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수명 주기 평가 배경 데이터 대. 포그라운드 데이터 및 가장 적합한 LCI 데이터베이스를 선택하는 방법

목차

배경

데이터 수집은 데이터 수집에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 라이프 사이클 평가 프로세스. LCA 시스템 또는 제품의 환경 영향에 대한 철저한 평가입니다. 원료 추출에서 제조, 사용 및 폐기에 이르기까지 시스템의 전체 수명 주기에 대한 포괄적인 검사가 필요합니다. 정확한 LCA를 완료하려면 모든 수명 주기 단계의 데이터를 수집해야 합니다.

 

시스템 경계는 다음을 위한 초기 단계로 식별되어야 합니다. LCA 데이터 수집. 평가에 포함되어야 하는 수명 주기의 단계는 LCA의 목표 및 범위 정의 단계에서 시스템 경계에 의해 결정됩니다. 제한이 설정된 후에 데이터 수집이 시작될 수 있습니다.

 

비즈니스 기록, 정부 데이터베이스, 산업 보고서, 학술 연구 및 여론 조사를 포함하여 많은 다른 정보 출처를 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 모든 정보는 정확하고 신뢰할 수 있으며 최신 정보여야 합니다. 배출량, 폐기물, 물 사용, 재료 및 에너지에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 제품 또는 시스템을 만드는 데 사용된 재료의 양과 품질에 대한 데이터도 포함되어야 합니다.

 

데이터를 수집한 후에는 환경에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 요소와 절차를 정확히 찾아내기 위해 조사해야 합니다. 이러한 지식을 바탕으로 시스템 또는 제품이 환경에 미치는 악영향을 줄이는 솔루션을 찾는 것이 가능할 것입니다.

 

다음에 대한 데이터 수집 LCA 철저하고 정확한 평가를 수행하는 데 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있습니다. 평가 결과의 유효성을 보장하려면 얻은 데이터의 신뢰성과 정확성을 신중하게 고려해야 합니다.

 

배경 데이터 대 전경 데이터

LCI(Life Cycle Inventory) 데이터를 백그라운드 데이터라고 합니다. 데이터는 LCI 데이터베이스 제공자로부터 얻은 것이며 종종 우리가 구매할 수 있는 상용 데이터베이스입니다. 여기에는 여러 산업에서 많은 프로세스의 배출 계수를 나타내는 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 예를 들어, 철강 1kg을 제조하는 동안 배출되는 이산화탄소가 배출 요인 중 하나일 수 있습니다. 1km의 알루미늄을 제조하는 동안 얼마나 많은 이산화질소가 방출됩니까? 메탄(CH4)은 1kg을 위생적인 매립지 등에 버릴 때 방출됩니다.

 

포그라운드 데이터가 기술적으로 연구 또는 모델링 중인 시스템을 구현하거나 설명하는 데이터인 경우, 예로는 보조 데이터, 시뮬레이션, 계산, 견학 작업, 문헌, 생산 활동, 운영 또는 화학 실험에서 얻은 데이터가 포함됩니다. 폐기물 관리의 포그라운드 데이터는 예를 들어 폐기물 관리 시스템을 연구하거나 모델링하는 경우입니다. 그런 다음 전경 데이터는 폐기물 구성을 나타냅니다. 예를 들어, 종이, 플라스틱 및 금속 폐기물 등의 비율, 처리의 % 소각 비율, 종이 및 플라스틱 폐기물 소각 비율. 폐지, 플라스틱 및 목재의 비율은 매립지로 처리됩니다. 쓰레기 수거 장소에서 최종 폐기까지 차량이 주행해야 하는 거리에 대한 데이터입니다. 폐기물 수거 및 폐기 또는 처리를 위해 각 차량에 필요한 휘발유.

 

요약하자면: 전경 데이터 시스템을 기술적으로 설명, 백그라운드 데이터 시스템을 환경적으로 설명합니다. 데이터베이스에서 얻을 수 있는 배출 계수와 함께. 아래 그림은 두 데이터 유형의 차이점을 보여줍니다.

상체를 결정하고 찾는 방법은 무엇입니까? 귀하의 프로젝트를 위한 LCI 데이터베이스.

 

LCA 모델에서 배경 데이터와 전경 데이터의 차이점

 

예: 삼산화황으로부터의 디메틸 설페이트(DMS) 생산

  • 디메틸 설페이트는 화학식 (CH3)2SO4를 갖는 화학 분자입니다. 자극적인 악취가 나는 무색의 휘발성 액체입니다. 그것은 주로 유기 합성에서 메틸화제로 사용되며 독성으로 인해 약간 위험한 화학 물질이 됩니다. 의약품, 색상, 폴리머, 식품 첨가물 등 많은 제품을 만듭니다. 또한 살충제, 제초제 및 고엽제로도 사용됩니다.

 

  • 디메틸 설페이트((CH3O)2SO2)는 디메틸 에테르와 삼산화황의 반응에 의해 산업적으로 제조됩니다. 반응은 수냉식 수직 알루미늄 또는 스테인리스 스틸 튜브에서 수행되며 연속 공정입니다. 이 모델은 공업용 디메틸 황산에서 무수 황산나트륨을 통한 진공 증류에 의한 디메틸 에테르의 제거를 고려했습니다.

 

  • 전기 및 화력의 배경 시스템: 사용되는 전력(및 부산물인 열 에너지)은 각 고유한 국가의 요구에 맞게 조정됩니다. 국가별 모델링은 여러 수준에서 수행됩니다. 운영 중인 개별 발전소는 현재의 국가 시스템을 사용하여 시뮬레이션됩니다. 순 손실 및 수입 전력이 포함됩니다. 둘째, 발전소의 국가 배출량과 효율성을 모델링합니다. 셋째, 국가별 특성(예: 원소 및 에너지 함량)과 마찬가지로 국가별 연료 공급량(수입 및 현지 공급을 통해 소비되는 자원의 비율)을 고려합니다. 넷째, 에너지 운반체 공급망의 수입, 운송, 채광 및 탐사 절차는 각 전력 생산 국가의 고유한 상황에 맞게 조정됩니다.

 

  • 증기: 증기 공급은 기술 효율성 및 사용된 에너지 운반체 측면에서 국가의 조건에 따라 시뮬레이션됩니다. 증기를 생성하는 데 필요한 석탄, 원유 및 천연 가스는 고유한 수입 상황을 기반으로 모델링됩니다.

 

  • 국가별 정제소 매개변수화 모델은 디젤, 휘발유, 가스, 연료유, 정유 및 역청과 같은 잔류물과 같은 정제소 제품을 나타냅니다. 정제소 모델은 정제소 절차(예: 오염 수준, 내부 에너지 소비)의 국가 표준과 국가마다 크게 다를 수 있는 고유한 국가별 제품 출력 스펙트럼을 반영합니다. 활용된 정유 제품은 국가별 자원 사용을 보여줍니다. 다시 말하지만, 원유 공급은 국가별 원유 상황과 자원의 특성을 기반으로 모델링됩니다.

 

  • 언급된 모든 프로세스는 수집해야 하는 전경 데이터를 나타냅니다. 이 예에서는 (1) 실험실 화학 실험 작업, (2) Aspen Plus와 같은 화학 시뮬레이터 소프트웨어, (2) 또는 이미 확립된(구축 및 운영 중인) 플랜트 데이터 자체에서. Dimethyl sulphate((CH3O)2SO2)의 예에서 모델링되는 LCA 시스템의 데모는 아래 그림을 참조하십시오.

 

Dimethyl sulphate ((CH3O)2SO2)의 LCA 모델

 

LCA 분석가는 위에 제공된 Sulfur Trioxide의 LCA 모델에서 Dimethyl sulphate(DMS) 생산과 함께 두 가지 형태의 데이터가 필요합니다. 전경 및 배경 정보(LCI 데이터). 전경의 데이터는 메탄올, 삼산화황, 황산나트륨 및 탈이온수에서 디메틸 에테르를 생성하는 화학 반응에 사용되는 화학 물질과 같이 모델을 기술적으로 설명하는 데 필요한 데이터입니다. 그리고 이것은 시간당 몰 단위로 측정되고 시간당 킬로그램으로 변환될 수 있습니다. 또한 필요한 천연 가스 에너지의 양은 시간당 MJ로 표시됩니다. 전력 그리드 혼합에 대한 MJ/Hour 데이터도 필요합니다. 이러한 그리드 혼합 통계는 기술이 연구 또는 개발되고 있는 국가/국가의 전기 그리드 혼합 구성에 대한 정보를 제공합니다. 3.7MJ 용량의 그리드 믹스를 구성하기 위해 여기에는 석탄 비율, 천연 가스 비율, 중유 비율, 원자력 에너지 비율, 풍력, 태양열, 및 수력 발전 등 및 폐기물의 비율.

 

출력에는 폐수 처리량이 필요합니다. 그러나 디메틸 설페이트(DMS)가 더 필요합니다. 에서 발견되는 것과 같은 화학 실험, 화학 시뮬레이션에 의해 결정되는 전체 생산 아스펜 플러스, 또는 식물 생산 데이터는 또한 1kg의 디메틸 설페이트(DMS) 생산의 기능적 단위로 간주될 수 있는 이 양일 수 있습니다. 전경 데이터가 필요할 수 있는 경우입니다. LCA 분석가는 배경 데이터를 얻기 위해 위 그래프의 각 프로세스 입력 및 출력에서 수백 가지 배출에 대한 배출 계수가 있는 LCA 데이터베이스를 활용해야 합니다. 예를 들어, 중금속 배출 및 기타 6가지 온실 가스. BOD 배출, BCD 배출 등.

 

프로젝트에 적합한 LCI(Life Cycle Inventory) 데이터베이스를 선택하는 방법

먼저, 특히 대규모 LCA 프로젝트의 경우 둘 이상의 데이터베이스가 필요한 경우가 있음을 기억하십시오. 때때로 여러 데이터베이스의 데이터를 병합해야 할 수도 있습니다. 두 번째로 염두에 두어야 할 것은 때때로 문제가 항상 발생할 수 있다는 것입니다. 특정 절차에 필요한 데이터가 없을 때 데이터 공백 또는 데이터 부족 문제. 예를 들어, 이것은 화학 산업에서 일반적입니다. 데이터 추정 방법과 결합된 수학적 모델링은 데이터 격차 문제를 해결하는 한 가지 방법입니다. 또는 현재 사실을 추정할 수 있는 오래된 모델을 사용합니다. 또 다른 전략은 부족한 데이터로 검사 중인 프로세스와 유사한 물리적 및 화학적 특성을 가진 프로세스를 사용하여 프록시 데이터로 연구 중인 프로세스를 시뮬레이션하는 것입니다.

 

프로젝트에 필요한 데이터베이스를 식별하는 첫 번째 단계로 사례 연구의 시스템 경계와 프로세스에 대한 모든 현재 입력 및 출력을 보여주는 순서도를 만듭니다. 이는 시스템의 프로세스와 다음 데이터베이스 요구 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 두 번째는 다음과 같습니다. 이 문서의 두 번째 권장 사항은 LC 데이터베이스 리포지토리를 찾아보는 것입니다. 이 리포지토리를 사용하면 아래 나열된 두 웹 사이트를 포함하여 많은 데이터베이스 중에서 동시에 검색할 수 있습니다.

 

 

둘째, 유료 또는 무료 사용 여부에 관계없이 시장에서 사용할 수 있는 데이터베이스를 알아야 합니다. 또한 섬유, 건축, 화학, 섬유 또는 전자 산업 등 비즈니스/산업에서 사용되는 LCI 데이터베이스의 유형을 알고 있어야 합니다.

 

그만큼 에코 인벤트 그리고 가비 총 20개 정도의 데이터베이스를 포함한 데이터베이스 확장은 최고의 데이터베이스 공급업체 중 하나입니다. 여기에는 플라스틱, 화학 물질, 건축 자재 및 전자 제품 제조를 포함한 여러 비즈니스가 포함됩니다.

 

사례 연구의 시스템 범위는 종종 승인 데이터베이스를 선택할 때 결정적인 요소입니다. 시스템의 한계는 무엇입니까? 해당되는 절차와 해당되지 않는 절차는 무엇입니까? 이 모든 정보는 어떤 데이터베이스가 필요한지 파악하고 작업이 문에서 문으로, 문에서 무덤으로, 요람에서 무덤으로, 요람에서 문으로 진행되는지 여부를 결정하는 데 중요합니다.

 

LCA 프로그램을 활용하는 것이 대안 전략입니다. 예를 들어, ecoinvent 데이터베이스는 시마프로 프로그램. 이 데이터베이스는 많은 데이터 세트를 포함하고 다양한 부문에 걸쳐 있기 때문에 가장 잘 알려진 것 중 하나입니다. 당신이 사용하는 경우 가비 프로그램, 별도로 구입해야 하는 약 20개의 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. GaBi 소프트웨어 그러나 자체 데이터베이스가 있습니다. 많은 산업 분야의 프로세스 데이터베이스를 전문 데이터베이스라고 합니다. openLCA 소프트웨어를 사용하는 것이 다른 선택입니다. 를 사용하기 위해 라이센스가 필요하지 않습니다. 오픈LCA 무료로 제공되는 LCA 프로그램입니다. 그러나 프로젝트의 데이터베이스는 구입해야 합니다. 이미 설정된 프로세스 검색 openLCA 넥서스 웹사이트 귀중한 기술이다. 관련 데이터베이스에 있는 프로세스가 표시됩니다. 기억해야 할 또 다른 사항은 LCI 데이터가 국가별로 다르기 때문에 연구를 수행하는 지역이나 국가를 고려해야 한다는 것입니다..

 

마지막으로 LCA 전문가가 자신의 산업과 사용 가능한 데이터베이스 모두에 대한 전문 지식을 습득함에 따라 특정 비즈니스의 특정 프로젝트에 어떤 LCI 데이터베이스가 필요한지 알아내는 것은 시간이 지남에 따라 발전합니다. 일반적으로 완료한 LCA 프로젝트가 많을수록 현재 데이터베이스, 검색 방법 및 찾을 위치에 대해 더 친숙해집니다.

 

프로젝트에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하기 위한 정해진 지침은 없습니다. 다양한 재능과 전문성을 겸비한다면 도움이 될 것입니다. 따라서 무료 또는 유료로 현재 데이터베이스에서 검색을 수행해야 합니다. 그러나 당신이 알고 개발해야 할 능력과 조언이 이 기사에 요약되어 있습니다.

 

프로젝트에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하기 위한 정해진 지침은 없습니다. 다양한 재능과 전문성을 겸비한다면 도움이 될 것입니다. 따라서 무료 또는 유료로 현재 데이터베이스에서 검색을 수행해야 합니다. 그러나 당신이 알고 개발해야 할 능력과 조언이 이 기사에 요약되어 있습니다.

 

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