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La simulation thermique des bâtiments

 

De la valeur ajoutée tout au long du projet 

La simulation numérique est une méthode permettant de réaliser des études de conception ou d’analyse (notamment énergétique) pour les bâtiments. Le point fort de cette approche est de pouvoir traiter des géométries diverses tout en intégrant les nombreux phénomènes physiques intervenants. Elle permet notamment de tester des combinaisons de plusieurs solutions répondant à un ensemble de besoins dans le but de choisir la plus adaptée à la situation étudiée. 


La simulation peut intervenir tout au long de la vie du bâtiment. En phase de conception, elle permet à l’architecte de comparer plusieurs réalisations d’un même projet dans un environnement dit conventionnel (scénarios de présence et d’usage normalisé, données météo moyennes, …). En phase d’exploitation, la comparaison entre un calcul thermique et des données de consommations peut permettre d’identifier des dérives dans l’utilisation ou le paramétrage des systèmes énergétiques et climatiques. Enfin dans un projet de rénovation, le bureau d’étude utilise les résultat d’un audit énergétique pour nourrir la simulation numérique afin d’étudier différentes solutions de rénovation et les comparer en termes de gains énergétiques ou de retour sur investissements.

La modélisation est devenue un outil essentiel dans l’étude et l’amélioration des performances énergétiques des bâtiments. Elle constitue notamment le cœur de l’option D du protocole IPMVP de mesure et vérification, et est utilisée pour les calculs réglementaires définis par la Réglementation Thermique (RT). Aujourd’hui, la quasi totalité des bureaux d’étude thermique ou fluide travaille quotidiennement avec la simulation numérique.


Pour les études concernant des bâtiments de taille importante, la simulation numérique peut représenter un budget conséquent. Il faut toutefois mettre ce coût en perspective des frais d’exploitation du bâtiment, et on peut alors analyser la modélisation comme une mesure de conservation d’énergie afin d’en évaluer la durée de retour sur investissements. Anica Landreneau, directrice du conseil en développement durable chez HOK, a fait cet exercice sur un échantillon de bâtiments suivis par l’entreprise. La conclusion qu’elle obtient est que la durée moyenne d’amortissement se situe entre 1 et 2 mois seulement, ce qui démontre bien le potentiel et donc l’importance de cet outil.

 

Outils pour la simulation thermique dynamique


Les modèles mathématiques utilisés pour la simulation numérique se caractérisent par leurs hypothèses de modélisation et leur domaine de validité. Il existe ainsi plusieurs modélisations dérivant de différentes considérations physiques. Dans ce contexte, de nombreux logiciels de simulation numérique ont vu le jour. Les domaines d’application varient d’un outil à l’autre : certains sont consacrés à la recherche en laissant à l’utilisateur de nombreux degrés de liberté (E+,TRNSYS), tandis que les autres sont plus fermés et ciblent les professionnels (Pleiades+Comfie, Climawin, DesignBuilder, Virtual environment) . Le comportement moyen du bâtiment peut être étudié avec des logiciels calculant des bilans mensuels ou annuels, tandis que son comportement dynamique s’obtient par des outils se plaçant à l’échelle de l’heure. Chaque modélisation, et donc chaque logiciel, possède son utilité et permet de réaliser des analyses spécifiques.


Les logiciels de simulation numérique pour le bâtiment requièrent des données d’entrée spécifiques pour fonctionner. L’inconvénient majeur de ces outils est que la connaissance de celles-ci n’est jamais fiable et complète, on parle d’incertitude sur les paramètres du modèle. Ces dernières se propagent à travers l’outil pour entacher d’erreur les résultats de l’étude. On a appris à travailler avec ces erreurs et à les quantifier en considérant des plages d’incertitudes pour chaque paramètre, créant ainsi une plage d’incertitude sur les résultats. 

 

Calibrage des modèles 


Une approche curative des ces problèmes d’incertitudes est d’ajouter de l’information en installant des capteurs sur place et en comparant les résultats numériques aux données mesurées. Ce domaine s’appelle la calibration de modèle et ouvre des perspectives importantes vers la démocratisation des outils de simulation numérique. Le protocole IPMVP fournit d’ailleurs des recommandations quant au calibrage de la modélisation pour son option D. 


Jordan Brouns, Ecotropy