Les chercheurs de Concordia ont développé une nouvelle méthode de surveillance et de suivi de la façon dont les particules, ou les agents pathogènes pathogènes, se propagent d’un endroit à un autre. L’outil pourrait aider à contenir de futures épidémies de maladies comme Covid-19.
Publié dans la revue Construction et environnementla méthode utilise le suivi basé sur la caméra et les capteurs en temps réel des individus infectés, ainsi que les modèles de dispersion d’air et de pathogènes basés sur des algorithmes, pour évaluer les niveaux de risque d’infection. L’outil peut également alerter les systèmes de ventilation pour optimiser le débit d’air et réduire le risque d’infecter les autres.
« Notre nouvelle méthode réduit considérablement le temps de simulation trouvé dans d’autres études, nous donnant une meilleure estimation de la question de savoir si un emplacement qui a été exposé aux agents pathogènes présente toujours un risque », explique l’auteur principal de l’étude, Ph.D. candidat Zeinab DeDoost.
Elle souligne que la plupart des modèles ne capturent que de courtes rafales de propagation aéroportée – dans une minute – tandis que les leurs peuvent continuer à simuler beaucoup plus longtemps.
« Si nous savons qu’une personne est malade, alors ce système nous aide à les surveiller et à découvrir la dispersion dimensionnelle de l’agent pathogène qui les entoure », explique le co-auteur Fariborz Haghighat, professeur au Département de construction, génie civil et environnemental à la Gina Cody School of Engineering and Computer Science.
« Un bâtiment équipé de capteurs nous permet de suivre les personnes infectées et d’estimer ou de suivre qui a été en contact avec cette personne. »
Calculs de flux d’air plus simples
L’efficacité du modèle réside dans la réduction du nombre de calculs qu’elle effectue.
Au lieu d’essayer d’estimer comment le mouvement d’une personne affecte le flux d’air, le modèle traite la personne comme une source d’émission en mouvement sans masse. Cette approche donne au modèle une mesure cohérente du flux d’air et lui permet d’étudier comment un pathogène y est dispersé à partir d’une source en mouvement.
Les chercheurs ont validé cette approche en montrant que la présence physique d’une personne ne perturbe que le débit d’air brièvement. Après que quelqu’un ait quitté une pièce, le flux d’air revient à la normale en environ 40 secondes et la perturbation ne s’étend qu’environ un mètre autour de son chemin. L’effet sur la dispersion des agents pathogènes sur de grandes zones et des durées plus longues est donc négligeable.
Cette technique améliorée permet au modèle de simuler une seconde de dispersion, ou le modèle de la façon dont les particules se propagent dans l’air, en seulement 3,8 secondes sur un ordinateur portable standard.
Les chercheurs soulignent que cela rend leur système mieux adapté aux bâtiments complexes avec une occupation dynamique comme les hôpitaux. Il donne également aux décideurs la possibilité de faire des choix presque en temps réel.
Le co-auteur Fuzhan Nasiri, également professeur au Département de construction, génie civil et environnemental, estime que le système pourrait bénéficier à l’adoption future de modèles de dispersion-réponse dans les bâtiments.
« Si nous pouvions utiliser cette simulation sur une période prolongée dans différents scénarios, nous pourrions générer suffisamment de données pour représenter différents modèles en ce qui concerne le mouvement et la dispersion », dit-il. « Cet ensemble de données pourrait ensuite être utilisé pour former des systèmes d’IA afin que les futurs utilisateurs puissent éviter d’exécuter des simulations complètes pour établir les mêmes résultats. »
