Développement d'une méthodologie de suivi de la qualité de l'air intérieur combinant mesure et modélisation
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 24/02/2027.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 24/02/2027 (communication intranet).
 
Auteur : Berger, Corentin
Date de soutenance : 24-02-2022

Directeur(s) de thèse : Ponche, Jean-Luc

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire image, ville et environnement (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sciences de la terre
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Sciences de la terre

Mots-clés libres : Qualité de l'air intérieur, Modélisation, Aérosol, Micro-capteur, Bâtiment, Chimie atmosphérique
Mots-clés :
  • Air -- Qualité
  • Air ambiant intérieur
  • Aérosols atmosphériques
  • Microcapteurs
  • Constructions
  • Chimie de l'atmosphère
Résumé : La qualité de l’air intérieur (QAI) est reconnue comme un enjeu majeur de santé publique. INCA-Indoor est un modèle de QAI qui décrit les processus physico-chimiques et permet suivre le devenir des polluants à l’intérieur du bâtiment. Les performances du modèle ont été évaluées à travers une comparaison avec des mesures effectuées dans des chambres contrôlées et dans des environnements intérieurs. INCA-Indoor est un outil performant pour représenter la qualité de l’air en phase gazeuse et particulaire. Néanmoins comme n’importe quel modèle, INCA-Indoor ne peut être utilisé seul pour prévoir la QAI dans des bâtiments non-contrôlés. La méthodologie MS-MIAQ est dans cette thèse proposée pour un suivi opérationnel de la QAI à partir de mesures de micro-capteurs. Les données collectées dans le bâtiment par les capteurs sont utilisées en combinaison des simulations pour appréhender et anticiper des changements environnementaux et d’usage du bâtiment. Cette méthodologie « intelligente » a été testée sur des cas théoriques pour comprendre comment construire une base d’apprentissage, puis sur un bâtiment instrumenté afin d’évaluer les performances apportées.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAH007
Type de ressource : Thèse