Besoins en terme de simulation des bâtiments basse consommation

Les besoins en terme d’environnement de simulation changent en fonction de l’état d’avancement d’un projet, ce qui explique la grande diversité des outils qui existent pour simuler le comportement énergétique des bâtiments. Il faut en effet disposer d’outils simples pour pouvoir faire rapidement, dès la phase d’esquisse, des choix judicieux qui sont primordiaux pour ne pas aboutir à une proposition qu’il sera par la suite difficile de rendre performante. Dans une phase un peu plus avancée, au niveau de l’avant projet, l’outil de simulation doit permettre d’optimiser l’enveloppe du bâtiment pour réduire ses besoins de chauffage et de rafraîchissement. On peut alors se permettre de passer un peu plus de temps à tester quelques variantes qui permettent d’arriver à des performances intéressantes. Les outils utilisés doivent donc être un peu plus sophistiqués et plus précis. Par la suite, on doit être capable de donner une estimation des consommations du bâtiment, de dimensionner leurs systèmes etc. On utilise alors une troisième catégorie d’outils pour lesquels un plus grand nombre d’entrées est nécessaire et qui sont donc souvent moins conviviaux, plus longs à prendre en main mais qui permettent de connaître avec précision le comportement dynamique du bâtiment sur le plan énergétique. Pour regarder encore plus finement les grandeurs thermo-aérauliques dans des pièces, il est également possible d’utiliser des outils tels

1 Outils de simulation et bâtiments basse consommation 1.1 Besoins en terme de simulation des bâtiments basse consommation

que la CFD¹ ou la LES² mais cette catégorie ne sera pas abordée ici car ces outils ne permettent pas une étude dynamique du bâtiment complet.

Les chercheurs doivent apporter de la connaissance dans chacune de ces catégories d’environnement pour améliorer, selon les cas, la rapidité, la simplicité ou encore la précision de ces outils. Dans ce travail, nous avons besoin d’un environnement de la troisième catégorie pour étudier précisément les phénomènes globaux mis en jeu dans les bâtiments. Ce paragraphe cherche à mettre en évidence les qualités que doit posséder un tel environnement pour faciliter notre travail et nous permettre de répondre aux défis de la simulation des bâtiments de demain.

Comportement dynamique

Les bâtiments basse consommation offrent un champ d’application nouveau à la simulation du comportement énergétique du bâtiment. En effet, dans les bâtiments classiques, les déperditions au travers des parois sont tellement importantes (entre 50% et 70%) par rapport à la totalité des déperditions que leur prise en compte permet d’obtenir un bon ordre de grandeur de la puissance de chauffage nécessaire (calcul du U_bât dans la RT 2005). En travaillant en quasi-statique on peut alors obtenir une estimation des besoins de chauffage. Cette façon de faire, bien qu’elle ait fait ses preuves (voir paragraphe 3.2 du chapitre I) et qu’elle soit suffisante à un niveau d’avant projet, ne l’est plus quand on veut étudier plus finement les phénomènes en jeu. L’inertie, par exemple, peut en effet avoir une grande influence sur le comportement du bâtiment. Tout le monde s’accorde à dire qu’elle est très utile en été pour améliorer le confort mais un des verrous scientifiques à lever dans le cadre des bâtiment basse consommation est de savoir s’il est possible, en utilisant au mieux l’inertie, de se passer complètement de chauffage en hiver par stockage et restitution efficace de l’énergie reçue par le bâtiment. Ce genre d’étude excluant les modèles quasi-statiques, il devient primordial d’utiliser des outils de simulation dynamiques pour être au plus près de la réalité.

Pour prendre en compte de la meilleure façon possible la dynamique des bâtiments, l’environnement d’accueil des simulations doit pouvoir suivre au mieux les variations temporelles des grandeurs physiques en jeu (températures, polluants, flux etc.). Pour cela, il doit posséder des méthodes de résolution mettant en œuvre un pas de temps variable. Ainsi, lors de changements brusques de certaines grandeurs physiques, le pas de temps peut être réduit automatiquement pour coller au mieux à ces variations.

1 Computational Fluid Dynamics

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Il doit de plus posséder un intégrateur robuste pour intégrer précisément les grandeurs physiques même quand elles sont soumises à des variations importantes.

Nouvelles technologies du bâtiment

Dans les bâtiments basse consommation, on voit apparaître de nouvelles technologies dont certaines ont été présentées au chapitre I. On pense en particulier aux matériaux à changement de phase, aux vitrages électrochromes ou photochromes, aux isolants sous vide, mais aussi aux systèmes innovants de faible puissance tels que la cogénération par moteur Stirling. Il faut, pour pouvoir les intégrer dans un environnement de simulation, que ce dernier soit le plus modulaire possible. De plus, ces technologies peuvent faire apparaître des modèles fortement non linéaires (MCP, vitrages électrochromes etc.) qui requièrent des méthodes de résolution adaptées au problème à résoudre avec contrôle de la convergence.

Phénomènes couplés

Outre le comportement dynamique et l’intégration des nouvelles technologies, l’environnement de simulation de demain devra prendre en compte les phénomènes couplés. On pense par exemple au cas classique du couplage thermique - aéraulique. Ce type de couplage peut se faire en utilisant deux programmes différents qui communiquent en utilisant des méthodes de type « ping-pong » ou « oignon » (Hensen 1995), mais peut aussi être réalisé en intégrant l’ensemble des équations qui caractérisent les phénomènes couplés dans un même système d’équation. On évite ainsi les problèmes de couplage entre logiciels et les pertes de temps, de performance et de précision qui en résultent. Certains travaux nécessitent d’ailleurs le couplage direct des phénomènes au niveau des équations, ce qui est le cas de l’étude des transferts thermo-hydriques à l’intérieur des parois pour caractériser l’absorption et la désorption de l’humidité dans les matériaux.

Analyse de sensibilité, optimisation

Beaucoup de grandeurs physiques dans le bâtiment sont connues avec une grande incertitude. C’est le cas des coefficients de convection entre les parois et l’air mais aussi de l’émissivité de certaines surfaces, ou de la conductivité ou des propriétés hydriques de certains matériaux. Pour pouvoir quantifier l’erreur sur les résultats fournis par l’outil utilisé, l’environnement de simulation doit pouvoir proposer au chercheur une analyse de sensibilité. Il doit donc être capable, soit de réaliser lui-même cette analyse de sensibilité, soit d’intégrer un programme permettant de le faire. Le programme

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SUNDIALS¹ par exemple qui permet de réaliser des analyses de sensibilité est disponible sous forme de DLL² et peut donc être appelé dans les environnements qui acceptent ce type d’insertion. De la même manière, il faut pouvoir intégrer des méthodes d’optimisation dans l’environnement de simulation, soit en son sein même, soit en faisant appel à des programmes externes (GENOPT³, GALIB⁴ etc.)

Simulation en temps réel avec retour expérimental

Pour pouvoir utiliser au mieux, de façon intelligente, les bâtiments basse consommation, il faudra également que les utilisateurs ou les gestionnaires de ces bâtiments disposent d’un outil précis, intégré au bâtiment qui puisse en simuler le comportement en temps réel. Un tel outil aurait pour objectif d’aider à prendre de bonnes décisions sur ce qu’il faut faire pour optimiser le confort et réduire les consommations. Il pourrait par exemple indiquer à quel moment il est intéressant de fermer les stores, de surventiler, en anticipant le comportement du bâtiment en fonction de la météorologie prévue pour les heures ou les jours suivants ou de celle mesurée les heures ou les jours précédents. Pour cela, l’environnement de simulation devra être capable de fournir des modèles exécutablesconviviaux utilisables dans des boîtiers de contrôles ou des systèmes de gestion technique centralisée (GTC).

Il faudrait également que cet environnement soit capable de prendre en compte des mesures en temps réel pour corriger certains paramètres de réglage et détecter des dysfonctionnements du bâtiment. Pour cela, la possibilité d’inversion de ses modèles

s’avère nécessaire pour pouvoir valoriser l’information des données expérimentales acquises en temps réel. C’est un point très important car, à l’heure actuelle, l’exploitation intelligente du suivi expérimental direct et précis du bâtiment est impossible, ce qui fait que l’usager n’est pas capable de connaître à tout instant s’il y a des dérives au niveau du comportement énergétique du bâtiment. Il faudrait pouvoir, sur le même principe que ce que l’on trouve dans les automobiles récentes, avoir un relevé expérimental qui permette d’afficher la consommation instantanée du bâtiment pour pouvoir éventuellement agir en conséquence.

1 Outil open source disponible sur https://computation.llnl.gov/casc/sundials/main.html

2 Dynamically Linked Library

3 http://gundog.lbl.gov/GO/

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Maintenance

Beaucoup d’outils de simulation sont devenus obsolètes car ils n’ont pas été maintenus après le départ de leur développeur. Pour qu’un environnement puisse être toujours à la pointe du développement, le plus simple actuellement est de rendre le code ouvert (sous licence open source par exemple), mais également lisible au niveau de sa structure et de sa documentation.

Après avoir vu les qualités que devrait avoir un environnement de simulation performant, voyons ce que nous proposent les outils existants.