Identification des stratégies de ventilation efficaces pour réduire le risque d’infection Covid-19 à l’intérieur des bâtiments grâce au modèle numérique multizone INDALO®

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2022

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Alice Micolier et al., « Identification des stratégies de ventilation efficaces pour réduire le risque d’infection Covid-19 à l’intérieur des bâtiments grâce au modèle numérique multizone INDALO® », Environnement, Risques & Santé, ID : 10670/1.7ypaqi


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Face aux risques épidémiques, assurer un échange d’air et une direction du flux d’air adéquats est essentiel pour réduire la transmission aérienne d’agents infectieux dans les bâtiments. Dans cette étude, nous avons cherché à identifier des stratégies de ventilation efficaces pour réduire le risque d’infection par la Covid-19 à l’intérieur des bâtiments. Pour cela, nous avons développé un modèle de transmission multi-route du SARS-CoV-2 (INDALO®-Covid) grâce auquel un risque d’infection est estimé. Cette étude a permis de quantifier l’impact de deux mesures préventives (installation d’un purificateur d’air mobile et augmentation du renouvellement de l’air assuré par la centrale de traitement d’air) sur le risque d’infection Covid-19 dans un établissement d’hébergement pour personnes âgées dépendantes. Dans la configuration de cette étude, la transmission de la Covid-19 se fait majoritairement (90 %) par voie aérienne. Dans la configuration de l’étude, l’utilisation d’un purificateur d’air dans les chambres des résidents atteints de la Covid-19 semble être la mesure la plus efficace pour limiter la charge virale potentiellement transportée dans les autres zones de l’aile du bâtiment, et ainsi de tous les résidents. Le modèle numérique développé est une solution versatile et prête à l’emploi, permettant de comparer des mesures préventives et des choix de conception/rénovation pour différents types de bâtiments et d’usages.

Faced with epidemic risks, ensuring an exchange of air and sufficient direction of airflow is essential to reduce the air-borne transmission of infectious agents in buildings. In this study, we strove to identify effective ventilation strategies to reduce the risk of infection by COVID-19 inside buildings. To do so, we developed a multi-route transmission model of SARS-CoV-2 (INDALO®-COVID) which estimates a risk of infection. This study enabled us to quantify the impact of two preventive measures (installation of a mobile air purifier and increase in the renewal of air by the air purification unit) on the risk of COVID-19 infection in a nursing home. In the configuration used in this study, the use of an air purifier in the rooms of residents with COVID-19 appears to be the most effective measure to reduce the viral load potentially transported to other areas of the building, and thus to reduce the risk of COVID-19 infection among all residents. The digital model developed is a versatile and ready-to-use solution, which can compare preventive measures and design/renovation choices for different types of buildings and uses.

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