SYNTHESE DU PROJET DE FIN D’ETUDESeprints2.insa-strasbourg.fr/1945/1/Synthèse_PFE.pdf · genie climatique et ÉnergÉtique synthese du projet de fin d’etudes analyse des performances

GENIE CLIMATIQUE ET ÉNERGÉTIQUE

SYNTHESE DU PROJET DE FIN D’ETUDES

ANALYSE DES PERFORMANCES ENERGETIQUES DES SYSTEMES CVC DU CENTRE DE RECHERCHE GENOMIQUE STRUCTURELLE ET

FONCTIONNELLE DE L’UNIVERSITE CONCORDIA

Par Lorenzo Natale

TUTEUR CONCORDIA UNIVERSITY : Radu Grigore Zmeureanu

TUTEUR INSA : Monica Siroux

SEPTEMBRE 2015

Fiche d’objectifs

Analyse des performances énergétiques des systèmes CVC du Centre de Recherche

Génomique Structurelle et Fonctionnelle de l’Université Concordia.

Objectifs du projet

1. Développement de méthodes d’analyse et de modèles mathématiques du

comportement des systèmes CVC à partir de la caractérisation expérimentales du

bâtiment.

- Etude des caissons de mélange des CTA avec développement de débitmètres

virtuels pour estimer l’air frais entrant dans le système de ventilation en l’absence

de mesures directe sur l’air.

- Développement du modèle de la signature énergétique du bâtiment à partir

d’études sur les réseaux aérauliques et hydrauliques.

- Etude des consommations d’eau froide et d’eau chaude du bâtiment avec

développement d’un modèle de comportement et d’estimation du débit en

absence de mesure directe.

2. Campagnes de mesures ponctuelles additionnelles à l’instrumentation actuellement

en place afin de compléter les données et vérifier les hypothèses et les modèles

développés.

- Mesures de débits d’air et d’humidité relative pour vérifier l’étude sur les caissons

de mélange.

- Mesures de température pour déterminer l’impact thermique des ventilateurs.

Remerciements

Mes remerciements vont en premier lieu à mon tuteur à l’université Concordia de Montréal,

Radu Grigore Zmeureanu, qui a rendu ce PFE possible en m’offrant l’opportunité de travailler

avec lui à l’université Concordia. Je le remercie pour le temps qu’il a pu me dédier en me

montrant les enjeux de ce projet et en me transmettant ses connaissances et motivations pour le

travail effectué tout au long de cette période.

Je remercie également, l’équipe doctorante à l’Université Concordia et particulièrement Mathieu

Le Cam et Nunzio Cotrufo avec qui j’ai partagé mon quotidien à Concordia et qui m’ont épaulé

tout au long de mon projet.

Je remercie également, ma tutrice à l’INSA de Strasbourg, Monica Siroux, pour son soutien au

cours de cette étape de ma formation.

Etudiant : Natale Lorenzo Analyse des performances énergétiques des systèmes CVC 1 Tuteur : Monica Siroux Septembre 2015

Résumé Le suivi des équipements de chauffage, ventilation et climatisation (CVC) est nécessaire afin

d’optimiser leur fonctionnement et réduire les consommations énergétiques. L’utilisation d’une

gestion technique centralisée (GTC), est un moyen économique d’obtenir les informations

nécessaires pour évaluer les performances des systèmes CVC d’un bâtiment. L’objectif de cette

étude est d’établir une méthode de calcul pour la mise en place de capteurs virtuels de débit d’air

dans une centrale de traitement d’air (CTA) et de débit d’eau à l’entrée d’un bâtiment. Un capteur

virtuel permet d’estimer une grandeur physique qui n’est pas directement mesurée.

Un modèle mathématique simulant l’évolution des débits a été créé à partir des autres grandeurs

mesurées. Plusieurs approches différentes ont été comparées en fonction du nombre de points de

mesures.

Les résultats mettent également en évidence les contraintes liées à la précision des mesures et

l’accroissement de l’incertitude lorsque la taille du système à modéliser augmente.

Abstract

The ongoing commissioning of the heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems is used

to optimize the energy performances and to reduce their consumptions. A cost-effective solution to

provide the necessary data for the analysis is the use of trend data from Building Energy

Management Systems (BEMS). The goal of this project is to develop a methodology to create a virtual

sensor for the estimation of air and water flow rate. A virtual sensor estimates a physical variable,

which is not directly measured. A mathematical model predicting the air and water flow rate has

been created based on the available measurements in the system. Several approaches have been

compared depending on the number of measured points.

The results highlight the boundaries dues to the sensor accuracy and uncertainty increasing when the

size of the models increases.


Sommaire Résumé ................................................................................................................................................... 1

1. Contexte de l’étude......................................................................................................................... 3

1.1. Situation énergétique au Canada ........................................................................................... 3

1.2. Commissionnement des bâtiments ........................................................................................ 3

1.3. Simulation des bâtiments ....................................................................................................... 4

1.4. Objectifs de l’étude ................................................................................................................. 4

2. Etat des lieux de la recherche ......................................................................................................... 5

2.1. Méthodes d’analyse dans les systèmes CVC ........................................................................... 5

2.2. Utilisation de la GTB dans l’optimisation des performances .................................................. 5

2.3. Capteurs virtuels ..................................................................................................................... 6

3. Description des systèmes CVC étudiés ........................................................................................... 6

3.1. Présentation du bâtiment étudié ............................................................................................ 6

3.2. Description de l’instrumentation .......................................................................................... 10

4. Methodologie élaborée ................................................................................................................ 11

4.1. Etude des CTA. ...................................................................................................................... 11

4.2. Etude des réseaux d’eau chaude et d’eau froide du bâtiment ............................................. 12

4.3. Calcul d’incertitude ............................................................................................................... 13

4.4. Analyse statistique ................................................................................................................ 14

5. Etude préliminaire des caissons de mélange ................................................................................ 15

5.1. Méthodologie ........................................................................................................................ 15

5.2. Incertitude et propagation d’erreur ..................................................................................... 18

5.3. Résultats ................................................................................................................................ 19

5.4. Bilan de l’étude ..................................................................................................................... 23

6. Etude du réseau de chauffage du bâtiment Génome ................................................................... 24

6.1. Méthodologie élaborée ........................................................................................................ 24

6.2. Etude des batteries de chauffage des CTA ........................................................................... 24

6.3. Caractérisation du fonctionnement des unités terminales de chauffage ............................ 32

6.4. Estimation du débit du bâtiment Génome ........................................................................... 36

6.5. Bilan de l’étude ..................................................................................................................... 37

7. Etude du réseau de refroidissement du bâtiment Génome ......................................................... 38

7.1. Méthodologie élaborée ........................................................................................................ 38

7.2. Etude des batteries froides des CTA ..................................................................................... 38

7.3. Caractérisation du fonctionnement des ventilo-convecteurs .............................................. 43

7.4. Estimation du débit du bâtiment Génome ........................................................................... 46

7.5. Discussions ............................................................................................................................ 47

Conclusion ............................................................................................................................................. 48

Bibliographie ......................................................................................................................................... 49

Table des Figures................................................................................................................................... 50

Sommaire des annexes ......................................................................................................................... 51

Présentation de l’université Concordia ................................................................................................ 53


1. Contexte de l’étude

1.1. Situation énergétique au Canada Le contexte environnemental et économique de ce début de XXIème siècle met en avant un

questionnement énergétique. Les principaux points de débat sont une surconsommation et une

gestion des ressources mal adaptée. L’une des origines de ce phénomène peut être trouvée dans

l’énergie à bas coût et le besoin de développement rapide particulièrement présent dans la

deuxième moitié du XXème siècle dans les pays occidentaux. Les conséquences de ce mode de vie

ont malgré tout surgit et une prise de consience des limites de ce système est apparue. Que ce soit

pour des raisons purement économiques, augmentation du prix des énergies, ou pour des raisons

également environnementales, crise climatique dûe à l’impact des activités humaines, la nécessité

de développer des systèmes moins énergivores est largement répadue dans les lignes de conduites

de toute activités.

Le secteur du bâtiment représente 28% (16% en résidentiel et 12% en tertiaire) de l’énergie

consommée au Canada en 2010 [1]. Dans le tertiaire, l’energie consommée est à 45% sous forme de

gaz naturel et à 49% de l’électricité.

Au niveau national, dans le secteur tertiaire, l’énergie sert à 45% pour le chauffage et 9% pour la

production d’eau chaude sanitaire. Le restant représente les équipements auxiliaires (bureautique

ou autres). A cette échelle la climatisation représente moins de 2% dans cette répartition de

consommations. Les professions dans le domaine du CVC sont donc particulièrement concernées par

les problématiques de réduction de consommation. Les cahiers des charges ont évolués avec

l’intégration des législations sur les performances des équipements techniques, et l’utilisation des

énergies renouvelables. Mais ils intégrent également des nouvelles méthodes constructives avec un

renouveau de l’utilisation des facteurs environnementaux dans l’architecture bioclimatique.

Ceci se traduit par exemple par un système de labelisation pour les nouveaux bâtiments. Le label

américain LEED (Leader in Energy and Environmental Design), est un équivalent du label français

HQE (Haute Qualité Environnementale). Utilisé dans plusieurs pays, dont le Canada, il est décerné

aux bâtiments présentant des solutions techniques visant à reduire les consommations énergétique

et ainsi l’impact du bâtiment sur son environnement lors de sa construction et son exploitation[].

Cette certification est basée sur un système à points portant sur les aspects tels que la gestion

efficace de l’eau, les matériaux et ressources, la qualité de l’air intérieur.

1.2. Commissionnement des bâtiments Pour développer des bâtiments performants, un point essentiel est de suivre les performances

énergétiques des bâtiments au cours de leur utilisation. Les performances énergétiques d’un

bâtiment évoluent dans le temps et tendent à s’amoindrir. Ceci est dû à des pertes d’efficacité des

équipements, l’usure des matériaux mais également aux changements d’utilisation du bâtiment.

Si des audits énergétiques sont parfois effectués, notament lors d’une demande de certification ou

lors de travaux de rénovation, il est rare que les performances soient évaluées en continue.

Le commissionnement, c’est-à-dire la vérification de la construction dans les règles de l’art et du

pilotage d’un bâtiment est fait lors de la construction et au début de l’utilisation du bâtiment pour

s’assurer que les performances requises seront atteintes. Cependant un commissionnement en

continu (on parle de ongoing commissioning au Canada) permet de vérifier les performances

optimales des systèmes tout au long de la vie du bâtiment.


En tirant profit des nouvelles technologies, le suivi en continu des bâtiment est possible. Utilisées

initialement dans l’industrie pour la surveillance, elles sont devenues essentielles dans les

applications quotidiennes, telles que la commande à distance d’appareils et la télégestion

d’installations que ce soit pour de l’habitat, le tertiaire, ou l’industrie. La Gestion Technique

Centralisée (GTC) s’est répandue rapidement et est appliquée au bâtiment avec la dénomination

Gestion Technique du Bâtiment (GTB). En fonction de la taille et des besoins du système étudié, des

données concernant l’activité dans les locaux et/ou le fonctionnement des installations techniques

sont relevées et utilisées pour gérer le fonctionnement du bâtiment.

L’utilisation d’une GBT est un moyen efficace d’évaluer, éventuellement de corriger et d’optimiser le

fonctionnement d’une installation.

1.3. Simulation des bâtiments Cependant la mise en place d’une gestion technique nécessite l’installation d’un grand nombre de

capteurs, transmetteurs et bus. Pour une raison économique toutes les informations ne peuvent pas

être surveillées. Dans ce cas, afin de créer un modèle complet du fonctionnement de l’installation, il

est nécessaire d’obtenir ces informations manquantes à l’aide de méthodes indirectes.

C’est la qu’intervient la simulation du bâtiment. Utilisée pour évaluer le comportement d’un

bâtiment, elle permet de créer une carte énergétique du bâtiment.

Des modèles de plus en plus complexes ont été créés, permettant d’intégrer l’activité dans les

locaux, les apports solaires, les performances des équipements etc. Des programmes comme

EnergyPlus, TRNSYS ou eQuest sont utilisés pour modéliser le comportement du bâtiment. Ces

programmes utilisent les principes physiques de bases (équation de la chaleur, équation de

mécanique des fluides…) pour créer un modèle de fonctionnement.

Une autre approche consiste à développer un modèle de bâtiment à partir des mesures effectuées

sur le terrain [6]. Des grandeurs simples telles que les températures, humidités ou débit d’air sont

enregistrées et permettent de définir un modèle de comportement d’un local. Une fois le modèle du

local correctement calibré, le système de distribution est analysé et ensuite la production. Cette

approche, appelé modèle inverse au lieu de partir d’une vue globale du bâtiment pour descendre

dans les systèmes dédiés à chaque équipements, de remonter la chaine ; à partir de chaque

équipement, un fonctionnement du système dans sa gobalité peut être déterminé. Ces modèles

empiriques sont faciles à mettre en place et c’est la raison de leur utilisation.

La combinaison d’un modèle inverse avec des données issues de la GTB permet alors de développer

des capteurs virtuels. Il devient possible de modéliser des grandeurs qui ne sont pas enregistrées à

partir de variables mesurées. Les capteurs virtuels sont une solution prometteuse permettant de

connaître le fonctionnement d’un système tout en réduisant les coûts liés à l’instrumentation.

1.4. Objectifs de l’étude Ce projet présente la mise en place de trois débimètres virtuels estimant les débits d’eau de

chauffage et de refroidissement ainsi que le débit d’air neuf mis en jeu dans une installation CVC.

Les problèmatiques soulevées sont alors :

- Peut-on développer et utiliser les capteurs virtuels pour le suivi des performances des

bâtiment ?

- Quelle est la précision atteinte par un capteur virtuel ?

A partir des données issues de la GTB, des corrélations ont été établies permettant de caractériser

l’installation. Plusieurs méthodes de modélisation sont comparées notamment en ce qui concerne

leur fiabilité.


Cette détermination de modèles de fonctionnement s’est appuyée sur l’étude d’un bâtiment de

l’université Concordia. Le centre de recherche Genomique structurelle et fonctionnelle de Concordia

a été instrumenté lors de sa construction et est utilisé comme bâtiment d’étude par le département

du Génie du Bâtiment de l’université.

Le plan de cette synthèse est donc le suivant.

Dans un premier temps cette synthèse récapitule l’état des lieux de la recherche dans le

domaine de l’optimisation énergétique des systèmes CVC en mettant l’accent sur l’utilisation

de capteurs virtuels.

Dans un second temps, une description de l’installation utiliséee comme support de l’étude

est faite.

Dans un troisième temps, les lignes directrices de la méthodologie sont présentées.

Dans un quatrième temps, l’étude préliminaire du caisson de mélange des centrales de

traitement d’air est présentée. Cette étude est le pivot pour les études suivantes. La

caractérisation du fonctionnement de cet élément constitue alors la première étape du

développement.

Dans un cinquième temps, l’étude du réseau de chauffage du bâtiment Génome est

présentée.

Pour finir, l’étude du comportement de la boucle de refroidissement du bâtiment est

effectuée.

2. Etat des lieux de la recherche 2.1. Méthodes d’analyse dans les systèmes CVC

L’analyse des systèmes de chauffage ventilation et climatisation est un domaine vaste et les sujets

d’études sont variés. Plusieurs approches peuvent être utilisées pour caractériser des systèmes CVC

et elles peuvent être classées selon trois catégories : boites noires, boites blanches, boites grises [7].

- Les approches à boites noires, ou modèles inverses, se basent sur les mesures effectuées

pour estimer le comportement d’un système et ne tiennent pas compte en premier lieu des

lois physiques régissant les phénomènes. Ces approches peuvent se révéler utiles car elles

ne nécessitent pas une connaissance approfondie de chaque système et conduisent à des

résultats avec une faible incertitude. L’inconvénient majeur est que les résultats obtenus

pour un système peuvent difficilement être étendus à un autre bâtiment. Chaque bâtiment a

ses spécificités liées à son fonctionnement (occupation, type d’activité etc…).

- Les approches à boites blanches se basent sur les fondamentaux physiques qui régissent

chaque phénomène. Malgré la précision atteinte au niveau théorique, les incertitudes qui se

retrouvent dans cette approche sont importantes lors des applications terrains et les

résultats sont donc difficilement exploitables.

- La troisième méthode utilise comme base de travail les modèles physiques, mais chaque

variable est pondérée par des coefficients résultant d’une approche expérimentale. Cette

méthode conduit à des résultats généralement intéressants mais son application peut être

particulièrement longue et complexe car se base à la fois sur des données théoriques et

expérimentales.

2.2. Utilisation de la GTB dans l’optimisation des performances L’utilisation d’une gestion technique du bâtiment dans le contrôle des systèmes CVC existe depuis

plusieurs années. Déjà en 2003, la gestion technique par simple interface numérique avait été

utilisée pour détecter les anomalies de fonctionnement et ainsi améliorer les performances d’un

système CVC [8]. Cette étude avait permis de déceler des problèmes liés au mode de démarrage

d’une centrale, au surdimensionnement des équipements, au maintien d’une pression statique dans

la gaine de ventilation et au pilotage des volets d’air frais dans un caisson de mélange. Lors de cette


étude le débit d’air frais n’était pas mesuré. L’incertitude, non spécifiée, sur les températures n’avait

pas permis de déterminer le débit d’air neuf avec précision. La solution choisie pour créer un modèle

de fonctionnement du caisson de mélange et ensuite étudier ses performances, avait alors été de

déterminer d’utiliser la position des volets d’air recyclé.

2.3. Capteurs virtuels La simulation thermique de bâtiment est utilisée depuis des années mais elle est généralement

utilisée dans la phase de conception et très peu pour le commissionnement en continu [9]. Elle est

faite de manière systématique à partir de programmes informatiques. Les capteurs virtuels en tant

qu’outil complémentaire (ou de remplacement) à la simulation thermique apportent une valeur

ajoutée à ce qui a pu être fait dans les années précédentes pour le suivi des bâtiments.

La mise en place d’un débitmètre virtuel est un sujet qui a déjà été traité dans plusieurs études.

Une méthode d’estimation du débit d’air frais a été proposée dans une étude en utilisant les

différences de pression [10]. Dans cette étude, il est affirmé qu’une incertitude trop grande

apparaissait lorsque le débit d’air neuf était calculé à partir d’un bilan de masse et d’enthalpie. Cette

méthode ne pouvait pas être appliquée si l’écart entre la température extérieure et de retour était

faible. Cependant, une valeur précise de cet écart de température n’est pas donnée et il varie

suivant les systèmes.

La mise en place d’un débitmètre a été effectuée sur l’eau froide alimentant une batterie froide dans

une CTA [11]. L’étude avait conduit à une estimation du débit alimentant la batterie avec une

incertitude de 1.46%, sensiblement égale à l’incertitude donnée par un débitmètre à ultrasons.

L’étude a été faite en utilisant des mesures de pression dans le réseau d’eau.

Une autre étude montrait la mise en place d’un débitmètre à partir des informations sur la

production et non pas sur la distribution [12]. Dans ce cas, le débit d’eau froide a été évalué à partir

de la puissance électrique fournie au compresseur d’un groupe froid et les données

thermodynamiques sur le fluide frigorifique. Dans cette étude la précision des estimations obtenues

varie en fonction des scénarios d’occupation.

Dans l’état actuel de la recherche sur ce sujet, peu d’éléments de comparaison sont donnés sur

l’estimation de débit d’un réseau de chauffage ou de climatisation en utilisant des mesures sur la

distribution à l’échelle d’un bâtiment.

Les études portant sur l’estimation du débit d’air neuf indiquent des résultats présentant une faible

répétabilité à cause des plages d’application et de l’incertitude trop élevée sur chacun des cas.

3. Description des systèmes CVC étudiés

3.1. Présentation du bâtiment étudié Le bâtiment de recerche Génomique structurelle et fonctionnelle, appelé dans la suite de l’étude

bâtiment Génome, fait parti du complexe des Sciences du campus de l’Université Concordia. La

production d’eau chaude, d’eau froide et de vapeur est centralisée et commune à plusieurs bâtiment

du campus.

Le bâtiment Génome, d’une surface de 5200m², est composé de cinq niveaux :

- Sous-sol : abrite des salles de bureaux et les locaux des serveurs informatiques.

- Rez-de-chaussée : Composé de bureaux et de salles de réunion.

- 1er et 2ème étage : Principalement composés de laboratoires et bureaux. On retrouve

également six chambres froides nécessaire pour le stockage et les cultures biologiques.

- 3ème étage : Il accueille les salles mécaniques du Génome.


Le bâtiment Génome, achevé au printemps 2012, a obtenu la certification Leed Or (Leader in Energy

and Environmental Design).

Le bâtiment Génome utilise principalement le système de traitement d’air pour répondre aux

besoins de chauffage et de climatisation. Les escaliers sont chauffés électriquement. Les locaux

n’ayant pas de façade extérieure sont traités uniquement par le système d’air. Les locaux

périphériques auront en complément du système d’air un système de chauffage à eau le long du

mur extérieur (plinthes).

3.1.1. Centrale de traitement d’air La distribution d’air dans les bureaux et les laboratoires est assurée par deux centrales de traitement

d’air (CTA) à débit variable montées en parallèle. La Figure 1 présente le schéma de principe des

deux CTA.

Figure 1 Schéma de principe du réseau CVC Système thermiques

Elles sont placées au troisième étage du bâtiment Génome. Les deux CTA sont identiques et peuvent

fournir un débit total d’air soufflé de 42 500 [l·s-1] (153 000 [m3·h-1]). La distribution d’air est régulée

pour maintenir une pression statique de 635 Pa dans la gaine de soufflage.

Elles sont composées chacune d’une batterie de récupération au glycol (310 [kW]), d’un caisson de

mélange, d’une batterie de chauffage (680 [kW]), d’une batterie de refroidissement (900 [kW]), d’un

humidificateur à vapeur et de deux ventilateurs à vitesse variable. Plusieurs jeux de filtres sont

installées à l’entrée d’air neuf et après le caisson de mélange pour protéger les batteries.

Une partie de l’air intérieur est repris par deux ventilateurs permettant le recyclage dans les caissons

de mélange. Si l’air repris n’est pas intégralement recyclé, des registes permettents d’évacuer vers

l’extérieur.

Les ventilateurs de retour ont une capacité maximale de 14 200 [l·s-1] (51 120 [m3·h-1]) et les

ventilateurs sur l’air extrait ont une capacité de 33 000 [l·s-1] (118 800 [m3·h-1]).

La vapeur utilisée dans les CTA provient de la production centralisée du campus. L’humidification est

effectuée avec une regulation en fonction de l’humidité relative au retour souhaitée à 30%. Une

limitation d’une humidité relative maximale égale à 70% dans la gaine de soufflage est faite.

Les batteries froides utilisent l’eau glacée provenant de la production cetralisée du campus. Si la

puissance amenée au bâtiment Génome n’est pas suffisante, un groupe froid de 1758 [kW] installé

dans le Génome, est enclenché. Cependant, depuis 2012, date de construction du bâtiment


Génome, ce groupe n’a été utilisé que sur quelques jours suite à une panne sur le réseau principale.

Son utilisation était donc atypique.

Les batteries de chauffage des CTA fonctionnement grâce à un circuit fermé de glycol qui récupérère

la chaleur fournie par l’eau chaude de la production centralisée grâce à deux échangeurs à plaques.

Soufflage

La température d’air soufflé suit une loi de régulation en fonction de la température extérieure.

Cependant à partir du 8 janvier 2015, un changement est apparu dans les mesures et cette loi de

soufflage n’est plus respectée. Le soufflage a été modifié une valeur constante de 17°C. La Figure 2

ci-dessous résume les deux loi de fonctionnement.

Figure 2 Loi et température mesurée au soufflage des CTA

Les mesures montrent un décrochement de cette droite de régulation en mi-saison pour des

températures entre 10°C et 20°C (entouré en pointillé). Ceci est dû à une régulation faite

uniquement à partir du mélange entre l’air neuf et l’air repris. Ceci limite l’utilisation des batteries

des CTA et diminue donc les consommations. La température de consigne dans les locaux est donc

maintenue par simple renouvellement d’air ou bien par l’utilisation des batteries des unités

terminales. Dès que la consigne n’est plus atteinte, les batteries de chauffage ou de refroidissement

des CTA sont utilisées.

Afin de réduire les consommations, la batterie chaude et la batterie froide de la CTA, ne seront

jamais utilisées simultanément ; C’est le fonctionnement en domaine partagé ou « Split-range

sequencing ».

Les registres de mélange sont utilisés comme premier moyen pour augmenter la température de

l’air soufflé.

Lorsqu’ils ne suffisent plus pour maintenir la température de consigne au soufflage, la batterie de

récupération sur l’air extrait s’ajoute. La modulation se fait sur une vanne trois voies de by-pass dans

la boucle de glycol du circuit de récupération.

La batterie de chauffage principale n’est donc utilisée qu’en dernier recours.

Volets de mélange

L’ouverture des volets de mélange est en fonction de trois variables :

- le signal de la température de soufflage ;

- l’écart avec une température de consigne au point de mélange de 14°C ;

- la différence d’enthalpie entre l’air extérieur et l’air repris ;

Le signal ordonnant l’ouverture la plus grande des volets entre les trois est selectionnée.


Pour résumer : en hiver, l’air extérieur a une entahlpie plus faible que le retour ; on utilise la totalité

de l’air repris. En mi saison, la modulation est faite pour maintenir les points de consigne au mélange

et au soufflage. En été, si l’enthalpie de l’air extérieur est plus élevée que l’enthalpie de l’air repris,

on recycle l’air repris. La consigne de 14°C est rarement maintenue dans le cas été.

Boucle de récupération au glycol

L’air extrait provient des laboratoires, sanitaires et hottes de ventilations. Cet air alimente une

boucle de glycol à débit constant permettant de récupérer les calories de l’air extrait et ainsi

préchauffer l’air neuf entrant dans le bâtiment en hiver, ou le rafraichir durant l’été. Le schéma de

principe est illustré ci-dessous en Figure 3.

Figure 3 Schéma de principe simplifié de la boucle de récupération au glycol

Le circulateur à vitesse fixe de la boucle fonctionne avec le cycle d’hysteresis suivant :

- En mode hiver, démarrage et arrêt entre 8°C et 10°C

- En mode été, arrêt et démarrage entre 26°C et 28°C

Une fois que le circulateur est en route, le signal de la température de soufflage et une limitation

basse de 4°C en entrée de l’échangeur sur l’air extrait régulent l’ouverture de la vanne trois voies de

by-pass de la boucle.

3.1.2. Distribution terminale Le contrôle de l’ambiance est ensuite fait pièce par pièce grâce aux unités de traitement d’air. Elles

sont installées dans chaque bureau et laboratoire du bâtiment. Elles sont composées d’une batterie

de chauffage à eau chaude et d’une boite à débit variable. La composition est résumée en Figure 4.

Figure 4 Schéma de principe de la distribution terminale avec chauffage

La boite à débit variable régule le débit soufflé dans le local en fonction de la demande en modulant

l’ouverture de la section de passage par des volets. Ceci fait varier la pression amont dans la gaine et

influence donc la pression fournie par les ventilateurs des CTA. Le débit fourni au bureau et aux

laboratoires varie en fonction de l’occupation. De jour si le local est occupé le taux de brassage est

de 10 [V·h-1]. Si le local est inoccupé, le débit est de 6 [V·h-1]. De nuit il est imposé à 3 [V·h-1].

Les CTA fournissent de l’air à une température plus basse que celle soufflée dans les locaux :


- En hiver, la puissance correspondant au besoin de chauffage le plus faible, est fournie par les

CTA. Les unités terminales de de chauffage terminales fournissent le complément de

chauffage nécessaire pour maintenir les consignes de confort dans les autres locaux

- En été, les CTA produisent de l’air à une température basse (12°C au-delà de 28°C à

l’extérieur). Il est ensuite réchauffé avant le soufflage dans les locaux en fonction des

besoins.

L’eau froide fournie au bâtiment alimente également les ventilo-convecteurs. Ces sept élements

sont situés dans les locaux techniques pour compenser les apports de chaleur des machines.

3.2. Description de l’instrumentation La GTB utilisée pour le bâtiment Génome et la production d’énergie délocalisée enregistre 216

points de mesures. La liste suivante décrit les points utilisés pour ce projet :

Points de mesure Abv. Nb Erreur systématique Unité

Ambiance extérieure

Température d'air ToA 1 ±0.3 + 0.005xToA °C

Humidité relative HRoA 1 ±5% %

CTA

Température d'air au mélange Tm 2 ±0.6 °C

Température d'air retour Tr 2 ±0.6 °C

Température d'air au soufflage Ts 2 ±0.3 + 0.005xTs °C

Débit volumique d'air au retour V̇r 4 ±5% l·s-1

Débit volumique d'air soufflage V̇s 2 ±5% l·s-1

Position des registres de mélange - 2 - %

Humidité d'air au retour HRr 2 ±5% %

Humidité d'air au soufflage HRs 2 ±5% %

Position de la vanne - batterie chaude - 2 - %

Position de la vanne - batterie froide - 2 - %

Position de la vanne - humidificateur - 2 - %

Glycol de récupération

Statut du circulateur - 1 - ON / OFF

Température du glycol sortie échangeur Trec_s 1 ±0.3 + 0.005xTrec_s °C

Température du glycol entrée échangeur Trec_e 1 ±0.3 + 0.005xTrec_e °C

Glycol de chauffage

Statut du circulateur - 2 - ON / OFF

Variateur de fréquence du circulateur - 2 - %

Température du glycol sortie échangeur Tgly_s 2 ±0.3 + 0.005xTgly_s °C

Température du glycol entrée échangeur Tgly_e 2 ±0.3 + 0.005xTgly_e °C

Réseaux d’eau du bâtiment Génome

Température eau de refroidissement entrée Tf_e 1 ±0.3 + 0.005xTf_e °C

Température eau de refroidissement sortie Tf_s 1 ±0.3 + 0.005xTf_s °C

Température eau de chauffage entrée Tc_e 1 ±0.3 + 0.005xTc_e °C

Température eau de chauffage sortie Tc_s 1 ±0.3 + 0.005xTc_s °C

Débit volumique d'eau froide V̇f 1 ±5% l·s-1

Débit volumique d'eau chaude V̇c 1 ±5% l·s-1 Figure 5 Liste des points de mesure

Les points de mesures sont enregistrés toutes les 15 minutes. Les mesures sont regroupées dans une

base de données hebdomadaire.


4. Methodologie élaborée Les puissances de chauffage et climatisation fournies au bâtiment sont utilisées par les deux CTA et

par les unités de traitement d’air en chauffage ou refroidissement terminal.

L’association des comportement de ces équipements va donc permettre de modéliser le

comportement global du bâtiment et ainsi estimer les débits d’eau chaude et d’eau froide

nécessaires.

L’étude du bâtiment va donc se faire en trois parties :

- Premièrement, le fonctionnement des CTA est analysé pour connaître la puissance de

chauffage et de refroidissement aux batteries.

- Deuxièmement, les unités de traitement d’air sont étudiés.

- Enfin, une fois ces deux fonctionnement connus, il sera possible d’estimer une allure globale

pour tout le bâtiment.

4.1. Etude des CTA. Cette étude a permis de caractériser les différents éléments des CTA : la batterie de récupération au

glycol, le caisson de mélange, les batteries de chauffage et de refroidissement, l’humidificateur et les

ventilateurs.

4.1.1. Hypothèses de travail Pour l’étude des centrales de traitement d’air, il est nécessaire de distinguer le fonctionnement en

mode hiver et en mode été. Comme présenté dans la description de l’instrumentation, les mesures

sur l’air à l’intérieur de la centrale sont les température après le mélange et au soufflage et

l’humidité relative au soufflage. Les mesures disponibles ne nous indiquent donc pas les

caractéristiques de l’air entre les différents traitements (batteries chaude, humidificateurs, batterie

froide, ventilateurs).

Des hypothèses permettant de simplifier l’étude sont donc émises pour chacun des composants:

A partir de mesures sur site en Décembre 2013, les ventilateurs génèrent une augmentation

moyenne de la température de l’air soufflée égale à 1.8°C [13]. D’après la GTB, en

sélectionnant les points où il n’y aucun traitement dans la centrale, une valeur moyenne de

1.9°C est atteinte pour toute l’année 2014. Compte tenu des erreurs de mesures et de la

précision des capteurs de la GTB, la valeur trouvée expérimentalement de 1.8°C est acceptée

comme hypothèse de travail.

L’humidification à la vapeur n’engendre pas de variation de température. Le processus

d’humification se fait suivant une progression isotherme.

4.1.2. Boucle de récupération au glycol Dans ce paragraphe est explicité le questionnement concernant l’étude de la boucle de gylcol. Cette

étude n’est pas détaillée dans la suite de ce rapport. La caractérisation de la boucle de récupération

au glycol sert à déterminer le débit de glycol circulant dans la boucle. Le schéma de principe de la

boucle a été présenté en Figure 3 (page 9).

L’étude est faite en distinguant les cas été et hiver :

- En hiver, lorsque la boucle est utilisée pour préchauffer l’air, sa caractérisation est possible

mais n’est pas nécessaire pour définir le point de mélange.

- En été, à cause de la condensation et de la variation de la teneur d’eau, sa caractérisation

n’est pas possible. En effet, les données relevés (et les possibles modélisations) ne

permettent pas de définir l’humidité de l’air après le les batteries glycol/air neuf.


La température en aval de la batterie de récupération n’est pas disponible mais elle peut être

estimée à partir de l’étude du caisson de mélange. Il apparait donc que cette étude dérive de l’étude

du caisson de mélange mais n’est pas une étape essentielle au développement de la méthodologie

pour estimer le fonctionnement de la batterie de refroidissement. Elle n’est donc pas présentée

dans ce rapport.

4.1.3. Etude du refroidissement Le processus de refroidissement dans une batterie froide engendre une baisse de température de

l’air mais également une baisse de la teneur en eau due aux phénomènes de condensation. Pour

estimer l’énergie échangée il est donc nécessaire d’utiliser un bilan enthalpique prenant en compte

le transfert par chaleur sensible (diminution de température) et par chaleur latente (diminution de la

teneur d’eau). Le processus simplifiée d’un refroidissement quelconque entre un état initial A et un

état final B est montrée en Figure 6.

Figure 6 Transformation dans une batterie froide humide quelconque entre A et B

Pour effectuer un bilan enthalpique il est nécessaire de connaitre au moins deux paramètres

thermophysiques de l’air avant et après le traitement. En sortie des CTA, la température sèche et

l’humidité relative sont enregistrées. Cependant au point de mélange seulement la température est

relevée. Pour connaître la puissance échangée lors du refroidissement il est donc nécessaire

d’obtenir l’humidité à partir des traitement de l’air avant ce point. Ceci mène à une étude du caisson

de mélange. L’étude du caisson de mélange constitue donc la première étape du calcul.

4.1.4. Etapes du calcul La première étape constitué par l’étude des caissons de mélange permet de connaître les

caractéristiques de l’air au point de mélange.

La caractérisation durant la saison hivernale de la batterie de chauffage peut se faire de manière

simple. Dans un processus de chauffage, l’humidité spécifique x reste constante. Les mesures de

températures seules permettent d’évaluer le fonctionnement du composant.

Le comportement de la batterie froide est analysé en deux temps :

- Premièrement, un bilan enthalpique est effectué en utilisant les résultats de l’étude du

caisson de mélange. On tient donc compte de la variation de température et d’humidité.

- Deuxièmement, une approche basée uniquement sur les températures est développée. En

comparant les deux méthodes, il est possible d’évaluer la part de condensation dans la

transformation.

4.2. Etude des réseaux d’eau chaude et d’eau froide du bâtiment Une fois que les puissances nécessaires aux centrales sont calculées, il est possible d’étudier le

bâtiment dans son ensemble en prenant en compte les unités de traitement d’air.


N’ayant pas de mesures directes sur ces équipements, leur fonctionnement a pu être estimé en

utilisant les données enregistrées en entrée de bâtiment. Ceci a pu être fait lorsque les batteries des

centrales n’étaient pas utilisés.

Une fois le fonctionnement des centrales et des unités de traitement d’air déterminé, il est possible

de déterminer le fonctionnement global du bâtiment.

Cette méthodologie peut se résumer sous forme schématique comme le montre la Figure 7.

Figure 7 Etapes de l’étude

Les débits ainsi estimés sont comparés avec les mesures pour étudier la fiabilité des corrélations

établies. Pour chaque résultat un calcul d’incertitude est effectué pour fournir une plage de validité.

4.3. Calcul d’incertitude L’incertitude sur les mesures est calculée en tenant compte de l’erreur systématique des capteurs

mais aussi de l’erreur aléatoire représentant la répétabilité des mesures. L’équation 1-a montre la

formulation générale du calcul.

𝑈𝑇 = √𝐵𝑇2 + (𝑡 ×

𝑆𝑡

√𝑛)

2 (1-a)

Avec : - UT, l’incertitude globale sur la mesure T

- BT, l’erreur systématique sur la mesure T

- t, coefficient de confiance à 95% de la loi de distribution de Student répartie, égal à 1.645.

Lors du calcul d’incertitude, on émet l’hypothèse que les mesures sont réparties selon une

loi normale centrée donc sur la valeur moyenne des mesures.

- St, l’écart type des mesures. Il correspond à l’écart entre les mesures et la valeur moyenne

de la grandeur étudiée. Pour une grandeur variable (par exemple la température d’air

extérieur), une valeur moyenne n’est pas représentative du comportement. L’écart type ne

peut donc pas être estimé sur toute la période. Une méthode d’approximation a été

développée.

Des intervalles où les variations de la grandeur sont faibles sont sélectionnés. La grandeur

est considérée constante sur cet intervalle. La valeur moyenne correspondra donc à la valeur

moyenne de la grandeur sur l’intervalle et les variations aléatoires seront les écarts à la


moyenne. Ce traitement est répété sur plusieurs périodes différentes et l’écart type du

capteur sera la moyenne des écarts types trouvés pour chaque période.

L’erreur aléatoire est alors approximé avec ce calcul.

- n, le nombre de données traités.

La propagation d’erreur, calculée avec le développement de Taylor à l’ordre deux (éq. 1-b), permet

d’estimer l’accumulation des erreurs provenant de plusieurs mesures et de l’appliquer sur la valeur

finale d’un calcul. La formulation (1-b) permet de calcul la propagation d’erreur sur la part

systématique et aléatoire de l’erreur de la grandeur. Ensuite l’erreur globale est retrouvée en

appliquant la formulation (1-a).

𝑈𝛼 = √∑ (𝜕𝛼

𝜕𝑥𝑖𝑈𝑥𝑖

)2 (1-b)

Avec : - 𝑈𝛼, l’incertitude sur une grandeur estimée α

- 𝑈𝑥, l’incertitude sur la mesure x utilisée pour estimer α

La méthodologie est définie dans les guides de calcul ASHRAE [14].

4.4. Analyse statistique Les corrélations définies pour chaque étude sont accompagnées d’un calcul d’incertitude pour avoir

un intervalle de validité. De plus des indicateurs statistiques sont utilisés pour évaluer l’exactitude

des résultats trouvés.

L’erreur moyenne absolue, noté MAE permet d’estimer l’écart entre les mesures « y » et la

régression « ŷ » sur un ensemble de n données. Il se calcul comme suit :

𝑀𝐴𝐸 =∑|�̂�−𝑦|

𝑛 (2)

Le coefficient de détermination R² correspond au carré du coefficient de corrélation de Pearson dans

le cas d’une régression linéaire. Il sert à estimer les écarts entre une mesure et sa corrélation. Il varie

entre 0 et 1. Plus l’écart entre la corrélation et la mesure est faible, plus l’indicateur tendra vers 1.

Un indicateur égal à 1 signifie que la corrélation suit parfaitement tous les points de mesure. Celui-ci

indique la corrélation existant entre deux séries. Il se calcule à partir de la somme des écarts entre

les estimations « ŷ » et les mesures « y » sur la somme des écarts entre les mesures et la valeur

moyenne des mesures « ȳ ». Il s’exprime comme suit :

𝑅² = 1 −∑(�̂�−𝑦)

∑(𝑦−�̅�) (3)

Le coefficient de variation de la racine de l’erreur carrée moyenne, notée CV(RMCE) permet

d’estimer l’écart entre l’estimation « ŷ » et la mesure « y » rapporté à la valeur moyenne des

mesures « ȳ ». Il est utilisé pour connaître l’exactitude d’une corrélation rapporté à un

comportement moyen. Il n’a pas d’unité et est calculé comme suit :

𝐶𝑉(𝑅𝑀𝐶𝐸) =√∑(�̂�−𝑦)2

𝑛

�̅� (4)

Ces trois indicateurs sont parmi les plus utilisés dans le domaine. Il est donc conseillé de les utiliser

afin de comparer des résultats des différentes études entre eux.

Avec la méthodologie fournie, il est possible de déterminer le fonctionnement des différents

équipements, notamment puissances et débits, avec l’erreur associée provenant de l’incertitude des

capteurs.


5. Etude préliminaire des caissons de mélange Le premier objectif de cette étude est de connaître le débit d’air neuf entrant dans le bâtiment

Génome. Pour tout bâtiment, cette information est capitale car elle permet d’estimer les

consommations d’énergie liées au chauffage ou au rafraîchissement des locaux. En absence de

mesures, il est nécessaire de développer un débitmètre virtuel permettant donc d’obtenir cette

information de manière indirecte.

Dans ce chapitre une méthode aboutissant à une formulation du débit d’air neuf entrant dans le

bâtiment est établie, suivie des résultats et de leur analyse.

5.1. Méthodologie Pour l’étude du caisson de mélange les points de mesures suivants ont été utilisés :

Température d’air extérieur, d’air repris et d’air mélangé.

Humidité relative de l’air extérieur et de l’air repris.

Débit volumique de l’air de retour et de l’air soufflé.

Température et humidité au point de soufflage pour retrouver le débit massique.

Position des registres de mélange.

Les inconnues de cette étude sont :

Débit d’air recyclé.

Température d’air neuf à la sortie de la batterie de récupération.

Humidité relative au point de mélange.

Le schéma de principe du caisson de mélange est représenté en Figure 8.

Figure 8 Schéma de principe du caisson de mélange

5.1.1. Formulation du débit d’air neuf Dans un système de traitement d’air, l’air soufflé dans un local peut provenir de l’extérieur

uniquement ou bien être mélangé à un air recyclé qui a été repris depuis le local. Cette deuxième

option est utilisée dans une grande majorité d’installation pour des bureaux et le bâtiment Génome

ne fait pas exception. Ceci est fait pour réduire les consommations énergétiques, notamment de

chauffage. On introduit le débit d’air neuf nécessaire pour répondre aux normes sanitaires et on

recycle une partie de l’air repris afin de maintenir les taux de brassage voulus.

Le débit d’air neuf nécessaire est propre à chaque installation. Il dépend du nombre de personnes et

de leur activité dans le bâtiment.

En absence de débitmètre sur l’air neuf, le débit entrant dans le bâtiment peut être exprimé comme

un pourcentage de l’air soufflé grâce à un coefficient adimensionnel α. Le taux d’air neuf est donc

compris entre 0 et 1. A partir d’un bilan de masse et d’énergie, le ratio α est transformé sous forme

d’énergie comme suit :


𝛼 =𝑚𝑜𝐴̇

𝑚𝑠̇=

ℎ𝑚−ℎ𝑟

ℎ𝑜𝐴−ℎ𝑟 [−] (5)

Avec : - 𝑚𝑜𝐴̇ , 𝑚𝑠̇ les débits massiques d’air neuf et d’air soufflé, en [kg·s-1].

- hm, hr et hoA les enthalpies de l’air mélangé, de l’air repris et de l’air neuf, en [kJ∙kg-1].

À souligner que l’enthalpie de l’air repris et de l’air recyclé sont les mêmes car c’est le même air.

Cependant le débit d’air recyclé n’est pas égal au débit d’air repris. En effet, en fonction de

l’ouverture des volets, l’air est soit réinjecté dans les CTA soit rejeté à l’extérieur.

À partir de données relevées, l’enthalpie du point de mélange est inconnue. L’enthalpie est en effet

fonction de la température Tm mais également de l’humidité spécifique de l’air xm qui n’est pas

connue. La formulation de l’enthalpie est exprimée avec l’équation (6).

ℎ𝑚 = 𝐶𝑝𝑎 ∙ 𝑇𝑚 + 𝑥𝑚 ∙ (𝐿0 + 𝐶𝑝𝑣 ∙ 𝑇𝑚) [kJ∙kg-1] (6)

Il faut donc approcher α par une autre manière. Pour cette analyse, deux méthodes de calcul ont été

utilisées et comparées :

La première méthode estime α à partir uniquement des températures (7). En utilisant cette

méthode, l’énergie sous forme de chaleur latente est négligée.

𝛼𝑇 = 𝑇𝑚−𝑇𝑟

𝑇𝑜𝐴−𝑇𝑟 [−] (7)

La deuxième méthode estime α à partir d’un bilan complet au point de mélange avec un

bilan massique sur l’air sec (8), un bilan massique sur la vapeur d’eau (9), et un bilan

d’énergie (10) :

{

𝑚𝑜𝐴̇ + 𝑚𝑟𝑒𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒̇ = 𝑚𝑠̇ (8)

𝑚𝑜𝐴̇ × 𝑥𝑜𝐴 + 𝑚𝑟𝑒𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒̇ × 𝑥𝑟 = 𝑚𝑠̇ × 𝑥𝑚 (9)

𝑚𝑜𝐴̇ × ℎ𝑜𝐴 + 𝑚𝑟𝑒𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒̇ × ℎ𝑟 = 𝑚𝑠̇ × ℎ𝑚 (10)

Dans ce système de trois équations, il y a quatre inconnues :

- 𝑚𝑜𝐴̇ , le débit d’air neuf qui est l’objectif de cette étude ;

- 𝑚𝑟̇ , le débit d’air recyclé. seul le débit d’air repris est connu ;

- 𝑥𝑚 et ℎ𝑚 , les caractéristiques au point de mélange. Elles ne peuvent être déterminées

uniquement à partir de la mesure de la température d’air.

En simplifiant les débits par le ratio adimensionnel α exprimé en (5) et l’enthalpie au point

de mélange avec (6), un système avec uniquement deux inconnues apparait 𝑚𝑜𝐴̇ et 𝑥𝑚: il

est possible de déterminer le taux d’air neuf.

La formulation du taux d’air neuf est la suivante (11) :

𝛼𝑒 =𝐶𝑝𝑎∙𝑇𝑚+𝑥𝑟∙(𝐿0+𝐶𝑝𝑣∙𝑇𝑚)−ℎ𝑟

(𝐿0+𝐶𝑝𝑣∙𝑇𝑚)∙(𝑥𝑟−𝑥𝑜𝐴)+ℎ𝑜𝐴−ℎ𝑟 [-] (11)

Ces deux méthodes sont comparées à une formulation de α basée uniquement sur les débits de

retour et d’air soufflé (12). Dans ce cas, on effectue l’hypothèse que tout le débit d’air repris est

recyclé dans le caisson de mélange. Le calcul de α se fait comme suit :

𝛼𝑙𝑖𝑚 =𝑚𝑠̇ −𝑚𝑟 ̇

𝑚𝑠̇ [-] (12)

En considérant que tout l’air repris est recyclé, la part d’air neuf sera à son minimum. Cette

formulation conduit donc à une limite basse de α : cela correspond au taux d’air neuf réel si les

registres de recyclage sont totalement ouverts. Dans les autres cas, 𝛼𝑙𝑖𝑚 est un moyen de contrôler


les estimations précédentes. Un premier regard sur 𝛼𝑙𝑖𝑚 a montré que la variation de masse

volumique entre le soufflage et le retour est négligeable. Les calculs de αlim effectués à partir des

débits-masse et des débit-volume conduisent aux mêmes résultats. L’approche retenue est alors

d’estimer αlim uniquement à partir des débits volumiques. Cela permet de s’affranchir de l’utilisation

de capteurs de température et d’humidité sur le retour et le soufflage. On réduit ainsi l’incertitude

sur cet estimateur.

5.1.2. Etapes du calcul Avant d’appliquer les deux méthodes décrites ci-avant il est nécessaire de traiter préalablement les

données et éventuellement supprimer les mesures qui n’ont physiquement pas de sens. Les étapes

de ce traitement sont :

1- Vérification que Tm se situe dans l’intervalle [ToA ; Tr].

La température du mélange d’air se situe obligatoirement entre la température d’air

extérieur et la température d’air repris. Il arrive que ceci ne soit pas toujours vrai dans les

données enregistrées.

Ceci est dû en partie à l’incertitude sur les mesures et apparaît notamment lorsque les

températures sont proches ; c’est-à-dire en mi- saison et en été.

2- Prise en compte de l’élévation de température aux ventilateurs de retour.

En absence de mesure sur site, l’élévation de température générée par les ventilateurs est

considérée constante et égale à l’élévation de température des ventilateurs de soufflage ;

c’est-à-dire 1.8°C. La température de retour est considérée comme la moyenne des

températures des deux flux. Les deux ventilateurs de retour fonctionnent au même régime.

3- Prise en compte de l’influence de la batterie de récupération sur la température du flux d’air

neuf entrant dans le caisson de mélange.

Lorsque la batterie de récupération est utilisée, la température de l’air neuf entrant dans le

caisson de mélange n’est plus égale à la température extérieure. Dans le cas d’étude,

comme expliqué dans la séquence de régulation, le recyclage de l’air se fait avant la mise en

route de la boucle de récupération en hiver. Cela signifie que α pourra, dans ces cas, être

calculé simplement à partir de la relation (12).

4- Choix des données lorsque les registres de recyclage sont ouverts.

Lorsque les registres de recyclage sont fermés, α est égal à 1. Deux cas se présentent :

Batterie de récupération non utilisée. Les caractéristiques du point de mélange

devraient être les mêmes qu’à l’extérieur.

Batterie de récupération utilisée. Dans ce cas les caractéristiques changent entre l’air

extérieur et le point à la sortie du caisson de mélange. Si un processus de chauffage est

en jeu, l’humidité spécifique peut être considérée constante entre l’entrée et la sortie de

la batterie. Si un processus de rafraichissement est en jeu, le phénomène de

condensation apparaît et l’humidité change. Dans ce cas, avec les données à disposition,

les caractéristiques de l’air ne peuvent pas être déterminées.

Ne connaissant pas l’incertitude sur la mesure de position des registres de mélange, les points

lorsque l’ouverture des registres est inférieure à 5% n’ont pas été pris en compte.

5- Calcul de l’incertitude et de la propagation d’erreur afin de produire de résultats

comparables et exploitables.


A partir des étapes ci-dessus, il apparaît que les estimations de α par les différentes méthodes ne

peuvent pas être calculées sur toute l’année mais doivent correspondre à des positions des

actionneurs. Le tableau en Figure 9 récapitule les différents cas :

αlim αT αe

Boucle de récupération Utilisée / Arrêtée Arrêtée Arrêtée

Registre mélange Ouvert Ouvert / Fermé Ouvert / Fermé

Saison d’application Hiver/ Mi-Saison Mi-Saison /été Mi-Saison Figure 9 Cas d'application des méthodes d'estimation du taux d'air neuf

Le αlim ne peut pas être calculé en été car même si on reprend une partie de l’air de la pièce, les

registres de mélange sont fermés. Le résultat de ce calcul n’aurait donc pas de sens. En revanche,

comme ce calcul se base uniquement sur les débits d’air, il est possible de le calculer en hiver

lorsque l’air neuf est préchauffé par la boucle de récupération.

αT et αe ne peuvent pas être estimés en hiver lorsque la boucle de récupération au glycol est utilisée

La température du flux d’air neuf entrant dans le caisson de mélange n’est plus égale à la

température extérieure. De la même manière, en été, ils peuvent être calculés seulement si la

boucle de glycol n’est pas utilisée De plus, en été, si les registres sont fermés, Tm et ToA sont égales.

Les taux d’air neuf α devraient être égaux à 1.

Il apparaît donc qu’en été, les calculs de α servent seulement comme moyen de vérification. C’est

donc uniquement en mi-saison qu’une estimation de αT et αe est nécessaire pour connaître le débit

d’air neuf.

Les données reçues par la GTB sont enregistrées toutes les 15 minutes. Les calculs sont faits pour cet

intervalle de temps.

5.2. Incertitude et propagation d’erreur

5.2.1. Incertitude sur les mesures Le tableau suivant (Figure 10) récapitule les incertitudes absolues sur les mesures :

ToA [˚C] Tr [˚C] Tm [˚C] V̇s [l·s

-1] V̇r [l·s-1] HRoA [%] HRr [%]

Valeur moyenne de la grandeur 14.5 23.24 15.71 20077 8074 36.7 37.1

Erreur systématique 0.30 0.60 0.60 1371 1070 1.5 1.2

Erreur aléatoire 0.04 0.04 0.02 7 7 0.0 0.0

Incertitude globale 0.30 0.59 0.60 1371 1070 1.5 1.2 Figure 10 Incertitude sur les mesures

5.2.2. Incertitude sur les α La propagation d’erreur sur α aboutit aux résultats suivants (Figure 11) pour les trois modes de

calcul :

Erreur Systématique Aléatoire Globale

αlim 0.05 0 0.05

αT 0.09 0.004 0.09

αe 0.95 0.09 0.96 Figure 11 Incertitude sur les α

L’incertitude sur le taux d’air neuf calculé à partir du système d’équation, αe, est dix fois supérieure à

l’incertitude issues du calcul de αT effectué uniquement à partir des températures d’air. Ceci est dû à

la propagation d’erreur sur les équations thermodynamiques utilisées pour calculer les enthalpies et

les humidités spécifiques de l’air repris et de l’air extérieur.


Sachant que le taux d’air neuf varie entre 0 et 1, une incertitude de 0.96 revient à annoncer une

valeur de αe de presque 100% et donc aberrante.

5.3. Résultats L’étude du fonctionnement des caissons de mélange a été faite à partir des données de l’année 2014

jusqu’à fin Avril 2015.

A partir des données de ToA enregistrées, un problème dû au rayonnement solaire et à un

phénomène de conduction est apparu. Le capteur indiquait des augmentations de température

pouvant aller jusqu’à 4°C en 15min. Ces augmentations de température étaient enregistrées

particulièrement les après-midi.

Une vérification sur site a montré que la sonde de température, placée avec une orientation

Nord/Ouest, était située sous un parasoleil en aluminium. Comme le montre la photo en Figure 12,

la protection de la sonde (tige métallique horizontale sur la photo) est en contact avec l’élément en

aluminium. Une dégradation de la plaque d’aluminium due aux frottements est même visible.

Figure 12 Position du capteur de température d'air neuf

Ceci conduit à une estimation biaisée de la température d’air extérieure. En s’assurant que la

température de mélange est comprise entre ToA et Tr, une partie du problème est résolue. En effet,

lorsqu’en été les températures d’air extérieur et de retour sont proches, une mesure surestimée de

la température extérieure conduit à un point de mélange qui n’est pas dans l’intervalle voulu.

Cependant dans l’analyse il faudra tenir compte que les α calculés durant les après-midi peuvent

être surestimés si ToA est inférieur à Tr ou sous-estimés si ToA est supérieur à Tr.

Les résultats trouvés sont séparés en deux parties

Tendance générale sur l’année pour chaque α

Comparaison pour une même période des α

La première partie de cette section présente les principaux résultats pour chaque α calculé et

ensuite les taux d’air neuf calculés sont comparés pour une période commune aux trois calculs.

5.3.1. Taux d’air neuf : Tendances annuelles Le αT a pu être estimé pour la mi-saison et l’été et lorsque les volets de mélange étaient ouverts. La

Figure 13 monte qu’une corrélation entre le taux d’air neuf et l’écart de température Tm - ToA a pu

être établie.


Figure 13 αT en fonction de Tm - ToA

Trois corrélations, indicées 1,2 et 3 dans la Figure 13, ont pu être définies en fonction de l’ouverture

des registres de mélange :

(ind. 1 – Figure 13) αT = 1- 0.933 (Tm - ToA) si Tm - ToA <0.91°C (13)

(ind. 2 – Figure 13) αT = 0.958-0.064 (Tm - ToA) si Tm - ToA <1.44°C et Volets < 100% ouverts (14)

(ind. 3 – Figure 13) αT = 0.965-0.056 (Tm – ToA) si Tm – ToA <0.91°C et Volets 100% ouverts (15)

La température limite de chaque domaine a été déterminée comme le point d’intersection des deux

corrélations sur des périodes différentes.

Les indicateurs statistiques (définis dans la méthodologie, page 14) pour cette corrélation sont :

CV(RMCE) : 1.42%

MAE : 0.0097

R² : 0.93

Ces indicateurs montrent un faible écart entre les mesures et la corrélation établie. On peut conclure

donc qu’une approximation du taux d’air neuf à partir de cette régression est une approche valide.

Le αe est déterminé suivant la même approche et trois évolutions peuvent être identifiées (Figure

14) :

(ind. 1 – Figure 14) αT = 0.989 - 0.0930 (Tm - ToA) si Tm - ToA <0.91°C (16)

(ind. 2 – Figure 14) αT = 0.948 - 0.0617 (Tm - ToA) si Tm - ToA <0.69°C et Volets < 100% ouverts (17)

(ind. 3 – Figure 14) αT = 0.963 - 0.0550 (Tm - ToA) si Tm - ToA >1.36°C et Volets 100% ouverts (18)


Figure 14 αe en fonction de Tm-ToA

Les indicateurs statistiques pour cette méthode sont :

CV(RMCE) : 1.47%

MAE : 0.00862

R² : 0.94

Ces valeurs indiquent un faible écart entre les mesures et la modélisation.

En comparant les résultats de αT et αe, les coefficients des régressions sont proches. Il apparait donc

qu’un système complet de bilans massiques et enthalpiques (avec le calcul de αe) ne est pas

essentiel à la modélisation du système.

5.3.2. Comparaison sur la période commune La comparaison des deux méthodes entre elles et avec l’indicateur αlim a pu être faite sur les

mesures pendant la mi-saison. Les valeurs moyennes et extrêmes sont présentées en Figure 15.

Taux d’air neuf Moyenne Valeur mini Valeur maxi

αlim 0.82 ± 0.05 0.74 0.89

αT 0.91 ± 0.09 0.77 1

αe 0.90 ± 0.96 0.77 1 Figure 15 Valeurs moyenne, minimum et maximum des α

Une première approche a été de comparer les valeurs moyennes suivant l’heure. Ceci est montré en

Figure 16 (page 22).

Il apparait que αT conduit à une estimation légèrement plus élevée du débit d’air frais entrant dans le

bâtiment que l’αe. Les allures sont sensiblement les mêmes. L’erreur sur l’estimation de αT

symbolisée par les barres verticales, montre que les deux méthodes peuvent être confondues, la

différence entre les deux séries étant toujours inférieure à l’incertitude.

(1)


Figure 16 Comparaison des moyennes horaires des taux d'air neuf

Comme la différence entre αT et αe correspond à la prise en compte de l’humidité spécifique de l’air,

la comparaison entre les deux séries montre que la différence d’humidité ne joue pas un rôle majeur

dans la demande d’air neuf.

Si l’on prend les corrélations (13), (14) et (15) établies sur αT comme estimateurs des taux d’air neuf

calculés à partir de la deuxième méthode (avec αe), les indicateurs statistiques trouvés sont les

suivants :

CV(RMCE) : 1.93%

MAE : 0.0123

R² : 0.91

Les indicateurs statistiques montrent une corrélation forte entre les deux séries sur cette période

commune. L’indicateur αT peut donc suffire à estimer le taux d’air neuf.

Afin de vérifier la validité de cette démarche, il est nécessaire de vérifier la corrélation trouvée pour

αT avec un paramètre mesuré dans l’installation. L’indicateur le plus évident aurait été la mesure du

débit d’air neuf mais cette information n’est pas disponible dans le cas présent. Cette vérification n’a

donc pas pu être faite.

La vérification est faite alors par l’application des bilans massiques et enthalpiques à αT afin de

retrouver la valeur de la température au point de mélange.

La première étape est le calcul de l’humidité spécifique et l’enthalpie de l’air au point de mélange.

Pour cela on utilise les équations (9) et (10). Le débit d’air frais est calculé comme le produit entre αT

et 𝑚𝑠̇ et le débit d’air recyclé comme le produit entre (1- αT) et 𝑚𝑠̇ . Le αT utilisé ici est issu de la

corrélation établie en (13), (14) et (15). A partir de cela, la température au point de mélange est

recalculée à partir de la formulation de l’enthalpie au point de mélange par l’équation (6).

Cette approche a conduit aux indicateurs statistiques entre Tm mesuré et Tm estimé suivants :

CV(RMCE) : 1.61%

MAE égal à 0.14°C

Ecart maximum de 1.53°C.

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

1.05

00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00

Tau

x d

'air

ne

uf

[-]

Temps α_lim α_T α_e


L’évaluation de l’écart entre la modélisation de Tm et sa mesure directe montre une proximité

acceptable. Il apparaît que l’écart moyen absolu calculé est inférieur à l’incertitude des capteurs (qui

est égale à ±0.85°C). Cette méthode est donc validée.

5.4. Bilan de l’étude A partir de cette étude deux méthodes pour calculer un débit d’air neuf ont été élaborées. Elles sont

utilisées lorsque la mesure de débit d’air n’est pas possible ou indisponible.

L’approche basée sur les équations de bilan même si basée sur la théorie, engendre une propagation

d’erreur trop élevée. Plus complète, mais plus complexe, elle est plus difficilement applicable dans

un cas réel. Cependant les résultats obtenus sont très proches de ceux du taux d’air neuf calculé

uniquement à partir des températures.

Les résultats ont montrés qu’un calcul basé uniquement sur les températures permet d’établir une

formulation pour le taux d’air neuf avec une précision suffisante. L’estimation du débit d’air neuf par

cette méthode est plus simple car elle ne nécessite que les mesures des températures. Elle peut

donc être appliquée plus facilement dans un cas pratique à un moindre coût.

Le taux d’air neuf est estimé également avec αlim en considérant que tout l’air repris est recyclé. Il

permet d’estimer le taux d’air frais en hiver, lorsque les volets de recyclage sont ouverts à 100% et la

batterie de récupération au glycol est utilisée. Ceci n’est pas possible uniquement à partir des deux

méthodes élaborées dans ce chapitre pour estimer le débit d’air neuf.

Cependant à partir de cette étude il n’est pas possible de définir les caractéristiques au point de

mélange lorsque la récupération est utilisée. Dans ce cas, la température d’air neuf entrant dans le

caisson n’est plus égale à la température extérieure mais augmente (ou diminue) en fonction de la

puissance récupérée (ou évacuée) sur l’air extrait en hiver (ou en été).

Le cas été ne peut pas être défini car un phénomène de condensation apparaît dans la batterie de

récupération. A partir des données disponibles, il n’est pas possible de définir un point

thermodynamique à la sortie de la batterie.

En revanche, le cas hiver peut être étudié et défini facilement. En effet dans la batterie de

récupération, il n’y a qu’un chauffage de l’air et grâce à une transformation à humidité spécifique

constante, le point en aval de la batterie de récupération, peut être défini.

L’étude de la batterie de récupération permet donc de préciser le fonctionnement hiver du caisson

de mélange.

Maintenant que le caisson de mélange a été étudié et que les caractéristiques du point de mélange

ont été définies pour la mi-saison, l’étude des CTA continue en se concentrant sur les batteries

chaudes et froides. On pourra ainsi obtenir les puissances prélevées aux réseaux d’eau du bâtiment

Génome.


6. Etude du réseau de chauffage du bâtiment Génome L’objectif de cette étude est de développer une méthodologie permettant de déterminer le débit

d’eau chaude circulant dans le réseau de chauffage du bâtiment Génome à partir des puissances

consommées aux équipements.

L’eau chaude de ce réseau alimente les batteries de chauffages des CTA et les cassettes de chauffage

terminal situées dans les bureaux et les laboratoires.

La GTB fournie les mesures suivantes pour le réseau de distribution d’eau chaude :

Température de l’eau en entrée de bâtiment Tc, e

Température de l’eau en sortie de bâtiment Tc, s

Débit d’eau à l’entrée du bâtiment V̇c

6.1. Méthodologie élaborée L’estimation du débit d’eau à l’entrée du bâtiment se base sur l’hypothèse du régime stationnaire

pour tous les équipements. A partir de cette hypothèse, la puissance totale appelée par le bâtiment

est égale à la somme des puissances nécessaire pour chaque équipement.

Pour valider l’hypothèse du régime stationnaire, le pas de temps de 15 minutes issu de la GTB risque

de conduire à des résultats erronés à cause de la variation d’occupation et des conditions dans les

locaux. Les données ont donc été traitées afin d’avoir une estimation horaire moyenne des débits,

écarts de températures et puissances.

La caractérisation du réseau de chauffage débute avec l’étude des batteries chaudes des centrales

de traitement d’air. Ce sont les équipements présentant la demande la plus élevée dans le réseau.

Les données relatives aux cassettes ne sont pas enregistrées par la GTB. Afin d’estimer la puissance

qui leur est fournie, le seul moyen disponible pour cette étude a été d’utiliser les mesures relevées à

l’entrée du bâtiment. Celles-ci nous renseignent sur les consommations totales du bâtiment. Il faut

donc séparer les moments pendant lesquelles les CTA sont utilisées et les moments lorsqu’elles ne le

sont pas afin d’isoler le comportement des cassettes terminales. Pour cela, on effectue une double

vérification et on tient compte de deux critères :

- Les circulateurs de la boucle de chauffage au glycol doivent être à l’arrêt

- Les vannes des batteries de chauffage des CTA doivent être fermées

Une fois les comportements des batteries chaudes et des unités de chauffage déterminés il est

possible de déterminer la puissance totale appelée par le bâtiment par simple addition. Il est ensuite

possible de calculer le débit d’eau chaude à l’entrée du bâtiment.

Cette modélisation est accompagnée d’une analyse des mesures enregistrées à l’entrée du réseau

par la GTB. De cette manière, les journées atypiques sont identifiées et ne sont pas prises en compte

dans l’analyse des résultats.

6.2. Etude des batteries de chauffage des CTA Dans cette section, l’objectif est de caractériser le comportement des batteries de chauffage des

centrales de traitement d’air. Les batteries chaudes des CTA sont utilisées en hiver principalement.

L’été, si un ajustement de la température est nécessaire, les cassettes terminales sont utilisées car

elles permettent un traitement plus localisé en fonction des besoins spécifiques de chaque pièce.

La boucle de glycol qui fournit la puissance aux batteries chaudes (SC AHU 101 et SC AHU 102) est

représentée en Figure 17.


Figure 17 Boucle de glycol de chauffage

Dans la boucle de glycol, la GTB fournie :

Les températures du glycol en entrée et en sortie des échangeurs glycol/eau chaude ;

Le statut des circulateurs (ON / OFF) ;

La fréquence de rotation des circulateurs par rapport à la fréquence nominale (en %) ;

L’ouverture des vannes d’alimentation des batteries des CTA (en %) ;

Dans la CTA, la GTB fournie :

Les températures d’air au point de mélange et au soufflage ;

Le débit volumique d’air soufflé ;

L’humidité de l’air soufflé ;

L’analyse de la puissance de la batterie chaude doit permettre d’établir une loi générale de

fonctionnement.

A partir de cette modélisation, il est ensuite possible d’estimer la puissance de chauffage transmise

au Génome.

6.2.1. Etapes du calcul Afin d’estimer correctement la puissance transmise à l’air par la boucle de glycol, un traitement des

données doit être réalisé en amont. On vérifie que les conditions nécessaires sont réunies pour

effectuer une analyse correcte :

1- Les ventilateurs de la centrale sont en marche ;

2- Au moins un des circulateurs de la boucle de glycol est en fonctionnement ;

3- Les vannes des batteries chaudes sont ouvertes ;

4- Les vannes des batteries froides sont fermées ;

Dans la régulation du système, il est indiqué que les deux batteries (chaude et froide) ne

sont jamais en utilisation simultanée pour des raisons d’économie d’énergie. Cependant, ce

point est toujours vérifié pour ne pas aboutir à des relations biaisées.

5- Prendre en compte l’augmentation de température aux ventilateurs de 1.8°C.

Ce traitement permet de travailler avec une base de données fiable sur laquelle un calcul

d’incertitude est également effectué.

La puissance de chauffage Pc transmise à l’air est calculée en utilisant l’équation (19) :

𝑃𝑐 = 𝑉�̇� ∙ 𝜌𝑎𝑖𝑟 ∙ 𝐶𝑝 ∙ (𝑇𝑠′ − 𝑇𝑚) [kW] (19)


Avec : -𝑉�̇�, le débit volumique d’air au soufflage ; exprimé en [l∙s-1] ;

- 𝜌𝑎𝑖𝑟, la masse volumique de l’air au point de soufflage ; exprimée en [kg∙m-3] ;

- Ts’, la température en amont des ventilateurs ; exprimée en [°C].

A cause du positionnement des capteurs de température il n’est pas possible d’étudier séparément

les deux CTA. Le premier est placé à la sortie de la première centrale tandis que le deuxième est

placé dans la gaine de soufflage après le mélange des deux flux d’air. Pour cette étude, les deux

centrales sont donc traitées ensemble et la puissance déterminée correspond directement à la

puissance cumulée des deux batteries.

6.2.2. Incertitude et propagation d’erreur Les puissances déterminées sont accompagnées de l’erreur provenant des mesures. Le tableau en

Figure 18 récapitule l’incertitude sur les mesures et l’erreur qui est propagée sur la valeur de la

puissance de chauffage.

Tm [°C] Ts [°C] Vs [l∙s

-1] HRs [%] Pc [kW]

Moyenne 7.74 16.79 20788 18.7 229

Erreur systématique 0.60 0.38 1371 0.9 24

Erreur aléatoire 0.01 0.01 7 0.08 0.2

Incertitude globale 0.60 0.38 1371 0.9 24

Erreur relative 7.8% 2.3% 6.6% 5.0% 10.3% Figure 18 Incertitude sur les mesures et propagation d'erreur

La propagation d’erreur sur l’estimation de la puissance de chauffage conduit à une erreur absolue

acceptable mais non négligeable. Ce résultat provient en effet d’un grand nombre de capteurs et les

10.3% d’erreur ne sont pas aberrants.

6.2.3. Résultats Les données traitées s’étalent entre Janvier 2014 et Avril 2015. En réalisant cette étude, il est apparu

qu’à partir de Janvier 2015, la température de consigne du soufflage ne suit plus la loi de régulation

en fonction de la température extérieure. Comme expliqué dans la présentation de la régulation de

ce système, ce nouveau fonctionnement se retrouve sur toute la saison de chauffe 2015. La

température de soufflage est alors maintenue constante à 17°C.

L’étude sur la période 2014/2015 est donc impactée par deux modes de régulation différents.

L’approche choisie pour modéliser l’échange à la batterie chaude a donc été de comparer les hivers

des deux années. De cette manière, il sera possible d’estimer la différence entre les années.

Puissance de chauffage en fonction de l’ouverture des vannes de réglage

La première analyse de la puissance de chauffage a été faite en s’intéressant aux organes de réglage.

Dans cette partie, un lien est établi entre la puissance transmise à l’air et l’ouverture des vannes

deux voies de réglage situées dans la boucle de glycol.


Figure 19 Puissance de chauffage sur l'air suivant l'ouverture de la vanne de réglage des batteries dans la boucle glycol

A partir du graphique en Figure 19, plusieurs remarques sur le fonctionnement du système peuvent

être faites :

Nombreux points dévient de la tendance moyenne, en particulier pour 2015. Deux raisons

peuvent justifier ces écarts :

Des mesures sur l’air imprécises conduisant à une mauvaise estimation de la

puissance. Graphiquement, les écarts entre les points et la tendance moyenne se

lisent alors verticalement.

Des dérives de la régulation causant un fonctionnement non progressif des

actionneurs. Graphiquement, les écarts se lisent horizontalement.

Si des sauts dans les valeurs en entrée des régulateurs existent, ceci se répercute sur

les actionneurs (vannes, pompes …). Cette possibilité semble plausible spécialement

pour les points indiquent une ouverture de vanne environ égale à 100%.

Pour une même ouverture de vanne, la puissance transférée à l’air est plus faible en 2015

qu’en 2014. Deux remarques peuvent être faites :

Pour la même puissance, la vanne était réglée à une ouverture plus grande la

deuxième année. On a donc besoin d’un débit plus important en 2015.

Pour une même ouverture de vanne, l’écart de température aux bornes des

batteries pour le glycol sera plus faible.

Une des causes de ce constat peut être une chute d’efficacité de la batterie. Avec le temps,

l’échange thermique est moins bon à cause d’un possible encrassement des canalisations ou des

espaces entre les ailettes de la batterie. On est alors obligé d’augmenter le débit de glycol (et donc

ouvrir d’avantage les vannes de réglage), pour atteindre la puissance voulue.

Cette hypothèse de la perte d’efficacité est confirmée par le calcul et la comparaison des deux

années.

L’efficacité a été calculée avec l’équation suivante :

𝜀 =𝑚𝑠̇ ∙𝐶𝑝∙(𝑇𝑠−𝑇𝑚)

(�̇�∙𝐶𝑝)𝑚𝑖𝑛∙(𝑇𝑔𝑙𝑦,𝑜𝑢𝑡−𝑇𝑚) (20)

La Figure 20 montre en effet une dégradation de l’efficacité entre 2014 et 2015.


Figure 20 Efficacité des batteries de chauffage des CTA

Les dérives qui sont visibles pour des faibles écarts de températures sont dues aux variations

ponctuelles de l’ouverture des vannes de chauffage. Pour ces cas-là, le régime stationnaire n’est pas

établi. Les modélisations se basant sur l’hypothèse du régime permanent ne sont donc pas valides.

Cette perte d’efficacité engendre donc l’augmentation du débit de glycol et donc l’ouverture des

vannes plus grandes pour atteindre la même puissance que l’année précédente.

Puissance de chauffage en fonction de la température extérieure

Un deuxième résultat obtenu a été la puissance transmise à l’air en fonction de la température

extérieure. La Figure 21 présente le fonctionnement pour l’année 2014.

Figure 21 Puissance de chauffage en fonction de la température extérieure - 2014

Il apparait que pour cette série de données une corrélation liant la puissance de chauffage à la

température extérieure peut être donnée. Pour la saison de chauffe de 2014 on obtient :

(ind. 1 – Figure 21) 𝑃𝑐 = −109.3 − 19.6 ∙ 𝑇𝑜𝐴 [kW] si ToA ≤ -7.1°C (21)

(ind. 2 – Figure 21) 𝑃𝑐 = 30 [KW] si ToA > -7.1°C (22)


Ces corrélations sont données avec les indicateurs statistiques suivants :

CV(RMCE) : 2.80%

MAE : 25.2 kW

R² : 0.85

Comme le montre la Figure 22, l’année 2015 présente des résultats différents.

Figure 22 Puissance de chauffage sur l'air suivant la température extérieure - 2015

La corrélation (1) sur la Figure 22 correspond à la régression établie précédemment pour l’année

2014. La corrélation (2) en Figure 22 correspond à une régression moyenne pour l’année 2015. Il

apparaît que d’une année à l’autre la puissance de chauffage moyenne appelée a augmentée. En

gardant la même allure de droite, il est apparu qu’une deuxième loi de fonctionnement a pu être

établie pour l’année 2015 :

(ind. 2 – Figure 22) 𝑃𝑐 = −59.1 − 19.6 ∙ 𝑇𝑜𝐴 [kW] pour ToA < -4.4°C (23)

𝑃𝑐 = 30 [kW] sinon (24)

Cette modélisation de la puissance pour l’année 2015 conduit aux indicateurs statistiques suivants :

R² : 0.84

MAE : 34.8kW

CV(RMCE) : 27.4% (modélisation effectuée sur 7000 points de mesures disponibles)

Pour les deux années, les mesures sont réparties autour des comportements moyens établis. Ceci

engendre des indicateurs statistiques indiquent une corrélation faible.

Puissance de chauffage en fonction de la température de mélange

La puissance de chauffage peut être également corrélée à la température de mélange. Ceci est

intéressant car la température de mélange se retrouve à l’entrée de la batterie. On lie directement la

puissance fournie à la température de l’air chauffé. La Figure 23 montre cette analyse pour l’année

2014.


Figure 23 Puissance de chauffage sur l'air suivant la température de mélange - 2014

Il apparaît que l’on peut modéliser la puissance de chauffage avec la régression linéaire suivante :

𝑃𝑐 = 350 − 27.8 ∙ 𝑇𝑚 [kW] (25)

Cette corrélation est donnée avec :

Un coefficient de détermination R² égal 0.92.

Un écart moyen MAE de 16.3kW.

Un coefficient de variation CV(RMCE) égal à 29.1%

Pour l’hiver 2015, la puissance de chauffage peut également être modélisée avec une simple

régression linéaire suivant la température de mélange. Ceci est montré en Figure 24.

Figure 24 Puissance de chauffage fournie à l'air en fonction de la température de mélange -2015

La régression linéaire obtenue est la suivante :

𝑃𝑐 = 390 − 25.7 ∙ 𝑇𝑚 [kW] (26)

Le coefficient de détermination R² est alors égal à 0.91 ;

L’écart moyen MAE est pour cette régression 31.8 kW ;

Le coefficient de variation CV(RMCE) est égal à 27.5%.


Les points sont répartis autour de cette droite moyenne à cause de la variation de débit d’air. En

effet suivant l’occupation, le débit d’air requis sera plus ou moins grand.

Comme tous les locaux ne sont pas utilisés pendant la même période, il n’est pas possible de

distinguer les trois débits (mode occupé 10 [V∙h-1], mode inoccupé 6 [V∙h-1], mode nuit 3 [V∙h-1]). De

plus, le débit varie également afin de maintenir la pression statique nécessaire dans la gaine.

Corréler la batterie chaude à une seule grandeur (température) se révèle donc être une approche

simplifiée.

En comparant les deux années, il apparaît que le fonctionnement ne soit pas le même :

- Pour une même puissance échangée, le débit circulant dans les batteries est plus élevé. Ceci

est dû à une perte d’efficacité de la batterie de chauffage.

- Les puissances transmises à l’air pour 2015 sont supérieure à celles mises en jeu en 2014, pour

une même température de mélange (c'est-à-dire à l’entrée de la batterie chaude). Par

exemple, pour une température de mélange de 0°C, on produit 40 kW de plus en 2015 qu’en

2014. Les consommations ont donc augmentée en 2015 par rapport à 2014.

- On remarque que la consigne de 14°C au point de mélange n’est jamais atteinte en 2014. Au

cours de l’année 2015 cette valeur est atteinte mais non maintenue tout au long de l’hiver.

- Pour une même température extérieure, ou de mélange, la puissance appelée par les batteries

de chauffage des CTA varie. Ceci est dû au changement de débit soufflé dans le bâtiment qui

dépend de l’occupation et de l’activité dans les locaux.

6.2.4. Bilan de l’étude

A partir de ces analyses, il apparait que le changement de point de consigne identifié en Janvier 2015

(passage du soufflage variable en fonction de la température extérieur à constant), a un impact

négatif sur les consommations de chauffage des centrales de traitement d’air. La puissance envoyée

aux centrales est plus élevée.

Cette conclusion est à pondérer avec l’utilisation des cassettes terminales. En effet, si l’air fourni aux

cassettes est à une température plus élevée, la température de consigne de la pièce sera atteinte

avec une demande de chauffage en batterie terminale plus faible. Les consommations d’énergie plus

élevées aux centrales peuvent être compensées par une réduction importante au niveau des

traitements terminaux. Pour répondre à ce questionnement il est donc nécessaire de s’intéresser à

l’ensemble du réseau de chauffage du bâtiment.

Cette étude a montré que la meilleure modélisation pour estimer la puissance de chauffage est

celle qui la corrèle à la température de mélange. Malgré les variations dues au débit, le coefficient

de détermination indique une modélisation exploitable.

Les modélisations suivant la température extérieure permettent de définir un comportement global

du système. Ces courbes, équivalentes des signatures énergétiques pour les consommations d’un

bâtiment, permettent de comparer les deux années et déceler les dérives du système.

Ces dérives sont particulièrement visibles dans l’étude en fonction des ouvertures des vannes de

réglage. Une diminution de l’efficacité des batteries est constatée. Ceci oblige à modéliser le

système avec deux corrélations : une par année. Une seule corrélation engendre des écarts trop

élevés entre la mesure et l’estimation et ne peut donc pas être utilisée pour simuler le système.

Les faiblesses d’un modèle de comportement basé sur uniquement deux corrélations sont :


L’impossibilité de prendre en compte les changements de puissance appelée dus à

l’occupation variable du bâtiment

L’impossibilité de prendre en compte la chute d’efficacité de manière progressive dans le

temps et ainsi créer une seule équation régissant tous les phénomènes.

6.3. Caractérisation du fonctionnement des unités terminales de chauffage Une fois l’analyse des centrales de traitement d’air achevée, la caractérisation du réseau d’eau

chaude est complétée par l’étude des unités de chauffage terminales. N’ayant pas de mesures

directes sur ces équipements, leur fonctionnement a dû être estimé à partir des relevés à l’entrée du

bâtiment. La première étape a donc été d’analyser les données reçues par la GTB.

6.3.1. Analyse des mesures à l’entrée du bâtiment La première étape a été d’analyser les données reçues par les trois capteurs de températures et de

débit aux bornes du réseau.

Les données des constructeurs des sondes permettent de déterminer les incertitudes sur les

mesures. Le détail est fourni dans le tableau en Figure 25 :

Tc, e [°C] Tc, s [°C] 𝑚𝑐̇ [kg·s-1]

Valeur moyenne 42.4 37.8 10.51

Erreur systématique 0.51 0.49 0.05

Erreur aléatoire 0.00 0.00 0.01

Incertitude globale 0.51 0.49 0.05

Erreur relative 1.2% 1.3% 0.5% Figure 25 Incertitude sur les mesures

Le graphique en Figure 25 présente le débit d’eau chaude fournie au bâtiment.

Figure 26 Débit d'eau chaude à l'entrée du bâtiment Génome

Plusieurs comportements peuvent être identifiés à partir des mesures de débit :

A- Jusqu’à Septembre 2014, le débit semble varier peu autour d’une même valeur moyenne

que l’on soit en été ou en hiver.

B- Une semaine atypique a été enregistrée fin Septembre. Le débit est nettement plus faible

que les valeurs moyennes des jours précédents et suivants. Ceci peut être dû à un

A

B C

D


fonctionnement réduit du réseau imposé pendant une semaine de faible occupation. Ces

mesures ne sont pas considérées dans la suite de l’étude.

C- A partir d’Octobre la valeur moyenne du débit a chuté. Ce changement de fonctionnement

peut être associé à un changement de régulation au démarrage de la nouvelle saison de

chauffe.

D- Pour les autres mois de la saison de chauffe 2015, la valeur moyenne du débit semble varier.

Le comportement diffère donc des points enregistrés en 2014.

L’enregistrement de la température en entrée de réseau montre une régulation de la température

d’eau en entrée du bâtiment en fonction de la température extérieure. Cette loi est identique pour

les deux années étudiées, 2014 et 2015. Ceci est représenté sur la Figure 27.

Figure 27 Loi d'eau pour le réseau de chauffage du bâtiment Génome

A partir de ce graphique plusieurs observations ont pu être faites :

- Un mode réduit apparaît lorsque la température extérieure est faible, en particulier en

2015. On diminue la température de consigne de l’eau. (entouré en trait plein)

- En été, la température de chauffage à l’entrée du bâtiment augmente. Ceci peut être

expliqué par l’utilisation plus importante de la climatisation et le besoin de réchauffer

dans les locaux où la demande de froid n’est pas importante.

- Des dérives sont observées pour les deux séries, 2014 et 2015, pendant la mi-saison.

Ceci peut être à une régulation non progressive du système. En effet, pour une même

température extérieure, la température de départ d’eau chaude varie entre 26°C et 50°C

(entouré en pointillé).

En analysant les différentes grandeurs enregistrées, ces dérives surviennent lorsque les

vannes des batteries de chauffage et de refroidissement sont fermées. L’hypothèse la

plus probable est alors qu’afin de réagir rapidement au changement de consigne sur l’air

soufflé dans les CTA, la régulation impose un fonctionnement non progressif de la

production de chaleur.

Pour connaître le fonctionnement global du réseau d’eau chaude la puissance fournie au bâtiment

Génome a été corrélée à la température extérieure ToA. Ceci apparait en Figure 28.

A partir de la Figure 28 il apparait que la puissance de chauffage est située dans une plage large de

valeur pour une même température extérieure. Ceci s’explique principalement par une occupation


et une demande en chauffage variable. Un pic de puissance apparaît pour une température

avoisinant les 8°C. Ceci peut s’expliquer par un passage entre l’utilisation des batteries des CTA

comme moyen de chauffage principal et les unités de traitement terminales comme seul chauffage.

Il apparait également qu’une puissance moyenne de 80 kW environ est présente en tout temps pour

des températures positives. Les batteries chaudes des CTA ne sont pas utilisées pour ces niveaux de

température. Ces 80 kW correspondent donc à la puissance appelée par les unités de chauffage

terminal des bureaux.

Figure 28 Puissance de chauffage en fonction de la température extérieure

Ce mode de fonctionnement permet de fournir aux unités terminales un air à un niveau de

température bas, correspondant au besoin de climatisation le plus important dans un des locaux du

bâtiment. L’air est ensuite réchauffé juste avant le soufflage dans les autres salles en fonction des

besoins.

Une tendance telle que affichée en Figure 28, peut également signaler des problèmes de surchauffe.

En effet la faible variation de puissance moyenne entre 10°C et -5°C signifie que la même puissance

est fournie au bâtiment. Ceci peut être dû à un surdimensionnement ou bien à une régulation non

optimisée des systèmes.

L’analyse des mesures aux bornes du réseau a également montré une anomalie due aux variations

instantanées de la température d’eau chaude distribuée. Après les pics de température, lorsque la

température de l’eau distribuée diminue, la température de retour enregistrée est encore élevée.

Malgré le traitement horaire, l’inertie du système affecte les résultats obtenus et une valeur

négative de la puissance est obtenue. Ce phénomène d’inertie n’est pas à prendre en compte dans

l’étude de la puissance de chauffage et ces points ont donc été écartés de l’analyse.

6.3.2. Estimation de la puissance des unités terminales de chauffage En séparant les mesures lorsque les circulateurs du réseau de glycol sont utilisées ou non, il est

possible de séparer la base de données en deux parties suivant si les batteries chaudes des CTA sont

utilisées ou non.


Figure 29 Plage d’appel de puissance des CTA et des cassettes suivant la température extérieure

En Figure 29, il apparait que la boucle de glycol de chauffage n’est jamais utilisée lorsque la

température extérieure dépasse les 18°C. Une température d’air extérieur plus basse était attendue.

En effet, les vannes deux voies à l’entrée des batteries des CTA ne sont quasiment jamais ouvertes

lorsque la température extérieure est supérieure à 0°C. Il y a donc une plage d’environ 20°C, où la

boucle de glycol est maintenue en température sans être utilisée par les CTA. Trois cas peuvent être

distincts :

- Au-dessus de 18°C extérieurs, uniquement les unités de traitement terminales sont alimentées

et sont le seul moyen de chauffage utilisé.

- Entre 0°C et 18°C, les circulateurs de la boucle de glycol sont en fonctionnement et la boucle

est maintenue en température. Les unités de traitement d’air restent le seul moyen de

chauffage.

- En dessous de 0°C, le chauffage est assuré par les batteries des CTA et par les unités

terminales.

Connaissant le fonctionnement global du système, il est alors possible d’estimer la puissance

appelée uniquement par les unités de traitement d’air.

Figure 30 Puissance de chauffage à l'entrée du Génome


La Figure 30 montre que la puissance appelée par les unités terminales n’est pas corrélée

linéairement aux grandeurs mesurées. La demande varie en effet pour chaque bureau en fonction

de l’ensoleillement et de l’occupation. Traiter le système de chauffage de tous les bureaux de

manière ensembliste ne permet pas d’établir une corrélation ni en fonction du débit d’air soufflé

(indicateur le plus fiable de l’occupation), ni en fonction de la température extérieure.

En analysant les mesures lorsque la boucle de chauffage au glycol n’est pas alimentée, on obtient

alors une puissance moyenne pour les unités terminales de 82.63 kW (avec un écart-type de 21.61

kW) pendant l’année 2014 et de 41.7 kW (avec un écart type de 14.2 kW) en 2015. Comme indiqué

précédemment, le point de consigne des centrales de traitement d’air a été relevé et maintenu

constant à 17°C. Il est normal alors que la puissance de chauffage appelée par les cassettes soit

inférieure. La séparation entre les deux modes de fonctionnement des CTA se fait le 8 janvier 2015.

Afin de continuer l’étude, le changement de puissance va être considéré à partir de la même date.

6.4. Estimation du débit du bâtiment Génome À ce stade, la puissance des cassettes est considérée connue et afin de déterminer le débit d’eau

chaude entrant dans le bâtiment, il faut maintenant rassembler la puissance des batteries chaudes

et des CTA et des unités terminales.

L’estimation de la puissance totale se fait par une simple somme des deux parties : CTA et unités de

traitement d’air terminales. Les mesures de la GTB nous fournissent l’écart de température aux

bornes du réseau d’eau chaude du bâtiment. Il est alors possible de calculer le débit d’eau chaude à

l’entrée du bâtiment. L’équation (27) utilisée est :

𝑚𝑐̇ =(𝑃𝑐,𝐶𝑇𝐴+𝑃𝑐,𝑈𝑇𝐴)

𝐶𝑝𝑒𝑎𝑢∙(𝑇𝑐,𝑒 −𝑇𝑐,𝑠) [kg·s-1] (27)

Avec :

- Pc,CTA, la puissance de chauffage sur l’air ; exprimée en [kW] ;

- Pc,UTA, la puissance fournie aux unités de traitement terminales ; exprimée en [kW] ;

- Tc,e, la température d’eau chaude à l’entrée du bâtiment ; exprimée en [°C] ;

- Tc,s, la température d’eau chaude à la sortie du bâtiment ; exprimée en [°C] ;

- Cpeau, la chaleur spécifique de l’eau, considérée constante et égal à 4.18 [kJ∙°C-1·kg-1] ;

La puissance des batteries chaudes des CTA est estimée suivant la modélisation développée avec

l’équation 26 (page 30). La comparaison des débits mesuré et estimé est faite en Figure 31 :

Figure 31 Comparaison des débits mesuré et estimé au cours du temps


Les indicateurs statistiques pour cette modélisation sont :

R² : 0.52

CV(RMCE) : 28.4%

MAE : 2.95 [kg·s-1] (avec une erreur moyenne absolue rapporté à la moyenne des mesures

de 20.7%)

Les résultats montrent un écart considérable entre la mesure directe et l’estimation par le

débitmètre virtuel développé. L’incertitude sur les estimations des puissances et du débit est

donnée dans le tableau en Figure 32 :

Grandeur Pc, VC [kW] Pc, CTA [kW] 𝑚𝑐̇ [kg·s-1]

Moyenne 132 229 14.2

E. Systématique 29 24 4.2

E. Aléatoire 0.2 0.2 0.0

Incertitude globale 29 24 4.2

Erreur relative 22% 10.30% 29.5% Figure 32 Tableau des incertitudes calculées

La propagation d’erreur conduit à une valeur de débit précise à ±4.2 [kg·s-1]. Cette incertitude ne

justifie cependant pas toutes les variations.

6.5. Bilan de l’étude

En conclusion de cette étude il apparaît que les écarts entre la mesure et le débitmètre virtuel

développé sont encore trop important pour qu’une utilisation immédiate puisse être faite. La

propagation d’erreur et la présence de régime transitoire dans les mesures rendent l’estimation

imprécise. Le manque de capteur sur les unités de traitement d’air et l’obligation d’émettre

nombreuses hypothèses simplificatrices sur des points importants ont rendu l’étude plus incertaine.


7. Etude du réseau de refroidissement du bâtiment Génome L’objectif de cette étude est d’établir une méthode permettant d’estimer le débit d’eau froide

entrant dans le bâtiment Génome en fonction de la demande sur chaque équipement.

L’étude des batteries froides des CTA conduit à la puissance nécessaire à la climatisation de l’air.

Le bâtiment comporte également des ventilo-convecteurs utilisés pour le refroidissement des locaux

techniques et un échangeur connecté sur la boucle de refroidissement des serveurs informatiques.

La boucle de refroidissement des salles informatiques dispose de ses propres groupes froids.

L’échangeur n’est là qu’en cas de secours.

Afin de compléter l’étude et ensuite pour avoir un comparatif avec les résultats trouvés des points

de mesure ont été rajoutés à l’entrée du bâtiment pour suivre les :

Température d’eau froide entrant dans le bâtiment : Tf,e en [°C]

Température d’eau froide sortant du bâtiment : Tf,s en [°C]

Débit d’eau froide entrant dans le bâtiment : V̇f en [l·s-1]

7.1. Méthodologie élaborée La GTB ne fournit pas les données relatives aux ventilo-convecteurs du bâtiment Génome. Le seul

moyen disponible pour évaluer leur fonctionnement a été d’utiliser les informations aux bornes du

réseau du Génome.

Il est important de noter que la production d’eau froide alimentant le Génome fournie la puissance

nécessaire également aux autres bâtiments du campus. Les variations qui sont observables sur le

débit fourni au bâtiment Génome et la température d’alimentation peuvent dépendre également de

la demande des autres locaux et du fonctionnement de la production centrale.

La première étape du développement présenté ici est l’étude des batteries de refroidissement des

centrales de traitement d’air. Leur étude est possible à partir des données enregistrées sur l’air.

Il est ensuite possible d’estimer le comportement des ventilo-convecteurs. Un traitement

préliminaire des données en entrée de réseau est effectué.

La deuxième étape est alors la caractérisation des équipements du réseau d’eau froide du bâtiment.

Il est ensuite possible de mettre en commun les ventilo-convecteurs et les batteries froides des CTA

pour déterminer la puissance totale de refroidissement appelée par le bâtiment Génome. Il est alors

possible de déterminer le débit d’eau froide fourni au bâtiment.

7.2. Etude des batteries froides des CTA Cette section présente l’étude des batteries froides des CTA du bâtiment Génome. L’objectif est de

développer un modèle de fonctionnement utilisable pour évaluer la puissance des batteries de

refroidissement.

La Figure 33 présente le schéma de principe de la CTA et les mesures à disposition pour cette étude.


Figure 33 Schéma de principe des CTA avec réseau d'eau froide

Les données fournies par la GTB sont :

Les températures d’air aux points de mélange et de soufflage

L’humidité relative au point de soufflage

L’ouverture des vannes des batteries et de l’humidificateur

Le débit volumique au soufflage

Il apparaît donc que ni les températures, ni le débit dans le circuit d’eau froide ne sont enregistrés

directement par la GTB. L’estimation de la puissance des batteries de refroidissement peut se faire

alors uniquement à partir des données enregistrées sur l’air fournies par la GTB.

L’échange thermique dans une batterie froide se décompose en deux parties :

Transfert par chaleur sensible, avec la diminution de la température sèche de l’air.

Transfert par chaleur latente, avec le phénomène de condensation de la vapeur contenue

dans l’air.

La puissance globale se calcule alors suivant l’équation (28) :

𝑃𝑓,𝐶𝑇𝐴 = 𝑉�̇� ∙ 𝜌𝑎𝑖𝑟 ∙ 𝐶𝑝 ∙ (ℎ𝑠′ − ℎ𝑚) [kW] (28)

Avec : - 𝑉�̇�, le débit volumique d’air au soufflage ; exprimé en [m3∙s-1]

- 𝜌𝑎𝑖𝑟, la masse volumique de l’air au point de soufflage, exprimée en [kg∙m-3]

- hs’, l’enthalpie en amont des ventilateurs, exprimée en [kJ·kg-1].

- hm, l’enthalpie au point de mélange, exprimée en [kJ∙kg-1] (nécessite une mesure de

température et d’humidité relative au point de mélange).

7.2.1. Etapes du calcul Pour estimer la puissance transmise à l’air par la batterie froide, il est nécessaire de comptabiliser le

transfert par chaleur latente et par chaleur sensible. Le calcul de cette dernière nécessite de

connaître la température, déjà mesurée, et l’humidité au point de mélange. N’ayant pas de capteur

d’humidité installé à cet endroit, l’humidité doit être estimée de manière indirecte.

Cette estimation est possible à partir de l’étude du caisson de mélange effectuée en amont. Grace à

la modélisation du taux d’air neuf, l’enthalpie et l’humidité spécifique ont pu être déterminées de la

manière suivante.

Le traitement de donnés nécessaire pour une correcte évaluation des caractéristiques au point de

mélange peut être expliqué de manière binaire :


Figure 34 Prétraitement pour le calcul du point de mélange

Si la boucle de glycol est utilisée, le calcul du débit d’air neuf basé sur les températures n’est plus

applicable. Le débit d’air neuf entrant dans le caisson de mélange ne serait plus à la température

extérieure, utilisée pour estimer le taux d’air neuf.

Le taux d’air neuf est calculé à partir des corrélations (13), (14) et (15), établies à partir des

températures d’air extérieur, d’air repris et de mélange.

Une fois le débit d’air neuf connu, l’enthalpie au point de mélange peut être déterminée par un bilan

d’énergie au caisson de mélange. La puissance est enfin calculée avec l’équation (28).

7.2.2. Propagation d’incertitude Comme expliqué dans la méthodologie, l’estimation de la puissance à partir des enthalpies nécessite

les calculs thermodynamique des conditions au point de mélange et au soufflage. A cela viennent se

rajouter les calculs effectués pour déterminer le taux d’air neuf comme expliqué dans l’étude dédiée

à cet élément (Cf. § 5.2., page 18).

La propagation d’erreur montre les résultats suivants pour l’incertitude de la puissance de

refroidissement :

- Erreur systématique : 56 kW

- Erreur aléatoire : 47 kW

- Incertitude globale : 73 kW

La puissance moyenne de refroidissement calculée avec cette méthode est de 105 kW. L’incertitude

représente alors 70% de la valeur trouvée. En prenant en considération l’incertitude la méthode est

donc peu fiable et risque de conduire à des erreurs non négligeables.

7.2.3. Résultats Puissance estimée à partir des enthalpies

D’une manière théorique, la méthodologie élaborée devrait conduire à une estimation correcte de la

puissance de la batterie froide. Dans le cas du bâtiment Génome des résultats aberrants ont été

obtenus à cause de la variation d’humidité estimée.

Les mesures de températures conduisant à des valeurs cohérentes, c’est-à-dire une température

plus faible au point de soufflage qu’au point de mélange. Cependant la variation d’humidité

enregistrée, ne suit pas les attentes issues des lois théoriques d’un refroidissement. La comparaison

des humidités spécifiques de l’air mélangé, xm, et soufflé, xs, est présentée en Figure 35.


Figure 35 Humidité spécifique au point de mélange et au soufflage – Affichage pour un traitement horaire

La Figure 35 montre un soufflage plus humide que le mélange. La teneur en vapeur d’eau semble

donc avoir augmentée entre ces deux points.

Cependant, pour ces instants mesurés, la GTB indiquait que les vannes des humidificateurs étaient

fermées. Les vannes des batteries de chauffages étant fermées, l’enthalpie au point de soufflage est

donc obligatoirement plus faible de celle au point de mélange. Au moins l’une des deux enthalpies

est donc fausse. Le calcul de la puissance de refroidissement ne peut donc pas s’effectuer de cette

manière.

Afin de vérifier l’hypothèse que l’erreur provient de l’évaluation de l’humidité, la puissance calculée

par chaleur sensible a été déterminé à partir de l’équation (29) :

𝑃𝑓,𝐶𝑇𝐴 = 𝑚𝑠̇ ∙ 𝐶𝑝𝑎𝑖𝑟 ∙ (𝑇𝑚 − 𝑇𝑠′) [kW] (29)

Avec : - 𝑚𝑠̇ , le débit massique d’air soufflé, exprimé en [kg.s-1]

- Tm, la température de l’air au point de mélange, exprimée en [°C]

- Ts’, la température de l’air avant les ventilateurs, exprimée en [°C]

A partir de la comparaison entre les deux puissances calculées en Figure 360 il apparaît que :

- La puissance de refroidissement calculée à partir des températures est toujours positive. La

température de soufflage est donc toujours plus faible que la température du point de

mélange.

- La puissance calculée à partir des enthalpies est inférieure à la puissance calculée avec les

températures. Ceci indique donc une humidification de l’air dans le processus étudié.

La transformation dans une batterie froide cumule les puissances nécessaires à la diminution

de température et à la déshumidification. On somme donc deux valeurs algébriquement

positives. Or, à l’envers le processus d’humidification revoit une valeur algébriquement

négative de la puissance (on a besoin d’apporter de l’énergie à l’eau pour vaporiser alors qu’on

en cède en condensant). Ceci a abouti à une puissance calculée à partir des enthalpies plus

faible que la puissance transférée uniquement par chaleur sensible.


Figure 36 Puissance à la batterie froide calculée avec températures et enthalpies

Sans aucun autre traitement supplémentaire, un processus d’humidification dans une batterie froide

est donc un résultat aberrant. Les raisons possibles de cette dérive peuvent être :

Une transformation non définie dans la centrale

Un débit de fuite de l’humidificateur causerait une humidification de l’air en été. Une

indication de fermeture des vannes des humidificateurs ne correspondrait donc pas à une

fermeture hermétique des injecteurs.

Mauvais calibrage des capteurs d’humidité

Les dérives qui ont été observées proviennent des humidités mesurées. Ceci peut être dû à

un mauvais calibrage des capteurs. Une comparaison a été faite entre les données

d’humidité extérieure recueillies pour le Génome et celles recueillies pour un autre bâtiment

du campus de l’université. Il en résulte un écart non négligeable entre les mesures. Cette

hypothèse reste donc pour le moment la plus plausible.

Puissance estimée avec les températures

Après avoir étudié ces dérives et afin d’aboutir à une estimation de la demande pour tout le

bâtiment, la puissance a été estimée en utilisant uniquement les températures.

Ce calcul conduit à une régression linéaire fiable. L’équation obtenue est :

𝑃𝑓,𝐶𝑇𝐴 = −285 + 25.2 ∙ 𝑇𝑚 [kW] (30)

Les indicateurs statistiques pour cette régression sont :

R² : 0.90

MAE : 14.8 kW

CV(RMCE) : 5.13%

Le calcul d’incertitude a donc conduit aux valeurs suivantes pour le calcul de la puissance de

refroidissement basée uniquement sur les températures :

Erreur systématique : 21 kW

Erreur aléatoire : 0.5 kW

Incertitude globale : 21 kW

Les valeurs de l’incertitude trouvées sur cette série de données sont similaires à celles obtenues

dans l’étude des batteries chaudes. Ceci s’explique simplement par le fait que les points de mesures

utilisés soient les mêmes.


Cette estimation ne peut pas tenir compte de la puissance nécessaire à la condensation mais son

comportement régulier permet de continuer l’étude du bâtiment. En fonction des conditions

d’humidité de l’air au point de mélange, la puissance réellement transmise de l’eau froide à l’air est

plus ou moins importante.

7.2.4. Bilan de l’étude Cette étude a soulevée des problèmes liés à l’instrumentation mise en place et au correct

fonctionnement de la centrale de traitement d’air. A cause des dérives observées sur l’évaluation de

l’humidité dans la CTA, l’échange global à la batterie froide n’a pas pu être correctement estimé. La

solution qui a été retenu pour modéliser son comportement et ainsi élargir l’analyse au niveau du

bâtiment est d’utiliser uniquement les mesures de températures. La puissance ainsi modélisée prend

en compte uniquement l’échange par chaleur sensible et ne tient pas compte de la variation

d’humidité de l’air.

7.3. Caractérisation du fonctionnement des ventilo-convecteurs Ce paragraphe détaille la méthode appliquée pour déterminer la puissance de climatisation des

ventilo-convecteurs. Tout d’abord l’analyse des données aux bornes du réseau de refroidissement a

été faite. Ensuite, la puissance est estimée.

7.3.1. Analyse des mesures aux bornes du réseau d’eau froide La première étape est l’étude de la puissance appelée en fonction de la température extérieure pour

l’ensemble du bâtiment. La Figure 37 montre les résultats :

Figure 37 Puissance de refroidissement fournie au Génome en fonction de la température extérieure

En hiver il y a toujours une demande de froid maintenue constante autour des 100 kW. N’ayant pas

de refroidissement dans les CTA, cette puissance est due aux ventilo-convecteurs installés dans le

bâtiment. En été la puissance augmente en fonction de la température. Des dérives vers des

températures plus hautes sont observables. Ceci peut être dû à l’imprécision du capteur de

température d’air extérieur ou bien d’une régulation non progressive des appareils.

La Figure 38 montre les enregistrements du débit V̇f à l’entrée du bâtiment.


Figure 38 Débit d'eau froide à l'entrée du bâtiment Génome

L’analyse de ce graphique peut être faite en deux parties : hiver et été.

En hiver, le débit circulant dans le Génome semble être constant. Des légères variations

peuvent être observées autour de la tendance moyenne. Elles peuvent être dues à des pics

de température extérieure (que ce soit vers le haut et bas) ou bien à une activité variable

dans les locaux. Elles peuvent également être dues au pilotage de la production centralisée.

En comparant les hivers 2014 et 2015, une augmentation du débit moyen d’eau froide à

l’entrée du bâtiment peut être observée. Une légère augmentation de la température d’eau

froide à l’entrée est enregistrée pour la même période. Il apparaît donc que pour maintenir

une même puissance, le débit doit être plus élevé.

En été, le débit fluctue. Prendre une valeur moyenne du débit n’est pas représentatif du

fonctionnement. Ces variations peuvent être dues à une occupation du bâtiment variable, et

donc une demande non constante.

Enfin, certaines mesures affichent des valeurs basses de débits qui s’écartent de la tendance

moyenne. Ces variations peuvent être dues à une demande réduite de refroidissement mais

également d’erreurs de mesure.

Afin de procéder à une analyse fiable du réseau d’eau froide, la base de données doit être nettoyée

des valeurs atypiques également du point de vue de la température en entrée de réseau. Pour cela

on écarte les points de mesures pour lesquelles la température de l’eau froide s’éloigne de l’allure

moyenne. En effet, la température fournie au bâtiment ne varie pas de manière importante sur

l’année. Seulement quelques pics ponctuels de température elevé (au-delà de 11°C) dus au

démarrage des groupes froids sont enregistrés.

Pour déterminer une allure globale du fonctionnement du réseau d’eau froide une méthode

d’analyse statistique a été appliquée. On peut considérer que la répartition des températures suit

une loi normale. L’écart type a donc été estimé. Ensuite les points s’écartant au-delà de trois fois

l’écart type de la moyenne ont été supprimés. Ceci nous permet de négliger les mesures qui

apparaissent avec une probabilité inférieure à 5%. On écarte donc les valeurs qui ne suivent pas le

comportement régulier du système. Ce traitement conduit à des températures en entrée du

bâtiment comprises entre 6.13°C et 8.57°C.


Un autre critère de traitement préalable des données a été de considérer uniquement les mesures

pour lesquelles Tf,s est plus élevée que Tf,e. Si la température en sortie est plus froide qu’en entrée,

cela signifierait que ce réseau à contribuer au chauffage du bâtiment.

Les mesures de températures et de débit sur le réseau d’eau du Génome sont accompagnées des

incertitudes résumées dans le tableau suivant :

Tf,e [°C] Tf,s [°C] 𝑚𝑓̇ [kg·s-1] (mesuré)

Valeur moyenne 7.29 9.24 16.3

Erreur systématique 0.34 0.35 0.06


Incertitude globale 0.34 0.35 0.06

Erreur relative 4.6% 3.7% 0.5% Figure 39 Tableau des incertitudes sur les mesures

A partir de ces premières considérations, l’estimation de la puissance des ventilo-convecteurs peut

être faite.

7.3.2. Estimation de la puissance des ventilo-convecteurs On dénombre sept ventilo-convecteurs dans le Génome. Ils sont situés principalement dans les salles

des machines et dans le local serveur. La GTB n’enregistre aucune donnée concernant le réseau

d’eau froide aux bornes de ces éléments.

La méthode choisie pour les traiter a donc été d’isoler les mesures pour lesquelles il n’y a pas de

demande de froid aux CTA. On peut alors traiter uniquement les ventilo-convecteurs. Le critère

déterminant est l’ouverture des vannes des batteries froides.

A partir de ce choix, le débit à l’entrée du Génome a été étudié. Avec la même méthode statistique

qui a été appliquée sur les températures, les données du débit ont été nettoyées. Les débits sont

compris entre 2.48 [l·s-1] et 16.46 [l·s-1], avec une moyenne à 9.47 [l·s-1].

Connaissant alors le débit et les températures aux bornes du réseau, la puissance nécessaire aux

ventilo-convecteurs ; Pf, VC a été calculée par l’équation suivante :

𝑃𝑓,𝑉𝐶 = 𝑚𝑓̇ ∙ 𝐶𝑝𝑒𝑎𝑢 ∙ (𝑇𝑓,𝑠 − 𝑇𝑓,𝑒) [kW] (31)

Figure 40 Puissance de refroidissement demandée au bâtiment Génome


La Figure 40 montre un comportement oscillant autour d’une valeur moyenne constante. La

puissance de refroidissement des ventilo-convecteurs peut être associée à une répartition de loi

normale avec une moyenne de 91.0 kW et un écart type de 7.5 kW. Le coefficient de détermination

R² est égal à 0.97 et un CV(RMCE) égal à 17.30%.

Cette répartition suivant une loi normale nous permet de considérer que la puissance nécessaire au

ventilo-convecteurs est constante. Cette hypothèse de travail ne justifie pas les variations

périodiques qui sont observables sur la puissance. Celles-ci ne peuvent pas être étudiées et

expliquées avec seulement les points de mesures et les informations à disposition.

7.4. Estimation du débit du bâtiment Génome À ce stade, la puissance Pf, VC des ventilo-convecteurs est connue. En la considérant constante, nous

nous sommes affranchit des variations périodiques qui sont observables mais qui n’ont pas pu être

justifiées.

La puissance de refroidissement requise pour les CTA, Pf, CTA est également connue par la relation

(30) (Cf. § 7.2, page 42).

L’approche choisie pour estimer la puissance totale de refroidissement a été d’additionner les

puissances des ventilo-convecteurs et des CTA. À partir de la puissance ainsi estimée et des mesures

de températures à l’entrée du bâtiment, le débit fourni au Génome est calculé.

La formulation du calcul est la suivante :

𝑚𝑓̇ =𝑃𝑓 𝐶𝑇𝐴+𝑃𝑓 𝑉𝐶

𝐶𝑝𝑒𝑎𝑢∙(𝑇𝑓,𝑜𝑢𝑡−𝑇𝑓,𝑖𝑛) [kg·s-1] (32)

Les résultats trouvés sont montrés en Figure 41.

Figure 41 Débit d'eau froide à l'entrée du bâtiment Génome - Mesure et estimation

Les indicateurs statistiques pour toute la période étudiée, entre le débit mesuré et estimé sont :

R² : 0.87

MAE : 2.51 [kg·s-1]

CV(RMCE) : 30.5%

En comparant les valeurs moyennes de débit on obtient :

Mesure : 16.3 [kg·s-1]

Estimation : 15.0 [kg·s-1]


Un écart entre l’estimation et la mesure du débit d’eau froide est alors présente.

Si l’on s’intéresse uniquement aux moments pour lesquelles les batteries des CTA ne sont pas

utilisées on obtient :

R² : 0.45

MAE : 0.98 [kg·s-1] – Avec un écart relatif moyen de 11.7%

CV(RMCE) : 9.0%

Dans ce cas, un R² faible montre qu’une corrélation linéaire entre les deux séries n’est pas adaptée.

Cependant les écarts entre la mesure et l’estimation sont plus faibles.

Le calcul de la propagation d’erreur montre une incertitude élevée sur l’estimation du débit. Les

valeurs sont résumées dans le tableau en Figure 42 :

Pf, CTA [kW] Pf, VC [kW] 𝑚𝑓̇ [kg·s-1] (estimé)

Valeur moyenne 229 90 15.0

Erreur systématique 24 22.7 10.6


Incertitude globale 24 22.7 10.6

Erreur relative 10% 25% 70% Figure 42 Incertitude sur les puissances et sur le débit calculé

A partir de cette étude il apparaît qu’une estimation du débit d’eau à l’entrée du bâtiment ne

conduit pas à une grande précision. Les causes à cela sont :

Estimation de la puissance des ventilo-convecteurs considérée constante en absence

d’autres informations ;

Estimation de la puissance échangée aux CTA ne prenant pas en compte la condensation. Si

la condensation avait pu être correctement estimée, la puissance modélisée aurait été

supérieure. On aurait donc obtenu un débit plus grand en été, correspondant mieux aux

mesures. Pendant l’été en effet, la modélisation semble sous-estimer le débit entrant dans

le bâtiment.

7.5. Bilan de l’étude La méthodologie développée, se basant sur le principe simple que l’énergie consommée par le

bâtiment correspond à la somme des énergies consommées par les équipements semble

fonctionner dans l’allure générale. Cependant, la faible précision des mesures et le manque

d’informations rendent la prédiction du débit hésitante.

Un capteur virtuel de débit d’eau de refroidissement peut donc être développé pour estimer la

puissance du bâtiment à partir des données des équipements à la condition que ces éléments soient

parfaitement modélisés.

La faiblesse de cette méthode est la propagation d’erreur. Une erreur minime provenant d’un

élément peut prendre de l’ampleur à cause des étapes de calcul pour obtenir la grandeur finale

estimée.

Pour un système en régime variable, cette méthode est difficilement applicable à cause des

phénomènes d’inertie et des pertes en ligne (qui n’ont pas été considérées ici).

L’avantage de cette approche est l’affranchissement des capteurs de grandes tailles. On peut réduire

les coûts liés à l’installation de capteurs sur des conduites de diamètre important et donc plus chers.


Conclusion Au cours de cette étude, des méthodologies de création de capteurs virtuels ont été développées.

L’objectif de développer un débitmètre pour l’estimation du débit d’air neuf a été atteint. La

méthode élaborée se base uniquement sur les mesures des températures. Il est donc montré qu’en

dépit d’hypothèses simplificatrices qui négligent le paramètre de l’humidité de l’air, les modèles de

prédiction sur la température de mélange conduisent à une faible erreur, écart moyen de 0.15°C.

Dans les applications où les capteurs d’humidité ne sont pas utilisés pour le contrôle d’un autre

actionneur que les volets, ils peuvent ne pas être installés.

L’estimation des débits d’eau chaude et d’eau froide en entrée de bâtiment a conduit à des

modélisations incertaines. En effet, les écarts sont grands. Les coefficients de variation pour l’erreur

carrée moyenne de 28.4% pour l’eau chaude et 30.5% pour l’eau froide n’indiquent pas une

précision suffisante entre la modélisation et la mesure. Le calcul de la propagation d’erreur sur les

corrélations établies montre que l’incertitude devient importante. L’estimation des débits en entrée

de réseau se fait par des modèles de fonctionnement estimés des centrales de traitement d’air et

des unités de traitement d’air. Les calculs qui en découlent conduisent donc à une erreur élevée sur

la valeur finale.

A partir des résultats obtenus il apparait qu’un modèle de prédiction du débit pour un système

d’aussi grande taille (bâtiment de 5200m²) ne puisse pas être utilisé avec fiabilité. La cause de cela

est la présence de phénomènes transitoires et l’occupation variable des locaux.

Pour les besoins de ce projet, des méthodes d’analyse de données ont été utilisées. Avant de

modéliser une grandeur il a été nécessaire d’étudier les causes de son comportement. Pour

modéliser un débit d’eau, des grandeurs comme les puissances et les températures ont été utilisées.

A travers cet enchainement de calcul, des irrégularités dans le fonctionnement du système de

traitement d’air ont été décelées. Les comportements atypiques ont été expliqués et les défauts de

fonctionnement identifiées. Il apparaît donc que le suivi des performances peut facilement se faire à

partir d’une GTB. Cette approche pour le commissionnement en continu est prometteuse et, avec

une connaissance suffisante du système suivi, conduit à des conclusions importantes pour améliorer

le fonctionnement.

L’étude qui a été effectuée, a montré que de nombreux points de mesure étaient manquants pour

caractériser convenablement le débit en entrée du bâtiment. Dans le cas du bâtiment Génome, ces

points de contrôle sont reçus par la GTB mais non enregistrés. En utilisant une base de données plus

large, il serait possible d’augmenter la précision du modèle et ainsi obtenir un capteur virtuel

fonctionnel. Une fois le bâtiment Génome modélisé, l’étude suivante peut se concentrer sur la

production centralisée. Un modèle de fonctionnement complet peut donc être crée.

Un autre développement serait de réaliser la même étude sur un bâtiment similaire. Il sera donc

possible de les comparer et ainsi améliorer la méthodologie proposée.


Bibliographie [1] Ressources naturelles Canada; Energy Use Data Handbook 1990 to 2010 (parution 2013)

[2] HEC Montréal ; Etat de l’énergie au Québec (2015)

[3] Hydro-Québec ; Prix de l’électricité ici et ailleurs (avril 2014) : www.hydroquebec.com

[4] Hydro-Québec ; Tarifs d’électricité, en vigueur le 1er avril 2015

[5] Canada Green Building Council; www.cqgbc.org

[6] N.Zibin, R.Zmeureanu, J.Love; Bottom-up simulation calibration of zone and system level models

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[7] A. Afram, F. Janabi-Sharifi : Review of modeling methods for HVAC systems (2014)

[8] K. Stanislaw & al. ; Amélioration des performances des systèmes CVCA: une approche basée sur le

monitoring (2003)

[9] D.E. Claridge ; Using Simulation Models For Building Commissioning (2004)

[10] N. Nabil, K.Stanislaw, S.Robert; Modélisation des composants d’un système CVCA existant (2003)

[11] L.Song, G.Wang & M.R. Brambley: Uncertainty analysis for a virtual flow meter using an air-

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[12] E.McDonald, R.Zmeureaunu: Virtual Flow Meter for Chilled Water Loops in Existing Buildings (2014)

[13] N.Zibin, R.Zmeureanu, J.Love; Use of Building Automation System Trend Data for Inputs

Generation in Bottom-Up Simulation Calibration (2013)

[14] ASHRAE GUIDELINE Engineering Analysis of Experimental Data

http://www.hydroquebec.com/

http://www.cqgbc.org/


Table des Figures Figure 1 Schéma de principe du réseau CVC Système thermiques _____________________________________ 7 Figure 2 Loi et température mesurée au soufflage des CTA __________________________________________ 8 Figure 3 Schéma de principe simplifié de la boucle de récupération au glycol ____________________________ 9 Figure 4 Schéma de principe de la distribution terminale avec chauffage _______________________________ 9 Figure 5 Liste des points de mesure ____________________________________________________________ 10 Figure 6 Transformation dans une batterie froide humide quelconque entre A et B ______________________ 12 Figure 7 Etapes de l’étude ____________________________________________________________________ 13 Figure 8 Schéma de principe du caisson de mélange _______________________________________________ 15 Figure 9 Cas d'application des méthodes d'estimation du taux d'air neuf ______________________________ 18 Figure 10 Incertitude sur les mesures ___________________________________________________________ 18 Figure 11 Incertitude sur les α ________________________________________________________________ 18 Figure 12 Position du capteur de température d'air neuf ___________________________________________ 19 Figure 13 αT en fonction de Tm - ToA ____________________________________________________________ 20 Figure 14 αe en fonction de Tm-ToA _____________________________________________________________ 21 Figure 15 Valeurs moyenne, minimum et maximum des α __________________________________________ 21 Figure 16 Comparaison des moyennes horaires des taux d'air neuf ___________________________________ 22 Figure 17 Boucle de glycol de chauffage ________________________________________________________ 25 Figure 18 Incertitude sur les mesures et propagation d'erreur _______________________________________ 26 Figure 19 Puissance de chauffage sur l'air suivant l'ouverture de la vanne de réglage des batteries dans la

boucle glycol ______________________________________________________________________________ 27 Figure 20 Efficacité des batteries de chauffage des CTA ____________________________________________ 28 Figure 21 Puissance de chauffage en fonction de la température extérieure - 2014 ______________________ 28 Figure 22 Puissance de chauffage sur l'air suivant la température extérieure - 2015 _____________________ 29 Figure 23 Puissance de chauffage sur l'air suivant la température de mélange - 2014 ____________________ 30 Figure 24 Puissance de chauffage fournie à l'air en fonction de la température de mélange -2015 __________ 30 Figure 25 Incertitude sur les mesures ___________________________________________________________ 32 Figure 26 Débit d'eau chaude à l'entrée du bâtiment Génome _______________________________________ 32 Figure 27 Loi d'eau pour le réseau de chauffage du bâtiment Génome ________________________________ 33 Figure 28 Puissance de chauffage en fonction de la température extérieure ____________________________ 34 Figure 29 Plage d’appel de puissance des CTA et des cassettes suivant la température extérieure __________ 35 Figure 30 Puissance de chauffage à l'entrée du Génome ___________________________________________ 35 Figure 31 Comparaison des débits mesuré et estimé au cours du temps _______________________________ 36 Figure 32 Tableau des incertitudes calculées _____________________________________________________ 37 Figure 33 Schéma de principe des CTA avec réseau d'eau froide _____________________________________ 39 Figure 34 Prétraitement pour le calcul du point de mélange ________________________________________ 40 Figure 35 Humidité spécifique au point de mélange et au soufflage – Affichage pour un traitement horaire __ 41 Figure 36 Puissance à la batterie froide calculée avec températures et enthalpies _______________________ 42 Figure 37 Puissance de refroidissement fournie au Génome en fonction de la température extérieure _______ 43 Figure 38 Débit d'eau froide à l'entrée du bâtiment Génome ________________________________________ 44 Figure 39 Tableau des incertitudes sur les mesures ________________________________________________ 45 Figure 40 Puissance de refroidissement demandée au bâtiment Génome ______________________________ 45 Figure 41 Débit d'eau froide à l'entrée du bâtiment Génome - Mesure et estimation _____________________ 46 Figure 42 Incertitude sur les puissances et sur le débit calculé _______________________________________ 47


Sommaire des annexes

Annexe 1 : Calcul de la propagation d’erreur ............................................................................................... 2

Annexe 2 : Calcul de l’efficacité à l’échangeur glycol de chauffage / air ...................................................... 4

Annexe 3 : Etude de la batterie de récupération .......................................................................................... 5

Annexe 4 : Etude des consommations de climatisation du Génome ......................................................... 11

Annexe 5 : Graphique / Comparaison des taux d’air neuf .......................................................................... 13

Annexe 6 : Graphique / Température d’eau froide à l’entrée du bâtiment ............................................... 13

Annexe 7 : Compte – rendu / Mars 2015 .................................................................................................... 14

Annexe 8 : Compte – rendu / Avril 2015..................................................................................................... 17

Annexe 9 : Compte – rendu / Mai 2015 ...................................................................................................... 19

Annexe 10 : Compte – rendu / Juin 2015 ................................................................................................... 22



Présentation de l’université Concordia

L’université Concordia de Montréal est l’une des deux institutions universitaires anglophone

de Montréal.

Crée en 1974 à partir de la fusion des deux collèges, Loyola et Sir-George-Williams, donnant nom aux

deux campus actuels, Concordia est aujourd’hui 4ème au classement des universités canadiennes

fondées dans les 50 dernières années.

L’université Concordia a accueilli 46 272 étudiants en 2013 – 2014, dont 7 447 en master et doctorat.

Pour l’année 2013 - 2014, 15.3% des étudiants provenaient de l’International.

Concordia se divise en plusieurs instituts et départements. Les quatre facultés majeures sont :

- Faculté des Arts et Sciences

- Faculté des Beaux- Arts

- L’école de gestion John- Molson

- Faculté d’Ingénierie et d’Informatique

Quasiment 50% des étudiants sont accueillis dans la faculté des arts et sciences. La faculté

d’Ingénierie et d’informatique représente 16.1% des étudiants accueillis en 2013 – 2014. Elle

regroupe six départements qui sont :

- Génie mécanique et industriel

- Génie électrique

- Sciences informatiques

- Ingénierie des réseaux

- Ingénierie et sociologie

- Génie civil, du bâtiment et environnemental

Ce dernier département compte nombreux laboratoires de recherche spécialisés dans des branches

variées telles que l’acoustique, l’éclairage, les matériaux, la mécanique des sols, l’aérodynamique et

l’efficacité énergétique.

C’est au sein de ce département que c’est déroulé le projet de fin d’étude décrit ici.

Documents

SYNTHESE DU PROJET DE FIN D’ETUDESeprints2.insa-strasbourg.fr/1945/1/Synthèse_PFE.pdf · genie climatique et ÉnergÉtique synthese du projet de fin d’etudes analyse des performances