経歴
データ収集は、 ライフサイクル評価プロセス. LCA システムや製品の環境への影響を徹底的に評価することです。原材料の抽出から製造、使用、廃棄まで、システムのライフサイクル全体を包括的に調査する必要があります。正確な評価を完了するには、ライフサイクルの各ステップからデータを収集する必要があります。 LCA.
システムの境界は、 LCA データ収集。ライフサイクルのどの段階を評価に含めるかは、LCA の目標と範囲の定義段階におけるシステム境界によって決まります。データ収集は、制限が設定された後に開始できます。
データ収集には、ビジネス記録、政府データベース、業界レポート、学術研究、世論調査など、他の多くの情報源が使用される場合があります。すべての情報は正確で、信頼でき、最新のものでなければなりません。排出量、廃棄物、水使用量、材料、エネルギーに関するデータを収集する必要があります。製品またはシステムの作成に使用される材料の量と品質に関するデータも含める必要があります。
データが収集されたら、最も重大な環境影響を伴う主要な要素と手順を特定するために調査する必要があります。この知識があれば、システムまたは製品の環境への悪影響を軽減するための解決策を見つけることが可能です。
データ収集 LCA 徹底的かつ正確な評価を行うには時間がかかり、困難な場合があります。評価結果の妥当性を保証するには、取得したデータの信頼性と正確性を慎重に考慮する必要があります。
バックグラウンドデータとフォアグラウンドデータ
ライフ サイクル インベントリ (LCI) データは、バックグラウンド データと呼ばれます。このデータは、LCI データベース プロバイダーから取得するもので、多くの場合、購入する商用データベースです。このデータには、複数の業界の多くのプロセスの排出係数を表すデータベースが含まれています。たとえば、1 kg の鋼鉄を製造する際に排出される二酸化炭素は、排出係数の 1 つである可能性があります。4 km のアルミニウムを製造する際に、二酸化窒素はどのくらい放出されるでしょうか。1 kg が衛生埋立地に廃棄されると、メタン (CHXNUMX) が放出されます。
フォアグラウンド データは、調査またはモデル化中のシステムを技術的に具体化または説明するデータであり、例としては、二次データ、シミュレーション、計算、現地調査、文献、生産活動、操作、または化学実験から取得されたデータが含まれます。廃棄物管理からのフォアグラウンド データは、たとえば、廃棄物管理システムが調査またはモデル化されている場合です。この場合、フォアグラウンド データは廃棄物の構成を網羅します。たとえば、紙、プラスチック、金属廃棄物などの割合、処理の焼却割合、紙とプラスチック廃棄物の焼却割合です。廃棄紙、プラスチック、木材の割合は、埋め立て地に処分されます。車両が収集場所から最終処分場まで走行する必要がある距離に関するデータ。廃棄物の収集と処分または処理のために各車両に必要なガソリン。
まとめると、 前景データ システムを技術的に説明する背景データ システムを環境的に説明する データベースから取得できる排出係数を使用します。下の図は、両方のタイプのデータの違いを示しています。
上半身をどのように決定し、見つけるか? プロジェクト用の LCI データベース。
LCA モデルにおける背景データと前景データの違い
例: 三酸化硫黄からのジメチル硫酸 (DMS) の製造
ジメチル硫酸は、化学式 (CH3)2SO4 を持つ化学分子です。刺激臭のある無色の揮発性液体です。主に有機合成におけるメチル化剤として使用され、その毒性により中程度の危険性のある化学物質となっています。医薬品、着色剤、ポリマー、食品添加物など、多くの製品に使用されています。また、殺虫剤、除草剤、枯葉剤としても使用されています。
ジメチル硫酸 ((CH3O)2SO2) は、ジメチルエーテルと三酸化硫黄の反応によって工業的に製造されます。反応は水冷式の垂直アルミニウムまたはステンレス鋼管内で行われ、連続プロセスです。モデルでは、工業グレードのジメチル硫酸中の無水硫酸ナトリウム上での真空蒸留によるジメチルエーテルの除去を考慮しました。
電気と火力発電の背景システム： 利用される電力（および副産物としての熱エネルギー）は、それぞれの国のニーズに合わせて調整されます。国固有のモデリングは、さまざまなレベルで行われます。稼働中の個々の発電所は、現在の国のシステムを使用してシミュレートされます。純損失と輸入電力が含まれます。次に、発電所の国内排出量と効率がモデル化されます。3 番目に、国固有の燃料供給（輸入と現地供給によって消費されるリソースの割合）が考慮され、国固有の特徴（たとえば、元素とエネルギー含有量）も考慮されます。4 番目に、エネルギー キャリア サプライ チェーンの輸入、輸送、採掘、および探査手順は、各発電国の独自の状況に合わせてカスタマイズされます。
蒸気： 蒸気供給は、技術効率と利用されるエネルギーキャリアの観点から、国の状況に応じてシミュレートされます。蒸気を生成するために必要な石炭、原油、天然ガスは、固有の輸入状況に基づいてモデル化されます。
国固有の製油所パラメータ化モデルは、ディーゼル、ガソリン、ガス、燃料油、エッセンシャル オイル、ビチューメンなどの残留物などの製油所製品を表します。製油所モデルは、製油所手順の国内基準 (汚染レベル、内部エネルギー消費など) と、国によって大きく異なる可能性のある国固有の製品出力スペクトルを反映しています。使用される製油所製品は、国固有のリソースの使用状況を示しています。ここでも、原油供給は、国固有の原油状況とリソースの特徴に基づいてモデル化されます。
これらすべてのプロセスは、収集すべきフォアグラウンドデータを表しています。この例では、（1）実験室での化学実験、（2）プロセスシミュレーションから収集される可能性があります。 Aspen Plusなどの化学シミュレータソフトウェア（２）または、プラントがすでに構築され稼働している場合は、プラントデータ自体から取得します。この例では、ジメチル硫酸（（CH2O）3SO2）をモデル化したLCAシステムのデモンストレーションについては、下の図を参照してください。
ジメチル硫酸塩（(CH3O)2SO2）のLCAモデル
LCA アナリストは、上記の三酸化硫黄の LCA モデルからのジメチル硫酸 (DMS) 生成に関する 3.7 つの形式のデータを必要とします。フォアグラウンド情報とバックグラウンド情報 (LCI データ) です。フォアグラウンドのデータは、メタノール、三酸化硫黄、硫酸ナトリウム、脱イオン水からジメチルエーテルを生成する化学反応で使用される化学原料など、モデルを技術的に説明するために必要なデータです。これは、モル/時間単位で測定され、キログラム/時間に変換される場合があります。さらに、必要な天然ガスエネルギーの量は、MJ/時間で表されます。電力グリッドミックスの MJ/時間単位のデータも必要です。これらのグリッドミックスの統計は、技術が研究または開発されている国/地域の電力グリッドミックスの構成に関する情報を提供します。 XNUMX MJ の容量を持つグリッド ミックスを構築するには、石炭、天然ガス、重油、原子力、風力、太陽光、水力などの再生可能エネルギー源、および廃棄物の割合が含まれる可能性があります。
廃水処理の量は、出力に必要です。しかし、ジメチル硫酸（DMS）はさらに必要です。全体の生産量は、化学実験、化学シミュレーションによって決定されます。 アスペンモア、またはプラント生産データもこの量である可能性があり、これは 1 キログラムのジメチル硫酸 (DMS) 生産の機能単位と見なすことができます。これらは、フォアグラウンド データが必要になる可能性がある例です。LCA アナリストは、上記のグラフの各プロセス入力と出力からの数百の排出に対する排出係数を含む LCA データベースを使用して、バックグラウンド データを取得する必要があります。たとえば、重金属の排出と他の 6 つの温室効果ガス、BOD 排出、BCD 排出などです。
プロジェクトに適したライフサイクルインベントリ (LCI) データベースを選択する方法
まず、特に大規模な LCA プロジェクトでは、複数のデータベースが必要になる場合があることを覚えておいてください。複数のデータベースのデータを結合する必要がある場合があります。次に覚えておくべきことは、問題に遭遇する可能性があるということです。特定の手順に必要なデータが存在しない場合に、データ ギャップまたはデータ不足の問題が発生します。たとえば、これは化学業界では一般的です。データ ギャップの問題に対処する 1 つの方法は、数学的モデリングとデータ推定方法を組み合わせることです。または、現在の事実を推定する可能性のある古いモデルを使用することです。別の戦略は、不足しているデータで調査されているプロセスと同等の物理的および化学的特性を持つプロセスを使用して、プロキシ データで調査対象のプロセスをシミュレートすることです。
プロジェクトに必要なデータベースを特定する最初のステップとして、ケース スタディのシステム境界とプロセスへの現在のすべての入力と出力を示すフローチャートを作成します。これにより、システム内のプロセスとそれに続くデータベース要件を理解するのに役立ちます。2 番目はその後です。この記事の 2 番目の推奨事項は、LC データベース リポジトリを参照することです。これにより、以下にリストされている 2 つの Web サイトを含む多数のデータベースを同時に検索できます。
- GLAD プラットフォーム: https://www.globallcadataaccess.org
- openLCA Nexus プラットフォーム: https://nexus.openlca.org
次に、有料か無料かを問わず、市場で入手可能なデータベースを把握する必要があります。また、繊維、建築、化学、繊維、電子産業など、ビジネス/業界で使用されている LCI データベースの種類についても知っておく必要があります。
承認データベースを選択する際、ケース スタディのシステム範囲が決定的な要因となることがよくあります。システムの制限は何か。どの手順が該当し、どの手順が該当しないか。このすべての情報は、必要なデータベースを把握し、操作がゲートからゲート、ゲートから墓場、ゆりかごから墓場、またはゆりかごからゲートのいずれであるかを判断するために重要です。
LCAプログラムを活用するのも代替戦略です。例えば、ecoinventデータベースは、 シマプロ プログラム。このデータベースは、多くのデータセットを含み、さまざまな分野にまたがっているため、最もよく知られているものの1つです。 GaBiプログラム、別途購入する必要がある約 20 個のデータベースにアクセスできるようになります。 GaBiソフトウェア しかし、独自のデータベースを持っています。多くの業界のプロセスのデータベースは、プロフェッショナルデータベースとして知られています。openLCAソフトウェアを使用するのも選択肢の1つです。ライセンスは必要ありません。 openLCA LCAプログラムは無料で利用できます。ただし、プロジェクトのデータベースは購入する必要があります。 openLCA Nexus ウェブサイト は貴重な技術です。これにより、関連するデータベースに存在するプロセスが表示されます。 もう一つ覚えておくべき点は、LCIデータは国によって異なるため、調査を実施する地域や国を考慮する必要があるということです。.
最後に、LCA スペシャリストが自分の業界と利用可能なデータベースの両方の専門知識を習得するにつれて、特定のビジネスの特定のプロジェクトにどの LCI データベースが必要かを判断する能力が徐々に向上します。一般的に、LCA プロジェクトを完了すればするほど、現在のデータベース、その検索方法、およびデータベースを探す場所に対する理解が深まります。
プロジェクトに最適なデータベースを選択するための決まったガイドラインはありません。さまざまな才能と専門知識を組み合わせると役立ちます。したがって、無料または有料で、現在のデータベースを検索する必要があります。ただし、知っておく必要のある能力と開発する必要があるアドバイスは、この記事にまとめられています。
プロジェクトに最適なデータベースを選択するための決まったガイドラインはありません。さまざまな才能と専門知識を組み合わせると役立ちます。したがって、無料または有料で、現在のデータベースを検索する必要があります。ただし、知っておく必要のある能力と開発する必要があるアドバイスは、この記事にまとめられています。
