ecoinvent的改进谱系矩阵方法

对于在ecoinvent中使用谱系矩阵不确定性的用户来说是个好消息。推导不确定性因子的谱系方法已经得到改进,现在可以根据经验数据提供不确定性因子。

Andreas Ciroth和他的同事通过从经验数据.令我兴奋的是,经验证据强调谱系矩阵可以作为估计LCI数据不确定性的合理基础。

当前的方法

在ecoinvent中,产品生命周期库存由每个输入或输出流的单个数字描述。这些数字包含一定程度的不确定性,例如,由于时间或空间的近似值。不确定性的程度往往不能直接从现有信息中得出。对于这些情况,开发了一个简化的标准程序,从数据的定性评估中得出不确定性因素。

该程序基于由五个数据质量指标(可靠性、完整性、时间相关性、地理相关性和进一步的技术相关性)组成的谱系矩阵,每个指标的得分为1至5。得分1表示该特定指标的数据质量较高(例如,指标地理相关性为“来自所研究地区的数据”);得分5表示该指标的数据质量较低(例如,对指标可靠性的“不合格估计”)。

每个指标和分数的组合给出了一个不确定性因子。这些不确定性因素被聚合成一个标准偏差。然而,聚合公式仅对对数正态分布数据有效。有关谱系矩阵方法的完整报告,请参见Weidema et al. 2013.在ecoinvent谱系方法中,谱系矩阵的不确定性只是整体不确定性的一部分。额外的基本不确定性,具体到流量和部门,还没有被Ciroth和他的同事修正。

谱系矩阵的细化

当前方法的一个重要缺陷是谱系矩阵衍生的不确定性因素严重依赖于专家判断,而不是基于记录在案的经验基础。为了纠正这一缺陷,Andreas Ciroth和同事改进了ecoinvent谱系方法。他们的目标是用合理的经验值来支持谱系矩阵的不确定性因素。Empirical在这里的定义是“从实验和观察中得出的,而不是从理论和专家猜测中得出的”。此外,他们还试图研究如何将谱系方法应用于对数正态分布以外的其他分布,但本文不讨论这个目标。

为了为谱系矩阵不确定性因素提供经验值,作者分析了LCA领域的研究和数据集,并对工业过程进行了具体测量。从这些数据开始,他们对每个指标进行逐步分析,为谱系矩阵中的不确定性因素提供改进的值。每个指标,分析通过从数据源中过滤出越来越多的数据集来约束其值。因此,数据样本对于调查指标变得越来越精确。每个指标计算的几何标准偏差反映了这一点,并且对于每个过滤步骤都是不同的。

指标1:可靠性

为了完善可靠性指标,分析了来自两个不同数据库的数据。E-PRTR数据库(欧洲污染物排放和转移登记册)提供了有关排放到空气、水和土地中的污染物数量的信息,以及来自91种主要污染物清单的废物和废水中的污染物的场外转移。GEMIS数据库(集成系统全球排放模型)包含大约10,000个能源和物质流过程,包括运输过程。作者检测了两个数据库对每个流量的可靠性指标的几何标准偏差的贡献的变化。为了安全起见,他们建议使用较高的几何标准差贡献值作为不确定性因子。

指标2:完整性

为了指标的完整性,使用了一项酸奶杯研究的数据。在这项研究中,这些杯子被称重并分成样本。计算样本的方差,并与所有样本的方差进行比较。由于本研究是用于完善完整性指标的唯一数据源,作者提出了暂定的不确定性因素。

指标3:时间相关性

为了确定时间相关指标,研究了Tremod数据库(运输排放模型)。这是一个包含从1990年到2010年收集的汽车排放数据的数据库,用于德国的排放计算。请注意,不确定性因素应该应用于可以预期随时间变化的情况,而这种情况与技术无关。如果变化与技术有关,则不确定性已由指标5:进一步的技术相关性描述。

指标4:地理相关性

为了获得地理相关性指标的新值,使用了E-PRTR数据库;该分析结果被提出作为暂定不确定因子值。E-PRTR数据库包括欧洲国家的排放量,并列出每年和每个工业设施的排放量。

指标5:进一步的技术相关性

进一步技术相关性指标的暂定不确定因子值是基于对Tremod数据库的分析。这个数据库包含关于不同交通工具技术的信息。

结束语

Ciroth和同事从几乎所有案例的经验数据中得出了合理的不确定性因素。这里执行的工作是一个更大项目的零阶段,该项目旨在改进ecoinvent中的谱系方法。更新谱系不确定性因子是一个有价值的改进,即使本研究没有寻求改进新的基本不确定性值,这也是计算总体不确定性所需要的。我相信,这种经验主义的方法将给ecoinvent用户带来巨大的好处。

在ecoinvent和SimaPro实施新的不确定性因素之前,Ciroth和同事建议对不同部门进行更广泛的分析。毕竟,目前的研究在很大程度上集中在运输数据库上,量化不同部门之间可能的差异很重要。然而,令人兴奋的是,LCA领域现在有了谱系不确定性因素的经验证据。这是向前迈出的极好的一步。

尽管精细化的谱系矩阵方法是一个有趣的发展,但谱系矩阵不确定性因素和基本不确定性因素当然都是备选方案。我建议只要有足够的数据,你就自己计算不确定性。

劳拉Golsteijn

高级顾问

我渴望提高我们社会的环保意识,我相信每个人每天都可以为一个更可持续的世界做出贡献。雷竞技电子在PRé,我们为公司提供知识和工具,以改善他们的产品和服务。我很高兴能为一家致力于发展可持续发展倡议的机构工作。雷竞技电子

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