaté une particularité concernant leur utilisation au chapitre précédent. En effet, les occupants ne semblent pas les utiliser en réponse à un inconfort ou un changement dans les conditions thermiques. Pourtant tous les deux influencent d’une façon significative les conditions thermiques dans un local à travers les charges solaires et internes qu’ils entraînent respectivement. Pour cela nous avons cherché dans la littérature des études qui ont porté sur le contrôle manuel du store et de l’éclairage. Les différentes études que nous avons trouvées [Foster 2001, Reinhart, 2003, 04, Sutter, 2003] montrent que leur utilisation est liée au niveau de l’éclairement énergétique et lumineux et proposent des modèles pour le contrôle manuel des stores et de l’éclairage par l’occupant. Foster indique qu’à partir d’un éclairement énergétique incident sur le vitrage supérieur à 300 W/m² (~35 klux) les occupants baissent le store et le garde en position baissée jusqu’à la fin ou le début de la journée suivante [Foster, 2001]. Nous avons retenu ce modèle pour le contrôle du store. Dès que l’éclairement énergétique reçu sur le vitrage dépasse 300 W/m² l’occupant baisse le store et le garde en cette position jusqu’à la fin de la journée. Pour l’éclairage, Reinhart indique que les occupants allument automatiquement l’éclairage en arrivant au début de la journée si le niveau de l’éclairement lumineux sur le poste de travail est faible (inférieur à 400 lux) et le laisse allumé jusqu’à la fin de la journée, l’éclairage est généralement allumé ou éteint en arrivant ou en partant du local [Reinhart, 2003]. Nous avons retenu aussi ce modèle pour le contrôle manuel de l’éclairage. Par contre pour caractériser le niveau de l’éclairement lumineux sur le poste de travail, nous avons utilisé trois paramètres :


131

le niveau d’éclairement énergétique incident sur le vitrage, le multiple de l’indice de vitrage par le facteur solaire et la distance par rapport au vitrage. Si les deux premiers paramètres sont supérieurs à 50 W/m² et 0.1 respectivement, le niveau de l’éclairage sur le poste de travail est suffisant s’il est proche de la fenêtre [Ademe, 1993]. Sinon l’occupant allume l’éclairage automatiquement et le laisse allumé jusqu’à la fin de la journée. Ainsi les actions exercées par l’occupant suite à un changement dans les conditions thermiques se trouvent limitées à l’utilisation de la fenêtre, de la vêture et du ventilateur en été et juste la vêture et le thermostat de chauffage en hiver.

En ce qui concerne l’ordre de l’exécution de ces actions, nous considérons que l’occupant intervient d’abord sur la fenêtre, puis la vêture et enfin le ventilateur quand il décide de prendre une action contre la chaleur en été et en ordre inverse pour une action contre le froid (si l’occupant a chaud en été et décide de prendre une action il commence par ouvrir la fenêtre. Si la fenêtre est déjà ouverte il ajuste sa vêture dans la mesure du possible. S’il a toujours chaud il peut allumer le ventilateur, en cas de disponibilité, ou augmenter sa puissance dans un dernier recours. Si la situation s’inverse et l’occupant veut avoir moins froid il commence par éteindre le ventilateur s’il est allumé sinon il ajuste sa vêture dans la mesure du possible avant de fermer la fenêtre). En hiver l’occupant intervient d’abord sur la vêture puis sur le thermostat s’il a froid et inversement s’il a chaud. L’ordre choisi de contrôle reflète le comportement commun de la majorité des occupants [Karjalainen, 2006, Endravadan, 2006].

La nature de l’action à exercer sera différente selon l’élément sur lequel l’occupant va intervenir. Pour la fenêtre, il s’agit de l’ouvrir ou de la fermer. L’état de la fenêtre est caractérisé par une variable de contrôle binaire (0 si fermé et 1 si ouvert) dont la valeur est envoyée au composant AIRNODE pour prendre en compte l’état de la fenêtre dans le calcul des infiltrations par l’extérieur. Idem pour le store et l’éclairage, les valeurs des variables de contrôle de chacun est envoyé au composant type 56 qui en détermine les charges solaires et internes.

Pour le ventilateur, la variable de contrôle peut prendre quatre valeurs (0 si éteint et 1,2 ou 3 si allumé selon le niveau de puissance comme la plupart des ventilateurs sont à trois niveaux de puissance). Une action sur le ventilateur consiste à passer d’un niveau à un niveau directement supérieur ou inférieur. Le ventilateur modifie la vitesse de l’air à côté de l’occupant. Pour déterminer les valeurs correspondant à chaque niveau de puissance, nous avons réalisés des mesures avec un ventilateur typique utilisé dans les bureaux. Nous avons trouvé une valeur de l’ordre de 0.5 m/s pour le niveau 1, 0.75 m/s pour le niveau 2 et 1 m/s pour le niveau 3. La valeur de la vitesse de l’air est envoyée au sous-composant physiologique de AdOCC qui l’utilise dans le calcul des échanges convectif et évaporatif. Pour le thermostat de chauffage nous considérons également 3 niveaux pour la variable de contrôle. Une action sur le thermostat consiste à passer d’un niveau à un autre immédiatement supérieur ou


132

inférieur et correspond à un incrément (ou décrément) de 1°C dans la consigne de chauffage définie dans le module type 56.

Pour la vêture, nous considérons deux niveaux d’ajustement : un ajustement mineur (ajuster les manches ou les boutons d’une chemise, mettre ou enlever une écharpe), et un ajustement majeur (enlever ou mettre un pull ou une veste). Chaque ajustement ne peut être effectué qu’une seule fois dans le même sens (réduire ou augmenter la vêture) c.à.d si l’occupant décide d’enlever le pull (ajustement majeur pour réduire la vêture) il ne peut pas l’enlever une deuxième fois (impossibilité d’un ajustement majeur consécutif pour réduire la vêture) mais il peut la remettre (possibilité d’un ajustement majeur pour augmenter la vêture). Pour déterminer la valeur de clo qui correspond à chaque ajustement, nous avons analysé l’habillement des sujets qui ont participé à l’enquête dans les bâtiments naturellement ventilés. En été, la vêture moyenne d’un sujet est de 0.4 clo (sous vêtements, pantalon, t-shirt ou chemise à courtes manches, chaussette et chaussure). Pour l’ajustement mineur nous considérons une valeur de 0.05 clo qui correspond à déboutonner la chemise par exemple. Pour l’ajustement majeur nous considérons une valeur de 0.20 clo dans le sens de l’augmentation de la vêture (mettre une veste légère) et 0.10 clo dans le sens de la réduction de la vêture (si l’occupant porte un short). En hiver la vêture moyenne est de 0.75 clo (sous vêtement, pantalon, chemise à longues manches, pull, chaussette et chaussure). L’ajustement mineur consiste à augmenter ou réduire la vêture de 0.05 clo, pour l’ajustement majeur 0.35 clo pour augmenter la vêture (mettre une veste) et 0.35 clo pour la réduire aussi (enlever le pull). Enfin nous rappelons que la décision d’action peut prendre trois valeurs : 0 pour aucune action et 1 ou 2 pour une ou deux actions respectivement.

Les figures sur les deux pages suivantes illustrent l’algorithme pour le cas d’une décision d’action égale à un dans les bâtiments naturellement ventilés en été. Les autres algorithmes sont présentés en annexe D2.

Pour clore cette partie sur AdOCC, nous signalons qu’il a été développé dans

MATLAB. Il est intégré dans TRNSYS16 via le type 155 qui assure le couplage avec les autres composants (type 56, AINODE). AdOCC demande en entrées les caractéristiques du local (actions proposées et contraintes d’utilisation) ainsi que les conditions thermiques issues du type 56 (température d’air, température radiante et humidité relative) et détermine à chaque pas de temps les actions qui vont modifier l’état personnel de l’occupant (vêture et ventilateur) ou les conditions thermiques dans le local (état de fenêtre dans AIRNODE, et état du store, de l’éclairage, ou des consignes dans type 56). D’ailleurs nous avons inclus dans AdOCC le calcul de la température de confort selon l’algorithme adaptatif ACA. Cette température peut être utilisée comme consigne dans le cas des bâtiments climatisés.


133

clo1 = clo0

VEN ≠ 0

ven1= ven0

CLO ≠ 0

FEN ≠ 0& fen0 = 0

Nuisance = 0

fen1 = fen0

Ajuster clo

ven1 = min(3,ven0+1)

AT ≤ 1.5

FIN

fen1 = 1

FIN FIN

fen1 = 1 fen1 = fen0

FIN

ven1 = 0

AT ≤ 1.5

FIN FIN


FIN

clo1 = clo0

Instructions Ventilateur 1


CLO ≠ 0

fen1 = 0

Ajuster clo

clo1 = clo0

VEN ≠ 0

FIN

FIN FIN

ven1 = min(3,ven0+1) ven1 = 0



clo1 = clo0

Page suivante

PT <0 Bâtiment NV – été Algorithme des actions dans le cas où la décision d’action est égale à 1. (Voir légende sur la page suivante)


134

Légende

Action Décision d’action (0,1ou2) PT Préférence thermique AT Acceptabilité thermique FEN Disponibilité d’une fenêtre

opérable par l’occupant (1 si oui et 0 si non)

fen0 Etat de la fenêtre au pas de temps précédent (0 fermé, 1 ouvert)

fen1 Etat de la fenêtre au pas de temps actuel (0 fermé, 1 ouvert)

CLO Possibilité d’ajuster la vêture (1 si oui et 0 si non)

clo0 Vêture au pas de temps précédent (en clo)

clo1 Vêture au pas de temps actuel (en clo)

VEN Disponibilité d’un ventilateur dans le local (1 si oui, 0 si non)

ven0 Etat du ventilateur au pas de temps précédent (0 si éteint et 1,2 ou3 si allumé selon la puissance)

ven1 Etat du ventilateur au pas de temps actuel (0 si éteint et 1,2 ou3 si allumé selon la puissance)

Nuisance Présence d’une nuisance extérieure pour l’ouverture de la fenêtre (1 si oui et 0 si non)

Figure 3.12 – Algorithme des actions pour le cas d’une décision d’action égale 1 dans les bâtiments NV en été.

FEN ≠ 0& fen0 = 1

ven1= ven0

ven1 = max(0,ven0-1)

FIN FIN

VEN ≠ 0

ven1 = 0

clo1 = clo0

CLO ≠ 0


FIN

fen1 = fen0

FIN FIN

fen1 = fen0

clo1 = clo0

FIN

clo1 = clo0 fen1 = fen0

Page

précédente

FEN ≠ 0& fen0 = 1

fen1 = 0

Ajuster clo


135

3.3.3 Schéma global des interactions dans TRNSYS

En intégrant AdOCC dans TRNSYS16 (grâce au type 155) et en le couplant avec les composants type 56 (bâtiment multizonal) et AIRNODE, nous pouvons maintenant simuler en dynamique des systèmes le comportement thermique de l’occupant et du bâtiment.

Le module AdOCC permet de caractériser le confort thermique de l’occupant en tenant compte des liens rétroactifs relatifs aux mécanismes adaptatifs dans les bâtiments à ventilation naturelle. Il détermine à chaque pas de temps l’état thermique de l’occupant à travers l’indice PMV*, et en déduit les actions adaptatives selon ses préférences ainsi que la liste des actions disponibles dans le local. De surcroît, le type 56 de TRNSYS16 permet de déterminer les besoins de chaleur et les consommations d’énergie des différentes installations climatiques. Il permet ainsi de caractériser le lien entre le niveau du confort thermique et les consommations d’énergie.

La figure 3.13 montre l’interface graphique qui permet de visualiser les interactions entre les différents composants dans TRNSYS studio. Sur la figure 3.14, nous présentons les variables d’entrée et de sortie des trois principaux composants : AdOCC, bâtiment (type 56) et AIRNODE. sur cette figure, le terme (t) indique les variables qui dépendent du temps, et le terme (t-1) indique la valeur des ces variables au pas de temps précédent. La description des variables est présentée en annexe D3.

Figure 3.13 – Représentation sous TRNSYS studio des interactions entre les différents composants.

Tciel

T rosée Vaulx -Août04 [climat]

Day-WeekDay

Day-WeekEnd Horaire

Masque

ENTPE - D246 [Type56]

Actions proposées

Infiltrations [AIRNODE]

Occupant [AdOCC]

Type65c


136

Figure 3.14 – Les variables d’entrée et de sortie des principaux composants dans TRNSYS. Les cases ayant les

mêmes couleurs montrent les connexions entre les composants.

3.4 Conclusion En adopatant une démarche systémique, nous avons identifié dans ce chapitre deux

boucles de rétroaction qui permettent de modéliser d’une façon dynamique le comportement adaptatif de l’occupant. Ces deux boucles servent à déterminer les actions adaptatives de l’occupant en fonction de son état thermique et de la liste des actions disponibles dans le local. Les résultats de la partie expérimentale ont été utilisés pour formaliser les relations reliant les différentes variables qui constituent les deux boucles rétroactives. Cela nous a permis de les traduire par un code de calcul, AdOCC, qui peut être intégré dans un outil de simulation dynamique faisant intervenir la notion de temps. AdOCC comporte deux parties : la première partie permet de caractériser l’état thermique de l’occupant en utilisant le modèle dynamique à deux nœuds de Gagge, et la deuxième permet de simuler le comportement adaptatif de l’occupant.

En écrivant AdOCC dans MATLAB6, nous avons réussi à l’implanter dans l’outil de simulation dynamique TRNSYS. Le choix de TRNSYS revient pour son approche

Entrées Sorties Text(t) ET(t) Ev(t) SET(t) Fichiers climatiques Ta (t) PMV(t) Tr (t) PPD(t) HR(t) PMV*(t) Va(t) PPD*(t) Met(t) TSENS(t) Clo(t) DISC(t) Entrées Sorties Horaire(t) ST(t) Fichier d’entrée Ta(t) zones Fenêtre AT(t) généré par TRNBLD Tr(t) zones Store PT(t) Débits interzonaux(t) To(t) zones Vêtement FEN(t) Données météo(t) HR(t) zones Eclairage STO(t) STO(t) Q(t) chauff Ventilateur CLO(t) ECL(t) Q(t) clim Thermostat ECL(t) Tset (t)

Type 56

Nuisance VEN(t) Distance TST(t) ivc Text,j(t) FEN(t-1) Trm(t) STO(t-1) Tsk(t) CLO(t-1) Tcr(t) Entrées Sorties ECL(t-1) Tset(t) Fichier d’entrée Débits inter- VEN(t-1) généré par CONTAM zonaux(t)

TST(t-1) Données météo(t)

Text,j(t-1) Ta(t) par zone

Trm(t-1) FEN(t)

AIRNODE

Tsk(t-1)

Tcr(t-1)

AdOCC


137

modulaire et l’étendue de sa bibliothèque thermique qui comporte le module ‘type56’ pour la simulation dynamique du comportement thermique et énergétique des bâtiments. AdOCC a été ainsi couplé avec le type56. De plus, nous avons développé dans MATLAB le programme ‘AIRNODE’ pour calculer les échanges aérauliques entre les différentes zones d’un bâtiment. AIRNODE permet notamment de prendre en compte la modification de l’état d’un élément aéraulique (fenêtre ou porte) au cours d’une simulation. AIRNODE a été intégré dans TRNSYS16, et il a été couplé avec AdOCC et le type 56. Ce couplage permet de mettre en œuvre les boucles rétroactives traduisant le comportement adaptatif de l’occupant. Il est ainsi possible de simuler les actions adaptatives de l’occupant (dans un bâtiment NV) en fonction des conditions dans le local, et de déterminer en conséquence l’influence de ces actions sur la perception thermique du local ainsi que sur les dépenses énergétiques.

Nous résumons sur la figure suivante les différentes étapes qui ont permis de développer AdOCC et de l’intégrer dans TRNSYS pour arriver au stade des simulations.

Figure 3.15 – Schématisation des étapes de la démarche suivie.

Etude bibliographique

Expérimentation in situ

Mesures QuestionnaireApproche analytique

Approche adaptative

Indices de confort

Modèle physiologique

de Gagge

Mécanismes adaptatifs

Bases de données

Données écartées de

l’analyse

Evaluations des approches

Relations entre votes et indices (PMV*)

Données SCATs

Evaluation des relations

Modélisation en dynamique des

systèmes

Développement de ‘AdOCC’

Simulations Evaluation de AdOCC

Caractérisation énergétique du

confort thermique

Intégration dans TRNSYS

Développement de ‘AIRNODE’

4. Chapitre IV : Evaluation de AdOCC par les simulations

Introduction AdOCC est un outil qui permet de modéliser le comportement adaptatif de l’occupant. Il permet de simuler en mode dynamique le confort thermique d’un occupant dans un local naturellement ventilé à travers les interactions physiques, physiologiques et comportementales. En l’implantant dans TRNSYS, tel que proposé dans le chapitre précédent, nous pouvons ainsi simuler la dynamique des comportements thermiques du local et de l’occupant tout en déterminant le niveau de confort et les consommations énergétiques qui en résultent. Nous proposons dans ce chapitre d’évaluer AdOCC par les simulations. Nous commençons d’abord par confronter les simulations aux mesures réalisées dans trois bureaux tirés de l’expérimentation. Cette confrontation permet de tester sa capacité à modéliser le confort thermique ressenti par les sujets in situ. Ensuite, nous étudions l’influence des différentes actions adaptatives sur le niveau de confort thermique. Enfin, nous utilisons AdOCC pour calculer le niveau de confort thermique et les dépenses énergétiques dans un local naturellement ventilé en conditions estivales selon plusieurs configurations. La comparaison des résultats par rapport à ceux obtenus en mode statique, moyennant le PMV, permet de mettre en évidence son utilité. Nous signalons que dans la suite, nous désignons les simulations réalisées avec AdOCC par simulations en mode dynamique, et celles sans AdOCC par simulations en mode statique. Même si les deux sont réalisées dans TRNSYS qui est un outil dynamique, la distinction entre mode dynamique et statique se fait au niveau des relations rétroactives entre occupant et local. Celles-ci sont prises en compte AdOCC, alors qu’elles sont négligées par le PMV qui est utilisé pour représenter le confort thermique en mode statique.

Evaluation de AdOCC par les simulations 4

Simulations

141

4.1 Confrontation avec l’expérimentation Lors de l’analyse de l’expérimentation, nous avons écartés les résultats de mesures

de trois bureaux pour les confronter avec les simulations issues de la modélisation. L’objectif de la confrontation consiste à évaluer la capacité de AdOCC à simuler la dynamique du comportement thermique de l’occupant. Nous avons sélectionné des bureaux de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin car nous disposons des données climatiques avec la station météo de l’ENTPE, et ainsi nous nous rapprochons au plus possible des conditions des mesures.

Afin d’évaluer AdOCC sous les conditions estivales et hivernales, nous avons sélectionné deux bureaux de la campagne de mesures d’été et un bureau de la campagne d’hiver. Le choix de deux bureaux en été revient pour la diversité des conditions rencontrées pendant cette période. Ces deux bureaux ont été choisis de façon à avoir deux comportements différents et représentatifs de l’ensemble des mesures réalisées dans l’ENTPE en été. Pour les mesures d’hiver, les conditions sont homogènes à travers l’ensemble des bureaux enquêtés. Pour cela, nous avons retenu un seul bureau représentatif de l’ensemble des mesures d’hiver.

4.1.1 Données d’entrée

4.1.1.1 Conditions climatiques

A partir des données de la station climatique de l’ENTPE disponibles en ligne, nous avons constitué les fichiers climatiques pour les mois d’août 2004 et mars 2005. Ces deux fichiers peuvent être lus dans TRNSYS à travers le type 109c.

0

5

10

15

20

25

30

35

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0

200

400

600

800

1000

1200

1400Irr

aida

tion

sola

ire (W

/m²)

Ta Ta lissé Iglob_H Iglob_H lissé Figure 4.1 – Températures d’air extérieur et irradiation globale horizontale pendant la semaine de mesures du mois d’août 2004 à Vaulx-en-Velin.

Simulations

142

Etant donné que les mesures climatiques sont réalisées avec un pas de temps de cinq minute, nous avons procédé à un lissage des données climatiques en utilisant la moyenne glissante sur une plage d’une demi heure. L’intervalle de demi-heure correspond au pas de temps utilisé avec le type 56 de TRNSYS. La figure 4.1 montre les conditions climatiques extérieures (température et rayonnement global) pour la période de mesures en été, celle d’hiver est présentée en annexe E1.

4.1.1.2 Caractéristiques des locaux étudiés

Les trois locaux choisis pour cette étude sont des bureaux administratifs situés dans deux bâtiments différents du campus de l’ENTPE à Vaux-en-Velin. Ils ont été enquêtés pendant les campagnes de mesure en août 2004 et mars 2005 selon le protocole expérimental précisé dans le chapitre II. Ainsi des mesures ponctuelles des grandeurs physiques de l’ambiance thermique ont été réalisées sur les cinq jours consécutifs d’une semaine de travail parallèlement aux questionnaires de confort. En même temps deux sondes de température et d’humidité relative ont enregistrées en continu l’évolution de la température d’air et de l’humidité relative pendant la semaine de l’enquête. Les bureaux choisis D203, D246 et D242) ont été sélectionnés de façon à représenter les ambiances thermiques typiques rencontrées dans les bâtiments de bureaux en général et ceux de l’ENTPE en particulier.

Le bureau D203 est situé dans la partie ancienne de l’ENTPE construite dans les années 70. C’est un bureau cloisonné individuel ayant un volume parallélépipédique (2.6 m de largeur, 3.9 m de profondeur et 2.8m de hauteur), il est situé à un niveau intermédiaire et communique avec l’environnement extérieur à travers une façade largement vitrée orientée vers le sud est et disposant d’une fenêtre battante à ouverture manuelle. La protection solaire est assurée par des brise-soleil horizontal et vertical, des stores intérieurs vénitiens sont aussi à disposition de l’occupant. Le chauffage est assuré par un radiateur placé en dessous du vitrage. La ventilation et le rafraîchissement sont assurés par ouverture de la fenêtre. Un ventilateur local est disponible dans le local pour les journées chaudes de l’été.

Le bureau D246 est situé dans la partie neuve de l’ENTPE construite dans les années 90. C’est un bureau cloisonné occupé par deux personnes, mais pendant la période de mesure une seule personne était présente. D’un volume parallélépipédique (6.2m de largeur, 4.9m de profondeur et 2.6m de hauteur), une façade largement vitrée orientée au sud ouest, et doté de trois fenêtres battantes, assure la communication avec l’environnement extérieur. Un système de store extérieur en toile contrôlé manuellement assure la protection solaire. Chaque occupant possède un accès direct à une fenêtre à sa proximité. Un ventilateur local disponible pour chaque occupant.

Le bureau D242 présente les mêmes caractéristiques physiques et géométriques que le bureau D246 mais avec une superficie de 16.6 m², étant bureau individuel, et une orientation du vitrage au sud est. Le tableau 4.1 présente les principales caractéristiques des locaux D246 et D203 avec la caractérisation des parois utilisées pour les simulations.

Simulations

143

Bureau D246 Bureau D203

Surface = 30.3 m2 Surface = 10 m2 Volume = 79.8 m3 Volume = 28 m3 Indice de vitrage = 0.22 - orienté Sud Ouest Indice de vitrage = 0.24 - orienté Sud Est Facteur solaire = 0.4 (store extérieur toile) Facteur solaire = 0.5 (store intérieur vénitien) Parois Ep.

[cm] U [W/m²K]

Inertie Parois Ep. [cm]

U [W/m²K]

Inertie

Mur ext. 0.29 0.448 Lourd Mur ext. 0.2 3.518 Lourd Mur int. 0.20 3.518 Lourd Cloison 0.08 0.6 Léger Cloison 0.08 0.6 Léger Plancher 0.3 3.448 Lourd Plancher 0.25 2.683 Lourd Plafond 0.3 3.448 Lourd Plafond 0.3 0.425 Lourd Vitrage - 2.95 - Vitrage - 2.95 -

Tableau 4.1 – Principales caractéristiques des bureaux retenus pour les simulations.

Enfin, en ce qui concerne les actions adaptatives, les occupants possèdent un accès

libre à la fenêtre, au store, à l’éclairage dans les trois bureaux. Ils peuvent ajuster leurs vêtures, et possède un ventilateur local à disposition. Ces différents éléments sont à proximité de l’occupant et se contrôlent manuellement.

4.1.2 Présentation des simulations

Le but de cette série de simulations est d’évaluer AdOCC en comparant les résultats des simulations des trois bureaux tirés de l’expérimentation avec les résultats de l’enquête (mesures physiques et questionnaires). Les simulations sont réalisées dans TRNSYS16 en utilisant les trois composants présentés dans le chapitre précédent : AdOCC, type 56 et AIRNODE. Le type 56 et AIRNODE permettent de calculer le comportement thermique et aérauliques des bureaux, et AdOCC, qui agit comme un régulateur comportemental, calcule l’état thermique de l’occupant et simule son comportement adaptatif dans le local.

De plus, pour comparer AdOCC par rapport à un modèle analytique, nous avons réalisé pour chaque bureau deux simulations: une avec AdOCC et une sans AdOCC. La première simulation qui inclut AdOCC détermine le niveau de confort en tenant compte du

Simulations

144

comportement adaptatif de l’occupant (actions sur fenêtre, store, vêture, ventilateur, éclairage). La deuxième qui est réalisée sans AdOCC, considère l’occupant comme figé dans le temps. Nous déterminons le niveau de confort dans ce cas en calculant le PMV.

Pour analyser les résultats, nous procédons de la même façon pour les trois bureaux. Nous comparons d’abord la courbe de température mesurée avec celles simulées avec et sans AdOCC, puis nous comparons le vote de sensation thermique ressentie par le sujet (enquête) avec celui prévu par AdOCC (pour la 1ère simulation) et le PMV (pour la 2ème simulation). Nous présentons dans le tableau ci-dessous le plan des simulations pour le bureau D246. Ceux du bureau D203 et D242 sont présentés en annexe E2.

Fiche des simulations pour le bureau D246

Objectifs : Evaluation du comportement thermique et adaptatif de AdOCC par comparaison des simulations avec des mesures réalisées dans un bureau issu de l’enquête. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Ce bureau a été enquêté pendant la 2ème semaine du mois d’août 2004. La description des résultats des mesures est disponible en annexe E1. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Nombre de simulations : deux (une avec AdOCC et une sans AdOCC) Période de simulation : août 2004 Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : août 2004 à Vaulx-en-Velin Caractéristiques physiques : voir tableau 4.1 Nous avons considérés trois zones pour le type 56 et AIRNODE. Ces 3 zones correspondent à un couloir central et deux bureaux symétriques de part et d’autre du couloir (voir figure E1.3 en annexe E1). Cela permet de prendre en compte les échanges thermiques et aérauliques avec l’extérieur et le couloir. Horaire de travail: de 8h00 à 18h00 de lundi à vendredi Actions proposées :

Fenêtre Store Ajuster Vêture Eclairage Ventilateur Thermostat Nuisance ext. Distance

Particularités de la simulation avec AdOCC AdOCC calcule à chaque pas de temps pendant les heures d’occupation l’état thermique de l’occupant (sensation, acceptabilité et préférence thermique), et en déduit quelles actions à exercer, si nécessaire, parmi la liste des actions disponibles. Le métabolisme est considéré constant et égal à 1.2 Met.

Particularités de la simulation sans AdOCC La simulation est réalisée avec le type 56 et AIRNODE seulement sans prendre en compte le comportement de l’occupant. Les éléments sur la liste des actions sont figés pendant la simulation. L’état thermique de l’occupant est déterminé par le PMV calculé avec une vêture constante (0.5 clo en été et 1 clo en hiver) et une vitesse d’air constante (0.15 m/s en été et 0.05 m/s en hiver)

SORTIES (Variables à comparer avec les mesures) Simulation avec AdOCC Simulation sans AdOCC Ta : température d’air simulée dans le local (variable de sortie du type 56)

Ta : température d’air simulée dans le local (variable de sortie du type 56)

ST : sensation thermique prévue par AdOCC (variable de sortie de AdOCC)

PMV : sensation thermique prévue (variable de sortie du type 56)

Tableau 4.2 – Fiche des simulations pour le bureau D246.

Simulations

145

4.1.3 Résultats des simulations

4.1.3.1 Conditions d’été - Bureau D246 & D203

La figure 4.2 présente les deux courbes de température d’air obtenues par simulations (avec et sans AdOCC) ainsi que celle issue des mesures. Les deux courbes obtenues par simulations suivent bien la dynamique de la température mesurée, mais l’écart par rapport aux mesures est plus important dans le cas de la simulation sans AdOCC. En effet, la température d’air simulée sans AdOCC dépasse celle des mesures sur toute la période de simulation. La moyenne des écarts absolus entre la mesure et la simulation sans AdOCC est de 1.2°C, et l’écart entre les maxima dépasse 2°C. En revanche, la moyenne des écarts entre la mesure et la simulation avec AdOCC est égale à 0.6°C. De plus, la courbe de température simulée avec AdOCC s’insère globalement dans le fuseau d’erreur du capteur de température d’air utilisé pour les mesures (0.5°C). L’utilisation de AdOCC a ainsi permis de rapprocher la courbe de la température simulée par rapport à celle obtenue par mesures.

Les graphes montrant l’évolution de l’ensemble des sorties des simulations sont présentés en annexe E2, notamment les différents indices de confort ainsi que les actions de l’occupant dans le local. La simulation réalisée avec AdOCC montre que la fenêtre est maintenue ouverte pendant toute la journée. L’isolement vestimentaire est ajusté à sa valeur minimale au début de la journée (0.3 clo), une valeur très proche de ce qu’on a trouvé dans la mesure. Le store est utilisé surtout dans l’après midi, l’éclairage est allumé quand le store est fermé. Le ventilateur est utilisé pendant la majorité du temps d’occupation à sa vitesse maximale (0.3 m/s). Nous rappelons que pour la simulation sans AdOCC la valeur de ces différents éléments est figée pendant la simulation (la fenêtre maintenue ouverte, le store baissé et l’éclairage allumé pendant les heures de travail. La vêture est prise égale à 0.5 clo et la vitesse de l’air à 0.15 m/s).

16

18

20

22

24

26

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32

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36

09/8/2004 10/8/2004 11/8/2004 12/8/2004 13/8/2004 14/8/2004 15/8/2004 16/8/2004

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Text Ta D246 mesures Ta D246 simulation avec AdOCC Ta D246 simulation sans AdOCC Figure 4.2 – Comparaison entre les courbes de température d’air issues des simulations et de la mesure (D246).

Simulations

146

Nous passons maintenant à examiner le vote de sensation thermique prévu par les simulations. La figure 4.3 présente une comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations (avec et sans AdOCC) et celle perçue par le sujet (enquête). Le vote issu de l’enquête est représenté par des points sur le graphe, étant obtenu d’une façon ponctuelle au cours d’une journée. Ceux de la simulation sont représentés par des courbes continues qui montrent la dynamique du confort thermique au cours de la journée en fonction des conditions thermiques et des actions engagées par l’occupant (pour le cas de AdOCC).

Les valeurs du vote de sensation prévue par la simulation avec AdOCC correspondent parfaitement à celles de l’enquête pendant les deux premiers jours de la semaine ainsi qu’au dernier jour. Pour les deux autres jours, l’écart est de l’ordre de un point sur l’échelle de vote. Pendant ces deux jours, AdOCC prévoit une sensation légèrement chaude au moment de la mesure, alors que le sujet éprouve une sensation de neutralité. Pourtant la température d’air n’est que légèrement inférieure par rapport aux jours précédents, elle reste proche de 30°C. En revanche, la simulation sans AdOCC prévoit des sensations thermiques qui dépassent celles qui sont perçues sur les cinq jours de la semaine. Cet écart est deux fois plus important par rapport à celui obtenu avec AdOCC pour les deux jours au milieu de la semaine. L’utilisation de AdOCC a ainsi permis de mieux rapprocher la sensation thermique prévue par la simulation à celle perçue par le sujet pendant l’enquête, alors que la simulation en mode statique (sans AdOCC) la surestime.

-3

-2

-1

0

1

2

3

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00

Eche

lles

de v

ote

Sensation perçue (vote par l'enquête) Sensation prévue (simulation avec AdOCC) Sensation prévue (simulation sans AdOCC)

Figure 4.3 – Comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations et celle perçue par le sujet (enquête) dans le bureau D246 pendant la 2ème semaine du mois d’août 2004.

Simulations

147

Pour le bureau D203, les résultats sont semblables à ceux obtenus avec le bureau D246. L’utilisation de AdOCC a permis de rapprocher les valeurs de la température d’air et la sensation thermique simulées de celles qui sont mesurées. La moyenne de l’écart absolu entre les valeurs de température mesurées et simulées est de l’ordre de 0.5°C dans le cas de la simulation avec AdOCC, alors qu’elle s’élève à 2°C pour la simulation sans AdOCC. De plus, la moyenne de la sensation thermique prévue par AdOCC est de 1.3, et correspond exactement à celle trouvée par l’enquête, tandis que la simulation sans AdOCC prévoit une sensation thermique moyenne égale à 2. Les courbes obtenues par les deux simulations sont présentées dans l’annexe E3.

4.1.3.2 Conditions d’hiver - Bureau D242

Nous présentons sur la figure 4.4 les deux courbes de température d’air obtenues par simulations (avec et sans AdOCC) ainsi que celle issue des mesures. La température d’air simulée avec et sans AdOCC suit bien la dynamique de la température mesurée, de plus elle est sensiblement la même avec et sans AdOCC. Les deux courbes s’insère globalement dans le fuseau d’erreur du capteur utilisée avec un écart absolu moyen de 0.23°C et un écart-type moyen de 0.21°C. La ressemblance quasi parfaite entre les deux courbes de température simulée avec et sans AdOCC, ainsi qu’avec la mesure peut être expliquée par la nature des ambiances thermiques chauffées en hiver. En effet, le chauffage assure la stabilisation de la température d’air dans un intervalle de confort, et l’occupant intervient peu ou jamais dans la régulation des conditions dans son environnement thermique. Les interactions entre l’occupant et son environnement sont minimes et se limitent aux échanges physiques avec l’environnement thermique.

Nous passons maintenant à l’étude des votes de sensation thermique. La figure 4.5 montre les votes de sensation thermique obtenus par les simulations et par l’enquête. La sensation thermique prévue par AdOCC correspond exactement aux votes obtenus par l’enquête sur les trois derniers jours de la semaine. Pour les deux premiers jours, l’écart reste faible (0.5 unité sur l’échelle de vote de sensation thermique). Cet écart peut être expliqué par la vêture qui était différente sur les deux premiers jours. Dans la simulation, elle avait une moyenne de 0.8 clo, alors que dans l’enquête, elle était de 1.1 clo au premier et 0.65 clo au 2ème jour, et elle valait 0.9 clo pour le reste.

Malgré la ressemblance entre les courbes de la température d’air obtenues avec et sans AdOCC, la sensation thermique prévue sans AdOCC est différente de celle prévue avec AdOCC, ainsi que de celle obtenue par l’enquête. La simulation sans AdOCC prévoit une sensation de neutralité sur la majorité du temps, alors que le sujet a éprouvé globalement une sensation de légèrement chaud pendant l’enquête. Ces résultats montrent que la simulation en mode statique sous-estime la sensation thermique, mesurée moyennant le PMV, dans les locaux chauffés en hiver.

Simulations

148

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

7/3/05 0:00 8/3/05 0:00 9/3/05 0:00 10/3/05 0:00 11/3/05 0:00 12/3/05 0:00 13/3/05 0:00 14/3/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Text Ta D242 mesures Ta D242 simulation avec AdOCC Ta D242 simulation sans AdOCC

Figure 4.4 - Comparaison entre les courbes de température d’air issues des simulations et de la mesure dans

le bureau D242.

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

07/3/05 08/3/05 09/3/05 10/3/05 11/3/05 12/3/05 13/3/05 14/3/05

Eche

lles

de v

ote

sensation perçue (votes par enquête) Sensation prévue (simulation avec AdOCC) Sensation prévue (simulation sans AdOCC)

Figure 4.5 – Comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations et celle perçue par le sujet

(enquête) dans le bureau D242 pendant la 2ème semaine du mois de mars 2005.

Simulations

149

4.2 L’influence des ajustements comportementaux Les simulations précédentes montrent la capacité de AdOCC à modéliser le confort

thermique en conditions dynamiques en intégrant le comportement adaptatif de l’occupant. Dans ces simulations, l’occupant disposait d’une opportunité d’action maximale dans son environnement (fenêtre, store, ventilateur, vêture, thermostat pour le chauffage en hiver). Pour déterminer l’importance des différents moyens constituant l’opportunité adaptative, nous avons réalisé une nouvelle série de simulations en imposant dans chaque simulation une contrainte sur l’utilisation de l’un des moyens d’action. Pour ces nouvelles simulations, nous avons utilisé le bureau D246 qui est présenté précédemment. Le plan de simulations est présenté dans le tableau 4.3.

Fiche des simulations

Objectifs : déterminer l’influence des différentes actions adaptatives. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Toutes les simulations seront réalisées avec AdOCC. Nombre de simulations : une série de sept simulations (voir la case Actions proposées) Période de simulation : juillet Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatique annuel de Lyon Bron disponible dans la bibliothèque de TRNSYS Caractéristiques physiques : voir tableau 4.1 Le bureau est chauffé en hiver avec un système de VMC assurant un renouvellement d’air de 0.8 vol/h par extraction simple. En été et en mi saison, le rafraîchissement est assuré par ouverture des fenêtres. La charge interne est de l’ordre de 48 W/m² due aux occupants, équipements informatiques et éclairage. Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées : (Fenêtre, Store, Ajuster la vêture, éclairage, ventilateur, thermostat) Les sept cas étudiés sont les suivants : Cas 1 : aucune contrainte imposée. Cas 2 : l’occupant ne dispose pas de ventilateur local dans le bureau. Cas 3 : la vêture est considérée constante et égale à 0.4 clo. Cas 4 : l’occupant est loin de la fenêtre Cas 5 : l’ouverture de la fenêtre est gênée par une nuisance extérieure (bruit, pollution, …) Cas 6 : le store est bloqué ou inexistant Cas 7 : l’occupant ne peut pas ouvrir la fenêtre et baisser le store en même temps (l’ouverture de la fenêtre est bloquée par la fermeture du store)

SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) HR : Humidité relative de l’air dans le local (variable de sortie du type 56) Va : Vitesse de l’air simulée par AdOCC (variable de sortie de AdOCC) Icl : tenue vestimentaire simulée par AdOCC (variable de sortie de AdOCC) ST : sensation thermique prévue par AdOCC (variable de sortie de AdOCC)

Tableau 4.3 – Plan de simulations pour l’étude de l’influence des ajustements comportementaux.

Simulations

150

Les courbes issues de cette série de simulations sont présentées en annexe E4. Le tableau 4.4 résume les principaux résultats des simulations. Pour caractériser le niveau de confort, nous avons calculé pour chaque cas le pourcentage de temps d’occupation où la sensation thermique prévue est comprise dans l’intervalle [-1;+1].

Cas 1 Cas 2 Cas 3 Cas 4 Cas 5 Cas 6 Cas 7

to 30,7°C (±2,0)

30,7°C (±2,0)

30,7°C (±2,0)

32,2°C (±2,2)

32,7°C (±1,5)

32,3°C (±2,1)

31,8°C (±1,9)

HR 37% (±6) 37% (±6) 37% (±6) 30% (±5) 36% (±6) 34% (±5) 36% (±6) Va 0,62 m/s

(±0,23) 0,15 m/s 0,67 m/s (±0,18)

0,64 m/s (±0,22)

0,65 m/s (±0,23)

0,62 m/s (±0,23)

0,54 m/s (±0,22)

Icl 0,30 clo (±0,06)

0,30 clo (±0,06) 0,4 clo 0,29 clo

(±0,05) 0,29 clo (±0,05)

0,30 clo (±0,05)

0,30 clo (±0,05)

ST 1,3 (±0,5) 1,5 (±0,4) 1,4 (±0,5) 1,9 (±0,5) 1,9 (±0,4) 1,6 (±0,5) 1,7 (±0,5) % de temps où |ST| < 1 26% 16% 22% 5% 1% 12% 7%

Tableau 4.4 – Influence des différents moyens d’action sur les conditions thermiques en été.

Le cas le plus favorable pour le confort thermique est évidemment le premier cas

avec aucune contrainte sur les moyens d’action. Pour ce premier cas 26% des votes de sensation sont dans l’intervalle [-1;1]. Les cas les plus défavorables sont ceux où la possibilité d’ouverture de la fenêtre est limitée notamment le cas5 (à cause d’une nuisance extérieure). En effet, la fenêtre n’a été ouverte que pendant 29% du temps d’occupation ce dans ce cas. Cela a provoqué une élévation de la température dans le local, et l’utilisation du ventilateur et l’ajustement de la vêture n’étaient pas suffisants pour pallier l’élévation de la température dans ce cas. Le pourcentage de votes de sensation situés dans l’intervalle de confort chute en conséquence de 26% à 1%. L’utilisation du store joue aussi un rôle important sur les conditions thermiques dans le local (cas 6 et 7). Enfin l’ajustement vestimentaire et l’utilisation du ventilateur contribuent aussi à l’amélioration du confort thermique mais d’une façon moins importante que la fenêtre et le store pour les conditions des simulations. Il faut noter que les températures ont été élevées pendant les simulations et la vêture a été proche de sa valeur minimale (déterminée au début de chaque journée en fonction de la température extérieure du jour précédent). C’est pour cela qu’elle n’a pas été beaucoup ajustée.

4.3 Application : Caractérisation énergétique du confort d’été dans un bureau naturellement ventilé Pour évaluer l’utilité de AdOCC, nous allons l’utiliser pour étudier les conditions de

confort thermique dans un bureau naturellement ventilé en période estivale. Ces locaux posent des problèmes pendant les périodes chaudes. En effet, les conditions thermiques dans ces locaux sont dynamiques et suivent les variations de la température extérieure, elles dépendent des caractéristiques physiques et géométriques du local mais aussi du comportement de l’occupant et des opportunités d’action offertes par le local. Ainsi il ne suffit pas de prendre en compte les caractéristiques physiques et géométriques d’un local pour déterminer les

Simulations

151

conditions de confort en été, il faut tenir compte aussi des capacités adaptatives de l’occupant. L’enjeu est non seulement le confort thermique, mais aussi la consommation énergétique puisque les bâtiments naturellement ventilés nécessitent moins de la moitié de l’énergie utilisée dans les bâtiments climatisés [Nicol, 2004].

Grâce à sa capacité à simuler le comportement adaptatif, AdOCC constitue un outil adapté pour les bâtiments naturellement ventilés. Son utilisation dans TRNSYS avec le type 56 et AIRNODE permet de déterminer les conditions de confort en régime dynamique ainsi que de calculer les besoins énergétiques. Nous proposons dans ce paragraphe de l’utiliser pour réaliser une étude paramétrique sur un bureau naturellement ventilé en été afin de caractériser le niveau de confort thermique et les consommations énergétiques selon différentes configurations.

4.3.1 Etude paramétrique sur les éléments de conception influant sur le confort d’été

Les éléments déterminant les conditions thermiques à l’intérieur d’un local sont les conditions climatiques extérieures, les apports de chaleur internes (qui sont importantes dans le cas d’un bureau), les apports de chaleur dus au soleil et la ventilation qui permet de refroidir le bâtiment quand la température extérieure est fraîche. L'inertie thermique du local joue aussi un rôle important en amortissant les variations de température entre le jour et la nuit et d'un jour sur l'autre [Moujalled, 2002]. Par conséquence, nous avons considéré dans cette étude paramétrique les éléments suivants :

- L'inertie thermique du local et la zone climatique. - La protection solaire des baies vitrées et leurs orientations. - Le rafraîchissement du local par ventilation naturelle et surventilation nocturne.

Nous étudions aussi le cas d’un local climatisé pour comparer les performances obtenues en terme de confort et de besoins énergétiques avec un local non climatisé.

4.3.2 Présentation des simulations

Le but de cette série de simulations est de déterminer l’impact des éléments de conception indiqués ci-avant sur le niveau de confort et la consommation énergétique dans un bureau naturellement ventilé en été. Les simulations sont réalisées dans TRNSYS16 en utilisant les trois composants suivants : AdOCC, type 56 et AIRNODE. Le type 56 et AIRNODE permettent de calculer le comportement thermique et aérauliques des bureaux, et AdOCC, qui agit comme un régulateur comportemental, calcule l’état thermique de l’occupant et simule son comportement adaptatif dans le local.

Nous allons nous servir dans ces simulations du même bureau utilisé au paragraphe précédent. Les simulations sont réalisées entre le mois de juin et d’août. Dans cette étude, les simulations sont réalisées en mode dynamique avec AdOCC. Pour le cas de la ventilation

Simulations

152

nocturne et de la climatisation, nous réalisons aussi les simulations en mode statique (sans AdOCC) en utilisant le PMV pour caractériser le confort thermique. Cela permet de mettre en évidence le gain (en terme de confort et de consommation) qui peut être réalisé en utilisant AdOCC par rapport au PMV.

Pour caractériser le niveau de confort thermique, nous déterminons dans chaque cas le pourcentage de temps d’occupation où la sensation thermique prévue est comprise dans l’intervalle [-1;+1]. Pour les simulations en mode statique (sans AdOCC), nous utilisons le PMV pour calculer la sensation prévue. Dans la suite, nous utilisons le terme ST pour désigner la sensation thermique prévue par les simulations avec AdOCC, et le terme PMV pour la sensation prévue par les simulations en mode statique.

Pour caractériser la consommation énergétique, nous calculons les dépenses énergétiques relatives à l’utilisation du chauffage, du VMC, de l’éclairage, et du ventilateur local. Pour le VMC, nous considérons la puissance de référence indiquée par la RT2000 (0.25 W/m3/h). La puissance de l’éclairage utilisée est de 390 W, et le ventilateur local utilisé a une puissance de 50 W.

Enfin, nous rappelons que dans la configuration initiale, le bureau D246 possède une inertie forte (770 kg/m² de plancher) et 8.6 m² de vitrage double orienté au sud avec un store extérieure en toile légèrement transparent. Il dispose d’un système de VMC simple qui extrait 0.8 vol/h pendant l’occupation.

4.3.3 Résultats des simulations

4.3.3.1 L’inertie thermique

L’inertie thermique joue un rôle important de régulateur en stockant la chaleur dans la matière au contact de l’air, notamment celles du flux solaire entrant par les parties vitrées des façades. Elle ralentit ainsi l’élévation de la température intérieure du bâtiment en atténuant le pic de température atteint avec un décalage temporel.

Nous avons considéré deux niveaux pour étudier l’inertie : lourde et légère. Le tableau 4.5 résume les données considérées dans ces simulations.

La figure 4.6 présente les résultats des simulations avec les deux locaux à faible et forte inertie pour la dernière semaine du mois de juillet. Les courbes de température reflètent les comportements thermiques des locaux légers et lourds. En effet, l’inertie thermique permet de réduire le pic de température atteint dans l’après midi où l’écart de température entre les deux locaux peut atteindre 2°C. Cela résulte par des sensations thermiques moins chaudes dans l’après midi et permet de réduire ainsi la période d’inconfort.

L’inertie thermique est particulièrement importante lorsqu’on utilise certaines techniques de rafraîchissement comme la ventilation nocturne. Elle permet de stocker la fraîcheur la nuit puis la restituer pendant les moments chauds de la journée.

Nous considérons les deux types d’inertie dans la suite des simulations.

Simulations

153

Fiche des simulations – Influence de l’inertie thermique Objectifs : Etudier l’influence de l’inertie thermique sur le confort thermique. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Toutes les simulations seront réalisées avec AdOCC. Nombre de simulations : deux simulations (une à inertie lourde et une à inertie légère) Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatique annuel de Lyon Bron disponible dans la bibliothèque de TRNSYS Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Nous avons considéré deux niveaux pour l’inertie thermique : (1) une inertie forte et (2) une inertie faible. Le local considéré pour l’étude étant d’une inertie forte, nous avons effectué quelques modifications sur les parois pour diminuer son inertie : l’isolant de la façade est placé à l’intérieur, un faux plafond isolant a été ajouté au plafond et les cloisons ont été remplacées par des placoplâtres. Le local dispose ainsi d’une masse de 270 kg/m² de plancher (inertie légère) contre 770 kg/m² dans la configuration initiale. Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :


SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) ST : sensation thermique prévue par AdOCC (variable de sortie de AdOCC) Tableau 4.5 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique.

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

19-juil. 20-juil. 21-juil. 22-juil. 23-juil. 24-juil. 25-juil. 26-juil.

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to LD to LG ST LD ST LG

Figure 4.6 – Comparaison des températures d’air et des sensations thermiques entre le local à forte inertie thermique (LD) et le local à faible inertie thermique (LG).

Simulations

154

4.3.3.2 Le climat

Pour étudier l’influence du climat extérieur, nous avons réalisés les simulations dans trois villes situées dans trois régions climatiques différentes. Les trois villes considérées sont Nice, Lyon et Paris. Ces trois villes sont classées par la RT2000 dans les trois zones climatiques d’été Ed, Ec et Eb respectivement. Nous avons considérés aussi deux niveaux pour l’inertie thermique : lourde et légère. Le tableau 4.6 présente les données considérées pour cette série de simulations. Le tableau 4.6 présente les données considérées dans ces simulations

La figure 4.7 montre les résultats des simulations dans les trois villes pour les cas des locaux à faible et à forte inertie thermique pendant la dernière semaine du mois de juillet. Cette figure confirme la distinction en trois zones climatiques d’été différentes pour les trois villes, Nice étant située dans la zone la plus chaude et Paris dans la zone moins chaude. Pour le cas de Nice, nous constatons un surplus de l’ordre de l’ordre de 1°C dans la température opérative par rapport à Lyon, et de 3°C par rapport à Paris.

En ce qui concerne l’inertie thermique, le comportement est similaire dans les trois villes. L’inertie thermique permet d’atténuer les pics de températures, et de réduire les écarts entre les minima et les maxima. Elle joue un rôle important dans la régulation des conditions thermiques en été et permet d’éviter les élévations excessives de température.

Nous utilisons le fichier climatique de la ville de Lyon dans la suite.

Fiche des simulations – Influence du climat Objectifs : Etudier l’influence du climat sur le confort thermique. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Toutes les simulations seront réalisées avec AdOCC. Nombre de simulations : six simulations (à Nice, Lyon et Paris avec une inertie lourde et légère chacune) Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : trois Fichiers climatiques annuels disponible dans la bibliothèque de TRNSYS. Cas (1) : fichier climatique de la ville de Nice Cas (2) : fichier climatique de la ville de Lyon Cas (3) : fichier climatique de la vielle de Paris Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Pour chaque fichier climatique, nous considérons dans la simulation deux niveaux pour l’inertie thermique : (1) Inertie lourde et (2) Inertie légère Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :


SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) Tableau 4.6 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique.

Simulations

155

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

19/7/05 0:00 20/7/05 0:00 21/7/05 0:00 22/7/05 0:00 23/7/05 0:00 24/7/05 0:00 25/7/05 0:00 26/7/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

text Lyon text Nice text Paris to Lyon LD to LyonLG to Nice LD to Nice LGto Paris LD to Paris LG

Figure 4.7 – Températures d’air intérieurs pour trois villes en France selon une inertie forte (LD) et une inertie faible (LG).

4.3.3.3 Type de protection solaire

Nous présentons dans le tableau 4.7 le plan de simulations pour l’étude de la protection solaire. La figure 4.8 montre les résultats des simulations pour trois types de protection solaire. Le plus défavorable des trois est le store vénitien intérieur. Il le même coefficient de protection solaire que le store extérieur en toile, cependant il implique un surplus de l’ordre de 2°C par rapport aux deux autres stores extérieurs. Ces deux derniers présentent le même comportement thermique, pourtant le store extérieur à lames orientables présentent un coefficient de protection solaire plus important (0.9 contre 0.6). Cela peut être expliqué par les apports d’éclairage additionnels. En effet avec le store à lame orientable, l’éclairage est utilisé pendant 72% du temps d’occupation contre 8% avec le store en toile. Nous avons refait la simulation en réduisant les apports d’éclairage de 13 W/m² à 5 W/m², mais le résultat ne semble pas beaucoup changé (une baisse de quelque dixième de degrés). Ainsi pour l’orientation sud, les deux stores extérieurs ont la même performance.

Nous avons réalisé une autre série de simulations avec différentes orientations du vitrage en considérant le store extérieur en toile comme protection solaire. Sur la figure 4.9, nous présentons les résultats de ces simulations. Les orientations est et ouest sont les plus défavorables le matin et l’après midi respectivement avec un surplus de 1 à 2°C par rapport au sud et au nord. L’utilisation d’un store extérieur à lames orientables à l’ouest a permis de gagner 1°C à peu près. Le choix de la protection solaire pour les orientations est et ouest est plus préjudiciable. Les résultats obtenus avec le local léger sont semblables et présentés en annexe E5. Nous allons retenir pour la suite l’orientation sud avec le store extérieur en toile.

Simulations

156

Fiche des simulations – Influence de la protection solaire Objectifs : Etudier l’influence de la protection solaire sur le confort thermique. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Toutes les simulations seront réalisées avec AdOCC. Nombre de simulations : trois simulations Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatiques annuel de Lyon. Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Nous considérons trois types de protection solaire. (1) SETT : store extérieur en toile légèrement transparent avec un coefficient de protection solaire de 0.6 (store utilisé dans la configuration initiale du local) (2) SV : store vénitien intérieur ayant le même coefficient de protection solaire (0.6) (3) SELO : store extérieur à lame orientable (coefficient de protection solaire égal 0.9) Pour les autres paramètres, nous gardons la même configuration initiale (inertie lourde) Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :


SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) ST : sensation thermique prévue par AdOCC (variable de sortie de AdOCC)

Tableau 4.7 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique.

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to SETT to SV to SELO ST SETT ST SV ST SELO

Figure 4.8 – Résultats des simulations dans le local à inertie lourde pour les trois types de protections solaire dans le local à inertie forte ( SV : Store Vénitien intérieur, SELO : store extérieur à lames orientables, SETT : Store Extérieur à toile légèrement transparent)

Simulations

157

Fiche des simulations – Influence de l’orientation Objectifs : Etudier l’influence de l’orientation sur le confort thermique. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Toutes les simulations seront réalisées avec AdOCC. Nombre de simulations : Cinq simulations Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatique annuel de Lyon. Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Nous considérons trois types de protection solaire. (1) orientation sud avec le SETT comme protection solaire (2) orientation ouest avec le SETT comme protection solaire (3) orientation est avec le SETT comme protection solaire (4) orientation nord avec le SETT comme protection solaire (5) orientation ouest avec SELO comme protection solaire Pour les autres paramètres, nous gardons la même configuration initiale (inertie lourde) Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :


SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) ST : sensation thermique prévue par AdOCC (variable de sortie de AdOCC)


-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to Sud to Ouest to Est to Nord to Ouest (SELO)ST Sud ST Ouest ST Est ST Nord ST Ouest (SELO)

Figure 4.9 – Résultats des simulations pour les quatre orientations du vitrage dans le local à inertie forte.

Simulations

158

4.3.3.4 Le rafraîchissement par ventilation nocturne

Les températures d’air obtenues dans le local étudié pour la période de simulation (juin à août) sont généralement élevées. Elles dépassent le seuil de 30°C pendant près de la moitié du temps d’occupation, que se soit dans le local à faible ou à forte inertie. La ventilation naturelle par ouverture des fenêtres n’empêche pas la montée de la température, notamment à cause des fortes charges internes (de l’ordre de 50 W/m²). Le local nécessite un traitement thermique pendant les journées chaudes pour réduire la température de quelques degrés. La ventilation nocturne constitue une technique de rafraîchissement intéressante qui utilise la masse thermique du bâtiment pendant la nuit. Pour être efficace, elle requiert une masse thermique importante et un écart entre les températures de jour et de nuit de l’ordre de 10°C. Elle peut être réalisée en laissant les fenêtres ouvertes pendant la nuit, par contre cette solution pose des problèmes pour la sécurité. L’autre solution consiste à utiliser le réseau aéraulique installé à condition qu’il assure des débits d’extraction importants.

Nous étudions dans cette série de simulations la ventilation nocturne pour le traitement thermique du local. Pour cela, nous considérons un débit de 3 vol/h pendant la nuit de 20h à 7h assuré par le système de VMC. La ventilation nocturne est déclenchée dès que la température extérieure devient inférieure à celle d’intérieure. Pour éviter l’inconfort matinal dû aux sensations froides le matin, nous avons décidé de la couper quand la température intérieure tombe au dessous de 19°C [Moujalled, 2005]. Le tableau 4.9 présente les données considérées pour cette série de simulations.

De plus, nous considérons dans ces simulations les deux types d’inertie thermique : lourde et légère. Pour les autres paramètres (orientation, protection solaire, fichier climatique, et actions proposées), nous considérons la configuration initiale. Par contre, nous imposons une contrainte sur l’ouverture de la fenêtre pour le cas de la ventilation nocturne puisque cette technique exige la fermeture des fenêtres pendant la journée pour garder la fraîcheur à l’intérieur.

Enfin, nous réalisons cette série de simulations en mode dynamique (avec AdOCC) et statique (sans AdOCC). Le tableau 4.9 présente les données considérées pour cette série de simulations.

Simulations

159

Fiche des simulations – Influence de la ventilation nocturne

Objectifs : Etudier l’influence de la ventilation nocturne sur le confort thermique et la consommation d’énergie. Comparaison par rapport au cas de ventilation naturelle. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. La moitié de ces simulations sont réalisées en mode dynamique (avec AdOCC), et l’autre moitié en mode statique (sans AdOCC). Nombre de simulations : huit simulations (avec ventilation naturelle et avec ventilation nocturne pour les deux types d’inertie) Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatique annuel de Lyon. Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Nous considérons deux types de rafraîchissement en été. (1) NV : ventilation naturelle par ouverture des fenêtres (sans rafraîchissement nocturne) (2) RF : rafraîchissement par ventilation nocturne (3 vol/h de 20h à 7h) Nous considérons aussi les deux cas d’inerte : lourde et légère. Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :

Fenêtre* Store Ajuster Vêture Eclairage Ventilateur Thermostat Nuisance ext. Distance

* pour la ventilation nocturne, nous considérons une contrainte sur l’ouverture de la fenêtre. Particularités de la simulation avec AdOCC (en mode dynamique) AdOCC permet de modéliser les interactions adaptatives entre l’occupant et le local. Il calcule à chaque pas de temps pendant les heures d’occupation l’état thermique de l’occupant (sensation, acceptabilité et préférence thermique), et en déduit quelles actions à exercer, si nécessaire, parmi la liste des actions disponibles. Le métabolisme est considéré constant et égal à 1.2 Met.

Particularités de la simulation sans AdOCC (en mode statique) La simulation est réalisée avec le type 56 et AIRNODE seulement sans prendre en compte le comportement de l’occupant. Les éléments sur la liste des actions sont figés pendant la simulation. L’état thermique de l’occupant est déterminé par le PMV calculé avec une vêture constante (0.5 clo en été et 1 clo en hiver) et une vitesse d’air constante (0.15 m/s en été et 0.05 m/s en hiver)

SORTIES Simulations avec AdOCC Simulations sans AdOCC To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56)

To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56)


PMV : sensation thermique prévue par (variable de sortie du type 56)


Simulations

160

Les figures 4.10 et 4.11 présentent les résultats des simulations en mode dynamique et statique. Chaque figure compare la température opérative (en haut) et la sensation thermique prévue (en bas) entre le local avec et sans ventilation nocturne selon l’inertie thermique. Deux constatations peuvent être tirées de ces deux figures. D’abord, l’utilisation de la ventilation nocturne a permis de diminuer la température en régime dynamique et statique. de 2°C à 4°C selon l’inertie du local. La diminution est plus importante dans le cas du local à forte inertie. Cette diminution de température s’est traduite par une amélioration nette du vote de sensation thermique. Le tableau 4.10 présente le pourcentage de temps d’occupation où la sensation thermique respecte l’intervalle de confort [-1;+1]. Dans tous les cas, ce pourcentage se trouve amélioré. En passant de 42% à 74%, il a été doublé dans le cas du local à forte inertie en mode dynamique (idem en mode statique). Pour le local à faible inertie, cette amélioration est deux fois moins importante que ce soit en mode dynamique ou statique. La deuxième constatation concerne l’utilisation de AdOCC. Ces simulations montrent que le mode statique (sans AdOCC) surestime la température dans le local, et minore par conséquence le niveau de confort dans les différents cas. le pourcentage du temps de confort n’est que 50% pour le local à forte inertie en régime statique, alors que la simulation en mode dynamique (avec AdOCC) montre que ce pourcentage peut atteindre 74% du temps d’occupation.

En ce qui concerne la consommation énergétique, la ventilation nocturne implique une augmentation de la consommation du VMC (figure 4.11 et 4.12). Cette dernière est passée de 11 kWh à 67 kWh pendant les mois de simulation, que ce soit en mode dynamique ou statique. Cette augmentation n’est que 20% de l’ensemble des consommations électriques (y compris les postes informatiques) contre un gain de 50%sur le temps de confort en mode dynamique. Nous signalons qu’en mode statique, l’éclairage est considéré allumé pendant tout le temps d’occupation, de plus l’occupant ne dispose pas d’un ventilateur. Ce qui explique les différences dans la consommation de l’éclairage et du ventilateur en mode statique et dynamique.

Simulations

161

Simulations en mode dynamique (avec AdOCC)

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Vote

de

sens

atio

n

text to RF (LD) to RF (LG) to NV (LD) to NV (LG)ST RF (LD) ST RF (LG) ST NV (LD) ST NV (LG)

Figure 4.10 – Les résultats des simulations en mode dynamique (avec AdOCC) pour la ventilation nocturne

(RF) et la ventilation naturelle (VN) dans le local à faible inertie (LG) et forte inertie (LD).

Simulations en mode statique (sans AdOCC)

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Sens

atio

n th

erm

ique

text to NV (LD) to NV (LG) to RF (LD) to RF (LG)PMV NV (LD) PMV NV (LG) PMV RF (LD) PMV RF (LG)

Figure 4.11 – Les résultats des simulations en mode statique (sans AdOCC) pour la ventilation nocturne (RF)

et la ventilation naturelle (VN) dans le local à faible inertie (LG) et forte inertie (LD).

Simulations

162

0

20

40

60

80

100

Con

som

mat

ion

Wh/

m²/j

our

Cons. Éclairage Cons. VMC Cons. Ventilateur

Simulations en mode dynamique (avec AdOCC)

NV LD NV LGRF LD RF LG

Figure 4.12 – Comparaison entre les consommations énergétiques en mode dynamique.

0

20

40

60

80

100

Con

som

mat

ion

Wh/

m²/j

our

Cons. Éclairage Cons. VMC Cons. Ventilateur

Simulations en mode statique (sans AdOCC)

NV LD NV LGRF LD RF LG

Figure 4.13 – Comparaison entre les consommations énergétiques en mode statique.

Inertie Forte Inertie Faible Ventilation

naturelle Ventilation nocturne

Ventilation naturelle

Ventilation nocturne

Mode dynamique (avec AdOCC) To 29,3°C (±3,2) 25,8°C (±2,6) 28,8°C (±3,2) 26,3°C (±3,4) ST 1,2 (±0,5) 0,8 (±0,4) 1,2 (±0,5) 1,0 (±0,5) % |ST| < 1 42% 74% 47% 58% Mode statique (sans AdOCC) to 30,2°C (±3,5) 26,2°C (±2,8) 29,7°C (±3,4) 26,7°C (±3,6) PMV 1,7 (±1,0) 0,9 (±0,8) 1,7 (±1,0) 1,2 (±0,9) % |PMV| < 1 21% 50% 24% 41%

Tableau 4.10 – Comparaison entre les conditions thermiques dans le local à forte inertie et à faible inertie

en mode dynamique et statique.

Simulations

163

4.3.3.5 La climatisation

L’utilisation du rafraîchissement par ventilation nocturne a permis de limiter l’inconfort dans le local à forte inertie. Par contre dans le local à faible inertie, l’amélioration apportée reste insuffisante pendant les journées chaudes (la température d’air intérieur dépasse le seuil de 30°C sur 30% du temps d’occupation) et nécessite une climatisation pendant cette période. Cette solution, même si elle est pénalisante pour les consommations énergétiques, permet d’apporter les corrections nécessaires sur le confort thermique dans certains locaux ayant des charges internes importantes (postes bureautiques et éclairage), une inertie faible et selon l’orientation et les caractéristiques du vitrage. Il faut tenir en compte aussi les conditions climatiques, celles du site (si elles ne permettent pas l’ouverture de la fenêtre par exemple).

La climatisation est utilisée pour maintenir une température de confort dans les locaux indépendamment de la température extérieure. Les locaux en été sont généralement climatisés entre 24°C et 25°C. Pour notre étude, nous allons considérer une température de 24°C pendant l’occupation.

Nous allons tester aussi une deuxième solution qui consiste à climatiser les locaux selon une consigne variable déterminée par l’algorithme de confort adaptatif (ACA). Ce dernier calcule la température de consigne en fonction du climat extérieur. L’application de cet algorithme est supposée permettre une économie sur l’utilisation de la climatisation en gardant le même niveau de confort thermique.

Les simulations seront réalisées pendant la période de juin à août avec la configuration initiale du local en considérant les deux types d’inertie (forte et faible). La puissance de climatisation est limitée à 1kW. Comme les fenêtres devront être maintenues fermées pendant la période de climatisation, nous allons utiliser le mode statique (PMV) pour l’appréciation du confort thermique dans les locaux climatisés.

Enfin, nous comparons les résultats de ces simulations avec ceux obtenus en ventilation naturelle et en ventilation nocturne. Le tableau 4.11 présente les données considérées pour cette série de simulations.

Simulations

164

Fiche des simulations – Influence de la climatisation

Objectifs : Etudier l’influence de la climatisation sur le confort thermique et la consommation d’énergie. Comparaison par rapport au cas de la ventilation naturelle et de la ventilation nocturne. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Pour les locaux climatisés, les simulations seront réalisées sans AdOCC. Nombre de simulations : Quatre simulations (avec climatisation à consigne fixe et variable selon les deux types d’inertie thermique) Période de simulation : juin à août Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : Fichier climatique annuel de Lyon disponible dans la bibliothèque de TRNSYS. Caractéristiques physiques : voir tableau 4.3 Nous considérons deux types de rclimatisation en été. (1) CL : climatisation selon une température de consigne constante (24°C) (2) ACA : climatisation selon une température de consigne variable déterminée par l’algorithme adaptatif ACA. Nous considérons aussi les deux cas d’inertie : lourde et légère. Horaire de travail : de 8h00 à 18h00 de lundi à Vendredi Actions proposées :


SORTIES To : température opérative dans le local (variable de sortie du type 56) PMV : sensation thermique prévue en mode statique (variable de sortie du type 56)


Les figures 4.14 et 4.15 présentent les résultats des simulations pour le local à faible

inertie et à forte inertie. Nous présentons sur les mêmes figures les résultats obtenus avec la ventilation naturelle et la ventilation nocturne dans les deux types du local. Pour la climatisation à consigne fixe de 24°C, la température d’air dans le local climatisé reste proche de la consigne dans le cas de l’inertie forte, par contre elle dépasse la consigne de près de 2°C dans le local à faible inertie selon le climat extérieur. Par rapport à la ventilation nocturne, la climatisation à consigne fixe permet une diminution dans la température intérieure de 2 à 4°C selon l’inertie du local. Cette diminution est plus importante dans le local à faible inertie. Cela se traduit par une amélioration de la sensation thermique qui se rapproche beaucoup de la neutralité thermique. Pour la climatisation à consigne variable (ACA), la température d’air dépasse de 1°C celle obtenue par consigne fixe (à 24°C). Cet écart correspond à celui obtenu entre les températures de consigne (la consigne calculée par le ACA est égale à 25.2°C en moyenne contre 24°C pour la consigne fixe). La climatisation à consigne variable permet également de réduire la température intérieure par rapport à la ventilation nocturne, surtout

Simulations

165

dans le local à faible inertie. Dans le local à forte inertie, les performances sont très proches en terme de sensation thermique.

Le tableau 4.12 présente le pourcentage de temps d’occupation où la sensation thermique respecte l’intervalle de confort pour chaque cas. L’amélioration du niveau de confort thermique est plus importante dans le local à faible inertie où le pourcentage de temps d’occupation passe de 58% (avec ventilation nocturne) à 91% ou 85% selon le mode de climatisation. Par contre, cette amélioration est deux fois moins importante dans le local à forte inertie où les conditions sont déjà bonnes. Pour la climatisation à consigne variable, le niveau de confort est presque le même par rapport à une consigne fixe de 24°C, avec une légère différence dans le local à faible inertie.

Pour les consommations énergétiques, nous pouvons constater immédiatement l’impact préjudiciable de la climatisation (figure 4.16 et 4.17). Par rapport à la ventilation nocturne qui utilise seulement 67 kWh pendant les trois mois de simulation, les besoins en climatisation varient autour de 900 kWh selon l’inertie et le mode de climatisation. Pour le local à forte inertie, ces besoins s’élèvent à 927 kWh avec une climatisation à consigne fixe de 24°C, et à 819 kWh pour une consigne variable. Pour le local à faible inertie, ces valeurs sont de 957 kWh et 834 kWh respectivement. En comparant les consommations obtenues dans les locaux climatisés entre elles, nous constatons un surplus de l’ordre de 3% pour une inertie faible par rapport à une inertie forte. Avec une climatisation à consigne variable (ACA), la consommation par rapport à une consigne fixe de 24°C s’est réduite de 13% dans le local à forte inertie et 15% dans celui à faible inertie. Si la consigne était fixée à 25°C au lien de 24°C, ce surplus serait réduit à 6%.

Les consommations en éclairage sont les mêmes dans tous les cas (éclairage allumé pendant 6% du temps d’occupation) puisque l’éclairage dépend de l’état du store, et ce dernier est régulé en fonction de l’éblouissement (le store a été baissé pendant 81% du temps d’occupation). Si les occupants utilisaient moins le store, les charges de la climatisation pourraient s’élever à des valeurs plus importantes par l’augmentation des apports solaires.

Si la climatisation permet d’améliorer le niveau de confort thermique, les consommations énergétiques qu’elle implique sont fortement préjudiciables. Pour local à forte inertie, l’augmentation des consommations par rapport à la ventilation nocturne ne sont pas justifiables par le gain en confort thermique. Par contre, pour le local à faible inertie qui pose un problème au niveau de confort même avec une ventilation nocturne, la climatisation permet de contourner ce problème, mais il est conseillé dans ce cas d’utiliser l’algorithme de confort adaptatif qui permet le même niveau de confort avec une consommation réduite. Enfin, nous rappelons que ces simulations ont été réalisées pour la ville de Lyon. Les simulations réalisées avec le climat de Paris montrent que la ventilation nocturne seule permet d’établir les conditions de confort. Le pourcentage des votes de sensation dans l’intervalle de confort s’élève à 88% et 72% dans le local à forte et faible inertie respectivement, des valeurs comparables à celles obtenues pour la climatisation à Lyon (voir annexe E6).

Simulations

166

Local à inertie thermique forte

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

19-juil. 20-juil. 21-juil. 22-juil. 23-juil. 24-juil.

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Vote

de

sens

atio

n

text to RF (LD) to NV (LD) to CL (LD) to ACA (LD) ST RF (LD) ST NV (LD) PMV CL (LD) PMV ACA (LD)

Figure 4.14 - Les résultats des simulations avec ventilation nocturne (RF), ventilation naturelle (VN),

climatisation constante (CL) et climatisé variable (ACA) dans le local à forte inertie (LD).

Local à inertie thermique faible

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Vote

de

sens

atio

n

text to RF (LG) to NV (LG) to CL (LG) to ACA (LG) ST RF (LG) ST NV (LG) PMV CL (LG) PMV CL (LG)

Figure 4.15 - Les résultats des simulations avec ventilation nocturne (RF), ventilation naturelle (VN),

climatisation constante (CL) et climatisé variable (ACA) dans le local à faible inertie (LD).

Simulations

167

Inertie thermique forte Inertie thermique faible

Ventil. naturelle

(NV)

Ventil. nocturne

(RF)

Clim. constante

(CL)

Clim. variable

ACA

Ventil. naturelle

(NV)

Ventil. nocturne

(RF)

Clim. constante

(CL)

Clim. variable

ACA t consigne

- - 24°C 25,2°C (±0,7) - - 24°C 25,2°C

(±0,7) to 29,3°C

(±3,2) 25,8°C (±2,6)

24,3°C (±0,6)

25,4°C (±1,1)

28,8°C (±3,2)

26,3°C (±3,4)

24,5°C (±1,1)

25,5°C (±1,5)

ST 1,2 (±0,5)

0,8 (±0,4)

0,2 (±0,2)

0,5 (±0,3)

1,2 (±0,5)

1,0 (±0,5)

0,4 (±0,4)

0,6 (±0,4)

% |ST|<1 42% 74% 100% 94% 47% 58% 91% 82%

Tableau 4.12 – Comparaison entre les conditions thermiques dans le local à forte inertie et à faible inertie en

selon le type de rafraîchissement.

8 8 5 6 5 34 0 0 12 10 0 0 0 0

473433

0

100

200

300

400

500

Con

som

mat

ion

Wh/

m²/j

our

Cons.Éclairage

Cons. VMC Cons.Ventilateur

Conso. Clim

Local à inertie thermique forte

NV RF CL ACA

Figure 4.16 – Comparaison entre les consommations énergétiques dans le local à forte inertie thermique.

8 8 6 6 5 33 0 0 12 11 0 0 0 0

485

422

0

100

200

300

400

500

Con

som

mat

ion

Wh/

m²/j

our

Cons.Éclairage


Conso. Clim

Local à inertie thermique faible

NV RF CL ACA

Figure 4.17 – Comparaison entre les consommations énergétiques dans le local à faible inertie thermique.

Simulations

168

4.4 Conclusion À travers ce chapitre nous avons évalué le modèle AdOCC en le confrontant avec

l’expérimentation, puis à travers une étude paramétrique dans un bureau naturellement ventilé en période estivale.

A travers les simulations réalisées dans les trois bureaux tirés de l’expérimentation, nous constatons que l’utilisation de AdOCC permet de rapprocher les valeurs simulées de la température d’air et de la sensation thermique de celles issues de l’enquête. L’avantage de AdOCC consiste dans sa capacité à représenter le comportement adaptatif d’un occupant dans un local donné en tenant compte des opportunités et des contraintes présentes dans le local. Cela est mis en évidence à travers les simulations réalisées sans AdOCC qui ne prennent pas en compte le comportement adaptatif et représentent le confort thermique moyennant le PMV. Les résultats de ces simulations montrent que la sensation prévue par le PMV surestime considérablement les valeurs trouvées dans l’enquête dans les bureaux naturellement ventilés en été, et les sous-estiment en hiver. Le PMV est ainsi insuffisant pour représenter le confort thermique dans ce type de local.

Si les températures et les sensations simulées par AdOCC suivent bien la dynamique des valeurs issues de l’enquête, nous constatons sur quelques points un écart léger par rapport aux mesures. Cet écart est souvent dû à une différence entre la tenue vestimentaire simulée et celle portée par le sujet au moment de l’enquête ou une différence dans l’état du ventilateur. En effet, AdOCC calcule à chaque pas de temps l’état thermique de l’occupant et en déduit les actions adaptatives à exercer en fonction de la liste des actions envisageables dans le local. Il est évident que les actions exercées peuvent être différentes d’un occupant à un autre à cause des différences interindividuelles (métabolisme, âge, sexe, sensibilité ou préférence subjective), mais le comportement global de AdOCC montre une cohérence avec les mesures. AdOCC permet ainsi, en intégrant le comportement adaptatif de l’occupant, de simuler la dynamique du confort thermique dans un local naturellement ventilé avec une précision satisfaisante.

L’intérêt de AdOCC est mis en évidence à travers l’étude des conditions de confort dans un bureau naturellement ventilé en conditions estivales tout en tenant compte des dépenses énergétiques. Les simulations en mode dynamique avec AdOCC ont montré que pour le pourcentage de temps de confort peut être doublé par rapport aux simulations en mode statique (où le confort est mesuré par le PMV). Selon l’inertie thermique, l’orientation, la protection solaire et le climat, le confort peut être obtenu en été pendant plus de 80% du temps d’occupation en utilisant un ventilateur local ou la ventilation nocturne, sans avoir recours à la climatisation. L’utilisation du ventilateur correspond à une consommation de l’ordre de 10 W/m²/jour et la ventilation nocturne 30 W/m²/jour. Ces valeurs sont négligeables devant les consommations de climatisation qui peuvent être 10 fois plus importantes.

Conclusion générale

5. Conclusion générale


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Le confort thermique constitue actuellement un enjeu majeur dans le secteur du bâtiment tant pour la qualité des ambiances intérieures que pour les impacts énergétiques et environnementaux dont il est responsable. A travers cette étude, nous avons traité cette problématique en suivant une démarche méthodologique adaptée à la nature multidisciplinaire et complexe du confort thermique. L’objectif est de mettre en place un outil qui permet de représenter la dynamique du confort thermique à travers les multiples interactions entre l’occupant et son cadre bâti.

Pour situer le problème du confort thermique, nous avons analysé les connaissances existantes en matière de confort thermique dans le bâtiment à travers une étude bibliographique. Cette étude a permis de constater la complexité du confort thermique dans les bâtiments à travers sa pluridisciplinarité et les multiples interactions entre l’occupant et le bâtiment. Il est régi par un ensemble de variables de différentes natures et dimensions (physiques, physiologiques et psychologiques) en interactions mutuelles et dynamiques. Cette complexité explique la controverse entre les deux approches actuelles qui traitent ce sujet. La première approche considère le confort thermique d’une façon analytique en le réduisant à ses aspects physiques et physiologiques. Les études réalisées in situ ont montré que les méthodes basées sur cette approche (notamment le PMV qui fait le sujet de la norme ISO 7730) surestiment le niveau d’inconfort dans les bâtiments naturellement ventilés. La deuxième approche, basée sur l’exploitation des résultats des enquêtes in situ, conçoit le confort thermique comme un processus adaptatif autorégulateur faisant intervenir trois boucles rétroactives qui correspondent à l’adaptation comportementale, physiologique et psychologique. L’intérêt de cette deuxième approche, dite adaptative, consiste dans sa capacité à assurer le confort thermique sans impliquer de fortes consommations énergétiques [McCartney, 2002]. Pourtant nous trouvons que ces deux approches sont complémentaires. L’approche analytique détermine l’état thermique du corps humain à travers les mécanismes physiques et physiologiques selon une causalité linéaire. L’approche adaptative complète le schéma en insérant trois boucles rétroactives entre les éléments qui composent la chaîne de causalité linéaire pour permettre une vision plus réelle du confort thermique. Nous avons retenu cette représentation de la dynamique du confort thermique.

Avant la phase de modélisation, nous avons examiné les deux approches du confort thermique à travers une étude expérimentale in situ. Nous avons conduit cette étude dans huit bâtiments naturellement ventilés et climatisés combinant des mesures physiques et des questionnaires. Cette étude confirme l’incapacité des indices issus de l’approche analytique à représenter le confort thermique. En effet, le PMV surestime le niveau d’inconfort mesuré dans les bâtiments naturellement ventilés en été et en hiver (69% prévu par le PMV en été contre 52% mesuré, et 33% prévu en hiver contre 17% mesuré). Il sous-estime la sensation de chaleur dans l’intervalle des sensations neutres et froides, et la surestime dans celui des sensations chaudes. Par contre, les modèles adaptatifs permettent des résultats très poches des mesures (48% en été et 21% en hiver). De plus, la zone de confort s’étend au-delà de


172

l’intervalle de sensation de -0.5 à+0.5 comme précisé par la norme ISO7730, elle est décalée vers les sensations légèrement froides en été et vers les sensations légèrement chaudes en hiver. Par ailleurs, le vote de sensation thermique a été parfaitement corrélé avec l’indice PMV* calculé de la même façon du PMV mais en utilisant le modèle dynamique de Gagge. Cet indice peut être utilisé pour représenter l’état thermique des individus en régime dynamique. Cela a été vérifié par comparaison avec la base des données du projet SCATs. Cette étude confirme aussi l’importance de l’utilisation des fenêtres, des stores, des vêtements et des ajustements vestimentaires comme actions régulatrices pour atteindre le confort thermique dans las bâtiments naturellement ventilés.

La phase la plus importante de ce travail constitue l’exploitation des résultats de l’étude bibliographique et expérimentale afin de développer un modèle sur le confort thermique dans le bâtiment intégrant les différents mécanismes dynamiques et multidisciplinaires identifiés. En adoptant une démarche systémique, nous avons développé un outil intégrant les différents mécanismes physiques, physiologiques, et comportementaux permettant de décrire la dynamique du confort thermique. Cet outil, que nous avons appelé AdOCC, agit comme un régulateur comportemental qui tient compte de l’état thermique de l’occupant ainsi que des opportunités et contraintes présentes dans le local. AdOCC est composé de deux parties. La première partie détermine l’état thermique du corps humain à travers le PMV* calculé à partir du modèle à deux nœuds de Gagge [Gagge, 1986], et permet ainsi le calcul des échanges physiques et physiologiques en régime dynamique. La deuxième partie modélise le comportement adaptatif de l’individu à travers deux boucles rétroactives permettant la mise en œuvre des actions adaptatives de l’occupant. AdOCC a été intégré dans l’outil de simulation dynamique TRNSYS16. Cela permet de le coupler avec le module ‘type56’ de TRNSYS16, ainsi qu’avec le module AIRNODE que nous avons développé pour le calcul des échanges aérauliques avec la possibilité de modifier de l’état d’un élément aéraulique (fenêtre ou porte) au cours d’une simulation.

Le principal apport de AdOCC, par rapport à un modèle analytique comme le PMV, réside dans sa capacité à représenter le confort thermique non seulement comme conséquence d’une exposition passive de l’occupant aux conditions physiques de son environnement, mais aussi en tenant compte des actions rétroactives de l’occupant. En effet, celui-ci peut modifier ces conditions physiques via son comportement adaptatif qui est pourtant souvent négligé.

A travers les simulations réalisées dans trois bureaux tirés de l’expérimentation, AdOCC a permis de rapprocher les valeurs simulées de la température d’air et de la sensation thermique de celles issues de l’enquête. Cela est mis en évidence à travers les simulations réalisées en mode statique sans AdOCC. Les résultats de ces simulations montrent que la sensation prévue en mode statique, par le PMV, surestime considérablement les valeurs trouvées dans l’enquête dans les bureaux naturellement ventilés en été (deux fois en plus par rapport à AdOCC), et les sous-estiment en hiver. AdOCC offre ainsi un outil qui, grâce au couplage avec le type 56 et AIRNODE dans TRNSYS16, permet de simuler la dynamique du


173

comportement thermique de l’occupant et des bâtiments naturellement ventilés avec une précision satisfaisante. Ainsi, en étudiant un bureau naturellement ventilé en conditions estivales, les simulations réalisées en mode dynamique avec AdOCC montrent que le pourcentage de temps de confort peut être doublé par rapport aux simulations en mode statique. Selon l’inertie thermique, l’orientation, la protection solaire et le climat, le confort peut être obtenu en été pendant plus de 80% du temps d’occupation en utilisant un ventilateur local ou la ventilation nocturne, sans avoir recours à la climatisation. L’utilisation du ventilateur correspond à une consommation de l’ordre de 10 W/m²/jour et la ventilation nocturne 30 W/m²/jour. Ces valeurs sont négligeables devant les consommations de climatisation qui peuvent être 10 fois plus importantes. En conditions hivernales, nous trouvons que l’ajustement vestimentaire permet de garder le même niveau de confort tout en réduisant la consigne de 20°C à 18°C. Cela correspond à une économie de 35% sur les besoins de chauffage.

AdOCC ouvrent la voix devant deux perspectives concernant les améliorations et les applications possibles. En ce qui concerne le comportement adaptatif, il est évident qu’il n’y a pas un comportement unique et que chaque occupant peut réagir d’une façon différente face aux mêmes conditions, mais AdOCC offre la possibilité de déterminer le comportement potentiel d’un occupant en fonction de son état de confort et des actions envisageables dans le local. L’utilisation de la logique floue pourrait améliorer le comportement de l’occupant en facilitant l’utilisation de données imprécises et incertaines, quantitatives et qualitatives. Elle facilite notamment la prise en compte des interactions sensorielles. La version actuelle considère seulement la gêne sur l’ouverture de la fenêtre due à une nuisance extérieure (bruit ou pollution) par une variable binaire. En outre, AdOCC a été testé et vérifié dans des locaux à ventilation naturelle. Son utilisation reste limitée aux bâtiments naturellement ventilés. Il sera intéressant de le tester dans les locaux climatisés pour voir si le comportement de l’occupant change ou reste le même. Cela est particulièrement intéressant car il permet de déterminer si le comportement de l’occupant est bénéfique ou néfaste pour la consommation énergétique dans ce type de bâtiments.

Malgré les deux points abordés précédemment, le comportement de la version actuelle de AdOCC montre une cohérence satisfaisante avec les mesures réalisées in situ dans les bâtiments à ventilation naturelle. L’étude réalisée à la fin du 4ème chapitre avec le bureau naturellement ventilé peut être élargie pour couvrir les différentes valeurs des paramètres rencontrées en pratique : les différentes zones climatiques, inerties thermiques, volumétries, protections solaires, orientations, et charges internes. Les résultats peuvent être synthétisés sous forme d’un abaque qui fournit le niveau de confort associé avec la consommation énergétique. Cet abaque peut être utilisé pour indiquer si le confort thermique peut être établi pour une configuration donnée par ouverture des fenêtres avec le store et le ventilateur, ou s’il faut rafraîchir le local par ventilation nocturne ou utiliser une climatisation.

6. Bibliographie

Références Bibliographiques


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7. Liste des illustrations

Listes des illustrations

Liste des tableaux

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Liste des figures Figure 1.1 - Principe de la thermorégulation végétative, comportementale et technologique 25 Figure 1.2 – L’interaction thermique entre le corps humain et son environnement. _______ 28 Figure 1.3 – Les modèles simples du comportement thermique des vêtements. (à gauche le modèle à un seul paramètre : l’isolement thermique et à droite le modèle à deux paramètres : l’isolement thermique et la résistance à l’évaporation) [Parsons, 2003] _______________ 36 Figure 1.4 – La relation globale entre une personne et son environnement [Berger 1995]._ 39 Figure 1.5 – Schématisation du modèle thermique de Stolwijk. _______________________ 45 Figure 1.6 – Représentation des mécanismes adaptatifs [De Dear, 2003]. ______________ 51 Figure 1.7 – La corrélation entre la température de confort et la température intérieure moyenne. [Nicol, 2002]______________________________________________________ 55 Figure 1.8 – La corrélation entre la température de confort et la température moyenne extérieure selon deux types de bâtiments : climatisés et non climatisés. ________________ 56 Figure 1.9 – Modèle adaptatif proposé par le projet RP-884 pour les bâtiments climatisés. [de Dear, 2003]____________________________________________________________ 59 Figure 1.10 – Modèle adaptatif proposé par le projet RP-884 pour les bâtiments à ventilation naturelle. [de Dear, 2003] ___________________________________________________ 60 Figure 2.1 – Les instruments de mesures utilisés pendant les enquêtes. ________________ 70 Figure 2.2 – Distribution des participants par tranche d’âge et par sexe._______________ 74 Figure 2.3 - Les principales caractéristiques du bâtiment du Britannia.________________ 75 Figure 2.4 - Les principales caractéristiques du bâtiment de l’agence de l’eau.__________ 75 Figure 2.5 – Description par bâtiment de la température opérative pour les mesures d’été. 79 Figure 2.6 – Description par bâtiment de la température opérative pour les mesures d’hiver._________________________________________________________________________ 79 Figure 2.7 - La distribution des votes de sensation (à gauche) et de préférence thermique (à droite). ___________________________________________________________________ 80 Figure 2.8 – Distribution du vote d’acceptabilité par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV. _____________________________________________________________ 81 Figure 2.9 – Distribution du vote de préférence par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV. _____________________________________________________________ 81 Figure 2.10 –Préférence du mouvement d’air par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV. _____________________________________________________________ 81 Figure 2.11 – Les moyennes du vote de Préférence par rapport au vote de sensation dans les bâtiments NV. _____________________________________________________________ 81 Figure 2.12 – L’analyse des probits du vote d’acceptabilité thermique en fonction de la température opérative. ______________________________________________________ 84 Figure 2.13 – Relations entre les échelles du confort thermique dans les bâtiments NV en été (à gauche) et en hiver (à droite)._______________________________________________ 85

Liste des tableaux

190

Figure 2.14 – Principaux résultats des régressions linéaires du vote de sensation thermique sur la température opérative mesurée. __________________________________________ 87 Figure 2.15 – Relations des températures de neutralité (en haut) et des pourcentages d’acceptabilité (en bas) avec les températures opératives intérieures (à gauche) et les températures extérieures (à droite). ____________________________________________ 88 Figure 2.16 - Sensation thermique et PMV en fonction de la température opérative. ______ 89 Figure 2.17 – Les régressions entre le confort perçu en fonction du PMV (à gauche) et de la température opérative (à droite) dans les bâtiments NV en été et en hiver. ______________ 90 Figure 2.18 – Comparaison des températures de confort mesurées avec l’intervalle de confort des modèles adaptatifs (ACA à gauche et ACS à droite). ____________________________ 92 Figure 2.19 – Les coefficients des régressions linéaires des températures de confort sur la température extérieure. ______________________________________________________ 93 Figure 2.20 – Classification des facteurs influençant la qualité de l’ambiance selon leur degré d’importance. ________________________________________________________ 94 Figure 2.21 - Corrélation entre la vitesse de l’air et la température intérieure. __________ 98 Figure 2.22 – Distribution de fréquences des valeurs de l’isolement vestimentaire dans les bâtiments NV. _____________________________________________________________ 98 Figure 2.23 – Corrélation entre l’isolement vestimentaire et la température intérieure. ___ 99 Figure 2.24 – Corrélation entre le niveau d’activité et la température intérieure. ________ 99 Figure 2.25 - La distribution des votes de sensation thermique dans les bâtiments à ventilation naturelle selon le type des bureaux pour les mesures estivales (à gauche) et les mesures hivernales (à droite).________________________________________________ 100 Figure 2.26– Comparaison de la relation de la sensation thermique en fonction du PMV* avec la base de données SCATs (relation d’été en haut, relation d’hiver en bas) ________ 101 Figure 3.1 - Représentation du système occupant-bâtiment _________________________ 107 Figure 3.2 - Caractéristiques structurelles d'un modèle du confort thermique.__________ 109 Figure 3.3 - La boucle de réalisation du processus motivationnel relatif au confort thermique.________________________________________________________________________ 111 Figure 3.4 - La boucle d’anticipation du processus motivationnel relatif au confort thermique.________________________________________________________________________ 112 Figure 3.5 - Le diagramme causal de la dynamique du confort thermique _____________ 114 Figure 3.6 - Relation entre la satisfaction obtenue et la sensation perçue dans les bâtiments à ventilation naturelle pour les conditions d’été ___________________________________ 116 Figure 3.7 - Relation entre la préférence thermique et la sensation perçue dans les bâtiments à ventilation naturelle pour les conditions d’été. _________________________________ 117 Figure 3.8 - Relation entre l’acceptabilité thermique et la sensation perçue dans les bâtiments à ventilation naturelle pour les conditions d’été__________________________________ 117 Figure 3.9 - Schéma global de l’intégration de AdOCC dans TRNSYS16. _____________ 123

Liste des tableaux

191

Figure 3.10 - Comparaison des taux de renouvellements d’air obtenus avec type97 (CONTAM) et le programme développé sur MATLAB. ____________________________ 125 Figure 3.11 – Représentation du modèle physiologique à deux nœuds de Gagge.________ 127 Figure 3.12 – Algorithme des actions pour le cas d’une décision d’action égale 1 dans les bâtiments NV en été. _______________________________________________________ 134 Figure 3.13 – Représentation sous TRNSYS studio des interactions entre les différents composants.______________________________________________________________ 135 Figure 3.14 – Les variables d’entrée et de sortie des principaux composants dans TRNSYS. Les cases ayant les mêmes couleurs montrent les connexions entre les composants. _____ 136 Figure 3.15 – Schématisation des étapes de la démarche suivie. _____________________ 137 Figure 4.1 – Températures d’air extérieur et irradiation globale horizontale pendant la semaine de mesures du mois d’août 2004 à Vaulx-en-Velin. ________________________ 141 Figure 4.2 – Comparaison entre les courbes de température d’air issues des simulations et de la mesure (D246). _________________________________________________________ 145 Figure 4.3 – Comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations et celle perçue par le sujet (enquête) dans le bureau D246 pendant la 2ème semaine du mois d’août 2004. ___________________________________________________________________ 146 Figure 4.4 - Comparaison entre les courbes de température d’air issues des simulations et de la mesure dans le bureau D242. ______________________________________________ 148 Figure 4.5 – Comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations et celle perçue par le sujet (enquête) dans le bureau D242 pendant la 2ème semaine du mois de mars 2005. ___________________________________________________________________ 148 Figure 4.6 – Comparaison des températures d’air et des sensations thermiques entre le local à forte inertie thermique (LD) et le local à faible inertie thermique (LG).______________ 153 Figure 4.7 – Températures d’air intérieurs pour trois villes en France selon une inertie forte (LD) et une inertie faible (LG). _______________________________________________ 155 Figure 4.8 – Résultats des simulations dans le local à inertie lourde pour les trois types de protections solaire dans le local à inertie forte ( SV : Store Vénitien intérieur, SELO : store extérieur à lames orientables, SETT : Store Extérieur à toile légèrement transparent) ___ 156 Figure 4.9 – Résultats des simulations pour les quatre orientations du vitrage dans le local à inertie forte.______________________________________________________________ 157 Figure 4.10 – Les résultats des simulations en mode dynamique (avec AdOCC) pour la ventilation nocturne (RF) et la ventilation naturelle (VN) dans le local à faible inertie (LG) et forte inertie (LD). _________________________________________________________ 161 Figure 4.11 – Les résultats des simulations en mode statique (sans AdOCC) pour la ventilation nocturne (RF) et la ventilation naturelle (VN) dans le local à faible inertie (LG) et forte inertie (LD). _________________________________________________________ 161 Figure 4.12 – Comparaison entre les consommations énergétiques en mode dynamique. _ 162

Liste des tableaux

192

Figure 4.13 – Comparaison entre les consommations énergétiques en mode statique. ____ 162 Figure 4.14 - Les résultats des simulations avec ventilation nocturne (RF), ventilation naturelle (VN), climatisation constante (CL) et climatisé variable (ACA) dans le local à forte inertie (LD).______________________________________________________________ 166 Figure 4.15 - Les résultats des simulations avec ventilation nocturne (RF), ventilation naturelle (VN), climatisation constante (CL) et climatisé variable (ACA) dans le local à faible inertie (LD).______________________________________________________________ 166 Figure 4.16 – Comparaison entre les consommations énergétiques dans le local à forte inertie thermique. _______________________________________________________________ 167 Figure 4.17 – Comparaison entre les consommations énergétiques dans le local à faible inertie thermique. _________________________________________________________ 167 Liste des tables Tableau 1.1– Les échelles de la sensation thermique. ______________________________ 37 Tableau 1.2 - Echelles de jugements subjectifs sur les conditions thermiques [AFNOR, 2001]._________________________________________________________________________ 40 Tableau 1.3 – La relation entre la température standard effective SET et la sensation thermique [Parsons, 2003]. __________________________________________________ 44 Tableau 1.4 – Les incréments de température du confort. [Yannas, 1995] _____________ 55 Tableau 1.5 – L’algorithme du confort adaptatif développé dans le cadre du projet SCATs [McCartney, 2002]._________________________________________________________ 58 Tableau 1.6 –Les exigences de confort thermique pour les types de lieux indiqués. [AFN(03]_________________________________________________________________________ 62 Tableau 1.7 – Liste des normes ISO qui traitent les ambiances thermiques. _____________ 63 Tableau 2.1 - Récapitulatif des instruments de mesures utilisés pendant les enquêtes. ____ 71 Tableau 2.2 – Liste des bâtiments enquêtés. ______________________________________ 76 Tableau 2.3 – Tableau comparatif des résultats des mesures avec les recommandations la norme ISO 7730 et des algorithmes adaptatifs ACA et ACS. _________________________ 83 Tableau 2.4 - Les résultats des régressions de la sensation thermique avec les indices analytiques du confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés en été et en hiver._________________________________________________________________________ 90 Tableau 2.5 – Résultats des régressions logistiques dans les bâtiments NV. _____________ 96 Tableau 3.1 – Listes des actions proposées dans un bâtiment NV en été. ______________ 118 Tableau 3.2 – La relation entre l’opportunité adaptative et la liste des actions proposées dans un local._________________________________________________________________ 118 Tableau 3.3 – La relation entre la motivation et la préférence thermique. _____________ 119 Tableau 3.4 –L’intérêt à l’action en fonction de l’acceptabilité et l’opportunité adaptative.119

Liste des tableaux

193

Tableau 3.5 – La décision d’action en fonction de la motivation et de l’intérêt à l’action. _ 120 Tableau 3.6 – Exemple des actions en fonction de la décision d’action et les actions proposées dans un bâtiment NV en été._________________________________________ 120 Tableau 4.1 – Principales caractéristiques des bureaux retenus pour les simulations.____ 143 Tableau 4.2 – Fiche des simulations pour le bureau D246. _________________________ 144 Tableau 4.3 – Plan de simulations pour l’étude de l’influence des ajustements comportementaux. _________________________________________________________ 149 Tableau 4.4 – Influence des différents moyens d’action sur les conditions thermiques en été.________________________________________________________________________ 150 Tableau 4.5 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique._______________ 153 Tableau 4.6 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique._______________ 154 Tableau 4.7 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique._______________ 156 Tableau 4.8 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique._______________ 157 Tableau 4.9 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique._______________ 159 Tableau 4.10 – Comparaison entre les conditions thermiques dans le local à forte inertie et à faible inertie en mode dynamique et statique.____________________________________ 162 Tableau 4.11 – Plan des simulations pour l’étude de l’inertie thermique.______________ 164 Tableau 4.12 – Comparaison entre les conditions thermiques dans le local à forte inertie et à faible inertie en selon le type de rafraîchissement.________________________________ 167

Liste des tableaux

194

8. Annexe A

Annexe A

Contexte énergétique et environnemental

Annexe A

197

L’analyse du contexte énergétique et environnemental Demande sociale du bien-être

Ce qui différencie la situation où se trouve l’architecture moderne par rapport au problème énergétique, de l’architecture de n’importe quelle époque est non seulement la diminution de la disponibilité des ressources énergétiques mais plutôt l’exigence d’un confort thermique et ambiant devenu de masse seulement depuis le XIXe siècle [Campajola, 1989].

En un siècle et demi, le confort a subi d’importantes modifications tout en restant finalement une préoccupation relativement constante. Du « confort-luxe » qui définit la seconde moitié du XIXe siècle à l’ère actuelle où « tout est confort », il y a d’énorme différences, du point de vue des technologies, des modes de vie ou encore de niveau de vie. L’invention du confort doit être comprise comme une suite de « micro-inventions » – la mécanisation du confort, la réalisation d’un minimum confortable technique, l’extension de la problématique du confort à la sphère publique – qui a peu à peu façonné le sens de cette notion [Collard, 2001].

C’est l’architecture moderne, surtout européenne, des années vingt et trente, qui a posé pour la première fois le problème du bien-être ambiant pour toute la population dans des termes semblables à l’époque actuelle (satisfaire en température, humidité et qualité d’air) [CAMPAJOLA, 1989]. La période 1946-1975 a été également une période marquante pour l’essor du confort thermique dans les bâtiments, période durant laquelle certains freins et autres obstacles à l’extension du confort vont être levés, lui permettant de devenir un véritable enjeu, tant économique que social. Le développement de la technique va jouer aussi un rôle très important pour améliorer le confort. Cette période est caractérisée par l’essor et le développement des machines thermiques [Collard, 2001]. Le prix énergétique et environnemental du confort thermique

La recherche à satisfaire les exigences émergentes du confort thermique dans les bâtiments a résulté par une généralisation de l’utilisation des machines thermiques afin de créer et de maintenir des conditions d’ambiance intérieure confortables et stables tout au long de l’année. Ce modèle d’architecture qui confie à la seule technique le soin de créer dans les bâtiments un microclimat artificiel par les installations de chauffage et de climatisation, tend à s’internationaliser sans tenir compte des particularités du climat, du site, des bâtiments…et entraîne ainsi des fortes consommations d’énergie, d’origine fossile essentiellement, épuisable et polluante [Lavigne, 1994].

Un des exemples le plus marquant est le cas des gratte-ciel de verre, inventé dans les années cinquante, encore largement adopté comme le type même de la construction de bureaux. Les diaphragmes de verre transparents remplacent les murs extérieurs. Ainsi la perméabilité à la chaleur et au froid et la variation rapide des températures au cours de la journée sont considérablement augmentées. Ces défauts sont palliés par la multiplication des

Annexe A

198

installations de chauffage et de climatisation, lesquelles entraînent des énormes consommations d’énergie [Portoghesi, 1981]

Devenant un véritable enjeu social et économique, le confort thermique a mobilisé plusieurs équipes de recherche dans le monde pour son étude afin de définir les conditions intérieures du confort thermique. La majorité de ces études a été établie à partir des expérimentations dans les chambres climatiques. Elles sont adaptées pour les ambiances contrôlées artificiellement.

Le choc pétrolier de l’année 1973 était l’occasion pour revoir les pratiques utilisées dans la conception des bâtiments et des ambiances intérieures. Des nombreux pays avaient adopté des nouvelles réglementations thermiques afin de réduire les consommations énergétiques en limitant les déperditions thermiques à travers les bâtiments. Ces mesures ont favorisé la création des ambiances intérieures maintenues artificiellement au même niveau de confort thermique par les installations thermodynamiques. Ce confinement des ambiances intérieures a compromis la qualité de l’air intérieur, laissant apparaître des nouveaux problèmes sanitaires. Des nouvelles modifications ont été apportées aux réglementations afin de remédier à ces symptômes.

Les années quatre-vingt dix marque le début d’une mobilisation mondiale autour du secteur des bâtiments. Les risques environnementaux et les conflits énergétiques ont exhibé ce secteur, principal consommateur d’énergie et polluant dans la plupart des économies mondiales. Facture énergétique du secteur du bâtiment

En 2004, La consommation d’énergie finale en France dans le secteur résidentiel tertiaire s’est élevée à 69,8 Mtep. Avec 43,5% du total de la consommation d’énergie finale, ce secteur est à la tête des autres secteurs dépassant les transports et l’industrie [DGEMP, 2004]. La figue 1.1 montre l’évolution de la consommation d’énergie finale par secteur en France de 1973 à 2004. Sur les différentes années, le secteur des bâtiments devance toujours les autres secteurs. En plus, par rapport à 1973 la consommation d’énergie finale a augmenté de près de 25 % pour ce secteur. Cela revient au fait de l’accroissement du parc des bâtiments, de la surface moyenne des logements, mais aussi de l’augmentation du confort et de l’apparition de nouveaux besoins contribuant à une forte augmentation de la consommation électrique : éclairage, bureautique, renouvellement et traitement d’air et la climatisation.

Le chauffage, l’eau chaude sanitaire, le cuisson et l’électricité spécifique sont les principales formes d’usage de l’énergie dans les bâtiments. Dans le résidentiel, c’est le chauffage qui consomment le plus d’énergie avec plus de 75 %, suivi par l’eau chaude sanitaire et le cuisson, et l’électricité spécifique (éclairage, électroménager,…).

Annexe A

199

Figure A1 - Consommation énergétique et évolution du parc climatique en France. [DGEMP, 2004]

En haut : Evolution de la Consommation énergétique finale par secteur en France de 1973 à 2004.

En bas à gauche : La consommation d’énergie par usage en France en 1990 et 2003.

En bas à droite : Climatiseurs individuels de moins de 17,5 kW en France [CENERG, 2006].

Pour le tertiaire, la situation est différente. La consommation est presque la moitié

de celle du résidentiel, mais elle est répartie quasi-également entre les différents usages (Figure 1.1). Par contre, de trois formes d’usage, c’est l’électricité spécifique qui marque l’évolution la plus importante dans le résidentiel et le tertiaire, 56 % dans le résidentiel et 38 % dans le tertiaire pour l’année 2003 par rapport à 1990.

Même si une faible part de cette consommation est due à la climatisation, ce poste reste l'un des seuls qui augmente fortement depuis plusieurs années. La figure 1.1 (en bas à droite) montre l’évolution des installions de climatiseur en France qui ne cessent de croître, reflétant le souci grandissant du confort thermique en période estivale et la volonté de se prémunir contre les effets d’une éventuelle canicule. Le confort thermique en période estivale est devenu un enjeu prépondérant, tant énergétique que sanitaire.

Consommation d'énergie finale par secteur

5150494226

67 70 7059

56

33 32 32

3235

6 6 6

713

3 3 3

33

1973 1990 2000 2003 2004

Agriculture

Sidérurgie

Industrie

Résidentiel-Tertiaire

Transports

134143

159 160 161(+0,6%)

(+0,3%)

(+0,7%)

(+1,0%)

en Mtep,après correction du climat

(+25%)

(+96%)

(-9%)

(+20%)

Consommation d'énergie par usage

Millions de tep

0

10

20

30

40

50

1990 2003 1990 2003

Résidentiel Tertiaire

Chauffage ECS/Cuisson

Eléctricité spécifique

Evolution de Clim par type d'appareil

x103 appareils

0

50

100

150

200

250

300

1999 2000 2001 2002Clim multisplit Clim monosplit

Clim fenêtres et consoles Appareils mobiles

Evolution de Clim par type d’appareil

Annexe A

200

Impact environnemental du secteur du bâtiment Outre son impact énergétique, le secteur résidentiel tertiaire contribue d’une façon

très active à la pollution atmosphérique par la production de gaz à effet de serre, principalement de gaz carbonique, produits par les installations de chauffage et climatisation.

En 2004, les émissions françaises de gaz à effet de serre dans ce secteur se sont élevées à 647 Mt équivalent CO2, soit 21 % de l’ensemble des émissions françaises. Par rapport à l’année 1990, ces émissions ont augmenté de 22.3 % rien que pour le secteur des bâtiments, contrecarrant les réductions réalisées dans d’autres secteurs comme l’industrie ou l’agriculture (figure 1.2). Cette augmentation est due en une certaine partie à la multiplication des installations de chauffage et de climatisation non consciencieux, en réponse à un besoin accentué du confort thermique faisant de lui un enjeu important pour la protection de l’environnement. La croissance du marché de la climatisation pose un problème de consommation énergétique et d’émission de gaz frigorigènes, dont la contribution à l’effet de serre est considérable. Reprise de conscience environnementale Au niveau international

Prenant conscience de l’ampleur des risques suite aux changements climatiques, le sommet de terre à Rio en 1992 était l’occasion pour la communauté internationale de prendre des mesures contre ce phénomène planétaire en adoptant une convention cadre des Nations Unies sur les changements climatiques. Figure A2– L’évolution sectorielle des émissions de gaz à effet de serre en France de 1990 à 2004 [DGEMP,

2005]

Emissions de GES en France

Mtonnes éq CO2

0

100

200

300

400

500

600

700

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Transports Résidentiel TertiaireIndustrie manufacturière Industrie de l'énergieAgriculture/ sylviculture Traitement des déchets

Annexe A

201

Cette convention reconnaît le changement climatique comme un enjeu environnemental majeur et fixe un objectif qui consiste à stabiliser les concentrations de gaz à effet de serre à un niveau qui empêche toute perturbation anthropique dangereuse du système climatique. Elle prévoyait pour une quarantaine de pays de ramener en 2000 les émissions de gaz à effet de serre au niveau de 1990. De surcroît, le sommet de Rio consacrait la notion de « développement durable » en adoptant un programme d’actions « l’Agenda 21 ».

Pour préciser les règles et critères de mise en œuvre de la convention, les pays concernés ont signé le protocole de Kyoto en 1997. Ce protocole fixe des engagements chiffrés de limitation ou de réduction des émissions de gaz à effet de serre pour la période 2008-2012. Il exige une réduction d’au moins 5 % des émissions des pays industrialisés par rapport à 1990, qui se traduit par une baisse de 8 % pour l’Europe, et une stabilisation pour la France.

En reconnaissant le rôle majeur du secteur résidentiel tertiaire dans la consommation énergétique et les émissions de gaz carbonique, la communauté européenne adopte en 2002 une directive sur la performance énergétique des bâtiments (directive 2002/91/CE du 16 décembre 2002) afin de parvenir à respecter ses exigences de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Cette directive vise à améliorer la performance énergétique des bâtiments au sein de la communauté en prenant en considération le climat et le site au même degré que les exigences de confort et de qualité d’ambiance intérieure et la rentabilité [EUROPA, 2006].

Reconnaissant la part importante des émissions de GES induites par le chauffage et la climatisation des bâtiments, le japon par la personne de son premier ministre M. KOIZUMI a lancé une campagne appelée « team -6% » en avril 2005 pour parvenir à respecter ses engagements dans le cadre du protocole de Kyoto (ramener les émissions de gaz à effet de serre en 2010 à moins de 6% de celles de l’année de référence) [Koike, 2005]. Dans le cadre de cette campagne, M. KOIZUMI a incité ses compatriotes à ôter la cravate et la veste et à s’habiller légèrement et confortablement en été tout en restant décent pour permettre de climatiser les locaux à une température de 28°C pendant les jours chauds. Cette campagne a été baptisée « Cool Biz » par la media japonaise. Voici un recueil d’un entretien avec M. KOIZUMI à propos de Cool Biz.

« Avec COOL BIZ, les personnes sont libres de s’habiller à leur propre gré. Ils ne sont pas obligés de mettre une cravate ni une veste, ils peuvent porter ce qu’ils trouvent confortable. La manière de se vêtir est laissée au bon sens et au propre goût de chaque individu tant qu’elle ne provoque pas de gênes dans l’entourage. » [Koizumi, 2005] Cool Biz a bien porté ses fruits, elle a contribué à une réduction des émissions de

CO2 de 460000 t-CO2 soit l’équivalent de l’émission mensuelle d’un million de foyers (tableau 1.1).

Annexe A

202

Pourcentage des personnes qui ont entendu de « Cool Biz » 95.8 %

Réduction de la consommation électrique de juin à août 2005 ~210 GWh

Réduction estimée de l’émission de CO2 0.46 Mt-CO2

Tableau A1– Effets de l’action « Cool Biz » sur la consommation électrique et l’émission de CO2 pendant l’été

2005 au japon. [Koike, 2005]

Le succès de Cool Biz en été a poussé M. KOIZUMI à répéter l’expérience pour la saison d’hiver Pour cette campagne, appelée Warm Biz, il a demandé aux citoyens de s’habiller chaudement afin de limiter la température dans les bâtiments à 20°C pendant la saison de chauffage. Il les incite à porter plus de vêtements pour éviter le froid et de ne pas dépendre sur le chauffage. Au niveau de la France

Pour maintenir les émissions françaises de gaz à effet de serre sous l’objectif de Kyoto à l’horizon 2010, le gouvernement français avait adopté en 2000 un plan national de lutte contre le changement climatique. Après deux ans d’application, ce plan avait été insuffisant pour parvenir à son objectif : maintenir les émissions en 2010 à leur niveau de 1990, soit à 565 MteCO2. Les évaluations réalisées en 2003 suggèrent que les émissions françaises devront être réduites, en 2010, d’environ 54 MteCO2 par rapport à la tendance [Lepeltier, 2006]. En 2004, un autre plan d’action, plan climat 2004, a été mis en place par le gouvernement avec, au delà de 2010, un objectif de diviser par quatre les émissions de CO2 avant 2050. Ce plan vise en particulier à enrayer l’augmentation des émissions dans les secteurs de transport et de bâtiment. Il propose un ensemble d’actions structurantes dans les différents domaines, notamment dans les bâtiments et la climatisation. Ainsi, la directive européenne relative à la performance énergétique des bâtiments est prise comme cadre réglementaire pour les bâtiments. Les principales dispositions de cette directive ont été transposées en droit français en 2005 dans la loi d’orientation sur l’énergie. L’objectif est d’améliorer de 40 % la performance énergétique pour les bâtiments neufs d’ici à 2020, mais la priorité porte sur l’amélioration de l’efficacité énergétique des bâtiments anciens compte tenu du faible taux de renouvellement des bâtiments [LEGIFRANCE, 2006].

Concernant les bâtiments neufs, une nouvelle réglementation thermique a été mise en place en 2000. Soucieuse des enjeux énergétique, environnemental et de confort, la RT2000 a rehaussé les exigences énergétiques dans le résidentiel et le tertiaire avec une nouveauté par la prise en compte du confort thermique d’été dans une optique de limitation de surchauffe dans les bâtiments non climatisés et limitation des consommations dans ceux climatisés. La RT2000 a été remplacée par la RT2005 qui inclut une limite sur les consommations en et un indicateur pour les émissions de CO2. Elle incite le recours aux énergies et renouvelables et limite le recours à la climatisation.

9. Annexe B

Annexe B

Description de l’expérimentation

Annexe B1 / Les instruments de mesure

205

Le système Vivo est composé de 3 unités qui mesurent les grandeurs physiques de l’ambiance thermiques nécessaires pour le calcul du PMV. Chacune des unités dispose d’une mémoire permettant de stocker jusqu’à 20,000 mesures. L’unité peut stocker des acquisitions réalisées pendant 14 jours, si le stockage a été fait une fois par minute. Chacune des unités équipées avec deux interfaces Vivo-Net, une interface RS232 et une interface infrarouge. L’interface Vivo-Net est utilisée pour lier entre elles les unités d’un ensemble pour constituer un réseau. Chaque unité peut utilisée de manière indépendante et est équipée d’une horloge de marquage temporelle des acquisitions.

L’unité mesure la température opérative dans un point ; la sonde a une forme ellipsoïde d’une taille (56 mm de diamètre et 160 mm de longueur) assurant que les températures d’air et de radiation soient prises en compte d’une manière équivalent à une personne. La température opérative est généralement appelée température ambiante. La sonde doit être positionnée verticalement pour simuler une personne débout, sous un angle de 30° - personne assise, ou horizontalement pour une personne couchée. Le bras facilement orienté dans la bonne position angulaire précise. Le temps d’adaptation à la température est inférieur à 5 min. La gamme de mesure varie de -20 à +45°C, la précision est de 0.2 K dans un intervalle de 10 à 40°C et 0.5 K en dehors. Les

mesures sont conformes aux spécifications souhaitées de la norme ISO 7726.

Cette unité mesure l’humidité relative de l’air, un capteur capacitif mesure directement l’humidité relative en % (RH). Elle est également équipée d’un capteur de température et d’un bras orientable pour le positionnement de la sonde sous des angles prédéfinis. Le principe de mesure est basé sur les propriétés hygroscopiques d’un film mince polymère enfermé entre deux électrodes. La température d’air étant mesurée aussi par un capteur intégré dans l’unité, l’humidité absolue peut être déterminée à partir de l’humidité relative et la température d’air. La gamme de mesure est de 0 à 100 % pour l’humidité relative et -20 à +45°C pour la température d’air. La précision des mesures est de 1.5 % RH et 0.3 K à 23°C. Les mesures sont conformes aux spécifications souhaitées de la norme ISO 7726

(gamme de mesure, précision, et réduction de l’influence du rayonnement

Système Vivo pour mesures en confort thermique

Vivo – Temperature

Vivo – Humidity


206

L’unité Vivo – Draught enregistre les deux paramètres vitesse d’air et la température d’air, paramètres nécessaires pour le calcul de l’indice Draught Rate (DR). La mesure de la vitesse d’air est réalisée par une sonde à film chaud omnidirectionnelle sensible aux vitesses d’air faibles avec un temps de réponse très court permettant de mesurer des fluctuations rapides. La gamme de mesure est de 0.05 – 5 m/s enregistrant des fluctuations jusqu’à 2 Hz. Le bras de support est rapidement orienté pour positionner la sonde à une hauteur souhaitée. La gamme de mesure est de 0.05 à 5.0 m/s, la précision est de ±0.01 m/s ±0.025×va en dessous de 1 m/s et ±0.2×va au-delà. La constante de temps est inférieure à 0.1 s. les mesures sont conformes aux spécifications souhaitées de la norme ISO 7726.

Les unités thermiques peuvent être alimentées par secteur ou par Vivo – Battery. Cette unité rechargeable assure l’alimentation de Vivo – Temperature et de Vivo – Humidity pendant 15 heures et de Vivo – Draught pendant 7 heures. Vivo – Battery peut alimenter plusieurs unités thermiques simultanément.

L’ordinateur de poche (PDA) est utilisé pour la gestion des unités et pour la présentation des acquisitions. Tous les indices et paramètres clés peuvent être calculés par le logiciel PDA. Ces mêmes valeurs peuvent également être imprimées ou transférées à un PC.

Le logiciel PC permet de programmer des procédés de mesure, de faire des acquisitions et de rédiger des rapports, avec ce logiciel peuvent être effectuées davantage d’opérations qu’avec le PDA. Il permet en particulier de stocker des valeurs brutes et de générer ses propres nouveaux programmes de mesure.

Vivo – Draught

Vivo – Battery

Vivo – Field Control

Vivo – Controller


207

Etendue Type de capteur Temps de réponse Précision Résolution Stockage Démarrage Intervalle d’enregistrement

-40°C +85°C 10k NTC thermistance 1.5 min pour 90% (dans l’eau), 25 min (dans l’air) ± 0.2°C de 0°C 70°C 0.4°C à 25°C 16000 mesures instantané / retardé (jusqu’à 45 jours) 1 sec à 10 jours


0 100% RH Capacitif 10 sec pour 90% ± 3% à 25°C 0.3% RH 16000 mesures instantané / retardé (jusqu’à 45 jours) 1 sec à 10 jours


-40°C +85°C 10k NTC thermistance 3 min pour 90% ± 0.5°C de 0°C 70°C 0.4°C à 25°C 7900 mesures instantané / retardé (jusqu’à 45 jours) 1 sec à 10 jours


0 100% RH Capacitif 10 sec pour 90% ± 0.3% à 25°C 0.5% RH 7900 mesures instantané / retardé (jusqu’à 45 jours) 1 sec à 10 jours

Tinytag Plus Temperature TGP-0017 (Enregistreur de température)

Tinytag Ultra Temperature TGU-0017 (Enregistreur de température)

Tinytag Ultra Relative Humidity TGU-0304 (Enregistreur d’humidité relative)

Tinytag Plus Relative Humidity TGP-0304(Enregistreur d’humidité relative)


208

Etendue Type de capteur Précision Résolution Temp. d’utilisation Temp. de stockage Autonomie

0 +9999 ppm CO2 2 canaux infrarouges ±(50 ppm CO2 ±2% v.m.)(0 +5000 ppm CO2) ±(100 ppm CO2 ±3% v.m.)(+5001 +9999 ppm CO2) 1 ppm CO2 (0 +9999 ppm CO2) 0 +50°C -2 +70°C 6 heures

Récepteur Etendue Type de capteur Précision Reproductibilité Temps de réponse Résolution Temp. d’utilisation Temp. de stockage Autonomie

Silicon photocell 0.1 +99,990 lx, 0,01 9.999 fcd 2 canaux infrarouges Ev: ±0.2% EV: 0.5% 0.5 sec -10 °C 40°C, 85% RH -20 °C 55°C, 85% RH 72 heures

Etendue Type de capteur Précision Gamme spectrale Temps de réponse Résolution Temp. d’ulisation Temp. de stockage Autonomie

-30 900°C ±1°C de 0°C 99°C ±1% de la mesure à plus de 100°C ±2°C de -30°C 0°C 8 14 µm 250 msec (à 95% de la mesure) 0.1°C 0°C 50°C -20°C 50°C

Indicateur de CO2 TESTO 535

Chroma Meter MINOLTA CL-200

Chroma Meter MINOLTA CL-200

Annexe B2 / Le questionnaire thermique

209

Laboratoire des Sciences de l’Habitat

Ecole Nationale des Travaux Publics de l’Etat

Questionnaire sur le confort thermique

N.B. : Les informations seront traitées confidentiellement. Les renseignements que l’on pourra en tirer ne seront publiés que sous de statistiques.

Bâtiment : __________

Bureau : __________

Date : _________

Heure : __________


210

Ambiance thermique

1. Comment vous sentez-vous maintenant…? (placez une croix sur l’axe)

-3 -2 -1 0 1 2 3

très froid froid légèrement froid

Neutre légèrement chaud

chaud très chaud

2. Trouvez-vous cela…? (cochez la case appropriée)

acceptable légèrement inacceptable inacceptable très inacceptable

□ □ □ □

3. En ce moment, préfériez-vous avoir…?

-3 -2 -1 0 1 2 3

beaucoup plus froid plus froid un peu plus

froid sans

changementun peu plus

chaud plus chaud beaucoup plus chaud

4. Comment trouvez-vous le mouvement de l’air dans le local… ?

très acceptable acceptable légèrement

acceptable légèrement

inacceptable inacceptable très inacceptable

□ □ □ □ □ □

5. Préfériez-vous avoir :

plus de mouvement d’air Pas de changement moins de mouvement d’air □ □ □

6. En prenant en compte vos préférences personnelles uniquement, vous trouvez cet environnement thermique

très

confortable confortable légèrement confortable

légèrement inconfortable inconfortable très

inconfortable □ □ □ □ □ □


211

Activité

1. Quelle était votre activité pendant l’heure précédente suivant les périodes suivantes ?

30 minutes 10 minutes 10 minutes 10 minutes Période D Période C Période B Période A

2. Avez-vous consommé au cours de la dernière heure…

une boisson fraîche □ une cigarette □ une boisson chaude □ une collation □

assis repos

assis lecture

assis écriture

travail sur ordinateur

débout repos

débout activité marcher conduire

voiture Période A…… □ □ □ □ □ □ □ □ Période B…… □ □ □ □ □ □ □ □ Période C…… □ □ □ □ □ □ □ □ Période D…… □ □ □ □ □ □ □ □

Une heure avant

L’heure actuelle 60 minutes


212

Vêtements

1. Indiquez si vous portez actuellement les vêtements suivants en cochant les cases convenables

FEMMES HOMMES léger moyen épais léger moyen épaisSous-vêtements, bas □ □ □ Sous-vêtements, bas □ □ □ Sous-vêtements, haut □ □ □ Sous-vêtements, haut □ □ □ T-shirt □ □ □ T-shirt □ □ □ Bustier □ □ □ Polo □ □ □ Chemisier courte manche □ □ □

Chemisier courte manche □ □ □

Chemisier longue manche □ □ □

Chemisier longue manche □ □ □

Pantalon □ □ □ Pantalon □ □ □ Short □ □ □ Short □ □ □ Robe □ □ □ Gilet □ □ □ Jupe □ □ □ Pull □ □ □ Pull □ □ □ Veste □ □ □ Veste □ □ □ Cravate □ □ □ Chaussettes □ □ □ Chaussettes □ □ □ Chaussures □ □ □ Chaussures □ □ □ Autre, à préciser :___________ □ □ □

Autre, à préciser :__________ □ □ □

2. Avez-vous tenu compte des conditions météo pour vous habiller ce matin…?

Oui □ Non □ Si OUI, qu’est-ce qui vous a le plus influencé dans votre choix :

□ La température □ Le risque de pluie

□ Le vent □ Autre (précisez) :


213

Ambiance globale 1. Comment qualifiez-vous globalement le climat intérieur et les conditions de travail

régnant actuellement dans le local ? (Veuillez cocher une case par ligne). Les cases encadrées représentent sur chaque échelle, la valeur « idéale ».

• La sécheresse, l’humidité de l’air

Très sec 1 2 3 4 5 6 7 Très humide

• La qualité de l’air

Très frais 1 2 3 4 5 6 7 Très étouffant • L’odeur de l’air Sans odeur 1 2 3 4 5 6 7 Très odorant

• La qualité globale de l’air

Satisfaisant 1 2 3 4 5 6 7 Insatisfaisant • Eclairage

Très sombre 1 2 3 4 5 6 7 Très clair

• Bruits extérieurs

Très calme 1 2 3 4 5 6 7 Très bruyant

• Bruits intérieurs

Très calme 1 2 3 4 5 6 7 Très bruyant 2. En tenant compte de tous les paramètres (thermique, qualité de l’air, éclairage,

acoustique), l’ambiance globale dans la salle vous paraît

Satisfaisante 1 2 3 4 5 6 7 Insatisfaisante


214

Contrôle personnel 1. Indiquez si vous avez effectué l’une des actions suivantes pendant la dernière heure afin

d’ajuster l’ambiance thermique du local ?

Oui Non Ouvrir, fermer une fenêtre……………………..……... □ □ Position des rideaux ou stores………………………... □ □ Ouvrir, fermer une porte intérieure……….…………... □ □

Ouvrir, fermer une porte extérieure…….………….…. □ □

Allumer, éteindre les lampes de bureau………....……. □ □ Allumer, éteindre l’éclairage général de la pièce…….. □ □ Contrôler le fonctionnement d’un ventilateur………... □ □ Contrôler le fonctionnement du chauffage…………… □ □ Contrôler le fonctionnement de la climatisation……… □ □

---FI N---

Annexe B3 / Le questionnaire général

215

ENTPE Laboratoire des Sciences de l’Habitat DGCB URA 1652 Rue Maurice Audin 69518 Vaulx en Velin Cedex Tel : 04 72 04 72 61 Fax : 04 72 04 70 41 mel : [email protected]

***CONFIDENTIEL***

ETUDE DU CONFORT THERMIQUE QUESTIONNAIRE GENERAL

Toutes les réponses inscrites dans ce questionnaire resteront strictement confidentielles.

Veuillez lire attentivement chaque question avant d’y répondre et ne pas en discuter avec l’un de vos collègues participant également à cette étude.

Une fois le questionnaire rempli, veuillez le retourner directement à votre correspondant ou

attendre le prochain passage pour lui remettre. Ne pas remplir ce cadre, merci.

Bâtiment : Code : Date de réponse :


216

Veuillez lire chaque question attentivement Informations personnelles Nom : Sexe (cochez la case correspondante) : Homme [ ] Femme [ ] Age : ans Taille : cm Poids : kg Emploi Poste : Description succincte de votre activité : Travaillez vous à : Plein temps [ ] Temps partiel [ ]

Si vous travaillez à temps partiel, quels sont vos horaires et/ou jours de travail habituels ?

Avez-vous des horaires flexibles ou stricts (préciser) ?

Habituellement, à quelle heure arrivez-vous le matin ?

à quelle heure partez-vous le soir ?

Quel est votre moyen de transport domicile - travail habituel ?

Voiture [ ] Vélo [ ] Marche [ ] Transport publics [ ] Moto [ ]

En temps normal, combien d’heures par jour passez-vous à votre bureau ? heures

combien d’heures par jour passez-vous devant un écran ? heures

Depuis combien de temps travaillez-vous dans ce bâtiment ? années mois

Depuis combien de temps travaillez-vous dans ce bureau ? années mois

Avez-vous des contraintes d’habillement importantes pour votre travail (exemple : port du

costume et de la cravate,…) ? OUI [ ] NON [ ]

Si OUI, préciser :


217

Qualifieriez-vous votre travail de (entourez le numéro correspondant) :

Pas du tout stressant 1 2 3 4 5 6 7 Très stressant

Aimez-vous votre travail ? (entourez le numéro correspondant) :

Pas du tout 1 2 3 4 5 6 7 Enormément

Appréciez-vous l’atmosphère relationnelle dans laquelle cous exercez votre travail (entourez

le numéro correspondant) :


Commentaires supplémentaires concernant votre emploi :

Qualité de l’ambiance climatique Pour les questions suivantes, entourez le numéro qui correspond le mieux à votre opinion.

Température dans le bureau en été :

Toujours trop chaud 1 2 3 4 5 6 7 Jamais trop chaud

Toujours trop froid 1 2 3 4 5 6 7 Jamais trop froid

Excellente 1 2 3 4 5 6 7 Médiocre

En été par rapport à votre lieu de travail, votre domicile est (cochez la case convenable) :

Généralement plus chaud [ ] Généralement plus froid [ ] A la même température [ ]

Qualité d’air dans le bureau en été :

Sec 1 2 3 4 5 6 7 Humide

Neuf (frais) 1 2 3 4 5 6 7 Vicié

Inodore 1 2 3 4 5 6 7 Malodorant

Globalement excellente 1 2 3 4 5 6 7 Globalement médiocre

Température dans le bureau en hiver :

Toujours trop chaud 1 2 3 4 5 6 7 Jamais trop chaud

Toujours trop froid 1 2 3 4 5 6 7 Jamais froid


En hiver par rapport à votre lieu de travail, votre domicile est (cochez la case convenable) :

Généralement plus chaud [ ] Généralement plus froid [ ] A la même température [ ]


218

Qualité d’air dans le bureau en hiver :

Sec 1 2 3 4 5 6 7 Humide

Neuf (frais) 1 2 3 4 5 6 7 Vicié

Inodore 1 2 3 4 5 6 7 Malodorant

Globalement excellente 1 2 3 4 5 6 7 Globalement médiocre

Mouvements d’air :

Trop de courants d’air 1 2 3 4 5 6 7 Trop calme

Très variable 1 2 3 4 5 6 7 constants

Environnement lumineux :

Trop lumineux 1 2 3 4 5 6 7 Trop sombre

Stable 1 2 3 4 5 6 7 Scintillant

Uniforme 1 2 3 4 5 6 7 Inégal

Pas du tout éblouissant 1 2 3 4 5 6 7 Très éblouissant

Pas assez de lumière naturelle 1 2 3 4 5 6 7 Trop de lumière de naturelle

Globalement excellent 1 2 3 4 5 6 7 Globalement médiocre

Avez-vous une vue sur l’extérieur à travers une ou (plusieurs) baie(s) vitrée(s) depuis votre

poste de travail ? OUI [ ] NON [ ]

Si NON, percevez-vous la lumière du jour depuis votre poste de travail ?

OUI [ ] NON [ ]

Bruit ambiant :

Non perceptible 1 2 3 4 5 6 7 Dérangeant

Etes vous parfois gêné(e) par :

Toujours Souvent Parfois Rarement Jamais

Bruit d’équipement (ventilation, imprimante,…) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Conversation du voisinage [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Bruit extérieur (trafic, vent,…) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Vibrations dues au trafic ou machines diverses [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Commentaires supplémentaires concernant la qualité de l’ambiance climatique :


219

Autres caractéristiques de votre bureau Pour les questions suivantes, entourez le numéro qui correspond le mieux à votre opinion.

Qualifieriez-vous votre bureau de :

propre 1 2 3 4 5 6 7 Sale

Aimez-vous la disposition générale de votre bureau (espace, accessibilité,…) ?


Aimez-vous l’ameublement de votre bureau (couleur, plantes, …) ?


Aimez-vous la décoration de votre bureau (couleur, plantes,…) ?


Comment qualifieriez-vous les conditions générales de travail dans votre bureau ?

Excellentes 1 2 3 4 5 6 7 Médiocres

Comment qualifieriez-vous l’ergonomie générale de votre bureau (chaise, bureau, ordinateur,…) ?



220

Nous avons listé ci-dessous un ensemble de facteurs susceptibles d’affecter votre ambiance de travail. Indiquez sur l’échelle suivante graduée de 1 (pas du tout important) à 7 (très important) l’importance que vous attachez à chacun de ces paramètres pour l’obtention de bonnes conditions de travail. pas du tout

important Très

important Atmosphère conviviale 1 2 3 4 5 6 7 Un travail que j’apprécie 1 2 3 4 5 6 7 Une température d’air confortable 1 2 3 4 5 6 7 Un renouvellement d’air adéquat 1 2 3 4 5 6 7 Absence de courants d’air 1 2 3 4 5 6 7 Une humidité de l’air acceptable 1 2 3 4 5 6 7 Eclairage artificiel de qualité 1 2 3 4 5 6 7 Vue à travers la fenêtre 1 2 3 4 5 6 7 Lumière naturelle appropriée 1 2 3 4 5 6 7 Absence d’éblouissement 1 2 3 4 5 6 7 Environnement sonore acceptable 1 2 3 4 5 6 7 Décor et disposition du bureau agréables

1 2 3 4 5 6 7

Bureau propre 1 2 3 4 5 6 7 Intimité 1 2 3 4 5 6 7 Contrôle individualisé des conditions d’ambiance

1 2 3 4 5 6 7

Commentaires supplémentaires sur les autres caractéristiques de votre bureau : Contrôle individualisé Indiquez, pour les équipements suivants le degré d’importance pour vous de la possibilité de les contrôler individuellement (c'est-à-dire d’en modifier personnellement la position). Essayer de répondre à ces questions sans tenir compte des possibilités actuelles que vous avez de le faire. Très

important Important Indifférent Pas

important Ouverture/fermeture de fenêtre [ ] [ ] [ ] [ ] Position des rideaux ou stores [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes intérieures [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes extérieures [ ] [ ] [ ] [ ] Ajustement de consigne du thermostat [ ] [ ] [ ] [ ] Fonctionnement d’un radiateur d’appoint [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre les lampes de bureau [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre l’éclairage général de la pièce [ ] [ ] [ ] [ ] Ajuster le niveau d’éclairement de la pièce (gradation)

[ ] [ ] [ ] [ ]

Contrôler le fonctionnement de la climatisation [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement d’un ventilateur [ ] [ ] [ ] [ ]


221

Indiquez si dans votre bureau vous avez la possibilité d’agir personnellement sur les éléments suivants :

Si OUI, les utilisez vous réellement NON OUI souvent parfois rarement jamaisOuverture/fermeture de fenêtre [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Position des rideaux ou stores [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes intérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes extérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajustement de consigne du thermostat [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Fonctionnement d’un radiateur d’appoint [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre les lampes de bureau [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre l’éclairage général de la pièce [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajuster le niveau d’éclairement de la pièce (gradation) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement de la climatisation [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement d’un ventilateur [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Pour les équipements que vous pouvez effectivement contrôler, leur modification vous permet de réduire votre inconfort ?

toujours souvent parfois rarement jamais Ouverture/fermeture de fenêtre [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Position des rideaux ou stores [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes intérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes extérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajustement de consigne du thermostat [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Fonctionnement d’un radiateur d’appoint [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre les lampes de bureau [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre l’éclairage général de la pièce [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajuster le niveau d’éclairement de la pièce (gradation) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement de la climatisation [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement d’un ventilateur [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Pour les équipements que vous pouvez effectivement contrôler, au bout combien de temps une modification de leur état vous conduit-elle à une situation de confort ?

Tout de

suite

Au bout d’une heure

Au bout d’une demi-

journée

Au bout d’une

journée Jamais

Ouverture/fermeture de fenêtre [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Position des rideaux ou stores [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes intérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ouverture/fermeture des portes extérieures [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajustement de consigne du thermostat [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Fonctionnement d’un radiateur d’appoint [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre les lampes de bureau [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Allumer/éteindre l’éclairage général de la pièce [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ajuster le niveau d’éclairement de la pièce (gradation) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement de la climatisation [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Contrôler le fonctionnement d’un ventilateur [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]


222

Si vous ne pouvez pas modifier individuellement les conditions d’ambiance de votre bureau, savez-vous à qui vous adresser pour le faire ? OUI [ ] NON [ ] Vous êtes vous déjà plaint(e) des conditions d’ambiance de votre bureau ? OUI [ ] NON [ ]

Si OUI, sur quel(s) point(s) ? (précisez)

Au bout combien de temps un changement est il intervenu ?

Dans l’heure [ ] Dans la journée [ ] Dans la semaine [ ] Dans le mois [ ] Aucun changement [ ]

Avez-vous été satisfait de la réponse à votre demande ? OUI [ ] NON [ ] Si NON pourquoi ? Réponse trop lente [ ] Demande ignorée [ ] Pas de changement perçu [ ] Commentaires supplémentaires concernant le contrôle individualisé :

Santé Nous vous serions reconnaissants de bien vouloir remplir cette partie. Ces informations nous permettront d’effectuer une estimation plus précise de vos exigences en terme de confort d’ambiance et resteront strictement confidentielles et anonymes lors de leur analyse. Nous comprendrions toutefois que vous ne souhaitiez pas y répondre. Souffrez-vous d’un des maux suivants ? toujours souvent parfois rarement jamais Mal de tête [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Lourdeur dans la tête [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Fatigue [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Enrouement, gorge sèche [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Toux [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Irritation, encombrement du nez [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Irritation, brûlure des yeux [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Difficulté à se concentrer [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Sécheresse, démangeaison de la peau [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]


223

Etes-vous fumeur ? OUI [ ] NON [ ] Si NON, est-ce que des personnes fument dans votre bureau ?

OUI [ ] NON [ ] Etes-vous sous traitement médical ? OUI [ ] NON [ ]

Si OUI, merci de bien vouloir préciser :

Indiquez sur l’échelle suivante à quel point vous vous sentez sensible aux conditions d’ambiance

Très sensible 1 2 3 4 5 6 7 Pas du tout sensible

D’autres aspects de votre santé sont-ils susceptibles d’affecter votre sensibilité aux conditions d’ambiance ? NON [ ] OUI [ ] (précisez) Commentaires supplémentaires concernant votre santé :

Commentaires de conclusion Merci d’ajouter ici tous les commentaires que vous souhaitez faire sur les points abordés dans ce questionnaire ou sur tout autre point que vous estimez avoir une influence sur votre perception de l’ambiance.

***Merci pour votre coopération et le temps que vous avez consacré à ce questionnaire***

Annexe B4 / Liste des pièces vestimentaires

225

Nous avons considérés les valeurs suivantes d’isolement thermique pour les différents articles vestimentaires. Ces valeurs ont été déterminées à partir de la norme ISO 9920.

L’isolement thermique des différents articles vestimentaires (clo) FEMMES léger moyen épais HOMMES léger moyen épaisSous-vêtements, bas 0,04 0,04 0,06 Sous-vêtements, bas 0,03 0,04 0,04 Sous-vêtements, haut 0,01 0,05 0,14 Sous-vêtements, haut 0,06 0,08 0,08 T-shirt 0,08 0,1 0,12 T-shirt 0,1 0,12 0,12 Bustier 0,06 0,06 0,13 Polo 0,17 0,17 0,17 Chemisier courte manche 0,12 0,19 0,25

Chemisier courte manche 0,19 0,25 0,25

Chemisier longue manche 0,21 0,25 0,34

Chemisier longue manche 0,21 0,29 0,33

Pantalon 0,17 0,22 0,28 Pantalon 0,18 0,24 0,28 Short 0,08 0,11 0,11 Short 0,08 0,11 0,11 Robe 0,23 0,29 0,4 Gilet 0,13 0,23 0,29 Jupe 0,14 0,18 0,23 Pull 0,25 0,36 0,54 Pull 0,25 0,36 0,54 Veste 0,36 0,4 0,44 Veste 0,24 0,39 0,48 Cravate Chaussettes 0,02 0,03 0,06 Chaussettes 0,02 0,03 0,06 Chaussures 0,02 0,03 0,05 Chaussures 0,02 0,03 0,05

Annexe B5 / Description des bâtiments

226

Bâtiment : ENTPE Code : E1

Localité : Vaulx-en-Velin Bureau : cloisonné Paysager Inertie : lourde Moyenne Légère Traitement de l’ambiance thermique en été




Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 22 Observations : 95 Les principales caractéristiques du bâtiment de l’ENTPE.

Bât. : ENTPE extension Code : E2




Ventilateur Eclairage Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 13 Observations : 51 Les principales caractéristiques du bâtiment extension de l’ENTPE. Bâtiment : CETE Code : C

Localité : L’Isle d’Abeau Bureau : cloisonné Paysager Inertie : lourde Moyenne Légère Traitement de l’ambiance thermique en été



Ventilateur Eclairage Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 26 Observations : 110 Les principales caractéristiques du bâtiment du CETE.


227

Bâtiment : LASH Code : L





Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 19 Observations : 37 Les principales caractéristiques du bâtiment du LASH.

Bât. : Tribunal Code : P

Localité : Lyon Bureau : cloisonné Paysager Inertie : lourde Moyenne Légère Traitement de l’ambiance thermique en été




Périodes d’enquête : avril 05 & juin 05 Participants : 14 Observations : 37 Les principales caractéristiques du bâtiment du nouveau palais de justice. Bâtiment : Crayon Code : T





Périodes d’enquête : août 04 & mars 05 Participants : 9 Observations : 21 Les principales caractéristiques du bâtiment de la tour du Crédit Lyonnais.


228

Bâtiment : Britannia Code : B





Périodes d’enquête : avril 05 Participants : 7 Observations : 19 Les principales caractéristiques du bâtiment du Britannia.

Bât. : Agence de l’eau Code : A





Périodes d’enquête : juin 05 Participants : 10 Observations : 20 Les principales caractéristiques du bâtiment de l’agence de l’eau.

10. Annexe C

Annexe C

Résultats de l’expérimentation

Annexe C1 / Courbes des températures

231

Température d’air dans le bâtiment E1 (en haut) et E2 (en bas) en août 2004.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment E1 pendant août 2004

10

15

20

25

30

35

40

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00 17/8/04 0:00 18/8/04 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_T018 Ta_T020 Ta_T106 Ta_T105 Ta_D022 Ta_D202 Ta_D203 Ta_D302


10

15

20

25

30

35

40

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00 17/8/04 0:00 18/8/04 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_D101 Ta_D110 Ta_D225 Ta_D242 Ta_D246


232

Humidité relative dans le bâtiment E1 (en haut) et E2 (en bas) en août 2004.


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00 17/8/04 0:00 18/8/04 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_T018 HR_T105 HR_D022 HR_D203 HR_D302

Evolution de la température d'air dans le bâtiment B pendant août 2004

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00 17/8/04 0:00 18/8/04 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_D101 HR_D242 HR_D246


233

Température d’air dans le bâtiment E1 (en haut) et E2 (en bas) en mars 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment E1 pendant mars 2005

-5

0

5

10

15

20

25

30

7/3/05 0:00 8/3/05 0:00 9/3/05 0:00 10/3/05 0:00 11/3/05 0:00 12/3/05 0:00 13/3/05 0:00 14/3/05 0:00 15/3/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_T105 Ta_T029 Ta_T018 Ta_E11 Ta_D302 Ta_D212

Evolution de la température d'air dans le bâtiment E2 pendant mars 2005

-5

0

5

10

15

20

25

30

7/3/05 0:00 8/3/05 0:00 9/3/05 0:00 10/3/05 0:00 11/3/05 0:00 12/3/05 0:00 13/3/05 0:00 14/3/05 0:00 15/3/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_D105 Ta_D242 Ta_D244


234

Humidité relative dans le bâtiment E1 et E2 en mars 2005.

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment E1 & E2 pendant mars 2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

7/3/05 0:00 8/3/05 0:00 9/3/05 0:00 10/3/05 0:00 11/3/05 0:00 12/3/05 0:00 13/3/05 0:00 14/3/05 0:00 15/3/05 0:00

Hum

idité

rela

tive

(%)

HR_ext HR_T105 HR_E11 HR_D212 HR_D302 HR_D244


235

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment L en août 2004.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment L en août 2004

15

20

25

30

35

3/8/04 0:00 3/8/04 12:00 4/8/04 0:00 4/8/04 12:00 5/8/04 0:00 5/8/04 12:00 6/8/04 0:00 6/8/04 12:00 7/8/04 0:00

Tem

péra

ture

s d'

air °

C

Ta_B24_1 Ta_B22 Ta_B25 Ta_B29 Ta_B13 Ta_B9 Ta_B3_cel Ta_ext

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment L en août 2004

30

40

50

60

70

80

90

100

3/8/04 0:00 3/8/04 12:00 4/8/04 0:00 4/8/04 12:00 5/8/04 0:00 5/8/04 12:00 6/8/04 0:00 6/8/04 12:00 7/8/04 0:00

HR

%

HR_B29 HR_B25 HR_B22 HR_B13 HR_B9 HR_B3_Cel HR_ext


236

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment C en septembre 2004.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment C pendant septembre 2004

0

5

10

15

20

25

30

35

10/9/04 0:00 11/9/04 0:00 12/9/04 0:00 13/9/04 0:00 14/9/04 0:00 15/9/04 0:00 16/9/04 0:00 17/9/04 0:00 18/9/04 0:00 19/9/04 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_1158 Ta_1162 Ta_2217 Ta_2223 T_1135 Ta_2235 T_1139 Ta_1155 Ta_2253T_108 Ta_118 Ta_12

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment C pendant septembre 2004

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

10/9/04 0:00 11/9/04 0:00 12/9/04 0:00 13/9/04 0:00 14/9/04 0:00 15/9/04 0:00 16/9/04 0:00 17/9/04 0:00 18/9/04 0:00 19/9/04 0:00

HR

(%)

Rh_ext RH_1162 RH_1158 RH_1155 RH_2253 RH_118


237

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment C en mars 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment C pendant mars 2005

0

5

10

15

20

25

30

14/3/05 0:00 15/3/05 0:00 16/3/05 0:00 17/3/05 0:00 18/3/05 0:00 19/3/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_2235 Ta_1162 Ta_1159 Ta_1135 Ta_109 Ta_2217 Ta_12

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment C pendant mars 2005

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

14/3/05 0:00 15/3/05 0:00 16/3/05 0:00 17/3/05 0:00 18/3/05 0:00 19/3/05 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_2235 HR_2217 HR_1159 HR_1162 HR_12


238

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment P en avril 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment P pendant avril 2005

0

5

10

15

20

25

30

35

8/4/050:00

9/4/050:00

10/4/050:00

11/4/050:00

12/4/050:00

13/4/050:00

14/4/050:00

15/4/050:00

16/4/050:00

17/4/050:00

18/4/050:00

19/4/050:00

20/4/050:00

21/4/050:00

22/4/050:00

23/4/050:00

24/4/050:00

25/4/050:00

26/4/050:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_718 Ta_515 Ta_579_1 Ta_579_2 Ta_578 Ta_419

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment P pendant avril 2005

0

20

40

60

80

100

120

8/4/050:00

9/4/050:00

10/4/05 0:00

11/4/05 0:00

12/4/05 0:00

13/4/05 0:00

14/4/05 0:00

15/4/05 0:00

16/4/05 0:00

17/4/05 0:00

18/4/05 0:00

19/4/05 0:00

20/4/05 0:00

21/4/05 0:00

22/4/05 0:00

23/4/05 0:00

24/4/05 0:00

25/4/05 0:00

26/4/05 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_718 HR_515 HR_579 HR_419


239

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment P en juin 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment P pendant juin 2005

0

5

10

15

20

25

30

35

40

24/6/05 0:00 25/6/05 0:00 26/6/05 0:00 27/6/05 0:00 28/6/05 0:00 29/6/05 0:00 30/6/05 0:00 1/7/05 0:00 2/7/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir [°

C]

T vaulx T 709 T 703 T 718 T 515 T 579 T 578 T 419

Evolution de l'humididté relative dans le bâtiment P pendant juin 2005

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

100,0

24/6/05 0:00 25/6/05 0:00 26/6/05 0:00 27/6/05 0:00 28/6/05 0:00 29/6/05 0:00 30/6/05 0:00 1/7/05 0:00 2/7/05 0:00

HR

(%)

HR 709 HR 703 HR 718 HR 515 HR 579 HR 419


240

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment B en avril 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment B pendant mars 2005

0

5

10

15

20

25

30

1/4/05 0:00 2/4/05 0:00 3/4/05 0:00 4/4/05 0:00 5/4/05 0:00 6/4/05 0:00 7/4/05 0:00 8/4/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_B1 Ta_B2 Ta_B3 Ta_B4 Ta_B5 Ta_B6

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment B pendant avril 2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1/4/05 0:00 2/4/05 0:00 3/4/05 0:00 4/4/05 0:00 5/4/05 0:00 6/4/05 0:00 7/4/05 0:00 8/4/05 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_B1 HR_B2 HR_B3 HR_B4 HR_B5 HR_B6


241

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment T en mai 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment T pendant mai 2005

0

5

10

15

20

25

30

10/5/05 0:00 11/5/05 0:00 12/5/05 0:00 13/5/05 0:00 14/5/05 0:00 15/5/05 0:00 16/5/05 0:00 17/5/05 0:00 18/5/05 0:00 19/5/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_olmedo Ta_novat Ta_acc21 Ta_acc12 Ta_acc11

Evolution de la température d'air dans le bâtiment T pendant mai 2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

10/5/05 0:00 11/5/05 0:00 12/5/05 0:00 13/5/05 0:00 14/5/05 0:00 15/5/05 0:00 16/5/05 0:00 17/5/05 0:00 18/5/05 0:00 19/5/05 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_olmedo HR_novat HR_acc2 HR_acc1


242

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment T en juin 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment T pendant juillet 2005

0

10

20

30

40

50

60

1/7/05 0:00 6/7/05 0:00 11/7/05 0:00 16/7/05 0:00 21/7/05 0:00 26/7/05 0:00 31/7/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_acc2 Ta_acc1 Ta_novat Ta_olmedo

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment T pendant juillet 2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1/7/05 0:00 6/7/05 0:00 11/7/05 0:00 16/7/05 0:00 21/7/05 0:00 26/7/05 0:00 31/7/05 0:00

HR

(%)

HR_ext HR_acc2 HR_acc1 HR_novat HR_olmedo


243

Température d’air (en haut) et humidité relative (en bas) dans le bâtiment T en juin 2005.

Evolution de la température d'air dans le bâtiment A du 17 juin au 27 juillet 2005

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

27/6/050:00

29/6/050:00

1/7/050:00

3/7/050:00

5/7/050:00

7/7/050:00

9/7/050:00

11/7/050:00

13/7/050:00

15/7/050:00

17/7/050:00

19/7/050:00

21/7/050:00

23/7/050:00

25/7/050:00

27/7/050:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

Ta_ext Ta_202 Ta_211 Ta_269 Ta_333 Ta_485

Evolution de l'humidité relative dans le bâtiment A du 17 juin au 27 juillet 2005

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

100,0

27/6/050:00

29/6/050:00

1/7/050:00

3/7/050:00

5/7/050:00

7/7/050:00

9/7/050:00

11/7/050:00

13/7/050:00

15/7/050:00

17/7/050:00

19/7/050:00

21/7/050:00

23/7/050:00

25/7/050:00

27/7/050:00

Hum

idité

rela

tive

(%)

RH_ext HR_211 HR_333 HR_485

Annexe C2/ Description des résultats des mesures

244

Descriptions des mesures physiques pendant la période d’été

Descriptions des mesures physiques pendant la période d’hiver

Température d'air (°C)

Ta / CL-A

Ta / CL-B

Ta / CL-T

Ta / VN-C

Ta / VN-E1

Ta / VN-E2

Ta / VN-L

Ta / VN-P

0

5

10

15

20

25

30

35

Température d'air (°C)

Ta / VN-P

Ta / VN-L

Ta / VN-E2

Ta / VN-E1

Ta / VN-C0

5

10

15

20

25

30


To / VN-P

To / VN-L

To / VN-E2

To / VN-E1

To / VN-C

To / CL-T

To / CL-B

To / CL-A0

5

10

15

20

25

30

35


To / VN-P

To / VN-L

To / VN-E2

To / VN-E1

To / VN-C0

5

10

15

20

25

30

Humidité Relative (%)

HR / VN-P

HR / VN-L

HR / VN-E2

HR / VN-E1

HR / VN-C

HR / CL-T

HR / CL-B

HR / CL-A0

10

20

30

40

50

60

70


HR / VN-P

HR / VN-L

HR / VN-E2

HR / VN-E1

HR / VN-C0

5

10

15

20

25

30

35

40


245

Descriptions des mesures physiques pendant la période d’été

Descriptions des mesures physiques pendant la période d’hiver

Vitesse de l'air (m/s)

Va / VN-P

Va / VN-L

Va / VN-E2

Va / VN-E1

Va / VN-C

Va / CL-T

Va / CL-B

Va / CL-A0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Vitesse d'air (m/s)

Va / VN-P

Va / VN-L

Va / VN-E2

Va / VN-E1

Va / VN-C0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

Concentration en CO2 (ppm)

CO2 / VN-P

CO2 / VN-L

CO2 / VN-E2

CO2 / VN-E1

CO2 / VN-C

CO2 / CL-T

CO2 / CL-B

CO2 / CL-A0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

Concentration en CO2 (ppm)

CO2 / VN-P

CO2 / VN-L

CO2 / VN-E2

CO2 / VN-E1

CO2 / VN-C0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

Isolement Vestimentaire (Clo)

Clo / VN-P

Clo / VN-L

Clo / VN-E2

Clo / VN-E1

Clo / VN-C

Clo / CL-T

Clo / CL-B

Clo / CL-A0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

Isolement vestimentaire (Clo)

Clo / VN-P

Clo / VN-L

Clo / VN-E2

Clo / VN-E1

Clo / VN-C0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4


246

La fréquence de distribution des mesures physiques par saison et par type de bâtiment

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

20 22 24 26 28 30 32 34


Fréq

uenc

e

VN été CLIM été VN hiver

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

Température extérieure (°C)

Fréq

uenc

e


247


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0 10 20 30 40 50 60 70


Fréq

uenc

e


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

Vitesse de l'air (m/s)

Fréq

uenc

e


248


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800

Cocentration en CO2 (ppm)

Fréq

uenc

e



249

La fréquence de distribution des indices de confort calculés par saison et par type de bâtiment

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

20 22 24 26 28 30 32 34

Température effective ET* (°C)

Fréq

uenc

eVN été CLIM été VN hiver

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

18 20 22 24 26 28 30 32 34

Standard Effective temperature SET (°C)

Fréq

uenc

e


250


0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Fréq

uenc

e

NV été CLIM été NV hiver

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV*

Fréq

uenc

e


251


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5

TSENS

Fréq

uenc

e


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5

DISC

Fréq

uenc

e


252


0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Heat Stress Index

Fréq

uenc

e

NV été CLIM été NV hiver

Annexe C3/ Description des résultats des enquêtes

253

Distribution des votes du confort thermique Bâtiment à ventilation naturelle (mesures d’été)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

-3 -2 -1 0 1 2 3

fréqu

ence

Sensation Préférence

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

1 2 3 4

fréqu

ence


0,000,050,100,150,200,250,300,350,40

1 2 3 4 5 6

fréqu

ence

Satifaction mouvement de l'air

0,000,100,200,300,400,500,60

1 2 3

fréqu

ence

Préférence Mouvement de l'air

0,000,050,100,150,200,250,300,35

1 2 3 4 5 6

fréqu

ence

Confort global


254

Distribution des votes du confort global Bâtiment à ventilation naturelle (mesures d’été)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

1 2 3 4 5 6 7

fréqu

ence

Perception humidité de l'air

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

1 2 3 4 5 6 7

fréqu

ence

Perception qualité de l'air

0,000,050,100,150,200,250,300,350,40

1 2 3 4 5 6 7

fréqu

ence

Perception odeur de l'air

0,000,050,100,150,200,250,300,35

1 2 3 4 5 6 7

fréqu

ence

Qualité globale de l'air

0,000,050,100,150,200,250,300,35

1 2 3 4 5 6 7

fréq

uenc

e

Qualité de l'écalirage

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

1 2 3 4 5 6 7

fréq

uenc

e

Perception du bruit extérieur

0,000,050,100,150,200,250,300,350,40

1 2 3 4 5 6 7

fréq

uenc

e

Perception du bruit intérieur

0,000,050,100,150,200,250,300,35

1 2 3 4 5 6 7

fréq

uenc

e

Qualité globale de l'ambiance


255

Distribution des votes du confort thermique Bâtiment à ventilation naturelle (mesures d’hiver)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Préférence

0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3 4


0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

1 2 3 4 5 6


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6

Confort thermique global


256

Distribution des votes du confort global Bâtiment à ventilation naturelle (mesures d’hiver)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,450,50

1 2 3 4 5 6 7


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

1 2 3 4 5 6 7


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

1 2 3 4 5 6 7



257

Distribution des votes du confort thermique Bâtiments climatisés (mesures d’été)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

-3 -2 -1 0 1 2 3

Sensation Préférence Acceptabilité thermique

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1 2 3 4


00,1

0,20,30,4

0,50,6

0,70,8

1 2 3 4 5 6


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6

Confort global


258

Distribution des votes du confort global Bâtiments climatisés (mesures d’été)

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7


0,000,05

0,100,150,20

0,250,30

0,350,40

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7


0,000,05

0,100,150,20

0,250,30

0,350,40

1 2 3 4 5 6 7


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

1 2 3 4 5 6 7



259

Distribution des votes du confort thermique par bâtiment Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’été) Vote de sensation thermique

0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

-3 -2 -1 0 1 2 3

E1 E2 C L P

Vote d’acceptabilité thermique

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4

E1 E2 C L P

Vote de Préférence thermique

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

-3 -2 -1 0 1 2 3

E1 E2 C L P

Vote de satisfaction du mouvement de l’air

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6

E1 E2 C L P

Vote de Préférence du mouvement de l’air

0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3

E1 E2 C L P

Vote de confort thermique global

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6

E1 E2 C L P


260

Distribution des votes du confort global par bâtiment Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’été) Vote de perception de l’humidité de l’air

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception de la qualité de l’air

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception de l’odeur de l’air

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception de la qualité globale de l’air

0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,450,50

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception de la qualité de l’éclairage

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception du bruit intérieur

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception du bruit extérieur

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P

Vote de perception de la qualité globale de l’ambiance

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


261

Distribution des votes du confort thermique par bâtiment Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’hiver) Vote de sensation thermique

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

-3 -2 -1 0 1 2 3

E1 E2 C L P


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,901,00

1 2 3 4

E1 E2 C L P


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

-3 -2 -1 0 1 2 3

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3 4 5 6

E1 E2 C L P


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3

E1 E2 C L P


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3 4 5 6

E1 E2 C L P


262

Distribution des votes du confort global par bâtiment Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’hiver) Vote de perception de l’humidité de l’air

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

E1 E2 C L P


263

Distribution des votes du confort thermique par bâtiment Bâtiments climatisés (Mesures d’été) Vote de sensation thermique

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

-3 -2 -1 0 1 2 3

T B A


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,901,00

1 2 3 4

T B A


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

-3 -2 -1 0 1 2 3

T B A


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3 4 5 6

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3 4 5 6

T B A


264

Distribution des votes du confort global par bâtiment Bâtiments climatisés (Mesures d’été) Vote de perception de l’humidité de l’air

0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,901,00

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,45

1 2 3 4 5 6 7

T B A


0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

1 2 3 4 5 6 7

T B A

Annexe C4/ Interactions entre les échelles de vote

Interactions entre les échelles de vote Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’été)

Très inacceptable

InacceptableLég. inacceptable

Acceptable

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

acceptabilité vs Sensation thermique

+++ Froid++ Froid

+ Froidsans changement

+ Chaud++ Chaud

+++ Chaud

0,000

0,050

0,100

0,150

0,200

0,250

Sensation

Préférence

Préférence vs sensation thermique - VN été

Très inaccep . Inaccep. Lég . Inaccep .Lég . accep .

accep.Très accep .0,000

0,050 0,100 0,150 0,200

Sensation thermique

Mouvement de l'air

Mouvement d ' air vs Sensation - VN été

moins de mvt. d'air

Sans changementPlus de mvt. d'air

0,0000,050

0,100

0,150

0,200

0,250

Sensation thermique

Mouvement d ' air vs sensation - VN été

Très inconfort .Inconfort.

Lég. inconfort .Lég . confort .

Confort.Très confort .

0,000 0,050 0,100 0,150 0,200

Sensation thermique

Confort global vs sensation - VN été

Très inacceptableInacceptable

Lég . inacceptableAcceptable

0,0000,0500,1000,1500,2000,2500,300

Préférencethermique

Acceptabilité vs Préference thermique - VN été

265


Interactions entre les échelles de vote Bâtiments à ventilation naturelle (Mesures d’hiver)


Lég. inacceptableAcceptable

0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500

Lignes Colonnes

Acceptabilité vs sensation - VN hiver

+++ Froid++ Froid


+ Chaud++ Chaud

+++ Chaud

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

Sensation

Préférence

Préférence vs sensation - VN hiver

Très inaccep .Inaccep. Lég . Inaccep .

Lég . accep .accep.

Très accep .0,000 0,050 0,100 0,150 0,200 0,250 0,300

Sensation thermique

Mouvement d'air vs sensation - VN hiver

moins de mvt. d'airSans changement

Plus de mvt. d'air

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

Mouvement d'air vs sensation - VN hi


Lég . inconfort .Lég. confort .

Confort.Très confort .0,000

0,100 0,200 0,300 0,400

Confort global vs sensation - VN hiver



0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

PréférenceAcceptabilité

Acceptabilité vs Préference thermique - VN hiver

266


Interactions entre les échelles de vote Bâtiments climatisés (Mesures d’été)



0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500

Acceptabilité vs Sensation - CL été

+++ Froid++ Froid


+ Chaud++ Chaud

+++ Chaud

0

5

10

15

20

Sensation

Préférence

Préférence vs Sensation - CL été

Très inaccep .Inaccep.

Lég . Inaccep .Lég. accep.

accep.Très accep .0,000

0,100 0,200 0,300 0,400

Sensation Mvt d'air

Mouvement d'air vs Sensation - CL été

moins de mvt. d'air

Sans changementPlus de mvt. d'air

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

Mouvement d ' air vs sensation - CL été


Lég . inconfort .Lég. confort .

Confort.Très confort .0,000

0,100 0,200 0,300 0,400

Confort global vs sensation - CL été



0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

Acceptabilité vs préférence thermique - CL été

267

Annexe C5 / Analyse des données – Régression avec les indices de confort

269

G - Régression des votes du confort thermique par la température opérative dans les bâtiments à ventilation naturelle en hiver G.1 - Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

20 22 24 26 28 30

Température opérative °C

Vot

e de

sen

satio

n

Sensation perçue Courbe de régression r²=0,85Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

G.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

20 22 24 26 28 30


Vote

de

préf

éren

ce

Vote de préférence Courbe de régression r²=0,82Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)


270

G.3 - Votes d’acceptabilité thermique

00,5

11,5

22,5

33,5

4

20 22 24 26 28 30


Vot

e d'

acce

ptab

ilité

Vote d'acceptabilité Courbe de régression r²=0,79Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

G.4 - Votes de perception du mouvement d’air

11,5

22,5

33,5

44,5

55,5

6

20 22 24 26 28 30


Per

cept

ion

mou

vem

ent d

'air

Votes perçus Courbe de régression r²=0,77Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)


271

G.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

00,5

1

1,52

2,53

3,54

20 22 24 26 28 30


Pré

fére

nce

mou

vem

ent d

'air


G.6 - Votes du confort global

11,5

22,5

33,5

44,5

55,5

6

20 22 24 26 28 30


Con

fort

glob

al

Votes perçus Courbe de regréssion r²=0,91Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)


272

H - Régression des votes du confort thermique par la température effective dans les bâtiments à ventilation naturelles en hiver H.1 - Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

20 22 24 26 28

Température effective °C

Vote

de

sens

atio

n


H.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

20 22 24 26 28


Vote

de

préf

éren

ce

Votes de préférence Courbe de regréssion r²=0,89Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)


273

H.3 - Votes d’acceptabilité thermique

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

20 22 24 26 28


Vot

e d'

acce

ptab

ilité

Votes d'acceptabilité Courbe de regréssion r²=0,73Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

H.4 - Votes de perception du mouvement d’air

1

2

3

4

5

6

20 21 22 23 24 25 26 27


Perc

eptio

n m

ouve

men

t d'a

ir



274

H.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

1

1,5

2

2,5

3

20 22 24 26 28


Préf

éren

ce m

ouve

men

t d'a

ir


H.6 - Votes du confort global

1

2

3

4

5

6

20 22 24 26 28


Conf

ort g

loba

l



275

I - Régression des votes du confort thermique par la température effective standard dans les bâtiments à ventilation naturelle en hiver I.1- Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

19 21 23 25 27 29

SET °C

Vote

de

sens

atio

n


I.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

19 21 23 25 27 29

SET °C

Vot

e de

pré

fére

nce

Votes de préférence Courbe de régression r²=0,76Int. de conf. (Moyenne 95%) Série4Int. de conf. (Obs. 95%) Série6


276

I.3 - Votes d’acceptabilité thermique

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

19 21 23 25 27 29

SET °C

Vot

e d'

acce

ptab

ilité

Votes d'acceptabilité Courbe de régression r²=0,40Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

I.4 - Votes de perception du mouvement d’air

1

2

3

4

5

6

19 21 23 25 27 29

SET °C

Perc

eptio

n m

ouve

men

t d'a

ir



277

I.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

1

1,5

2

2,5

3

19 21 23 25 27 29

SET °C

Pré

fére

nce

mou

vem

ent d

'air


I.6 - Votes du confort global

1

2

3

4

5

6

19 21 23 25 27 29

SET °C

Conf

ort g

loba

l



278

J - Régression des votes du confort thermique par le PMV dans les bâtiments à ventilation naturelle en hiver J.1 - Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Vote

de

sens

atio

n


J.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Vote

de

préf

éren

ce

Votes de préférence Courbe de régression r²=0,86Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)


279

J.3 - Votes d’acceptabilité thermique

1

2

3

4

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Vote

d'a

ccep

tabi

lité

Votes d'acceptabilité Courbe de régression r²=0,57

Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

J.4 - Votes de perception du mouvement d’air

1

2

3

4

5

6

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Per

cept

ion

mou

vem

ent d

'air



280

J.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

1

1,5

2

2,5

3

-3 -2 -1 0 1 2 3

PMV

Pré

fére

nce

mou

vem

ent d

'air


J.6 - Votes du confort global

11,5

22,5

33,5

44,5

55,5

6

-3 -2 -1 0 1 2 3


Conf

ort g

loba

l



281

K - Régression des votes du confort thermique par le PMV* dans les bâtiments à ventilation naturelle en hiver K.1 - Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

STav

Sensations perçues Courbe de régression r²=0,75


K.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

Préf

éren

ce th

erm

ique

Votes de préférence Courbes de régression r²=0,88



282

K.3 - Votes d’acceptabilité thermique

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

Acc

epta

bilit

é th

erm

ique

Votes d'acceptabilité Courbe de régression r²=0,68

K.4 - Votes de perception du mouvement d’air

1

2

3

4

5

6

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

Perc

eptio

n m

ouve

men

t d'a

ir

Votes perçus Courbe de régression r²=0,67



283

K.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

1

1,5

2

2,5

3

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

Préf

éren

ce m

ouve

men

t d'a

irVotes perçus Courbe de régression r²=0,65


K.6 - Votes du confort global

1

2

3

4

5

6

-1 -0,5 0 0,5 1

PMV*

Con

fort g

loba

l

Votes perçus Courbe de régression r²=0,96


284

L - Régression des votes du confort thermique par le TSENS dans les bâtiments à ventilation naturelle en hiver L.1 - Votes de sensation thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5

TSENS

Vote

de

sens

atio

n


L.2 - Votes de préférence thermique

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5

TSENS

Vote

de

préf

éren

ce

Votes de perception Courbes de régression r²=0,65Int. de conf. (Moyenne 95%) Série4Int. de conf. (Obs. 95%) Série6


285

L.3 - Votes d’acceptabilité thermique

1

2

3

4

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5

TSENS

Vot

e d'

acce

ptab

ilité

Votes d'acceptabilité Courbe de régression r²=0,49Int. de conf. (Moyenne 95%) Int. de conf. (Obs. 95%)

L.4 - Votes de perception du mouvement d’air

1

2

3

4

5

6

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5

TSENS

Per

cept

ion

mou

vem

ent d

'air

Vote perçus Courbe de régression r²=0,58Int. de con. (Moyenne 95%) Int. de con. (Obs. 95%)


286

L.5 - Votes de préférence du mouvement d’air

1

1,5

2

2,5

3

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5

TSENS

Pré

fére

nce

mou

vem

ent d

'air


L.6 - Votes du confort global

1

2

3

4

5

6

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5


Conf

ort g

loba

l


Annexe C5 / Analyse des données – méthode des probits

287

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

21 23 25 27 29 31


Frac

tion

des

vote

s

ST = -3 ST <= -2 ST <= -1 ST <= 0

ST <= 1 ST <= 2 ST <= 3 ST = 0

-0,20

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

21 23 25 27 29 31


Frac

tion

des

vote

s

PT = -3 PT <= -2 PT <= -1 PT <= 0

PT <= 1 PT <= 2 PT <= 3 PT = 0

Annexe C5 / Analyse des données – méthode des probits

288

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Sensation thermique

Frac

tion

des

vote

s

AT = 4 AT >= 3 AT >= 2 AT >= 1AT = 3 AT = 2

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Sensation thermique

Frac

tion

des

vote

s

PT = -3 PT <= -2 PT <= -1 PT <= 0PT <= 1 PT <= 2 PT <= 3 PT = 0PT = -1 PT = 1

11. Annexe D

Annexe D

Modélisation

Annexe D1

291

La dynamique des systèmes complexes : processus et étapes de la modélisation Une simple énumération des variables et des influences qui montrent la complexité d’un système ne mettra pas en évidence l’infinie variété des comportements temporels que peut générer toute structure complexe. Cette variété, cette complexité des comportements, proviennent du fait que les variables ne sont pas toutes de nature identique ; certaines changent instantanément (variable de flux), d’autres tiennent compte de possibles accumulations (variables d’état) ; il y a des variables d’information, des variables de décision, des variables qui représentent des transfert de matière et/ou d’énergie ; enfin les influences mutuelles et les transferts sont rarement instantanés. [Donnadieu, 2002]

La démarche dynamique des systèmes complexes a pour spécificité de mettre en évidence et de particulariser ces divers types de variables (physiques, physiologiques, psychologiques, sociologiques et économiques, quantitatives et qualitatives) qui semble devoir influencer le comportement du système, assurant ainsi une modélisation plus fiable des dynamiques de comportement. Pour cela, cette démarche donne priorité à l’analyse des facteurs (forces) qui causent ou qui s’opposent au changement, facteurs structurels - dont l’effet peut être représenté au moyen d’un système d’équations différentielles - qui sont rarement figés et qui peuvent évoluer en fonction de ces mêmes changements de l’état du système caractérisé à chaque instant par un vecteur d’état. Cette analyse conduit souvent à identifier une ou plusieurs boucles de rétroaction, homéostatique ou explosive, imbriquées les unes dans les autres avec de constantes de temps différentes et impliquant des relations non linéaires entre variables. C’est la présence de plusieurs boucles de rétroaction qui induit la complexité de comportement d’un système.

A travers la lecture systémique du confort thermique, nous avons pu identifier les principales boucles de rétroaction qui permettent de représenter la dynamique du comportement du système microscopique occupant/bâtiment. Ces boucles explicitent les processus décisionnels et les mécanismes adaptatifs liés à l’occupant du bâtiment, la décision étant prise à l’intérieur d’une boucle de feedback suivant la séquence logique. L'occupant traite les informations acquises sur le niveau de confort, en vue de produire des décisions selon l’écart entre l’objectif et la réalité. Celles-ci sont déclinées en actions qui modifient les taux d'entrée et de sortie des flux de chaleur. Il en découle des résultats en terme de niveau de prestations ou de confort. La notion d’objectif se rattache à celle plus large de finalité (confort thermique) et en constitue l’expression à la fois formalisée et quantifiée (figure c1).

Annexe D1

292

Figure D1 - Le processus décisionnel lié aux mécanismes adaptatifs de l’occupant du bâtiment.

Ayant les caractéristiques structurelles du modèle dynamique du confort thermique,

nous pourrons démarrer ainsi le processus de la modélisation dynamique selon les étapes suivantes [Donnadieu, 2002]. L’analyse causale (modélisation qualitative) Cette étape correspond à l’analyse causale ou analyse structurelle (structure des relations d’influence entre variables, paramètres et données) du problème posé, analyse dont l’apport essentiel est de permettre une perception et une représentation ordonnée du système. A ce stade il s’agit d’identifier les variables qui peuvent, à un moment ou un autre, influencer l’évolution du système, puis de tracer le diagramme causal qui montre les relations causales entre les différentes variables. Ce diagramme permet de dégager les principales boucles de rétroaction ainsi que leurs polarités. La modélisation Après la phase qualitative, c’est la modélisation qui va permettre de formaliser le problème et de définir les équations différentielles qui peuvent représenter le système en mouvement. Par contre, la dynamique des systèmes complexes utilisent souvent un système d’équations intégrales pour décrire le système utilisant la notion d’accumulation, d’intégrale plutôt que de dérivées afin que les relations correspondent à une réalité tangible, une causalité linéaire clairement perçue. Cela est utile surtout dans les sciences sociales où un système d’équations différentiels, s’il peut formaliser correctement une structure dont on veut analyser le comportement, ne représente pas grand chose de réel ; dans la nature les effets ont plus tendances à s’accumuler qu’à provenir d’un processus de déviation. Pour cela, il faut d’abord commencer par distinguer sur le diagramme causal les variables d’état (d’accumulation), les variables de flux (variables instantanées qui modifient le niveau des variables de flux) et enfin les variables d’information et de décision qui expriment les influences et les contraintes. Après avoir déterminé la nature des différentes variables, les flèches les reliant entre elles (symbolisant une relation de cause à effet) devront être quantifiées par une formalisation qui pourra être mathématique, et/ou logique, et/ou probabiliste. Cette phase permet une nouvelle

DECISION ACTION

RESULTAT

OBJECTIF

de rétroaction Prévisionnelle

INFORMATION

Evénements extérieurs

+

-

Annexe D1

293

représentation de la réalité, souvent rejetée comme non quantifiable donc inutile, alors même que tout comportement dynamique provient justement de l’existence – quantifiable mais non mesurée – des ces relations insoupçonnées. [Donnadieu, 2002.] La simulation Cette étape permet enfin de tester le modèle en introduisant explicitement la variable temps en utilisant des logiciels dédiés à cette démarche. Cette étape permet aussi d’analyser les dynamiques possibles et de mettre en évidence des comportements imprévus ainsi que de réaliser et étudier des scénarios et faire de la prospective. Cette phase doit être complétée par une phase de calibrage et de validation à travers une vérification expérimentale, une confrontation avec des statistiques existantes ou l’avis d’expert.

Annexe D2

294

clo1 = clo0

VEN ≠ 0

ven1= ven0

CLO ≠ 0

FEN ≠ 0& fen0 = 0

Nuisance = 0

fen1 = fen0

Ajuster clo


AT ≤ 1.5

FIN

fen1 = 1

FIN FIN


FIN

ven1 = 0

AT ≤ 1.5

FIN FIN


FIN

clo1 = clo0



CLO ≠ 0

fen1 = 0

Ajuster clo

clo1 = clo0

VEN ≠ 0

FIN

FIN FIN

ven1 = min(3,ven0+1) ven1 = 0



clo1 = clo0

Page suivante


Annexe D2

295

Légende Action Décision d’action (0,1ou2) PT Préférence thermique AT Acceptabilité thermique FEN Disponibilité d’une fenêtre

opérable par l’occupant (1 si oui et 0 si non)

fen0 Etat de la fenêtre au pas de temps précédent (0 fermé, 1 ouvert)

fen1 Etat de la fenêtre au pas de temps actuel (0 fermé, 1 ouvert)

CLO Possibilité d’ajuster la vêture (1 si oui et 0 si non)

clo0 Vêture au pas de temps précédent (en clo)

clo1 Vêture au pas de temps actuel (en clo)

VEN Disponibilité d’un ventilateur dans le local (1 si oui, 0 si non)

ven0 Etat du ventilateur au pas de temps précédent (0 si éteint et 1,2 ou3 si allumé selon la puissance)

ven1 Etat du ventilateur au pas de temps actuel (0 si éteint et 1,2 ou3 si allumé selon la puissance)

Nuisance Présence d’une nuisance extérieure pour l’ouverture de la fenêtre (1 si oui et 0 si non)

Figure D2.1 – Algorithme des actions pour le cas d’une décision d’action égale 1 dans les bâtiments NV en été.

FEN ≠ 0& fen0 = 1

ven1= ven0


FIN FIN

VEN ≠ 0

ven1 = 0

clo1 = clo0

CLO ≠ 0


FIN

fen1 = fen0

FIN FIN

fen1 = fen0

clo1 = clo0

FIN


Page

précédente

FEN ≠ 0& fen0 = 1

fen1 = 0

Ajuster clo

Annexe D2

296

clo1 = clo0

fen1 = fen0

Ajuster clo

FIN



ven1 = 0 ven1 = min(3,ven0+1)

clo1 = clo0


VEN ≠ 0

fen1 = 1

clo1 = clo0

Ajuster clo


AT ≤ 1.5

FIN FIN


FIN

ven1 = 0

AT ≤ 1.5

FIN FIN


FIN

clo1 = clo0



CLO ≠ 0

ven1= ven0

VEN ≠ 0

Nuisance = 0

CLO ≠ 0

FEN ≠ 0 & fen0 = 0

Instructions Vêture 1

fen1 = 0

Instructions Vêture 1

Page suivante

Annexe D2

297

FEN ≠ 0& fen0 = 1

ven1= ven0


FIN FIN

VEN ≠ 0

ven1 = 0

clo1 = clo0

CLO ≠ 0


FIN

fen1 = fen0

FIN FIN

fen1 = fen0

clo1 = clo0

FIN


Page

précédente

FEN ≠ 0& fen0 = 1

fen1 = 0

Ajuster clo

Annexe D2

298

tst1 = max(0,tst0-1)

Ajuster clo clo1 = clo0

tst1= tst0

tst1 = 0

TST ≠ 0

FIN

CLO ≠ 0

TST ≠ 0

Ajuster vêture

tst1=min(3,tst0+1) tst1=0

clo1=clo0

clo1=clo0

CLO ≠ 0

TST ≠ 0

tst1=min(3,tst0+1) tst1=0

TST ≠ 0

Bâtiment NV – hiver Algorithme des actions dans le cas où

la décision d’action est égale à 1. (TST = thermostat)

NB : même algorithme pour le cas où la décision est 2 mais avec un incrément

de 2 pour tst1 à la place de 1.

Annexe D3

299

Les variables d’entrée et de sortie de AdOCC. Variables d'éntrée Text(t) Température d'air extérieur, °C Ev(t) Irradiation énergétique reçue sur façade, W/m² Ta(t) température d'air, °C Tr(t) température moyenne de rayonnement, °C HR(t) Humidité relative, % Va(t) Vitesse d'air, m/s Met(t) Métabolisme, Met Clo(t) Isolement vestimentaire, clo Horaire(t) égal 1 pendant heure de travail et zéro en dehors Fenêtre Possibilité d'ouvrir la fenêtre si existante {Vrai ou Faux} Store Possibilité d'utiliser le sotre si existant {Vrai ou Faux} Vêtement Possibilité d'ajuster la vêture {Vrai ou Faux} Eclairage Possible de contrôler l'éclairage {Vrai ou Faux} Ventilateur Possibilité d'utilser un ventilateur local si existant {Vrai ou Faux} Thermostat Possibilté de régler le thermostat {Vrai ou Faux} Nuisance Nuisance extérieure gênant l'ouverture de la fenêtre {Vrai ou Faux} Distance Distance par rapport à la fenêtre {Vrai ou Faux} ivc indice de vitrage FEN(t-1) Etat de la fenêtre au pas de temps précédent {0=fermé,1=ouvert} STO(t-1) Etat du store au pas de temps précédent {0=ouvert,1=baissé} CLO(t-1) Ajustement vestimentaire au pas de temps précédent, clo ECL(t-1) Etat de l'éclairage au pas de temps précédent {0=éteint,1=allumé}

VEN(t-1) Etat du ventilateur au pas de temps précédent {0=éteint,1=vitesse min,2=vitesse moyenne,3=vitesse max}

TST(t-1) Etat du thermostat au pas de temps précédent {0=éteint,1=puissance min,2=puissance moyenne,3=puissance max}

text,j(t-1) Moyenne quotidienne de text au jour précédent, °C trm(t-1) Moyenne mobile exponentielle au jour précédent, °C tsk(t-1) Temérature cutanée au pas de temps précédent, °C tcr(t-1) Température du corps au pas de temps précédent, °C Variables de sortie ET(t) Température effective, °C SET(t) Température effective standard, °C PMV(t) Vote moyen prévisible (ISO7730) PPD(t) Pourcentage moyen d'insatisfaits (ISO 7730) PMV*(t) PMV calculé à partir du modèle de Gagge PPD*(t) PPD calculé à partir du modèle de Gagge TSENS(t) Indice de sensation thermique (ASHRAE) DISC(t) Indice d'inconfort thermique (ASHRAE) ST(t) Vote de Sensation Thermique (cf. §3.2.2.1) AT(t) Vote d’Acceptabilité Thermique (cf. §3.2.2.1) PT(t) Vote de Préférence Thermique (cf. §3.2.2.1) FEN(t) Action sur la fenêtre {0=fermer,1=ouvrir} STO(t) Action sur le store {0=ouvrir,1=baisser} CLO(t) Ajuster la vêture, clo {0=aucun ajustement,1=ajustement mineur,2=ajustement majeur} ECL(t) Action sur l'éclairage {0=éteindre,1=allumer} VEN(t) Action sur le ventilateur {0=éteindre,1=déclencher vitesse min,2=déclencher vitesse

Annexe D3

300

moyenne,3=déclencher vitesse max}

TST(t) Action sur le thermostat {0=couper,1=déclencher puissance min,2=céclencher puissance moyenne,3=déclencher puissance max}

text,j(t) Moyenne quotidienne de text au jour actuel, °C trm(t) Moyenne mobile exponentielle au jour actuel, °C tsk(t) Temérature cutanée actuelle, °C tcr(t) Température du corps actuelle, °C taca Température de consigne selon l'algorithme adaptatif ACA, °C

12. Annexe E

Annexe E

Simulations

Annexe E1

Figure E1.1 - Températures d’air extérieur et irradiation globale horizontale pendant la semaine de mesures du mois d’août 2004 à Vaulx-en-Velin.

0

5

10

15

20

25

30

35

9/8/04 0:00 10/8/04 0:00 11/8/04 0:00 12/8/04 0:00 13/8/04 0:00 14/8/04 0:00 15/8/04 0:00 16/8/04 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Irrai

datio

n so

laire

(W/m

²)

Ta Ta lissé Iglob_H Iglob_H lissé Figure E1.2 - Températures d’air extérieur et irradiation globale horizontale pendant la semaine de mesures du mois de mars 2005 à Vaulx-en-Velin.

-10

-5

0

5

10

15

7/3/05 0:00 8/3/05 0:00 9/3/05 0:00 10/3/05 0:00 11/3/05 0:00 12/3/05 0:00 13/3/05 0:00 14/3/05 0:00

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Irrad

iatio

n so

laire

(W/m

²)

Ta Ta lissé Iglob_H Iglob_H lissé

303

Annexe E1

Fiche des simulations pour le bureau D246 Objectifs : Evaluation du comportement thermique et adaptatif de AdOCC par comparaison des simulations avec des mesures réalisées dans un bureau issu de l’enquête. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. (Ce bureau a été enquêté pendant la 2ème semaine du mois d’août 2004) Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Nombre de simulations : deux (une avec AdOCC et une sans AdOCC) Période de simulation : août 2004 Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : août 2004 à Vaulx-en-Velin Caractéristiques physiques : voir tableau 4.1 (nous avons considérés trois zones pour le type 56 et AIRNODE. Ces 3 zones correspondent à un couloir central et deux bureaux symétriques de part et d’autre du couloir. Cela permet de prendre en compte les échanges thermiques et aérauliques avec l’extérieur et le couloir) Horaire : de 8h00 à 18h00 pendant les heures du travail Actions proposées :

Fenêtre Store Ajuster Vêture Eclairage Ventilateur Thermostat Nuisance ext. Ditance

Particularités de la simulation avec AdOCC AdOCC calcule à chaque pas de temps pendant les heures d’occupation l’état thermique de l’occupant (sensation, acceptabilité et préférence thermique), et en déduit, si nécessaire, quelles actions à exercer parmi la liste des actions disponibles. Le métabolisme est considéré constant et égal à 1.2 Met.






304

Annexe E1

Fiche des simulations pour le bureau D203

Objectifs : Evaluation du comportement thermique et adaptatif de AdOCC par comparaison des simulations avec des mesures réalisées dans un bureau issu de l’enquête. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. (Ce bureau a été enquêté pendant la 2ème semaine du mois d’août 2004) Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Nombre de simulations : deux (une avec AdOCC et une sans AdOCC) Période de simulation : août 2004 Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : août 2004 à Vaulx-en-Velin Caractéristiques physiques : voir tableau 4.1 (nous avons considérés trois zones pour le type 56 et AIRNODE. Ces 3 zones correspondent à un couloir central et deux bureaux symétriques de part et d’autre du couloir. Cela permet de prendre en compte les échanges thermiques et aérauliques avec l’extérieur et le couloir) Horaire : de 8h00 à 18h00 pendant les heures du travail Actions proposées :








305

Annexe E1

Fiche des simulations pour le bureau D242 Objectifs : Evaluation du comportement thermique et adaptatif de AdOCC par comparaison des simulations avec des mesures réalisées dans un bureau issu de l’enquête. Local étudié : Bureau D246 de l’ENTPE à Vaulx-en-Velin. (Ce bureau a été enquêté pendant la 2ème semaine du mois de mars 2005) Outil de simulation : TRNSYS16 avec les trois modules AdOCC, type 56 et AIRNODE. Nombre de simulations : deux (une avec AdOCC et une sans AdOCC) Période de simulation : mars 2005 Pas de temps : 30 min

ENTREES Fichier climatique : mars 2005 à Vaulx-en-Velin Caractéristiques physiques : voir tableau 4.1 (nous avons considérés trois zones pour le type 56 et AIRNODE. Ces 3 zones correspondent à un couloir central et deux bureaux symétriques de part et d’autre du couloir. Cela permet de prendre en compte les échanges thermiques et aérauliques avec l’extérieur et le couloir) Horaire : de 8h00 à 18h00 pendant les heures du travail Actions proposées :








306

Annexe E1

Figure E1.1 - Caractérisation géométrique des modèles multizonaux utilisés dans TRNSYS et CONTAM pour l’étude des bureaux 246 (à gauche) et 203 (à droite). Le bureau D242 est similaire à D246.

4.9 m

4.9 m

2 m 6.2 m

2.6 m

D246 Svitre = 8.6 m² Orientation : SO

SO

3.9 m

3.9 m

2 m 2.6 m

2.8 m

D203 Svitre = 3.75 m² Orientation : SE

SE

Description des résultats des mesures dans les trois bureaux étudiés

Bureau D246

Ce bureau a été enquêté pendant le mois d’août 2004 sur une semaine avec un sujet présent dans le bureau pendant la durée de l’enquête. Les mesures ont montré des températures d’air élevées avec une moyenne de 31°C pendant le temps d’occupation. Malgré les valeurs élevées de température relevées, les votes de sensation thermique ont largement variés entre 0 et 2 sur les cinq jours de mesure avec une moyenne de 1 (légèrement chaud), quant à l’acceptabilité elle a varié entre « acceptable » et « inacceptable ». Le sujet préfère globalement une ambiance légèrement plus froide. La vêture était quasi la même sur les cinq jours (entre 0.31 et 0.35 clo). Le ventilateur était utilisé pendant la majorité du temps et pourtant le sujet préfère globalement avoir plus de mouvement d’air.

Bureau D203

Les mesures dans ce bureau ont été faites en août 2004, et ce bureau était occupé en 4 jours pendant la semaine de mesure. Il présente en été une ambiance thermique relativement moins chaude par rapport au bureau D246 avec une tempérautre moyenne de 29°C pendant les heures d’occupation. Pourtant la sensation thermique moyenne de l’occupant de ce bureau,

307

Annexe E1

qui est de 1.3, est légèrement supérieure à celui du bureau D246. L’occupant trouve que l’ambiance thermique est légèrement inacceptable et préfère avoir un peu plus froid. La vêture n’a pas beaucoup varié, elle était en moyenn de 0.3 clo. La fenêtre ouverte au moment de mesure. Le ventilateur est utilisé sur la moitié des visites avec toujurs une préférence pour plus de mouvement d’air.

Bureau D242

Ce bureau a été enquêté pendant une semaine en conditions hivernales pendant le mois de mars 2005. Le bureau a montré un comportement thermique stable et homogène comme la plupart des mesures réalisées pendant la campagne d’hiver. La température d’air a varié entre 21°C et 24°C selon les moments de la journée et l’orientation du bureau, la nuit la température reste stable à 21°C. Quant au confort thermique, les votes de sensation thermique n’ont pas beaucoup changé. La sensation thermique était légèrement chaude en moyenne (0.8). Le sujet a trouvé l’ambiance thermique acceptable pendant la durée de l’enquête mais préfère généralement avoir un peu plus froid (le vote moyen de préférence thermique est de -0.6). Les ajustements comportementaux étaient rares, à part la vêture qui a varié peu sur les cinq jours de mesures. Elle valait en moyenne 0.9 clo.

308

Annexe E2

Résultats de simulation du bureau D246

309

Annexe E2


310

Annexe E2


311

Annexe E2


312

Annexe E2


313

Annexe E2


314

Annexe E3

Comparaison entre les courbes de température d’air issues des simulations et de la mesure dans le bureau D242.

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

09/8/2004 10/8/2004 11/8/2004 12/8/2004 13/8/2004 14/8/2004 15/8/2004 16/8/2004

Tem

péra

ture

d'a

ir °C

Text Ta D203 mesures Ta D203 simulation avec AdOCC Ta D203 simulation sans AdOCC

Comparaison entre la sensation thermique prévue par les simulations et celle perçue par le sujet (enquête) dans le bureau D242 pendant la 2ème semaine du mois de mars 2005.

-3

-2

-1

0

1

2

3

38208 38209 38210 38211 38212 38213 38214 38215

Eche

lle d

e vo

te

Sensation perçue (vote par l'enquête) Sensation prévue (simulation avec AdOCC) Sensation prévue (simulation sans AdOCC)

315

Annexe E4

Influence du ventilateur : Comparaison entre les résultats de simulation entre cas 1 et cas 2 (Local à forte inertie en haut, local à faible inertie en bas) Cas 1 : courbe en ligne continue Cas 2 : courbe en ligne interrompue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Vote

de

sens

atio

n

4-juil. 5-juil. 6-juil. 7-juil. 8-juil. 9-juil.-2,0

text to ST PT AT

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

4-juil. 5-juil. 6-juil. 7-juil. 8-juil. 9-juil.-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

text to LG ST LG PT AT

316

Annexe E4

Influence de l’ajustement vestimentaire : Comparaison entre les résultats de simulationentre cas 1 et cas 3 (Local à forte inertie en haut, local à faible in

ertie en bas)

Cas 1 : courbe en ligne continue Cas 3 : courbe en ligne interrompue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote

text to LD ST LD PT AT

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


317

Annexe E4

Influence de l’éloignement par rapport à la fenêtre : Comparaison entre les résultats de

cal à forte inertie en haut, local à faible inertie en bas)

Cas 4 : courbe en ligne interrompue

simulation entre cas 1 et cas 4 (LoCas 1 : courbe en ligne continue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


318

Annexe E4

Influence du gêne à l’ouverture la fenêtre : Comparaison entre les résultats de simulation entre cas 1 et cas 5 (Local à forte inertie en haut, local à faible inertie en bas) Cas 1 : courbe en ligne continue Cas 5 : courbe en ligne interrompue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


319

Annexe E4

Influence de l’utilisation du store : Comparaison entre les résultats de simulatiocas 1 et cas 6 (Local à forte inertie en haut, local à faible inertie en bas)

n entre

Cas 1 : courbe en ligne continue Cas 6 : courbe en ligne interrompue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


320

Annexe E4

Influence de l’utilisation du store : Comparaison entre les résultats de simulation entre cas 1 et cas 7 (Local à forte inertie en haut, local à faible inertie en bas) Cas 1 : courbe en ligne continue Cas 7 : courbe en ligne interrompue

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Eche

lles

de v

ote


321

Annexe E5

Résultats des simulations pour les trois types de protections solaire dans le local à inertie faible ( SV : Store Vénitien intérieur, SELO : store extérieur à lames orientables, SETT : Store Extérieur à toile légèrement transparent)

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to SETT to SV to SELO ST SETT ST SV ST SELO

Résultats des simulations pour les quatre orientations du vitrage dans le local à inertie faible

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to Sud to Ouest to Est to Nord to Ouest (SELO)ST Sud ST Ouest ST Est ST Nord ST Ouest (SELO)

322

Annexe E6

Résultats des simulations pour la ventilation nocturne à Paris

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0


Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

Sens

atio

n th

erm

ique

text to LD to LG ST LD ST LG

Lyon Paris

Inertie forte Inertie faible Inertie forte Inertie faible

to 25,8°C (±2,6) 26,3°C (±3,4) 24,7°C (±2,2) 25,4°C (±3,0) HR 48,1% (±7,5) 46,9% (±7,2) 50% (±10) 48% (±9) Va 0,41 m/s (±0,33) 0,46 m/s (±0,32) 0,33 m/s (±0,3) 0,45 m/s (±0,32) Icl 0,32 clo (±0,12) 0,32 clo (±0,12) 0,36 clo (±0,13) 0,34 clo (±0,11) ST 0,8 (±0,4) 1,0 (±0,5) 0,6 (±0,3) 0,9 (±0,4) |ST| < 1 74% 58% 88% 72%

Consommation dans le local à forte inertie Consommation dans le local à faible inertie

0

5

10

15

20

25

30

35

Cons. Éclairage Cons. VMC Cons. Vent ilat eur

Par is Lyon

0

5

10

15

20

25

30

35

Cons. Éclairage Cons. VM C Cons. Vent ilateur

Paris Lyon

323

Annexe E7

Étude des conditions thermiques dans un bureau naturellement entilé en conditions estivales et hivernales

Présentation du local étudié

Pour cette étude, nous allons utiliser un local ayant les mêmes caractéristiques physiques et géométriques que le bureau D246 présenté ci avant. C’est un bureau cloisonné de 30 m² se surface et 2.6 m de hauteur avec 8.6 m² de vitrage donnant au sud. Un store extérieur en textile légèrement transparent assure la protection solaire (facteur solaire 0.4). Le local présente une inertie thermique forte (770 kg/m² de plancher). Il est occupé par deux personnes, chacune disposant d’une fenêtre à sa proximité. Le bureau est chauffé en hiver avec un système de VMC assurant un renouvellement d’air de 0.8 vol/h par extraction simple. En été et en mi saison, le rafraîchissement est assuré par ouverture des fenêtres. Le bureau est occupé sur les cinq jours de la semaine de 8h00 à 18h00 avec une charge interne de l’ordre de 48 W/m² due aux occupants, équipements informatiques et éclairage.

Les simulations seront réalisées avec le fichier climatique de la ville de Lyon. Nous allons d’abord commencer par l’étude des conditions thermiques en été puis celles de l’hiver avant de passer à l’étude de l’influence des ajustements comportementaux.

Pour chaque série de simulation, nous comparons les conditions de confort ermique obtenues par AdOCC avec celles obtenues selon les recommandations de la norme O 7730. Ces dernières sont réalisées avec des valeurs constantes pendant l’occupation (0.5

clo pour la vêture en été et 1 cl r, la vitesse d’air est prise égale à /s en été et 0.05 m/s en hiver, l’éclairage sera maintenu allumé pendant l’occupation). Nous référons dans la suite par « statique ulations réal andations de la norme. Nous allons com les con énergéti dans c es consommations hau ’écla satio r l pour le cas nature allons considérer la puissance de référence indiquée par la 00 (0.25 W/m La puissance lairage

tilisée est de 390 W, et le ventilateur local utilisé est de 50W

esCette première série de simulations est réalisée pendant la période de juin à août

selon l’approche statique et avec AdOCC qui va permettre de simuler le comportement thermique de l’occupant, notamment les ajustements comportementaux qui constitue un moyen efficace de régulation thermique en été (utilisation de la fenêtre, du store, d’un ventilateur local et ajustement de la vêture). La courbe de température obtenue par AdOCC pour cette période de simulation est de 1°C plus bas que celle obtenue par l’approche statique,

oyenne de l’écart absolue entre les deux courbes étant de 0.9°C avec un écart-type de s résultats des simulations pour la dernière

semaine du mois de juillet pendant laquelle l’écart atteint près de 2°C en certains moments de la journée (l’après midi de la 3ème et 4ème jour de la semaine). Cet écart peut être expliqué en

v

thIS

o hive 0.15 m

» pour les sim isées selon les recommparer aussi sommations q sues indue h Caque cas.

concernent le c ffage, le VMC, l irage et l’utili n d’un ventilateuocal d u ’un burea lle ilé. Pour le VMC, nous ment vent

3/h). RT20 d’écu L conditions d’été

la m0.4°C. Nous présentons sur la figure E7.1 le

324

Annexe E7

partie par le comportement de l’occupant. En effet, l’éclairage n’a été utilisé que pendant u temps d’occupation selon AdOCC, alors que dans la sim

8% ulation statique l’éclairage est

ant la période d’occupation.. Sur le même graphe figurent aussi les

Quant à la vêture, elle a été ajustée

dconsidéré allumé tout le temps pend

votes de sensation thermique prévus par AdOCC (ST) et par l’approche statique (PMV). D’une façon identique à la température opérative, l’approche statique surestime la sensation thermique de plus d’une unité pendant les périodes chaudes de la simulation (la moyenne de l’écart absolu sur la période de simulation est de 0,7 sur l’échelle de sensation thermique).

L’écart obtenu en terme de sensation thermique ne peut être pas expliqué seulement par l’écart entre les températures opératives, mais aussi par les ajustements comportementaux. En effet, les fenêtres ont été maintenues ouvertes pendant 83% du temps d’occupation et le store à été baissé 66% du temps d’occupation. Le ventilateur a été aussi utilisé pendant 70% de l’occupation avec une vitesse d’air moyenne de l’ordre de 0.5 m/s.

pendant 12 % du temps d’occupation avec une valeur moyenne de 0.31 clo.

-5,019-juil. 20-juil. 21-juil. 22-juil. 23-juil. 24-juil. 25-juil. 26-juil.

0,0

1,0

Vo

0,0

5,0 2,0

3,0

te d

e se

nsat

ion

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

text to (AdOCC) to (Statique) ST (AdOCC) PMV (Statique)

Figure E7.1 – Résultats de simulation d’un bureau naturellement ventilé pour la période estivale (température

d’air sur l’axe d’ordonnée gauche et vote de sensation thermique sur celui de droite).

325

Annexe E7

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0Ec

helle

de

vote

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

-5,0

-4,0

-3,0

-2,0

0,5

1,0

1,5

Act

ions

19-juil. 20-juil. 21-juil. 22-juil. 23-juil. 24-juil.0,0

2,0

ST AT PT

Figure E7.2 - Résultats de simulation d’un bureau naturellement ventilé pour la période estivale (Votes de

confort sur l’axe d’ordonnée gauche et actions comportementales sur celui de droite).

La figure E7.2 montre la dynamique des votes de confort ainsi que les actions

comportementales sur les cinq jours de travail de la dernière semaine de juillet. La sensation thermique a varié entre légèrement chaud et chaud avec une préférence pour une ambiance un peu plus froide sur les cinq jours. Les deux premiers jours, l’ambiance était légèrement inacceptable, et inacceptable sur le reste de la semaine. La fenêtre est ouverte pendant toute l’occupation, les store est baissé généralement en fin de matinée. La vêture est réinitialisée au début de chaque jour en fonction de la température moyenne extérieur du jour précédent et elle est ajustée à sa valeur minimale (0.3 clo) au début de la matinée. Le ventilateur est utilisé constamment sur les cinq jours à pleine vitesse (0.75 m/s).

Nous présentons sur la figure E7.3 une comparaison entre les moyennes des grandeurs physiques obtenues par les deux simulations. Ainsi selon une approche statique avec une vêture constante de 0.5 clo et une vitesse d’air de 0.15 m/s, la sensation thermique prévue (PMV) dépasse l’intervalle de confort [-1;1] pendant 21% du temps d’occupation, une valeur deux fois plus petite que celle obtenue avec AdOCC. Pareil pour le PPD, il dépasse

ur la même figure à droite, nous dressons aussi les résultats en terme de consomm on énergétique pour les deux séries de simulation. Pour la période estivale la consommation ne concerne que l’éclairage, le VMC et l’utilisation du ventilateur local dans

20% pendant 80% du temps d’occupation alors que l’acceptabilité ne sera inférieur à 3 quependant 44% du temps d’occupation.

Sati

Fenêtre (on/off) Store (on/off) Eclairage (on/off) Icl (clo) Va (m/s)

326

Annexe E7

un bureau à ventilation naturelle. L’écart le plus important obtenu est pour l’éclairage qui n’est utilisé que pendant 8% du temps d’occupation selon AdOCC, soit 15 kWh pendant les 3 mois de simulation une valeur beaucoup plus petite en comparaison avec les 200 kWh obtenus avec une utilisation continue de l’éclairage pendant l’occupation. Les consommations du VMC sont identiques dans les deux cas (10.5 kWh), alors que le ventilateur n’est responsable que pour une partie minime de la consommation (23 kWh)

Statique AdOCC

to 30,2°C (±3,58) 29,3°C (±3,2) HR 36,8% (±6,9) 38,9% (±6,9) Va 0,15 m/s 0,53 m/s (±0,29) Icl 0,5 clo 0,31 clo (±0,11) ST 1,7 (±1,0) 1,2 (±0,5) ST| < 1 21% 42% PPD > 20% 80% 44%

Figure E7.3 – Comparaison entre les résultats de simulation obtenus par AdOCC et selon l’approche statique

pour la période estivale.

|

Les conditions d’hiver our cette période nous avons réalisées les simulations sur trois mois entre janvier

et mars, t

consigne plus basse (18°C) avec possibilité

même graphe figurent aussi les votes de sensation thermique

0102030405060708090

100

Con

som

mat

ion

W/m

²/jou

r Statique AdOCC

Cons.Éclairage


Conso.Chauffage

Poujours avec le fichier climatique de la ville de Lyon, selon l’approche statique et

avec AdOCC. Pour période hivernale, le comportement de l’occupant concerne essentiellement

l’ajustement vestimentaire. L’occupant peut aussi régler la puissance du chauffage s’il dispose d’un thermostat. Le store est utilisé en cas d’éblouissement, l’éclairage est allumé selon les besoins. Pour l’approche statique, nous allons considérer une température de consigne de 20°C pendant l’occupation (conforme aux recommandations de la norme ISO 7730 avec une vêture constante de 1 clo), et 18°C en dehors de l’occupation. Pour les simulations réalisées avec AdOCC, nous allons considérés une température de

d’augmentation de la température de 1°C à 2°C par l’occupant selon ses besoins. Comme indiquée par les consignes, la courbe de température obtenue par AdOCC

pour cette période de simulation est de 1°C à 2°C plus bas que celle obtenue par l’approche statique pendant l’occupation, la moyenne de l’écart absolue entre les deux courbes étant de 0.5°C avec un écart-type de 0.4°C.

Nous présentons sur la figure E7.4 les résultats des simulations pour la deuxième semaine du mois de janvier. Sur le

prévus par AdOCC (ST) et par l’approche statique (PMV). D’une façon identique à la température opérative, les sensations thermiques de l’approche statique sont légèrement supérieures à celle prévues par AdOCC (la moyenne de l’écart absolu sur la période de

327

Annexe E7

simulation est de 0,3 unité sur l’échelle de sensation thermique). Nous constatons que pour la période de simulation l’occupant ne change pas le thermostat et les seuls ajustements vestimentaires lui permettront de satisfaire ses besoins thermiques. La vêture a varié entre 0.6 et 1.1 clo avec une moyenne de 0.7 clo et une écart-type 0.2 clo. Nous devons rappeler que nous tenons en compte dans les simulations d’une isolation supplémentaire de 0.15 clo pour prendre en compte l’effet de la chaise [McCOLLOUGH]

En ce qui concerne les ajusferm ulation. Le store a été baissé sur 44% du temps

ccupation ébl L’éclairage était utilisé du temps d’occupation. La re est réinitialisée au éb urnée en fonction de la moyenne journalière de la pérature ext u jo t elle est généralement pas ou peu changé sur la

(5% du te d’occupati a figure E7.5 montre l’évolution des votes de confort stements comportementaux pendant la 2ème semaine de janvier. La sensation

thermique est presque neutre sur les cinq jours avec une acceptabilité parfaite de l’ambiance. s

obtenues par les deux simulations. Ainsi selon une approche statique ec une vêture constante de 1 clo et une vitesse d’air de 0.05 m/s. Pour les 2 cas, la sensation

l’intervalle de confort [-1;1] pendant toute l’occupation. Pareil pour le PP

d’air sur l’axe d’ordonnée gauche et vote de sensation thermique sur celui de droite).

tements comportementaux, la fenêtre a maintenue ée pendant toute la durée de la sim

d’o pour éviter l’ ouissement. vêtu d ut de chaque jotem é arieure ur précédent ejournée mps on). Let des aju

Nous présentons sur la figure E7.6 une comparaison entre les moyennes degrandeurs physiques avthermique prévue respecte

D, il est toujours inférieur à 20% pendant toute l’occupation.

Figure E7.4 - Résultats de simulation d’un bureau naturellement ventilé pour la période estivale (température

-30,011-janv. 12-janv. 13-janv. 14-janv. 15-janv. 16-janv. 17-janv. 18-janv.

-1,0

0,0

Vot-25,0

-20,0

-15,0

1,0

2,0

3,0

sens

atio

n

-10,0

25,0

11,0

e de

30,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

Tem

péra

ture

d'a

ir (°

C)

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

10,0

text to (AdOCC) to (Statique) ST (AdOCC) PMV (Statique)

328

Annexe E7

-5,0

0,0

11-janv.

3,01,0

2,0

3,0

4,0Ec

helle

de

vote 3,5

4,0

4,5

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

Act

ions

12-janv. 13-janv. 14-janv. 15-janv. 16-janv.0,0

ST AT PT Fenêtre (on/off) Store (on/off) Eclairage (on/off) Icl (clo) Thermostat

Figure E7.5 - Résultats de simulation d’un bureau naturellement ventilé pour la période hivernale (Votes de

confort sur l’axe d’ordonnée gauche et actions comportementales sur celui de droite).

Sur la même figure à droite, nous dressons aussi les résultats en terme de consommation énergétique pour les deux séries de simulation. Pour la période hivernale, les deux sources de consommations principales sont le chauffage et l’éclairage. Pour l’éclairage, la consommation est de 167 kWh avec AdOCC pendant les trois mois de simulation contre 252 kWh selon l’approche statique. En ce qui concerne le chauffage, les besoins s’élèvent à 950 kWh avec AdOCC et 1000 kWh selon l’approche statique, soit une réduction de 5% avec AdOCC par rapport à l’approche statique. Si nous avons considéré une température de consigne de 21°C au lieu de 20°C la réduction en terme de besoin de chauffage pourra atteindre 35%. Il ne faut oublier les consommations des postes informatiques qui sont maintenues constantes pendant l’occupation dans les 2 cas, elles représentent 295 kWh.

Statique AdOCC

to 18.8°C (±1.0) 18,4°C (±0,8) HR 37% (±9) 38% (±9) Va 0,05 m/s 0,05 m/s Icl 1 clo 0,7 clo (±0,2) ST 0,8 (±0,2) -0,2 (±0,2) |ST| < 1 100% 97% PPD > 20% 0% 0% 0

100

200

300

400

500

600

Con

som

mat

ion

W/m

²/jou

r Statique

Cons. Cons. VMC Cons. Conso.Éclairage Ventilateur Chauffage

AdOCC

Figure E7.6 - Comparaison entre les résultats de simulation obtenus par AdOCC et selon l’approche statique.

329

FOLIO ADMINISTRATIF

THESE SOUTENUE DEVANT L'INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON

NOM : MOUJALLED DATE de SOUTENANCE :19/01/2007 Prénoms : Bassam TITRE : Modélisation dynamique du confort thermique dans les bâtiments naturellement ventilés NATURE : Doctorat Numéro d'ordre : 2007-ISAL-0005 Ecole doctorale : MECANIQUE ENERGETIQUE GENIE CIVIL ACOUSTIQUE Spécialité : Génie Civil Cote B.I.U. - Lyon : T 50/210/19 / et bis CLASSE : RESUME : Avec les besoins actuels d’économie d’énergie et de maîtrise des impacts environnementaux du bâtiment, certains doutes se posent sur la définition du confort thermique et la façon de créer et maintenir les conditions de confort. En effet, les normes actuelles considèrent le confort thermique sous une approche analytique, réductrice de la complexité du réel. Les études in situ du confort thermique ont permis de constater une surestimation du niveau de l’inconfort perçu en réalité par rapport à celui prévu par ces normes surtout dans les bâtiments naturellement ventilés pendant les périodes chaudes. Ces études ont servi à mettre les bases de l’approche adaptative, qui caractérise le confort thermique à travers les interactions adaptatives entre l’occupant et son environnement. L’utilisation des normes peut conduire à un recours systémique à la climatisation alors que l’approche adaptative permet d’assurer le confort thermique avec des consommations d’énergie plus modestes. Nous nous intéressons dans ce travail à l’aspect adaptatif du confort thermique en complément à l’aspect analytique dont l’ensemble permet d’avoir une vision globale du confort thermique dans les bâtiments. En partant d’une étude bibliographique sur les approches existantes, nous avons conduit une étude expérimentale in situ dans huit bâtiments pour explorer de plus près le confort adaptatif et caractériser l’interaction entre l’occupant et le bâtiment. Ensuite en adoptant une démarche systémique, nous avons développé un modèle dynamique sur le confort thermique qui permet d’intégrer les différents mécanismes dynamiques identifiés dans la bibliographie et par l’expérimentation. Ce modèle, que nous avons appelé AdOCC, permet de déterminer l’état thermique de l’occupant à partir du modèle dynamique à deux noeuds de Gagge et d’en déduire le comportement de l’occupant et ses actions adaptatives selon les caractéristiques du bâtiment et la saison. Le modèle a été intégré dans l’outil de simulation dynamique TRNSYS. Cela nous a permis d’évaluer le modèle AdOCC en confrontant les simulations réalisées avec deux bureaux tirés de l’expérimentation vis à vis les résultats de mesures. L’application du modèle au cas des bâtiments de bureaux naturellement ventilés nous a permis de déterminer les conditions qui permettent d’établir le confort thermique avec des ressources énergétiques limitées, en utilisant un ventilateur local ou la ventilation nocturne, selon l’inertie du local, l’orientation, les protections solaires, et le climat L’utilisation du ventilateur correspond à une consommation de l’ordre de 10 Wh/m²/jour et la ventilation nocturne 30 Wh/m²/jour. Ces valeurs sont négligeables devant les consommations de climatisation qui peuvent être 10 fois plus importantes. MOTS-CLES : Confort thermique, approche adaptative, bâtiments naturellement ventilés, modélisation dynamique Laboratoire (s) de recherche : Laboratoire des Sciences de l’Habitat de l’Ecole Nationale des Travaux Publics de l’Etat, Département Génie Civil et Bâtiment (DGCB), URA CNRS 1652 Directeur de thèse 1 : GUARRACINO Gérard Directeur de thèse 2 : CANTIN Richard Président de jury : ROUX Jean Jacques Composition du jury : GUARRACINO Gérard Directeur 1 CANTIN Richard Directeur 2 SANTAMOURIS Matheos Rapporteur MOURTADA Adel Rapporteur ROUX Jean Jacques Président BRUANT Marc Examinateur

Documents

Modélisation dynamique du confort thermique dans les ...theses.insa-lyon.fr/publication/2007ISAL0005/these.pdf · environnementaux du bâtiment, certains doutes se posent sur la