27 Jan 2021 |
article de recherche |
Les infrastructures et les milieux bâtis
Un modèle intégrant énergie, qualité de l’air intérieur et humidité




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L’énergie, la qualité de l’air intérieur et l’humidité sont trois indicateurs clés servant à évaluer la performance générale des bâtiments. EnergyPlus, CONTAM et WUFI sont trois modèles qui servent à mesurer chacun de ces indicateurs. Chaque modèle calcule la performance d’un bâtiment selon sa perspective. Coupler différents paramètres à l’intérieur d’un modèle distinct entraîne des inexactitudes dans les prévisions de performance globale d’un bâtiment. Par conséquent, nous avons créé un modèle intégré pour évaluer simultanément les trois mesures (énergie, qualité de l’air intérieur et humidité). Ensuite, nous avons comparé les prédictions du modèle intégré sur la performance globale du bâtiment à celles de chaque modèle distinct. Les résultats démontrent que le modèle intégré donne une évaluation plus précise de la performance globale que les modèles distincts.
Modèles distincts évaluant différents paramètres de performance
Depuis des décennies, de nombreuses études comprenant des modélisations numériques, des tests expérimentaux et des mesures sur le terrain ont été menées afin d’évaluer les performances de bâtiments résidentiels et commerciaux. Dans la plupart de ces études, l’énergie, la qualité de l’air intérieur (QAI) et le taux d’humidité sont évalués séparément, à l’aide de modèles distincts [1-5]. Des chercheurs ont étudié l’efficacité énergétique des bâtiments avec EnergyPlus [6]; d’autres, la qualité de l’air intérieur avec CONTAM [7] et d’autres encore, la performance hygrothermique de l’enveloppe du bâtiment avec WUFI [8].
Intégrer les trois modèles distincts : la méthodologie
Dans cette étude, nous avons conçu un modèle intégré pour prédire simultanément les performances d’un bâtiment en matière d’énergie, de qualité de l’air intérieur et d’humidité. À la première étape, nous avons combiné les modèles d’énergie et de la qualité de l’air intérieur. Puis, nous avons combiné les modèles de qualité de l’air intérieur et d’humidité et, dans un dernier temps, les trois modèles (énergie, qualité de l’air intérieur et humidité) pour déterminer le confort thermique. À la première étape, nous avons couplé les modèles EnergyPlus et CONTAM par co-simulation, comme le montre la figure 1, une méthode décrite dans l’étude de Dols et al. [9]. Cette méthode est innovante en raison de l’échange des variables du débit d’air et de la température entre les modèles EnergyPlus et CONTAM; la figure 2 montre la correction de ces variables. Enfin, un tel couplage peut accroître la précision du modèle intégré dans l’évaluation des performances de bâtiments. La deuxième phase de cette recherche est consacrée à l’évaluation de la combinaison des modèles CONTAM et WUFI. Enfin, le modèle intégré final repose sur la combinaison des modèles EnergyPlus, CONTAM et WUFI.

Figure 1. Schéma complet du développement du modèle intégré.
Nos simulations numériques s’appuient sur trois différentes régions climatiques : Montréal, Vancouver et Miami. Pour réaliser ces simulations, l’étude de cas porte sur une maison de trois étages. Dans cet article, seule la première étape de cette recherche est évaluée, soit la combinaison des modèles EnergyPlus et CONTAM [10]. Les résultats des deux autres étapes seront publiés à une date ultérieure.

Figure 2. Mécanisme de co-simulation avec EnergyPlus et CONTAM [11].
Conditions optimales calculées avec le modèle intégré
Dans cet article, nous comparons les résultats obtenus séparément avec les modèles EnergyPlus et CONTAM au modèle intégré (couplage des deux modèles). Pour l’étude de cas de la maison à trois étages, nous avons exécuté trois scénarios, comme le montre la figure 3. Dans le scénario 1, Étanchéité à l’air, l’enveloppe montre une amélioration de 45 %, et dans le scénario 2, Ventilateur d’extraction, une amélioration de la ventilation de 50 l/s. Quand l’état énergétique et la qualité de l’air intérieur des scénarios 1 et 2 sont calculés avec EnergyPlus et CONTAM séparément, la consommation énergétique moyenne annuelle, par rapport à la réalité de Montréal, Vancouver et Miami, enregistre une diminution de 29,25 %, 26,3 % et 31,8 % dans le scénario 1, et une augmentation de 14,25 %, 11,15 % et 12,3 % dans le scénario 2, respectivement (Tableau 1). Cependant, l’échange d’air moyen annuel pour les trois villes enregistre une diminution de 70 %, 66,6 % et 65 % dans le scénario 1, et une augmentation de 33,2 %, 29,4 % et 85,9 % dans le scénario 2, respectivement. Par conséquent, le scénario 1 démontre un meilleur contrôle de consommation d’énergie, mais une QAI défavorable, et le scénario 2, une consommation d’énergie défavorable, mais une meilleure QAI.
Dans le scénario 3, des conditions sont définies pour l’étude de cas, où la consommation d’énergie et la QAI optimales sont prédites à l’aide d’un modèle intégré. En conséquence, l’état énergétique et la QAI sont prédits en conditions optimales, conformément aux résultats du tableau 1. Les conditions optimales de l’étude de cas dans le scénario 3 démontrent une amélioration de 42 % de l’enveloppe, et une amélioration de la ventilation au moyen d’un ventilateur d’extraction de 26 l/s et d’un filtre MERV12. La consommation énergétique moyenne annuelle dans le scénario 3 pour Montréal, Vancouver et Miami diminue d’environ 18,3 %, 19,7 % et 18,85 % et l’échange d’air moyen annuel s’améliore de 26 %, 26,5 % et 20,9 %, respectivement.

Figure 3. État des scénarios pour modèles distincts et modèle intégré.
Tableau 1. Comparaison du pourcentage de diminution ou d’augmentation des scénarios performance énergétique et QAI.
Conclusion
Les résultats de performance énergétique et de QAI du scénario 3 obtenus avec le modèle intégré ont été comparés à ceux obtenus avec les modèles distincts EnergyPlus et CONTAM. Les comparaisons des valeurs annuelles moyennes prévues de la consommation totale d’énergie et du taux de changement d’air calculé avec les modèles individuels et le modèle intégré sont présentées aux figures 4 et 5. Les résultats simulés avec le modèle EnergyPlus étaient supérieurs de 20,54 % et 11,48 %, et de 10,96 % et 39,93 % avec le modèle CONTAM pour Montréal et Miami, respectivement, à ceux obtenus avec le modèle intégré. On peut donc conclure que le modèle intégré est plus précis que les modèles distincts en raison de l’échange de variables de contrôle et de la correction entre les sections des modèles d’énergie et de QAI.

Figure 4. Comparaison des résultats de simulation du scénario 3 entre EnergyPlus et le modèle intégré.

Figure 5. Comparaison des résultats de simulation du scénario 3 entre CONTAM et le modèle intégré.
Complément d’information
Pour plus d’information, consulter l’article suivant paru dans la revue Energies :
Heibati, S., Maref, W., & Saber, H. H. (2019). Assessing the energy and indoor air quality performance for a three-story building using an integrated model, part one: the need for integration. Energies, 12(24), 4775.

Seyedmohammadreza Heibati
Seyedmohammadreza Heibati est étudiant au doctorat au Département de génie de la construction de l’ÉTS. Ses intérêts de recherche portent sur la modélisation et l’optimisation des bâtiments à haute performance.
Programme : Génie de la construction
Laboratoires de recherche : LTSB - Laboratoire en thermique et science du bâtiment

Wahid Maref
Wahid Maref est professeur au Département de génie de la construction de l’ÉTS. Ses recherches portent sur la science du bâtiment, la conception de méthodes expérimentales et l’analyse hygrothermique de l’enveloppe du bâtiment.
Programme : Génie de la construction

Hamed H. Saber
Hamed H. Saber est professeur au Centre de recherche Prince Saud Bin Thuniyan et au Département de génie mécanique du Collège universitaire de Jubail à la Commission royale pour Jubail et Yanbu, en Arabie saoudite.
Laboratoires de recherche :
Domaines d'expertise :
Analyse des systèmes énergétiques et étanchéité à l’air de l’enveloppe du bâtiment Évaluation de la performance hygrothermique de l’enveloppe du bâtiment Développement des normes et des codes du bâtiment nationaux et internationaux Modélisation et simulation numérique des transferts de chaleur et d'humidité dans le bâtiment Science et physique du bâtiment Mécanique des fluides et modélisation CFD Analyses des systèmes et performance énergétique

