Programme de recherche : vers un outil de prédiction de la qualité de l’air intérieur

En 2019, le Groupe QUALITEL a lancé une étude comparative visant à définir une méthode de prédiction de la qualité de l’air (QAI) dans les logements. Dans la continuité de ses travaux sur la santé, QUALITEL démontre l’importance de ce sujet au travers d’un nouveau programme de recherche visant à apporter des solutions innovantes pour un habitat sain et confortable.

Déterminer au plus près la performance QAI des logements

Actuellement, le référentiel de la certification NF Habitat-NF Habitat HQE évalue la qualité de l’air des logements en conception mais ne réalise pas de contrôle en exploitation. La certification doit donc s’appuyer sur une projection de la performance QAI, et celle-ci doit être la plus fiable possible.

Pour s’en assurer, le Groupe QUALITEL a donc souhaité évaluer les outils de prévision de qualité de l’air intérieur existants : INDALO, développé par la startup OctopusLab, et MATHIS-QAI du CSTB. Une étude a ainsi été lancée fin 2018 afin de comparer les concentrations de polluants déterminées par leurs outils de simulation avec des mesures de ces mêmes polluants réalisées dans des logements neufs certifiés NF Habitat inoccupés à réception.

Concernant les modélisations, un jeu commun d’hypothèses et de données a été identifié pour que les résultats des deux modèles soient les plus comparables possible. Parallèlement, des mesures de QAI à réception ont été réalisées dans 4 logements de 2 bâtiments différents situés à Asnières et St-Priest. Ces mesures (par prélèvements actifs, passifs, mesures en continu) ont porté sur une quinzaine de composés organiques volatils (COV), dont ceux considérés dans l’étiquetage règlementaire et sur les particules en suspension (PM2.5 et PM10).

Des mesures ont également été réalisées dans la maison expérimentale « Maria » du CSTB. Ces tests complémentaires ont permis d’avoir une approche intégrant le mobilier, potentiel émetteur de polluants, de tester des débits de ventilation supérieurs à la réglementation et donc de mieux maîtriser l’ensemble des facteurs impactant la QAI.

Des résultats très satisfaisants

La confrontation mesure – modélisation dans les deux immeubles de logements indique que les concentrations en COV, aldéhydes et particules modélisées sont cohérentes avec celles effectivement mesurées, et ceci pour la majorité des polluants. Pour les particules, les modèles peuvent prédire la variation de la concentration à l’intérieur à partir celle à l’extérieur.

Concernant la comparaison entre les mesures réalisées dans la maison Maria et les résultats des deux outils, les concentrations modélisées par MATHIS-QAI et INDALO sont cohérentes pour tous les polluants chimiques, PM2.5 et PM10 et les concentrations modélisées et mesurées sont du même ordre de grandeur pour la majorité des polluants. Les écarts entre les concentrations modélisées et mesurées pour certains COV peuvent s’expliquer par :

  • l’utilisation de deux ensembles de meubles, un ensemble pour mesurer les facteurs d’émission des composés chimique et l’autre pour mesurer les concentrations en polluants dans l’air de la maison MARIA,
  • le phénomène source/puit des meubles/matériaux [réaction entre polluants de l’air et matériaux (meubles)]
  • l’influence de la température sur le facteur d’émission des matériaux/meubles.

Le taux de renouvellement d’air présente une influence importante sur les concentrations modélisées en polluants chimiques. Les concentrations en COVT et en formaldéhyde diminuent lorsque le taux de renouvellement d’air augmente et augmentent lorsque le taux de renouvellement d’air diminue. Cependant, ce phénomène n’a pas été observé dans les données mesurées.

Une méthode inédite

Ces outils, INDALO et MATHIS-QAI, sont basés sur deux développements différents, avec chacun des caractéristiques et des méthodes spécifiques. Ce projet a reposé sur une évolution de ces modèles au fil des tests effectués et des résultats obtenus. Chaque expérimentation a ainsi permis de développer et d’étudier de nouvelles fonctionnalités dans les outils. Cette méthode a été riche d’enseignements, et son intérêt a été renforcé par l’inter-validation par des tiers. En effet, les simulations ont été réalisées avec deux outils portés par deux structures différentes. Une autre équipe du CSTB a effectué les mesures réelles ainsi que l’analyse des comparaisons. QUALITEL a pour sa part apporté sa contribution lors de la phase d’analyse. Cette collaboration, avec des acteurs de référence, a permis d’appuyer la crédibilité de la démarche. En effet, cet exercice de comparaison, très rare, a été très instructif pour fiabiliser leurs résultats et améliorer leurs modèles. Dans une démarche scientifique, il était nécessaire de confronter ces deux outils à la réalité pour les valider avant qu’ils puissent être utilisés dans le cadre de la certification.

Vers un indicateur de QAI

Si les résultats des tests de confrontation sont positifs, la définition d’un indicateur de QAI reste une tâche complexe : en fonction des objectifs du maître d’ouvrage, certains polluants seront définis comme prioritaires et l’indice QAI devra non seulement préciser ces priorités, mais aussi définir des valeurs moyennes, des seuils de dépassement, un système de cotation et de valorisation de pratiques vertueuses… Pour QUALITEL, il s’agit bien de développer, à travers cet indicateur (ou jeux d’indicateurs), un outil d’aide à la décision pour les concepteurs. Un outil qui s’appuie sur une vérification en amont et en aval de la QAI, qui permette de réaliser des choix constructifs, de produits/systèmes et de définir des scénarios de ventilation pertinents, tout en connaissant l’impact qu’ils auront sur la QAI.

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