Understanding daily odorous emissions or in the event of incidents in Le Ηavre, to reduce or anticipate them

L’Europe connaît plusieurs villes industrialo-portuaires très actives qui sont source de nuisances odorantes. Pour étudier l’impact de ces nuisances sur les populations exposées et pour identifier leurs sources, l’analyse sensorielle est un outil complémentaire aux analyses chimiques instrumentales, indispensable à la surveillance quotidienne des panaches odorants. Cependant, l’analyse sensorielle manque généralement d’objectivité et il est difficile de comprendre les interactions sensorielles engendrées par plusieurs odorants. De plus, des émissions odorantes peuvent s’ajouter au paysage odorant suite à un incident industriel. Pour cela, les objectifs de ce travail de thèse ont été : (i) développer une approche objective de caractérisation des émissions odorantes incidentelles, et (ii) avoir une meilleure compréhension des interactions entre les différentes notes odorantes, ceci dans le but de développer une méthodologie pour l’anticipation des perceptions odorantes incidentelles et quotidiennes en se basant sur l’analyse sensorielle. Pour ce faire, une liste des odorants potentiellement émis sur une zone industrialo-portuaire modèle (Le Havre, Normandie, France), ont eu leurs natures odorantes décrites par une méthode dont l’objectivité a été démontrée, le Langage des Nez®. A l’issu de cette première étape, on dispose d’une base de données contenant les notes potentiellement perçues en cas de déversement atmosphérique lors d’incidents ou d’accidents industriels. L’évolution des dimensions quantitatives et qualitative des odeurs quotidiennes et incidentelles perçues, au cours de la dispersion d’un panache odorant a été investiguée grâce à la caractérisation de l’extinction quantitative de tels émissions incidentelles (pour les dimensions quantitatives) et une combinaison de la méthode du plan de mélange et de la méthode du Langage des Nez® (pour les dimensions qualitatives). Le plan de mélange a permis d’obtenir un modèle qui transforme la concentration chimique des substances étudiées en nature odorante. Le développement de ce modèle, avec la base de données, constitue les premières étapes vers le développement d’une méthode inédite qui permet l’anticipation des notes odorantes potentiellement perçues au quotidien ou en cas d’incident. Dans le futur, la vérification de la transposabilité de modèles sur d’autres odorants similaires sera nécessaire.Europe has several very active industrial port cities which are a source of odor nuisance. To study the impact of these nuisances on exposed populations and to identify their sources, sensory analysis is a complementary tool to instrumental chemical analyzes, essential for the daily monitoring of odorous plumes. However, the sensory analysis generally lacks objectivity and it is difficult to understand the sensory interactions engendered by several odorants. In addition, odor emissions can be added to the odorous landscape following an industrial incident. For this, the objectives of this thesis were: (i) to develop an objective approach to characterize incidental odor emissions, and (ii) to have a better understanding of the interactions between the different odor notes, with the aim of developing a methodology for the anticipation of incidental and daily odor perceptions based on sensory analysis. To do this, a list of odorants potentially emitted in a model industrial-port area (Le Havre, Normandy, France), had their odor natures described by a method whose objectivity has been demonstrated, the Langage des Nez®. At the end of this first step, we have a database containing the odor notes potentially perceived in the event of an atmospheric spill during incidents or industrial accidents. The evolution of the quantitative and qualitative dimensions of daily and incidental odors perceived, during the dispersion of an odorous plume was investigated thanks to the characterization of the quantitative extinction of such incidental emissions (for the quantitative dimensions) and a combination of the experimental mixture design method and the Langage des Nez® method (for qualitative dimensions). The experimental mixture design produced a model that transforms the chemical concentration of the substances studied into an odorous nature. The development of this model, with the database, constitutes the first steps towards the development of a new method that allows the anticipation of odor notes potentially perceived on a daily basis or in the event of an incident. In the future, it will be necessary to verify the transposability of models to other similar scents