Le projet MERMAID a permis de répondre en partie à certaines des problématiques mises en évidence concernant la QAI, en particulier dans les BPE. Les campagnes légères ont montré que les ERP énergétiquement performants ont des concentrations en COVs la plupart du temps inférieures à celles mesurées dans des bâtiments « classiques ». Les comparaisons des mesures intérieur/extérieur montrent qu’à l’exception du benzène, les COVs sont issus de sources intérieures. Les mesures en phase occupée et inoccupée ont permis d’identifier les composés principalement dus au bâti et ceux liés aussi aux occupants. Même si des composés sont retrouvés de façon systématique dans tous les établissements (une grande partie de la liste BPE OQAI, par exemple), les empreintes chimiques sont assez différentes d’un bâtiment à l’autre. A partir de cet échantillon, il a tout de même été possible de définir un bâtiment considéré comme standard dans lequel se dérouleront les campagnes intensives.
Les campagnes intensives ont permis d'étudier la dynamique des polluants et des espèces réactives en fonction des conditions environnementales et d'en identifier les sources et comportements en fonction des conditions environnementales (ventilation active ou non, épisodes de pollution extérieur ou intérieur).
Même si les niveaux de concentration de la plupart des espèces sont principalement liés soit aux taux d'émission dans la pièce (espèces émises par des sources intérieures, comme le formaldéhyde ou le toluène) soit à leur présence dans l'air extérieur (espèces provenant de l'extérieur comme l'ozone, les NOx, les xylènes), il est à noter que les espèces radicalaires, à l'origine de nombreux processus d'oxydation sont présentes en quantité non négligeable. Lors d'épisode de nettoyage, les espèces radicalaires et également les particules fines ont fortement augmentées et une élévation du formaldéhyde a été observée. Ces mesures ont pu être utilisées pour des comparaisons avec des données de modélisation obtenues avec le modèle INCA-Indoor, développé dans ce projet afin de comprendre le comportement des polluants en fonction des conditions mais également de les prédire en analysant les contributions des différents processus à l'origine de leur niveau en AI.
Le modèle a par ailleurs été testé par comparaison avec un autre modèle de référence et confronté à des données expérimentales antérieures au projet MERMAID et a montré son potentiel pour l’étude de l’air intérieur et l’analyse des processus impliqués. Il a été utilisé dans une large gamme de conditions (présence de précurseurs de radicaux, différents scénarios de ventilation), dans une salle de référence mais également dans une salle de classe, avec des scénarios d'activités. L'analyse a portée sur des espèces clés de source primaire ou secondaire (formaldéhyde et acétaldéhyde) et il a mis en évidence que le rôle de la chimie pouvait être important dans certaines conditions. Ce rôle reste cependant inférieur à celui des émissions internes dans les cas étudiés mais pourrait être plus important dans des bâtiments où les niveaux d'émission de ces espèces seraient réduits.
La méthodologie utilisée couplant des mesures expérimentales et de la modélisation a montré son potentiel et son intérêt pour étudier et comprendre les sources des polluants en air intérieur. D'autres campagnes de mesures seraient utiles pour mettre en évidence d'autres comportements liés aux différentes surfaces ou à l'environnement du bâtiment. Ces données peuvent à la fois servir de données d'entrée au modèle pour reproduire de façon la plus réaliste possible des environnements intérieurs mais également identifier des processus qui ne seraient pas pris en compte dans le modèle.
Celui-ci pourrait donc évoluer en fonction des observations. Une première amélioration serait d'utiliser un modèle 3D pour rendre compte de l'hétérogénéité des espèces chimiques dans les pièces. Une autre serait de mieux caractériser la réactivité aux surfaces.
Des analyses itératives entre mesures et modélisation permettront également d'affiner les paramètres d'importance pour le modèle comme présenté dans les tests de sensibilité.
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