Description du poste

Acteur public indépendant, au service de l'innovation dans le bâtiment, le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) exerce quatre activités clés - recherche, expertise, évaluation, diffusion des connaissances - qui lui permettent de répondre aux objectifs du développement durable pour les produits de construction, les bâtiments et leur intégration dans les quartiers et les villes. Le CSTB contribue de manière essentielle à la qualité et à la sécurité de la construction durable grâce aux compétences de ses 900 collaborateurs, de ses filiales et de ses réseaux de partenaires nationaux, européens et internationaux. Le CSTB conduit une politique active en faveur de l’égalité professionnelle et l’intégration des travailleurs handicapés.

La Direction Energie Environnement (Champs-sur-Marne) recherche pour sa division « Performances Energétiques des Bâtiments » un(e) Doctorant(e) pour une thèse « Développement de méthodologies de calibrage de modèles numériques, pour la détermination de la performance énergétique d’un bâtiment et de l’incertitude associée ».

Le travail de thèse s’effectuera en co-encadrement entre le CSTB (Champs-sur-Marne) et le laboratoire LASIE.

Contexte :

Les travaux de rénovation à haute performance énergétique ne pourront se réaliser à large échelle que si les maîtres d’ouvrage ont la certitude d’obtenir les économies d’énergie prévues et par conséquent la réduction des charges (selon les hypothèses d’évolution du prix de l’énergie). Pour cela, des modèles numériques réalistes permettant de prédire les consommations réelles sont nécessaires. On observe des outils et des méthodologies d’aide à la décision de la rénovation très différents avec des précisions diverses. Il s’agit d’introduire dans ces outils de calcul des méthodes qui permettent de rendre compte et de minimiser les incertitudes sur les variables d’intérêt prévisibles et qui corrigent les écarts entre prévision et réalité selon la disponibilité et la finesse des données ‘réelles’. Une méthodologie robuste et reproductible pour calibrer les modèles utilisés par les différents acteurs du secteur du bâtiment (maitres d’ouvrage, bureaux d’études, entreprises de construction…) est nécessaire afin prédire les consommations du bâtiment avec une incertitude minimale et connue. Le choix des bouquets de rénovation découle de ces premiers résultats.
Dans le contexte d’une mise en place de garantie de performance énergétique (GPE), minimiser les écarts entre la prévision et la consommation réelle devient un enjeu majeur. Les outils de calcul pour la conception des solutions de réhabilitation et pour l’aide à la formalisation de la cible de la garantie de performance ainsi que les outils de calcul pour la phase suivi de la performance énergétique doivent permettre d’anticiper et de maitriser les risques associés à la GPE.
Le calibrage des modèles thermiques doit se faire selon une méthodologie robuste, reproductible et fiable selon la phase du processus (conception/ réception/ exploitation) Le travail de thèse se focalise en particulier sur cette problématique de calibrage des modèles thermiques et de calcul d’incertitude sur les variables d’intérêt (consommation d’énergie tous usages/ consommation d’énergie pour le chauffage/ besoin d’énergie pour le chauffage, etc.).

Il s’agit d’analyser et de proposer une méthodologie différenciée selon la phase du processus concernée :
- Phase de conception : pour l’aide à la décision des travaux de rénovation, pour mieux prédire les performances du bâtiment après travaux. Dans le cadre d’une GPE, pour formaliser l’objectif de garantie et les méthodes d’ajustement, et pour mieux déterminer le niveau de référence si l’objectif est lié à la consommation du bâtiment avant travaux (référence)
- Phase de réception après travaux : dans cette phase et selon les constats à la réception, certains paramètres du modèles peuvent être réévalués et dans le cadre d’une GPEI, l’outil de calcul peut servir d’arbitre et enfin en phase exploitation du bâtiment pour l’aide au suivi de la performance, en particulier pour l’aide à la à compréhension et à l’anticipation des dérives et également pour l’aide à la détection des défauts des installations énergétiques qui peuvent survenir au cours du temps. La thèse s’appuiera sur les différents projets menés au sein du Département Energie Environnement sur cette problématique.

Objectif :

L’objectif de la thèse est de développer des méthodes de calibrage de modèles numériques de détermination de la performance énergétique d’un bâtiment et de l’incertitude associée, en fonction de la qualité et de la quantité d’informations/mesures disponibles sur le bâtiment considéré. On cherchera à déterminer le triptyque [paramètres du modèle numériques à calibrer ; informations/mesures disponibles ; méthode(s) de calibrage]. Les méthodes de calibrage seront ensuite appliquées suivant le schéma de la GPE, où des calibrations sont nécessaires et les incertitudes associées sont déterminées.

Procédure envisagée :

Le candidat devra s’approprier, dans un premier temps, des différents domaines de modélisation thermique dynamique du bâtiment, les calculs statistiques et des méthodes d’analyse de la sensibilité et d’incertitude. Une étude est réalisée sur l’aptitude des différents modèles thermiques dynamiques à prédire les consommations d’un bâtiment en fonction des informations disponibles. L’étude portera aussi sur les lois d’incertitude des différentes variables (météo, occupation, régulation et bâtiment). Ensuite, des méthodes de sensibilité seront étudiées pour identifier les caractéristiques les plus influentes du bâtiment/environnement après travaux. La calibration du modèle est alors réalisée, pour les paramètres plus influents, à partir des information/mesures de façon à que le modèle du bâtiment représente au plus proche le vrai comportement du bâtiment. L’analyse de l’incertitude, via la méthode dite de « Monte Carlo », permettra connaitre la précision du modèle.

Résultats attendus :

Les travaux réalisés dans le cadre de la thèse permettront d’élaborer des méthodes de calibrage robustes et reproductibles en fonction des mesures réceptionnées. La thèse permettra aussi de déterminer le lien entre la simplicité du modèle thermique et des données d’entrée, la précision attendue et le nombre de mesures disponibles. A partir de ces méthodes, on déduira comment on peut restreindre le nombre de mesures tout en restant avec un niveau de incertitude faible. Voir quels sont les mesures/informations nécessaires pour minimiser l’instrumentation du bâti toute en gardant la précision. On peut aussi envisager une application à des parcs de bâtiments.