Building performance simulation and monitoring

Partim 1

Compte tenu de la demande croissante de bâtiments plus durables, performants et résilients,ainsi que de la complexité croissante des solutions de conception intégrées, les ingénieursarchitectes doivent être capables de prendre des décisions de conception fondées sur unecompréhension des interactions entre le climat, la forme et l'enveloppe du bâtiment, lessystèmes énergétiques, les systèmes de contrôle, les occupants et l'environnement urbain.
Ce cours présente les principes théoriques et opérationnels de la simulation et du monitoring dela performance des bâtiments. Il introduit l'analyse basée sur la performance comme outild'aide à la conception et à la prise de décision fondée sur les données.
Le cours couvre notamment la collecte et l'analyse de données, la création de modèlesénergétiques, la définition des conditions aux limites et des hypothèses de simulation, lezonage thermique, la modélisation de l'enveloppe et des systèmes, la vérification des modèles,la calibration à partir de données mesurées, l'analyse de l'incertitude ainsi que l'interprétationcritique des résultats.
Les étudiants appliquent ces principes à travers des exercices pratiques et une étude de casréelle. Ils réalisent un audit du bâtiment, une campagne de monitoring, développent etcalibrent un modèle de simulation dans DesignBuilder, évaluent sa performance énergétique etenvironnementale et développent un scénario de rénovation entièrement électrique intégrantdes solutions d'efficacité énergétique, des énergies renouvelables, du stockage et des mesuresvisant à assurer une bonne qualité de l'environnement intérieur.

Partim 2

Compte tenu de la demande croissante de bâtiments plus durables, performants et résilients, ainsi que de la complexité croissante des solutions de conception intégrées, les ingénieurs architectes doivent être capables de prendre des décisions de conception fondées sur une compréhension des interactions entre le climat, la forme et l'enveloppe du bâtiment, les systèmes énergétiques, les systèmes de contrôle, les occupants et l'environnement urbain.

Ce cours présente les principes théoriques et opérationnels de la simulation et du monitoring de la performance des bâtiments. Il introduit l'analyse basée sur la performance comme outil d'aide à la conception et à la prise de décision fondée sur les données.

Le cours couvre notamment la collecte et l'analyse de données, la création de modèles énergétiques, la définition des conditions aux limites et des hypothèses de simulation, le zonage thermique, la modélisation de l'enveloppe et des systèmes, la vérification des modèles, la calibration à partir de données mesurées, l'analyse de l'incertitude ainsi que l'interprétation critique des résultats.

Les étudiants appliquent ces principes à travers des exercices pratiques et une étude de cas réelle. Ils réalisent un audit du bâtiment, une campagne de monitoring, développent et calibrent un modèle de simulation dans DesignBuilder, évaluent sa performance énergétique et environnementale et développent un scénario de rénovation entièrement électrique intégrant des solutions d'efficacité énergétique, des énergies renouvelables, du stockage et des mesures visant à assurer une bonne qualité de l'environnement intérieur.

Partim 1

À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de :
Expliquer les principes fondamentaux de la simulation et du monitoring de laperformance des bâtiments.
Collecter, analyser et interpréter les données nécessaires à la caractérisation de laperformance énergétique et environnementale d'un bâtiment.
Développer un modèle de simulation énergétique cohérent dans DesignBuilder endéfinissant la géométrie, le zonage thermique, l'enveloppe, les charges internes, laventilation, les systèmes et les conditions d'utilisation.
Appliquer des procédures de vérification et d'assurance qualité, notamment BESTEST,afin d'identifier les erreurs et incohérences d'un modèle de simulation.
Calibrer un modèle de simulation à partir de données mesurées et évaluer sa précision,son niveau de confiance et les principales sources d'incertitude.
Analyser et interpréter les résultats de simulation concernant la consommationénergétique, les émissions de gaz à effet de serre, le confort thermique et la qualité del'environnement intérieur.
Comparer différentes mesures de conception et évaluer leur influence sur laperformance du bâtiment.
Développer et évaluer un scénario de rénovation entièrement électrique intégrantefficacité énergétique, énergies renouvelables, stockage électrique et thermique,ventilation avec récupération de chaleur et protection contre la surchauffe.
Formuler des recommandations de conception fondées sur les résultats de simulation etles données mesurées.

Partim 2

À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de :

• Expliquer les principes fondamentaux de la simulation et du monitoring de la performance des bâtiments.
• Collecter, analyser et interpréter les données nécessaires à la caractérisation de la performance énergétique et environnementale d'un bâtiment.
• Développer un modèle de simulation énergétique cohérent dans DesignBuilder en définissant la géométrie, le zonage thermique, l'enveloppe, les charges internes, la ventilation, les systèmes et les conditions d'utilisation.
• Appliquer des procédures de vérification et d'assurance qualité, notamment BESTEST, afin d'identifier les erreurs et incohérences d'un modèle de simulation.
• Calibrer un modèle de simulation à partir de données mesurées et évaluer sa précision, son niveau de confiance et les principales sources d'incertitude.
• Analyser et interpréter les résultats de simulation concernant la consommation énergétique, les émissions de gaz à effet de serre, le confort thermique et la qualité de l'environnement intérieur.
• Comparer différentes mesures de conception et évaluer leur influence sur la performance du bâtiment.
• Développer et évaluer un scénario de rénovation entièrement électrique intégrant efficacité énergétique, énergies renouvelables, stockage électrique et thermique, ventilation avec récupération de chaleur et protection contre la surchauffe.
• Formuler des recommandations de conception fondées sur les résultats de simulation et les données mesurées.

Partim 1

Des connaissances de base en physique du bâtiment, notamment en transferts de chaleur,thermique du bâtiment et systèmes énergétiques, sont requises.
Le cours est dispensé en anglais. Une compréhension suffisante de l'anglais scientifique ettechnique est nécessaire pour suivre les cours, utiliser les logiciels et manuels, lire les articlesscientifiques et réaliser les travaux demandés.

Partim 2

Des connaissances de base en physique du bâtiment, notamment en transferts de chaleur, thermique du bâtiment et systèmes énergétiques, sont requises.

Le cours est dispensé en anglais. Une compréhension suffisante de l'anglais scientifique et technique est nécessaire pour suivre les cours, utiliser les logiciels et manuels, lire les articles scientifiques et réaliser les travaux demandés.

Partim 1

Le cours combine des cours théoriques, des discussions d'articles scientifiques, de l'auto-apprentissage, des exercices pratiques de simulation et de monitoring, un exercice de groupebasé sur BESTEST et un projet réalisé en groupe sur une étude de cas réelle.
Les étudiants appliquent progressivement les concepts présentés au cours à la collecte et àl'analyse de données, à la création d'un modèle de simulation, à sa vérification et à sacalibration à partir de données mesurées, ainsi qu'à l'évaluation de stratégies de rénovation.
L'étude de cas permet aux étudiants d'intégrer les connaissances acquises en réalisant l'audit,le monitoring, la modélisation et l'analyse de la performance d'un bâtiment résidentiel réel.

Partim 2

Le cours combine des cours théoriques, des discussions d'articles scientifiques, de l'auto-apprentissage, des exercices pratiques de simulation et de monitoring, un exercice de groupe basé sur BESTEST et un projet réalisé en groupe sur une étude de cas réelle.

Les étudiants appliquent progressivement les concepts présentés au cours à la collecte et à l'analyse de données, à la création d'un modèle de simulation, à sa vérification et à sa calibration à partir de données mesurées, ainsi qu'à l'évaluation de stratégies de rénovation.

L'étude de cas permet aux étudiants d'intégrer les connaissances acquises en réalisant l'audit, le monitoring, la modélisation et l'analyse de la performance d'un bâtiment résidentiel réel.

Partim 1

Cours donné exclusivement en présentiel


Informations complémentaires:

Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
Cours donné exclusivement en présentiel.
Les cours, discussions, exercices pratiques, séances de simulation et activités liées à l'étude decas sont organisés en présentiel.
La participation active des étudiants est attendue. La présence est obligatoire pour les séancesconsacrées à l'exercice de groupe BESTEST et au briefing de l'étude de cas.

Partim 2

Cours donné exclusivement en présentiel


Informations complémentaires:

Cours donné exclusivement en présentiel.

Les cours, discussions, exercices pratiques, séances de simulation et activités liées à l'étude de cas sont organisés en présentiel.

La participation active des étudiants est attendue. La présence est obligatoire pour les séances consacrées à l'exercice de groupe BESTEST et au briefing de l'étude de cas.

Partim 1

Autre(s) site(s) utilisé(s) pour les supports de cours
- G-Drive (https://drive.google.com/drive/folders/1-oUotzJvOIeofk7hGxgSPEYQdN5jxZ5Y?usp=drive_li)


Informations complémentaires:

Autre(s) site(s) utilisé(s) pour les supports de cours
- Google Drive (https://drive.google.com/drive/folders/1-oUotzJvOIeofk7hGxgSPEYQdN5jxZ5Y?usp=drive_li)
Informations complémentaires:
Les supports de cours, articles scientifiques, documents de référence, manuels et ressourcesnécessaires aux exercices seront mis à disposition des étudiants via les plateformes du cours.
Une liste de lectures scientifiques obligatoires est fournie par l'enseignant. Les étudiantsdoivent lire les articles assignés avant les séances correspondantes et être capables d'endiscuter les concepts, méthodes, résultats et limites.
Les manuels et ressources techniques de DesignBuilder, EnergyPlus, BESTEST ainsi que lesdocuments de référence relatifs à la simulation, à la calibration et à l'assurance qualité desmodèles font également partie des supports du cours.

Partim 2

Autre(s) site(s) utilisé(s) pour les supports de cours
- Google Drive (https://drive.google.com/drive/folders/1-oUotzJvOIeofk7hGxgSPEYQdN5jxZ5Y?usp=drive_li)


Informations complémentaires:

Les supports de cours, articles scientifiques, documents de référence, manuels et ressources nécessaires aux exercices seront mis à disposition des étudiants via les plateformes du cours.

Une liste de lectures scientifiques obligatoires est fournie par l'enseignant. Les étudiants doivent lire les articles assignés avant les séances correspondantes et être capables d'en discuter les concepts, méthodes, résultats et limites.

Les manuels et ressources techniques de DesignBuilder, EnergyPlus, BESTEST ainsi que les documents de référence relatifs à la simulation, à la calibration et à l'assurance qualité des modèles font également partie des supports du cours.

Partim 1

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite

Travail à rendre - rapport


Informations complémentaires:

Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Travail à rendre - rapport
Informations complémentaires:
Examen écrit à livre fermé : 80 % de la note finale
Étude de cas : 20 % de la note finale
Exercice de groupe BESTEST : réussite/échec
L'examen écrit, d'une durée de trois heures et à livre fermé, porte sur les cours, les lecturesscientifiques et les concepts appliqués dans l'étude de cas. Il comprend neuf questionsprincipales. Les étudiants choisissent quatre questions auxquelles répondre. Les questionsévaluent la compréhension des concepts, leur application à la simulation des bâtiments ainsique la capacité à comparer et à analyser de manière critique différentes approches ettechniques de modélisation.
L'étude de cas est évaluée sur la qualité de l'application des principes du cours, notamment lacaractérisation du bâtiment, le monitoring, la modélisation, l'assurance qualité, la calibration,l'analyse des performances et l'interprétation des résultats.
L'exercice de groupe porte sur la création et la vérification du cas de référence BESTEST 600dans DesignBuilder. Il est évalué sur une base réussite/échec.
La présence au briefing de l'étude de cas et aux séances consacrées à l'exercice de groupe estobligatoire. Les étudiants ayant plus de deux absences injustifiées aux séances de courspeuvent ne pas être admis à l'examen.

Partim 2

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( questions ouvertes )

Travail à rendre - rapport


Informations complémentaires:

Examen écrit à livre fermé : 80 % de la note finale
Étude de cas : 20 % de la note finale
Exercice de groupe BESTEST : réussite/échec

L'examen écrit, d'une durée de trois heures et à livre fermé, porte sur les cours, les lectures scientifiques et les concepts appliqués dans l'étude de cas. Il comprend neuf questions principales. Les étudiants choisissent quatre questions auxquelles répondre. Les questions évaluent la compréhension des concepts, leur application à la simulation des bâtiments ainsi que la capacité à comparer et à analyser de manière critique différentes approches et techniques de modélisation.

L'étude de cas est évaluée sur la qualité de l'application des principes du cours, notamment la caractérisation du bâtiment, le monitoring, la modélisation, l'assurance qualité, la calibration, l'analyse des performances et l'interprétation des résultats.

L'exercice de groupe porte sur la création et la vérification du cas de référence BESTEST 600 dans DesignBuilder. Il est évalué sur une base réussite/échec.

La présence au briefing de l'étude de cas et aux séances consacrées à l'exercice de groupe est obligatoire. Les étudiants ayant plus de deux absences injustifiées aux séances de cours peuvent ne pas être admis à l'examen.

Partim 1

Les notes de cours, articles scientifiques, manuels, consignes des exercices et autres supportsseront mis à disposition dans l'espace numérique du cours.
Les étudiants doivent disposer d'un ordinateur portable sur lequel DesignBuilder est installé afinde participer aux exercices pratiques et de développer leur modèle de simulation.
Il est fortement recommandé de sélectionner le bâtiment résidentiel utilisé pour l'étude de casdès le début du quadrimestre. Les étudiants doivent s'assurer qu'ils disposent d'un accèssuffisant au bâtiment ainsi qu'aux informations nécessaires concernant sa géométrie, sonenveloppe, ses systèmes et ses consommations énergétiques.
La campagne de monitoring doit également commencer suffisamment tôt afin de disposer desdonnées nécessaires à la caractérisation du bâtiment et à la calibration du modèle.
Les étudiants sont encouragés à poser des questions pendant les cours et à contacterl'enseignant pendant les heures de permanence ou sur rendez-vous lorsqu'ils rencontrent desdifficultés.


Utilisation de l'intelligence artificielle générative
L'utilisation de l'intelligence artificielle générative est autorisée et encouragée dans ce courslorsqu'elle soutient les objectifs d'apprentissage. Toute utilisation doit respecter la Charte del'Université de Liège relative à l'utilisation de l'intelligence artificielle générative ainsi que lesrègles d'intégrité académique.
L'IA générative peut être utilisée pour la modélisation et la simulation des bâtiments,notamment dans le cadre de l'exercice BESTEST et de l'étude de cas. Les étudiants sontencouragés à coupler les outils d'IA avec Python, DesignBuilder, EnergyPlus ou d'autres outilsnumériques afin d'automatiser certaines tâches, générer ou modifier des fichiers d'entrée,développer des scripts, analyser les résultats, détecter des incohérences et soutenir lesprocédures de vérification et d'assurance qualité.
L'IA générative peut également être utilisée pour la recherche d'informations, l'analyse, lasynthèse, la préparation de présentations ainsi que la rédaction, la structuration etl'amélioration du rapport.
Toutefois, toute contribution de l'IA au travail soumis doit être explicitement signalée. Lesétudiants doivent identifier les parties du travail réalisées ou modifiées avec l'aide de l'IA etdocumenter les principaux prompts utilisés, ainsi que l'outil d'IA employé. Cette documentationdoit permettre de comprendre comment l'IA a contribué au travail et comment ses résultats ontété vérifiés.

Les résultats générés par l'IA doivent être vérifiés de manière critique. Les étudiants restententièrement responsables de l'exactitude des informations, des calculs, du code, desréférences, des données, des hypothèses, des fichiers de simulation et des résultats soumis. Ilsdoivent être capables d'expliquer et de justifier leur modèle, leur code, leurs hypothèses, leursentrées et leurs résultats, indépendamment de l'utilisation de l'IA.
Une exception concerne les exercices de lecture des articles scientifiques. Les articles assignésdoivent être lus et analysés personnellement par les étudiants, sans utiliser l'IA commesubstitut à la lecture. Après avoir lu l'article, les étudiants peuvent utiliser l'IA pour les aider àpréparer une synthèse, structurer leur analyse ou créer le support PowerPoint destiné à laprésentation et à la discussion en classe. Toute utilisation de l'IA doit également être signalée.
Dans le cadre des études de cas, la protection des données et de la vie privée relève de laresponsabilité des étudiants. Aucune donnée personnelle, confidentielle ou permettantd'identifier les occupants, propriétaires ou bâtiments ne doit être transmise à un outil d'IA sansautorisation appropriée. Les données doivent être anonymisées lorsque cela est nécessaireavant leur utilisation avec des outils d'IA.

Partim 2

Les notes de cours, articles scientifiques, manuels, consignes des exercices et autres supports seront mis à disposition dans l'espace numérique du cours.

Les étudiants doivent disposer d'un ordinateur portable sur lequel DesignBuilder est installé afin de participer aux exercices pratiques et de développer leur modèle de simulation.

Il est fortement recommandé de sélectionner le bâtiment résidentiel utilisé pour l'étude de cas dès le début du quadrimestre. Les étudiants doivent s'assurer qu'ils disposent d'un accès suffisant au bâtiment ainsi qu'aux informations nécessaires concernant sa géométrie, son enveloppe, ses systèmes et ses consommations énergétiques.

La campagne de monitoring doit également commencer suffisamment tôt afin de disposer des données nécessaires à la caractérisation du bâtiment et à la calibration du modèle.

Les étudiants sont encouragés à poser des questions pendant les cours et à contacter l'enseignant pendant les heures de permanence ou sur rendez-vous lorsqu'ils rencontrent des difficultés.

 

Utilisation de l'intelligence artificielle générative

L'utilisation de l'intelligence artificielle générative est autorisée et encouragée dans ce cours lorsqu'elle soutient les objectifs d'apprentissage. Toute utilisation doit respecter la Charte de l'Université de Liège relative à l'utilisation de l'intelligence artificielle générative ainsi que les règles d'intégrité académique.

L'IA générative peut être utilisée pour la modélisation et la simulation des bâtiments, notamment dans le cadre de l'exercice BESTEST et de l'étude de cas. Les étudiants sont encouragés à coupler les outils d'IA avec Python, DesignBuilder, EnergyPlus ou d'autres outils numériques afin d'automatiser certaines tâches, générer ou modifier des fichiers d'entrée, développer des scripts, analyser les résultats, détecter des incohérences et soutenir les procédures de vérification et d'assurance qualité.

L'IA générative peut également être utilisée pour la recherche d'informations, l'analyse, la synthèse, la préparation de présentations ainsi que la rédaction, la structuration et l'amélioration du rapport.

Toutefois, toute contribution de l'IA au travail soumis doit être explicitement signalée. Les étudiants doivent identifier les parties du travail réalisées ou modifiées avec l'aide de l'IA et documenter les principaux prompts utilisés, ainsi que l'outil d'IA employé. Cette documentation doit permettre de comprendre comment l'IA a contribué au travail et comment ses résultats ont été vérifiés.

Les résultats générés par l'IA doivent être vérifiés de manière critique. Les étudiants restent entièrement responsables de l'exactitude des informations, des calculs, du code, des références, des données, des hypothèses, des fichiers de simulation et des résultats soumis. Ils doivent être capables d'expliquer et de justifier leur modèle, leur code, leurs hypothèses, leurs entrées et leurs résultats, indépendamment de l'utilisation de l'IA.

Une exception concerne les exercices de lecture des articles scientifiques. Les articles assignés doivent être lus et analysés personnellement par les étudiants, sans utiliser l'IA comme substitut à la lecture. Après avoir lu l'article, les étudiants peuvent utiliser l'IA pour les aider à préparer une synthèse, structurer leur analyse ou créer le support PowerPoint destiné à la présentation et à la discussion en classe. Toute utilisation de l'IA doit également être signalée.

Dans le cadre des études de cas, la protection des données et de la vie privée relève de la responsabilité des étudiants. Aucune donnée personnelle, confidentielle ou permettant d'identifier les occupants, propriétaires ou bâtiments ne doit être transmise à un outil d'IA sans autorisation appropriée. Les données doivent être anonymisées lorsque cela est nécessaire avant leur utilisation avec des outils d'IA.

Partim 1

Prof. Shady Attia
Professeur en Architecture durable et Technologie du bâtiment
Directeur du Sustainable Building Design (SBD) Lab
Département ArGEnCo, Faculté des Sciences Appliquées
Université de Liège
Bâtiment B52, bureau +0/542
Quartier Polytech 1
Allée de la Découverte 9
4000 Liège, Belgique
Tél. : +32 4 366 91 55
E-mail : shady.attia@uliege.be
Heures de permanence : vendredi de 15h00 à 17h00, ou sur rendez-vous.

Partim 2

Prof. Shady Attia
Professeur en Architecture durable et Technologie du bâtiment
Directeur du Sustainable Building Design (SBD) Lab
Département ArGEnCo, Faculté des Sciences Appliquées
Université de Liège

Bâtiment B52, bureau +0/542
Quartier Polytech 1
Allée de la Découverte 9
4000 Liège, Belgique

Tél. : +32 4 366 91 55
E-mail : shady.attia@uliege.be

Heures de permanence : vendredi de 15h00 à 17h00, ou sur rendez-vous.