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pyViewFactor

Dans la continuité des stages de Marc ALECIAN (2021), puis Mina CHAPON (2021), un outil Python a été développé pour calculer les facteurs de formes de rayonnement entre « facettes » planes.

Incontournables dans la détermination de la température moyenne radiante, les facteurs de formes sont un paramètre de première importance dans la détermination du confort thermique, notamment pour le rayonnement CLO & GLO (plus d’explications sur la page dédiée : Calcul de la MRT).

Après avoir été présenté à la conférence IBPSA France 2022, le code est désormais disponible sur Gitlab : https://gitlab.com/arep-dev/pyViewFactor et sur PyPi avec un simple pip install pyviewfactor !

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IBPSA France 2022

AREP L’hypercube était présent à la conférence IBPSA France 2022 (à Châlons-en-Champagne, du 19 au 20 mai 2022) pour présenter un article intitulé « Calcul des facteurs de forme entre polygones – Application à la thermique urbaine et aux études de confort« .

Des travaux sont en cours pour rendre ces codes open-source, sous forme de librairie Python – Stay tuned!

Abaque de FF entre une parois et un individu (cylindre)

Comparaison des températures de surfaces avec et sans prise en compte des FF exactes

Calcul de la MRT prenant en compte les FF urbains

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La P.E.T. dans pythermalcomfort

Notre version python de l’indicateur de confort Physiological Equivalent Temperature (PET) publiée en 2018 dans Building&Environment a rejoint le package python pythermalcomfort, projet dont les contributeurs sont issus du Center for the Built Environment (CBE) de l’université de Californie à Berkeley (notamment S. Tartarini & S. Schiavon).

pythermalcomfort regroupe de nombreux autres indicateurs (PMV/PPD, SET, DR… ça ne vous dit rien ? Un récap sur notre site) et la PET en régime permanent vient s’y ajouter naturellement pour une plus large diffusion de ce modèle de référence.

Plus d’infos dans la doc !

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Grand Prix National de l’Ingénierie – Syntec

L’hypercube est fier d’avoir contribué au Grand Prix National de l’Ingénierie 2021, remporté par les équipes d’AREP, pour le projet de transformation de la gare Saint-Michel Notre-Dame (RER C).

Pour l’hypercube, c’est la reconnaissance de l’expertise Qualité d’Air, née à l’occasion de ce projet en 2017.
Après des phases d’études préliminaires qui ont été marquées par le développement de modèles prédictifs de la qualité d’air en gare, une collaboration fructueuse avec le CSTB nous a permis de développer un cadre de simulation pour estimer la ventilation induite par le passages de train (effet « piston »), principale moteur de l’amélioration de la qualité d’air sur ce projet.

Par la suite, il a fallu composer avec les autres contraintes du site, tel que l’acoustique et la problématique anti-crue. C’est justement ce travail collectif et itératif des différentes ingénieries qui a été récompensé par le GPNI !

Ci dessous une présentation vidéo des principaux enjeux du projet :

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UTCI & T_mrt mondiale

Une « nouvelle » base de données est mise à disposition par l’union européenne, dans le cadre du projet Copernicus (accès gratuit avec création de compte).

UTCI et T_{MRT} le 31 août 2018

 

Elle contient l’UTCI (Universal Thermal Confort Index, un indicateur de confort thermique ressenti) ainsi que la MRT (Mean Radiant Temperature, essentielle dans le calcul du confort thermique) depuis 1979 jusqu’à aujourd’hui. Ces paramètres sont calculés par le modèle ERA5-HEAT (Human thErmAl comforT). Il s’appuie sur des réanalyses d’observations planétaires  qui permettent d’avoir une description cohérente et complète du climat à la surface de la terre, ainsi que de son évolution.

 

Données techniques:

DATA DESCRIPTION
Data type Gridded
Horizontal coverage Global except for Antarctica (90N-60S, 180W-180E)
Horizontal resolution 0.25° x 0.25°
Vertical resolution Surface level
Temporal coverage 1979-01-01 to near real time for the most recent version.
Temporal resolution Hourly data
File format NetCDF
Conventions Climate and Forecast (CF) Metadata Convention v1.6
Versions UTCI v1.0
Update frequency Intermediate dataset updated daily in near real time, Consolidated dataset monthly updates with 2-3 month delay behind real time.

 

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160 cœurs au service de la physique du bâtiment

Depuis 2017, L’hypercube réalise des simulations aérauliques fines et met en œuvre des procédures d’optimisation numérique. Ces méthodes nécessitent une puissance de calcul importante, jusqu’à présent apportée par des «machines virtuelles» du cloud Azure de Microsoft. L’équipe disposait ainsi de 24 «machines» bodybuildées (8 cœurs logiques ultra-cadencés et 56 à 112 Go de mémoire RAM), allumées à la demande et permettant une grande réactivité.

Cette solution utilisée depuis 2 ans, nous limitait en termes de réactivité (maintenance informatique) et de connectivité (vitesse des transferts de données) avec un coût associé.

La question s’est donc posée avec la DSI AREP d’un investissement dans un serveur de calcul à demeure… C’est maintenant chose faite ! Celui-ci vient d’être livré, en kit.

Il s’agit donc d’un rack de calcul avec 4 processeurs, de 20 cœurs chacun pouvant faire de l’hyperthreading (virtualisation d’un second cœur) , soit 160 cœurs dédiés à la simulation de la physique du bâtiment ! Cela représente l’équivalent de plus de 25 ordinateurs performants, par exemple pour de la visualisation 3D.

les 160 coeurs en action

Aujourd’hui, cette « bête », de 256 Go de mémoire RAM, extensible jusqu’à 3To, fonctionne sous un système d’exploitation libre Linux (Debian 9).

Un grand merci aux Services Informatiques d’AREP pour leurs conseils, leur accompagnement et leur énergie !

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Station de mesure autonome

Une station de mesure autonome pour le diagnostic

Fruit d’un partenariat de plus de deux ans entre AREP la spécialité Génie Electrique de l’INSA de Strasbourg, voici une station de mesure autonome, démarrée lors de projets antérieurs (voir dans les références de l’Hypercube) qui a abouti en janvier 2019 grâce au Projet de Recherche Technologique de François-Alexandre Fournier, élève ingénieur en GE5 à l’INSA : nous le remercions ici pour son investissement sans égal !

Comportant une base Raspberry PI et des capteurs basse consommation sans fil Whisper node de WISEN, cette station développée sur mesure pour les besoins d’AREP comporte notamment une dizaine de sondes de températures et d’humidité ainsi qu’un capteur de CO2. Un travail particulier sur la consommation d’énergie et la robustesse de fonctionnement a été mené au cours du projet. Essais de terrain prévus en 2019.

[Station autonome : Raspberry PI + communication 868 MHz avec les capteurs sans fil]