Contribution of machine learning to the prediction of building energy consumption

Doctorante : Yuyao CHEN

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

The ongoing energy transition, pivotal to mitigate global warming, could significantly benefit from advances in building energy consumption prediction. With the advent of big data, data-driven models are increasingly effective in forecasting tasks and machine learning is probably the most efficient method to build such predictive models nowadays. In this work, we provide a comprehensive review of machine learning techniques for forecasting, regarding preprocessing as well as state-of-the-art models such as deep neural networks. Despite the achievements of state-of-art models, accurately predicting high-fluctuation electricity consumption still remains a challenge. To tackle this challenge, we propose to explore two paths: the utilization of soft-DTW loss functions and the inclusion of exogenous variables. By applying the soft-DTW loss function with a residual LSTM neural network on a real dataset, we observed significant improvements in capturing the patterns of high-fluctuation load series, especially in peak prediction. However, conventional error metrics prove insufficient in adequately measuring this ability. We therefore introduce confusion matrix analysis and two new error metrics: peak position error and peak load error based on the DTW algorithm. Our findings reveal that soft-DTW outperforms MSE and MAE loss functions with lower peak position and peak load error. We also incorporate soft-DTW loss function with MSE, MAE, and Time Distortion Index. The results show that combining the MSE loss function performs the best and helps alleviate the problem of overestimated and sharp peaks problems occured. By adding exogenous variables with soft-DTW loss functions, the inclusion of calendar variables generally enhances the model’s performance, particularly when these variables exhibit higher Pearson’s correlation coefficients with the target variable. However, when the correlation between the calendar variables and the historical load patterns is relatively low, their inclusion has a negative impact on the model’s performance. A similar relationship is observed with weather variables.

Optimisation énergétique d’un groupe frigorifique au CO2 transcritique

Doctorante : Ana Maria PAEZ ALVAREZ

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Le dioxyde de carbone (CO2, R744) est une alternative prometteuse pour les systèmes de réfrigération car il ne contribue pas à l'appauvrissement de la couche d'ozone et a peu d'impact sur le réchauffement climatique par rapport aux autres fluides frigorigènes conventionnels tels que les HFC et les HFO. De plus, contrairement à certains fluides naturels, il n'est ni toxique, ni inflammable, ni corrosif. Toutefois, les systèmes de réfrigération au CO2 ont des performances limitées en raison de leur basse température critique, qui peut être inférieure à la température extérieure. Par conséquent, ils doivent fonctionner en régime transcritique, à une très haute pression.

Cette thèse a pour objectif d'améliorer les performances des systèmes de réfrigération au CO2 dans la production de froid positif pour les vitrines des supermarchés ou pour des applications de climatisation. Dans un premier temps, une étude bibliographique a été menée sur les différentes configurations proposées dans la littérature, ainsi qu'une étude expérimentale de la performance des différents agencements (y compris l'ajout d'échangeurs de chaleur et d'un multi-éjecteur liquide) installés dans un banc d'essai régulé de taille industrielle (40 kW froid). Les résultats ont également été utilisés pour estimer les performances de machines au CO2 dans différentes zones climatiques de la France et avec une puissance frigorifique représentative des supermarchés. Ensuite, des modèles de simulations dynamiques ont été développés sous Dymola (Modelica 4.0) et validés avec les résultats expérimentaux obtenus précédemment. Les écarts entre la simulation et l'expérimentation sont très satisfaisants, étant inférieurs à 8 %. Dans un deuxième temps, différentes améliorations du cycle thermodynamique ont été proposées : les résultats de la thèse montrent une augmentation du coefficient de performance (COP) au-delà de 17 %. Enfin, une brève étude énergétique et d'inflammabilité a été réalisée sur les mélanges CO2/propane comme alternative pour optimiser le COP d'une installation transcritique au CO2.

Modélisation des phénomènes de coalescence des fissures sous pression associés au procédé Smart Cut

Doctorant : Esso-Passi PALI

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

La méthode X-FEM a été utilisée pour modéliser la rupture par coalescence des fissures dans le cadre du procédé Smart Cut. Le maillage fractal 3D a été implémenté pour réduire le temps de calcul en assurant une bonne précision sur le calcul des facteurs d’intensité des contraintes et le taux de restitution d’énergie. Un algorithme basé sur la méthode implicite d’Euler a été implémenté pour prédire la pression dans une fissure au cours de sa propagation et les résultats ont été validés par comparaison à la solution analytique d’une fissure circulaire se propageant dans un massif infini. Le modèle de coalescence de deux fissures en 3D a été développé et des critères de coalescence ont été établis. Une approche a été mise en place pour modéliser des fissures en 3D à partir de données expérimentales. Une technique prospective a ensuite été proposée pour évaluer l’exposant de rugosité à partir de la surface créée suite à la propagation d’une fissure. Enfin, une étude paramétrique a été menée pour évaluer les facteurs pouvant influencer la rugosité post-fracture et les critères de coalescence dans le Smart Cut, notamment la présence d’oxyde de silicium.

 

Optimisation énergétique dans la rénovation du bâtiment

Doctorant : Souleymane DANIEL

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

Ce travail de thèse s’intéresse à la prise des décisions pour les choix de solutions de rénovation énergétique des bâtiments résidentiels collectifs. Comme seulement 1 % des nouvelles constructions sont ajoutées au parc immobilier chaque année en France, la rénovation est le levier principal dans la sobriété énergétique. L'objectif de la thèse est d'aider les acteurs de la rénovation énergétique à élaborer une stratégie de rénovation en utilisant une méthode d'aide à la décision adaptée. Le projet de recherche s'appuie sur un cas d'étude concret, une résidence qui comprend 67 logements répartis dans trois bâtiments.

 

Fiabilité de la méthode de prédiction vibro-acoustique SEA dans un contexte d'évaluation subjective du confort acoustique automobile.

Doctorant : Valentin MIQUEAU

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

À mesure que les habitacles des nouveaux véhicules deviennent de plus en plus silencieux, la qualité du son et le confort acoustique intérieurs se sont imposés comme des arguments de premier ordre pour les constructeurs automobiles afin de se démarquer de leurs concurrents.
Actuellement, la recherche sur la perception sonore en automobile repose sur une approche expérimentale basée de signaux enregistrés sur des prototypes coûteux.
L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité d’utiliser les prédictions numériques d’un modèle basé sur la méthode SEA (Statistical Energy Analysis) et développé par Saint-Gobain Research Compiègne, afin de générer les signaux nécessaires aux expériences subjectives.
Ce modèle peut prédire l'impact du changement de vitrage sur le niveau sonore d'un véhicule exposé à des bruits environnementaux. Cependant, son utilisation pour évaluer le confort automobile a soulevé plusieurs interrogations :
(i) Comment générer des signaux audios à partir des niveaux de pressions acoustiques prédits ?
(ii) Les signaux obtenus permettent-ils de réaliser des études du confort acoustique dans l'habitacle avec la même fidélité que des enregistrements mesurés sur véhicule ?
Ces questions sont considérées à travers (1) la mise en place d’une méthode d’auralisation des résultats du modèle numérique SEA et la réalisation d’expériences subjectives afin de comparer le désagrément ressenti en fonction de l’origine des sons (mesurés ou simulé). Une divergence des évaluations pour les verres trempés est alors identifiée. Un apport de dissipation de la part des joints, non pris en compte dans le modèle, est suspecté comme en étant l’origine.
(2) Le comportement vibro-acoustique d’un verre trempé monté dans des joints automobiles et sa sensibilité à la dissipation qu’ils apportent est donc prouvé non négligeable.
(3) Un modèle FEM est donc mis en place pour prédire les pertes par transmission caractérisant le système complet (verre et joints) dans le modèle SEA.

Étude théorique et numérique de systèmes thermophotoniques en champ proche appliqués à la récupération d'énergie

Doctorant : Julien LEGENDRE

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Dans un système thermophotonique en champ proche, une diode électroluminescente chaude est placée à faible distance d'une cellule photovoltaïque maintenue à température ambiante. Le rayonnement émis par la diode électroluminescente, qui présente une intensité élevée grâce aux phénomènes d'électroluminescence et d'effet tunnel de photons, permet à la cellule photovoltaïque de produire une quantité importante d'énergie électrique : le système convertit la chaleur fournie au corps chaud en électricité. Dans cette thèse, on analyse le fonctionnement de ce système par des approches théoriques et numériques. La conversion rayonnement-puissance électrique ayant lieu dans les deux composants est d'abord modélisée à l'aide d'équations de conservation. Cela permet de développer une expression analytique de la valeur maximale de l'efficacité au maximum de puissance pour un rayonnement monochromatique ou à large spectre. Des efficacités quantiques élevées doivent être considérées pour rendre la puissance de sortie et l'efficacité compétitives. Le transport de charges dans les semi-conducteurs est ensuite simulé grâce à un code résolvant les équations de dérive-diffusion en une dimension et incluant l'émission thermoïonique et l'effet tunnel aux interfaces, permettant l'étude de structures réalistes. L'optimisation de systèmes composés d'homostructures permet d’introduire un dispositif capable de générer une puissance maximale de l'ordre du W.cm-2 pour une diode électroluminescente à 600
K. Son analyse révèle l'importance de la configuration en champ proche, l'augmentation de l'efficacité quantique qu'elle induit étant essentiel au bon fonctionnement du système. On propose finalement un dispositif plus robuste, basé sur des hétérostructures composées de couches actives en InGaAs et de couches de confinement en InGaP. Cette architecture permet de conserver une puissance électrique élevée même lorsque des pertes auparavant négligées sont considérées, la puissance maximale ne diminuant alors que d'un facteur 4. Ces travaux démontrent que cette technologie de récupération d’énergie originale est prometteuse pour des températures de quelques centaines de degrés Celsius.

 

Développement de méthodes de fusion, modélisation et classification des indicateurs vibratoires de surveillance des ensembles mécaniques basées sur les paramètres d’utilisation. Application à l’hélicoptère

Doctorant : Maxime MEUTERLOS

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Les systèmes VHMS (Vibration Health Monitoring System) installés sur les hélicoptères ont un rôle stratégique pour augmenter la sécurité en vol des opérateurs et passagers. Ces systèmes consistent à enregistrer des données opérationnelles en vol, en particulier de nature vibratoire, et à surveiller l’intégrité des ensembles mécaniques par le biais d’indicateurs issus du traitement des signaux. Le principe de base se fonde sur le postulat que l’apparition d’un mode de défaillance engendre une évolution caractéristique des valeurs des indicateurs. Une limite rencontrée par les systèmes VHMS est cependant liée à la forte dépendance des indicateurs aux conditions de vol qui, pour les hélicoptères, sont susceptibles de varier rapidement et de manière complexe. Ces variations, aujourd’hui difficilement maîtrisées, peuvent masquer la signature d’une défaillance mécanique. Il en résulte donc une ambigüité sur l’interprétation de l’origine d’évolution observée des indicateurs. \\ \\
Dans ce manuscrit, des méthodes de normalisation sont développées permettant d’estimer des indicateurs vibratoires normalisés, c'est-à-dire insensibles aux conditions de vol. Dans un premier temps, une revue des méthodes de normalisation couramment utilisées dans la littérature est présentée. Dans un deuxième temps, un cadre statistique paramétrique modélisant les indicateurs vibratoires est proposé et repose sur des modélisations cyclostationnaires du signal vibratoire. Ce cadre paramétrique sera utilisé pour construire deux approches de normalisation des indicateurs vibratoires. La première basée sur le clustering-classification permettant de lier les phases de vol de l’hélicoptère à la statistique de l’indicateur vibratoire. Puis, une deuxième basée sur la régression de paramètres de distributions de quantile conditionnées sur les paramètres de vol expliquant la variabilité des indicateurs de santé. En parallèle, une étude de sensibilité permettant d’identifier ses paramètres de vol est menée.

Modélisation hydrologique de l'infiltration des eaux pluviales dans les sols urbains en prenant en compte les chemins préférentiels

Doctorante : Asra ASRY

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

L'infiltration joue un rôle crucial dans le cycle urbain de l'eau en servant comme limite entre le ruissellement et de l'absorption. Cette étude vise à relever le défi de modéliser de manière pratique et fiable l'infiltration pour les Systèmes de Gestion Durable des Eaux Pluviales (SUDS), en mettant l'accent sur une approche facilement ajustable basée sur des principes physiques, cherchant à équilibrer entre complexité et parcimonie.
Cela implique la nécessité de réduire au maximum le nombre de paramètres, l'utilisation de paramètres physiques collectés sur le terrain et l'examen de l'impact des macropores sur les taux d'infiltration à travers les SUDS. Diverses méthodes ont été introduites et évaluées pour répondre à ces questions. Dans un premier temps, cette thèse propose le développement d'un nouveau module appelé INFILTRON-mod, un modèle d'infiltration basé sur des principes physiques et pouvant être calibré facilement, démontrant ainsi son potentiel d’intégration dans des modèles hydrologiques. Un ensemble important de données expérimentales ainsi que des résultats synthétique (Hydrus) sont utilisés pour la validation. Ensuite, la thèse étend le modèle proposé en incorporant un concept de perméabilité duale pour prendre en compte les écoulements préférentiels dans les SUDS. Finalement, cette étude conduit à une analyse de l'incertitude et de la sensibilité des modèles proposés.
Pour conclure, cette thèse a produit des informations cruciales pour l’optimisation de la modélisation des outils de gestion des eaux urbaines en couplant un volet « science du sol » et un volet « modélisation hydrologique des SUDS ». Il est recommandé de poursuivre les recherches pour améliorer et élargir la portée des modèles proposés, contribuant ainsi à une représentation plus précise des phénomènes hydrologiques dans leur complexité au sein des SUDS.
 

Impact des séries chronologiques de pluies futures à horizon 2100 sur les déversements des réseaux d'assainissement.

Doctorant : Frédéric GOGIEN

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

Les maîtres d’ouvrage des systèmes d’assainissement s’interrogent sur la nécessité de prendre en compte l’évolution du climat dans le développement de leur patrimoine. Or les prévisions climatiques accessibles ne sont pas disponibles avec des résolutions spatiales et temporelles compatibles avec une utilisation en hydrologie urbaine.
Dans un premier temps, l’objectif de cette thèse a été de développer une méthode de construction des séries chronologiques de pluies futures utilisables en hydrologie urbaine à partir des sorties de cinq modèles climatiques. Dans un second temps, afin de quantifier l’impact de ces pluies futures sur le fonctionnement des réseaux d’assainissement, deux modèles ont été élaborés en parallèle : un modèle conceptuel distribué et un réseau de neurones de type NARX. Enfin, les séries chronologiques de pluies futures ont été utilisées en entrée de ces deux modèles pour analyser la conformité des systèmes d’assainissement sur la période 2021-2100. Le site d’étude retenu pour ce travail est le système d’assainissement de Valence-Romans Agglo (Drôme).
La méthode de simulation des pluies futures proposée est fondée sur une descente d’échelle spatiale dérivée de la méthode quantile/quantile, combinée à une désagrégation temporelle par recherche d’analogues. Les résultats de modélisation montrent que les deux modèles produisent des volumes déversés au niveau du déversoir principal du système comparables suite aux étapes de calage et de validation. Les simulations réalisées à l’aide du modèle distribué indiquent une évolution des volumes déversés comprise entre +13% et +52% sur la période 2021-2100. Sur la base des mêmes pluies futures, les résultats du réseau de neurones confirment la tendance, particulièrement pour trois des cinq modèles climatiques considérés. L’analyse des déversements à l’échelle du système d’assainissement de Valence permet de conclure que pour un critère d’évaluation de la conformité basé sur le volume, le système sera jugé non conforme de manière plus fréquente dans l’avenir.

Intravascular manometry by clinical color Doppler

Doctorante : Samaneh CHOUPANI

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA162 MEGA

Assessment of the severity of arterial stenosis is critical for therapeutic decisions. Invasive methods using pressure wires to measure trans-stenotic pressure drops can have severe clinical side effects. Therefore, non-invasive methods using ultrasound imaging are preferable. This study aimed at introducing an ultrasound-based approach to estimate trans-stenotic pressure drops in significant arterial stenoses using clinical vascular color Doppler imaging. The proposed physics-constrained optimization method consists of two successive steps: 1) it recovers a regularized two-dimensional velocity vector field from the color Doppler velocity field, and 2) it derives relative pressures by integrating the fluid-dynamics Navier-Stokes equation using a finite difference method. We validated the innovative approach in silico using computational fluid dynamics and acoustics simulations and in vitro through particle image velocimetry and color Doppler experiments.