Étude de la quantification des incertitudes en analyse de cycle de vie des bâtiments

Study of the uncertainties quantification in life cycle assessment of buildings

• Auteur / Autrice : Marie-Lise Pannier
• Direction : Bruno Peuportier, Patrick Schalbart
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique et Procédés
• Date : Soutenance le 24/10/2017
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre énergétique et procédés (Paris ; Fontainebleau, Seine et Marne ; Sophia-Antipolis, Alpes Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Jury : Président / Présidente : Patrick Rousseaux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Peuportier, Patrick Schalbart, Bertrand Iooss, Laurent Mora, Christophe Gobin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Étienne Wurtz, Cécile Bulle

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Construction durable

Analyse du cycle de vie

Mots clés libres

Analyse de cycle de vie

Bâtiment

Incertitudes

Analyse de sensibilité

Analyse d'incertitudes

Life Cycle Assesment

Building

Uncertainty

Sensitivity analysis

Uncertainty analysis

Résumé

L’analyse de cycle de vie des bâtiments (ACV) permet d’évaluer les impacts environnementaux associés à une construction sur l’ensemble de son cycle de vie mais aussi d’aider à choisir les variantes les plus durables dans une démarche d’écoconception. De nombreuses sources d’incertitudes pèsent sur la modélisation environnementale des bâtiments. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie pour les prendre en compte et ainsi progresser vers une fiabilisation de l’ACV des bâtiments. Les éléments du modèle qui ont le plus d’influence sur les résultats, et qu’il serait utile de connaître de manière plus précise sont identifiés à l’aide de méthodes d’analyse de sensibilité (AS). Les temps de calcul peuvent être longs pour ces méthodes alors qu’en conception, un temps limité est généralement consacré aux études d’ACV des bâtiments. Plusieurs AS sont comparées en termes de compromis temps de calcul / précision. L’effet des incertitudes sur le choix d’une variante bâtie est étudié en appliquant une méthodologie intégrant des AS et des analyses d’incertitude (AI) adaptées au contexte de comparaison de variantes. Cela permet de rechercher des améliorations d’un projet à un niveau de confiance donné en se concentrant sur les indicateurs environnementaux pour lesquels le choix d’une variante affecte significativement les résultats. La démarche de quantification des incertitudes proposée peut être appliquée au cycle de vie complet de bâtiment et prendre en compte des sources d’incertitudes variées rencontrées en ACV des bâtiments. Les méthodes employées ont été intégrées à une plateforme d’écoconception intégrant des outils de simulation énergétique dynamique (SED) et d’ACV.

Building life cycle assessment (LCA) is a tool used to assess the environmental impact of a construction over its entire life cycle, and to help choosing the most sustainable building alternative in an ecodesign context. Many uncertainty sources arise in the environmental modelling of buildings. The aim of this thesis is to propose a methodology to take them into account and to progress towards more reliable building LCA tools. Model inputs and parameters having the most influence on the results and that should be more precisely known were identified using sensitivity analysis (SA) methods. The calculation time required for the application of these methods may be long, whereas a limited time is generally available to conduct a building LCA study. Several SA methods were therefore compared in terms of a calculation time / precision compromise. The effect of uncertainties on the choice of a built alternative was studied using SA and uncertainty analysis (UA) that are suitable in the context of variants comparison. In that way, the environmental improvements of a project are chosen at a given level of confidence and focusing on the environmental indicators for which the choice of an alternative affects the results significantly. The proposed uncertainty quantification process is applicable to the whole building life cycle and makes it possible to take into account various uncertainty sources arising in building LCA. The used methods were integrated into an ecodesign platform consisting in a dynamic building energy simulation (DBES) and an LCA tool.