Optimisation opérationnelle des performances d'un bâtiment connecté.Apport des techniques de jumeau numérique et de prise de décision intelligente

Operational optimization of connected building performance.Contribution of digital twin and intelligent decision-making techniques.

• Auteur / Autrice : Sebastien Gerin
• Direction : Frédéric Merienne
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2024
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISPEN Laboratoire d'Ingenierie des Systèmes Physiques et Numériques

Mots clés

Mots clés libres

Jumeaux numériques

Bâtiment intelligent

Campus intelligent

Bim

Digital twins

Data driven smart building

Bim

Résumé

Le jumeau numérique offre une opportunité prometteuse d'implémenter des villes intelligentes en intégrant les mondes virtuels et physiques dans l'industrie du bâtiment et de la construction. Ces modèles virtuels permettent une gestion efficace des bâtiments en surveillant, optimisant et garantissant une utilisation durable des ressources énergétiques. L'objectif de ce projet de recherche est d'étudier les meilleures pratiques d'intégration des jumeaux numériques dans les bâtiments connectés en vue d'optimiser leur exploitation. L'accent sera mis sur l'amélioration de la gestion et de l'efficacité opérationnelle de ces bâtiments. Un premier verrou consiste à identifier les données essentielles pour optimiser l'exploitation et mesurer avec précision les performances réelles du bâtiment. Pour cela, il conviendra d'étudier les modèles de données disponibles (BIM, environnementaux, énergétiques), des capteurs déployés (IOT), mais aussi des modèles exogènes (ex : météo, végétation) actuels et futurs et leur intégration au sein du jumeau numérique. Un deuxième verrou vise à établir la mise en place de stratégies de maintenance intelligentes afin de garantir un niveau élevé de réparabilité tout en réduisant et optimisant les coûts d'entretien. De plus, il est essentiel d'étudier les différents moyens de calculer la valeur socio-économique créée pour les parties prenantes du lieu (opérateur, propriétaire(s), usagers) à partir des données collectées et d'indicateurs pertinemment sélectionnés. Enfin, un troisième verrou consiste à assurer une bonne compréhension des informations par un opérateur d'exploitation du bâtiment. Pour cela, nous envisageons d'étudier et utiliser plusieurs outils et technologies nécessaires concernant : (i) le stockage des données hétérogènes contextualisées, (ii) la visualisation des informations issues des données générées par le bâtiment et collectées dans son environnement et (iii) l'exploitation de ces données. Des méthodes d'intelligence artificielle seront enfin développées dans le but de faciliter la compréhension des phénomènes observés/observables et d'optimiser l'ensemble des prises de décisions. Pour atteindre ces objectifs, une collaboration entre plusieurs partenaires académiques a été établie. Le premier partenaire académique est le Campus Métropolitain de Dijon qui abrite deux écoles d'ingénieurs : l'Ecole Supérieur des Travaux publics (ESTP) et l'Ecole Supérieure d'électronique de l'Ouest (ESEO). Ce campus exemplaire en matière de connectivité et du numérique est l'un des premiers bâtiments français BIM GEM READY, permettant un suivi précis de l'occupation, de l'usure et de la consommation énergétique. Le second partenaire académique, la Cité du Numérique de Chalon-sur-Saône, regroupe les ressources d'un consortium d'acteurs de l'enseignement supérieur (ENSAM, CNAM, UIMM). De même que le Campus Métropolitain, l'Usinerie est équipé par un ensemble de capteurs permettant de connaître en temps réel l'état du bâtiment. Les deux partenaires académiques mettent à disposition leurs ressources pour ce projet de recherche et serviront de terrains d'expérimentation idéaux pour la mise en œuvre de preuves de concept.

The digital twin offers a promising opportunity to implement smart cities by integrating virtual and physical worlds in the building and construction industry. These virtual models enable efficient building management by monitoring, optimizing and ensuring the sustainable use of energy resources. The aim of this research project is to study best practices for integrating digital twins into connected buildings, with a view to optimizing their operation. The focus will be on improving the management and operational efficiency of these buildings. The first challenge is to identify the data needed to optimize operations and to measure actual building performance accurately. This will involve studying available data models (BIM, environmental, energy), sensors (IOT), as well as current and future external models (e.g. weather, vegetation), and integrating them into the digital twin. A second challenge is to establish intelligent maintenance strategies to guarantee a high level of repairability, while reducing and optimizing maintenance costs. In addition, it is essential to study the various ways of calculating the socio-economic value created for the site's stakeholders (operator, owner(s), users) based on the data collected and appropriately selected indicators. Finally, a third challenge is to ensure that the information can be properly understood by a building operator. To achieve this, we plan to study and use several tools and technologies required for: (i) storing contextualized heterogeneous data, (ii) visualizing information from data generated by the building and collected in its environment, and (iii) exploiting this data. Finally, artificial intelligence methods will be developed to facilitate the understanding of observed/observable phenomena and optimize all decision-making processes. To achieve these objectives, a collaboration between several academic partners has been established. The first academic partner is the Dijon Metropolitan Campus, home to two engineering schools: the Ecole Supérieure des Travaux Publics (ESTP) and the Ecole Supérieure d'Électronique de l'Ouest (ESEO). This exemplary campus in terms of connectivity and digital technology is one of France's first BIM GEM READY buildings, enabling precise monitoring of occupancy, wear and tear and energy consumption. The second academic partner, the Cité du Numérique de Chalon-sur-Saône, brings together the resources of a consortium of higher education players (ENSAM, CNAM, UIMM). Like the Campus Métropolitain, the Usinerie is equipped with a set of sensors providing real-time information on the state of the building. The two academic partners are making their resources available for this research project, and will serve as ideal testing grounds for the implementation of proofs of concept.