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Color Quality Versus Energy Efficiency: A Dual Perspective on LED Retrofits in Healthcare Examination Rooms
No full textInternational audienceSelecting LED retrofits for examination rooms in healthcare buildings involves setting the right balance between lighting quality and energy efficiency. In the case of LEDs incorporated in luminaires used in medical examination rooms, it is essential to consider not only the correlated color temperature (CCT) and color rendering index (CRI Ra) in compliance with the lighting standards, but also the cyanosis observation index (COI) that meets the more demanding regulations of certain countries. In this work, the Color Preference Criteria (CPC) method is used to select LED retrofits for this application. The LEDs classified as P1 according to the CPC method were found to meet the required COI level
Comment la lumière influence votre santé sans que vous le sachiez !
No full textCette vidéo explique pourquoi certaines lampes et luminaires produisent des effets indésirables pour la vision et peuvent produire des maux de tête, déclencher des migraines, et parfois des crises d'épilepsie chez les personnes sensibles. Les séquences ont été filmées au laboratoire d'éclairage du CSTB de Grenoble, spécialisé dans l'étude des effets de la lumière sur la santé. Christophe Martinsons, chercheur, et Nicolas Picard, responsable du laboratoire, effectuent des mesures qui illustrent les phénomènes impliqués dans ces relations entre lumière et santé
Evaluating the Short-Term Indicators of Optimal Building Renovation Strategies based on Life Cycle Sustainability Assessment
No full textInternational audienceAbstract The building sector plays a crucial role in addressing the dual climate challenge of mitigation and adaptation. This study presents an enhanced Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA) methodology to identify optimized renovation solutions for existing buildings, using a prospective approach. The LCSA stands out in the literature by comparing environmental, economic, and health impacts. The methodology evaluates renovation strategies based on three key life-cycle indicators: carbon footprint, thermal discomfort, and direct global cost. The study identifies and ranks optimal renovation strategies using Pareto front analysis and clustering methods. This holistic approach ensures efficient and adaptable renovations, providing practical guidance to stakeholders in the building sector. In this paper, objectives are to provide a detailed analysis of the internal dynamics of these indicators and to compare life-cycle outputs with short-term indicators such as economic and carbon payback times, as well as resilience to future heatwaves. A case study on a representative French individual housing is conducted to demonstrate the methodology. Results highlight that strong relationships exist between life-cycle and short-term indicators when it comes to health and economic impacts. Carbon payback time is the only short-term indicator which has a different behavior than its life-cycle counterpart
Microplastics characterization in indoor environments : technical challenges
No full textInternational audienc
Écriture numérique / Écriture ambiantale de la mémoire d’un lieu HBIM (Heritage Building Information Modeling) comme processus
No full textInternational audienc
Le projet ABER pour anticiper les besoins matières du secteur du bâtiment
No full textInternational audienceLe projet ABER (Anticiper les Besoins et Evaluer le potentiel du réemploi et du recyclage pour assurer un approvisionnement durable des Ressources du secteur du bâtiment) vise à proposer un modèle d’estimation de la consommation de matières du secteur du bâtiment selon différents scénarios de prospective. L’objectif est d’évaluer les besoins en matériaux et de tester la contribution potentielle des stratégies d’économie circulaire à la soutenabilité des approvisionnements. Ce document présente le sujet de l’anticipation des besoins matières pour lequel le projet s’appuie sur le modèle d’analyse des flux de matière BTPFlux, développé depuis 2018 par le CSTB, dédié au secteur du bâtiment et pouvant s’appliquer sur l’ensemble des territoires de la France métropolitaine
Implementation of an AI-driven dynamic control system to optimize excess photovoltaic energy management in grid-connected sustainable BIPV
No full textInternational audienceAbstract This study proposes an integrated approach for optimizing grid-connected photovoltaic (PV) systems through AI-based forecasting and a Dynamic Automatic Control System (DACS). Using Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory networks (LSTM), and a hybrid CNN-LSTM model, we predict PV production and building energy demand. The CNN-LSTM model achieved the best performance for PV forecasting (MAE = 0.0423), while LSTM excelled in energy demand prediction (MAE = 0.0130). A disaggregated analysis of key building surfaces (South Facade, South Roof, East Facade, and North Roof) revealed significant variations in energy contributions. MATLAB/Simulink simulations based on one day of demand indicate that the DACS attains a 70% PV utilization rate, with the South Roof and South Facade reaching 69% and 42% utilization, respectively. These results demonstrate the potential of AI-driven energy management systems to optimize renewable energy use and support decarbonization by reducing grid dependency. This study integrates, for the first time, ultra-short-term (5-minute) forecasting and real-time dynamic control, offering continuous PV–battery–grid operation and establishing a new standard in energy efficiency
Déclarations de consensus "Light For Public Health Initiative"
No full textLa lumière affecte notre sommeil, notre humeur et notre santé en influençant l'horloge interne, les hormones et la cognition. Le consortium de Ladenburg sur la lumière et la santé a élaboré des déclarations claires et scientifiques pour aider à expliquer pourquoi une exposition saine à la lumière est importante. Ces informations, destinées aux acteurs de la santé publique, visent à favoriser une meilleure communication pour assurer une exposition à la lumière plus saine pour tous
Développement d'une méthode de mesure pour estimer la concentration en phase gazeuse à la surface des matériaux sources des COSV à n'importe quelle température
No full textCorrigendum : https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2025.144626International audienceSemi-volatile organic compounds (SVOCs) are ubiquitous toxic indoor pollutants. The gas-phase concentration in equilibrium with the material surface (y₀) is the key parameter to estimate their emissions from indoor materials. The Clausius-Clapeyron relationship was used to determine y₀ at 25 °C of phthalates (DnOP and DiNP), organophosphate (OP) esters (TCPP, TDCPP, TPP and EHDPP) and DINCH emitted by vinyl floorings (VF), polyvinyl chloride (PVC)-coated fabrics and polyurethane (PU) cushioning foam. These materials were placed in a Micro-Chamber/Thermal Extractor (M-CTE, MARKES) and the gas-phase concentrations were measured at several elevated temperatures (T). y₀ was estimated at each temperature and the empiric relationship between y₀ and T was established. The extrapolated y₀ values were compared to experimental values at 25 °C. The influence of the temperatures used and the position of the material in the cell were investigated. The results indicate that y₀ at 25 °C are very low, mostly below 1 μg m⁻³. While for DiNP, TCPP, TDCPP and DINCH, the results are of the same order of magnitude as those available in the literature, y₀ of DnOP, TPP and EHDPP are reported for the first time. The temperatures used had an impact on the extrapolated y₀, but the consequences should be limited due to low values. Upon lifting the materials in the cell, the steady state gas phase concentration was close to y₀. This configuration can be used for quick y₀ estimation. The benefit of this method is the ability to estimate y₀ at any temperature which is useful to estimate exposure under different scenarios.Les composés organiques semi-volatils (COSV) sont des polluants toxiques omniprésents dans les environnements intérieurs. La concentration en phase gazeuse en équilibre avec la surface du matériau (y₀) est un paramètre clé pour estimer leurs émissions à partir des matériaux présents en intérieur. La relation de Clausius-Clapeyron a été utilisée pour déterminer y₀ à 25 °C pour les phtalates (DnOP et DiNP), les esters organophosphorés (TCPP, TDCPP, TPP et EHDPP) et le DINCH émis par des revêtements de sol en vinyle (VF), des tissus enduits de PVC et des mousses de rembourrage en polyuréthane (PU). Ces matériaux ont été placés dans les micro-chambres (M-CTE, MARKES) et les concentrations en phase gazeuse ont été mesurées à plusieurs températures élevées (T). y₀ a été estimé à chaque température et une relation empirique entre y₀ et T a été établie. Les valeurs extrapolées de y₀ ont été comparées aux valeurs expérimentales à 25 °C. L’influence des températures utilisées et de la position du matériau dans la cellule a été étudiée. Les résultats indiquent que les valeurs de y₀ à 25 °C sont très faibles, généralement inférieures à 1 μg·m⁻³. Bien que pour le DiNP, le TCPP, le TDCPP et le DINCH, les résultats soient du même ordre de grandeur que ceux disponibles dans la littérature, les valeurs de y₀ pour le DnOP, le TPP et l’EHDPP sont rapportées pour la première fois. Les températures utilisées ont eu un impact sur les valeurs extrapolées de y₀, mais les conséquences devraient être limitées en raison des faibles valeurs. En surélevant les matériaux dans la cellule, la concentration en phase gazeuse à l’état stationnaire était proche de y₀. Cette configuration peut être utilisée pour une estimation rapide de y₀. L’avantage de cette méthode est la possibilité d’estimer y₀ à n’importe quelle température, ce qui est utile pour évaluer l’exposition dans différents scénarios
Modelling the error structure in Urban Building Energy Models with a Gaussian Process-based approach
No full textInternational audienceUrban Building Energy Models (UBEM) support urban-scale energy decisions and have recently been applied to use cases requiring dynamic outputs, like grid management. Yet their predictive capability outside limited validation experiments (VEs) is seldom quantified. We present a Gaussian‑process (GP) framework that estimates both model bias and uncertainty when a UBEM is applied under conditions that differ from those observed during validation. The workflow: (i) assemble a training set that links VE conditions to the corresponding validation errors; (ii) select predictors and train a GP model; (iii) evaluate interpolation and extrapolation skills by k-fold cross validation. Applied to the Blagnac (France) district heating network with the UBEM DIMOSIM, GP models effectively capture the inherent structure of UBEM error and uncertainties: error increases with load fluctuations and extreme weather, while synergistic effects between solar irradiance and outdoor temperature are uncovered. The approach therefore offers a data‑efficient means to quantify UBEM accuracy and to highlight scenarios where additional measurements would most reduce uncertainty