Теперь мы готовы приступать к сбору и оценке качества данных.

Мы будем строить модель жизненного цикла, используя знания о промышленных процессах, участвующих в жизненном цикле, и физических потоках, их “соединяющих”.

Эталонный поток является отправной точкой для ИАЖЦ, поскольку он определяет все входные потоки на протяжении жизненного цикла изучаемой продукционной системы, и связанные с ними элементарные потоки.

Подход к определению процессов заключается в том, чтобы начать с эталонного потока и, начиная с него, по цепочке построить все процессы системы переднего плана, соединить их с процессами фоновой системы и масштабировать относительно эталонного потока.

Функциональную единицу и эталонный поток для двух бутылок мы подробно описали в предыдущем материале.

Первичные данные нам будет предоставлять производитель, для которого сбор этих данных не является основной рабочей задачей. Нам надо будет получать данные от технологов, экологов, бухгалтерии, логистов, иногда даже от поставщиков компании-производителя. Все они чаще всего собирают данные исключительно под свои рабочие задачи, поэтому им бывает нужно произвести какую-то дополнительную работу по тому, чтобы предоставить информацию или объяснить, как исследователям самим найти нужную информацию среди имеющейся.

Чем четче и понятнее будет запрос, тем меньше ресурсов будет потрачено на этапе сбора данных.

Полезно оформить план по сбору данных в таблицу, которая также поможет нам с оценкой качества данных. У ООО “Производитель напитков” есть планы опубликовать результаты исследования, поэтому оно подлежит верификации (независимой проверки третьей стороной), которая коснется не только хода исследования, но и используемых данных и полученных результатов. Поэтому в таблице мы дополнительно укажем информацию о полученных данных: источник, год сбора данных, метод получения. Когда нужно будет проводить оценку качества данных или верификацию, вся необходимая информация будет доступна.

Пример такой таблицы для нескольких процессов производства стеклянной бутылки:

С первичными данными все более-менее понятно. Если есть возможность собрать первичные данные напрямую от производителя, то чаще всего это будут данные отличного качества и высокой специфичности. На большинстве производств отлично знают, что, в каком количестве закуплено, откуда привезено, сколько электроэнергии потрачено, сколько отходов образовано, так как они используют эти данные как для внутреннего учета, так и для отчетности в надзорные органы.

Как мы видим по нашей диаграмме, очень многие процессы принадлежат фоновой системе. Компания-производитель не влияет напрямую на то, как производится закупаемое ей сырье или энергия и что происходит с отходами, за вывоз и утилизацию которых она уже заплатила.

Для этих процессов исследователи обычно подбирают вторичные данные. У вторичных данных качество может очень сильно варьировать, так как в эту категорию попадают как надежные и качественные датасеты из специализированных баз данных, так и литературные источники и экспертные мнения разной степени актуальности и релевантности. К сожалению, по некоторым процессам могут быть доступны вторичные данные не очень высокого качества и специфичности.

В случае со вторичными данными особенно важно документировать метаданные (источник, год и регион сбора данных, используемые технологии), так как качество данных напрямую влияет на результаты исследования и вносит вклад в неопределенность.

Чаще всего в ОЖЦ используют такой вариант вторичных данных, как наборы данных (датасеты) из специализированных баз данных. Упрощая, можно сказать, что это усредненные результаты ОЖЦ (как инвентаризации, так и оценки воздействия) по множеству процессов: добыча полезных ископаемых, переработка нефти, выплавка металлов, выращивание пшеницы и пр.

Процесс сбора и оформление экологических данных в унифицированные форматы начался с конце 1980-х годов, а в 2003 вышла первая версия базы данных ecoinvent. Это самая популярная база данных у ОЖЦ-исследователей. Почти все базы экологических данных встроены в ПО для ОЖЦ. Помимо универсальных баз данных, таких как ecoinvent или PEF, есть еще специализированные базы данных для разных отраслей (Agri-footprint для сельскохозяйственной продукции, National Renewable Energy Laboratory LCI для энергетики) или регионов (Chinese Life Cycle Database для Китая, CEDA для США).

Процесс создания датасета в соответствии с руководством Life Cycle Initiative выглядит следующим образом:

Пример внутреннего устройства датасета можно увидеть по ссылке.

На обеих диаграммах системы мы видим, что исследуемый продукт не единственный результат работы производства. Это частая ситуация, которая в ОЖЦ называется мультифункциональностью продукционной системы.

В нашем примере с бутылками на диаграммах видно, что часть стекломассы идет на производство листового стекла, а произведенный ПЭТ в гранулах - на продажу или на производство других изделий. Соответственно, надо как-то определить, какие ресурсы и в каком количестве пошли на производство именно интересующих нас продуктов.

Для решения проблем мультифункциональности стандарт ГОСТ Р ИСО 14044 представляет иерархию решений. Это руководство в первую очередь актуально для системы переднего плана, поскольку мультифункциональность, как правило, уже обработана для процессов в базах данных, которые используются для построения фоновой системы. Некоторые базы данных существуют в разных версиях, в зависимости от того, как была решена проблема многофункциональности.

Разделение единичного процесса мы затрагивали в предыдущем материале. Мы можем выделять единичные процессы удобной для нас “гранулярности”, подробности. Если мы сталкиваемся с ситуацией, когда продукционная система мультифункциональна, имеет смысл некоторые единичные процессы сделать помельче.

Например, на производстве изготавливают ПЭТ для бутылок и ПЭТ, который в виде гранул идет на продажу. В таком случае мы можем уточнить, может быть, существует 2 отдельные производственные линии внутри одного предприятия, для которых мы можем получить информацию о входных и выходных потоках? В таком случае у нас получится выделить единичный процесс производства ПЭТ исключительно для пластиковых бутылок. В случае со стеклянной бутылкой, мы бы могли провести разделение процессов, если бы стекловаренных печей было две, и каждая бы работала для отдельной задачи (варка стекломассы для бутылок и варка стекломассы для листового стекла).

То же самое происходит и с выходными потоками. Если у нас есть отдельные точки эмиссий, которые принадлежат исключительно нашей продукционной системе, мы будем брать показатели именно по ним.

Расширение системы мы подробно затрагивать не будем, так как чаще всего этот подход применяется в исследованиях, выполненных в “последовательном” подходе к моделированию (consequential LCA), о котором мы расскажем в следующих материалах. Это не наш случай.

Мы поговорили с технологами на обоих производствах, и выяснили, что отдельной линии ПЭТ для разных целей на производстве не предусмотрено, и стекловаренная печь тоже одна на все предприятие.

Понятно, что единственный вариант, который есть у нас для решения проблемы многофункциональности - процедура распределения. Опять же, в исследованиях, похожих на наше, чаще всего происходит распределение, так как все необходимые разделения единичных процессов делаются по умолчанию, если есть такая возможность.

Процедура распределения предполагает разделение входных и выходных потоков, общих для двух и более продукционных систем. Это некоторое искусственное вычленение некоторого количества общего потока, который мы приписываем исследуемой нами продукционной системе. В реальности этого разделения нет, это результат нашего моделирования, то есть упрощения реальности с сохранением каких-либо важных свойств.

Например, электроэнергия часто учитывается на предприятии без дробления на производственные линии или учитывается так, как это удобно технологам на производстве или бухгалтерии, и исследователь видит некоторое число или несколько чисел, допустим, киловатт-часы за год работы производства. Приписать все это количество исследуемому продукту нельзя, так как продуктов производится несколько, поэтому приходится разбираться, сколько электроэнергии распределить именно на изучаемую нами систему. Так же необходимо поступить со всеми потоками, которые “делят” между собой разные продукционные системы.

Распределение на основе причинно-следственной связи потоков.

Этот способ применяется в двух случаях.

Случай 1: если есть возможность на основе дедуктивного рассуждения отнести те или иные потоки к продукционной системе. Например, в гипотетической ситуации мусоросжигательного завода, который сжигает два вида отходов, батареи и пластик, выбросы токсичного металлического кадмия будут происходить исключительно от сжигания батарей, учитывая, что поток пластика не содержит кадмия и что кадмий не может образовываться в процессе сжигания пластиковых отходов.

Этот вывод о происхождении кадмия, основанный на дедуктивном рассуждении, также мог бы быть получен эмпирически путем измерения изменений в выбросах кадмия в ответ на изменения в отходах (например, удвоение выбросов кадмия можно было бы ожидать от удвоения входящих потоков батарей). Таким образом, можно установить причинно-следственную физическую связь, и выбросы кадмия можно распределить на 100% по батареям.

Для нашего примера с производством пластиковых бутылок мы, например, увидели в списке вспомогательных материалов добавки для влияния на барьерные свойства пластика. Мы видим, что на производстве делают бутылки для газированных напитков, а также просто гранулированный ПЭТ без всяких добавок. Значит, этот поток мы целиком распределим на изучаемую нами продукционную систему. А вот эмиссии этиленгликоля так распределить невозможно, так как они будут образовываться на этапе, когда разделить процесс производства бутылки и просто гранулята ПЭТ еще нельзя.

Случай 2: если соотношение между количествами различных продуктов может быть изменено. Например, если есть данные за временной отрезок одинаковой длины, и при этом соотношение произведенной продукции и сопутствующей продукции было различно, можно создать систему уравнений:

Для таких ситуаций мы будем составлять уравнения там, где у нас будут данные по изменению соотношения объемов производства, например, листового стекла и стеклянных бутылок или пластиковых бутылок и гранулята ПЭТ.

Распределение на основе репрезентативного физического параметра.

Если проверяемое дедуктивное рассуждение построить нельзя, данных об изменении соотношения количеств разных продуктов тоже нет, процедура распределения проводится на основе репрезентативного физического параметра.

Например, в случае с ООО “Стеклянные бутылки” распределять сырьевые потоки и связанные с ними отходы и эмиссии мы будем по массе сваренного стекла и полученных изделий (бутылок и листового стекла). Представим, что за полный календарный год известны следующие показатели:

Мы знаем массу бутылки (0.33 кг), уточняем у технолога массу 1 м2 листового стекла (10 кг), и получаем: 80 тонн стекломассы пошло на производство бутылок и 20 тонн - на листовое стекло. Соответственно, 80% ингредиентов шихты, 80% энергопотребления стекловаренной печи и 80% потерь мы распределим на стеклянные бутылки.

Важно, чтобы репрезентативный физический параметр фактически представлял общее значимое свойство или функцию продуктов

Например, для ОЖЦ разных видов ископаемого топлива масса не так репрезентативна, как низшая теплота сгорания (калорийность), поэтому распределение проводится по калорийности фракций перегонки или видов топлива. А если речь идет о производстве, например, силоса и тому подобных кормов для животных, репрезентативным будет пищевая ценность.

Распределение на основе экономической ценности.

Этот подход рекомендуется в качестве последнего способа и, как правило, его нелегко реализовать из-за большого разброса данных о ценах на товары и услуги.

Для некоторых продуктов может не быть рынка вообще. Также может быть необходимо учесть необходимость дополнительной обработки перед продажей. В этом случае специалист по оценке жизненного цикла должен самостоятельно рассчитать примерную цену продукта.

Для некоторых продуктов может не быть рынка вообще. Также может быть необходимо учесть необходимость дополнительной обработки перед продажей. В этом случае специалист по оценке жизненного цикла должен самостоятельно рассчитать примерную цену продукта.

Например, солома, сопутствующий продукт производства пшеницы, должна быть упакована в тюки перед продажей, и поэтому из экономической стоимости тюкованной соломы необходимо вычесть стоимость для фермера упаковки соломы, чтобы рассчитать теневую цену нетюкованной соломы, покидающей многофункциональный процесс производства пшеницы.

Из-за изменчивости цен необходимы процедуры усреднения за период времени, который имеет отношение к временному охвату исследования.

После определения экономических значений коэффициенты распределения рассчитываются так же, как для подхода с использованием репрезентативных физических параметров.

Из-за большого разброса данных о ценах, наличии рынков сбыта и субъективности при расчете коэффициентов распределения этот способ не рекомендуется к использованию.

В большинстве продукционных систем большое количество входных потоков, и собирать данные по каждому часто нет ни времени, ни смысла. В ряде случаев допустимо исключить некоторые потоки, если их вклад в итоговое воздействие незначителен.

Логично задаться вопросом: “Откуда мы знаем, что можно исключить какой-либо поток, не оценив перед этим его потенциальное воздействие?”

В большинстве случаев у исследователя есть возможность предварительно проверить предположение, например, на вторичных данных. В ряде случаев стейкхолдеры договариваются о единых правилах исключения (например, программы экологического декларирования, в том числе ЭДП Центр, прописывают правила в явном виде в своих инструкциях или ПКП). Чаще всего это правило 5% или 1% от массы эталонного потока и от вклада в итоговое воздействие, соответственно. Например, для ИАЖЦ стеклянной бутылки мы можем исключить потоки, масса которых меньше 0.0165 кг (5% от 0.33 кг стекломассы из которой состоит бутылка) при условии, что вклад этого потока повлияет на показатель каждой категории воздействия не более, чем на 5%.

Тем не менее, с исключением потоков важно соблюдать осторожность, потому что бывают ситуации, когда на небольшие относительно массы продукта потоки может приходится значительное воздействие. Такие ситуации часто возникают с электроникой, так как при производстве этой продукции используются редкие и трудные в добыче и производстве материалы.