Facteurs incertains considérés dans le cas d’étude

Les six méthodes d’AS ont été appliquées au cas de la maison IBB présentée au chapitre 2. Pour cette première étude, un nombre limité de facteurs incertains a été pris en compte pour étudier l’applicabilité et les performances des méthodes. Un jeu de 22 facteurs portant sur des aspects de la thermique ou de l’ACV du bâtiment ont été retenus. Dans la plupart des cas, ils décrivent des incertitudes liées à des hypothèses sur le bâtiment ou son contexte, mais aussi des incertitudes sur la méthodologie, l’inventaire de cycle de vie ou les méthodes de calcul des impacts environnementaux. L’incertitude sur ces facteurs a été caractérisée à partir de données trouvées dans la littérature.

Dans le tableau 3-2, les incertitudes sur les facteurs sont caractérisées en indiquant leur distribution de probabilité (normale, uniforme ou discrète) et les paramètres associés à ces distributions (par exemple l’espérance, l’écart-type et les troncatures pour une loi normale tronquée). Les plages de variation pour les méthodes de criblage sont définies à partir des lois de distribution de la manière suivante :

- Pour les facteurs continus suivant une loi normale d’espérance et d’écart-type , la plage de variation du facteur , équivaut à . De cette manière, plus de 95 % des valeurs de la distribution sont contenues dans la plage de variation.

- Pour les facteurs continus suivant une distribution uniforme, la page de variation du facteur correspond aux bornes de la distribution uniforme.

- Pour les variables catégorielles, c'est-à-dire les facteurs discrets et non ordonnés, l’incertitude est caractérisée, dans tous les cas, par les différentes valeurs pouvant être prises par la variable. Nous considérons que toutes les valeurs sont équiprobables. Dans ce chapitre étude, les variables catégorielles n’ont que deux valeurs.

Les incertitudes sont présentées comme des variations relatives (l’indice « r » est alors ajouté au niveau de la loi de distribution) ou absolue autour d’une valeur de référence.

3.4. Facteurs incertains considérés dans le cas d’étude

Tableau 3-2 : Facteurs incertains et distributions de probabilité considérés. N = loi normale, U = loi uniforme et C = variable catégorielle, r = variation relative, min et max les troncatures inférieures et supérieures

Facteurs incertains Valeur de référence Distribution de probabilité Unité In ce rtitu d e su r les p ar am è tr es Enveloppe

Épaisseur d’isolant dans

les murs 20 cm

N (µ =20 ; σ=0,25 ;

min=19 ; max=21) cm Épaisseur de béton dans

les murs 15 cm N (µ =15 ; σ=0,25 ; min=14 ; max=16) cm Résistance thermique des fenêtres U 1,27 à 1,45 W/m²/K en fonction de la fenêtre Nr (µ =0 ; σ=2,5 ; min=-30 ; max=30) %

Facteur solaire des fenêtres Sw

0,6 pour les doubles et 0,45 pour les triples

vitrages

Nr (µ =0 ; σ=2,5 ;

min=-30 ; max=30) %

Ponts thermiques Valeurs de la RT 2012 Nr (µ =0 ; σ=25 ; min=-75 ; max=75) % Surplus de matériaux (chantier) 5 % N (µ =5 ; σ =3 ; min=0 ; max=15) % Durée de vie

Durée de vie des

fenêtres 35 ans

N (µ =35 ; σ =12 ;

min=5 ; max=100) ans Durée de vie des

revêtements 22 ans

N (µ 22 ; σ =7 ;

min=5 ; max=200) ans

Site Albédo 0,35 Ur (a=-15 ; b=15) % Distance de transport usines-site 75 km N (µ =75 ; σ =30 ; min=0 ; max=200) km Distance de transport site-décharge 25 km N (µ =25 ; σ =10 ; min=0 ; max=100) km Efficacité du réseau d’eau 74 % N (µ =74 ; σ =13 ; min=37 ; max=100) % Incertitude sur le modèle Mix de production

d’électricité - C [annuel ; horaire] -

Incertitude liées au choix

Durée de vie du

bâtiment 80 ans

N (µ =80 ; σ =20 ;

min=40 ; max=500) ans

Var iab ili té t e m p o re lle Climat

Température extérieure Fichier météo Macon RT 2012 (DJ18 = 2022) Nr (µ=0 ; σ=0,25 ; min=-3 ; max=3) °C Rayonnement global horizontal Nr (µ =0 ; σ =5 ; min=-20 ; max=20) % Scénario Consigne de

température Scénarios moyens pour une maison de

quatre pièces principales (Vorger, 2014) Nr (µ =0 ; σ=0,25 ; min= -3 ; max=3) °C Nombre d’occupants Nr (µ =0 ; σ =5 ; min=-60 ; max=60) % Apports internes (équipements) Nr (µ =0 ; σ =5 ; min=-75 ; max=75) % Débit de ventilation (Munaretto, 2014) Nr (µ =0 ; σ =5 ;

min=-30 ; max=30) % Choix Horizon temporal (GIEC) - C [20 ans ; 500 ans] - Variabilité entre la

Chapitre 3. Identification de facteurs incertains influents Incertitude sur les paramètres

Les caractéristiques de la maison IBB étant bien connues et documentées, une incertitude faible a été prise en compte pour les épaisseurs de matériaux et les propriétés des menuiseries, comme cela est envisagé dans Munaretto (2014). Bien que les ponts thermiques soient également bien décrits dans la documentation associée à la maison IBB, une incertitude importante a été retenue pour représenter la diversité des valeurs rencontrées dans la littérature (CSTB, 2012 ; Munaretto, 2014), pour une configuration de pont thermique donnée.

Le surplus de matériau correspond au taux de chute moyen des produits lors de la construction du bâtiment. L’incertitude sur ce paramètre a été déterminée à partir d’une étude des valeurs de surplus pris en compte dans de la base de données environnementale INIES (2015) pour des gammes de matériaux équivalent à ceux rencontrés dans la maison INCAS.

Les incertitudes sur durées de vie de certains composants du bâtiment : fenêtres et revêtements, sont prises en compte. Les données sont issues de la base de données INIES pour les produits correspondants.

Comme Spitz (2012) et Munaretto (2014), nous avons retenu une valeur de 0,35 pour l’albédo, avec une variation de +/- 15 % autour de la valeur de référence comme Munaretto (2014). Cette valeur, mesurée sur site, diffère de la valeur par défaut de 0,2 généralement considérée.

Les incertitudes sur les distances de transport ont été dérivées de plusieurs rapports et sources disponibles dans la littérature (CETE Sud-Ouest et al., 2002 ; Frischknecht et al., 2007a ; CETE Lyon et al., 2013 ; ADEME, 2014 ; Heeren et al., 2015). La distribution de probabilité pour le rendement du réseau d’eau est issue de données de l’observatoire national des services d’eau et d’assainissement58_.

L’année 2009 étant la plus représentative concernant la mise à disposition de données par les services d’eau potable, c’est celle qui a été utilisée pour créer la distribution de probabilité.

Incertitude sur le modèle

Une variable catégorielle permet de représenter les deux approches méthodologiques possibles pour le mix de production d’électricité. D’une part, un mix fixe sur l’année est considéré pour refléter la pratique courante en ACV (Roux et al., 2016a). D’autre part, un mix variant au pas de temps horaire, issu des travaux de Herfray (2011), est utilisé afin de mieux refléter l’effet de la variation au cours de l’année de la consommation et de la production d’électricité, comme cela est discuté au chapitre 2. Les variations entre le mix moyen annuel et le mix horaire sont illustrés par la figure 3-4, dans laquelle les parts de chaque technologie dans le mix annuel sont représentées par les barres bleues, tandis que les parts minimales et maximales de ces technologies dans le mix horaire sont représentées par les extrémités des barres d’incertitudes rouges.

58

3.4. Facteurs incertains considérés dans le cas d’étude

Figure 3-4. Variations entre un mix annuel et un mix horaire

Ces deux mix se répètent à l’identique toutes les années du cycle de vie. Aucune incertitude sur l’évolution du mix de production d’électricité n’est intégrée.

Incertitude liée au choix

Dans les études d’ACV du bâtiment, une grande dispersion est généralement observée sur la durée de vie des bâtiments59 _{(Erlandsson et Borg, 2003b ; Sharma et al., 2011 ; Peuportier et al.,}

2013b ; Cabeza et al., 2014 ; Hoxha et al., 2014 ; Heeren et al., 2015). Pour refléter celle-ci, une forte incertitude a été considérée sur ce facteur définissant l’unité fonctionnelle.

Variabilité temporelle

Dans ce chapitre, nous modélisons la variabilité du climat de manière simplifiée en appliquant une variation constante sur tous les pas de temps, aux séries temporelles (température extérieure et rayonnement global horizontal) du fichier météorologique de Mâcon, issu de la RT 2012. Comme cela a été discuté au chapitre 2, cette approche est utilisée en première approximation et elle ne permet pas de refléter correctement la variabilité du climat. Une approche plus réaliste sera utilisée dans les chapitres suivants.

Il en va de même pour l’occupation où nous utilisons dans un premier temps une approche simplifiée pour refléter la variabilité. Des variations constantes pour tous les pas de temps sont appliquées aux séries temporelles moyennes (température de consigne, apports internes liés au équipements et nombre d’occupants), présentées au chapitre 2, pour l’occupation d’une maison

59

Nous considérons ici la durée de vie des bâtiments (parfois appelée vie en service), c'est-à-dire qui correspond au temps pendant lequel le bâtiment est utilisé lorsqu’on considère son cycle de vie complet. La durée d’étude, c'est-à-dire la durée pendant laquelle le bâtiment est étudié, n’est pas considérée ici. La durée d’étude peut-être différente de la durée de vie. Certaines études qui considèrent comme trop incertains les procédés agissant sur le système bâti au bout de quelques années, utilisent par exemple une durée d’étude inférieure à la

0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 %

Chapitre 3. Identification de facteurs incertains influents

possédant quatre pièces principales. Le générateur de scénario d’occupation de Vorger (2014), décrit dans le chapitre 2 sera utilisé par la suite pour mieux représenter la variabilité de l’occupation.

Les incertitudes sur le débit d’air soufflé (110 m3/h) sont plus importantes que celles considérées par exemple pour l’enveloppe de la maison IBB. Cela permet de refléter l’écart entre les débits de soufflage nominaux de la VMC et ceux réellement observés, comme indiqué dans Munaretto (2014).

Finalement, une variable catégorielle concernant le choix de l’horizon temporel pour l’indicateur de changement climatique est pris en compte. Dans cette première étude, nous ne retenons que deux valeurs possibles, autour de la valeur de 100 ans souvent prise comme référence pour ce facteur : un horizon de 20 ans et un horizon de 500 ans (Solomon, 2007). L’effet de serre dépendant de la vitesse de dégradation des gaz, l’horizon temporel retenu fait varier les résultats. Cet horizon reflète également des considérations à court terme (urgence climatique) et à long terme (préservation du climat pour les générations futures).

Variabilité entre individus

Afin de représenter l’écart entre les compositions de matériaux réellement utilisées dans le bâtiment et les compositions des matériaux telles qu’elles sont décrites dans l’inventaire, une variable catégorielle a été introduite. Elle représente l’incertitude sur les données d’inventaire pour le béton. Nous choisissons de ne retenir que deux valeurs pour cette variable catégorielle : des données environnementales pour un béton lourd et un béton léger, issus d’ecoinvent (Frischknecht et al., 2007a).