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CIFRE - Compléter, fiabiliser et diminuer le coût des approches scientifiques actuelles en Qualité de l’Air Intérieur (modélisation et expérimentation)

ABG-93535 Thesis topic
2020-09-12 Salaire à négocier
LaSIE : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement
Paris ou Région Parisienne - Ile-de-France - France
CIFRE - Compléter, fiabiliser et diminuer le coût des approches scientifiques actuelles en Qualité de l’Air Intérieur (modélisation et expérimentation)
  • Engineering sciences
  • Energy
QAI, Modélisation, Expérimentations, Mesures, transferts de chaleur et de masse, bâtiment

Topic description

Malgré les efforts menés, la qualité de l’air intérieur reste une discipline complexe reposant sur des méthodes scientifiques (expérimentales et numériques) basées sur des approches empiriques discutables, incomplètes et parfois peu fiables. 

Complexe parce qu’elle implique des compétences relevant de différents domaines scientifiques comme l’aéraulique, la thermique, la chimie, la biologie, la médecine etc… Par ailleurs, la variété des polluants étudiés (gazeux, particulaires, microorganismes vivants), des sources de pollution (extérieure, activités, présence humaine animale etc…) et la diversité des interactions entre polluants rendent le sujet foisonnant avec des ramifications multiples. Enfin, la problématique scientifique est particulièrement délicate car les personnes sont exposées à de très faibles concentrations de polluants pendant de très longues périodes.

Dans le domaine de la mesure instantanée et continue de la QAI, les pratiques actuelles reposent sur l’utilisation soit d’appareils de mesure très onéreux et souvent très encombrants, dédiés à la mesure spécifique très précise d’un type de polluants comme les analyseurs de gaz, compteurs de particules, etc… soit d’appareils beaucoup plus compacts et d’un coût plus abordable donnant des informations plus qualitatives (COVT) que quantitatives et très souvent peu fiables. Pour tenter de lever ce véritable verrou expérimental, une approche basée sur l’exploitation des informations obtenues à partir de plusieurs capteurs à bas coût a été proposée par C.F. Picard (2019) pour les particules. L’introduction et la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans les approches expérimentales de la QAI ouvrent de nouvelles perspectives très prometteuses en matière de généralisation de la mesure en continu de la QAI.

Le domaine de la modélisation numérique de la QAI a évolué récemment essentiellement en raison des coûts élevés des approches expérimentales. Bien que l’offre soit peu abondante, il est possible de distinguer deux familles de logiciels de simulation de la QAI (0D/1D) : ceux qui résultent d’enrichissement ou d’évolutions de logiciels existants mais non dédiés initialement à la QAI comme CONTAM, COMIS (outils issu de la simulation énergétique des bâtiments) et MATHIS (outils issu de la simulation des incendies des bâtiments) et ceux qui ont été spécialement développés pour la modélisation de la QAI comme INDALO (INCA-INDOOR). Pour les premiers, la modélisation de la QAI se limite à la prise en compte de quelques polluants : le CO2, l’humidité, et pour certains outils parfois quelques COV et les particules. Les interactions entre polluants ne sont jamais prises en compte, et celles avec les matériaux quand elles sont prises en compte reposent sur de modèles empiriques pour lesquels la définition de certains paramètres reste une difficulté. CONTAM et COMIS peuvent être utilisés de façon autonome ou peuvent être couplés à des outils de simulation thermique dynamique (STD) tels que TRNSYS ou EnergyPlus. Avec INDALO, la modélisation de la chimie de l’air est plus complète (650 COV) mais son couplage avec les outils STD n’est pas facile. Dans ce contexte, la bibliothèque BuildSysPro QAI développée par EDF (Tourreilles, 2015 ; Picard, 2019) se distingue des autres logiciels de modélisation de la QAI par son intégration complète dans une d’énergétique des bâtiments, des quartiers et des villes. Elle permet de simuler simultanément la qualité de l’air intérieur et la thermique des bâtiments en tenant compte des phénomènes d’interaction parois/polluants et parois/humidité.

Objectifs scientifiques

L’objectif principal de la thèse consiste à compléter, fiabiliser et diminuer les coûts des approches scientifiques actuelles en matière de QAI afin de disposer d’une part d’une modélothèque de la QAI des bâtiments plus complète et plus précise et d’autre part de proposer une méthode de mesure de la QAI en continue innovante, fiable et adaptée aux besoins de la mesure de la QAI sur sites.

L’ensemble doit in fine aboutir à une meilleure maîtrise des pratiques scientifiques de la QAI pour développer des services QAI en complément aux services énergétiques et anticiper les développements techniques favorables à la QAI.

 

Starting date

2020-10-26

Funding category

Cifre

Funding further details

Presentation of host institution and host laboratory

LaSIE : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement

Direction de thèse: K. LIMAM , Thème de Recherche: AXE BVD du LaSIE  Université de La Rochelle.
Maîtrise de la qualité des ambiances habitables.

Doctorant (e) :   Centre de Recherche EDF.

 

 Financeur :     CIFRE   EDF  


EDF – Recherche et Développement
EDF Lab Les Renardières- Avenue des Renardières - Ecuelles
à Moret sur loing 
 

 

PhD title

Doctorat Sciences de l'Ingénieur

Country where you obtained your PhD

France

Institution awarding doctoral degree

Université de La Rochelle

Graduate school

EUCLIDE

Candidate's profile

Profil recherché
• Le candidat devra avoir une expérience en modélisation numérique.
• De bonnes bases en Mécanique des fluides et phénomènes de transferts.

Grandes capacités pour modéliser des phénomènes de transfert au sein des ambiances du bâtiment, très motivé et passionné par la Recherche Scientifique

Application deadline

2020-09-30
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