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生命周期评估中的蒙特卡洛模拟、不确定性分析和敏感性分析

目录

介绍

当某些变量发生变化或更新时,会使用称为蒙特卡罗模拟的计算机化数学技术对许多结果进行建模。它是一种计算机建模,用于检查复杂系统的运行和行为方式。该方法模拟了使用传统数学方法难以解决的过程中的几种可能性。蒙特卡洛模拟用于许多领域,包括银行业、工程、风险管理、物理学和生命周期评估 (LCA)。

 

该方法建立在随机性和概率的概念之上。在蒙特卡洛模拟中,随机数生成器生成的随机数表示特定的概率分布(例如,“正态分布”)。然后使用此概率分布来确定某些事件。

 

蒙特卡洛模拟经常使用不确定性分析。不确定性分析是一种识别模拟结果不确定性的方法。使用此技术测量由输入随机性和基于模型的固有可变性等因素引起的模拟结果的可变性。

 

将蒙特卡罗模拟与不确定性分析相结合可能是理解和评估系统行为和性能的强大工具。为了提高模拟的准确性和可靠性,本文将讨论蒙特卡洛模拟和不确定性分析的概念和方法。

蒙特卡洛模拟基础

概率和随机性是蒙特卡洛模拟的基础。该方法使用随机数生成器生成随机数,然后利用这些随机数来表示特定的概率分布。然后使用此概率分布来确定某些事件。

 

随机数发生器产生的随机数反映了特定的概率分布。然后使用此概率分布来确定某些事件。概率分布可以以任何形状显示,包括正态分布、均匀分布或两者的组合。

然后,使用随机数模拟系统的效率和行为。例如,金融系统可能使用随机数来复制股票的价格。然后,随机数用于计算不同的事件,例如股价上涨或下跌。

 

模拟中使用的随机数可以使用各种方法生成,例如数学公式或随机数生成器。有几种方法可以生成随机数。

 

不确定性分析

不确定性分析是一种识别模拟结果不确定性的方法。使用此技术测量由输入随机性和基于模型的固有可变性等因素引起的模拟结果的可变性。

 

不确定性分析可以通过多种方式进行。一种是敏感性分析,它着眼于改变模拟输入对结果的潜在影响。另一种选择是使用不确定性分析运行蒙特卡洛模拟,该模拟着眼于不同模拟结果的可变性。然后,不确定性分析结果可以评估模型的准确性和模拟结果的可靠性。

 

生命周期评估中的蒙特卡罗模拟(分析)——案例研究

生命周期评估 (LCA) 的一个关键步骤是蒙特卡罗模拟。它可以针对我们创建的模型或生命周期清单 (LCI) 数据库的过程执行。它通常针对正在建模的系统完成。它显示了 生命周期评估 分析结果的不确定性(或不确定性有多大)。通常使用正态分布来分布它,但也存在其他分布选项。结果将显示为使用正态分布的钟形曲线。当形状越窄并且出现的不确定性越少时,结果就越可靠。

 

可以用Excel进行蒙特卡洛计算 生命周期评估.最简单的方法使用 生命周期评估 软件之类的 开放式LCA, 加比, 或者 SimaPro.使用软件运行分析时,系统会提示用户输入运行次数(模拟次数)。通常,它涉及至少 1000 次运行。运行越高,模拟结果越准确。尽管如此,如果超过 1000 次运行,完成分析的时间肯定会更长。蒙特卡洛的操作如下 生命周期评估 软件:

 

  • 模拟分配最小值和最大值之间的所有随机参数值。
  • 该软件检查随机参数星座。
  • 为了进行分析,我们检查了钟形图:当使用某些随机参数组合时,不确定性曲线(形状)如何根据不确定性百分比变化

 

日本电网组合

 

下图显示了日本电网组合对 11 种环境影响的蒙特卡罗分析(考虑了 12 种环境影响,包括具有生物碳不确定性的全球变暖潜势)。

 

日本电网组合的蒙特卡罗分析结果

 

Y 轴表示“导致每个影响类别(或环境问题)不确定性的随机参数星座的数量。 X 轴表示每个影响类别的不确定性百分比。同样,形状越窄,整体效果越好,结果也越稳健。此外,x 轴的值越低,Y 轴的 % 越低,就不确定性而言,模型越好。 X 轴表示发生 % 不确定性的随机变量的数量,并在 Y 轴中表示。

 

 

下图显示了 Japan Grid Mix 的不真实性分析,但这次仅针对全球变暖潜能值 (GWP) – 气候变化潜能值。

 

敏感性分析

敏感性分析是一种技术,用于确定在一组特定的假设下,各种自变量值如何影响特定的因变量。它是风险评估和财务分析中使用的一项关键技术,有助于确定如果一个或多个基本假设发生变化,选择或模型的结果将如何变化。它还用于确定哪些因素会影响特定选择或模型的效果,例如在生命周期评估 (LCA) 中。

 

敏感性分析是一种预测利率、通货膨胀和汇率等因素的变化如何影响公司财务业绩的技术。它还可以评估各种投资技术如何影响预期回报。投资者和管理层可以通过检查某些因素的变化将如何影响公司的财务业绩来做出明智的判断并更好地管理他们的风险。

 

敏感性分析用于风险评估和生命周期评估 (LCA),以查明对模型结果影响最大的因素。专家可以通过评估各种变量的影响来确定哪些因素在做出选择和控制风险时最为关键。做出选择和控制风险的最关键的假设也是使用这种方法确定的。

 

财务分析和风险评估只是敏感性分析的两个应用。它还可以检查企业策略如何影响市场份额、员工士气和客户满意度。通过了解某些因素的变化将如何影响客户满意度、员工敬业度和市场份额,经理和高管可以做出明智的选择并更好地管理风险。

 

敏感性分析对于风险评估以及财务和环境分析至关重要。了解哪些因素对特定选择或模型的结果影响最大是很有帮助的。它还可以评估各种投资策略如何影响预期回报,确定哪些假设对决策和风险管理最重要,并评估各种公司策略如何影响客户满意度、员工敬业度和市场份额。敏感性分析使投资者和管理者能够做出明智的选择并更好地管理风险。

 

生命周期评估中的敏感性分析——案例研究

生命周期评估 (LCA) 的另一种基本分析方法是敏感性分析。在这里,我们再次使用日本电网混合微尘卡罗分析来说明敏感性分析。本案例研究的敏感性分析如下表所示。虽然 Microsoft Excel 也可以执行它,但我们将解释如何使用 LCA 软件执行灵敏度分析,例如, 加比 和整体概念:

 

  • 参数的标准偏差将使用敏感性分析来设定。
  • LCA 软件将标准偏差乘以和除以参数值(例如,+50% 和 -50%)。
  • 敏感性分析展示了每个参数的变化如何影响结果。
  • “我们的结果对这个和那个参数的 +/- 50% 变化有多敏感。”

 

  • 生成结果后,可以看下:

    • 如果单个参数增加(例如 50%),结果的变化百分比是多少?
    • 通过仅更改一个参数,结果发生了惊人的变化,例如 -50%。

    参见日本电网组合 LCA 的敏感性分析结果。第一个表显示了与第二个表中的敏感度结果对应的影响因子 withier IDS。

 

  • 1

    臭氧层消耗潜能值(ODP,稳态)

    公斤 R11 当量。

    2

    人体毒性潜力(HTP inf.)

    公斤 DCB 当量。

    3

    光化学。臭氧生成潜能 (POCP)

    公斤乙烯当量。

    4

    海洋水生生态毒性罐。 (MAETP 信息)

    公斤 DCB 当量。

    5

    陆地生态毒性潜力 (TETP inf.)

    公斤 DCB 当量。

    6

    全球变暖潜能值(GWP 100 年),不包括生物碳

    公斤二氧化碳当量。

    7

    非生物耗竭(ADP 元素)

    公斤锑当量。

    8

    淡水水生生态毒性罐。 (FAETP 信息)

    公斤 DCB 当量。

    9

    非生物耗竭(ADP 化石)

    兆焦耳

    10

    酸化潜能 (AP)

    公斤二氧化硫当量。

    11

    全球变暖潜能值(GWP 100 年)

    公斤二氧化碳当量。

    12

    富营养化潜势 (EP)

    公斤磷酸盐当量。

 

 

 

煤炭能源

水能

天然气能源

核能

重油能源

太阳能

废弃能源

风能

灵敏度

1 – 标准偏差

-1.33%

-0.04%

-1.36%

-0.05%

-1.99%

-0.21%

0.00%

-0.01%

1 + 标准偏差

1.33%

0.04%

1.36%

0.05%

1.99%

0.21%

0.00%

0.01%

2 – 标准偏差

-1.58%

-0.20%

-1.05%

-0.07%

-0.78%

-0.53%

-0.22%

-0.04%

2 + 标准偏差

1.58%

0.20%

1.05%

0.07%

0.78%

0.53%

0.22%

0.04%

3 – 标准偏差

-2.13%

0.00%

-1.61%

-0.01%

-0.82%

-0.01%

-0.14%

0.00%

3 + 标准偏差

2.13%

0.00%

1.61%

0.01%

0.82%

0.01%

0.14%

0.00%

4 – 标准偏差

-1.53%

0.00%

-0.22%

-0.02%

-0.12%

-0.02%

-0.54%

0.00%

4 + 标准偏差

1.53%

0.00%

0.22%

0.02%

0.12%

0.02%

0.54%

0.00%

5 – 标准偏差

-1.21%

-0.02%

-1.27%

0.00%

-0.45%

-0.05%

-1.08%

-0.06%

5 + 标准偏差

1.21%

0.02%

1.27%

0.00%

0.45%

0.05%

1.08%

0.06%

6 – 标准偏差

-2.29%

0.00%

-1.84%

0.00%

-0.68%

-0.01%

-0.17%

0.00%

6 + 标准偏差

2.29%

0.00%

1.84%

0.00%

0.68%

0.01%

0.17%

0.00%

7 – 标准偏差

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

7 + 标准偏差

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

8 – 标准偏差

-0.80%

-0.01%

-1.62%

-0.28%

-1.91%

-0.06%

-0.05%

0.00%

8 + 标准偏差

0.80%

0.01%

1.62%

0.28%

1.91%

0.06%

0.05%

0.00%

9 – 标准偏差

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

9 + 标准偏差

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

10 – 标准偏差

-2.35%

0.00%

-1.18%

-0.01%

-0.90%

-0.03%

-0.23%

0.00%

10 + 标准偏差

2.35%

0.00%

1.18%

0.01%

0.90%

0.03%

0.23%

0.00%

11 – 标准偏差

-2.09%

0.00%

-1.68%

0.00%

-0.62%

-0.01%

-0.42%

0.00%

11 + 标准偏差

2.09%

0.00%

1.68%

0.00%

0.62%

0.01%

0.42%

0.00%

12 – 标准偏差

-2.13%

0.00%

-1.48%

-0.01%

-0.76%

-0.02%

-0.27%

0.00%

12 + 标准偏差

2.13%

0.00%

1.48%

0.01%

0.76%

0.02%

0.27%

0.00%

结论

 

  • 结论二: 可以使用蒙特卡罗模拟方法研究随机变量和不确定性对系统或过程的影响,通常也称为不确定性分析。它是一种通过运行随机创建并具有不同输入参数的多个模拟,并将多个模拟结果组合成替代选项的概率分布来评估系统或过程的潜在结果的技术。可以使用此技术计算与在不确定情况下做出投资决定相关的风险。

  • 结论 3: 敏感性分析是风险评估、财务分析、环境管理和生命周期评估 (LCA) 中的一项重要技术。它决定了如果一个或多个基本假设发生变化,选择或模型的结果将如何变化。做出选择和控制风险的最关键的假设也是使用这种方法确定的。

 

生命周期评估 (LCA) 培训

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