R&D

Apprentissage statistique pour l'optimisation des temps de calculs des simulations liées au désenfumage de bâtiments

Thématique : Simulations numériques de désenfumage

L’incendie est un risque majeur à prendre en compte dans la conception des bâtiments, mais la réglementation n’est pas adaptée à toutes les situations. Par exemple à La Réunion la ventilation naturelle est privilégiée pour améliorer le confort thermique des occupants : en cas d’incendie cela impacte le mouvement des fumées au gré des vents.
Pour compléter la règlementation, l’Ingénierie de la Sécurité Incendie (ISI) permet de justifier de la performance d’une stratégie de sécurité incendie de façon personnalisée. Elle s’appuie notamment sur la modélisation numérique, dont l’inconvénient majeur est le temps de calcul. Une manière innovante de réduire significativement les temps de calculs de mécanique des fluides est d’approximer la physique avec des techniques d’Intelligence Artificielle.
Ainsi, l’objectif de la thèse est d’explorer des méthodes statistiques dans le but d’accélérer les simulations liées au désenfumage de bâtiments en présence de ventilation naturelle.

Dates du projet : 2022 - 2025

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Développement d'un micro-réseau à courant continu avec production d'énergie et stockage hybride pour l'autonomie énergétique des bâtiments

Thématique : La gestion de l'énergie

Actuellement, le réseau électrique est distribué en courant alternatif. Or, la part de l’énergie solaire produite par des panneaux photovoltaïques, délivrant du courant continu, prend de plus en plus d’ampleur dans le mix énergétique. Parallèlement, les équipements fonctionnant nativement en courant continu tels que les éclairages par leds, les équipements bureautiques et les véhicules électriques occupent désormais nos usages du quotidien. L’association de ces éléments génère des pertes énergétiques puisque leur insertion dans notre réseau nécessite de multiples conversions allant du courant continu vers alternatif et vice versa. Par ailleurs, peu de normes existent aujourd’hui pour permettre une installation sécurisée totalement en courant continu dans les bâtiments. L’objectif de cette thèse est donc de réaliser un banc de mesures 100% continu en laboratoire afin de quantifier les gains énergétiques possibles pour une distribution électrique DC (Direct Current). La seconde étape est de développer un EMS (Energy Management System) adapté à ce type d’architecture électrique pour répartir intelligemment l’énergie produite entre les équipements selon la ressource solaire disponible.

Dates du projet : 2021-2024

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IoT et jumeaux numériques au service de la maintenance prédictive des équipements

Thématique : Maintenance Prédictive

Dans le cadre d’un contrat de collaboration entre les laboratoires ENERGY-LAB, LCIS et le bureau d’études Intégrale Ingénierie, l’objectif de ce projet est d’élaborer une architecture d’instrumentation liée à l’internet des objets et la maintenance des équipements. L’Internet des objets ou IoT, est un domaine d’ingénierie et de recherche qui vise à interconnecter au travers de réseaux divers et notamment Internet, les objets qui nous entourent. Ce développement vient répondre au besoin du domaine industriel et plus particulièrement à La Réunion qui est celui de pouvoir prédire les pannes et les dysfonctionnements du process dû au matériel.
L’IoT s’accompagne d’outils, comme les jumeaux numériques, qui aident à la prise de décision en fonction des données captées par les réseaux. Ils autorisent, entre autres, d’inclure nativement de la maintenance prédictive dans leur conception. La maintenance prédictive est une méthode qui consiste à anticiper les anomalies en fonction de l’état réel des machines. Ces données seront soumises en entrée d’algorithmes entraînés à déceler les signes précurseurs de défauts éventuels.

01-02-2022

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