Validation expérimentale de modèles : application aux bâtiments basse consommation

Empirical validation of models : application to low-energy buildings

• Auteur / Autrice : Stéphanie Bontemps
• Direction : Elena Palomo Del Barrio, Laurent Mora
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 02/12/2015
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
• Partenaire(s) de recherche : : Université Bordeaux-I (1971-2013)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mécanique et d'ingénierie de Bordeaux
• Jury : Président / Présidente : Étienne Wurtz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elena Palomo Del Barrio, Laurent Mora, Mathieu Schumann
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alain Bastide, Patrick Salagnac

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fiabilité

Simulation, Méthodes de

Économies d'énergie

Constructions

Incertitude de mesure

Mots clés libres

Bâtiment basse consommation

Fiabilité

Fidélité

Justesse

Simulation thermique dynamique,

Incertitudes

Cellule test

Propagation d’incertitudes

Analyse de sensibilité

Estimation des paramètres

Low-energy building

Reliability

Accuracy

Consistency

Dynamic thermal simulation,

Uncertainties

Test cell

Propagation of uncertainty

Sensitivity analysis

Parameter estimation.

Résumé

Avec la généralisation de la construction des bâtiments basse consommation, passifs et à énergie positive, mais aussi la rénovation du parc existant, il est indispensable d’avoir recours à la simulation pour évaluer, entre autres, les performances énergétique et environnementale atteintes par ces nouveaux bâtiments. Les attentes en termes de garantie de performance énergétique étant de plus en plus importantes, il est primordial de s’assurer de la fiabilité des outils de simulation utilisés. En effet, les codes de simulation doivent être capables de représenter le comportement de ces nouveaux types de bâtiments de la façon la plus juste et fidèle possible. De plus, les incertitudes liées aussi bien aux paramètres de conception qu’aux différentes sollicitations ainsi qu’aux usages des bâtiments doivent être prises en compte pour pouvoir garantir la performance du bâtiment sur sa durée de vie.Cette thèse s’est intéressée à la validation expérimentale de modèles appliquée à un bâtiment de type cellule test. Cette méthodologie de validation se déroule en plusieurs étapes au cours desquelles on évalue la qualité du modèle en termes de justesse et de fidélité. Plusieurs cas d’études ont été menés sur lesquels nous avons pu identifier les paramètres les plus influents sur la sortie du modèle, examiner l’influence du pas de temps sur le processus de validation expérimentale, analyser l’influence de l’initialisation et confirmer l’aptitude de la méthodologie à tester le modèle.

Construction of low, passive and positive energy buildings is generalizing and existing buildings are being renovated. For this reason, it is essential to use simulation in order to estimate, among other things, energy and environmental performances reached by these new buildings. Expectations regarding guarantee of energy performance being more and more important, it is crucial to ensure the reliability of simulation tools being used. Indeed, simulation codes should reflect the behavior of these new kinds of buildings in the most consistent and accurate manner. Moreover, the uncertainty related to design parameters, as well as solicitations and building uses have to be taken into account in order to guarantee building energy performance during its lifetime.This thesis investigates the empirical validation of models applied to a test cell building. This validation process is divided into several steps, during which the quality of the model is evaluated as far as consistency and accuracy are concerned. Several study cases were carried out, from which we were able to identify the most influential parameters on model output, inspect the influence of time step on the empirical validation process, analyze the influence of initialization and confirm methodology’s ability to test the model.