
Ce dossier présente le travail des élèves de l’Atelier Scientifique du Lycée Parc de Vilgénis. L’Atelier se compose d’une vingtaine d’élèves, de tous niveaux, de l’enseignement général, technologique et professionnel.
Notre travail de l’an dernier sur le Gulf Stream (GS) et sur l’impact du réchauffement climatique sur celui-ci nous a amenés à nous intéresser plus amplement à la question du changement climatique... à savoir comment trouver des solutions pour lutter contre celui-ci, et devenir de véritables acteurs.
PARTIE I - Réalisation d’un questionnaire
Nous avons tout d’abord réalisé un questionnaire, un Google drive , pour connaître l’opinion publique sur le réchauffement climatique.
Voici ce que nous avons remarqué :
Les moins de 15 ans sont les moins convaincus de la réalité du réchauffement climatique alors que les 20-30 ans sont plus conscients de la réalité de ce problème.
Les personnes ont plus confiance dans la possibilité d’alimenter des logements plutôt que des salles de classe uniquement avec des énergies renouvelables
N.B : Nous sommes conscients des imperfections de notre échantillonnage. Tout d’abord, ne sont pas prises en compte de par le format du questionnaire, toutes personnes n’utilisant que peu ou prou les nouvelles technologies. En ce qui concerne les établissements scolaires, nous ne touchons que ceux qui acceptent de relayer notre questionnaire. Dans ces établissements, nous n’atteignons que les élèves qui acceptent de le remplir.
Questionnaire et résultats : 1000 réponses avec intervalles de confiance
Voir Annexe 1 ci-dessous.
Devant ce scepticisme, nous avons donc décidé de travailler sur deux axes :
utiliser les données de notre station météo, prêtée par Météo à l’Ecole , afin de tenter de prévoir le temps qu’il fera demain et ainsi mieux comprendre les données de notre station.
trouver le mix énergétique (éolien, solaire, etc.) le plus adapté à notre lycée afin de rendre nos deux salles de travail autonomes en énergie.
PARTIE II - Données météo et prévisions
I. Locales
a) Pleut-il ?
Nous avons calculé la différence entre la température en période de pluie et le point de rosée du même jour (donnés par notre station) afin de déterminer s’il y avait une corrélation entre les deux.
Les calculs ont été faits avec les données de chaque heure entre le 3 mai 2016 et le 17 novembre 2016, soit 4062 données. Nous avons observé que si la différence entre le point de rosée et la température extérieure était inférieure à 2,735°C, il pleuvait dans la journée (avec une marge d’erreur de 5%).

b) Peut-on faire des prévisions de températures sur notre Lycée ?
On a cherché à prévoir les températures extérieures dans notre lycée à partir des données des jours précédents. Pour cela, on a testé différentes méthodes.
Nos lectures et discussions nous ont amenés à penser que les conditions initiales étaient fondamentales pour nos travaux. Dans chaque modèle testé, on a vérifié si les conditions initiales de nos modèles étaient justes, c’est-à-dire si les données du jour précédant notre jour d’origine correspondaient aux données de notre station. Si c’était le cas nous testions notre modèle sur le jour suivant. Pour savoir avec quelle fréquence notre travail était cohérent, nous avons créé un programme pour chaque méthode utilisée, que nous avons testé un grand nombre de fois. Voici les différentes méthodes auxquelles nous avons eu recours :
Méthode 1
On a commencé par chercher 2 jours parmi toutes nos données où les températures étaient les plus proches possibles sur toute la journée. On a ensuite comparé sur un graphique les températures du jour précédent et du jour suivant dans chacun des 2 jours étudiés.
L’objectif était de vérifier si les températures des jours précédents étaient proches. Si c’était le cas, on pouvait penser que les températures du lendemain seraient proches. On a commencé par tester avec les jours dont on connaissait les températures du lendemain pour vérifier la validité de cette méthode.
On a ensuite cherché 2 autres jours où les températures étaient proches, mais cette fois-ci espacés au maximum d’une semaine.
On a remarqué que les températures étaient assez proches (moins de 3°C d’écart) jusqu’aux environs de midi. Cependant, l’écart entre les températures des 2 jours augmente de plus en plus dans l’après-midi (on obtenait parfois des températures éloignées de plus de 5°C de la réalité).
Conclusion : Cette méthode n’était donc pas très précise et ne permettait pas de prévoir toutes les températures du lendemain. (Algorithme 1 : voir annexe 2 ci-dessous)
Méthode 2
On veut calculer la température médiane du lendemain.
On a pris une plage de données de températures p de 5 à 7 jours et on a construit un graphique de ces températures. On a ensuite créé une courbe de tendance sur ce graphique.
Le but est de voir si on peut retrouver des données proches de celles du jour précédant la plage p (p-1). Si c’est le cas, on essayera de prévoir les températures du jour suivant la plage p (p+1).
La courbe de tendance est cependant peu précise et ne permet donc pas de prévoir les températures du lendemain.
On a aussi essayé de trouver les milieux des pics sur le graphique afin de créer une courbe de ces milieux pour prévoir les températures médianes de p+1.
Conclusion : Cette méthode n’est pas utilisable, les milieux varient de façon beaucoup trop aléatoire, on ne peut donc pas prévoir la suite de la courbe (et donc les températures du lendemain).
Méthode 3
On veut calculer la moyenne des températures du lendemain.
On a calculé les moyennes des températures de tous les jours de septembre. On a ensuite pris 5 moyennes consécutives et on a déterminé une fonction polynôme f de degré 4 qui à 0 associe la première moyenne, à 1 associe la deuxième, etc. jusqu’à 4.
On a ensuite calculé l’image de 5 par f (moyenne de la température du jour suivant).
Conclusion : On a parfois trouvé des valeurs proches de la réalité, mais aussi parfois très éloignées. Cette méthode n’est donc pas assez précise.
Méthode 4
On a réessayé avec des polynômes de degrés plus élevés à l’aide d’un programme qui calcule la valeur recherchée (polynôme de degré 5). (Algorithme 2 : voir annexe 3 ci-dessous).
La fonction étant d’un degré impair, elle tend vers moins l’infini en moins l’infini et vers plus l’infini en plus l’infini. Les données que l’on trouve sont donc beaucoup trop éloignées de la réalité (on trouve parfois 180°C). Les abscisses de nos points sont aussi trop éloignées les unes des autres : si elles étaient plus proches, on trouverait peut-être des valeurs plus proches de la réalité.
On a réessayé avec un polynôme de degré 6. Le coefficient que nous avons trouvé est négatif, la fonction tend donc vers moins l’infini en moins l’infini et vers moins l’infini en plus l’infini. Les températures trouvées sont donc beaucoup trop froides (parfois inférieures à -30 000°C).
On essaye actuellement de trouver une autre forme de fonction, avec un cosinus (par exemple : cosinus*polynôme).
Conclusion : À ce jour pas de résultat, nous n’abandonnons pas l’idée pour autant (Vidéo d’approximation de la fonction sinus par des fonctions polynômes)
N.B : Nos différents calculs pour trouver la température du lendemain sur notre lycée peuvent sembler aberrants. En effet, la température dépend de multiples autres facteurs (pression, vent, pluie … ) que nous n’avons pas pris en compte dans nos calculs. Cela nous a cependant permis de nous rendre compte de l’importance de ces facteurs. Nous avons donc décidé de les étudier, à l’échelle de la France.
II. Nous voulons prévoir le temps qu’il fera sur différentes régions
a) Découpage de la France 25 carrés
Nous avons pour objectif de repérer un phénomène climatique (variations remarquables de précipitations, de températures, de pression) sur la France métropolitaine pour ensuite essayer de le suivre et comprendre d’où il vient et où il va.
Nous inspirant de notre travail de l’an passé sur le Gulf Stream, nous avons divisé la France en carrés de 200 km de coté. Pourquoi 200 et pas 100 ? Cela ferait trop de zones à étudier. Nous sommes arrivés à une carte divisée en 25 carrés. (Algorithme 3 : voir annexe 4 ci-dessous)

On s’intéresse à trois données principales : températures (extérieures), précipitations, pression. Nous avons pour chaque zone (carré) une station associée et il y a 21 zones sur 25 qui contiennent une station météo. Dans les limites du possible, il faudrait programmer une carte de la France, où, pour chaque zone, les 3 données s’affichent dans la zone (de différentes couleurs) en fonction de l’heure. Pour chaque heure, trois données s’affichent par zone. On arriverait donc à 63 données en tout pour chaque heure. On donne les villes comportant des stations météo et les zones auxquelles elles correspondent. Nous avons associé une station par zone pour plus de facilité, bien qu’il y ait plusieurs zones contenant plus d’une station. On recueille les données sur une journée.
Ensuite, on a émis l’hypothèse qu’il y avait une relation entre la variation de la pression et un événement climatique. Nous nous sommes donc intéressés à un seul événement climatique : les variations de précipitations cumulées sur un temps donné. Lorsque nous remarquons dans une région la présence de ce phénomène à une heure donnée H, nous observons les zones adjacentes deux ou trois heures plus tard, afin de savoir si l’élément climatique est présent. Si oui, on observe la pression des deux zones, afin de savoir si le phénomène de dépression s’est produit.
Les premiers travaux ont été réalisés à la main par groupe de 4 à 6 en faisant des recherches sur les sites. Une fois que notre compréhension a évolué, nous avons utilisé un tableur.
b) Prévision de température
Nous voulons être capables de prévoir avec une heure d’avance la température d’un endroit donné en France.
Pour notre calcul, nous n’avions besoin que de 5 zones. Nous avons donc récolté les données de température, d’origine et de vitesse du vent dans 5 zones disposées de telle manière qu’une zone se retrouve entourée à sa droite/gauche/haut/bas. Les informations venant des zones diagonales ne nous intéressent pas, car nous projetons nos vitesses, nous ne les avons donc pas utilisées.
Nous devions tout d’abord convertir nos données en mètres et secondes (unités du système international). Mais nous avons néanmoins gardé les degrés Celsius (il s’agit d’une différence, ce n’est donc pas la peine de convertir en degrés Kelvin).
Nous voulions savoir comment la quantité de flux de matière se déplaçait des zones externes vers la zone centrale.
Nous avons alors calculé la moyenne des températures et des vitesses du vent de la zone centrale et celles des zones externes lorsque leur vent avait un impact direct ou indirect sur la zone centrale.

Vocabulaire
Pour avoir la température dans la zone du centre ( i ; j ), on utilise la formule de la conservation de l’énergie, en négligeant les phénomènes de propagation de l’énergie (car ils sont lents).
On a tout d’abord émis l’hypothèse que les variations de température, à pression atmosphérique (locale) constante, ne sont dues qu’aux déplacements des masses d’air (vitesses des vents). Pour cela on considère que l’air transporte avec lui la quantité d’énergie (interne, thermique) qui correspond à sa température.
Le résultat trouvé est donc une variation de température subie par la zone centrale provenant des zones externes.


Nos résultats ne sont pas satisfaisants, nos hypothèses de travail sont trop fortes. Nous devons retravailler cela. (Algorithme en cours de réalisation)
PARTIE III – Energies renouvelables
I. Energies solaires
a) Consommation de nos salles
A partir de la station météo de Paris, car la nôtre est trop récente pour nous donner des mesures sur un laps de temps suffisant, on mesure tout d’abord les radiations reçues par m2 en 1 an.


Consommation (en W)
Ordinateur (unité centrale + écran) |
110 |
22 |
2420 |
8 |
19360 |
Lampe |
18 |
72 |
1296 |
8 |
10368 |
Projecteur |
275 |
2 |
550 |
8 |
4400 |
TOTAL |
|
|
4266 |
|
34128 |
Ensuite, nous avons cherché à calculer la consommation électrique de nos 2 salles, en observant les différentes consommations du matériel. Arrivant à des résultats aberrants, nous avons mesuré cette consommation avec un wattmètre. Ainsi, nous avons pu déterminer la consommation réelle de la salle.

Parallèlement, nous avons participé aux TP de la section STI2D, afin de trouver la production électrique d’un panneau photovoltaïque.
Après avoir récolté les données météo pendant l’automne, on a calculé le nombre de panneaux nécessaires à l’alimentation de la salle. Nous sommes arrivés à un résultat de 150m² de panneaux. Cela nous semblait beaucoup trop important, d’après nos lectures et nos discussions avec des professeurs de physique.
Nous avons donc décidé de n’utiliser que 50m², dans le but de déterminer un mix. Nous avons calculé combien de temps nous pourrions alimenter les salles en étudiant la consommation moyenne de chaque salle.
Hypothèses : nos salles sont occupées de 8 à 12h et de 14 à 18h, nous disposons de 50m² de panneaux photovoltaïques d’une puissance de 150 Wc.
a) Nous déterminons le nombre d’heures durant lesquelles nous pouvons faire fonctionner nos salles en autonomie : 30% du temps (en heures pleines).
b) Nous utilisons une batterie de 10kW pour stocker et faire tampon et nous comptons combien de minutes par an notre salle est autonome. Nous arrivons environ à 60% du temps (minutes pleines).
Remarque : Nous avons besoin pour nos calculs de tenir compte de la température de notre panneau photovoltaïque. Ne pouvant la mesurer, nous l’avons assimilée à la température extérieure.

b) Travail avec les panneaux photovoltaïques
On a cherché à savoir ce qu’on pouvait produire avec notre panneau photovoltaïque. Pour cela, nous avons mesuré la tension à ses bornes avec une carte d’acquisition et nous l’avons comparée aux radiations solaires reçues au sol, mesurées par notre station météo. On a remarqué qu’il semblait y avoir une liaison entre ces deux paramètres.
Pour vérifier cette hypothèse, on a refait la même expérience avec une batterie et des résistances. En comparant nos résultats avec les radiations solaires, nous avons pu confirmer qu’il y avait bien une corrélation entre la tension aux bornes de notre panneau et les radiations solaires reçues au sol.
Cette expérience nous a aussi permis de calculer une intensité et donc de déterminer la puissance produite par notre panneau. (Photos et courbes : voir Annexe 5 ci-dessous)
II. Eolienne
a) Eolienne classique
Par ailleurs, nous avons étudié l’énergie éolienne. Nous avons donc réalisé une première maquette, celle de l’éolienne Darrieus, à axe vertical (première version en carton). Nous avons vite compris que son rendement serait trop faible et nous nous sommes donc dirigés vers l’éolienne Panémone. Cette dernière est à axe vertical, mais nous avons décidé de la renverser sur un axe horizontal afin d’améliorer son fonctionnement. Ensuite, nous avons réalisé plusieurs tests sur cette maquette pour déterminer sa production. (voir Annexe 6 ci-dessous et la vidéo intitulée « Montage Eolienne » disponible que Youtube
Nos protocoles ne sont pas satisfaisants, le vent qui entraine notre éolienne n’est pas homogène sur la largeur de notre éolienne. Nous devons améliorer cela.
b) Micro ou mini-éolienne
Partant du principe qu’il sera difficile d’installer de grandes éoliennes (pour des raisons de droit), nous nous intéressons aussi aux micro-éoliennes.
Nous avons fabriqué des micro-éoliennes, sous forme d’hélices pour le moment, avec un nombre de pales différent. Après leur fabrication par notre imprimante 3D, nous les testons pour savoir à quelle vitesse chaque modèle tourne : nous partons du principe que plus les hélices tournent vite, plus elles pourront produire d’énergie. Ainsi nous cherchons pour le moment à déterminer quel modèle d’hélice (avec 2, 3, 4, 6 ou 8 pales) peut produire le plus d’énergie. Ensuite nous chercherons à déterminer quel moteur est le plus adapté pour être placé derrière nos éoliennes selon la vitesse de rotation de celles-ci. (Hélices et imprimante 3D : Annexe 7)
Cette idée nous est venue d’une installation similaire que nous avions trouvée sur Internet : il y avait un grand nombre de petites éoliennes de toutes les couleurs reliées entre elles par des engrenages, ce qui permettait de produire le plus d’énergie possible. Le côté coloré et original du projet nous a tout de suite plu, car étant dans un lycée et voulant placer des éoliennes à la vue de tous, le rendu esthétique avait une place importante dans nos critères.
Expérience
Matériel
pied de l’éolienne
écrou
éolienne(s)
ventilateur
tachymètre
marqueur rouge
anémomètre
Protocole
Installer le tachymètre face au pied de l’éolienne.
Installer l’anémomètre.
Faire un point bien visible au marqueur rouge sur une des pales de l’éolienne qui sera face à la caméra.
Insérer l’éolienne sur le pied et la fixer avec l’écrou.
Placer le ventilateur face à l’éolienne (à côté de la caméra).
Allumer le ventilateur et la caméra.
Réalisation
On réalise nos premiers essais avec des hélices de 2, 4 et 6 pales :
Nous utilisons un tachymètre pour mesurer la vitesse de rotation de nos hélices. Quand la vitesse du "vent" augmente, les hélices se bloquent. Il faut revoir le système de fixation sur le pied.
Après avoir résolu ces problèmes, on a refait des tests.
Le vent créé par le ventilateur ne dépasse pas 4 m/s. L’hélice à 4 pales semble plus efficace que celle à 6 pales. Nous n’avons cependant pas assez de mesures pour conclure.
La forme des pales doit intervenir.
Résultats

La réalisation de l’hélice à 8 pales nous amène à faire de nouvelles mesures.
Nous avons 80 mesures à ce jour (Photos micro éoliennes et montage : Annexe 8).

Les écarts entre les différents types d’hélices sont trop faibles pour être interprétés. Il nous faut tester les hélices avec des vents supérieurs à 4 m/s.
Un moteur sur nos hélices
Nous avons trouvé un moteur électrique fonctionnant dans des tours semblables à ceux de nos hélices. Cela fonctionne bien, quelques 200 mV produits, mais nous ne sommes pas satisfaits de notre vent expérimental produit par un ventilateur.

Nous avons refait les expériences avec un sèche-cheveux et mesurons l’intensité en mA produite.
Observations sur plus de 90 mesures : Pas de mesure en dessous de 2m/s (nous comptons améliorer cela en améliorant la stabilité des hélices sur l’essieu).
Résultats

L’éolienne à 2 pales atteint rapidement un maximum de puissance, celle à 8 pales est lente à se mettre en route.
N.B : Nos travaux ne sont pas assez précis pour choisir entre les autres modèles d’éoliennes.
Nous poursuivrons nos travaux avec les éoliennes à 3, 4 et 6 pales.
Travail à venir avec nos micro-éoliennes
Nous allons augmenter la profondeur des hélices afin d’incliner davantage les pales. Nous relierons ces éoliennes avec un engrenage qui nous fera perdre de l’efficacité par frottement mais amènera de la stabilité. Cela permettra que toutes les éoliennes tournent même si elles ne sont pas toutes exposées de la même façon au vent.
Nous aborderons dans les semaines à venir les questions suivantes :
Où mettre l’engrenage ? à l’extérieur, au milieu, à l’intérieur ?
La position des micro-éoliennes les unes par rapport aux autres aura-t-elle une influence ?
La présentation de gauche est-elle plus efficace que celle de droite ?

Que se passe-t-il si on place une éolienne 2 pales au milieu d’un ensemble de 4 pales ?
Une fois que nous aurons établi la production de nos micro-éoliennes, on refera nos calculs de l’autonomie de nos salles en y ajoutant les résultats mesurés.
III. Economies
Plutôt que produire plus, nous avons aussi pensé diminuer nos besoins en énergie. En effet, cela nous paraît primordial pour notre projet. Nous pensons donc remplacer les lampes de nos salles par des LEDs. D’après nos calculs théoriques, cela nous permettrait de réduire notre consommation d’environ 700W, ce qui n’est pas négligeable.
On pense aussi à récupérer les 3°C produit par la chaleur de nos ordinateurs.
Nous espérons également que notre projet ait un impact sur le comportement éco-citoyen de notre lycée (lumière et vidéo qui restent allumés).
Conclusion
Nous pensons, dans les mois qui viennent, pouvoir établir l’efficacité de notre projet. Nous espérons que cela aura un effet positif sur le comportement éco-responsable des élèves et des enseignants.