Numerical assessment of heat stress in dwellings and immediate surroundings: development of a Microclimate Zonal Model coupled to Buildings models

Doctorante : Flavia BARONE

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED 162 : MEGA

La persistance des épisodes de surchauffe urbaine affecte directement l’exposition aux stress thermique tout particulièrement en milieu urbain. Le but de cette thèse est donc de développer une méthodologie numérique pour évaluer le stress thermique quotidien et saisonnier dans le logement et son environnement proche. L’exposition est étudiée selon une approche eulérienne, par rapport à un lieu fixe, et une approche lagrangienne, par rapport au déplacement de l’individu. Ainsi, la thèse introduit les concepts de stress thermique, définit les indicateurs nécessaires et identifie les variables climatiques influentes ainsi que leurs échelles spatiales et temporelles. L’absence d’une approche de modélisation appropriée au stress thermique aux échelles spatiales et temporelles ciblées, conduit à développer et coupler un modèle zonal de microclimat (McZM) avec un modèle de bâtiment. Le McZM repose sur une interpolation linéaire des débits massiques obtenus avec un précalcul CFD k-epsilon RANS stationnaire. Les simulations CFD sont également utilisées pour prédire les vitesses du vent spatialisées, les coefficients de transfert convectifs et les coefficients de pression. Le McZM inclut un modèle de sol et des modèles radiatifs pour les calculs du rayonnement solaires et de grandes longueurs d’ondes, ainsi que pour le calcul de la température radiante moyenne. Pour les écoulements dans le bâtiment, un modèle de pression couplé au McZM et au modèle de de bâtiment est développé. Les composants des modèles sont soumis à une validation par comparaison avec d’autres modèles ou des données expérimentales. Une application du modèle sur un ilôt à Confluence, confirme les avantages de l’utilisation d’une approche spatialisée dans l’évaluation du stress thermique. Ce cas permet également d’évaluer les avantages relatifs de la mise en œuvre de différentes mesures de rafraîchissement sur le stress thermique.
Des perspectives d’amélioration du McZM actuel et de son processus de validation son suggérées.
 

Modélisation de la distribution spatiale de l’îlot de chaleur urbain à l’échelle locale : mise en place et évaluation d’une approche par réseau de rues

Doctorante : Julie SORIANO

Laboratoire INSA : CETHIL

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

La modélisation du microclimat urbain est un outil précieux pour évaluer différentes configurations urbaines dans un contexte de surchauffes urbaines. Deux types de modèles sont souvent utilisés : des modèles détaillés ayant recours à la CFD, ou des modèles de canopée urbaine qui représentent un motif urbain répété avec les caractéristiques moyennes d’un quartier. Dans cette thèse, un nouveau modèle se plaçant entre ces deux catégories en termes de précision et de temps de calcul est développé. Son objectif est de modéliser l’îlot de chaleur urbain dans la couche de canopée urbaine à l'échelle locale et sur une période de l'ordre d'une saison, en représentant explicitement les bâtiments. Pour cela, une approche en réseau de rues canyon est proposée, inspirée de modèles de dispersion de polluants, notamment SIRANE. Elle consiste à utiliser un maillage zonal dans lequel chaque rue canyon correspond à une maille. Les intersections relient entre elles les rues, formant un réseau. Une première partie du travail de thèse consiste au développement d'un modèle aéraulique, radiatif et thermique de rue canyon. Ce modèle est confronté à des mesures sur des rues expérimentales sans végétation (ClimaBat). Enfin, la modélisation des arbres est comparée qualitativement à des mesures sur une rue expérimentale arborée à Angers. Dans une deuxième partie, un changement d'échelle est effectué et l'approche en réseau de rues est présentée en détail. Par ailleurs, un prétraitement des données météorologiques est développé dans l’optique d'estimer les conditions limites du quartier urbain simulé, à partir de mesures à une station météorologique. Des mesures à Bâle dans le cadre de la campagne BUBBLE ont permis de l’évaluer. Finalement, le modèle complet est appliqué sur un quartier réaliste, dans le but d'évaluer la cohérence des résultats. Dans l'ensemble, cette application a montré le potentiel du modèle pour des études de microclimat urbain.

 

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.

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.

 

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.

 

Gazéification en lit fixe co-courant : étude des transitoires

Doctorante : Janett RUIZ

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

La gazéification de combustibles alternatifs permet la production locale et non- intermittente d’énergie renouvelable et peut devenir une contribution majeure à la transition énergétique et à la promotion de l’économie circulaire et territoriale. Les réacteurs à lit fixe co-courant sont les mieux adaptés aux enjeux territoriaux liés à la valorisation des déchets. Dans ces réacteurs, le taux de conversion est élevé mais la conversion homogène du combustible est difficile à atteindre et représente une barrière à leur utilisation à des performances optimales. Dans ce contexte, le projet ECoGaz (valorisation Énergétique de COmbustibles alternatifs issus de déchets par GAZéification) vise à accroître les connaissances afin de développer l’utilisation de la gazéification pour la conversion de combustibles alternatifs dans ces réacteurs. Ainsi, le principal objectif de ce travail de thèse est de proposer un modèle numérique fiable de gazéification en lit fixe co-courant permettant de représenter avec justesse la conversion de combustibles complexes. Dans le modèle développé dans cette thèse, les phénomènes réactionnels fortement couplés à l’écoulement de la phase gaz et aux phénomènes de transfert thermique dans le milieu poreux sont simulés de manière satisfaisante. Le tassement a été pris en compte. Le caractère 2D du modèle permet d’observer et de comprendre des phénomènes difficiles à mesurer. Ces informations peuvent être précieuses pour comprendre certains dysfonctionnements des réacteurs à lit fixe. De plus, ce modèle pourrait être utilisé comme outil de dimensionnement du réacteur. L’influence de plusieurs paramètres opératoires pourrait être étudiée, tels que le diamètre du réacteur, la composition de l’agent oxydant, le ratio équivalent ou l’emplacement de l’injection. D’autre part, la composition du combustible, et le diamètre des particules sont des paramètres d’entrée du modèle, qui permettent l’étude de différents intrants hétérogènes afin de valider la faisabilité de leur conversion dans un réacteur à lit fixe co-courant.

 

Sustainability of industrial heat decarbonisation strategies through 4E (energy, exergy, economic and environmental) optimisation

Doctorant : Yoann JOVET

Laboratoire INSA : CETHIL

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

Ces travaux ont pour but d’évaluer la performance annuelle globale de différentes solutions de production de chaleur industrielle, par une méthode multicritère 4E (énergie, exergie, économie et environnement). Au-delà de cette évaluation, le travail proposé porte également sur le développement d’une méthode originale permettant de prendre en compte les limites planétaires dans la prise de décision visant à remplacer un moyen de production (généralement chaudières à gaz) par une solution moins carbonée.
L’atteinte de cet objectif a conduit au développement d’un modèle d’optimisation génétique multi- objectif original combinant critères technico-économiques et environnementaux, basés sur une approche par Analyse de Cycle de Vie (ACV). Afin d’être en mesure d’évaluer les transformations à l’échelle d’un secteur industriel, différents pays européens sont considérés sur trois périodes comprises entre 2015 et 2090 pour intégrer les évolutions de contraintes sur les émissions de GES et la disponibilité de technologies de capture et stockage de carbone (CCS). Une approche par regroupement (clustering) est proposée pour réduire l’étude à 100 pas de temps représentatifs de l’année afin de limiter le temps de calcul.
Une étude de sensibilité a été menée pour classer l’ensemble des solutions non-dominées trouvées par l’algorithme, aucune de ces solutions n’étant soutenable sur l’ensemble des critères environnementaux. Pour ce faire, trois approches d’évaluation sont proposées : R1 (Référence ACV de pondérations), R2 (pénalisation linéaire du dépassement des limites planétaires), et R3 (pénalisation exponentielle de ces limites et pénalisation du CCS).
Pour le classement R1, la technologie la plus performante est la pompe à chaleur, complétée par la chaudière biomasse quand le CCS devient suffisamment développé. Pour les méthodes R2 et R3, on observe des combinaisons de technologies qui dépendent du mix électrique : combinaison pompe à chaleur et chaudière gaz pour les mix majoritairement renouvelables ou chaudière biomasse pour les mix basés sur le nucléaire.

Cette année encore, la Fête de la science, événement phare et populaire, célèbrera le partage des sciences, du 6 au 16 octobre 2023 en France métropolitaine et du 10 au 27 novembre en Outre-mer et à l’international.

Pour cette nouvelle édition, c’est le sport et la pratique sportive qui seront mis à l’honneur dans le cadre des Jeux Olympiques et Paralympiques de Paris 2024.

Qu’il s’agisse de bien-être ou de haut niveau, qu’on le pratique comme un loisir ou dans un cadre éducatif, en amateur ou en professionnel, le sport occupe une place centrale dans notre quotidien et notre société. Il brille par son omniprésence sociale, économique, médiatique… et aussi scientifique.

La Fête de la science 2023 invitera chercheurs et citoyens à se retrouver autour du plaisir du sport afin de nourrir le dialogue entre sciences et société, entre chercheurs et citoyens. Un moment de partage qui permettra de mettre en lumière la contribution des chercheurs dans l’amélioration des performances des sportifs, et le développement des connaissances trouvant des applications dans de nombreux secteurs, tels que la pharmacologie, les matériaux, les neurosciences, la psychologie ou encore la médecine.

Organisée chaque année par le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, la Fête de la science est devenue un rendez-vous incontournable pour tous les publics. Pendant une dizaine de jours, familles, scolaires, étudiants, amateurs ou passionnés de sciences échangeront lors de milliers d’événements gratuits proposés partout en France.

 

« Investigation of the thermal conductivity tuning of solid materials for energy-efficient systems using scanning thermal microscopy »

Doctorant : Wenxiang SUN

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

One potential solution for system thermal management is to create nanostructured or nanocomposite materials, as they can exhibit a tuned thermal conductivity. Two types of materials developed in this direction were studied. They are amorphous chromium disilicide (CrSi2) thin films on substrate that were modified by implantation with neon (Ne) and aluminum (Al) ions at room temperature and at 250°C for thermoelectric applications, and bulk polymer nanocomposites where nanofillers (expanded graphite, multiwall carbon nanotubes (MWCNTs), and MXenes) are used to enhance the polymer thermal conductivity for electronic applications (as an example). Scanning thermal microscopy was used to analyze the heat conduction within both the material types as a function of their microstructure change. Estimations of the contribution of phonons and electrons to the heat conduction in CrSi2 samples obtained. These results combined with material microstructure analyses show a thermal conductivity (k) decrease of the CrSi2 for all the studied samples, more pronounced for the ion-implantation at 250°C. This decrease is attributed to implantation induced defects clusters (energy carrier scattering centers), phonon path disruption by atom mass contrast and nanocrystallites (created due to a radiation-enhanced phase transformation process at 250°C) with depletion zones for electrons at nanocrystallite boundaries. For Ne-implantations, observed Ne bubbles additionally induced by the ion-implantation also lead to phonon scattering. For polymer nanocomposites, k-measurements combined with the analyses of the material microstructure allow to verify that the introduction of carboneous fillers increases the heat conduction in materials while the filler concentration increases. A new analytical model, which allows the k-estimation in the case of MWCNTs-multiphase PVDF based composites, is proposed and results are compared with measurements. Main findings show that the β phase- PVDF, created because MWCNTs introduced in the PVDF matrix act as nucleation centers for β phase-PVDF, explains the increase of the k of the nanocomposite.