Contexte
Collecte de données constitue l’une des étapes les plus critiques du processus d’analyse du cycle de vie. ACV est une évaluation approfondie des impacts environnementaux d’un système ou d’un produit. Elle nécessite un examen complet de l’ensemble du cycle de vie d’un système, depuis l’extraction des matières premières jusqu’à la fabrication, l’utilisation et la fin de vie. Les données de chaque étape du cycle de vie doivent être collectées afin de réaliser une évaluation précise ACV.
La limites du système doivent être définies dès la première étape de la ACV collecte de données. Les étapes du cycle de vie à inclure dans l’évaluation sont déterminées par les limites du système lors de l’étape de définition des objectifs et du périmètre de l’LCA. La collecte des données peut commencer une fois ces limites définies.
De nombreuses autres sources d’information peuvent être utilisées pour collecter des données, notamment les registres d’entreprise, les bases de données gouvernementales, les rapports sectoriels, les travaux de recherche universitaire et les enquêtes publiques. Toutes les informations doivent être exactes, fiables et à jour. Les données relatives aux émissions, aux déchets, à l’utilisation de l’eau, aux matériaux et à l’énergie doivent être collectées. Les 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 collectées, elles doivent être analysées afin d’identifier les principaux éléments et procédés ayant les impacts environnementaux les plus importants. Ces informations permettront de trouver des solutions pour réduire les impacts environnementaux négatifs du système ou du produit.
La collecte de données pour ACV peut être longue et difficile lorsqu’il s’agit de réaliser une évaluation approfondie et précise. Afin de garantir la validité des résultats de l’évaluation, une attention particulière doit être portée à la fiabilité et à l’exactitude des données obtenues.
Données d’arrière-plan et données spécifiques
inventaire du cycle de vie (LCI) est appelée donnée d’arrière-plan. Il s’agit des données que nous obtenons auprès d’un LCI fournisseur de bases de données, souvent une ou plusieurs bases de données commerciales que nous pouvons acheter. Elles contiennent des bases de données représentant les facteurs d’émission de nombreux procédés dans plusieurs secteurs. Par exemple, le dioxyde de carbone émis lors de la fabrication de 1 kg d’acier peut constituer l’un de ces facteurs d’émission. Quelle quantité de dioxyde d’azote est rejetée lors de la fabrication de 1 km d’aluminium ? Du méthane (CH) est émis lorsqu’1 kilogramme est mis en décharge contrôlée, et ainsi de suite.
Les données spécifiques sont les données qui représentent ou décrivent techniquement le système étudié ou modélisé. Elles peuvent notamment inclure des données secondaires, des données issues de simulations, de calculs, de travaux de terrain, de la littérature, des activités de production, des opérations ou d’expériences chimiques. Les données spécifiques relatives à la gestion des déchets en sont un exemple : si un système de gestion des déchets est étudié ou modélisé, les données spécifiques comprennent alors la composition des déchets. Il peut s’agir, par exemple, des proportions de déchets de papier, de plastique et de métal, etc., d’un traitement % de la proportion d’incinération et de la proportion de déchets de papier et de plastique incinérés. Les proportions de déchets de papier, de plastique et de bois mises en décharge. Les données sur les distances que les véhicules doivent parcourir entre le lieu de collecte des déchets et leur élimination finale. L’essence nécessaire à chaque véhicule pour la collecte et l’élimination ou le traitement des déchets.
En résumé : Données spécifiques décrivent techniquement le système, tandis que les données d’arrière-plan décrit le système sur le plan environnemental à l’aide de facteurs d’émission disponibles dans des bases de données. La figure ci-dessous illustre la différence entre ces deux types de données.
Comment choisir et trouver la LCI base de données pour votre projet ?.
La différence entre les données d’arrière-plan et les données de premier plan dans un modèle LCA
Exemple : production de sulfate de diméthyle (DMS) à partir de trioxyde de soufre
Le sulfate de diméthyle est une molécule chimique de formule (⟦3⟧)2SO⟦4⟧. C’est un liquide incolore et volatil, à l’odeur âcre. Il est principalement utilisé comme agent de méthylation en synthèse organique, et sa toxicité en fait une substance chimique modérément dangereuse. 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 ((⟦3⟧O)2SO⟦2⟧) est produit 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, selon un procédé continu. Le modèle prend en compte l’élimination de l’éther diméthylique par distillation sous vide sur sulfate de sodium anhydre dans le sulfate de diméthyle de qualité technique.
Le système d’arrière-plan de l’électricité et de l’énergie thermique : L’électricité utilisée, ainsi que l’énergie thermique produite comme coproduit, est adaptée aux besoins propres à chaque pays. La modélisation spécifique à chaque pays est réalisée à plusieurs niveaux. Les centrales électriques en fonctionnement sont simulées à partir du système national actuel. Les pertes nettes et l’électricité importée sont incluses. Ensuite, les émissions nationales et le rendement des centrales sont modélisés. Troisièmement, l’approvisionnement en combustibles propre à chaque pays — proportion de ressources issues des importations et de l’approvisionnement local — est pris en compte, de même que les caractéristiques nationales telles que les teneurs en éléments et en énergie. Quatrièmement, les procédures d’importation, de transport, d’extraction minière et d’exploration de la chaîne d’approvisionnement en vecteurs énergétiques sont adaptées aux spécificités de chaque pays producteur d’électricité.
Vapeur : L’approvisionnement en vapeur est simulé en fonction des conditions du pays, notamment de l’efficacité technologique et des vecteurs énergétiques utilisés. Le charbon, le pétrole brut et le gaz naturel nécessaires à la production de vapeur sont modélisés selon les conditions d’importation propres au pays.
Un modèle propre à chaque pays, paramétré pour les raffineries, 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 les pratiques nationales en matière de raffinage, par exemple le niveau de pollution et la consommation énergétique interne, ainsi que le spectre de production propre à chaque pays, qui peut varier fortement d’un pays à l’autre. Les produits de raffinage utilisés reflètent l’utilisation des ressources propre au pays. Là encore, l’approvisionnement en pétrole brut est modélisé selon la situation nationale du pétrole brut et les caractéristiques des ressources.
Tous les processus mentionnés représentent les données de premier plan à collecter ; dans cet exemple, elles peuvent provenir (1) de travaux expérimentaux de laboratoire en chimie, (2) d’une simulation de procédé avec un logiciel de simulation chimique tel qu’Aspen Plus, (2) ou des données de l’installation elle-même si elle est déjà établie (construite et en service). La figure ci-dessous illustre le système LCA modélisé dans cet exemple de sulfate de diméthyle ((⟦3⟧O)2CH SO).
Le modèle LCA du sulfate de diméthyle ((⟦3⟧O)2CH SO)
Un analyste LCA a besoin des deux types de données pour le modèle DMS de production de sulfate de diméthyle (LCA) à partir de trioxyde de soufre présenté ci-dessus : les informations de premier plan et d’arrière-plan (données LCI). Les données de premier plan sont celles nécessaires à l’explication technique du modèle, telles que les intrants chimiques utilisés dans les réactions produisant de l’éther diméthylique à partir de méthanol, de trioxyde de soufre, de sulfate de sodium et d’eau déionisée. Elles peuvent être mesurées en moles par heure et converties en kilogrammes par heure. En outre, la quantité d’énergie issue du gaz naturel nécessaire est exprimée en MJ par heure. Des données en MJ/heure pour le mix électrique sont également nécessaires. Ces statistiques sur le mix électrique renseignent sur la composition du mix électrique dans le pays où la technique est étudiée ou développée. Pour construire un mix électrique d’une capacité de 3,7 MJ, celui-ci peut comprendre 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 incluant l’éolien, le solaire et l’hydroélectricité, ainsi qu’un pourcentage de déchets.
La quantité de traitement des eaux usées est nécessaire pour le résultat. Du sulfate de diméthyle (DMS) est toutefois également requis. L’ensemble de la production déterminée par une expérience chimique, une simulation chimique, telle que celle présentée dans Aspen Plus, ou par les données de production de l’usine, peut également correspondre à cette quantité, qui peut être considérée comme une unité fonctionnelle de 1 kilogramme de production de sulfate de diméthyle (DMS). Dans ces cas, des données de premier plan peuvent être nécessaires. Un analyste LCA doit utiliser une base de données LCA contenant des facteurs d’émission pour des centaines d’émissions liées à chaque intrant et extrant des procédés figurant dans le graphique ci-dessus afin d’obtenir les données d’arrière-plan. Par exemple, les émissions de métaux lourds et les 6 autres gaz à effet de serre. Émissions de BOD, émissions de BCD, etc.
Comment choisir une base de données d’inventaire du cycle de vie (LCI) adaptée à votre projet
Tout d’abord, gardez à l’esprit que plusieurs bases de données sont parfois nécessaires, notamment pour les grands projets LCA. Vous devrez parfois fusionner des données provenant de plusieurs bases. Le deuxième point à retenir est que vous pouvez rencontrer des difficultés, notamment des lacunes ou un manque de données lorsqu’elles sont absentes pour une procédure donnée. C’est par exemple fréquent dans l’industrie chimique. La modélisation mathématique associée à des méthodes d’estimation des données constitue une solution pour combler ces lacunes. Il est également possible d’utiliser des modèles plus anciens susceptibles d’estimer les données actuelles. Une autre stratégie consiste à simuler le procédé étudié à l’aide de données de substitution issues d’un procédé aux propriétés physiques et chimiques comparables à celui pour lequel les données font défaut.
Commencez par créer un diagramme des flux présentant les frontières du système de votre étude de cas ainsi que tous les intrants et extrants actuels des procédés, afin d’identifier les bases de données requises pour votre projet. Cela vous aide à comprendre les procédés de votre système et les besoins en bases de données qui en découlent. Vient ensuite la deuxième étape. La deuxième recommandation de cet article consiste à consulter les répertoires de bases de données LC, qui permettent d’effectuer simultanément des recherches dans de nombreuses bases, dont les deux sites web indiqués ci-dessous.
- La plateforme GLAD : https://www.globallcadataaccess.org
- La plateforme openLCA Nexus : https://nexus.openlca.org
Ensuite, vous devez connaître les bases de données disponibles sur le marché, qu’elles soient payantes ou gratuites. Vous devez également connaître les types de bases de données LCI utilisés dans votre activité ou votre secteur, qu’il s’agisse des secteurs du textile, de la construction, de la chimie ou de l’électronique.
La ecoinvent et GaBi Les bases de données, ainsi que leurs extensions, qui représentent au total environ 20 bases de données, figurent parmi les principaux fournisseurs de bases de données. Elles couvrent plusieurs activités, notamment la fabrication de plastiques, de produits chimiques, de matériaux de construction et d’équipements électroniques.
Le périmètre du système de votre étude de cas est souvent déterminant dans le choix d’une base de données adaptée. Quelles sont les limites du système ? Quels procédés sont inclus et lesquels ne le sont pas ? Toutes ces informations sont essentielles pour déterminer la base de données nécessaire et établir si les opérations sont de porte à porte, de porte à la tombe, du berceau à la tombe ou du berceau à la porte.
L’utilisation d’un programme LCA constitue une autre approche. Par exemple, la base de données ecoinvent est l’une des 8 proposées avec le SimaPro programme. Cette base de données est l’une des plus connues, car elle comprend de nombreux jeux de données et couvre différents secteurs. Si vous utilisez le programme GaBi, vous aurez accès à environ 20 bases de données que vous devrez acheter séparément. logiciel GaBi dispose toutefois de sa propre base de données. La base de données de procédés issus de nombreux secteurs est appelée base de données professionnelle. L’utilisation du logiciel openLCA constitue une autre option. Aucune licence n’est nécessaire pour utiliser le openLCA programme LCA, disponible gratuitement. Toutefois, la ou les bases de données nécessaires à votre projet doivent être achetées. Rechercher des procédés déjà établis sur le site web openLCA Nexus est une méthode utile. Cela affiche les procédés présents dans la base de données correspondante. Un autre point à retenir est que les données LCI sont spécifiques à chaque pays ; vous devez donc tenir compte de la région ou du pays dans lequel vous réalisez l’étude.
Enfin, l’identification de la base de données LCI requise pour un projet donné dans un secteur spécifique se développe au fil du temps, à mesure qu’un spécialiste LCA acquiert de l’expertise à la fois dans son secteur et dans les bases de données disponibles. En général, plus vous réalisez de projets LCA, plus vous vous familiarisez avec les bases de données existantes, les méthodes de recherche à utiliser et les endroits où les trouver.
Il n’existe pas de règle établie pour sélectionner la meilleure base de données pour votre projet. Vous devez combiner différentes compétences et expertises. Vous devez donc effectuer vos recherches parmi les bases de données existantes, qu’elles soient gratuites ou payantes. Cet article résume toutefois les compétences et recommandations que vous devez connaître et développer.
Il n’existe pas de règle établie pour sélectionner la meilleure base de données pour votre projet. Vous devez combiner différentes compétences et expertises. Vous devez donc effectuer vos recherches parmi les bases de données existantes, qu’elles soient gratuites ou payantes. Cet article résume toutefois les compétences et recommandations que vous devez connaître et développer.
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