HazardNet est un framework de prédiction des risques thermiques pour les datacenters. Il s'appuie sur une méthodologie de définition des anomalies thermiques et propose un pipeline complet de modèles de deep learning pour la détection et la prévision des anomalies. Les données sont collectées via une infrastructure de surveillance de datacenter sophistiquée et analysées pour prédire les risques thermiques potentiels dans les datacenters, évitant ainsi d'éventuels dommages aux équipements et interruptions de service.

Projet open source dédié à l'analyse et au suivi des données thermiques pour optimiser la consommation énergétique. Il permet de collecter, traiter et visualiser des statistiques liées aux systèmes de chauffage, de climatisation ou d'isolation thermique. Les utilisateurs peuvent identifier des tendances, détecter des anomalies et améliorer l'efficacité énergétique de leurs installations.

Ce projet permet de modéliser dynamiquement le comportement thermique de deux salles d'un bâtiment du campus de Rennes. Il intègre des données météo réelles et des modèles d'occupation pour simuler et analyser la consommation énergétique des locaux, facilitant ainsi l'optimisation des performances thermiques.

ClimBat est un projet de recherche dédié à l'analyse des propriétés thermiques des bâtiments et des environnements urbains. Il étudie les performances des façades rafraîchissantes, des murs végétalisés et des matériaux de construction pour améliorer le confort thermique et réduire les îlots de chaleur. Le projet s'appuie sur des données expérimentales issues de capteurs radiatifs et de stations météo, ainsi que sur des publications scientifiques pour modéliser et optimiser les solutions d'atténuation climatique en milieu urbain.

Ce projet convertit des données brutes de flux thermique (0a) en fichiers netCDF standardisés (1a) pour faciliter leur analyse et leur partage dans la communauté scientifique. Il s'adresse principalement aux chercheurs et ingénieurs travaillant sur des données environnementales ou climatiques, en automatisant un processus complexe de transformation et de structuration des données.

Outil dédié à la mesure et au suivi des températures dans des environnements industriels ou de laboratoire. Il permet de collecter, analyser et visualiser les données thermiques pour garantir la précision des processus et prévenir les anomalies. Utilisé pour le contrôle qualité, la recherche ou l'optimisation des performances des équipements.

Ce projet étudie l'utilisation de techniques inverses pour estimer la résistance et la capacité thermique d'un mur multicouche fortement isolé dans des conditions météorologiques réelles. Il analyse les données collectées par des capteurs de température et propose des solutions pour réduire le nombre de paramètres identifiés tout en permettant une évaluation précise des caractéristiques thermiques du mur.

Ce projet évalue l'impact environnemental des véhicules électriques en fonction du mix énergétique des réseaux électriques de différents pays. Il analyse les émissions indirectes liées à la recharge des véhicules et compare leur performance à celle des véhicules thermiques. L'étude s'appuie sur des données réelles de consommation et de production d'électricité pour proposer des scénarios optimisés de réduction des émissions.

Ce projet permet de convertir des fichiers NetCDF de flux thermique mesurés à 1a en fichiers texte compatibles avec le logiciel EddyPro. Il facilite l'analyse des données environnementales en standardisant leur format pour des outils d'étude scientifique comme ceux utilisés en micrométéorologie.

Application conçue pour modéliser et simuler la diffusion de chaleur dans divers environnements. Elle traite des données thermiques en temps réel et génère des résultats exploitables pour des analyses ou des optimisations. Idéale pour des études scientifiques, industrielles ou environnementales.