Development of methods and tools combining numerical modeling and in situ measurements to address simultaneously indoor air quality and energy efficiency

Connaître la Qualité de l’Air Intérieur (QAI) d’une ambiance est nécessaire pour répondre aux enjeux sanitaires et socio-économiques, liés à l’occupation des bâtiments, qui intéressent aussi bien le domaine public que le domaine privé. Les moyens de mesures de référence, généralement contraignants et coûteux, ne peuvent apporter, à eux seuls, une réponse aux besoins d’information QAI à grande échelle. Cette thèse s’intéresse à l’emploi de deux méthodes alternatives dans ce contexte, qui sont la modélisation et la mesure à bas coût, avec pour objectifs de lever certains freins à leur déploiement. Dans un premier temps, ce manuscrit décrit les développements numériques effectués afin d’enrichir une bibliothèque QAI de modélisation nodale, initiée à EDF R&D. Ceux-ci concernent principalement la modélisation de l’humidité et du dépôt particulaire au sein des ambiances intérieures. Afin d’évaluer la pertinence des choix effectués, ils ont fait l’objet d’un travail de validation par confrontation à des solutions analytiques, à des données expérimentales et à d’autres outils de modélisation. Une des problématiques majeures de ce type de modélisation est le choix des données d’entrée. Celui-ci peut avoir un impact important sur les résultats fournis par la modélisation et la question de leur représentativité se pose. La modélisation de différents cas d’étude monozones ou multizones, des secteurs résidentiel et tertiaire, a mis en évidence les avantages et les limites de l’outil développé vis-à-vis de la qualité des prédictions des concentrations en polluants gazeux et particulaires. Une analyse de sensibilité a permis d’identifier les paramètres clefs responsables de l’incertitude du modèle pour différentes configurations. Dans un second temps, une méthode innovante de mesure des particules, associant plusieurs compteurs de particules à bas coût avec un fonctionnement en nappe, a été développée. Celle-ci a permis de s’attaquer aux problématiques de fiabilité des données et de limite de détection de ces capteurs à bas coût. La conception de prototypes et l’application de la méthode au sein de différentes ambiances ont donné des résultats encourageants. Plusieurs pistes sont alors proposées afin de généraliser et de valider la robustesse de l’approche.Indoor Air Quality (IAQ) knowledge is necessary to address the sanitary and socio-economic issues of this field, in both public and private domains. Laboratory-grade measuring devices are generally burdensome and expensive. Alone, they cannot provide a full response to large-scale IAQ information needs. This work focuses on the use of two alternative methods in this context, which are IAQ modeling and the use of low-cost sensors, with the purpose of removing certain barriers to their deployment. As a first step, this manuscript describes the numerical developments made in order to enrich a library of models for nodal modeling of IAQ, initiated by EDF R&D. The main additions include the modeling of humidity and indoor particle deposition. In order to evaluate the relevance of the choices made, a validation work has been carried out by confronting the IAQ library results with analytical solutions, experimental data and other modeling tools. One of the major issues of this type of modeling method is the complex choice of input data. This step can have a significant impact on the results provided and there is a need to assess their influence. The modeling of various mono-zone or multi-zone case studies, from the residential and tertiary sectors, has highlighted the advantages and the limitations of the developed tool regarding the quality of the predictions of the concentrations of gaseous and particulate pollutants. A sensitivity analysis was carried out to identify the key parameters responsible for model uncertainty in a few configurations. As a second step, an innovative method of particulate matter measurement has been developed, associating several low-cost particle sensors. This approach allowed to tackle the issues of reliability of this kind of sensors and the limitations of their detection capabilities. The design of prototypes and their use in different indoor environments have given promising results. Several developments are then proposed in order to generalize and validate the robustness of this approach