Développement d'un jumeau numérique pour le pilotage optimal et la maintenance prédictive de pompes à chaleur triple service pour les logements collectifs

Development of a digital twin for the optimal control and predictive maintenance of triple service heat pumps for collective housing

• Auteur / Autrice : Michael Khairallah
• Direction : Assaad Zoughaib
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Energétique et génie des procédés
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Energétique et Procédés
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : CEEP - Centre Energie, Environnement, Procédés
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Mines Paris-PSL

Mots clés

Mots clés libres

Détection de défauts

Réduction de modèles

Optimisation

Defect detection

Model reduction

Optimization

Résumé

La thèse porte sur la décarbonation du secteur du bâtiment en utilisant des pompes à chaleur réversibles triple-service pour le chauffage, la production d'eau chaude et la climatisation. L'objectif est de développer un jumeau numérique pour le pilotage optimal et la maintenance prédictive de ces systèmes, afin d'améliorer leur performance et leur fiabilité. Ce modèle numérique visera à simuler le comportement de la pompe à chaleur en conditions normales et dégradées, et à optimiser sa gestion en temps réel. Les résultats attendus incluent la création d'un jumeau numérique précis et la mise en place de stratégies de maintenance prédictive et de pilotage adaptatif pour minimiser les coûts et garantir une faible consommation d'énergie.

This thesis focuses on the decarbonization of the building sector by replacing existing heating, hot water, and air conditioning systems with triple-service reversible heat pumps. The goal is to develop a digital twin for optimal control and predictive maintenance of these systems, ensuring efficiency and reliability. The digital twin will simulate the heat pump's behavior under normal and degraded conditions, enabling adaptive control and performance optimization. It will also model defect sources and performance degradation to detect issues early and define effective maintenance strategies, minimizing costs and service downtime. The model will be validated through experiments, and the strategies will be tested in real-world conditions. The expected outcome is an accurate, real-time-operating digital twin and effective control and maintenance strategies for triple-service heat pumps.