Caractérisation des performances énergétiques des systèmes thermiques innovants pour le bâtiment au travers d'essais de courte durée en régime dynamique

Solar thermal systems combined with a backup system such as a boiler, a heat pump or incorporating an absorption chiller, can play an important role in reducing buildings energy consumption for heating, cooling and hot water production needs. In this sense, characterizing the energy performance of thermal systems is crucial.Currently available methods of system characterization are either based on several separate physical tests of system components to be evaluated, which do not take into account the real interactions between them, or on physical models that can be complex and difficult to identify especially because systems nowadays are compact and prefabricated in the factory. Due to the lack of a reliable method to estimate the performance of solar thermal systems before their integration into buildings, their market faces a lot of impediment to be developed.In this context, it becomes essential to develop a generic methodology that can be applied to different types of systems which overcomes the difficulties encountered by the current ones.The proposed evaluation approach in this manuscript is composed of four main steps: determining a test sequence, testing the system in a semi-virtual test bench according to predetermined sequence, data acquisition and identifying an artificial neural network (ANN) of the system and finally the model simulation in order to estimate the system consumption in the desired boundary condition. Using a completely "black box" model of the whole system using the ANN makes the methodology totally "non-intrusive". No prior knowledge about the systems internal parameters (yields, thermal conductivities, regulation etc.) is necessary to apply the proposed approach.The methodology validation was performed through several numerical experiments for seven systems coming from three different typologies. During the validation process, ANN estimates were compared with calculations of physical models in several different conditions (quality of building, climate and collector area). The developed approach was applied to five real systems as well. The application results allowed the confirmation of the methodology relevance.Les systèmes solaires thermiques combinés à un système d’appoint tel que une chaudière, une pompe à chaleur ou intégrant une machine à absorption, peuvent jouer un rôle important dans la réduction des consommations des bâtiments pour les besoins de chauffage, de climatisation et de production d’eau chaude sanitaire. Dans ce sens, la caractérisation des performances énergétiques des systèmes thermiques est un enjeu crucial.Les méthodes de caractérisation actuellement disponibles sont soit basées sur plusieurs essais physiques séparés des composants du système à évaluer, chose qui ne prend pas en compte les vraies interactions entre ces derniers, soit sur des modèles physiques qui peuvent être complexes et difficilement identifiables notamment du fait que les systèmes actuels sont compacts et préfabriqués en usine. En l’absence de méthode fiable pour estimer les performances des systèmes solaires thermiques avant leur intégration au bâtiment, le marché de ses derniers subit de fortes contraintes pour son développement.Dans ce contexte il devient indispensable de développer une méthodologie générique qui peut être appliquée à différentes typologies de systèmes et qui pallie les difficultés rencontrées par les méthodes actuelles.L’approche d’évaluation proposée dans ce mémoire est constituée de quatre étapes principales : la détermination d’une séquence de test, l’essai du système dans un banc d’essai semi-virtuel selon la séquence déterminée, l’acquisition des données et l’identification d’un réseau de neurones artificiels (RNA) du système et enfin la simulation du modèle en vue de l’estimation de la consommation du système dans l’environnement désiré. L’avantage d’utiliser un modèle complètement « boîte noire » du système complet à l’aide des RNA la rend totalement « non intrusive ». La connaissance des paramètres internes aux systèmes (rendements, conductivités thermiques, régulation etc.) n’est en conséquence pas nécessaire pour l’application de la méthodologie.La validation de la méthodologie a été réalisée à travers plusieurs expérimentations numériques, pour 7 systèmes issus de 3 typologies différentes, durant lesquelles les estimations des RNA ont été comparées aux calculs des modèles physiques dans plusieurs conditions différentes (qualité du bâtiment, climat et surface du capteur). Une application de l’approche développée dans le cas de 5 systèmes réels a permis la confirmation de la pertinence de la méthodologie

Profil de l’infection urinaire nosocomiale dans un service de nephrology

L'infection urinaire est l'infection nosocomiale la plus fréquente. Elle constitue un véritable problème de santé publique par la surmortalité et le surcoût qu'elle entraîne. L'objectif de notre étude est de  déterminer l'incidence et le profil des IU nosocomiales dans un service de Néphrologie. Etude  rétrospective sur dossier de tous les patients hospitalisés dans notre service durant l'année 2011, ayant bénéficié d'un examen cytobactériologique des urines. Ont été exclus, tous les patients admis avec une IU connue ou active. 325 dossiers ont été retenus. L'incidence de l'IU nosocomiale était de l'ordre de 16,9%. La durée moyenne d'hospitalisation était de 14,1±10,15 jours. 30% de nos patients ont été  transférés du service des urgences. 80% des IU nosocomiales étaient compliquées. Le germe  responsable était E.Coli dans 2/3 des cas dont 14,5% était à E.Coli sécrétrice de bétalactamases à  spectre étendu. L'évolution après traitement était favorable chez 90,7%. En analyse multivariée, les  facteurs de risque pour contracter une IU nosocomiale étaient le sexe féminin; le sondage urinaire et  l'antécédent d'IU à répétition. Nos résultats rejoignent ceux de la littérature concernant les facteurs de risque liés à la survenue de l'IU nosocomiale, la fréquence des infections à entérobactéries, et l'émergence de souches résistantes. Une Surveillance microbiologique et une évaluation de la résistance aux antibiotiques constituent une ligne de défense pour faire face à l'accentuation de nouvelles souches bactériennes de plus en plus résistantes aux antibiotiques rendant les options thérapeutiques très limitées.Key words: Infection urinaire, nosocomiale, facteurs de risque, néphrologi

Le syndrome du canal carpien chez les patients hémodialysés chroniques

Le syndrome du canal carpien (SCC) regroupe l'ensemble des signes et symptômes liés à la compression du nerf médian dans le canal carpien. Cette manifestation de l'amylose à béta2-microglobuline est une complication fréquente de l'hémodialyse au long cours. L'objectif de ce travail est d'analyser les caractéristiques du SCC et de déterminer les facteurs liés à sa survenue chez les hémodialysés chroniques.Nous rapportons une étude transversale monocentrique, menée au 3ème trimestre de l'année 2009, portant sur les patients adultes hémodialysés chroniques au service de Néphrologie-Hémodialyse au CHU de Fès. 59 patients ont accepté de participer à l'étude. Leurs âge moyen est de 48 ± 15 ans avec un sex-ratio de 0,9. Ils bénéficient tous de l'hémodialyse intermittente à raison de 10 à 12 heures par semaine, par une membrane de dialyse en polysulfone à basse perméabilité. La durée moyenne en hémodialyse est de 83 ± 6,5 mois. La prévalence du SCC dans notre centre est de 30,5%. L'électromyogramme (EMG) a confirmé la suspicion clinique du SCC chez 11 patients et a diagnostiqué un SCC chez 8 patients asymptomatiques. La comparaison statistique entre les deux groupes de patients avec et sans SCC a démontré que la survenue de ce syndrome est liée à: l'âge actuel, l'âge avancé à la mise en hémodialyse, le sexe féminin, l'excès pondéral, et l'abord vasculaire. Le SCC est une complication fréquente de l'hémodialyse chronique. L'amélioration de la qualité de dialyse permettrait de réduire le risque de survenue du SCC.Pan African Medical Journal 2013; 14:1

Energy performance caracterization of innovative thermal systems in building through short tests under dynamic regime

Les systèmes solaires thermiques combinés à un système d’appoint tel que une chaudière, une pompe à chaleur ou intégrant une machine à absorption, peuvent jouer un rôle important dans la réduction des consommations des bâtiments pour les besoins de chauffage, de climatisation et de production d’eau chaude sanitaire. Dans ce sens, la caractérisation des performances énergétiques des systèmes thermiques est un enjeu crucial.Les méthodes de caractérisation actuellement disponibles sont soit basées sur plusieurs essais physiques séparés des composants du système à évaluer, chose qui ne prend pas en compte les vraies interactions entre ces derniers, soit sur des modèles physiques qui peuvent être complexes et difficilement identifiables notamment du fait que les systèmes actuels sont compacts et préfabriqués en usine. En l’absence de méthode fiable pour estimer les performances des systèmes solaires thermiques avant leur intégration au bâtiment, le marché de ses derniers subit de fortes contraintes pour son développement.Dans ce contexte il devient indispensable de développer une méthodologie générique qui peut être appliquée à différentes typologies de systèmes et qui pallie les difficultés rencontrées par les méthodes actuelles.L’approche d’évaluation proposée dans ce mémoire est constituée de quatre étapes principales : la détermination d’une séquence de test, l’essai du système dans un banc d’essai semi-virtuel selon la séquence déterminée, l’acquisition des données et l’identification d’un réseau de neurones artificiels (RNA) du système et enfin la simulation du modèle en vue de l’estimation de la consommation du système dans l’environnement désiré. L’avantage d’utiliser un modèle complètement « boîte noire » du système complet à l’aide des RNA la rend totalement « non intrusive ». La connaissance des paramètres internes aux systèmes (rendements, conductivités thermiques, régulation etc.) n’est en conséquence pas nécessaire pour l’application de la méthodologie.La validation de la méthodologie a été réalisée à travers plusieurs expérimentations numériques, pour 7 systèmes issus de 3 typologies différentes, durant lesquelles les estimations des RNA ont été comparées aux calculs des modèles physiques dans plusieurs conditions différentes (qualité du bâtiment, climat et surface du capteur). Une application de l’approche développée dans le cas de 5 systèmes réels a permis la confirmation de la pertinence de la méthodologie.Solar thermal systems combined with a backup system such as a boiler, a heat pump or incorporating an absorption chiller, can play an important role in reducing buildings energy consumption for heating, cooling and hot water production needs. In this sense, characterizing the energy performance of thermal systems is crucial.Currently available methods of system characterization are either based on several separate physical tests of system components to be evaluated, which do not take into account the real interactions between them, or on physical models that can be complex and difficult to identify especially because systems nowadays are compact and prefabricated in the factory. Due to the lack of a reliable method to estimate the performance of solar thermal systems before their integration into buildings, their market faces a lot of impediment to be developed.In this context, it becomes essential to develop a generic methodology that can be applied to different types of systems which overcomes the difficulties encountered by the current ones.The proposed evaluation approach in this manuscript is composed of four main steps: determining a test sequence, testing the system in a semi-virtual test bench according to predetermined sequence, data acquisition and identifying an artificial neural network (ANN) of the system and finally the model simulation in order to estimate the system consumption in the desired boundary condition. Using a completely "black box" model of the whole system using the ANN makes the methodology totally "non-intrusive". No prior knowledge about the systems internal parameters (yields, thermal conductivities, regulation etc.) is necessary to apply the proposed approach.The methodology validation was performed through several numerical experiments for seven systems coming from three different typologies. During the validation process, ANN estimates were compared with calculations of physical models in several different conditions (quality of building, climate and collector area). The developed approach was applied to five real systems as well. The application results allowed the confirmation of the methodology relevance

Towards a Generic Methodology to Model Solar Thermal Systems using Neural Networks Through a Short Dynamic Test

International audienc

Numerical and experimental results of a novel and generic methodology for energy performance evaluation of thermal systems using renewable energies

International audience8 At present there is no reliable approach to model and characterize thermal systems using renewable energy for building 9 applications based on experimental data. The results of the existing approaches are valid only for specific conditions (climate type 10 and thermal building properties). The aim of this paper is to present a generic methodology to evaluate the energy performance of 11 such systems. Artificial neural networks (ANNs) have proved to be suitable to tackle such complex problems, particularly when 12 the system to be modelled is compact and cannot be divided up during the testing stage. Reliable "black box" ANN modelling is 13 able to identify global models of the whole system without any advanced knowledge of its internal operating principles. The 14 knowledge of the system's global inputs and outputs is sufficient. The proposed methodology is applied to evaluate three different 15 Solar Combisystems (SCSs) combined with a gas boiler or a heat pump as an auxiliary system. The ANN models developed were 16 able to predict, with a satisfactory degree of precision, the annual energy consumption of the systems in different conditions, 17 based on a learning sequence lasting only 12 days. Annual energy prediction errors using the artificial neural models were less 18 than 10% in most cases. Perspectives and methodology limitations are discussed as well. 1

Development of a dynamic artificial neural network model of an absorption chiller and its experimental validation

International audience7 HIGHLIGHTS 8 • A commercial absorption chiller has been tested in dynamic operating conditions on a semi-virtual test bench. 9 • The absorption chiller was modelled in a dynamic way using artificial neural networks. 10 • The model is validated using experimental data. 11 • The neural model predictions are very satisfactory, absolute relative errors of the transferred energy are in 0.1-12 6.6%. 13 ABSTRACT 14 Thermally driven chillers powered by waste-heat or solar energy such as absorption chillers could be more 15 appropriate than commercial air-conditioners that use electricity-powered compression cycles. The more the latter 16 are installed in cities the more heat is released and thus the outdoor temperature increases. As a consequence, 17 performance efficiency of the systems based on compression cycles will reduce. In this case those systems will 18 consume a big deal of electricity. However, absorption chillers still face a big impediment to their commercial 19 development for small capacity installations in buildings. The aim of this paper is to present a methodology to model 20 and evaluate the energy performance of such systems so that users could have reliable information about the long-21 term performance of their systems in the wanted boundary conditions before the installation of the product. 22 Absorption chillers behavior could be very complex and unpredictable especially when the boundary conditions are 23 variable. The system dynamic must be then included in the model. Artificial neural networks (ANNs) have proved to 24 be suitable to tackle such complex problems, particularly when the physical phenomena inside the system are 25 difficult to be modelled. Reliable "black box" ANN modelling is able to identify global models of the system without 26 any advanced knowledge of its internal operating principles. The knowledge of the system's global inputs and 27 outputs is sufficient. The proposed methodology was applied to evaluate a commercial absorption chiller. Predictions 28 of the ANN model developed were compared, with a satisfactory degree of precision, to two days of experimental 29 measures. The neural model predictions are very satisfactory, absolute relative errors of the transferred energy are in 30 0.1-6.6%. 31 KEYWORDS 3