EP2077478B1 - Groupe de ventilation à puissance variable en fonction d'une probabilité de satisfaction du besoin de pression - Google Patents

Groupe de ventilation à puissance variable en fonction d'une probabilité de satisfaction du besoin de pression Download PDF

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EP2077478B1
EP2077478B1 EP08022471A EP08022471A EP2077478B1 EP 2077478 B1 EP2077478 B1 EP 2077478B1 EP 08022471 A EP08022471 A EP 08022471A EP 08022471 A EP08022471 A EP 08022471A EP 2077478 B1 EP2077478 B1 EP 2077478B1
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EP
European Patent Office
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curve
pressure
value
open
mouths
Prior art date
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Not-in-force
Application number
EP08022471A
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German (de)
English (en)
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EP2077478A1 (fr
Inventor
Laurent Demia
Frédéric PETIT
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Atlantic Climatisation and Ventilation SAS
Original Assignee
Atlantic Climatisation and Ventilation SAS
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Filing date
Publication date
Application filed by Atlantic Climatisation and Ventilation SAS filed Critical Atlantic Climatisation and Ventilation SAS
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Publication of EP2077478B1 publication Critical patent/EP2077478B1/fr
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Anticipated expiration legal-status Critical

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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/0001—Control or safety arrangements for ventilation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/30—Velocity

Definitions

  • the present invention relates to ventilation installations of premises, and in particular the ventilation unit boxes.
  • a room ventilation system includes a ventilation unit, usually an extractor fan motor, which is arranged downstream of various branches of air ducts, each of which collects air from a plurality of branch columns. , in parallel, fed by suction mouths arranged at the various premises and provided with shutters opening / closing. In fact, the so-called closing position of each mouth does not correspond to a total closure, that is to say that it allows a minimum flow, low water.
  • a user will open, at meal times, the mouth serving his kitchen, and at other times, it will be the hygro-adjustable mouth of his bathroom that will open automatically.
  • the fan When almost all of the suction mouths are open, the fan must be able to ensure at least a minimum of depression at each level, so that it provides its nominal flow. However, the increase in the air flow due to the opening of all the mouths causes a pressure drop in the installation, so that the depression that causes the fan, just upstream of it, does not affect not entirely to the mouths.
  • the device described in this document comprises a static pressure sensor, an air flow sensor, a fan, a fan modulation device, and a controller coupled to the static pressure sensor and the air flow sensor.
  • the controller comprises a calculator which makes it possible to calculate the static setpoint pressure as a function of the airflow.
  • the controller compares the static pressure set point with the static pressure, and controls the fan modulation device so that the static pressure remains close to the static pressure set point.
  • the present invention thus aims to provide a solution to offer a good compromise between the electrical energy consumed to drive the fan and the quality of the service offered.
  • the invention relates first of all to a ventilation unit comprising a power supply unit of a motor for driving a fan intended to ensure the circulation of air in mouths presenting a certain distribution along columns, the power supply unit comprising regulating means comprising fan air flow measurement signal input circuits arranged to control the motor supply circuits through means of conversion of the air flow measurement into a power control value corresponding to a set air pressure to be ensured by the fan, the conversion means being arranged for, starting from predetermined optimum values of pressure corresponding to a optimal curve of response pressure / flow satisfactory whatever the distribution of the open mouths, associate, with each air flow measured, a Gaussian, risk of non-satisfaction of the need for pressure, increasing as soon as air pressure setpoint decreases below the corresponding optimum value, and arranged to set the set air pressure to a determined value of a by a percentage of risk of non sastifaction of the pressure requirement, provided by an integral of the Gaussian.
  • the invention ensures a good compromise quality of service / energy consumption since it is a slave system, whose input circuits will be informed of any new opening of suction mouth, or insufflation by the increase of the flow rate or the differential pressure drop which it will have induced, and then the conversion circuits will control an increase of the pressure which will however depend on the probability of risk so that, among the mouths open, there are mostly mouths in disadvantaged positions.
  • a decrement is applied whose amplitude will depend on the accepted statistical risk.
  • the probability of risk so that a given percentage of the most disadvantaged mouths open in a given time, decreases with the number of mouths already open, that is to say that the law of large numbers, in terms of mouths open, we tend towards an equi-distribution mouths open along each column.
  • the corresponding probability Gaussian therefore tends to have a well marked central ridge, and therefore low sidebands. In this way, the set air pressure for a current flow rate will tend, for increasing flow rates, to approach an "average" pressure, corresponding to a ridge connecting the peaks of the various Gaussian and corresponding to a neighboring risk 50%.
  • the concept of the invention is therefore to have a group which, as the flow rate increases, is less and less generous in providing additional pressure over a "mean" pressure value corresponding to the dorsal. This is due to the fact that the state of the installation, in terms of number and especially possibly disadvantaged positions of open mouths, presents a relative uncertainty, or norm, with respect to the number of open mouths, which decreases when the flow increases. .
  • a theoretical curve of response, of pressure with respect to a horizontal axis of flow on the abscissa can be described as having a positive slope tangent. maximum at a minimum point of flow and pressure, this slope decreasing monotonously as the flow increases, up to a positive minimum slope value possibly almost zero.
  • the theoretical response curve has a decreasing positive slope pressure for increasing airflow, i.e. a negative second derivative.
  • Gaussian family for the various respective values of possible flow rates, may take into account dispersion uncertainties other than the position of the open mouths in each column.
  • the measured flow rate represents the overall flow rate of all the columns
  • a second uncertainty parameter related to the fact that the various columns do not have the same average number of number of open mouths, possibly reported to the length of each column. It is therefore, for each flow, a second Gaussian, "multi-column”, which will be composed “quadratically” with the Gaussian “column” above, that is to say a composition of substantially independent probabilities.
  • a third uncertainty parameter that can be taken into account is relative to the various types of mouths of the installation in question, that is to say for example self-adjustable or hygro-adjustable mouths, which require a level of depression. specific to each type. In addition, each of these types has a specific flow rate, so that the overall flow measurement leaves an uncertainty as to the exact number of open mouths. Again, it can be defined a third Gaussian, to deal with at least the first.
  • hygro-adjustable mouths results in a greater number of possible states of the installation than if there were only self-adjustable mouths because they only have two flow rates possible while the hygro-adjustable mouths have a flow that varies continuously with the moisture content.
  • the converting means comprise in memory data defining a beam of at least one curve corresponding to a predetermined standard value of said risk and are arranged to slave the supply circuits so that the group tends to operate in accordance with said curve.
  • the above data can directly define a risk equi-probability curve or equation of risk, defined as "relying" on a row of Gaussian integrals by different flow rates, and precisely relying on each at level of the chosen risk point. This is the servo curve of the group.
  • these data can also indirectly define such a risk equi-probability curve, by defining such a row of Gaussians, and therefore, on each, the chosen risk value point.
  • the regulation means comprise sequencing means arranged for, during certain programmed periods of time, modifying the setpoint of the percentage of risk of non-satisfaction of the pressure requirement with respect to said standard value, by servocontrol on a curve of said beam other than said at least one curve.
  • the level of risk will be reduced since there will be a greater probability of having the sudden appearance of a peak of service demand, to extract stale air from kitchens. It will be the same in the morning and evening in the case of hygro-adjustable mouths, so driven by moisture, especially for sanitary.
  • the regulating means may be arranged to effect said modification of the percentage of risk of not satisfying the need for pressure by shifting a pressure response curve along a flow rate scale.
  • This offset can be made by subtracting a certain value from the flow measurement value.
  • the suction mouths are controlled by a 30-minute opening programmer
  • the group can thus provide the closing times. mouths, and thus possibly anticipate the detection of these closures, that is to say reduce the power consumed by accepting an increase in said risk.
  • the history also makes it possible to estimate the evolution of the demand for flow from one day to another and with the seasons, and thus to modulate the level of current risk estimated to anticipate the evolution of the real level of risk.
  • the conversion means can be arranged so that a set air pressure curve versus flow rate looks like a parabola leg.
  • the part of the integral corresponding to a pressure greater than the setting pressure which has thus been chosen thus indicates the percentage of risk of complete non-satisfaction of a (de) pressure requirement. It should be noted that the above risk may also be weighted by the corresponding duration. In particular, a non-satisfaction may only last a few minutes, which will hardly be perceptible to the user.
  • steps b) to g) are carried out during the finalization of the study of the network and therefore prior to the effective commissioning of the installation, with storage of a plurality of sections of said Gaussian integral for the same plurality of possible flows.
  • Each section can be limited to a single point on the Gaussian integral, that is to say that it is then defined a single equi-risk curve based on the Gaussian integrals. If the sections are not punctual, then we can define a whole bundle of such curves which each rely on respective points representing a common value of estimated level of risk.
  • Said plurality may be limited to less than a predetermined number, for example ten, and step h) is then performed by interpolation between two Gaussian integrals whose associated rate values frame the rate value of the step at).
  • the set of Gaussian integrals thus constitutes spaced "support reliefs" on which one or more risk contour curves will be “based", each point of which defines the required pressure as a function of the measured flow rate, for a value of percentage of risk specific to each contour. It is therefore possible to replace the set of Gaussians, each assigned to a given flow, by a set or a set of risk contour curves, current in the range of possible flows. It follows that the Gaussian (s) of the individual probabilities of each of the N states correspond to a risk of satisfaction or non-satisfaction of the need for pressure. The Gaussian (s) are representative of the probability of existence of each state as a function of each of the N states.
  • the Gaussian (s) have on the abscissa each of the N states classified by increasing composite pressure loss and on the ordinate, the probabilities (or percentages) of existence of each state.
  • the abscissa of the maximum of the Gaussian or Gaussian corresponds to the state of the columns having a maximum probability of existence.
  • the Gaussian is representative of the individual probabilities for the installation of being in a state of open mouths and corresponds to a risk of non-satisfaction of the pressure requirement, the Gaussian having in abscissa each of the N states classified by increasing composite pressure loss and on the ordinate, the probabilities (or percentages) of existence of each state, and the abscissa of the maximum of the Gaussian corresponds to the state of the installation having a maximum probability of 'existence.
  • the figure 1 schematically represents a ventilation installation, in this example of extraction of air from various premises by suction through a branched network of pipes.
  • the branch 10 collects the air of a plurality from here two columns 11, 12, each provided with a plurality of mouths 111, 112 and the like, and 121, 122, and others, ventilation of premises as per example of kitchens or bathrooms in one or more apartment buildings.
  • the branch 20 collects the air a plurality of three columns 21, 22, 23 each provided with a plurality of mouths 211, 212 and others, and 221, 222 and others, and 231, 232, 233, 239 and others, ventilation of premises of the same kind.
  • a number CO 5 columns each comprising a particular number BO mouths, indicated generally by the reference 120.
  • Each mouth 120 is equipped with one or more shutters so that the user of a room controls the opening, or the closure which isolates it partially from the installation, knowing that the so-called closing position allows a flow rate said to low water. It is therefore conceivable that, if all the suction ports 120 are almost closed, the fan 9 will generate a high vacuum throughout the installation, so have a good technical efficiency. However, in such a situation, the yield, ie the service rendered, is low.
  • the mouths 120 are conventionally of two types possible: self-adjustable and hygro-adjustable, each type requiring a pressure difference greater than a particular threshold.
  • a self-adjusting mouth extracts air at a constant rate, while a hygro-adjustable mouth has a rate that increases with the humidity.
  • kitchen mouths which have higher flow rates than sanitary and are generally associated with a timer of 30 minutes that the user orders to switch to the maximum flow.
  • a system is usually hygro or self-adjustable.
  • the mouth 239, at the upstream end, closed, of the column 23, is supposed to be the most disadvantaged mouth, that is to say the one whose path (23, 20) connecting it to the caisson 2 corresponds to a loss maximum load.
  • This pressure drop which is due to that in the branch 20 and also in the column 23, taking into account their section and their path form, also depends on a number i - 1 of any other mouths 120 open, and of their positions. It is easily understood that if all the mouths 231, 232 and others of the column 23 are open, the air flow is then maximal, so its flow is slowed by the maximum pressure drop.
  • the figure 2 represents the functional block diagram illustrating the constitution of the ventilation group 1.
  • the conversion circuits 62, 63 are arranged for, starting from optimal values predetermined depression corresponding to an optimal curve KM of response depression Dp / flow Q satisfactory ( figure 6 regardless of the said distribution of the mouths 120 open, associate, with each air flow Q measured, a Gaussian G1, G2, G3, G4, risk of non-satisfaction of the need for depression Dp, increasing as soon as a pressure
  • the desired set air temperature decreases below the corresponding optimum value, and arranged to set the set air vacuum to a value determined according to a set percentage of said risk (i.e. percentage of risk of non-satisfaction of the pressure requirement) provided by an integral of Gaussian G1, G2, G3, G4.
  • the above depression would be an overpressure in the case of an insufflation plant air. In both cases, it is therefore an increase in the absolute difference of the current operating pressure with respect to the atmospheric pressure, of the two respective sides of the fan 9.
  • the lower curves Kmin, K0, K1, K2 are therefore non-optimal curves, that is to say related to a non-zero probability of risk of not satisfying the need for certain vacuum mouths sufficient for proper operation.
  • the invention relates to the choice of one of the lower curves Kmin, K0, K1, K2 or others, to find a good compromise between the reduction of the power to be supplied to the fan 9, through the motor 8, and a said risk of acceptable level.
  • the installation operates at idle when all the mouths 120 are closed, that is to say that the Fan 9 provides only a low vacuum Dp, in line with the actual need of the installation.
  • the flowmeter 5 comprises for example a pivoted pivoting shutter 51, here drawn outside the frame referenced 5, to a horizontal axis, associated with a rotation angle detector, for example a conductive stylet sliding on a circular track, thus constituting a potentiometer, or a variable resistor, whose value is indicative of the angular position of the flap.
  • the pane carries the stylus or the track.
  • the vacuum measurement can be made differentially on either side of a diaphragm.
  • a dynamic pressure measurement by a Pitot tube located at the outlet of the fan 9.
  • a measurement by anemometry is also possible.
  • the flowmeter 5 is a device for measuring an operating parameter of the motor-fan 8, 9, for example the current consumed by the drive motor 8 or the motor torque supplied to the fan 9 by the drive motor 8, operating for example in a variable speed drive, or frequency.
  • the input circuits 61 comprise a CAN converter which converts the analog measurement voltage value to a numerical value representing the air flow rate, from a data table. pre-established conversion, depending on the type of flowmeter 5.
  • the air flow measurement Q being a mass flow measurement
  • it is corrected to convert it into a volume flow measurement.
  • the correction is carried out on the basis of a measurement of the air temperature supplied by a sensor, not drawn, located at the level of the fan 9.
  • the correction consists in performing a scaling on the scale of the measured flow rates, ie ie the abscissa axis of the figure 5 .
  • a decrease of 25 ° C in the temperature thus measured compared to that provided during the configuration of the plant installation, will cause a decrease of 10% in the volume flow, requiring a reverse correction, about 10% increase in the Q flow setpoint value.
  • the circuits 62 are for example a table in memory, or calculation circuits, supplying the respective values of the optimal curve KM as a function of the measured flow Q.
  • the values of optimal curve KM can be previously calculated during the study of the network of the installation, that is to say in particular the number CO of columns and the number BO of mouths 120 on each column. The optimum curve KM can then be entered in the ventilation group 1.
  • the associated circuits 63 calculate a depression decrement to be subtracted from the value of the optimal curve KM of the circuits 62, this decrement being determined by probability calculations relating to the state of the installation, in terms of the number of open mouths 120. and possible positions thereof along the relevant column.
  • the circuits 63 comprise, for example, a table of probabilities of occurrence of events, knowing a current number of such events, for example a table of the law of Poisson or Erlang.
  • the Poisson distribution makes it possible to estimate that there is a strong probability that the underlying density of mean probability of event is of the order of magnitude of this observed value.
  • the underlying probability can therefore be estimated as being, for example, in a range from 0.5 to 2, the risk of being mistaken in this estimation being obviously all the lower as this range of uncertainty is increased.
  • the risk is related to the fact that, as the desired scanning of the Q rate cyclically takes place over a certain period, there is a delay in the perception of the actual state of the installation, that is to say In particular, even if these mouths 120 that open are limited in number, there is a risk that they are mouths 120 that are disadvantaged in terms of pressure drop, which therefore risks do not have the 60 to 80 Pascal depression required for them to work effectively.
  • a limit at 4 mouths 120 that can be open during a certain period of time that is, no more than a few percent it is likely that there will be more than 3 new events (openings of mouths 120) in a determined duration, thus resulting in 4 mouths 120 open.
  • the basic line AB here constitutes a convenient reference for exposing the variation of the response curve, but that this basic line AB does not constitute an absolute reference. It simply constitutes a substantially average curve between a most favorable case of state, where the open mouths 120 are the most favored, therefore on the downstream part of the columns, with a response curve K min below the base line AB, and the optimal KM curve, which treats the worst case.
  • the circuits 64 are based on a subtractor subtracting the decrement determined by the circuits 63 from the value of the point considered of the optimum curve KM coming from the circuits 62.
  • the output of the subtractor 64 controls the supply circuits 7, these having, at the input, a converter transforming the received control value into control signals of the desired motor power level 8, to increase its rotation speed in the above example.
  • the process explained above applies in the opposite direction in case of decay of the flow Q.
  • circuits 62, 63 and 64 are essentially for didactic purposes, since the three functions can be provided by a single set providing the desired response curve, from a conversion table Q / Deflection Dp. or from an algorithm able to calculate any point of the curve.
  • the 2 nd , 3 rd and 4 th columns of digits from the left respectively represent the number of mouths 120 opened in the downstream, central and upstream section of column 11 or other considered, the downstream section being therefore the most favored because being the closest to the fan 9.
  • the logarithm of the number of possible states N makes it possible to define, with a factor, the entropy of the system, that is to say an increasing number with the diversity of its N possible states.
  • Lines 2 and 3 thus represent a state "2", respectively "3”, with 2 mouths 120 open in the downstream section while the upstream section, or respectively the central section, has no open mouth 120.
  • the downstream section has only 1 mouth 120 open, the central section having 2 mouths 120 open.
  • the curve C2 represents the integral of the Gaussian C1, that is to say, an accumulation of the probability values. It is globally an "S" curve since the extreme probabilities, corresponding to states “1" and “10", are lower than the average of the others. Given that an upper section C2S of the "S” above has a lower slope than the average slope of the remainder of the "S”, it is thus seen that the density of points, that is to say the number of mouths 120 open, located in a higher slice of percentages of the figure 3 is higher than elsewhere. Thus, if we consider the upper slice going from 90% to 100%, that is to say 10% of the total of the probabilities, we see that there are accumulated 2 points, representing the states "9” and "10", that is 20% of the total.
  • the Gaussian C1 very flattened look, is transformed into a Gaussian C10 central relief more marked, framed by two "streaks" side points of low probabilities, indicated above.
  • the integral curve C2 thus becomes a curve C20 shaped "S" more marked, that is to say with a central section which has recovered, because of the central relief above marked in the curve C10.
  • An upper end section C20S of the "S" is therefore more elongated and thus comprises an increased number N of points, that is to say of possible states.
  • the upper section C20S of the integral curve C20 limited by the cumulative probabilities 90% and 100%, comprises about 40% of the maximum abscissa points, compared to 20% in the case of an upper C2S section of the integral curve. C2.
  • the column of digits on the right of Table 1 provides pressure loss values oP for each of the 10 possible states Nj of the figure 4 .
  • each of the three sections of the suction column considered is assumed to have a configuration substantially similar to the others, that is to say that, for a given flow, the loss of load P is the same in each section.
  • the open mouth or mouths 120 of the downstream section being, statistically, randomly distributed along it, they can therefore, from this point of view, be assumed all located in the middle of it, with a loss of charge of 0.5 P.
  • This simplifying assumption is also made for the central sections and upstream but, to pass from the middle of a section in the middle of the next section, the pressure drop is in total of OP.
  • the above process can be performed by a preliminary statistical survey of the installation, when defining the network of columns, and the corresponding model is then stored in the ventilation group 1. It can however be expected that the latter comprises the circuits required to perform the statistical study from the network configuration.
  • the designer knows the number of mouths 120 and their type, so that he is able to determine the point "departure” A ( figure 5 ), that is to say the minimum flow point Qmin, low water, and depression just sufficient for the mouths 120, in the closed position, have enough depression to ensure this minimum flow.
  • the "arrival" point B corresponding to a maximum flow rate Qmax state to ensure, that is to say in which the open mouths 120 represent a high percentage.
  • the depression Dp is set to statistically completely satisfy a predetermined percentage of mouths 120 open. If, exceptionally, the mouths 120 open represent an unfavorable configuration, the need for depression will not be fully satisfied.
  • Such an unfavorable configuration corresponds for example to a case for which it would be essentially the mouths 120 of the upstream sections of one or more of the suction columns that would be open, that is to say an air flow over the entire length of the suction columns, or, worse, on one. Non-satisfaction, however, would only be temporary.
  • the above process will preferably relate to the most disadvantaged column , that is to say likely to have the highest pressure drop.
  • the law of large numbers applies only weakly as "centering" the probability, and then, to take into account the risk of dispersion of the average number i between columns, we can also modulate the Gaussian C1, and therefore the curves that depend on it, assuming that the mean number i of mouths
  • each of equi-probability of satisfaction of the need for depression was represented by Dp / flow Q depression curves, joining the point starting point A, with minimum flow rate and minimum depression Dp, at point of arrival B, at maximum flow rate and maximum Dp depression.
  • the line segment AB can be used to expose the shape of the curves above, that is, conveniently, for example, each curve can be defined with respect to its distance from the segment AB.
  • the area below the segment AB corresponds to very favorable cases, that is to say with a small number, all things being equal, mouths 120 open in the downstream sections of the various columns.
  • each curve Kp can be stored in form a series of pairs of values of depression / flow rate Q, or in the form of an equation of calculation of the depression as a function of the flow rate Q.
  • the concept of the invention is therefore to choose a curve Kp between the extreme curves Kmin and KM, knowing that the probability of non-satisfaction goes from substantially 100% for Kmin to substantially 50% for K0, via contour lines. lower uninspired intermediates, and that it continues to decrease towards zero through the upper intermediate contour lines K1, K2 and following.
  • each curve K1, K2 is above the segment AB, to satisfy the need for depression in the great majority of possible cases, as explained above. As noted above, however, it is the minimum Kmin curve that is theoretically the basis for risk assessment.
  • each curve K1, K2 is, for the low flow rates Q, in proportion relatively separated from the corresponding point of the segment AB, that is to say, it is removed from a certain number, integer or fractional, of standard deviations, if we consider that the segment AB, or a curve rather close to it , corresponds substantially to the equi-distributed distribution.
  • a so-called Gaussian G1 has been plotted, similar to the so-called Gaussian C1, with respect to a local vertical axis of ordinate of reference.
  • the Gaussian G1 which theoretically extends in a vertical plane perpendicular to the plane of the figure 5 , was drawn folded to the right of its vertical axis of reference.
  • a Gaussian C1, or G1 is thus very flattened with respect to its axis of reference because the law of large numbers does not play.
  • the K0 curve, dorsal, based on the vertices of the so-called Gaussian G1 to G4, has been plotted as purely illustrative of the method for defining the desired PWR response curve, since the backbone K0 thus corresponds to a probability of not satisfying the need for depression which is very high, close to 50% (Gaussian integral surface considered G1 to G4 located above the top curve K0), which is hardly acceptable. Additional Gaussians can be provided to better define the plots of the various equipotential curves Kp, or to define these plots by interpolation between a small number of such Gaussian lines, for example less than ten.
  • the curve K2 is likewise equipotential, connecting Gaussian points G1 to G4 corresponding to example a risk of 10%, that is to say that 90% of the integral is below the curve K1.
  • At least two curves can alternatively be used, such as K1 and K2, depending on the time of day. For example, at night, kitchens that do not emit smoke, it is essentially the possible steam of bathrooms that must be sucked. It can therefore be tolerated that this aspiration takes a little longer than expected, that is, to tolerate an increased risk of degradation of the service. It is therefore the curve K1 which is then used.
  • the Gaussians of risk can be determined before installation and one or more level curves Kp are stored.
  • the transition from the curve K2 to a reduced quality of service curve can be carried out by a translation of the curve K2 along the abscissa axis Q, and precisely by adding a certain constant to the measured flow rate value Q. This amounts to masking, for the circuits 63, of the allocation of depression Dp, a part of the real rate Q, so that the allocation is incomplete. A new curve is thus obtained which is strictly parallel to the curve K2 and below it, this new curve having a shape very close to the curve K1 and thus able to replace it.
  • the curve K2 in the form of an arch with an ascending lower branch and a descending upper branch (with respect to the base segment AB) for respectively the weak and the high flow rates Q, it is slid on the basic segment AB.
  • the sliding is effected towards the maximum point B, so that the rising arch branch of the new curve answer lies to the right of the rising archaic branch of the K2 curve, that is, below.
  • the slip is made towards the minimum point A, so that the descending branch of the new response curve is to the left of and below, the descending arch branch. of the K2 curve.
  • any curve of the family here the curve K2
  • the curve K2 presents, firstly, first a first section AC diverging with respect to the segment AB, at an approximate rate of parabola arch of horizontal axis, with therefore a slope of rise of maximum value which decreases gradually, the curve continuing its rise in depression by a second section CB much lower slope which converges to the segment AB.
  • the first section AC can be likened to a line segment or two, the second section CB being sloped lower.
  • the first section CA thus has a concavity open down, so to the AB segment.
  • the point C corresponds to a maximum deviation of depression with respect to the segment AB, that is to say that it represents a relative upper point if the segment AB is taken as reference.
  • point C has a depression value Dp lower than that of maximum point B.
  • the second section CB which thus tends to have substantially the shape of a hyperbola branch, can however be assimilated, for convenience, to a continuation of the parabola branch. However, for simplicity of implementation, it can be likened to a line segment. Alternatively, it can be considered that the point B is only a reference point for establishing the reference segment AB, and that the second section CB ends slightly above the point B, that is to say at a distance corresponding to the considered number of standard deviations.
  • the figure 6 is another illustration of how to obtain the depression decrement to determine the REP response curve passing through the points A, B, C.
  • the abscissa axis represents the cumulative number CO x i of mouths 120 opened in the CO columns, that is to say, also, with the factor CO near, the number i for a column, or can also be considered as representing substantially the flow rate Q.
  • the cumulative number CO x i varies here in a range from 1 to 80.
  • the number N of possible states, for each value of the variable CO x i grows, for its part, much more rapidly since it is a factorial of this variable, so that the quantification of a Gaussian type of curve C1 fades rapidly, as exposed for Gaussian C10.
  • the ordinate axis carries two scales, namely the depression Dp, in arbitrary linear scale ranging from 0 to 100, and a linear scale of pure numbers, ranging from 0 to 1.
  • a difference SPq, for each value of the flow rate Q, and therefore also of CO x i , of the curve MR with respect to the rope segment CMR represents the additional depression to be added to the average demand curve M, as indicated by the arrows the response curve passing through the points A, C, B.
  • the figure 6 thus illustrates the effect of the law of large numbers, in terms of mouths 120 open.
  • the depression decrement with respect to the optimal curve KM can be reduced compared to the disclosure of the figure 6 to account for the flattening of Gaussian indicated above, that is to say, the dispersion very significantly increased compared to the average probability of the position of each mouth 120 in the column in question.

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Description

  • La présente invention concerne les installations de ventilation de locaux, et en particulier les caissons de groupe de ventilation.
  • Une installation de ventilation de locaux comprend un groupe de ventilation, en général un moto-ventilateur extracteur d'air, qui est disposé en aval de diverses branches de conduits d'air, qui, chacune, collectent l'air de plusieurs colonnes de dérivation, en parallèle, alimentées par des bouches d'aspiration disposées au niveau des divers locaux et munies de volets d'ouverture / fermeture. En fait, la position dite de fermeture de chaque bouche ne correspond pas à une fermeture totale, c'est-à-dire qu'elle autorise un débit minimal, d'étiage.
  • Ainsi, un utilisateur ouvrira, à l'heure des repas, la bouche desservant sa cuisine, et, à d'autres moments, ce sera la bouche, hygro-réglable, de sa salle de bain qui s'ouvrira automatiquement.
  • Lorsque la quasi-totalité des bouches d'aspiration se trouvent ouvertes, le ventilateur doit pouvoir assurer au moins un minimum de dépression au niveau de chacune, pour qu'elle fournisse son débit nominal. Or, l'augmentation du débit d'air liée à l'ouverture de toutes les bouches provoque une perte de charge dans l'installation, si bien que la dépression que provoque le ventilateur, juste en amont de celui-ci, ne se répercute pas entièrement aux bouches.
  • De ce fait, classiquement, pour garantir l'existence permanente d'au moins un certain niveau de dépression derrière chaque bouche afin qu'elle puisse fonctionner correctement lorsqu'on l'ouvre, c'est-à-dire même si la perte de charge est maximale du fait que le débit global de l'installation est maximal, on fait fonctionner le ventilateur à une puissance maximale correspondant au débit maximal à assurer. En pratique, cela se traduit par une très mauvaise adaptation de la puissance électrique consommée par rapport au besoin réel, puisque, dans la grande majorité du temps, la plupart des bouches étant fermées, le ventilateur provoque une dépression bien au-delà de ce qui est nécessaire. A la limite, toutes les bouches étant quasi fermées, le ventilateur fournit une dépression très nettement supérieure au besoin. Le rendement, ramené au service rendu, est alors faible.
  • Pour régler la (dé)pression du ventilateur, on pourrait songer à déterminer le besoin réel de pression, en estimant approximativement le nombre de bouches ouvertes à partir d'une mesure du débit d'air, du fait que les bouches ouvertes ont un débit sensiblement constant, indépendant de la (dé)pression. Toutefois, les bouches ouvertes les plus éloignées du ventilateur, dans le tronçon amont de la colonne considérée, ne disposeront pas alors du niveau de dépression suffisant, du fait de la perte de charge due aux autres bouches ouvertes dans le tronçon aval. La qualité de service, c'est-à-dire le pourcentage de temps pendant lequel certaines bouches ne disposent pas d'un niveau de dépression suffisant pour leur fonctionnement, risque donc d'être médiocre.
  • Par ailleurs, il est connu de US-A-2003/0 064 676 , un procédé et un dispositif de contrôle de ventilateurs à débit d'air variable dans des systèmes de ventilations et d'air conditionné.
  • Le dispositif décrit dans ce document comprend un capteur de pression statique, un capteur de débit d'air, un ventilateur, un dispositif de modulation du ventilateur, et un contrôleur couplé au capteur de pression statique et au capteur de débit d'air. Le contrôleur comprend un calculateur qui permet de calculer la pression statique de consigne en fonction du débit d'air. Le contrôleur compare le point de consigne de pression statique à la pression statique, et il commande le dispositif de modulation du ventilateur afin que la pression statique reste proche de la consigne de pression statique.
  • La présente invention vise ainsi à proposer une solution permettant d'offrir un bon compromis entre l'énergie électrique consommée pour entraîner le ventilateur et la qualité du service offert.
  • A cet effet, l'invention concerne tout d'abord un groupe de ventilation comportant un bloc d'alimentation d'un moteur d'entraînement d'un ventilateur destiné à assurer la circulation d'air dans des bouches présentant une certaine répartition le long de colonnes, le bloc d'alimentation comprenant des moyens de régulation comportant des circuits d'entrée de signaux de mesure de débit d'air du ventilateur agencés pour commander des circuits d'alimentation du moteur à travers des moyens de conversion de la mesure de débit d'air en une valeur de commande de puissance correspondant à une pression d'air de consigne à assurer par le ventilateur, les moyens de conversion étant agencés pour, à partir de valeurs optimales prédéterminées de pression correspondant à une courbe optimale de réponse pression / débit satisfaisante quelle que soit la dite répartition des bouches ouvertes, associer, à chaque débit d'air mesuré, une gaussienne, de risque de non satisfaction du besoin en pression, croissante dès qu'une pression d'air de consigne envisagée décroît en dessous de la valeur optimale correspondante, et agencés pour fixer la pression d'air de consigne à une valeur déterminée d'après une consigne de pourcentage de risque de non sastifaction du besoin en pression , fournie par une intégrale de la gaussienne.
  • Le terme "pression" ci-dessus désigne une dépression si le groupe ci-dessus aspire l'air vicié, ce qui est le cas général, ou bien une surpression si le groupe fournit de l'air neuf.
  • Ainsi, l'invention assure un bon compromis qualité de service / consommation énergétique puisqu'il s'agit d'un système asservi, dont les circuits d'entrée vont être informés de toute nouvelle ouverture de bouche d'aspiration, ou d'insufflation, de par l'augmentation du débit ou la chute de pression différentielle qu'elle aura induite, et alors les circuits de conversion vont commander une augmentation de la pression qui va toutefois dépendre de la probabilité de risque pour que, parmi les bouches ouvertes, il y ait surtout des bouches situées dans des positions défavorisées. Ainsi, à partir d'une courbe théorique représentant l'enveloppe du besoin maximal possible de pression pour chacun des débits possibles, on applique un décrément dont l'amplitude va dépendre du risque statistique accepté.
  • La probabilité de risque, pour qu'un pourcentage déterminé de bouches les plus défavorisées s'ouvrent dans un temps déterminé, diminue avec le nombre de bouches déjà ouvertes, c'est-à-dire que la loi des grands nombres, en termes de bouches ouvertes, fait que l'on tend vers une équi-répartition des bouches ouvertes le long de chaque colonne. La gaussienne de probabilité correspondante tend donc à présenter une crête centrale bien marquée, et donc des bandes latérales de faible niveau. De la sorte, la pression d'air de consigne pour un débit courant va tendre, pour les débits croissants, à se rapprocher d'une pression "moyenne", correspondant à une dorsale reliant les crêtes des diverses gaussiennes et correspondant à un risque voisin de 50%.
  • Le concept de l'invention est donc d'avoir un groupe qui, à mesure que le débit augmente, est de moins en moins généreux en allocation de supplément de pression par rapport à une valeur de pression "moyenne" correspondant à la dorsale. Ceci est dû au fait que l'état de l'installation, en termes de nombre et surtout de positions éventuellement défavorisées de bouches ouvertes, présente une incertitude relative, ou normée, par rapport au nombre de bouches ouvertes, qui diminue lorsque le débit augmente.
  • On peut décrire une courbe théorique de réponse, de pression par rapport à un axe horizontal de débit en abscisse, comme présentant une tangente de pente positive maximale à un point minimal de débit et de pression, cette pente diminuant de façon monotone à mesure que croît le débit, jusqu'à une valeur de pente minimale positive éventuellement quasiment nulle. La courbe théorique de réponse présente une pression à pente positive décroissante pour un débit d'air croissant, c'est-à-dire une dérivée seconde négative.
  • On notera que la famille de gaussienne, pour les diverses valeurs respectives de débits possibles, peut tenir compte d'incertitudes de dispersion autres que la position des bouches ouvertes dans chaque colonne.
  • En effet, comme le débit mesuré représente le débit global de toutes les colonnes, on peut aussi prendre en compte un deuxième paramètre d'incertitude, lié au fait que les diverses colonnes ne présentent pas un même nombre moyen de nombre de bouches ouvertes, éventuellement rapporté à la longueur de chaque colonne. C'est donc, pour chaque débit, une deuxième gaussienne, "multi-colonne", qui va se composer "quadratiquement" avec la gaussienne "colonne" ci-dessus, c'est-à-dire une composition de probabilités sensiblement indépendantes.
  • Un troisième paramètre d'incertitude pouvant être pris en compte est relatif aux divers types de bouches de l'installation considérée, c'est-à-dire par exemple des bouches auto-réglables ou bien hygro-réglables, qui nécessitent un niveau de dépression propre à chaque type. En outre, chacun de ces types présente un débit spécifique, de sorte que la mesure du débit global laisse une incertitude quant au nombre exact de bouches ouvertes. Là encore, il peut être défini une troisième gaussienne, à composer avec au moins la première.
  • D'une façon générale, la présence de bouches hygro-réglables aboutit à un nombre d'états possibles de l'installation plus grand que s'il n'y avait que des bouches auto-réglables car ces dernières n'ont que deux débits possibles alors que les bouches hygro-réglables ont un débit qui varie de façon continue avec le taux d'humidité. On pourrait donc modéliser l'état de chaque bouche hygro-réglable par un pluralité d'au moins trois états.
  • Avantageusement, les moyens de conversion comportent en mémoire des données de définition d'un faisceau d'au moins une courbe correspondant à une valeur standard prédéterminée du dit risque et sont agencés pour asservir les circuits d'alimentation de façon à ce que le groupe tende à fonctionner conformément à la dite courbe.
  • Les données ci-dessus peuvent définir directement un tableau ou une équation de courbe d'équi-probabilité de risque, définie comme "s'appuyant" sur une rangée d'intégrales de gaussiennes par divers débits, et précisément s'appuyant sur chacune au niveau du point de risque choisi. C'est donc la courbe d'asservissement du groupe. Toutefois, ces données peuvent aussi définir indirectement une telle courbe d'équi-probabilité de risque, en définissant une telle rangée de gaussiennes, et donc, sur chacune, le point de valeur de risque choisi.
  • Dans une forme de réalisation, les moyens de régulation comportent des moyens séquenceurs agencés pour, lors de certaines périodes de temps programmées, modifier la consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression par rapport à la dite valeur standard, par asservissement sur une courbe du dit faisceau autre que la dite au moins une courbe.
  • Ainsi, dans l'heure de midi par exemple, le niveau de risque sera diminué puisqu'il y a aura une probabilité plus forte d'avoir l'apparition brusque d'un pic de demande de service, pour extraire l'air vicié des cuisines. Il en sera de même le matin et le soir dans le cas de bouches hygro-réglables, donc pilotées par l'humidité, et ce particulièrement pour les sanitaires.
  • Les moyens de régulation peuvent être agencés pour effectuer la dite modification de la consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression par décalage d'une courbe de réponse en pression le long d'une échelle de débits.
  • Si la courbe standard (dé)pression/débit, croissante, est ainsi décalée vers les débits faibles, un débit donné va donc se voir attribuer une pression accrue par rapport à celle normalement allouée.
  • Le dit décalage peut s'effectuer en retranchant une certaine valeur à la valeur de mesure de débit.
  • Ainsi, par exemple, on décale vers les débits faibles un pointeur électronique qui va donc lire une valeur de pression accrue.
  • De façon duale, on peut prévoir d'ajouter une marge de pression à la courbe de réponse normalement prévue, c'est-à-dire de ne pas faire glisser celle-ci selon l'axe des débits.
  • Les moyens de régulation peuvent comporter une mémoire d'historique du débit mesuré au cours du temps, et les moyens de régulation sont agencés pour moduler la consigne de pourcentage de risque de non sastisfaction du besoin en pression en fonction de l'historique.
  • Si par exemple les bouches d'aspiration sont commandées par un programmateur de 30 minutes d'ouverture, le groupe peut ainsi prévoir les instants de refermeture des bouches, et donc éventuellement anticiper la détection de ces fermetures, c'est-à-dire réduire la puissance consommée en acceptant une augmentation du dit risque. Par ailleurs, à plus long terme, l'historique permet aussi d'estimer l'évolution de la demande de débit d'un jour à l'autre et au fil des saisons, et donc de moduler le niveau de risque courant estimé pour anticiper l'évolution du niveau de risque réel.
  • Les moyens de conversion peuvent être agencés pour qu'une courbe de pression d'air de consigne en fonction du débit ait l'allure d'une branche de parabole.
  • Il s'agit alors d'une branche supérieure d'une parabole à axe incliné par rapport à l'axe des pressions, par exemple à axe horizontal, parallèle à l'axe des débits, ou incliné et montant par rapport à ce dernier. Ainsi, un débit très faible va correspondre à une valeur de risque de consigne qui sera en proportion relativement faible, c'est-à-dire une pression d'air de consigne qui, toutes choses égales, se rapproche de la pression optimale, exempte de tout risque associé. L'incertitude élevée quant à la répartition des quelques bouches ouvertes, c'est-à-dire l'aspect très quantifié des états possibles de pression du système, amène donc à réduire le risque accepté.
  • L'invention concerne aussi un procédé de détermination d'une valeur de réglage de la pression d'air de consigne du groupe de ventilation selon l'invention, installé dans une installation de ventilation comportant un nombre donné de branches et un nombre donné de colonnes le long desquelles sont réparties un certain nombre de bouches, procédé dans lequel :
    1. a) on estime, d'après une mesure de débit d'air, un nombre de bouches ouvertes dans l'installation,
    2. b) on considère, a priori, que chaque colonne présente un nombre i de bouches ouvertes proportionnel à son propre nombre de bouches et on considère aussi, a priori, que les bouches ouvertes sont statistiquement globalement réparties de même dans les diverses colonnes, c'est-à-dire que le débit de chaque colonne est proportionnel au nombre i de bouches ouvertes dans celle-ci,
    3. c) on détermine, pour une colonne déterminée, tous les N états possibles présentant un dit nombre i de bouches ouvertes,
    4. d) on estime la probabilité d'existence de chaque état, d'après une loi de distribution statistique ou d'après des informations de statistiques réelles, antérieurement établies par observation d'ouvertures des bouches,
    5. e) on associe, à chaque état, une estimation de perte de charge composite, fonction de la position, pour chaque état, de chaque bouche ouverte,
    6. f) on calcule une gaussienne des probabilités individuelles de chacun des N états, classés par perte de charge composite croissante,
    7. g) on calcule une intégrale de la gaussienne, et
    8. h) on règle la pression d'air de façon à satisfaire statistiquement, d'après la dite intégrale, le besoin d'un pourcentage choisi de bouches ouvertes de la colonne considérée.
  • La partie de l'intégrale correspondant à une pression supérieure à la pression de réglage qui a ainsi été choisie indique donc le pourcentage de risque de non satisfaction complète d'un besoin de (dé)pression. On notera que le risque ci-dessus peut aussi être pondéré par la durée correspondante. En particulier, une non-satisfaction peut ne durer que quelques minutes, ce qui ne sera guère perceptible par l'utilisateur.
  • De préférence, les étapes b) à g) sont effectuées lors de la finalisation de l'étude du réseau et donc préalablement à la mise en service effectif de l'installation, avec mémorisation d'une pluralité de tronçons de dites intégrales de gaussienne pour une même pluralité de débits possibles.
  • Il s'agit ainsi de tables de décision, qui évitent la nécessité de calculs complexes à chaque mesure, de sorte que le groupe peut être piloté par des moyens de calcul très modestes.
  • Chaque tronçon peut se limiter à un seul point sur l'intégrale de gaussienne, c'est-à-dire qu'il est alors défini une seule courbe d'équi-risque s'appuyant sur les intégrales de gaussienne. Si les tronçons ne sont pas ponctuels, on peut alors définir tout un faisceau de telles courbes qui s'appuient chacune sur des points respectifs représentant une valeur commune de niveau de risque estimé.
  • La dite pluralité peut être limitée à moins d'un nombre déterminé, par exemple dix, et l'étape h) s'effectue alors par interpolation entre deux intégrales de gaussienne dont les valeurs associées de débit encadrent la valeur de débit de l'étape a).
  • Le jeu d'intégrales de gaussiennes constitue donc des "reliefs supports" espacés sur lesquels vont "s'appuyer" une ou plusieurs courbes de niveau de risque, dont chaque point définit la pression requise en fonction du débit mesuré, ceci pour une valeur de pourcentage de risque propre à chaque courbe de niveau. On peut donc remplacer le jeu de gaussiennes, chacune affectée à un débit déterminé, par un jeu ou faisceau de courbes de niveau de risque, courant dans la plage des débits possibles. Il découle donc que la ou les gaussiennes des probabilités individuelles de chacun des N états correspondent à un risque de satisfaction ou de non satisfaction du besoin en pression. La ou les gaussiennes sont représentatives de la probabilité d'existence de chaque état en fonction de chacun des N états. En d'autres termes, sur un graphique, la ou les gaussiennes ont en abscisse chacun des N états classés par perte de charge composite croissante et en ordonnée, les probabilités (ou pourcentages) d'existence de chaque état. L'abscisse du maximum de la ou des gaussiennes correspond à l'état des colonnes ayant une probabilité maximale d'existence.
  • Egalement, l'intégrale de la gaussienne est un cumul des valeurs de probabilité individuelle (pour chacun des N états de bouches ouvertes de l'installation). L'intégrale est établie entre (est bornée par) zéro et le nombre des N états et en particulier, pour une valeur de débit considérée.
  • Ainsi, dans le groupe et le procédé décrits précédemment, la gaussienne est représentative des probabilités individuelles pour l'installation d'être dans un état de bouches ouvertes et correspond à un risque de non satisfaction du besoin en pression, la gaussienne ayant en abscisse chacun des N états classés par perte de charge composite croissante et en ordonnée, les probabilités (ou pourcentages) d'existence de chaque état, et l'abscisse du maximum de la gaussienne correspond à l'état de l'installation ayant une probabilité maximale d'existence. De plus, dans le groupe et le procédé décrits, l'intégrale correspondant à un cumul des valeurs de probabilité individuelle et est établie entre (ou bornée par) zéro et le nombre des N états et ce, en particulier, pour une valeur de débit considérée.
  • L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description suivante d'une forme de réalisation, selon l'invention, d'un groupe de ventilation et du procédé de commande de celui-ci, en référence au dessin annexé, sur lequel ;
    • la figure 1 est une vue générale schématique d'une installation de ventilation comportant le groupe de ventilation de l'invention, relié à des colonnes d'aspiration,
    • la figure 2 est un diagramme par blocs fonctionnels illustrant la constitution du groupe de ventilation,
    • la figure 3 représente deux gaussiennes, et leurs intégrales, illustrant des probabilités pour une colonne d'être dans un état donné, en termes de bouches ouvertes,
    • la figure 4 représente une courbe de perte de charge dans la colonne en fonction des états de la figure 3,
    • la figure 5 représente une courbe de réponse en fonctionnement dépression / débit s'appuyant sur des gaussiennes de probabilités liées à la dispersion statistique de perte de charge de bouches d'aspiration d'air, et
    • la figure 6 représente des courbes composites expliquant la détermination de la courbe de réponse.
  • La figure 1 représente schématiquement une installation de ventilation, dans cet exemple d'extraction d'air de divers locaux par aspiration à travers un réseau ramifié de canalisations. Le réseau comprend ici un nombre BR = deux branches 10, 20 aboutissant à un tronc commun constitué par un groupe de ventilation 1 comportant un caisson 2 relié à une extrémité aval des branches 10, 20 respectives et contenant un ensemble moto-ventilateur à moteur 8 d'entraînement d'un ventilateur 9 d'aspiration de l'air des branches 10, 20 pour le rejeter dans l'atmosphère. La branche 10 collecte l'air d'une pluralité d'ici deux colonnes 11, 12, munies chacune d'une pluralité de bouches 111, 112 et autres, et respectivement 121, 122, et autres, d'aération de locaux comme par exemple des cuisines ou des salles de bain dans un ou plusieurs immeubles collectifs. De même, la branche 20 collecte l'air d'une pluralité d'ici trois colonnes 21, 22, 23 munies chacune d'une pluralité de bouches 211, 212 et autres, et 221, 222 et autres, et 231, 232, 233, 239 et autres, d'aération de locaux du même genre. Il y a ainsi un nombre CO = 5 colonnes comportant chacune un nombre particulier BO de bouches, indiquées de façon générale par la référence 120.
  • Chaque bouche 120 est équipée d'un ou plusieurs volets pour que l'utilisateur d'un local en commande l'ouverture, ou la fermeture qui l'isole partiellement de l'installation, sachant que la position dite de fermeture autorise un débit dit d'étiage. On conçoit donc que, si toutes les bouches d'aspiration 120 sont quasi fermées, le ventilateur 9 va engendrer une forte dépression dans l'ensemble de l'installation, donc avoir une bonne efficacité technique. Toutefois, dans une telle situation, le rendement, c'est-à-dire le service rendu, est faible.
  • Les bouches 120 sont classiquement de deux types possibles : auto-réglable et hygro-réglable, chaque type nécessitant une différence de pression supérieure à un seuil particulier. Une bouche auto-réglable extrait l'air selon un débit constant, alors qu'une bouche hygro-réglable présente un débit qui croît avec le taux d'humidité. Hormis les différences ci-dessus liées à leur structure, on distingue aussi les bouches cuisine, qui ont des débits plus élevés que ceux des sanitaires et sont généralement associées à un minuteur de 30 minutes que l'utilisateur commande pour passer au débit maximal. Un système est généralement hygro ou auto-réglable.
  • Si une ou quelques bouches 120 viennent à s'ouvrir, la dépression va donc diminuer dans l'installation puisque les divers flux d'air supplémentaires qui vont alors se propager dans les colonnes et les branches 10, 20 vont voir leur écoulement être perturbé, et donc freiné, par le frottement sur les parois du conduit correspondant. Il s'ensuit ainsi une perte de charge, qui fait que le ventilateur 9 ne peut totalement imposer sa valeur de dépression au niveau des bouches 120. Comme l'efficacité d'un bouche 120 dépend de la dépression sur son côté aval par rapport à la pression atmosphérique dans le local, côté amont, on conçoit que cette dépression doit être suffisante pour assurer le débit requis, en pratique au moins 60 voire 80 Pascal.
  • Sur la figure 1, la bouche 239, en extrémité amont, fermée, de la colonne 23, est supposée être la bouche la plus défavorisée, c'est-à-dire celle dont le trajet (23, 20) la reliant au caisson 2 correspond à une perte de charge maximale. Cette perte de charge, qui est due à celle dans la branche 20 et aussi dans la colonne 23, compte tenu de leur section et de leur forme de cheminement, dépend aussi d'un nombre i - 1 des éventuelles autres bouches 120 ouvertes, et de leurs positions. On conçoit facilement que si toutes les bouches 231, 232 et autres de la colonne 23 sont ouvertes, le flux d'air y est alors maximal, si bien que son écoulement est ralenti de par la perte de charge maximale.
  • La figure 2 représente le diagramme par blocs fonctionnels illustrant la constitution du groupe de ventilation 1.
  • Le groupe de ventilation 1 comporte un bloc d'alimentation du moteur 8 d'entraînement du ventilateur 9 destiné à assurer la circulation d'air dans les bouches 120 qui présentent une certaine répartition le long de la colonne considérée. Le bloc d'alimentation comprend un ensemble de régulation 6 comportant des circuits 61 d'entrée de signaux de mesure de débit d'air Q du ventilateur 9 provenant d'un débitmètre 5, qui commandent des circuits 7 d'alimentation du moteur 8 à travers des circuits 62, 63 de conversion de la mesure en une valeur de commande de puissance correspondant à une pression d'air de consigne à assurer par le ventilateur 9. Les circuits de conversion 62, 63 sont agencés pour, à partir de valeurs optimales prédéterminées de dépression correspondant à une courbe optimale KM de réponse dépression Dp / débit Q satisfaisante (figure 6) quelle que soit la dite répartition des bouches 120 ouvertes, associer, à chaque débit d'air Q mesuré, une gaussienne G1, G2, G3, G4, de risque de non satisfaction du besoin en dépression Dp, croissant dès qu'une pression d'air de consigne envisagée décroît en dessous de la valeur optimale correspondante, et agencés pour fixer la dépression d'air de consigne à une valeur déterminée d'après un pourcentage de consigne de dit risque (c'est-à-dire une consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression) fourni par une intégrale de la gaussienne G1, G2, G3 , G4.
  • Comme évoqué, la dépression ci-dessus serait une surpression dans le cas d'une installation d'insufflation d'air. Dans les deux cas, il s'agit donc d'un accroissement de l'écart absolu de la pression utile courante par rapport à la pression atmosphérique, des deux côtés respectifs du ventilateur 9.
  • Le fonctionnement de l'installation va d'abord être exposé en ce qui concerne l'allure générale de la courbe de régulation dépression Dp / débit Q, puis la façon selon laquelle est définie la courbe de régulation est ensuite expliquée en référence aux figures 3 à 6.
  • Comme exposé plus en détails en référence à la figure 5, qui représente un faisceau de courbes de réponse possibles Kmin, K0, K1, K2, KM de dépression Dp, en ordonnée, en fonction du débit d'air Q, en abscisse, on voit que la courbe de réponse en régulation de pression est croissante avec le débit Q, la courbe optimale KM, représentant le besoin enveloppe de l'installation, étant la courbe la plus haute du faisceau. Les points A et B correspondent respectivement à une dépression Dp minimale pour un débit Q minimal et une dépression Dp-maximale pour un débit Q maximal. Les courbes inférieures Kmin, K0, K1, K2 sont donc des courbes non optimales, c'est-à-dire liées à une probabilité non nulle de risque de non satisfaction du besoin de certaines bouches en dépression suffisante pour un fonctionnement correct. L'invention porte sur le choix de l'une des courbes inférieures Kmin, K0, K1, K2 ou autres, pour trouver un bon compromis entre la réduction de la puissance à fournir au ventilateur 9, à travers le moteur 8, et un dit risque qui soit de niveau acceptable.
  • Ainsi, d'après l'allure croissante de la courbe de réponse, l'installation fonctionne au ralenti lorsque toutes les bouches 120 sont fermées, c'est-à-dire que le ventilateur 9 ne fournit qu'une faible dépression Dp, en adéquation avec le besoin réel de l'installation.
  • Si une bouche 120 quelconque vient à s'ouvrir, provoquant une chute de la dépression Dp, cet événement est détecté grâce au débitmètre 5, ou par détection de la chute de dépression au moyen d'un capteur de dépression. Il est alors alloué un supplément de dépression relativement grand, par rapport au cas pour lequel le débit Q serait déjà important par rapport à un débit maximal Qmax (figure 5), c'est-à-dire que la courbe optimale KM présente une pente maximale aux faibles débits Q et il en est de même pour la courbe de réponse K0, K1, K2 qui est retenue pour déterminer le nouveau niveau de dépression Dp.
  • De la sorte, si la bouche considérée est la bouche 239, la plus défavorisée, elle va bénéficier d'une dépression relativement intense, qui va ainsi compenser, en partie, la perte de charge extrême qu'elle subit. On notera toutefois que cette perte de charge "extrême" n'est pas maximale puisque les autres bouches 120, en particulier dans la colonne 23 considérée, sont supposées être fermées, donc i = 1.
  • La constitution détaillée des divers circuits va maintenant être exposée.
  • Le débitmètre 5 comporte par exemple un volet suspendu pivotant 51, ici dessiné en dehors du cadre référencé 5, à un axe horizontal, associé à un détecteur d'angle de rotation, par exemple un stylet conducteur glissant sur une piste circulaire, pour ainsi constituer un potentiomètre, ou une résistance variable, dont la valeur est indicative de la position angulaire du volet. Le volet porte le stylet ou la piste.
  • En variante, la mesure de dépression peut s'effectuer de façon différentielle de part et d'autre d'un diaphragme. On peut aussi songer à une mesure de pression dynamique par un tube de Pitot situé en sortie du ventilateur 9. Une mesure par anémométrie est aussi envisageable.
  • Commodément, encore en variante, le débitmètre 5 est un dispositif de mesure d'un paramètre de fonctionnement du moto-ventilateur 8, 9, par exemple le courant consommé par le moteur d'entraînement 8 ou bien le couple moteur fourni au ventilateur 9 par le moteur d'entraînement 8, fonctionnant par exemple en variateur de vitesse, ou fréquence.
  • Dans l'un ou l'autre de ces deux cas, les circuits d'entrée 61 comportent un convertisseur CAN qui convertit la valeur analogique de tension de mesure en une valeur numérique représentant le débit d'air, à partir d'une table de conversion pré-établie, fonction du type du débitmètre 5.
  • Dans cet exemple, la mesure de débit d'air Q étant une mesure de débit massique, il lui est apporté une correction pour la transformer en une mesure de débit volumique. La correction est effectuée d'après une mesure de la température de l'air fournie par un capteur, non dessiné, situé au niveau du ventilateur 9. La correction consiste à effectuer une homothétie sur l'échelle des débits mesurés, c'est-à-dire l'axe d'abscisse de la figure 5. A titre d'exemple d'ordre de grandeur, une diminution de 25°C de la température ainsi mesurée, par rapport à celle prévue lors de la configuration de l'installation en usine, va entraîner une diminution de 10% du débit volumique, nécessitant une correction inverse, d'augmentation d'environ 10% de la valeur de consigne du débit Q.
  • Les circuits 62 sont par exemple une table en mémoire, ou des circuits de calcul, fournissant les valeurs respectives de la courbe optimale KM en fonction du débit Q mesuré. Les valeurs de courbe optimale KM, peuvent être préalablement calculées lors de l'étude du réseau de l'installation, c'est-à-dire en particulier le nombre CO de colonnes et le nombre BO de bouches 120 sur chaque colonne. On peut alors entrer en mémoire, dans le groupe de ventilation 1, la courbe optimale KM.
  • Les circuits 63 associés calculent un décrément de dépression à retrancher à la valeur de la courbe optimale KM des circuits 62, ce décrément étant déterminé par des calculs de probabilités portant sur l'état de l'installation, en termes de nombre de bouches 120 ouvertes et de positions possibles de celles-ci le long de la colonne considérée. Les circuits 63 comportent par exemple une table de probabilités d'occurrence d'événements, connaissant un nombre actuel de tels événements, par exemple une table de la loi de Poisson ou d'Erlang.
  • Il y a au moins deux types de risques de non satisfaction totale du besoin en dépression, le premier portant sur le fait que la mesure du débit Q ne fournit qu'une approximation du nombre de bouches 120 ouvertes, et le deuxième type portant sur le fait que la proportion de bouches 120 ouvertes défavorisées peut parfois dépasser la valeur moyenne attendue. L'explication ci-dessous porte sur le premier type de risque, le traitement du deuxième type de risque étant exposé en référence aux figures 3 à 6. Bien évidemment, la variation d'une valeur de dépression pour limiter l'un de ces deux risques va entraîner une variation de même sens de l'autre risque, l'amplitude de cette dernière variation dépendant toutefois de la loi de probabilité du deuxième risque.
  • A titre d'exemple d'ordres de grandeur des incertitudes liées au nombre d'événements observés, s'il a été observé qu'il s'est produit i = 1 événement, c'est-à-dire qu'il a été détecté une augmentation du débit Q à partir du point A, la loi de Poisson permet d'estimer qu'il y a une forte probabilité pour que la densité sous-jacente de probabilité moyenne d'événement soit de l'ordre de grandeur de cette valeur observée. La probabilité sous-jacente peut donc être estimée comme étant par exemple dans une plage allant de 0,5 à 2, le risque de se tromper dans cette estimation étant évidemment d'autant plus faible que l'on augmente cette plage d'incertitude. Le risque est lié au fait que, comme la scrutation voulue du débit Q s'effectue cycliquement selon une certaine période, il y a donc un retard dans la perception de l'état réel de l'installation, c'est-à-dire en particulier l'ouverture de bouches 120. De plus, même si ces bouches 120 qui s'ouvrent sont en nombre limité, il y a un risque pour que ce soient des bouches 120 défavorisées en termes de perte de charge, qui risquent donc de ne pas disposer des 60 à 80 Pascal de dépression requis pour qu'elles fonctionnent efficacement.
  • Pour un risque très faible, on peut par exemple fixer une limite à 4 bouches 120 susceptibles d'être à l'état ouvert dans un certain délai, c'est-à-dire qu'il n'y a pas plus de quelques pourcent de chances qu'il y ait plus de 3 nouveaux événements (ouvertures de bouches 120) dans une durée déterminée, aboutissant donc à 4 bouches 120 ouvertes. Le supplément de dépression à allouer, par rapport au besoin observé, va donc être déterminé en pondérant une valeur de référence avec un facteur de pondération, ou foisonnement, de 4/1 = 4, c'est-à-dire 300% ((4-1)/1 événement) de plus que ce que requiert l'observation (1 seul événement).
  • Par contre, si la loi des grands nombres commence à s'appliquer, par exemple s'il y a déjà i = 10 bouches 120 ouvertes, avec donc la montée correspondante du débit Q qui aura été détectée au fil du temps, la loi de Poisson ou d'Erlang va fournir, pour un même risque couru de dépassement de limite, un nombre de par exemple un risque de 4 ouvertures supplémentaires, à la place du nombre 3 ci-dessus, de supplément possible d'événements. La valeur du supplément va alors être pondérée par un facteur de pondération de 4/10 = 0,4, c'est-à-dire 40% de plus que ce que requiert l'observation (10 événements).
  • On voit ainsi que la sensibilité de réaction à l'ouverture d'une bouche 120, ou pente d'accroissement de la dépression Dp, est progressivement réduite de 300% à 40% dans cet exemple. Bien évidemment, on aura compris que cet exemple numérique n'a pour but que d'expliquer concrètement la raison pour laquelle la pente ci-dessus varie de la façon exposée, les chiffres cités ne servant qu'à donner un ordre de grandeur et à montrer que l'incertitude décroît avec la croissance du nombre i de bouches 120 ouvertes. La plage de variation peut en particulier s'étendre bien au-delà de l'exemple ci-dessus.
  • De la sorte, on obtient un bon compromis, puisque la bouche la plus défavorisée 239 se verra attribuer, par rapport à la droite de base AB, une dépression maximale si elle s'ouvre la première.
  • On notera que la droite de base AB constitue ici une référence commode pour exposer la variation de la courbe de réponse, mais que cette droite de base AB ne constitue pas une référence absolue. Elle constitue simplement une courbe sensiblement moyenne entre un cas d'état le plus favorable, où les bouches 120 ouvertes sont les plus favorisées, donc sur la partie aval des colonnes, avec une courbe de réponse Kmin en dessous de la droite de base AB, et la courbe optimale KM, qui traite le pire cas.
  • Si la bouche la plus défavorisée 239 s'ouvre après d'autres, elle bénéficie alors de l'augmentation de dépression attribuée à celles qui l'ont précédée, de sorte que, n'étant plus très défavorisée, il est inutile de lui attribuer le supplément maximal prévu pour les très faibles débits, c'est-à-dire en partant du point A.
  • Les circuits 64 sont à base d'un soustracteur soustrayant le décrément déterminé par les circuits 63 à la valeur du point considéré de la courbe optimale KM provenant des circuits 62. La sortie du soustracteur 64 commande les circuits d'alimentation 7, ceux-ci comportant, en entrée, un convertisseur transformant la valeur de commande reçue en signaux de réglage du niveau voulu de puissance de commande du moteur 8, pour augmenter sa vitesse de rotation dans l'exemple ci-dessus. Bien évidemment, le processus expliqué ci-dessus s'appliqué en sens inverse en cas de décroissance du débit Q.
  • On conçoit que la présente représentation des circuits 62. 63 et 64 est essentiellement à but didactique, car les trois fonctions peuvent être assurées par un ensemble unique fournissant la courbe de réponse voulue, à partir d'une table de conversion débit Q / dépression Dp ou à partir d'un algorithme apte à calculer tout point de la courbe.
  • Un exemple numérique plus détaillé va maintenant être exposé.
  • Pour la simplicité de l'exposé, on suppose tout d'abord que le nombre i de bouches 120 ouvertes dans chaque colonne d'aspiration est proportionnel au nombre BO de bouches 1.20 de la colonne d'aspiration considérée, c'est-à-dire qu'il y a une répartition égale de "densité" de bouches 120 ouvertes entre les colonnes.
  • Le Tableau 1 comporte N = 10 lignes représentant respectivement N = 10 états possibles, de rang courant Nj avec j allant de 1 à N = 10, (colonne de chiffres de gauche), d'une colonne d'aspiration dont i = 3 bouches 120 sont ouvertes. Pour la facilité de l'exposé, la colonne d'aspiration est fictivement divisée en une pluralité de tronçons, ici k = 3, de même perte de charge, leurs sections pouvant être prévues étagées croissantes vers la branche 10 ou 20 de raccordement.
  • Dans le Tableau 1, les 2e, 3e et 4e colonnes de chiffres depuis la gauche représentent ainsi respectivement le nombre de bouches 120 ouvertes dans le tronçon aval, central et amont de la colonne 11 ou autre considérée, le tronçon aval étant donc le plus favorisé car étant le plus proche du ventilateur 9. Le logarithme du nombre d'états possibles N permet de définir, à un facteur près, l'entropie du système, c'est-à-dire un nombre croissant avec la diversité de ses N états possibles.
  • Les N lignes ci-dessus sont classées en supposant tout d'abord que les i = 3 bouches 120 ouvertes sont dans le tronçon aval et, pour les lignes suivantes, les bouches 120 ouvertes sont de plus en plus situées en amont, c'est-à-dire défavorisées.
  • La ligne de rang Nj = 5 représente une équi-répartition, c'est-à-dire i/k = 1 bouche 120 ouverte par tronçon. Compte tenu de la symétrie par rapport au tronçon central, les lignes 7, 8, 9 sont identiques aux lignes respectives 3, 4, 2, avec permutation des chiffres des 2e et 4e colonnes.
  • Dans cet exemple, comme le nombre (i = 3) de bouches 120 ouvertes est très limité, les états "voisins" de l'état d'équi-répartition, ligne 5, sont en grand nombre, puisqu'il n'y a pas d'états très éloignés. Le terme "voisin" signifie que l'état considéré ne diffère de l'état d'équi-répartition que par une seule paire de changements d'état en sens inverses, c'est-à-dire que la bouche 120 ouverte de l'un des tronçons s'est fermée et qu'il s'est ouvert une bouche 120 dans l'un des deux autres tronçons, le total restant donc de i = 3. En d'autres termes, une bouche 120 ouverte est "passée", ou affectée, d'un tronçon à un autre.
  • Les lignes 2 et 3 représentent ainsi un état "2", respectivement "3", à 2 bouches 120 ouvertes dans le tronçon aval alors que le tronçon amont, ou respectivement le tronçon central, ne présente aucune bouche 120 ouverte. En ligne 4, le tronçon aval ne présente plus que 1 bouche 120 ouverte, le tronçon central présentant 2 bouches 120 ouvertes.
  • Aux lignes respectives 1, 6 et 10, les 3 bouches 120 ouvertes sont toutes dans le tronçon aval ou central ou amont. L'écart d'état par rapport à l'équi-répartition est ici de 2 paires de changements d'état en sens inverses. La probabilité d'existence des états des lignes 1, 6, 10 est donc plus faible que celle associée aux lignes 2-4 et 7-9. La 5e colonne de chiffres donne un pourcentage de probabilité associée à chaque état Ni par rapport à l'ensemble des états ici possibles, établi d'après la loi de Poisson ou d'Erlang, qui donne la probabilité d'avoir un nombre donné d'événements connaissant le nombre moyen d'événements attendus.
  • La figure 3 représente, en ordonnée, les pourcentages de la colonne de chiffres de droite, c'est-à-dire une gaussienne selon une courbe C1, les états des lignes de rang Nj = 1 à 10 correspondant donc à une rangée de N points d'abscisse classés dans cet ordre. La ligne de rang Nj = 5 correspond ainsi à une probabilité maximale.
  • La courbe C2 représente l'intégrale de la gaussienne C1, c'est-à-dire un cumul des valeurs de probabilité. C'est globalement une courbe en "S" puisque les probabilités extrêmes, correspondant aux états "1" et "10", sont plus faibles que la moyenne des autres. Compte tenu du fait qu'un tronçon supérieur C2S du "S" ci-dessus présente une pente plus faible que la pente moyenne du reste du "S", on voit donc que la densité de points, c'est-à-dire le nombre de bouches 120 ouvertes, situés dans une tranche supérieure de pourcentages de la figure 3 est plus élevée qu'ailleurs. Ainsi, si l'on considère la tranche supérieure allant de 90% à 100%, c'est-à-dire 10% du total des probabilités, on voit que s'y trouvent accumulés 2 points, représentant les états "9" et "10", c'est-à-dire 20% du total.
  • Le présent exemple, ne portant que sur un faible nombre (i = 3) de bouches 120 ouvertes, ne présente toutefois qu'incomplètement le phénomène d'accumulation de points dans la tranche supérieure. Ayant donc exposé le principe justifiant cette accumulation, on peut donc maintenant considérer, dans cet exposé, un plus grand nombre de bouches ouvertes par colonne, donc plus de N = 10 états correspondant aux 10 lignes ci-dessus. En pareil cas, le nombre d'états qui diffèrent, de l'état d'équi-répartition (cf ligne 5), par 2 ou 3 paires de changements d'état en sens inverses, ou même plus, est accru, et les probabilités correspondantes sont donc de plus en plus faibles à mesure que l'on s'éloigne de l'état d'équi-répartition. La gaussienne C1, d'allure très aplatie, se transforme ainsi en une gaussienne C10 à relief central plus marqué, encadré par deux "traînées" latérales de points à faibles probabilités, indiqués ci-dessus. La courbe C10 se trouve naturellement au-dessous de la courbe C1 puisque chacune des N = 10 probabilités de la courbe C1 diminue, au profit des nouvelles probabilités qui ont été introduites puisque l'on a maintenant N > 10, contrairement au dessin. La somme totale des probabilités reste donc égale à 100%, c' est-à-dire que, comme la courbe C10 a été dessinée avec une ordonnée sensiblement trois fois plus faible que pour la courbe C1, la courbe C10 concerne environ N = 30 points.
  • La courbe intégrale C2 devient ainsi une courbe C20 à forme en "S" plus marquée, c'est-à-dire avec un tronçon central qui s'est redressé, du fait du relief central ci-dessus plus marqué dans la courbe C10. Un tronçon d'extrémité supérieure C20S du "S", à faible pente, est donc plus allongé et comprend ainsi un nombre N accru de points, c'est-à-dire d'états possibles. Ainsi, le tronçon supérieur C20S de la courbe intégrale C20, limité par les probabilités cumulées 90% et 100%, comporte environ 40% des points d'abscisse maximale, contre 20% dans le cas d'un tronçon supérieur C2S de la courbe intégrale C2.
  • On conçoit donc que, dans ce dernier exemple, si l'on accepte de tolérer 10% de cas (tranche supérieure ci-dessus) pour lesquels on ne satisfera pas totalement le besoin de dépression, on peut restreindre de 40% la fourniture de dépression Dp, avec donc un gain correspondant en énergie électrique. Bien évidemment, si le nombre moyen de bouches 120 ouvertes à prendre en compte est encore accru par rapport au cas de la courbe intégrale C20, le gain va dépasser les 40% ci-dessus, ou inversement, on peut choisir de maintenir cette valeur du gain et alors la tranche supérieure, de non satisfaction totale du besoin, représentera moins de 10%.
  • On rappellera qu'une loi de distribution de probabilités tend à répondre à la loi normale de distribution des grands nombres, c'est-à-dire que l'écart-type varie selon la racine carrée du nombre N de probabilités d'états. En d'autres termes, l'écart-type, une fois normé par le nombre N (et donc aussi par la valeur mesurée du débit Q), diminue selon une loi inverse de la racine carrée du nombre N, ce qui explique que la courbe C10, pour N > 10 états, présente un relief central plus marqué, c'est-à-dire à flancs relativement plus raides, par rapport à la courbe C1 correspondant à N = 10 états.
  • La colonne de chiffres de droite du Tableau 1 fournit des valeurs de perte de charge oP pour chacun des 10 états Nj possibles de la figure 4. Pour la simplicité de l'exposé, chacun des trois tronçons de la colonne d'aspiration considérée est supposé présenter une configuration sensiblement semblable aux autres, c'est-à-dire que, pour un débit déterminé, la perte de charge
    Figure imgb0001
    P est la même dans chaque tronçon.
  • La ou les bouches 120 ouvertes du tronçon aval étant, statistiquement, réparties de façon aléatoire le long de celui-ci, elles peuvent donc, de ce point de vue, être supposées toutes situées au milieu de celui-ci, avec ainsi une perte de charge de 0,5
    Figure imgb0001
    P. Cette hypothèse simplificatrice est aussi faite pour les tronçons central et amont mais, pour passer du milieu d'un tronçon au milieu du tronçon suivant, la perte de charge est au total de OP.
  • De ce fait, la valeur de perte de charge
    Figure imgb0001
    P est calculée en pondérant d'un facteur 0,5 les chiffres de la 2e colonne de chiffres dans le tableau 1, pour le tronçon aval, et en y ajoutant les chiffres des 3e et 4e colonnes de chiffres, pondérés par un facteur respectif de 1,5 et 2,5 de perte de charge par bouche 120. Les valeurs de
    Figure imgb0001
    P sont donc en unités de base, arbitraires, car il s'agit d'illustrer l'allure de la courbe de perte de charge.
  • Comme on le voit, les valeurs de
    Figure imgb0001
    P sont globalement croissantes, puisque les états correspondants ont été classés selon ce critère dans le tableau 1. L'état de la ligne "1" correspond ainsi à i = 3 bouches 120 ouvertes, avec donc une perte de charge
    Figure imgb0001
    P de 3 fois 0,5 unité de base, selon le principe de calcul expliqué plus haut. Les états "3" et "4" correspondent à une même valeur
    Figure imgb0001
    P de 3,5, les états "5" et "6" correspondent à
    Figure imgb0001
    P = 4,5, et les états "7" et "8" correspondent à
    Figure imgb0001
    P = 5,5.
  • On voit ainsi que la suite de valeurs
    Figure imgb0001
    P présente des paliers dans la zone des lignes centrales, c'est-à-dire que son incrémentation y est plus faible que dans ses tronçons d'extrémité. Il s'agit ainsi d'une courbe en "S" retourné, c'est-à-dire une courbe en quelque sorte inverse de la courbe C2. En particulier, on voit que l'on satisfait le besoin de dépression des huit premiers états avec une perte de charge
    Figure imgb0001
    P inférieure ou égale à 5,5, alors que l'état de rang Nj = "10" correspond à une perte de charge de 7,5, et donc à une dépression Dp correspondante. On constate ainsi que l'on économise 7,5 - 5,5 = 2 unités de base sur un total de 7,5, soit 23%, ce dernier chiffre étant croissant si le nombre N est accru, comme exposé plus haut, c'est-à-dire que, pour un rang Nj croissant, les valeurs de perte de charge des états "3" à "8", dans cet exemple, vont tendre vers la valeur moyenne 4,5, qui va donc représenter une pression optimale en termes de bon compromis pour la satisfaction des besoins dans les divers cas. Comme indiqué, les bouches 120 ont, dans un but de simplification, été considérées comme présentant un état binaire, ouvert ou fermé. Dans le cas de bouches hygro-réglables, la quantification ci-dessus s'estompe puisqu'elles peuvent présenter des états intermédiaires, c'est-à-dire que la ou les courbes obtenues à partir du Tableau 1 seront plus lissées.
  • On peut donc résumer la méthodologie d'optimisation de réglage de la dépression par les étapes suivantes.
    1. 1. On estime, d'après une mesure du débit Q, un nombre de bouches 120 ouvertes dans l'installation de BR branches et CO colonnes. Cette estimation peut être faite a priori ou bien affinée si l'on connaît précisément les types de bouches 120 employées et le nombre correspondant.
      Ainsi, globalement, on prend en compte l'architecture du réseau.
    2. 2. On considère, a priori, que chaque colonne présente un nombre i de bouches 120 ouvertes proportionnel à son propre nombre de bouches 120. On considère aussi, a priori, que les bouches 120 ouvertes sont statistiquement globalement réparties de même dans les diverses colonnes 11, 12, 21, 22, 23, c'est-à-dire que le débit de chaque colonne est sensiblement proportionnel au nombre i de bouches 120 ouvertes dans celle-ci.
      Là encore, une connaissance plus détaillée de l'installation permet d'affiner les calculs, en fonction en particulier des divers types de bouches 120.
    3. 3. On détermine, pour une colonne déterminée, la colonne 11 par exemple, tous les N états possibles présentant un dit nombre i de bouches 120 ouvertes.
    4. 4. On estime la probabilité d'existence de chaque état, de rang Nj, d'après une loi de distribution statistique, éventuellement complétée, voire remplacée, par des informations de statistiques réelles d'ouverture des bouches 120, antérieurement établies.
      On peut donc avoir un programmateur de prévision d'état.
    5. 5. On associe, à chaque état Ni, une estimation de perte de charge composite
      Figure imgb0001
      P, fonction de la position, pour chaque état Ni, de chaque bouche 120 ouverte.
    6. 6. On calcule une gaussienne des probabilités individuelles de chacun des N états, classés par perte de charge composite croissante. On notera que la perte de charge croissante équivaut à un débit croissant.
    7. 7. On calcule une intégrale de la gaussienne.
    8. 8. on règle la dépression de façon à satisfaire statistiquement le besoin d'un pourcentage choisi de bouches 120 ouvertes de la colonne considérée. La forme plus ou moins aplatie de la gaussienne détermine donc la valeur de son écart-type et le choix du nombre, entier ou non, d'écarts-types pour placer la limite déterminant donc le pourcentage ci-dessus.
  • Le processus ci-dessus peut être effectué par une étude statistique préalable de l'installation, lors de la définition du réseau de colonnes, et le modèle correspondant est ensuite mémorisé dans le groupe de ventilation 1. Il peut toutefois être prévu que ce dernier comporte les circuits voulus pour effectuer l'étude statistique à partir de la configuration du réseau.
  • En ce qui concerne la dynamique totale de dépression Dp / débit Q à assurer dans l'installation, le concepteur connaît le nombre de bouches 120 et leur type, de sorte qu'il est à même de déterminer le point "de départ" A (figure 5), c'est-à-dire le point à débit minimal Qmin, d'étiage, et à dépression juste suffisante pour que les bouches 120, en position de fermeture, disposent de la dépression suffisante pour assurer ce débit minimal. De même, il peut définir le point "d'arrivée" B, correspondant à un état de débit maximal Qmax à assurer, c'est-à-dire dans lequel les bouches 120 ouvertes représentent un pourcentage élevé.
  • Ainsi, pour chaque mesure du débit Q, la dépression Dp est réglée pour statistiquement totalement satisfaire un pourcentage prédéterminé de bouches 120 ouvertes. Si, exceptionnellement, les bouches 120 ouvertes représentent une configuration défavorable, le besoin en dépression ne sera pas entièrement satisfait. Une telle configuration défavorable correspond par exemple à un cas pour lequel ce seraient essentiellement les bouches 120 des tronçons amont d'une ou plusieurs des colonnes d'aspiration qui seraient ouvertes, c'est-à-dire une circulation d'air sur toute la longueur des colonnes d'aspiration, ou, en pire cas, sur une seule. Une non-satisfaction ne serait toutefois que temporaire.
  • Si les diverses colonnes, ici d'aspiration, présentent des caractéristiques mutuellement très différentes, en termes de perte de charge ou de nombre de bouches 120 qu'elles comportent au total, le processus ci-dessus portera de préférence sur la colonne la plus défavorisée, c'est-à-dire susceptible de présenter la perte de charge la plus élevée.
  • Par ailleurs, si le nombre i de bouches 120 ouvertes par colonne est estimé comme étant relativement faible, c'est-à-dire quelques unités comme dans l'exemple initial, la loi des grands nombres ne s'applique que faiblement en tant que "centrage" de la probabilité, et alors, pour prendre en compte le risque de dispersion du nombre moyen i entre colonnes, on peut aussi moduler la gaussienne C1, et donc les courbes qui en dépendent, en supposant que le nombre moyen i de bouches 120 ouvertes est susceptible d'évoluer, par exemple le nombre moyen i = 3 ayant une probabilité non négligeable de passer à 2 ou à 4 dans l'exemple initial, donc de s'en écarter de une unité, des écarts encore plus grands pouvant aussi être envisagés. Ainsi, pour la plage de débits possibles, l'ensemble de ces courbes C1 ou C10 et C2 ou C20, pour chacun des débits Q, va constituer une dorsale K0 (figure 5), à probabilité maximale, avec, de chaque côté, une ou plusieurs autres courbes Kmin, K1, K2, K3, KM, de niveau, de même.genre mais à probabilités moindres. En d'autres termes la gaussienne C1 ou C10 va correspondre à 2 degrés de liberté, c'est-à-dire, d'une part, la dispersion autour de l'état d'équi-répartition, ceci pour un nombre de bouches ouvertes i égal à la moyenne de l'installation, et, d'autre part, la dispersion, de répartition, du nombre moyen i entre les diverses colonnes, des bouches 120 ouvertes.
  • Ainsi, 1 revenant à l'exemple initial à N = 10 états possibles, on pourra effectuer les calculs ci-dessus de probabilités de non satisfaction du besoin de dépression en traçant une courbe intégrale C2 modifiée correspondant à i = 4 bouches ouvertes, et non plus i = 3, pour ainsi disposer d'une marge statistique et donc réduire le risque de non satisfaction du besoin de dépression.
  • On conçoit que les divers calculs ci-dessus peuvent être effectués dans un calculateur, c'est-à-dire que le présent tracé des diverses courbes n'a ici qu'un but didactique. Le calcul peut être effectué en amont temporellement, lors de l'étude de définition de l'installation, ou en temps réel dans le groupe de ventilation 1.
  • En référence à la figure 5, il a ainsi été déterminé qu'une famille de courbes Kp (Kmin, K0, K1, K2, KM) chacune d'équi-probabilité de satisfaction du besoin en dépression était représentée par des courbes dépression Dp / débit Q, joignant le point de départ A, à débit minimal et dépression Dp minimale, au point d'arrivée B, à débit maximal et dépression Dp maximale. Le segment de droite AB peut servir à exposer l'allure des courbes ci-dessus, c'est-à-dire que, commodément, on peut par exemple définir chaque courbe par rapport à sa distance au segment AB. La zone en dessous du segment AB correspond à des cas très favorables, c'est-à-dire avec un nombre restreint, toutes choses égales, de bouches 120 ouvertes dans les tronçons aval des diverses colonnes.
  • La façon de déterminer les courbes Kp est exposée plus loin, sachant que la probabilité de satisfaction croît de Kmin à KM, la courbe supérieure KM, optimale, correspondant à la satisfaction du pire cas de besoin de dépression, c'est-à-dire que le risque de non-satisfaction est nul. "Symétriquement", côté inférieur en dépression, on peut définir, sous le segment AB, la courbe minimale Kmin en dessous de laquelle le fonctionnement est, à coup sûr, incorrect. La plage d'extension de chaque gaussienne G1, G2, G3, G4 est donc bornée par les courbes enveloppes Kmin et KM. Chaque courbe Kp peut être mémorisée sous forme d'une suite de paires de valeurs dépression/débit Q, ou sous forme d'une équation de calcul de la dépression en fonction du débit Q.
  • Le concept de l'invention est donc de choisir une courbe Kp comprise entre les courbes extrêmes Kmin et KM, sachant que la probabilité de non satisfaction passe de sensiblement 100% pour Kmin à sensiblement 50% pour K0, en passant par des courbes de niveau intermédiaires inférieures non dessinées, et qu'elle continue à décroître vers zéro au passage par les courbes de niveau intermédiaires supérieures K1, K2 et suivantes.
  • Partant du point A, chaque courbe K1, K2 se trouve au-dessus du segment AB, pour satisfaire le besoin de dépression dans la grande majorité des cas possibles, comme exposé précédemment. Comme indiqué ci-dessus, c'est toutefois la courbe minimale Kmin qui est théoriquement la base de départ pour l'évaluation du risque.
  • Compte tenu de la variation de l'écart-type, normé par N, selon l'inverse de la racine carrée du nombre N, chaque courbe K1, K2 est, pour les faibles débits Q, en proportion relativement écartée du point correspondant du segment AB, c'est-à-dire qu'elle en est éloignée d'un certain nombre, entier ou fractionnaire, d'écarts-types, si l'on considère que le segment AB, ou une courbe assez voisine de celui-ci, correspond sensiblement à la distribution équi-répartie.
  • Ainsi, sur la figure 5, pour un faible débit Q1, il a été tracé une dite gaussienne G1, semblable à la dite gaussienne C1, par rapport à un axe vertical local d'ordonnée de référence. La gaussienne G1, qui s'étend donc théoriquement dans un plan vertical perpendiculaire au plan de la figure 5, a été dessinée rabattue à droite de son axe vertical de référence. Comme exposé plus haut, une telle gaussienne C1, ou G1, est donc très aplatie par rapport à son axe de référence du fait que la loi des grands nombres ne joue pas.
  • Lorsque le débit Q mesuré croît, indiquant une croissance du nombre i, la loi des grands nombres s'applique de façon accrue, c'est-à-dire que l'écart-type normé diminue. La courbe Kp considérée se rapproche ainsi progressivement du segment AB pour finalement le rejoindre au point B. Ainsi, il a été tracé de même, pour trois débits en ordre croissant Q2, Q3 et Q4, trois autres gaussiennes G2, G3, G4 tendant à prendre une forme moins aplatie du fait de la loi des grands nombres, comme cela a été exposé pour la gaussienne C10.
  • La courbe K0, dorsale, s'appuyant sur les sommets des dites gaussiennes G1 à G4, a été tracée à titre uniquement purement illustratif de la méthode de définition de la courbe de réponse REP voulue, car la courbe dorsale K0 correspond donc à une probabilité de non satisfaction du besoin en dépression qui est très élevée, voisine de 50% (surface d'intégrale de la gaussienne considérée G1 à G4 située au-dessus de la courbe sommitale K0), ce qui n'est guère acceptable. On peut prévoir des gaussiennes supplémentaires pour mieux définir les tracés des diverses courbes équipotentielles Kp, ou bien définir ces tracés par interpolation entre un nombre restreint de telles gaussiennes, par exemple moins de dix.
  • La courbe K1 est une équipotentielle, ou courbe de niveau, reliant des points des gaussiennes G1 à G4 correspondant à par exemple un risque de 20%, c'est-à-dire que 80% de l'intégrale est en dessous de la courbe K1.
  • La courbe K2 est de même une équipotentielle, reliant des points des gaussiennes G1 à G4 correspondant à par exemple un risque de 10%, c'est-à-dire que 90% de l'intégrale est en dessous de la courbe K1.
  • C'est la courbe de réponse K2 qui est retenue dans cet exemple. On comprendra toutefois que le présent choix d'un taux de satisfaction de 90% n'est qu'un cas particulier et que l'invention n'est aucunement limitée à une quelconque valeur de taux de satisfaction. Les circuits 63 assurent donc les calculs portant sur la gaussienne relative au débit Q mesuré et ils émettent en sortie le décrément de dépression à appliquer à la courbe optimale KM, décrément correspondant au niveau de risque choisi.
  • On peut en particulier exploiter en alternance au moins deux courbes comme K1 et K2 selon l'instant de la journée. Par exemple, la nuit, les cuisines n'émettant pas de fumée, c'est essentiellement la vapeur éventuelle de salles de bains qu'il faut aspirer. On peut donc tolérer que cette aspiration prenne un peu plus de temps que prévu, c'est-à-dire tolérer un risque accru de dégradation du service. C'est donc la courbe K1 qui est alors utilisée. Comme évoqué, en variante, les gaussiennes de risque peuvent être déterminées avant installation et il est mémorisé une ou plusieurs courbes de niveau Kp.
  • Le passage de la courbe K2 à une courbe de qualité de service réduite peut s'effectuer par une translation de la courbe K2 selon l'axe des abscisses Q, et précisément en ajoutant une certaine constante à la valeur de débit Q mesurée. Cela revient à masquer, pour les circuits 63, d'allocation de dépression Dp, une partie du débit Q réel, de sorte que l'allocation est incomplète. On obtient ainsi une nouvelle courbe strictement parallèle à la courbe K2 et sous celle-ci, cette nouvelle courbe ayant une allure très voisine de la courbe K1 et pouvant donc la remplacer.
  • Selon une autre possibilité de décalage de la courbe K2, en forme d'arche à branche inférieure montante et à branche supérieure descendante (par rapport au segment de base AB) pour respectivement les faibles et les forts débits Q, on la fait glisser sur le segment de base AB. Pour les faibles débits Q mesurés, c'est-à-dire inférieurs à un débit Qc associé au point sommital C, le glissement s'effectue vers le point maximal B, de sorte que la branche d'arche montante de la nouvelle courbe de réponse se trouve à droite de la branche d'arche montante de la courbe K2, c'est-à-dire en dessous. Symétriquement, pour les débits Q mesurés supérieurs au débit Qc, le glissement s'effectue vers le point minimal A, de sorte que la branche descendante de la nouvelle courbe de réponse se trouve à gauche de, et sous, la branche d'arche descendante de la courbe K2. En d'autres termes, le (débit Qc du) point sommital C, de supplément maximal de dépression, se rapproche ou s'éloigne du point de mesure courant, et donc avec lui toute la gaussienne, selon que l'on veut augmenter ou réduire le supplément de dépression Dp. En variante, on remonte la courbe de dépression.
  • Une courbe quelconque de la famille, ici la courbe K2, présente, approximativement, d'abord un premier tronçon AC divergent par rapport au segment AB, à allure approximative d'arche de parabole d'axe horizontal, avec donc une pente de montée de valeur maximale qui décroît progressivement, la courbe poursuivant sa montée en dépression par un second tronçon CB de pente bien plus faible qui converge vers le segment AB. Par commodité pour effectuer les calculs correspondants de régulation de dépression, le premier tronçon AC peut être assimilé à un segment de droite ou à deux, le deuxième tronçon CB étant à pente plus faible. Globalement, le premier tronçon AC présente ainsi une concavité ouverte vers le bas, donc vers le segment AB. Le point C correspond à un écart maximal de dépression par rapport au segment AB, c'est-à-dire qu'il représente un point sommital relatif si l'on prend comme référence le segment AB. En valeur de dépression absolue, le point C présente toutefois une valeur de dépression Dp inférieure à celle du point maximal B.
  • Dans le second tronçon CB, on voit se manifester de plus en plus l'influence de la loi des grands nombres sur l'écart-type normé, c'est-à-dire une loi de variation qui diminue de façon monotone comme l'inverse de la racine carrée de CO x i, ou du débit Q.
  • Le second tronçon CB, qui tend ainsi à sensiblement présenter l'allure d'une branche d'hyperbole, peut toutefois être assimilé, par commodité, à une suite de la branche de parabole. Il peut toutefois, pour la simplicité de la mise en oeuvre, être assimilé à un segment de droite. En variante, on peut considérer que le point B n'est qu'un point de repère pour établir le segment de référence AB, et que le second tronçon CB se termine légèrement au-dessus du point B, c'est-à-dire à une distance correspondant au nombre considéré d'écarts-types.
  • La figure 6 est une autre illustration de la façon d'obtenir le décrément de dépression pour déterminer la courbe de réponse REP passant par les points A, B, C. Sur la figure 6, l'axe des abscisses représente le nombre cumulé CO x i de bouches 120 ouvertes dans les CO colonnes, c'est-à-dire aussi, au facteur CO près, le nombre i pour une colonne, ou peut aussi être considéré comme représentant sensiblement le débit Q. Le nombre cumulé CO x i varie ici dans une plage allant de 1 à 80. Le nombre N d'états possibles, pour chaque valeur de la variable CO x i, croît, quant à lui, beaucoup plus rapidement puisqu'il s'agit d'un factoriel de cette variable, de sorte que la quantification d'une gaussienne de type de la courbe C1 s'estompe rapidement, comme exposé pour la gaussienne C10. L'axe d'ordonnée porte deux échelles, à savoir la dépression Dp, en échelle linéaire arbitraire allant de 0 à 100, et une échelle linéaire de nombres purs, allant de 0 à 1.
  • Il a été tracé un segment de droite M joignant les points A et B tels que définis précédemment, représentant un besoin moyen en dépression en fonction du débit Q, et donc aussi en fonction du nombre cumulé CO x i. Comme indiqué, une telle droite joignant les points A et B sert essentiellement ici de support virtuel pour exposer l'allure des courbes de réponse. Il a aussi été tracé une courbe R = (CO x i)-0,5, représentant donc l'inverse de la racine carrée du nombre CO x i, c'est-à-dire la loi de convergence, exposée plus haut, d'après la loi des grands nombres. La courbe R fournit donc l'allure de la variation de pondération en fonction du nombre CO x i. Comme la courbe R = 1/√(CO x i) représente des nombres inférieurs à 1 dès que CO x i > 1, ceux-ci sont multipliés, dans cet exemple, par une constante supérieure à 1, ici valant 5, de façon à disposer d'un supplément de dépression suffisant.
  • Un supplément de dépression non optimal, par rapport à la droite de base AB, est ainsi défini au moyen d'une courbe MR représentant le produit de chaque paire de valeurs des courbes M et R pour chaque valeur de N en abscisse.
  • Si l'on prend CO x i = 1, la courbe R fournit la valeur 1. La courbe de besoin moyen M correspond à une dépression Dp valant 1, en unité arbitraire. Le produit des deux variables ci-dessus par le coefficient multiplicatif 5 donne donc, pour la courbe MR, une valeur de 1 x 1 x 5 = 5.
  • Pour CO x i = 2, la courbe de besoin moyen M donne une valeur de 2 et la courbe R donne une valeur de 0,7, d'où une valeur de 2 x 0,7 x 5 = 7.
  • Pour CO x i = 10, la courbe de besoin moyen M donne une valeur de 10 et la courbe R donne une valeur de 0,32, d'où une valeur de 10 x 0,32 x 5 = 16.
  • Pour CO x i = 20, la courbe de besoin moyen M donne une valeur de 20 et la courbe R donne une valeur de 0,2, d'où une valeur de 20 x 0,2 x 5 = 20.
  • Comme la courbe de besoin moyen M a été dessinée passant par les valeurs 0 d'abscisse et d'ordonnée, à titre de simplification pour l'exposé, la courbe MR est une courbe exactement inverse de la courbe R, c'est-à-dire une courbe en (CO x i)N0,5. Même dans le cas où la courbe de besoin moyen M ne passe pas par l'origine, la courbe MR a globalement une allure de branche supérieure de parabole couchée. Le segment en pointillés CMR représente une corde reliant le point d'origine à un point d'extrémité de la courbe MR,
  • Un écart SPq, pour chaque valeur du débit Q, et donc aussi de CO x i, de la courbe MR par rapport au segment de corde CMR représente le supplément de dépression à ajouter à la courbe de besoin moyen M, comme indiqué par les flèches de renvoi, fournissant ainsi la courbe de réponse REP passant par les points A, C, B. Le point d'abscisse maximale sur la figure 6 (CO x i ou Q = 80) est supposé correspondre à la limite du besoin, c'est-à-dire le point B, de sorte que le supplément de dépression est supposé être nul, de même que le décrément.
  • La figure 6 illustre donc l'effet de la loi des grands nombres, en termes de bouches 120 ouvertes. Comme exposé plus haut, pour un nombre CO x i faible, par exemple inférieur à 10, le décrément de dépression par rapport à la courbe optimale KM peut être réduit par rapport à l'exposé de la figure 6, pour tenir compte de l'aplatissement de la gaussienne indiqué plus haut, c'est-à-dire de la dispersion très nettement accrue par rapport à la probabilité moyenne quant à la position de chaque bouche 120 dans la colonne considérée. Tableau 1
    Nombre de bouches ouvertes
    par tronçon, total i = 3
    Rang Nj Tronçon aval Tronçon central Tronçon amont Probabilité de l'état
    (N États) %
    Figure imgb0013
    "1" 3 0 0 4 1,5
    "2" 2 1 0 11 2,5
    "3" 2 0 1 11 3,5
    "4" 1 2 0 11 3,5
    "5" 1 1 1 22 4,5
    "6" 0 3 0 4 4,5
    "7" 1 0 2 11 5,5
    "8" 0 2 1 11 5,5
    "9" 0 1 2 11 6,5
    "10" 0 0 3 4 7,5

Claims (10)

  1. Groupe de ventilation comportant un bloc (6, 7) d'alimentation d'un moteur (8) d'entraînement d'un ventilateur (9) destiné à assurer la circulation d'air dans des bouches (120) présentant une certaine répartition le long de colonnes (11, 12), le bloc d'alimentation (6, 7) comprenant des moyens de régulation (6) comportant des circuits (61) d'entrée de signaux de mesure de débit d'air (Q) du ventilateur (9) agencés pour commander des circuits (7) d'alimentation du moteur (8) à travers des moyens (62, 63, 64) de conversion de la mesure de débit d'air (Q) en une valeur de commande de puissance correspondant à une pression d'air de consigne à assurer par le ventilateur (9), caractérisé en ce que les moyens de conversion (62, 63, 64) sont agencés pour, à partir de valeurs optimales prédéterminées de pression correspondant à une courbe optimale (KM) de réponse pression (Dp) / débit (Q) satisfaisante quelle que soit la dite répartition des bouches (120) ouvertes, associer, à chaque débit d'air (Q) mesuré, une gaussienne (G1, G2, G3, G4), de risque de non satisfaction du besoin en pression (Dp), croissante dès qu'une pression d'air de consigne envisagée décroît en dessous de la valeur optimale correspondante, et agencés pour fixer la pression d'air de consigne à une valeur déterminée d'après une consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression, fournie par une intégrale de la gaussienne (G1, G2, G3, G4).
  2. Groupe selon la revendication 1, dans lequel les moyens de conversion (62, 63, 64) comportent en mémoire des données de définition d'un faisceau (K1, K2) d'au moins une courbe (K2) correspondant à une valeur standard prédéterminée du dit risque et sont agencés pour asservir les circuits d'alimentation (7) de façon à ce que le groupe tende à fonctionner conformément à la dite courbe (K2).
  3. Groupe selon la revendication 2, dans lequel les moyens de régulation (6) comportent des moyens séquenceurs agencés pour, lors de certaines périodes de temps programmées, modifier la consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression par rapport à la dite valeur standard, par asservissement sur une courbe (K1) du dit faisceau autre que la dite au moins une courbe (K2).
  4. Groupe selon la revendication 3, dans lequel les moyens de régulation (6) sont agencés pour effectuer la dite modification de consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression par décalage d'une courbe de réponse en pression (REP) le long d'une échelle des débits (Q).
  5. Groupe selon la revendication 4, dans lequel le dit décalage s'effectue en retranchant une certaine valeur à la valeur de mesure de débit (Q).
  6. Groupe selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel les moyens de régulation (6) comportent une mémoire d'historique du débit (Q) mesuré au cours du temps, et les moyens de régulation (6) sont agencés pour moduler la consigne de pourcentage de risque de non satisfaction du besoin en pression en fonction de l'historique.
  7. Groupe selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel les moyens de conversion (62, 63, 64) sont agencés pour qu'une courbe de pression d'air de consigne en fonction du débit (Q) ait l'allure d'une branche de parabole.
  8. Procédé de détermination d'une valeur de réglage de la pression d'air de consigne du groupe de ventilation selon l'une des revendications 1 à 7, installé dans une installation de ventilation comportant un nombre donné (B) de branches (10, 20) et un nombre donné (C) de colonnes (11, 12, 21, 22, 23) le long desquelles sont réparties un certain nombre de bouches (120), procédé dans lequel :
    a) on estime, d'après une mesure de débit d'air, un nombre de bouches (120) ouvertes dans l'installation,
    b) on considère, a priori, que chaque colonne présente un nombre (i) de bouches (120) ouvertes proportionnel à son propre nombre de bouches (120) et on considère aussi, a priori, que les bouches (120) ouvertes sont statistiquement globalement réparties de même dans les diverses colonnes (11, 12, 21, 22, 23), c'est-à-dire que le débit de chaque colonne est proportionnel au nombre (i) de bouches (120) ouvertes dans celle-ci,
    c) on détermine, pour une colonne déterminée, tous les N états possibles présentant un dit nombre (i) de bouches (120) ouvertes,
    d) on estime la probabilité d'existence de chaque état, d'après une loi de distribution statistique ou d'après des informations de statistiques réelles, antérieurement établies par observation d'ouvertures des bouches (120),
    e) on associe, à chaque état, une estimation de perte de charge composite (
    Figure imgb0014
    P), fonction de la position, pour chaque état, de chaque bouche (120) ouverte,
    f) on calcule une gaussienne (C1, C10, G1, G2, G3, G4) des probabilités individuelles de chacun des N états, classés par perte de charge composite (
    Figure imgb0014
    P) croissante,
    g) on calcule une intégrale (C2, C20) de la gaussienne, et
    h) on règle la pression d'air de façon à satisfaire statistiquement, d'après la dite intégrale (C2, C20), le besoin d'un pourcentage de consigne de bouches (120) ouvertes de la colonne (11) considérée.
  9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel les étapes b) à g) sont effectuées préalablement à la mise en service effectif de l'installation, avec mémorisation d'une pluralité de tronçons de dites intégrales de gaussienne (G1, G2, G3, G4) pour une même pluralité de débits possibles.
  10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la dite pluralité (G1, G2, G3, G4) est limitée à moins de dix et l'étape h) s'effectue par interpolation entre deux intégrales de gaussienne (G1, G2, G3, G4) dont les valeurs associées de débit encadrent la valeur de débit de l'étape a).
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