Approche d'intégration BIM-SIG pour la modélisation haute fidélité des risques de vent au niveau de la communauté

Auteurs : Omar M. Nofal^1*, John W. van de Lind¹, Ahmed Zakzouk²

¹ Département de génie civil et environnemental, Florida International University, Miami, Floride, États-Unis

² Institut d'informatique de la construction, Faculté de génie civil, Université technique de Dresde, Dresde, Allemagne

Les risques de vent entraînent souvent des dommages importants à l'environnement bâti, qui ont des répercussions sur les systèmes socio-économiques d'une communauté. La fréquence et l'intensité croissantes des risques d'ouragan soulignent l'importance de développer des modèles de risque de vent à haute résolution afin de mieux prévoir les conséquences.

Bien que des études antérieures aient examiné les risques de vent induits par les ouragans en termes de modélisation des risques et la vulnérabilité subséquente des bâtiments et des infrastructures, ces études n'ont pas encore examiné les applications de la dynamique des fluides numérique (CFD) au niveau communautaire.

Par conséquent, dans cette étude, une nouvelle approche a été développée pour générer des modèles CFD au niveau de la communauté en intégrant la modélisation des informations du bâtiment (BIM) et les systèmes d'information géographique (SIG) pour automatiser la génération d'un modèle de communauté 3D haute résolution à utiliser comme entrée dans une soufflerie numérique.

Pour ce faire, nous avons tiré parti des avancées actuelles des applications BIM et SIG et optimisé leurs capacités en développant un algorithme qui automatise la génération de la géométrie 3D des communautés avec une discrétisation détaillée de chaque bâtiment au sein de la communauté. Le modèle de communauté 3D a été développé à l'aide du fichier de formes SIG de l'empreinte des bâtiments et d'un modèle BIM paramétrique qui utilise un certain nombre de paramètres de construction tels que les dimensions de l'empreinte, la forme de la toiture, le type de fondation et le nombre d'étages.

Ensuite, un algorithme a été développé pour automatiser la création du modèle BIM pour chaque bâtiment de la communauté en fonction des caractéristiques du bâtiment prescrites. Le modèle de communauté développé a été utilisé comme entrée dans une soufflerie numérique qui utilise la CFD pour prendre en compte la pression du vent détaillée à chaque bâtiment après avoir inclus les impacts des interférences aérodynamiques au niveau de la communauté.

Cette nouvelle approche d'intégration BIM-SIG fournit, pour la première fois, la prochaine génération de modélisation des risques de vent CFD haute résolution au niveau communautaire, qui vise à modifier la pratique actuelle de la simulation des risques de vent au niveau communautaire.

1. Introduction

Aux États-Unis, les ouragans sont l'un des risques les plus fréquents mettant en péril les infrastructures physiques des communautés côtières (Abdelhady et al., 2020 [1]; Nofal, 2021 [2]). Les risques de vent induits par les ouragans peuvent causer des dommages importants à l'enveloppe ainsi qu'à la structure du bâtiment (Amini et Memari, 2020 [3]).

Depuis que les risques d'ouragan se sont intensifiés (Kossin, 2017 [4]), plusieurs modèles de vent d'ouragan ont été développés pour prédire le champ de vent et l'intensité du risque de vent (Vickery et al., 2009 [5]). Holland a développé l'un des modèles de vent d'ouragan les plus réputés pour prévoir le profil de pression du vent (Holland, 1980 [6]).

Darling a développé un modèle d'intensité relative d'ouragan à l'aide d'une distribution probabiliste (Darling, 1991 [7]). Vickery et al. ([8]) ont développé une approche empirique pour prédire la trajectoire d'un ouragan en utilisant le concept d'intensité relative développé par Darling. Récemment, des modèles de trajectoire d'ouragan plus avancés ont été développés, tels que le modèle de trajectoire stochastique (Emanuel et al., 2006 [9]) et d'autres modèles utilisant des modèles statistiques et des données historiques sur les ouragans (Hall et Jewson, 2007 [10]).

Plusieurs modèles de décroissance du risque de vent induit par les ouragans ont été développés après avoir inclus l'impact du terrain sur le taux de décroissance de l'intensité du risque de vent après l'arrivée à terre (Vickery et Twisdale, 1995 [11]; Liu et Pang, 2011 [12]). Enfin, des modèles avancés de vents induits par les ouragans ont été développés à l'aide d'un modèle de simulation des grandes structures de la turbulence (LES) développé dans un modèle de recherche et de prévision météorologiques (Zhu, 2008 [13]).

Bien que ces approches aient apporté une contribution significative à la modélisation des risques de vent, la littérature actuelle manque encore d'une approche à haute résolution capable de saisir l'impact des interférences aérodynamiques au niveau de la communauté.

La fidélité du modèle de risque de vent appliqué dans une analyse peut affecter de manière significative la pression de vent finale calculée sur les bâtiments et le processus d'évaluation des dommages qui s'ensuit. L'évaluation des dommages causés par le vent est généralement effectuée à l'aide d'un certain nombre de modèles de vulnérabilité au vent qui ont été développés pour évaluer les dommages/pertes pour les bâtiments et les infrastructures examinés ((Pita et al., 2015 [14]).

Cette revue a montré que différents types de fonctions de vulnérabilité au vent ont été développés au cours des deux dernières décennies, y compris des modèles déterministes (par exemple, Emanuel et al., 2006 [8] ; Pinelli et al., 2011 [15]; Pita et al., 2012 [16]) et probabilistes (par exemple, Mishra et al., 2017 Voir [17]; Khajwal et Noshadravan 2020 [18]).

Les modèles de vulnérabilité au vent basés sur la fragilité ont été au centre de la littérature au cours des deux dernières décennies, car ils permettent de propager l'incertitude dans le processus d'évaluation des dommages (Li et Ellingwood, 2006 [19]; Massarra et al ., 2020 [20]; Nofal, 2020 [21]; Wang et al., 2021 [22]). Plusieurs fonctions de fragilité ont été développées pour différentes typologies de bâtiments, notamment résidentiels (Masoomi et al., 2018 [23]), commerciaux (Koliou et al., 2017 [24] ) et les institutions sociales (Masoomi et van de Lindt, 2016 [25]).

De plus, un certain nombre de fonctions multirisques de fragilité des ouragans ont été développées en incluant les impacts combinés de la houle et des vagues avec les risques de vent (Masoomi et al., 2019 [26]). Des fonctions de fragilité pour l'impact combiné de la vitesse du vent et des débris emportés par le vent ont également été développées (Abdelhady et al., 2021 [27]). De plus, un certain nombre d'approches d'évaluation des risques d'ouragan au niveau communautaire ont été développées pour effectuer une évaluation des risques d'ouragan à grande échelle (Nofal et al., [28]; [29]).

Bien que tous ces modèles de risque d'ouragan au niveau communautaire soient nouveaux et aient apporté une contribution significative à la littérature sur le vent, ils sont basés sur des modèles de vent simples qui ne tiennent pas compte de l'impact des interférences aérodynamiques au niveau communautaire.

Bien qu'une modélisation détaillée du champ de vent d'un ouragan soit cruciale pour l'évaluation du risque d'ouragan, une discrétisation appropriée de l'environnement bâti est également importante pour prendre en compte la pression du vent dans chaque bâtiment exposé (Du et al., 2018 [30]). Le terrain et la topologie des bâtiments peuvent modifier l'intensité du risque de vent en raison de l'interaction entre le flux de vent et les bâtiments (Ren et al., 2018 [31]; Wenz et al., 2021 [32]).

De plus, l'effet de protection contre le vent dû à la dispersion dans l'espace des bâtiments de la zone exposée peut modifier considérablement la pression du vent sur les bâtiments exposés (Wiren, 1983 [33]; Liu et al., 2018 [34]). Par conséquent, de nombreuses études ont examiné l'interaction entre les risques de vent et les bâtiments en termes de variation de la pression du vent à travers l'enveloppe du bâtiment (Schulman et DesAutels, 2013 [35]; Abdelfatah et al., 2020 [36], 2022 [37] ; Amini et Memari, 2021 [38]).

Bien qu'il y ait eu des progrès dans les approches de modélisation CFD et des améliorations dans l'efficacité des modèles informatiques, la littérature actuelle manque encore d'une approche qui puisse automatiser le processus de modélisation de la communauté avec une discrétisation détaillée au niveau du bâtiment dans le but primordial d'une meilleure modélisation des interférences aérodynamiques au niveau communautaire.

En effet, les modèles de vent CFD au niveau communautaire sont coûteux en puissance de calcul et nécessitent suffisamment de temps pour la modélisation et le traitement. De plus, la modélisation numérique de la géométrie d'une communauté est difficile, en particulier lorsqu'elle inclut la discrétisation détaillée de tous les bâtiments de la communauté.

Pour l'évaluation des risques et des dommages causés par le vent au niveau de la communauté, la littérature actuelle s'appuie toujours sur des cartes de risques matricielles en 2D dans lesquelles la vitesse du vent est extraite localement au centre de chaque bâtiment. Cette approche ne tient pas compte de l'impact des interférences aérodynamiques et affecte donc la fidélité de la pression de vent calculée au niveau de chaque bâtiment.

La technologie BIM permet de modéliser des informations détaillées sur les composants du bâtiment, y compris le contenu intérieur, les composants structurels et non structurels. Cette technologie a facilité la gestion de différents types de données de bâtiment à utiliser à différentes étapes du cycle de vie du bâtiment, y compris l'analyse et le calcul, la construction, l'exploitation, la maintenance et les réparations.

Cependant, tous les avantages de l'utilisation de la technologie BIM n'ont pas encore été réalisés et un certain nombre d'applications différentes sont encore possibles. Les avantages du BIM peuvent être obtenus en utilisant le BIM dans la recherche et les applications sur les risques naturels (Amirebrahimi et al., 2016 [39]). De plus, les progrès actuels des applications SIG ont permis de modéliser l'environnement bâti et de traiter de grands inventaires de données (De Risi et al., 2013 [40]; Nofal et van de Lindt, 2020 [41], 2021 [42]).

Bien que ces avancées en matière de SIG soient importantes, la recherche sur les risques naturels peut tirer parti de ces avancées pour développer des modèles de communautés à haute résolution. Récemment, des études ont examiné la faisabilité de l'intégration de modèles BIM et SIG en termes de géoréférencement automatique des modèles BIM dans un environnement SIG au niveau du bâtiment (El Meouche et al., 2013 Voir [43] ; Diakite et Zlatanova, 2020 [44]). Bien que ces études soient nouvelles et aient apporté une contribution significative à la littérature sur l'intégration BIM-SIG, elles n'ont pas permis de développer un modèle BIM pour l'ensemble de la communauté.

La présente étude vise à combler cette lacune de recherche en utilisant les progrès des technologies SIG et BIM pour développer une approche qui peut automatiser la génération de modèles BIM pour les communautés avec une discrétisation détaillée des bâtiments au sein de la communauté. La modélisation des interférences aérodynamiques au niveau de la communauté nécessite une discrétisation de l'environnement bâti afin de pouvoir modéliser l'interaction entre le risque de vent induit par l'ouragan et les bâtiments de la communauté.

Cela nécessiterait un modèle 3D de la communauté avec une caractérisation appropriée des bâtiments et des infrastructures pour calculer les pressions de la charge de vent de haute fidélité à chaque bâtiment. Chaque bâtiment de ce modèle peut ensuite être discrétisé de sorte qu'il tienne compte des données locales des bâtiments telles que le type de fondation, le nombre d'étages et la forme de la toiture, ainsi que d'autres données globales du bâtiment par rapport à la communauté, notamment l'emplacement, l'élévation, l'orientation et forme de l'empreinte du bâtiment. L'intégration entre le BIM et le SIG permettra de modéliser des communautés en 3D avec une discrétisation détaillée des bâtiments au sein de la communauté.

Dans cet article, une nouvelle approche d'intégration BIM-SIG a été développée pour automatiser le processus de modélisation BIM de l'environnement bâti. L'approche développée capitalise sur les applications du BIM et du SIG pour être utilisées dans la recherche sur les risques naturels, en développant spécifiquement une géométrie 3D pour les communautés à utiliser comme entrée pour l'analyse CFD. Cela a été fait à l'aide d'un modèle BIM paramétrique pour générer les différentes typologies de bâtiments au sein de la communauté.

Un nouvel algorithme qui utilise le dossier de forme SIG de l'empreinte du bâtiment au sein de la communauté comme entrée et conduit ensuite des opérations paramétriques sur les attributs du bâtiment au sein de ce dossier de forme a été développé dans Revit Dynamo. Ces attributs incluent la forme du tracé du bâtiment, le nombre d'étages, la forme de la toiture et le type de fondation. Le nouvel algorithme a utilisé ces attributs pour automatiser la génération de la géométrie de chaque bâtiment de la communauté et fournir un fichier BIM final pour l'ensemble de la communauté avec une modélisation détaillée des différents bâtiments de la communauté.

Cette nouvelle approche d'intégration BIM-SIG a permis d'automatiser le développement d'un modèle physique de l'ensemble de la communauté à utiliser comme géométrie d'entrée dans une soufflerie numérique afin de réaliser des simulations CFD. La vitesse maximale du vent générée par un ouragan peut ensuite être modélisée comme une condition limite pour la soufflerie numérique, ce qui a permis de caractériser en détail les interférences aérodynamiques dans chaque bâtiment de la communauté.

Cette approche permet à l'analyste de prendre en compte la pression du vent détaillée dans chaque bâtiment de la communauté, ce qui peut être utilisé comme entrée pour l'analyse de la vulnérabilité au vent. Le modèle CFD des risques de vent induits par les ouragans est considéré comme une preuve de concept pour la prochaine génération d'analyses de risque de vent haute fidélité à l'échelle d'une communauté avec d'autres applications probables pour la planification de la résilience des communautés. Il est à noter que la fidélité au vent est considérée comme élevée à l'échelle de la communauté, mais pas pour la convention CFD à l'échelle d'une structure unique.

2. Méthodologie

Une nouvelle approche d'intégration BIM-SIG a été développée pour automatiser la génération d'une géométrie 3D des communautés après avoir discrétisé les différentes typologies de bâtiments au sein de la communauté. La (Figure 1) montre un organigramme schématique de la méthodologie avec les principaux modèles et les données d'entrée essentielles pour ces modèles. Cette approche permet de générer une géométrie 3D haute résolution de la communauté qui peut être utilisée comme entrée dans une soufflerie numérique afin de prendre en compte les effets aérodynamiques du vent au niveau de la communauté.

La carte finale des risques de vent peut être utilisée pour générer un modèle de risque de vent haute fidélité qui prend en compte les dommages causés à chaque bâtiment de la communauté. La vitesse du vent au niveau de la communauté peut être générée comme l'un des résultats directs de l'approche développée pour prendre en compte les effets d'abri induits par les différents modèles de construction. De plus, des sorties au niveau des composants peuvent être générées pour identifier la pression du vent pour des composants spécifiques tels que les murs et les toitures.

FIGURE 1. Un organigramme schématique pour l'approche d'intégration des modèles BIM et SIG développée pour l'analyse des dommages causés par le vent.

Modèle d'intégration BIM-SIG

Une nouvelle approche a été développée pour intégrer le BIM au SIG dans cette recherche axée sur les risques naturels : deux technologies principales utilisées dans l'industrie de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC). Les deux fournisseurs détenant la majorité des parts de marché de cette technologie sont AutoDesk (pour le BIM) et ESRI (pour les SIG). Les deux ont travaillé en étroite collaboration au cours des dernières années pour intégrer ces technologies, et ont récemment publié le premier outil à intégrer le BIM et les SIG dans un environnement de calcul qui est ArcGIS GeoBIM.

Cependant, l'applicabilité de cet outil est limitée à l'industrie de l'AEC et se concentre beaucoup plus sur la perspective détaillée au niveau du bâtiment en tant que partie de l'environnement bâti. L'approche d'intégration BIM-SIG développée ici se concentre sur la perspective au niveau de la communauté afin que les détails essentiels du bâtiment soient inclus dans le processus d'intégration. Ce processus d'intégration commence par la collecte d'informations détaillées sur les bâtiments de la communauté et par le développement d'une représentation spatiale des données du bâtiment sous la forme d'un fichier de forme SIG.

Ce fichier de formes doit inclure les attributs essentiels des bâtiments de la communauté, notamment la forme de l'empreinte, le nombre d'étages, le type de toiture et le type de fondation. Ensuite, un algorithme a été développé pour lire les attributs du bâtiment à utiliser comme entrée pour un modèle BIM paramétrique. Ce modèle BIM paramétrique commence à générer la géométrie de chaque bâtiment sur la base des données d'entrée fournies. La géométrie peut être détaillée de manière à ce que chaque composant du bâtiment puisse obtenir différentes affectations de données au niveau du composant, par exemple différents matériaux de mur, différents types de murs, différents types de fondations, etc.

L'approche développée utilise un modèle SIG de la communauté sous la forme d'un fichier de forme de l'empreinte de chaque bâtiment au sein de la communauté. Ce fichier de formes présente les attributs détaillés de chaque bâtiment de la communauté, notamment la forme de l'emprise, le nombre d'étages, le type de fondation et la forme de la toiture. Ces attributs sont disponibles en ligne, et peuvent être achetés auprès de fournisseurs de données ou collectés à l'aide de Google Street Map View.

Un modèle BIM paramétrique a également été développé dans Revit Dynamo pour utiliser les attributs du bâtiment issus du fichier de formes de la communauté et automatiser la génération de ces bâtiments. La (Figure 2) montre la logique derrière l'algorithme développé dans Dynamo Revit pour établir un lien entre le fichier de formes SIG de la communauté et le modèle paramétrique BIM développé afin de générer la géométrie de chaque bâtiment au sein de la communauté.

Le processus d'automatisation de la génération de la géométrie des bâtiments comprend le développement des murs, de la toiture, des fondations et du nombre d'étages pour chaque bâtiment en fonction des attributs de bâtiment fournis. Le modèle BIM 3D de la communauté a été transformé en l'extension International Foundation Class (IFC) qui a ensuite été utilisée comme entrée dans une soufflerie numérique afin de prendre en compte la pression de la charge de vent dans chaque bâtiment après avoir inclus l'impact des interférences aérodynamiques.

FIGURE 2. La logique derrière l'algorithme développé dans Revit Dynamo pour lier le fichier de formes SIG et le modèle BIM paramétrique.

L'algorithme d'intégration BIM-SIG est développé à l'aide de Python et utilise certaines bibliothèques existantes dans Revit Dynamo telles que SIG, Clockwork et bimorphnodes. Le code de génération de modèle BIM paramétrique est fourni comme le montre la (Figure 3) pour une présentation claire du processus d'intégration développé. L'algorithme lit le fichier de formes SIG de la communauté d'intérêt avec les attributs de bâtiment requis pour la modélisation BIM paramétrée.

Tout d'abord, la bibliothèque SIG de Revit Dynamo est utilisée pour charger les attributs d'intérêt à partir du fichier de formes disponible (par exemple, le nombre d'étages, le type de fondation, la forme de la toiture, les propriétés des murs, etc.). Si certaines de ces données ne sont pas disponibles dans le fichier SIG, les données saisies par l'utilisateur peuvent être utilisées pour compléter l'analyse et l'algorithme. Ces données seront utilisées pour créer la forme solide des bâtiments en transformant l'empreinte 2D en solide 3D à l'aide de la bibliothèque de géométrie intégrée dans Revit Dynamo.

La transformation des coordonnées pour l'empreinte des bâtiments a également été traitée dans le cadre de l'algorithme développé pour s'assurer que les bâtiments générés sont correctement géoréférencés. L'algorithme développé est actuellement limité aux bâtiments, mais peut être utilisé à l'avenir pour automatiser la génération de certaines infrastructures telles que les réseaux d'eau, d'électricité et de transport.

Cela peut être fait en utilisant le même processus avec des données détaillées sur ces réseaux en termes de fichier de formes. Ce fichier de formes doit contenir la topologie, la connectivité, les dépendances, etc. du réseau. Un modèle paramétrique similaire peut ensuite être développé à l'aide de ces informations pour initier la géométrie de cette infrastructure.

FIGURE 3. L'algorithme Python de modélisation paramétrique BIM permet de convertir l'empreinte d'un bâtiment 2D en un bâtiment solide 3D.

Une fois que la géométrie de chaque bâtiment au sein de la communauté a été développée sous forme d'un modèle BIM permettant une caractérisation complète des détails des bâtiments, un modèle BIM 3D complet de la communauté peut être généré. Ce modèle de communauté 3D contient les informations géométriques essentielles sur la communauté qui permettent une analyse plus approfondie des interactions du vent ou de l'eau avec la structure.

Le niveau de détail de sortie du processus d'automatisation du modèle BIM 3D généré de la communauté dépend des informations disponibles sur les bâtiments qui ont été utilisés comme entrée pour le modèle. Si aucune information n'est disponible sur le type de fondation ou la forme de la toiture, la communauté finale générée sera développée sur la base du type de fondation supposé (par exemple, une dalle au sol) et de la forme de la toiture (par exemple, une toiture plate), ce qui peut être un peu typique d'une collectivité.

Par exemple, lors de la collecte de données sur les bâtiments, certains bâtiments ne sont accessibles ni sur le terrain ni dans Google Street Map View. Ensuite, des hypothèses raisonnables peuvent être émises pour ces données sur les attributs de ces bâtiments en fonction des types de bâtiments environnants. Le modèle BIM 3D final de la communauté peut être géoréférencé pour être intégré dans un environnement SIG 3D. La (Figure 4) montre un flux de travail schématique pour le processus de transformation du modèle de communauté SIG en 2D en modèle de communauté BIM-SIG intégré en 3D.

À l'avenir, cet algorithme peut être étendu pour inclure la topographie de la zone d'étude en termes d'élévation du terrain et son impact sur les interférences aérodynamiques. Cela peut être fait en incorporant le modèle numérique de terrain (MNT) de la zone d'étude pour identifier l'élévation du sol à chaque bâtiment et ainsi ajuster l'élévation de chaque bâtiment. Cet algorithme sera également utilisé pour modéliser d'autres infrastructures telles que le réseau électrique, ce qui nécessitera des informations géospatiales détaillées sur la ligne de transport et de distribution d'électricité (par exemple, la hauteur des poteaux/tours, la géométrie, l'emplacement, etc.).

FIGURE 4. Un flux de travail schématique pour transformer le modèle de communauté SIG 2D en modèle BIM-SIG 3D intégré de la communauté.

Modélisation du risque de vent

Dans cette recherche, l'accent est mis sur les risques de vent induits par les ouragans, mais la méthodologie s'applique à tout risque de vent en ligne droite. L'analyse des vents d'ouragan est généralement effectuée avec une taille de pixel exprimée en kilomètres pour permettre de résoudre des modèles numériques de champ de vent aussi étendus (par exemple, le modèle Holland).

Vijayan et al. ([45]) ont étudié l'impact de différents paramètres de vent sur le champ de vent final généré pour l'ouragan Michael en 2018 sur la base du modèle Holland. La taille du maillage non structuré utilisé pour développer ce modèle varie de 25 km au-dessus de l'eau et de 1 km au-dessus de la terre. Bien que ces modèles de vent soient nouveaux et aient apporté une contribution significative à la modélisation des risques de vent induits par les ouragans, ces modèles ne sont pas suffisants pour prévoir la vitesse et la pression du vent sur chaque bâtiment de la communauté.

En effet, le solveur utilisé dans ces modèles numériques de vent ne fait passer le facteur d'exposition d'au-dessus de l'eau à la terre ferme que pour tenir compte de la vitesse du vent dans les communautés urbaines, ce qui ne prend pas en compte les interférences aérodynamiques détaillées résultant de l'interaction entre le vent et la structure. De plus, ces modèles ne tiennent pas compte des effets de protection spécifiques aux bâtiments situés sur le littoral.

La résolution appliquée aux modèles actuels produits à partir, par exemple, par ADCIRC, en termes de taille de pixel utilisée pour générer le maillage non structuré, ne permet pas de saisir la variation de la vitesse du vent à travers la communauté.

Par conséquent, les solutions basées sur la CFD au niveau de la communauté fourniront des résultats de vent plus précis même si ces solutions utilisent une certaine simplification, telle que l'utilisation d'une taille du maillage importante. Étant donné que la rugosité de surface sera bien mieux représentée qu'en utilisant un facteur d'exposition qui représente une rugosité constante sans inclure l'effet de protection.

Pour combler ces lacunes dans la recherche, les résultats de l'approche d'intégration BIM-SIG développée en termes de géométrie 3D de la communauté ont été utilisés comme entrée pour une soufflerie numérique basée sur la CFD qui prend en compte les interférences aérodynamiques sur la base des données fournies comme le montre la (Figure 5A) pour un exemple de petite portion d'une communauté composée de 25 bâtiments de différentes typologies.

Pour ce faire, nous avons converti le modèle BIM 3D de la communauté en une extension IFC (Industry Foundation Classes) à utiliser comme géométrie d'entrée dans tout environnement de calcul prenant en charge l'extension IFC. Le modèle BIM de la communauté en termes d'extension IFC a ensuite été utilisé comme entrée dans une soufflerie numérique à l'aide de RWIND ( Simulation des flux de vent (soufflerie) ») qui est un environnement de calcul basé sur OpenFOAM qui permet l'analyse 3D du flux de vent incompressible.

Les dimensions de la prise d'air de la soufflerie numérique sont réglées sur le double des dimensions en largeur et en hauteur du modèle. Sa longueur est définie comme trois fois la longueur du modèle avec une distance plus courte sur le côté. La procédure utilisée pour calculer les dimensions par défaut de la soufflerie implique un processus de test complexe qui a été optimisé. Les dimensions par défaut sont déterminées de manière à fournir un espace libre suffisamment grand autour de la structure dans le modèle et définies aussi petites que possible pour obtenir des temps de calcul courts.

Le modèle d'interférence aérodynamique généré par RWIND a été vérifié avec des données expérimentales en soufflerie et l'exemple de vérification est disponible ici (« Exemple de vérification RWIND »). Cependant, RWIND a le défaut de ne pas permettre de simuler le vent en fonction du temps avec une vitesse de vent variable à l'emplacement de la condition limite.

De plus, pour les grandes simulations de plus de 10 millions d'éléments, le temps de calcul de la simulation peut dépasser 3 jours. Un maillage de surface a ensuite été développé à l'aide de RWIND sur la base de la géométrie à l'aide de différentes tailles de maillage où la dépendance du maillage est entièrement vérifiée à l'aide du générateur de maillage RWIND, comme indiqué dans les (Figures 5B et 5C). Des vues rapprochées du maillage développé pour la géométrie générée sont illustrées dans les (Figures 5D et E).

FIGURE 5. Génération de la géométrie au niveau de la communauté pour les bâtiments (A) Modèle BIM de la communauté ; (B) Géométrie basse résolution ; (C) Géométrie haute résolution; (D–E) Vues rapprochées de bâtiments montrant la taille du maillage utilisé pour générer la géométrie.

Le maillage généré pour le modèle haute résolution à l'aide du petit maillage de la Figure 5E a été utilisé comme entrée pour un solveur numérique basé sur OpenFOAM utilisant RWIND pour calculer le flux de vent et la pression surfacique aux nœuds de maillage, puis les résultats ont été extrapolés à l'ensemble du modèle. Le modèle CFD développé a effectué des calculs de flux stationnaire avec 500 itérations et des critères de conversion de P-résiduel = 0,001.

Le modèle de turbulence utilisé pour le flux stationnaire est RANS k-epsilon et l'intensité de la turbulence (I) est présumée être de 1 %. Le modèle de simulation des grandes structures de la turbulence utilisé pour l'écoulement transitoire est la simulation DDES (Delayed Detached Eddy Simulation) de Spalart-Allmaras. La turbulence de flux n'a pas été considérée dans cette étude car elle n'entre pas dans le cadre des objectifs principaux de cette étude, mais peut faire l'objet de travaux futurs. La figure 5A montre la soufflerie numérique utilisant RWIND et les conditions aux limites en termes de vitesse du vent et du profil de vitesse du vent.

Le flux de vent résultant à travers le modèle de communauté est illustré à la (Figure 6B) et une vue rapprochée est illustrée à la (Figure 6C). Les résultats de l'analyse incluent également la variation spatiale de la vitesse du vent dans la communauté étant donné la vitesse du vent constante à l'emplacement de la condition limite, comme indiqué sur la (Figure 7A) et la pression surfacique à chaque bâtiment, comme indiqué sur la (Figure 7B). Les (Figures 7C et D) montrent le profil des vents à deux endroits différents dans la communauté.

Notez que ces résultats sont la pression du vent de la simulation de flux stationnaire RANS. L'approche décrite ici pourrait être étendue pour étudier des communautés à grande échelle avec des centaines de bâtiments, mais la méthode est présentée ici pour une sous-section d'une communauté à titre d'exemple.

FIGURE 6. La soufflerie numérique modélisée avec le flux de vent résultant à travers la communauté (A) Configuration de la soufflerie numérique ; (B) Flux de vent à travers la communauté; (C) Vue rapprochée du flux de vent modélisé.

FIGURE 7. La variation spatiale de la vitesse du vent et de la pression du vent au niveau de la communauté (A) Contour de la vitesse du vent à travers la communauté ; (B) Pression du vent sur les bâtiments; (C) profil de vent un à travers les bâtiments; (D) profil de vent deux à travers les bâtiments.

3. Exemple de communauté : Mexico beach, Floride

Situation géographique

La nouvelle méthodologie a été appliquée à Mexico Beach, en Floride, pour montrer sa faisabilité et son applicabilité à une plus grande échelle spatiale. Mexico Beach est une petite communauté côtière du nord-ouest de la Floride avec une population totale de 1 072 personnes selon le recensement de 2010.

Mexico Beach a été choisie comme banc d'essai en raison de sa situation au bord de l'océan Atlantique, ce qui la rend vulnérable aux risques côtiers ; en particulier les ouragans. La (Figure 8) indique la localisation géographique de Mexico Beach dans l'état de Floride. Dans cette étude, seule la partie centrale de Mexico Beach a été considérée pour l'analyse de la charge de vent, comme le montre la vue rapprochée de la (Figure 8).

FIGURE 8. Situation géographique de Mexico Beach dans l'état de Floride, avec une vue rapprochée de la zone d'étude choisie au sein de Mexico Beach.

Scénario de danger : Ouragan Michael, 2018

Le scénario de risque utilisé pour cette étude est l'ouragan Michael en 2018, considéré comme la première tempête de catégorie 5 à frapper les États-Unis depuis l'ouragan Andrew en 1992. Il y a 74 décès confirmés attribués à l'ouragan Michael avec des pertes estimées à 25 milliards de dollars. L'ouragan Michael est le troisième ouragan le plus violent de l'Atlantique à avoir touché terre aux États-Unis. L'ouragan Michael a atteint le statut de catégorie cinq avec une vitesse de vent maximale de 260 km/h juste avant de toucher terre près de Mexico Beach, en Floride, le 10 octobre 2018.

Un modèle de champ de vent a été développé pour l'ouragan Michael par RMS et Moody's Analytics (RMS : Moody's Analytics Company, 2018) comme le montre la (Figure 9). Cette carte des dangers liés aux champs de vent montre les zones les plus exposées de Floride. Cependant, la taille de pixel utilisée pour développer cette carte des risques est de 5,0 km sur 5,0 km, ce qui signifie que tous les bâtiments de Mexico Beach ont été exposés à la même vitesse de vent de 260 km/h (70 m/s). Cette vitesse du vent a été utilisée comme condition limite pour la soufflerie numérique qui sera détaillée dans la section suivante.

FIGURE 9. L'évolution de l'ouragan Michael dans le golfe du Mexique et son arrivée sur les côtes des États-Unis, ainsi que la variation spatiale de la vitesse du vent dans le sud-est des États-Unis.

4. Résultats

L'approche d'intégration BIM-SIG développée dans cette étude a été utilisée pour modéliser les bâtiments dans la zone d'étude de Mexico Beach, en Floride. La géométrie de la communauté qui a été générée à l'aide de la méthodologie décrite ici a été utilisée comme entrée dans une soufflerie numérique utilisant RWIND pour prendre en compte la vitesse et la pression du vent sur les bâtiments. Les résultats de l'analyse sont illustrés dans les sous-sections suivantes.

Résultats de la modélisation de la communauté

Les emprises des bâtiments du fichier de formes pour Mexico Beach, en Floride, sont illustrées par la (Figure 10A) et ont été utilisées comme entrée pour l'approche d'intégration BIM-SIG afin de développer une géométrie 3D de la communauté. Les seuls détails disponibles pour ces bâtiments étaient leur emplacement, la forme de leur empreinte et le nombre d'étages.

Ces informations ont été utilisées pour générer le modèle BIM pour chaque bâtiment de la communauté en supposant que tous les bâtiments ont un toit plat sur une dalle sur sol car il n'y a aucune information sur la forme du toit ou le type de fondation comme le montre la [Figure 10B]. Le modèle BIM de la communauté a été géoréférencé pour être intégré dans un environnement SIG 3D, comme le montre la [Figure 10C]. La nouvelle approche d'intégration BIM-SIG peut être étendue pour modéliser d'autres informations sur les bâtiments, notamment la forme de la toiture et le type de fondation.

Si ces données sont disponibles, l'algorithme peut être ajusté pour gérer ces informations dans les données d'entrée du fichier de formes de la communauté. Le temps requis pour créer le modèle de communauté dépend de la disponibilité des données (fichier de formes de bâtiments) et de la quantité de travail nécessaire pour préparer les données pour le processus d'intégration BIM-SIG. L'algorithme d'intégration BIM-SIG prend de 2 à 5 minutes pour générer le modèle BIM de la communauté, en fonction de la taille de cette communauté.

FIGURE 10. L'empreinte des bâtiments pour la zone d'étude à Mexico Beach, en Floride, ainsi que le nouveau modèle BIM et SIG (A) Empreinte pour les bâtiments dans la zone d'étude ; (B) Le modèle BIM pour la communauté ; (C) Le modèle BIM de la communauté géoréférencée dans un environnement SIG 3D.

Résultats de la modélisation de l'aléa de vent

La géométrie générée pour la communauté à partir de l'approche d'intégration BIM-SIG a été utilisée comme entrée pour le modèle numérique de soufflerie à l'aide de RWIND. Plus de 10 millions d'éléments ont été utilisés pour développer le maillage pour la modélisation des interférences aérodynamiques au niveau communautaire. Le niveau de raffinement du maillage utilisé pour générer cette simulation CFD permet au modèle de capturer le flux de vent à travers les bâtiments de la communauté.

La (Figure 11) montre la sortie de la soufflerie numérique en termes de flux de vent généré avec la distribution spatiale de la vitesse du vent à travers la communauté. Les résultats de l'analyse montrent comment la vitesse du vent diminue à mesure qu'il s'approche des bâtiments, où elle se rapproche de zéro, car les particules de vent s'arrêtent à l'emplacement du bâtiment. La (Figure 11) capture également l'augmentation de la vitesse du vent dans les rues entre les bâtiments et l'incidence de l'emplacement et de l'orientation du bâtiment sur la vitesse du vent.

Il convient de noter que les résultats quantitatifs présentés sont fortement influencés par les hypothèses du modèle, y compris les modèles de géométrie et de turbulence, et que les résultats de sortie peuvent varier si différentes hypothèses sont adoptées.

FIGURE 11. Le flux de vent modélisé pour la zone d'étude (A) La distribution spatiale de la vitesse du vent à travers la communauté; (B) Vue rapprochée des contours de vitesse du vent.

L'approche de modélisation numérique en soufflerie permet de capturer la pression du vent sur les bâtiments, comme le montre la (Figure 12). Il existe de nombreuses observations pour les résultats finaux de la soufflerie numérique utilisant l'approche proposée :

• Les résultats de l'analyse montrent l'importance de l'effet d'abri fourni par les bâtiments à l'avant sur le littoral et son impact sur la pression du vent sur les bâtiments à l'arrière.

• La pression du vent en surface générée dans la soufflerie numérique montre comment la pression du vent passe de la pression (de signe positif) à la succion (de signe négatif), comme le montre la (Figure 12).

• Cette figure montre à quel point les bâtiments plus hauts ont une pression significativement plus élevée sur la partie non abritée par rapport à la partie abritée. Cela ressort clairement du changement de couleur de la pression du vent en surface, comme le montrent les emplacements entourés de rouge sur la (Figure 12B).

• Les résultats de l'analyse fournissent également des valeurs pour la pression de chaque côté du bâtiment, ce qui fournit les informations nécessaires pour une analyse des dommages causés par le vent pour chaque composant exposé du bâtiment.

• L'orientation du bâtiment et son angle par rapport à la direction du vent affectent considérablement la répartition de la pression du vent sur l'enveloppe du bâtiment, comme indiqué dans les cercles bleus sur la (Figure 12B).

• Les résultats de la pression de la charge de vent permettront une analyse des dommages à haute résolution au niveau des composants pour chaque bâtiment de la communauté.

• Les résultats de l'analyse fournissent une simulation interactive du flux de vent qui montre la variation spatiale du flux de vent et la variation subséquente de la vitesse du vent, comme le montre la (Figure 13). Celui-ci se comporte, comme on peut s'y attendre, comme une soufflerie physique qui produit des lignes de flux de vent interagissant avec l'environnement bâti.

FIGURE 12. Distribution de la pression du vent : (A) La distribution de la pression de la charge de vent de surface sur les bâtiments à travers la communauté; (B) Vue rapprochée de la distribution de la pression de la charge de vent au niveau des bâtiments.

FIGURE 13. Résultats de l'analyse du flux de vent (A) Lignes de flux de vent à travers la communauté codées par couleur en fonction de la variation de la vitesse du vent; (B) Vue rapprochée de la variation du flux et de la vitesse du vent.

5. Résumé et conclusion

Une nouvelle approche a été développée pour intégrer le BIM et le SIG afin de générer une géométrie à haute résolution des communautés à utiliser comme entrée pour la modélisation des risques au niveau de la communauté. L'approche développée utilise le fichier de formes de modèle de communauté SIG, qui contient des informations détaillées sur chaque bâtiment de la communauté, telles que l'empreinte du bâtiment, le nombre d'étages, etc. Plus le fichier de forme est détaillé, plus haute sera la résolution du modèle de communauté généré.

Un algorithme a été développé pour transformer les informations fournies sur les bâtiments en un modèle BIM pour l'ensemble de la communauté. La géométrie générée a ensuite été transformée en une extension IFC à utiliser comme entrée pour la modélisation des risques. L'une des applications de la nouvelle approche d'intégration BIM-SIG consiste à utiliser le modèle de communauté 3D généré comme entrée d'une soufflerie numérique pour exécuter une analyse CFD afin de prendre en compte les interférences aérodynamiques au niveau de la communauté.

Les résultats de l'analyse numérique en soufflerie montrent à quel point il est important de tenir compte des interférences aérodynamiques au niveau de la communauté et comment cela pourrait avoir un impact sur la vitesse du vent dans la communauté. Il montre également comment l'effet d'abri pourrait modifier les pressions de la charge de vent sur les bâtiments situés derrière d'autres bâtiments près du rivage. La soufflerie numérique permet d'obtenir des informations détaillées sur les pressions de la charge de vent au niveau de chaque composant du bâtiment, ce qui peut être utile pour l'analyse des dommages au niveau des composants.

Pour les recherches futures, le nouveau modèle d'intégration BIM-SIG pourrait également être utilisé pour développer une géométrie afin d'étudier l'interaction fluide-structure pour d'autres risques tels que les inondations et les tsunamis. La sortie du modèle d'interférence aérodynamique au niveau de la communauté peut être utilisée comme entrée pour l'analyse des dommages causés par le vent à haute résolution à l'aide des pressions de la charge de vent calculées au niveau du bâtiment. Cela fournira plus de précision pour l'estimation des dommages à l'échelle de la communauté, ce qui est essentiel pour les analyses de risque et de résilience.

Ces travaux peuvent également être utilisés pour développer des modèles de débris éoliens haute fidélité dépendant du temps après avoir suivi le volume des débris générés par les bâtiments endommagés. De même, ce modèle peut permettre un meilleur suivi des intrusions de vent et de pluie afin de capturer avec précision la variation de la quantité d'infiltration d'eau dans le temps en fonction de l'état d'endommagement des bâtiments.

Enfin, cette nouvelle approche est censée représenter la prochaine génération de modèles d'aléa de vent à haute résolution qui peuvent permettre un meilleur suivi des dommages aux bâtiments et ainsi des décisions mieux informées sur les risques.