Ce travail a consisté à analyser et de simuler à l’aide du modèle INCA-Indoor la qualité de l’air intérieur, et de développer une nouvelle méthodologie pour étudier les contributions des différents processus aux concentrations de polluants. Cette nouvelle méthodologie se base sur un nouveau programme de sensibilité INCA-Indoor-D, permet d’identifier rapidement les paramètres les plus sensibles qui peuvent influencer la qualité de l’air intérieur. Le modèle INCA-Indoor a été validé expérimentalement en utilisant les données mesurées lors de la campagne MERMAID (2014-2015). L’application du programme de sensibilité INCA-Indoor-D est pour analyser des sensibilité des concentrations de OH par rapport aux divers paramètres. Une classification de l’importance de ces paramètres en fonction de la sensibilité a ainsi été effectuée. Ce travail de thèse offre une nouvelle analyse de la pollution de l’air ainsi que de nouvelles perspectives d’études possibles dans un bâtiment basse consommation. / This study consisted in the study of indoor air quality with INCA-Indoor model, and especially the development of a fast methodology to identify the most sensitive parameters influencing indoor air quality. The methodology is based on a sensitivity program INCA-Indoor-D, which was built to identify the most important parameters affecting pollutant concentrations. With measurement data from MERMAID (2014-2015), it is intended to continue to evaluate the INCA-Indoor model, which was used to analyze the indoor air quality of a low energy building. The first application of the sensitivity program INCA-Indoor-D is performed to develop a comprehensive sensitivity analysis of indoor [OH] with respect to diverse parameters. Sensitivity has been settled with a classification of the parameters. The results in this study provide useful information about roles of different processes controlling indoor air quality and the effects of different parameters on indoor pollutant concentrations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017STRAH011 |
| Date | 26 October 2017 |
| Creators | Guo, Fangfang |
| Contributors | Strasbourg, Hauglustaine, Didier, Ponche, Jean-Luc |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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