Optimisation énergétique des salles de classe grâce à la modélisation CFD
ABG-127590 | Master internship | 6 months | euros |
2024-12-16 |
- Digital
- Mathematics
- Physics
Employer organisation
Website :
CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l’industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l’entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l’humain et couplée à l’utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale ; elle met l’humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l’angle technologique au travers de ces apports. Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs. L’équipe 1 "Apprendre et Innover" relève principalement des Sciences cognitives, Sciences sociales et Sciences de gestion, Sciences et techniques de la formation et celles de l’innovation. Les principaux objectifs scientifiques visés sont la compréhension des effets de l'environnement, et plus particulièrement des situations instrumentées par des objets techniques (plateformes, ateliers de prototypage, systèmes immersifs...) sur les processus d'apprentissage, de créativité et d’innovation. L’équipe 2 "Ingénierie et Outils Numériques" relève principalement des Sciences du Numérique et de l'Ingénierie. Les principaux objectifs scientifiques portent sur la modélisation, la simulation, l’optimisation et l’analyse de données de systèmes cyber physiques. Les travaux de recherche portent également sur les outils d’aide à la décision associés et sur l’étude des interactions humains-systèmes notamment à travers les jumeaux numériques couplés à des environnements virtuels ou augmentés. 13/12/2024 3 Ces deux équipes développent et croisent leurs recherches dans les deux domaines applicatifs de l'Industrie du Futur et de la Ville du Futur, soutenues par des plateformes de recherche, principalement celle de Rouen dédiée à l’Usine du Futur et celles de Nanterre dédiée à l’Usine et au Bâtiment du Futur
Description
Les bâtiments représentent une part importante de la consommation énergétique mondiale1,2, et une modélisation précise de cette consommation est essentielle pour réduire l’utilisation d’énergie et les coûts associés3,4. Les modèles « boîte noire »5 , qui reposent uniquement sur des données mesurées, présentent des limites pour prédire la consommation énergétique. En revanche, les modèles « boîte grise »6 , qui combinent données mesurées et connaissances physiques, offrent une meilleure précision dans ces prévisions. Cependant, ces derniers peinent à capturer les flux d'air non uniformes et les transferts thermiques par convection, notamment autour des fenêtres, en raison des variations dans la distribution de l'air7 .
Pour surmonter cette limite, ce projet vise à développer un modèle « boîte grise » capable de prédire la consommation énergétique dans les environnements de salles de classe, en s’appuyant sur des simulations préliminaires de Dynamique des Fluides Numérique (CFD). L’objectif principal du stage est de réaliser des simulations CFD afin d’établir des paramètres précis pour les flux d'air, la répartition des températures, et la qualité de l’air intérieur, augmentant ainsi la précision prédictive du modèle « boîte grise ».
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