Informations contextuelles
La collecte de données est l’une des étapes les plus critiques de la processus d'évaluation du cycle de vie. LCA Il s'agit d'une évaluation approfondie des impacts environnementaux d'un système ou d'un produit. Elle nécessite un examen complet du cycle de vie complet d'un système, depuis l'extraction des matières premières jusqu'à la fabrication, l'utilisation et l'élimination. Les données de chaque étape du cycle de vie doivent être collectées pour réaliser une évaluation précise LCA.
Les limites du système doivent être identifiées comme l’étape initiale pour LCA Collecte de données. Les étapes du cycle de vie à inclure dans l'évaluation sont déterminées par les limites du système lors de la définition des objectifs et du périmètre de l'ACV. La collecte de données peut commencer une fois les limites fixées.
De nombreuses autres sources d’information peuvent être utilisées pour recueillir des données, notamment les registres commerciaux, les bases de données gouvernementales, les rapports sectoriels, les recherches universitaires et les sondages d’opinion. Toutes les informations doivent être exactes, fiables et à jour. Des données sur les émissions, les déchets, la consommation d’eau, les matériaux et l’énergie doivent être collectées. Des données sur la quantité et la qualité des matériaux utilisés pour créer le produit ou le système doivent également être incluses.
Une fois les données recueillies, il convient de les analyser pour identifier les éléments et les procédures clés ayant les impacts environnementaux les plus significatifs. Grâce à ces connaissances, il sera possible de trouver des solutions pour réduire les impacts environnementaux négatifs du système ou du produit.
Collecte de données pour LCA Il peut être long et difficile de réaliser une évaluation complète et précise. Pour garantir la validité des résultats de l'évaluation, il convient d'accorder une attention particulière à la fiabilité et à l'exactitude des données obtenues.
Données d'arrière-plan et données de premier plan
Les données de l'inventaire du cycle de vie (ICV) sont appelées données de base. Ces données sont celles que nous obtenons d'un fournisseur de bases de données ICV, souvent des bases de données commerciales que nous pouvons acheter. Elles contiennent une base de données représentant les facteurs d'émission de nombreux processus dans plusieurs industries. Par exemple, le dioxyde de carbone émis lors de la fabrication d'1 kg d'acier peut être l'un des facteurs d'émission. Quelle quantité de dioxyde d'azote est libérée lors de la fabrication d'1 km d'aluminium ? Du méthane (CH4) est libéré lorsqu'un kilogramme est éliminé dans une décharge contrôlée, et ainsi de suite.
Lorsque les données de premier plan sont les données qui incarnent ou décrivent techniquement le système étudié ou modélisé, les exemples incluent les données secondaires, les données obtenues à partir de simulations, de calculs, de travaux sur le terrain, de littérature, d'activités de production, d'opérations ou d'expériences chimiques. Les données de premier plan sur la gestion des déchets sont un exemple : Par exemple, si un système de gestion des déchets est étudié ou modélisé. Ensuite, les données de premier plan englobent la composition des déchets. Par exemple, les proportions de déchets de papier, de plastique et de métal, etc., le % d'un traitement de la proportion d'incinération et la proportion d'incinération de déchets de papier et de plastique. Les proportions de déchets de papier, de plastique et de bois seront éliminées dans des décharges. Données sur les distances que les véhicules doivent parcourir du lieu de collecte des déchets à l'élimination finale. L'essence requise par chaque véhicule pour la collecte et l'élimination ou le traitement des déchets.
En résumé: Données de premier plan décrit le système techniquement, tandis que les données d'arrière-plan décrit le système sur le plan environnemental avec des facteurs d'émission qui peuvent être obtenus à partir de bases de données. La figure ci-dessous illustre la différence entre les deux types de données.
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La différence entre les données d'arrière-plan et les données de premier plan dans un modèle ACV
Exemple : Production de sulfate de diméthyle (DMS) à partir de trioxyde de soufre
Le sulfate de diméthyle est une molécule chimique dont la formule est (CH3)2SO4. C'est un liquide incolore et volatil à l'odeur âcre. Il est principalement utilisé comme agent de méthylation dans la synthèse organique et sa toxicité en fait un produit chimique moyennement dangereux. Il entre dans la fabrication de nombreux produits, notamment des médicaments, des colorants, des polymères et des additifs alimentaires. Il est également utilisé comme insecticide, herbicide et défoliant.
Le sulfate de diméthyle ((CH3O)2SO2) est fabriqué industriellement par réaction de l'éther diméthylique avec du trioxyde de soufre. La réaction est réalisée dans des tubes verticaux en aluminium ou en acier inoxydable refroidis à l'eau et est un processus continu. Le modèle a considéré l'élimination de l'éther diméthylique par distillation sous vide sur sulfate de sodium anhydre dans du sulfate de diméthyle de qualité technique.
Le système de base de l'électricité et de l'énergie thermique : L'énergie (et l'énergie thermique en tant que sous-produit) utilisée est adaptée aux besoins de chaque nation. La modélisation spécifique à chaque pays est réalisée à plusieurs niveaux. Les centrales électriques individuelles en fonctionnement sont simulées à l'aide du système national actuel. Les pertes nettes et l'énergie importée sont incluses. Deuxièmement, les émissions et l'efficacité nationales des centrales électriques sont modélisées. Troisièmement, l'approvisionnement en combustible spécifique à chaque pays (proportion des ressources consommées par l'importation et l'approvisionnement local) est pris en compte, ainsi que les caractéristiques spécifiques à chaque pays (par exemple, les teneurs en éléments et en énergie). Quatrièmement, les procédures d'importation, de transport, d'exploitation minière et d'exploration de la chaîne d'approvisionnement en vecteurs énergétiques sont adaptées aux circonstances uniques de chaque pays producteur d'énergie.
Vapeur: L'approvisionnement en vapeur est simulé en fonction de la situation du pays en termes d'efficacité technologique et de vecteurs énergétiques utilisés. Le charbon, le pétrole brut et le gaz naturel nécessaires à la production de vapeur sont modélisés en fonction des circonstances d'importation particulières.
Un modèle paramétré par pays et spécifique à la raffinerie représente les produits de raffinage tels que le diesel, l'essence, les gaz, les fiouls, les huiles essentielles et les résidus tels que le bitume. Le modèle de raffinerie reflète la norme nationale en matière de procédures de raffinage (par exemple, le niveau de pollution, la consommation énergétique interne) et le spectre de production de produits spécifique à chaque pays, qui peut varier considérablement d'un pays à l'autre. Les produits de raffinage utilisés démontrent l'utilisation des ressources spécifique à chaque pays. Là encore, l'approvisionnement en pétrole brut est modélisé en fonction de la situation du pétrole brut spécifique à chaque pays et des caractéristiques des ressources.
Tous ces processus mentionnés représentaient les données de premier plan qui devaient être collectées ; dans cet exemple, elles pourraient provenir (1) d'un travail expérimental chimique en laboratoire, (2) d'une simulation de processus avec un logiciel de simulation chimique tel qu'Aspen Plus, (2) ou à partir des données de l'usine elle-même si elle est déjà établie (construite et en fonctionnement). Voir la figure ci-dessous pour une démonstration du système ACV modélisé dans cet exemple de sulfate de diméthyle ((CH3O)2SO2).
Le modèle ACV du sulfate de diméthyle ((CH3O)2SO2)
Un analyste ACV a besoin des deux formes de données avec le modèle ACV de production de sulfate de diméthyle (DMS) à partir du trioxyde de soufre donné ci-dessus. Les informations de premier plan et d'arrière-plan (données LCI). Les données au premier plan sont celles nécessaires pour expliquer techniquement le modèle, comme l'alimentation chimique utilisée dans les réactions chimiques qui produisent l'éther diméthylique à partir du méthanol, du trioxyde de soufre, du sulfate de sodium et de l'eau déionisée. Et cela peut être mesuré en unités Mole par heure et traduit en kilogramme par heure. De plus, la quantité d'énergie de gaz naturel nécessaire est exprimée en MJ par heure. Des données en MJ/heure pour le mix du réseau électrique sont également nécessaires. Ces statistiques sur le mix du réseau électrique offrent des informations sur la composition du mix du réseau électrique dans le pays/la nation où la technique est en cours de recherche ou de développement. Pour construire un mix réseau d’une capacité de 3.7 MJ, celui-ci peut contenir un pourcentage de charbon, un pourcentage de gaz naturel, un pourcentage de fioul lourd, un pourcentage d’énergie nucléaire, un pourcentage de sources d’énergie renouvelables, notamment l’énergie éolienne, solaire et hydraulique, etc., et un pourcentage de déchets.
La quantité de traitement des eaux usées est nécessaire pour le rendement. Cependant, le sulfate de diméthyle (DMS) est également nécessaire. L'ensemble de la production est déterminé par une expérience chimique, une simulation chimique, comme celle trouvée dans Tremble Plus, ou les données de production de l'usine peuvent également être cette quantité, qui peut être considérée comme une unité fonctionnelle de 1 kilogramme de production de sulfate de diméthyle (DMS). Ce sont des cas où des données de premier plan peuvent être nécessaires. Un analyste ACV doit utiliser une base de données ACV avec des facteurs d'émission pour des centaines d'émissions de chaque entrée et sortie de processus dans le graphique ci-dessus pour obtenir les données de base. Par exemple, les émissions de métaux lourds et les 6 autres gaz à effet de serre. Émissions de DBO, émissions de BCD, etc.
Comment choisir une base de données d'inventaire du cycle de vie (ICV) appropriée pour votre projet
Tout d’abord, n’oubliez pas que plusieurs bases de données sont parfois nécessaires, en particulier pour les projets d’ACV de grande envergure. Vous devrez parfois fusionner des données de plusieurs bases de données. La deuxième chose à garder à l’esprit est que, parfois, vous pouvez toujours rencontrer un problème. Un problème de lacunes dans les données ou de manque de données lorsque les données nécessaires à une procédure particulière sont absentes. Par exemple, c’est typique dans l’industrie chimique. La modélisation mathématique combinée à des méthodes d’estimation des données est une façon de résoudre le problème de l’absence de données. Ou en utilisant des modèles obsolètes qui peuvent estimer des faits actuels. Une autre stratégie consiste à simuler le processus étudié avec des données proxy en utilisant un processus ayant des propriétés physiques et chimiques comparables à celles du processus examiné avec les données manquantes.
Créez un organigramme montrant les limites du système de votre étude de cas et toutes les entrées et sorties actuelles des processus comme première étape pour identifier la base de données dont vous avez besoin pour votre projet. Cela vous aide à comprendre les processus de votre système et les exigences de base de données suivantes. La deuxième recommandation de cet article est de parcourir les référentiels de bases de données LC qui vous permettent de rechercher simultanément parmi de nombreuses bases de données, y compris les deux sites Web répertoriés ci-dessous.
- La plateforme GLAD : https://www.globallcadataaccess.org
- La plateforme Nexus d'openLCA : https://nexus.openlca.org
Deuxièmement, vous devez savoir quelles bases de données sont disponibles sur le marché, que ce soit pour une utilisation payante ou gratuite. Vous devez également connaître les types de bases de données LCI utilisées dans votre entreprise/secteur, que ce soit dans les secteurs du textile, du bâtiment, de la chimie, du textile ou de l'électronique.
Votre écoinventer et Gabi Les bases de données, ainsi que leurs extensions, qui totalisent environ 20 bases de données, figurent parmi les principaux fournisseurs de bases de données. Cela inclut plusieurs entreprises, notamment celles de fabrication de plastique, de produits chimiques, de matériaux de construction et d'électronique.
La portée du système de votre étude de cas est souvent le facteur décisif lors du choix d'une base de données d'approbation. Quelles sont les limites du système ? Quelles procédures sont concernées et lesquelles ne le sont pas ? Toutes ces informations sont cruciales pour déterminer quelle base de données est requise et si les opérations sont de porte à porte, de porte à tombe, du berceau à tombe ou du berceau à porte.
L’utilisation d’un programme d’ACV est une stratégie alternative. Par exemple, la base de données ecoinvent est l’une des 8 avec le SimaPro programme. La base de données est l'une des plus connues car elle comprend de nombreux ensembles de données et couvre divers secteurs. Si vous utilisez le Programme GaBi, vous aurez accès à une vingtaine de bases de données que vous devrez acheter séparément. Logiciel GaBi dispose cependant de sa propre base de données. La base de données des processus de nombreux secteurs est connue sous le nom de base de données professionnelle. L'utilisation du logiciel openLCA est l'autre option. Une licence n'est pas nécessaire pour utiliser le logiciel ouvertLCA programme LCA, qui est disponible gratuitement. Cependant, la ou les bases de données de votre projet doivent être achetées. Recherche de processus déjà établis sur le Site Web Nexus d'OpenLCA est une technique précieuse. Elle permet d'afficher les processus présents dans la base de données concernée. Un autre point à retenir est que les données de l'ICL sont spécifiques à chaque pays. Vous devez donc tenir compte de la région ou du pays dans lequel vous menez l'étude..
Enfin, la détermination de la base de données LCI nécessaire à un projet particulier dans une entreprise spécifique se développe au fil du temps, à mesure qu'un spécialiste LCA acquiert une expertise dans son secteur et dans les bases de données disponibles. En général, plus vous réalisez de projets LCA, plus vous vous familiariserez avec les bases de données actuelles, comment y effectuer des recherches et où les rechercher.
Il n'existe pas de règle établie pour sélectionner la meilleure base de données pour votre projet. Il serait utile de combiner une variété de talents et d'expertises. Par conséquent, vous devez effectuer votre recherche sur les bases de données actuelles, soit gratuitement, soit contre rémunération. Cependant, les compétences et les conseils que vous devez connaître et développer sont résumés dans cet article.
Il n'existe pas de règle établie pour sélectionner la meilleure base de données pour votre projet. Il serait utile de combiner une variété de talents et d'expertises. Par conséquent, vous devez effectuer votre recherche sur les bases de données actuelles, soit gratuitement, soit contre rémunération. Cependant, les compétences et les conseils que vous devez connaître et développer sont résumés dans cet article.
