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ライフ サイクル アセスメントの背景データ対。フォアグラウンド データと最も適切な LCI データベースの選択方法

目次

バックグラウンド

データ収集は、最も重要なステップの 1 つです。 ライフサイクル評価プロセス. LCA システムまたは製品の環境への影響を徹底的に評価します。原材料の抽出から製造、使用、廃棄まで、システムの完全なライフサイクルを包括的に調べる必要があります。正確な LCA を完了するには、ライフサイクルのすべてのステップからデータを収集する必要があります。

 

システムの境界は、最初の段階として特定する必要があります。 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べきかは、LCA の目標と範囲の定義段階でシステムの境界によって決定されます。制限が設定された後、データの収集が開始される場合があります。

 

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、他の多くの情報源を使用してデータを収集できます。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、水の使用、材料、および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た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後、環境に最も重大な影響を与える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ソリューションを見つけることができます。

 

のデータ収集 LCA 完全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ために、得られたデータの信頼性と正確性を慎重に検討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

Life Cycle Inventory (LCI) データはバックグラウンド データと呼ばれます。データは、LCI データベース プロバイダーから取得したものであり、多くの場合、購入する商用データベースです。これには、いくつかの業界における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。例えば、1kgの鉄鋼を製造する際に排出される二酸化炭素は、排出要因の1つかもしれません。アルミニウムを 1 km 製造する間に放出される二酸化窒素の量は?メタン (CH4) は、1 キログラムが衛生埋立地などに廃棄されると放出されます。

 

前景データが研究中またはモデリング中のシステムを技術的に具現化または説明するデータである場合、例には、二次データ、シミュレーション、計算、フィールドトリップ作業、文献、生産活動、操作、または化学実験から得られたデータが含まれます。廃棄物管理の前景データはその一例です。たとえば、廃棄物管理システムが研究またはモデル化されている場合です。次に、前景データは廃棄物組成を網羅します。例えば、紙、プラスチック、金属などの廃棄物の割合、焼却の割合の処理の %、および紙とプラスチックの廃棄物の焼却の割合。古紙、プラスチック、木材の割合は、埋め立て地で処分されます。ゴミ収集場所から最終処分場までの車両走行距離のデータ。廃棄物の収集と処分または処理のために各車両が必要とするガソリン。

 

要約すれば: 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。次の図は、両方のタイプのデータの違いを示しています。

上半身の決め方と見つけ方は?プロジェクトの国際協会データベース。

 

LCA モデルにおけるバックグラウンド データとフォアグラウンド データの違い

 

例: 三酸化硫黄からの硫酸ジメチル (DMS) の製造

  • 硫酸ジメチルは、式 (CH3)2SO4 を持つ化学分子です。刺激臭のある無色の揮発性の液体です。それは主に有機合成におけるメチル化剤として利用され、その毒性はそれを適度に危険な化学物質にします.医薬品、着色料、ポリマー、食品添加物など、多くの製品を製造しています。殺虫剤、除草剤、枯葉剤としても利用されています。

 

  • 硫酸ジメチル ((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で行われ、連続プロセスです。このモデルは、工業グレードの硫酸ジメチル中の無水硫酸ナトリウムでの真空蒸留によるジメチルエーテルの除去を考慮しています。

 

  • 電気と火力の背景システム: 利用される電力 (および副産物としての熱エネルギー) は、それぞれの国独自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、多くのレベルで行われます。稼働中の個々の発電所は、現在の国家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ています。次に、発電所の全国的な排出量と効率がモデル化されます。第 3 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資源の割合) が考慮され、国固有の特徴 (元素やエネルギー含有量など) も考慮されます。第 4 に、エネルギー キャリアのサプライ チェーンの輸入、輸送、採掘、探査の手順は、各発電国の固有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。蒸気を発生させるために必要な石炭、原油、天然ガスは、独自の輸入事情に基づいてモデル化されています。

 

  • 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、瀝青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 (汚染レベル、内部エネルギー消費など) の国家基準と、国によって大きく異なる可能性がある独自の国固有の製品出力スペクトルを反映しています。使用された製油所製品は、国固有のリソースの使用法を示しています。ここでも、原油供給は、国別の原油状況と資源の特徴に基づいてモデル化されています。

 

  • これらのすべてのプロセスは、収集する必要があるフォアグラウンド 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作業、(2) プロセス シミュレーション、 Aspen Plus などの化学シミュレータ ソフトウェア、(2)または、すでに確立されている(建設され、稼働している)場合は、プラントデータ自体から。この硫酸ジメチル ((CH3O)2SO2) の例でモデル化されている 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。

 

硫酸ジメチル ((CH3O)2SO2) の LCA モデル

 

LCA アナリストは、上記の三酸化硫黄の LCA モデルからの硫酸ジメチル (DMS) 生産に関する 2 つの形式のデータを必要とします。前景と背景の情報 (LCI データ)。前景のデータは、モデルを技術的に説明するために必要なデータです。たとえば、メタノール、三酸化硫黄、硫酸ナトリウム、および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薬品の供給などです。そして、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、1 時間あたりの MJ で表されます。電力網構成の MJ/時単位のデータも必要です。これらのグリッド ミックス統計は、技術が研究または開発されている国/国の電力グリッド ミックスの構成に関する情報を提供します。 3.7 MJ の容量を持つグリッド ミックスを構築するには、これには石炭の割合、天然ガスの割合、重油の割合、原子力エネルギーの割合、風力、太陽光、および水力発電など、および廃棄物の割合。

 

アウトプットには排水処理量が必要です。ただし、さらに硫酸ジメチル (DMS) が必要です。で見られるような化学実験、化学シミュレーションによって決定された全体の生産 アスペンプラス、または植物生産データもこの量である可能性があり、これは 1 キログラムの硫酸ジメチル (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場合の例です。 LCA アナリストは、バックグラウンド データを取得するために、上のグラフの各プロセスの入力と出力からの数百の排出量の排出係数を含む LCA データベースを利用する必要があります。たとえば、重金属の排出とその他の 6 つの温室効果ガスです。 BOD排出量、BCD排出量など。

 

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からのデータをマージする必要がある場合があります。心に留めておくべき 2 番目のことは、常に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欠落している場合のデータ ギャップまたはデータ不足の問題。たとえば、これは化学産業では一般的です。データ推定法と組み合わせた数学的モデリングは、データ ギャップの問題に対処する 1 つの方法です。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によって.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に匹敵する物理的および化学的特性を持つプロセスを使用して、代理データで研究されている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。これは、システム内のプロセスと次のデータベース要件を理解するのに役立ちます。 2番目が続きます。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。リポジトリでは、以下に示す 2 つの Web サイトを含む多くのデータベースを同時に検索できます。

 

 

第 2 に、有料か無料かにかかわらず、どのデータベースが市場で入手できるかを知る必要があります。また、繊維、建築、化学、繊維、電子産業など、ビジネス/産業で使用されている LCI データベースの種類にも注意する必要があります。

 

The エコ発明ガビ データベース、およびその拡張 (合計約 20 のデータベース) は、トップ データベース サプライヤーの 1 つです。これには、プラスチック、化学薬品、建材、電子機器の製造など、いくつかの事業が含まれます。

 

ケース スタディのシステム範囲は、承認データベースを選択する際の決定要因となることがよくあります。システムの限界は何ですか?該当する手順と該当しない手順は?このすべての情報は、どのデータベースが必要かを判断し、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 プログラムを利用することは、別の戦略です。たとえば、ecoinvent データベースは、 SimaPro プログラム。データベースは、多くのデータセットを含み、さまざまなセクターにまたがっているため、最もよく知られているデータベースの 1 つです。を使用する場合 ガビプログラム、別途購入する必要がある約 20 のデータベースにアクセスできます。 GaBi ソフトウェア ただし、独自のデータベースがあります。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。もう 1 つの選択肢は、openLCA ソフトウェアを使用することです。を使用するのにライセンスは必要ありません。 openLCA 無料で利用できるLCAプログラム。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。上で確立されたプロセスを検索する openLCA Nexus ウェブサイト 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。 覚えておくべきもう 1 つのポイントは、LCI のデータは国固有のものであるため、調査を実施している地域または国を考慮する必要があることです。.

 

最後に、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理解することは、LCA スペシャリストが業界と利用可能なデータベースの両方で専門知識を得るにつれて、時間の経過とともに発展します。一般に、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、それらを検索する方法、およびそれらを探す場所に精通するようになります。

 

プロジェクトに最適なデータベースを選択するための明確な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、現在のデータベースで無料または有料で検索を行う必要があります。ただし、知って開発する必要がある能力とアドバイスは、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明確な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、現在のデータベースで無料または有料で検索を行う必要があります。ただし、知って開発する必要がある能力とアドバイスは、この記事にまとめられています。

 

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