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Confort STD

Application interactive permettant d’explorer visuellement le confort thermique à partir de résultats issus de simulations thermiques dynamiques (STD) ou de mesures.

▶️ Accès à l’application 🔗

Principe d’utilisation

L’outil permet de charger des données issues de simulations ou de mesures, puis de les explorer à travers différents indicateurs de confort.

Les données peuvent être importées :

  • par glisser-déposer de fichiers csv,
  • par copier-coller direct (depuis Excel par exemple), avec association des colonnes.
selection données

Une fois les données chargées, des filtres globaux permettent de restreindre l’analyse (plages horaires, périodes, jours de semaine), avant d’explorer les graphiques et d’exporter les résultats.

selection filtres

🎯 Objectif

L’outil vise à proposer une lecture synthétique et visuelle du confort thermique, en facilitant l’interprétation de sorties STD souvent volumineuses et difficiles à analyser.

Il permet notamment de :

  • comparer différentes variantes de simulation,
  • identifier les périodes critiques,
  • quantifier le temps passé en situation de confort ou d’inconfort,
  • objectiver des arbitrages de conception.

📊 Analyses proposées

▶️ Plus d’information sur les indicateurs de confort 🔗

Diagramme bioclimatique de Givoni

Le diagramme de Givoni permet de représenter les conditions intérieures (température, humidité) et de les situer par rapport à des zones de confort, en lien avec une vitesse d’air.

Ces zones sont définies pour une activité sédentaire et un habillement estival (clo ≈ 0.5), et peuvent être ajustées en fonction de la vitesse d’air. Une représentation en fréquence (heatmap) permet également de visualiser les zones les plus occupées.

Le diagramme repose sur une représentation des conditions hygrothermiques dans un plan (température – humidité absolue). Les zones de confort sont issues de référentiels bioclimatiques et dépendent notamment de la vitesse de l’air, avec une interpolation entre différents régimes de ventilation.

Givoni

Confort adaptatif (ASHRAE 55 – 2023)

Le modèle adaptatif repose sur la température extérieure moyenne glissante et s’applique aux bâtiments naturellement ventilés.

Il définit des zones de confort dynamiques (80 % et 90 % d’acceptabilité), qui évoluent en fonction des conditions extérieures et de la vitesse d’air.

Le modèle adaptatif s’appuie sur une température extérieure moyenne glissante :

$$ T_{rm} = (1-\alpha)(T_{ext,j-1} + \alpha T_{ext,j-2} + \dots) $$

La température de confort est ensuite définie par :

$$ T_{comfort} = 0.31 \cdot T_{rm} + 17.8 $$

Des bandes d’acceptabilité (80 % / 90 %) permettent de qualifier les conditions.
Dans l’outil, ces calculs sont réalisés à l’aide de la fonction adaptive_ashrae de la librairie pythermalcomfort, en intégrant explicitement plusieurs vitesses d’air (0 à 1.2 m/s) pour analyser l’effet de la ventilation sur le confort.

ashraee55

PMV – PPD

En complément des approches bioclimatiques et adaptatives, l’outil permet d’évaluer le confort thermique à l’aide des indices PMV (Predicted Mean Vote) et PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied), que soit selon ISO 7730 ou l’ASHRAE 55,

Ces indicateurs reposent sur un bilan thermique du corps humain et prennent en compte :

  • la température d’air,
  • la température radiante,
  • l’humidité,
  • la vitesse d’air,
  • ainsi que des hypothèses utilisateur (métabolisme, habillement).
  • calcul des indices PMV / PPD

Dans l’application, les calculs sont réalisés à partir des fonctions pmv_ppd_iso ou pmv_ppd_ashrae de pythermalcomfort, avec prise en compte :

  • d’une vitesse d’air relative (v_relative),
  • d’un habillement dynamique (clo_dynamic_iso ou clo_dynamic_ashrae).

Ces indicateurs permettent une évaluation plus normative du confort, en complément des approches adaptatives, et facilitent l’analyse de la proportion de temps passée en situation de confort (typiquement définie par -0.5 < PMV < 0.5).

pmvppd

Analyse interactive

L’ensemble des graphiques est interconnecté. Il est possible de sélectionner des points directement dans les diagrammes (lasso, clic), ce qui permet de filtrer dynamiquement les données et de recalculer les indicateurs associés.

Cette interaction facilite l’exploration de situations spécifiques (périodes chaudes, nuit, etc.), ainsi que l’analyse fine de sous-ensembles de données.

Indicateurs complémentaires

Au-delà des représentations graphiques, l’outil propose une série d’indicateurs synthétiques permettant de quantifier les résultats :

  • statistiques globales (nombre d’heures, pourcentage du temps en confort),
  • synthèses par fichier importé ou par période sélectionnée.

Ces indicateurs sont recalculés dynamiquement en fonction des filtres et des sélections, permettant une lecture quantitative directement exploitable en phase de conception.

Des évolutions sont prévues, notamment :

  • le diagramme de Brager,
  • les degrés-heures (DH) selon la RE2020.

Données d’entrée

Les données attendues incluent a minima :

  • une date / heure,
  • une température d’air,
  • une humidité relative.

Des variables supplémentaires peuvent être utilisées :

  • température extérieure,
  • température radiante,
  • température opérative.

⚠️ Limites d’usage

Les résultats dépendent fortement :

  • de la qualité des données d’entrée,
  • des hypothèses de simulation,
  • des règles de calcul retenues.

L’outil ne prend pas en compte :

  • le comportement réel des occupants,
  • les effets dynamiques du bâtiment (inertie, régulation),
  • les interactions fines avec l’environnement.
Les résultats doivent être interprétés comme indicatifs et ne remplacent pas une analyse thermique détaillée ou une expertise spécifique.

🛠️ Implémentation

Application développée en Python avec Dash , permettant une exploration interactive des données.

Principales librairies utilisées :