Un modèle combiné pour simuler la performance globale des bâtiments

Évaluation de la performance globale des bâtiments : une tâche complexe

Dans la plupart des recherches, la modélisation énergétique, la qualité de l’air intérieur et les outils hygrothermiques sont considérés séparément dans les prédictions de rendement des bâtiments [1-3]. Les performances énergétique, de qualité de l’air intérieur (QAI) et hygrothermique sont les mesures les plus importantes dans l’analyse de rendement [4] des bâtiments et doivent être prises en compte simultanément. La nécessité de combiner les mesures de rendement des bâtiments est liée aux interactions positives et négatives entre la performance énergétique, la qualité de l’air intérieur et l’hygrothermie.

En ce qui concerne l’interaction négative entre l’efficacité énergétique et la qualité de l’air intérieur, Zender-Swiercz [5] conclut que réduire le taux de ventilation de l’air extérieur accroît les concentrations de contaminants, tandis que Stamp et al. [6] constate que l’augmentation des concentrations de NO₂ nécessite des stratégies énergétiques. Un exemple d’interaction positive entre l’efficacité énergétique et la qualité de l’air intérieur est présenté par SeppȨnen [7], qui conclut que concevoir des bâtiments en tenant compte de l’air intérieur favorise une meilleure efficacité énergétique. Dans une autre étude sur l’interaction négative entre la performance énergétique et hygrothermique, Du et son équipe [8] ont constaté qu’une augmentation de l’épaisseur d’isolation et de l’étanchéité à l’air peut entraîner de la condensation et donc augmenter les risques de moisissures. Ahmed et son équipe [9] ont constaté que le remplacement de la ventilation naturelle par une climatisation mécanique diminue le confort thermique. Dans leur étude sur les interactions positives entre la performance énergétique et hygrothermique, Pekdogan et al. [10] ont constaté que les systèmes décentralisés de ventilation murale permettent de réduire la pollution de l’air dans les bâtiments.

Ainsi, en nous basant sur les recherches passées et récentes sur les interactions positives et négatives entre la performance énergétique, la qualité de l’air intérieur et hygrothermique, nous avons conçu notre modèle combiné.

Architecture du modèle combiné

La combinaison des logiciels de performance énergétique (QAI) et hygrothermique est présentée à la figure 1. Dans cette combinaison, les logiciels d’énergie et de QAI sont couplés par cosimulation, impliquant un échange entre le débit d’air et la température. Comme le montre la figure 1, le logiciel QAI comporte deux parties. La partie 1 importe les données d’entrée (débit d’air, température, géométrie et autres variables liées à la cosimulation) sous forme de fichier QAI. La partie 2 du logiciel simule les résultats prédits.

Les données de sortie simulées par le modèle combiné du logiciel énergie-QAI, qui comprennent les débits d’air, les températures et les débits de chauffage/climatisation sous forme de fichiers énergie-QAI, deviennent les données d’entrée du logiciel de performance hygrothermique. À l’étape suivante, la sortie, soit les débits d’air sous forme de fichier de performance hygrothermique, est utilisé comme entrée de la partie 1 du logiciel QAI. Ce procédé cyclique a été répété pour différents scénarios avec les variables de contrôle des débits d’air, des températures et des débits de chauffage/climatisation entre les trois modes de performance : énergétique, QAI et hygrothermique.

Figure 1. Combinaison des logiciels de performance énergétique, QAI et hygrothermique

Nous avons validé le modèle combiné à l’aide de la méthode de Student pour échantillons appariés (pour plus de détails, voir [11-14]).

Étude de cas : quatre scénarios pour une maison de trois étages

Afin d’analyser la différence entre les résultats simulés par le modèle combiné et ceux des modèles individuels, nous avons élaboré une étude de cas basée sur une maison de trois étages, pour quatre scénarios différents : 1- Ventilateur étanche arrêté, 2- Ventilateur étanche actionné, 3- Ventilateur non étanche arrêté, et 4- Ventilateur non étanche actionné.

Dans le scénario avec ventilateur étanche arrêté, la surface de fuite est de 0,04 m². Dans le scénario avec ventilateur étanche actionné, la surface de fuite est la même et le débit du ventilateur d’évacuation, de 24 L/s. Dans le scénario avec ventilateur non étanche arrêté, la surface de fuite est fixée à 0,3 m². Enfin, dans le scénario avec ventilateur non étanche actionné, la surface de fuite est de 0,3 m² et le débit du ventilateur d’évacuation, de 24 L/s.

Toutes les simulations ont été effectuées pour les modèles individuels et combiné avec les mêmes hypothèses et trois conditions climatiques différentes : froid-humide (Montréal), tempéré-humide (Vancouver) et chaud-humide (Miami).

Les résultats simulés avec le modèle combiné et EnergyPlus tiennent compte de la consommation énergétique horaire du chauffage /climatisation de l’espace. Les résultats simulés avec le modèle combiné et CONTAM tiennent compte des concentrations intérieures quotidiennes de CO₂. Enfin, les résultats simulés avec le modèle combiné et WUFI tiennent compte du taux d’humidité horaire.

Les résultats ont été convertis en pourcentage de différences par rapport aux normes ASHRAE afin d’éviter de traiter des mesures de dimensions différentes, comme le montre la figure 2. Les moyennes sur l’année ont été analysées.

Figure 2. Comparaison des résultats simulés avec les modèles individuels et le modèle combiné

Scénarios optimaux en fonction des conditions climatiques

Les scénarios optimaux dans cette recherche ont été choisis en fonction de leurs différences minimales par rapport au niveau acceptable des normes ASHRAE pour les modèles individuels et le modèle combiné.

La figure 3 présente les résultats de la simulation de consommation énergétique horaire de chauffage/climatisation de l’espace pour les quatre scénarios pour Montréal, Vancouver et Miami. Le scénario de ventilateur étanche arrêté est le scénario optimal à la fois pour le modèle combiné et pour EnergyPlus dans les trois villes. Dans ce scénario, les valeurs prédites par le modèle combiné sont de -2,03 %, -1,82 % et -7,78 % par rapport à celles prédites par EnergyPlus pour Montréal, Vancouver et Miami, respectivement.

Figure 3. Comparaison des scénarios optimaux prédits par le modèle combiné et EnergyPlus pour Montréal, Vancouver et Miami.

La figure 4 présente les résultats de la simulation des concentrations intérieures quotidiennes de CO₂ pour les quatre scénarios pour Montréal, Vancouver et Miami. À Montréal et à Vancouver, le scénario optimal est le scénario du ventilateur non étanche actionné, à la fois pour le modèle combiné et pour CONTAM. Dans ce scénario, les valeurs prédites par le modèle combiné sont de -2,28 % et -2,46 % par rapport à celles prédites par CONTAM pour Montréal et Vancouver, respectivement.

À Miami, le scénario du ventilateur non étanche actionné reste optimal avec CONTAM seul, tandis que dans le modèle combiné, le ventilateur étanche actionné et le ventilateur non étanche actionné sont comparables. Les valeurs des scénarios optimaux prédits par le modèle combiné sont de -3,22 % par rapport au scénario optimal prédit par CONTAM.

Figure 4. Comparaison des scénarios optimaux prédits avec le modèle combiné et CONTAM pour Montréal, Vancouver et Miami

La figure 5 présente les résultats de la simulation du taux d’humidité horaire pour les quatre scénarios pour Montréal, Vancouver et Miami. Le scénario du ventilateur non étanche actionné est le scénario optimal avec le modèle CONTAM seul à Montréal, Vancouver et Miami. Par contre, dans le modèle combiné, le scénario du ventilateur étanche actionné devient le scénario optimal pour Montréal, et le ventilateur étanche arrêté, le scénario optimal pour Vancouver et Miami. Les valeurs prédites par le modèle combiné pour les scénarios optimaux sont de 54,76 %, 47,64 % et -5,54 % par rapport à celles prédites par WUFI pour Montréal, Vancouver et Miami, respectivement.

Figure 5. Comparaison des scénarios optimaux prédits avec le modèle combiné et WUFI à Montréal, Vancouver et Miami

L’avantage et l’innovation de cette recherche résident dans le modèle combiné, en raison de la possibilité d’échanger les variables de contrôle du débit d’air, de la température et du débit de chauffage/climatisation. Dans une boucle cyclique entre les sous-modèles, les scénarios optimaux peuvent être prédits selon les normes ASHRAE, alors que dans les modèles individuels, les données d’entrée du débit d’air, de la température et du débit énergétique sont définies par l’utilisateur.

Remerciements

Nous reconnaissons la contribution financière partielle de cette thèse provenant du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

Complément d’information

Pour plus d’information, consulter l’article suivant paru dans la revue Energies :

Heibati, S.; Maref, W.; Saber, H.H. Assessing the Energy and Indoor Air Quality Performance for a Three-Story Building Using an Integrated Model, Part One: The Need for Integration. Energies 2019, 12, 4775. https://doi.org/10.3390/en12244775

Heibati, S.; Maref, W.; Saber, H.H. Assessing the Energy, Indoor Air Quality, and Moisture Performance for a Three-Story Building Using an Integrated Model, Part Two: Integrating the Indoor Air Quality, Moisture, and Thermal Comfort. Energies 2021, 14, 4915. https://doi.org/10.3390/en14164915

Heibati, S.; Maref, W.; Saber, H.H. Assessing the Energy, Indoor Air Quality, and Moisture Performance for a Three-Story uilding Using an Integrated Model, Part Three: Development of Integrated Model and Applications. Energies 2021, 14, 5648. https://doi.org/10.3390/en14185648