Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement (LaSIE) - UMR CNRS 7356

Projets programmes nationaux > 2023-2027 SMART’AIR

Financement  : ADEME par le Programme de recherche AQACIA (Amélioration de la Qualité de l’Air : Comprendre, Innover, Agir), APR 2022 : « Préserver la qualité de l’air dans un monde en transition »

Partenaires  : CEREMA (coordination), LaSIE

Participants LaSIE : Marc Abadie, Eol Geffre
Participants CEREMA : Gaëlle Guyot, Raissa Andrade, Baptiste Poirier

Résumé :
Le projet SmartAIR proposera une méthode d’évaluation intégrée pour l’évaluation de la performance et l’optimisation des systèmes intelligents éco-énergétiques de gestion de la qualité de l’air intérieur (QAI) dans les bâtiments résidentiels neufs et existants. Une condition limite centrale dans la construction de bâtiments efficaces en énergie est en effet de garantir un environnement intérieur sain, acceptable et désirable, en envisageant donc une performance globale. Pour y parvenir, le projet rassemblera les connaissances et les données scientifiques existantes sur les sources de pollution dans les bâtiments, il étudiera les cas d’utilisation actuels et innovants des stratégies de gestion de la QAI et il élaborera des feuilles de route pour garantir la performance continue des solutions proposées tout au long de leur durée de vie. Le projet étudiera en particulier le potentiel très fort des stratégies de ventilation intelligentes, qui ajustent les débits de ventilation aux besoins, et offrent donc des gains énergétiques et de QAI. L’objectif est d’accélérer le développement de stratégies de gestion de la QAI optimales et plus efficaces sur le plan énergétique, afin de répondre à l’évolution rapide des attentes en matière d’environnement domestique due à des défis tels que le pic pétrolier, le changement climatique ou les pandémies.

Structuration du projet scientifique :
Le projet est structuré selon 4 lots :

• Lot 1 : Développement d’une méthode d’évaluation de la performance des systèmes intelligents de gestion de la QAI
  • Indicateurs de performance pour la ventilation et la QAI : polluants (CO2, PM2,5, formaldéhyde), humidité et consommation énergétique.
  • Développement de la méthode d’évaluation : numérique et application in situ (systèmes, capteurs, étude de cas).
• Lot 2 : Caractérisation des sources et expositions typiques dans les bâtiments résidentiels
  • Caractérisation des sources de polluants en air intérieur : Taux d’émission et base de données PANDORA.
  • Niveaux d’exposition aux polluants dans les bâtiments résidentiels : Mesures pertinentes de la QAI, analyse standardisée, dépôt de données et dépôt open source, méta-analyse de la base de données QAI en relation avec les systèmes de ventilation.
• Lot 3 : Assurer la performance de la ventilation intelligente
  • Méthodologie : description, modèle CONTAM, calcul des indicateurs, étude de cas.
  • Résultats de simulation : performance des systèmes de ventilation, effet de la géométrie, indicateurs finaux, analyse de sensibilité.
• Lot 4 : Suivi et valorisation

Principaux résultats :

Rapports du projet :

Lot	Livrable
1
2
3

Modèles sensibles (CONTAM) :

Type de logement	Système de ventilation	Fichier
Maison	MEV-cav1
Maison	....
Appartement	MEV-cav1
Appartement	....

Conditions Limites	Fichier
Climats
Pollution de l’air extérieur

Diffusion scientifique :

1. Livrables de l’annexe 86 de l’Agence Internationale de l’Energie :
   1. D1 --- EBC Annex 86 : A literature list for energy efficient IAQ management : Liste d’articles relatif à l’ensemble du projet Annexe 86.
   2. D2 --- EBC Annex 86 : An open registry for the rating of IAQ management strategies : Liens directs vers l’ensembles de données compilées/générées par la ST2.
   3. D3 --- EBC Annex 86 : Methods and tools for the rating of IAQ management strategies : Méthodes et outils pour l’évaluation des stratégies de gestion de la QAI.
      1. Appendix 1 --- ST2 – Additional information about the original papers : Informations supplémentaires sur les articles de référence dont les données de taux d’émission ont été collectées dans la base de données PANDORA.
      2. Appendix 2 --- ST2 – Summary of analyzed studies : Informations complémentaires sur les études dont les données de concentration en polluants ont été intégrées à l’étude de l’exposition aux polluants dans les logements.
      3. Appendix 3 --- ST2 – Standardized analysis workflow : Légende des champs de la base des données de concentration en polluants.
      4. Appendix 4 --- ST2 – Detailed results of meta analysis : Principaux résultats concernant la qualité des environnements de type logements (température, humidité relative, concentrations en CO2, PM2,5, formaldéhyde, TVOC et Radon) en fonction du type de ventilation.
      5. Appendix 5 --- ST4 – Results of the ST4 survey : Enquête sur les stratégies de contrôle intelligent de la ventilation menée auprès des participants à l’Annexe 86.
      6. Appendix 6 --- ST4 – First common exercise. Instructions and template for collection : Définition des indicateurs de performance des stratégies de ventilation « intelligentes » pour la simulation de la QAI et de la consommation énergétique (exercice commun à plusieurs pays).
      7. Appendix 7 --- ST4 – Results of the survey on inspection : Résultats de l’enquête menée auprès des participants à l’Annexe 86 concernant l’inspection des systèmes de ventilation dans les bâtiments résidentiels.
   4. D4 --- Energy Efficient IAQ management strategies - applications : Résumé des travaux menés dans le cadre des sous-tâches 2 à 5 de l’annexe 86 de l’EBC de l’AIE, axé sur des études de cas, des démonstrations et des exercices communs visant à améliorer les stratégies de gestion de la qualité de l’air intérieur (QAI) dans les bâtiments résidentiels.
2. Publications en revue :
   1. Lot 2 : Abadie, M., Geffre, E., Picard, C. F., Loomans, M., Babich, F., Monge-Barrio, A., ... & Rojas-Kopeinig, G. (2025). PANDORA : An open-access database of indoor pollutant emission rates for IAQ modeling. Journal of Building Engineering, 114216.
   2. Lot 2 : Rojas, G., Staffer, R., Casquero-Modrego, N., Loomans, M., Abadie, M., Alhindawi, I., ... & Toledo, L. (2026). Towards a harmonized database of indoor air contaminant concentrations : methods and application to CO2. Building and Environment, 114297.