Optimisation par Algorithme Génétique de la Performance Énergétique et du Confort Thermique d’un Système de Climatisation par Eau de Mer (SWAC)

La technologie SWAC (Sea Water Air Conditioning) utilise l’eau de mer profonde, naturellement froide, pour refroidir les bâtiments. Cet article présente une optimisation de ce système, basée sur un modèle de SWAC validé expérimentalement grâce l’installation de Tetiaroa. L’optimisation, ciblant la performance énergétique et le confort thermique, est précédée d’une phase de screening par la méthode de Morris pour identifier les paramètres les plus influents. Les six paramètres sélectionnés sont ensuite classés par ordre d’influence grâce à la méthode de Saltelli, et des méta-modèles des fonctions objectifs sont déduits par régression linéaire multiple. Enfin, cette optimisation multicritère, utilisant l’algorithme génétique NSGA-II, permet d’identifier une configuration optimale maximisant le coefficient de performance (COP) tout en garantissant le confort thermique. La solution optimisée permet de tripler les performances du SWAC modélisé en atteignant un COP de 85,6, contre 24,2 pour l’installation réelle. L’approche méthodologique adoptée présente un fort potentiel d’intégration dans des outils d’aide à la décision pour l’optimisation des futurs systèmes SWAC.

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