Les flux d'air intérieurs, d'origine naturelle ou mécanique, participent de manière significative au transport de particules et aux transferts thermiques au sein des bâtiments. Que ce soit pour des raisons de santé et sécurité au travail, de confort thermique ou encore d'économie d'énergie, il est crucial de pouvoir les étudier sur place pour mieux les maîtriser. L'objectif de cette thèse aura été de développer une méthode permettant de mesurer sur site, la vitesse de flux d'air intérieurs sur de grands domaines d'observation (supérieurs au mètre carré). Pour cela, nous nous sommes tournés vers les techniques basées images qui consistent à suivre le mouvement de traceurs passifs introduits dans l'air pour en déduire une estimation de sa vitesse. Ce type de méthode est déjà largement utilisé en laboratoire de recherche pour étudier les écoulements dans des contextes bien maîtrisés. Cependant, le passage à la mesure sur le terrain et à l'observation grand champ nécessitent quelques adaptations. Ces adaptations concernent notamment le choix de nouveaux traceurs, l'éclairage ainsi que la méthode d'estimation de mouvement à partir de séquences d'images. Dans un premier temps, nous avons développé un algorithme d'estimation de mouvement permettant l'estimation de la vitesse aux grandes échelles à partir d'images de particules et d'images de scalaire. Nous avons ensuite éprouvé en soufflerie, sur des écoulements de couche de mélange et de sillage de cylindre, une méthode de mesure basée image grand champ n'utilisant qu'une seule caméra, un éclairage LED, des traceurs de type bulles ou fumée ainsi que l'algorithme évoqué plus haut. Nous avons confronté la mesure obtenue à une mesure réalisée par anémométrie à fil chaud. Les résultats de cette campagne de mesure ont montré la capacité de la méthode à mesurer les principales caractéristiques des écoulements considérés. Enfin, nous avons appliqué la méthode développée à une mesure sur site du flux d'aspiration d'une sorbonne de laboratoire en conditions réelles de fonctionnement. Cette mesure a permis de mettre en évidence des zones de forte turbulence et de recirculation, sources de fuites potentielles. / Whether for reasons of health and safety at work, thermal comfort or energy saving, it is crucial to study them on site to better control them. The objective of this thesis was to develop a method to measure on site, the speed of indoor air flows over large areas of observation (greater than a square meter). To this end, we turned to image-based techniques that consist in following the movement of passive tracers introduced into the air to infer an estimate of its velocity. This kind of method is already widely used in research laboratories to study flows in well-controlled contexts. However, the transition to on-site measurement and wide field of interest requires some adaptations. These adaptations concern, in particular, the choice of new tracers, the lighting system as well as the motion estimation method from image sequences. First, we developed a motion estimation algorithm that allows the estimation of large-scale velocities from particle images and scalar images. We then tested in our wind tunnel, on mixing layer and cylinder wake flows, a large-scale image-based measurement method using only one camera, a LED lighting system, bubbles or smoke tracers as well as the algorithm mentioned above. We compared the obtained measurement with a measurement carried out by hot-wire anemometry. The results of this measurement campaign showed the ability of the method to measure the main characteristics of the considered flows. Finally, we applied the developed method to an on-site measurement of the suction flow of a laboratory fume hood under real operating conditions. This measure has made it possible to highlight areas of high turbulence and recirculation, causing potential leakages.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019REN1S046 |
| Date | 14 June 2019 |
| Creators | Schuster, Romain |
| Contributors | Rennes 1, Heitz, Dominique, Mémin, Étienne |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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