Consommations énergétiques des piscines collectives : optimisation et prédiction de la stratégie de chauffage des bassins

par Maïté Bernhard

Projet de thèse en Physique Energétique

Sous la direction de Jean Castaing-lasvignottes et de Olivier Marc.

Thèses en préparation à La Réunion , dans le cadre de École doctorale Sciences, Technologies et Santé , en partenariat avec Physique et Ingénierie Mathématique pour l'Energie et l'environnemENT (laboratoire) depuis le 01-09-2017 .


  • Résumé

    Contexte : Les piscines collectives sont des lieux importants de consommation énergétiques (environ 2800 kWh/m2 de plan d'eau : chauffage, déshumidification et production d'ECS des douches comprises). La conversion progressive du chauffage traditionnel par chaudière gaz au profit de pompes à chaleur et/ou de solutions solaires a permis une réduction substantielle (30 à 40 %) des factures énergétiques correspondantes. En complément d'une solution ancienne ou plus récente, une gestion adaptée du ou des modes de chauffages permettrait en parallèle de réduire les consommations pour un coût d'investissement faible. Objectifs : L'objectif est de concevoir un contrôle commande prédictif permettant, en fonction de l'état de la piscine (température d'eau, d'air, humidité,…), des conditions climatiques de l'instant (température, humidité, vitesse d'air, température de ciel,…) et de celles prévues à un horizon de temps court (quelques heures), d'actionner le système de chauffage (solaire, électrique, gaz,…) et de circulation d'eau (débit constant ou pompe à vitesse variable) pour une production des conditions optimales d'utilisation (température du bain à un temps donné en particulier) au coût énergétique et/ou économique minimal (système de production de chaleur et annexes : pompes, ventilateurs,… compris). Pour cela il est nécessaire d'appréhender le comportement d'une piscine collective. Cela suppose la modélisation dynamique de l'ensemble des échanges qui interagissent entre la piscine et son environnement, en terme de transferts de chaleur (conduction dans les parois, convection/évaporation avec l'air extérieur, rayonnement avec l'extérieur : parois et ciel) et de masse (évaporation par convection/diffusion, pertes par transport liquide : éclaboussures par exemple). En outre, les conditions de fonctionnement (plages d'utilisation, fréquentation et taux d'utilisation) et aux limites (apports solaires directs et indirects, conditions climatiques externes) rajoutent une difficulté supplémentaire à l'estimation de ce comportement. Enfin, la simulation de scenarii différents de chauffage en prenant en compte cette dynamique et l'état supposé des conditions climatiques futures permettent de sélectionner chaque jour la solution la moins énergivore et/ou la plus économique et d'assurer un fonctionnement optimal de la piscine. Le travail proposé dans la thèse consiste dans un premier temps à compléter l'étude bibliographique nécessaire au projet et concernant : - La modélisation globale des bassins (modèle dynamique de piscine : équation de conservation, équation de transfert) - La modélisation des transferts et des conditions aux limites (convection, rayonnement (jour/nuit) et évaporation) - La modélisation des systèmes actifs ou passifs associés au chauffage ou à la limitation des déperditions du bassin (Pompe A Xhaleur, chaudière, solaire, couverture isolantes) Dans un second temps, des mesures réelles effectuées sur la piscine collective de Vue-Belle durant une saison hivernale complète permettront une meilleure fiabilité du modèle. En effet, dans la littérature, les phénomènes d'échanges ayant lieu à la surface libre du bassin sont souvent décrits par des modèles empiriques linéaires ou sont déduits par analogie (convection-évaporation par exemple. La principale difficulté réside alors dans leur utilisation très dépendante du domaine de validité dans lequel ils ont été établis. Pour pallier en partie ces problèmes, l'expérimentation est souvent utile afin de pouvoir tester le modèle numérique et contribuer à sa validation. Ainsi, il s'agira alors : - De choisir les modèles de transfert les plus adaptés ; - De réaliser les éventuelles identifications paramétriques des modèles retenus ; - D'effectuer la validation expérimentale complète ; - De réaliser l'analyse énergétique de l'ensemble du dispositif. Dans un troisième temps, fort d'un modèle validé et numériquement robuste, en fonction de conditions météorologiques futures supposées (horizon de temps court) une optimisation discrète et continue sera menée afin de définir la meilleure stratégie de chauffage pour un minimum énergétique et/ou économique. Cette optimisation sera effectuée sur la base du modèle phénoménologique développé et/ou sur la base d'un modèle réduit auto-adaptatif (auto apprentissage, machine learning, algorithme évolutionniste, …). En termes d'optimisation et de contrôle optimal, 2 pistes seront envisagées. L'une que l'on qualifie de directe consiste à rechercher à partir d'un système dans un état donné, de simuler l'évolution future de la température de l'eau et appliquant différents protocoles de chauffage selon une méthode de type essais/erreur (dichotomie, simplex à pas variable, algorithmes génétiques,…) et à trouver celui permettant de satisfaire l'objectif. La seconde que l'on qualifie d'inverse revient en partant des conditions finales (une température à un instant donné en l'occurrence) de simuler à rebours le comportement de la température du bassin et ainsi déterminer le temps à partir duquel il a fallu mettre en marche la PAC. La bibliographie est assez riche en la matière mais le choix de la méthode reste à affiner pour concilier à la fois précision, fiabilité, robustesse et temps de calcul de la modélisation. Enfin, l'implémentation du code permettra le test in situ afin de vérifier et valider les hypothèses prises préalablement et tester la faisabilité réelle du concept ainsi que des solutions matérielles et logicielles associées qui auront été développées. Cette étape sera réalisée sur le site même de la piscine de Vue Belle qui aura été instrumentée et équipée pour l'occasion. Dans la mesure où la société Sunny Shark envisage un déploiement de cette solution technique à d'autres piscines collectives situées à la Réunion et en métropole, ourdoor et indoor, il est probable que d'autres jeux de mesures expérimentales puissent être utilisés afin de valider le protocole complet. Ce travail d'acquisition de données réalisé par Sunny Shark durant la troisième année de la thèse en parallèle de cette dernière partie pourra, selon l'état d'avancement des travaux, être intégré dans le manuscrit final.

  • Titre traduit

    Energy consumption of collective swimming pools : optimization and prediction of the pool heating strategy


  • Résumé

    Public swimming pools have an important energy consumption (heating, dehumidification and sanitary hot water): around 2800 kWh per square meter of water surface but are rarely optimized. The objective of the current work is to find the best daily heating strategy to apply to a swimming pool energy system by simulating its dynamic evolution. The ability to attain the target depends on the quality of the predictive model taking into account all the significant physical phenomena, the weather, the geometry of the place and the users' behavior. Many complex and coupled heat transfer enter into account in the system.