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Précision de 81 % : l'IA détecte les pertes de chaleur dans les bâtiments

Précision de 81 % : l’IA détecte les pertes de chaleur dans les bâtiments

par La rédaction
21 mai 2024
en Habitat

Les chercheurs canadiens ont mis au point une méthode innovante permettant de réaliser des économies d’énergie significatives dans les bâtiments. Cette découverte pourrait transformer la manière dont nous gérons l’efficacité énergétique des structures résidentielles.

Identification des zones de perte de chaleur

Le groupe de recherche a identifié 28 zones principales de perte de chaleur dans un immeuble résidentiel multi-unités, les plus sévères se situant aux intersections des murs et autour des fenêtres. Si 70 % de ces zones sont corrigées, une économie d’énergie potentielle de 25 % est attendue.

Les enveloppes des bâtiments dépendent du contrôle de la chaleur et de l’humidité pour éviter des pertes d’énergie significatives dues aux fuites d’air, rendant les bâtiments moins confortables et plus coûteux à entretenir. Ce problème risque d’être aggravé par le changement climatique en raison des fluctuations de température volatiles.

Une plateforme autonome et en temps réel

Les chercheurs de Waterloo, reconnus pour leur expertise en recherche et éducation en durabilité, ont créé une plateforme autonome en temps réel pour améliorer l’efficacité énergétique des bâtiments. Cette plateforme combine l’intelligence artificielle, la technologie infrarouge et un modèle mathématique quantifiant le flux de chaleur pour mieux identifier les zones de perte de chaleur.

En utilisant cette nouvelle méthode, les chercheurs ont mené une étude avancée sur un immeuble résidentiel multi-unités dans le climat extrême des prairies canadiennes, où les résidents âgés ont signalé un inconfort et des factures d’électricité plus élevées en raison de la demande accrue de chauffage.

Précision et rapidité accrues grâce à l’IA

Grâce aux outils d’IA, l’équipe a formé le programme à examiner les images thermiques en temps réel, atteignant une précision de 81 % dans la détection des zones de perte de chaleur de l’enveloppe du bâtiment. «L’augmentation de près de 10 % de la précision avec ce modèle basé sur l’IA est significative, car elle améliore le confort des occupants et réduit les factures d’énergie», a précisé le Dr Mohamad Araji, directeur du programme d’ingénierie architecturale de Waterloo.

Les nouveaux outils d’IA ont permis d’éliminer l’élément d’erreur humaine dans l’examen des résultats et ont multiplié par 12 la vitesse d’analyse des données par rapport aux méthodes traditionnelles d’inspection des bâtiments.

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Perspectives futures

Les futures extensions de ce travail incluront l’utilisation de drones équipés de caméras pour inspecter les immeubles de grande hauteur. «L’espoir est que notre méthodologie puisse être utilisée pour analyser les bâtiments et conduire à des économies d’énergie de plusieurs millions de dollars de manière beaucoup plus rapide qu’auparavant», a conclu Mohamad Araji.

Pour plus d’informations sur ce travail, consultez l’article de recherche publié récemment dans Energy Conversion and Management.

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