Thèse en cours

Apprentissage statistique pour accélérer les simulations liées au désenfumage de bâtiments

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Clément Caron
Direction : Alain BastideAlfred Lauret
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Physique du Bâtiment
Date : Inscription en doctorat le 01/02/2022
Etablissement(s) : La Réunion
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion ; 2010-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Physique et Ingénierie Mathématique pour l'Energie et l'environnemENT

Résumé

FR  |  
EN

Dans les régions tropicales insulaires comme La Réunion, la ventilation naturelle des bâtiments est privilégiée pour améliorer le confort thermique des occupants. Ce levier de la conception bioclimatique permet de réduire la consommation énergétique en limitant le recours à des systèmes actifs tels que les climatiseurs. Cependant les contraintes de sécurité incendie sont plus complexes à prendre en compte dans ce contexte de ventilation naturelle. En effet la dynamique des fumées se propageant dans un bâtiment ouvert est, par exemple, nécessairement impactée. Les ingénieurs doivent alors parfois s'appuyer sur des outils de modélisation numérique complexes pour étudier le comportement des fumées en cas d'incendie et prouver la sécurité des personnes. L'inconvénient majeur de ces logiciels de mécanique des fluides est le temps de calcul nécessaire pour obtenir des résultats satisfaisants dans un contexte industriel, et ce même avec une infrastructure de calcul adaptée. Une façon de réduire significativement les temps de calculs est de mettre en place des modèles de substitution capables d'approximer la physique sous-jacente à moindre coût. Dans ce domaine-là, les techniques d'Intelligence Artificielle, et notamment d'apprentissage automatique peuvent jouer un rôle majeur. Ainsi, l'objectif de la thèse est d'explorer des méthodes statistiques dans le but d'accélérer les simulations liées au désenfumage de bâtiments en présence de ventilation naturelle. Il s'agira de concevoir et de développer des prototypes d'algorithmes permettant, dans un cadre donné, de réduire les temps de calculs tout en conservant une précision acceptable d'un point de vue industriel.