Modèle de régression linéaire multiple pour prédire la température intérieure sur les bâtiments éducatifs en milieu Méditerranéen

Abstract

Les bâtiments éducatifs existants des dernières décennies suivent généralement un modèle de conception similaire qui néglige l'efficacité énergétique et le confort thermique. Pour répondre aux critères de construction actuels, ces bâtiments sont rénovés, ce qui est moins coûteux qu'une nouvelle construction mais améliore également le confort. Pour évaluer correctement l'efficacité d'une rénovation, il convient d'étudier en profondeur les conditions du bâtiment et le climat intérieur actuel. Des mesures extensives du climat intérieur (température, humidité et CO2) ont été réalisées dans quatre bâtiments scolaires de l'IUT de Nîmes. Dans cet article, le climat intérieur de 31 salles sélectionnées, comprenant des salles de classe, des bureaux et des salles de TP, est analysé en fonction de leur orientation, de leur étage et de leur taille. Il a été constaté que les salles orientées au nord dans au RDC au centre du bâtiment, qui sont les salles de TP, ont la température la plus élevée de 32°C en moyenne (27°C minimum et 36°C maximum). Ces caractéristiques ont ensuite été utilisées pour développer un modèle de régression linéaire multiple pour prédire les températures intérieures en ajoutant cinq autres paramètres tels que la température extérieure (Text), l'humidité extérieure (HRext), l'humidité intérieure (HRin), le CO2 et le rayonnement solaire (RT). Le meilleur modèle qui peut expliquer 74 % de la variance (R2 ajusté =0,74) doit inclure les huit paramètres. Le modèle peut être amélioré si des pièces identiques sont utilisées.