• Energy Research

L'analyse du cycle de vie (ACV) est un outil puissant pour prendre des décisions éclairées en matière d'environnement parmi les alternatives de produits et de processus. Les résultats de l'ACV reflètent les contributions de l'étape du processus à plusieurs impacts environnementaux, qui devraient être mutuellement comparables pour aider au processus de prise de décision. Les indices environnementaux agrégés permettent de traduire cet ensemble de métriques en un score final, en définissant les poids attachés aux impacts. Les valeurs de pondération reflètent la pertinence correspondante attribuée à chaque impact environnemental. Les schémas de pesage actuels sont basés sur une pré-articulation des préférences, sans tenir compte des caractéristiques spécifiques du système à l'étude. Cet article présente une méthodologie qui combine la méthodologie de l'ACV et l'optimisation de la programmation linéaire pour déterminer les actions d'amélioration de l'environnement qui conduisent à une production plus durable. L'ACV a été appliquée en utilisant la méthodologie d'évaluation de la durabilité environnementale pour obtenir deux principaux indices : les ressources naturelles (NR) et les charges environnementales (EB). Les indices normalisés ont été optimisés pour déterminer l'articulation optimale des facteurs de pondération qui conduisent à un indice mondial de durabilité environnementale optimisé. La méthodologie proposée a été appliquée à un secteur alimentaire, en particulier à l'industrie de la conserve d'anchois dans la région de Cantabrie (nord de l'Espagne). En maximisant la fonction objective composée des variables NR et EB, il est possible de trouver l'articulation optimale des poids qui identifient les meilleures options environnementales durables. Cette étude prouve que l'ACV peut être appliquée en combinaison avec des outils de programmation linéaire dans le cadre du processus décisionnel dans le développement de processus et de produits plus durables. La evaluación del ciclo de vida (ACV) es una herramienta poderosa para respaldar las decisiones informadas sobre el medio ambiente entre las alternativas de productos y procesos. Los resultados del ACV reflejan las contribuciones de la etapa del proceso a varios impactos ambientales, que deben ser comparables entre sí para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Los índices ambientales agregados permiten la traducción de este conjunto de métricas en una puntuación final, al definir los pesos adjuntos a los impactos. Los valores de ponderación reflejan la relevancia correspondiente asignada a cada impacto ambiental. Los esquemas de pesaje actuales se basan en la pre-articulación de preferencias, sin considerar las características específicas del sistema en estudio. Este trabajo presenta una metodología que combina la metodología ACV y la optimización de la programación lineal para determinar las acciones de mejora ambiental que conducen a una producción más sostenible. El ACV se aplicó utilizando la metodología de evaluación de la sostenibilidad ambiental para obtener dos índices principales: recursos naturales (NR) y cargas ambientales (EB). Los índices normalizados se optimizaron para determinar la articulación óptima de los factores de ponderación que conducen a un Índice de Sostenibilidad Ambiental global optimizado. La metodología propuesta se aplicó a un sector alimentario, en particular, a la industria conservera de anchoas en la región de Cantabria (norte de España). Al maximizar la función objetivo compuesta por variables NR y EB, es posible encontrar la articulación óptima de pesos que identifique las mejores opciones ambientales sostenibles. Este estudio demuestra que el ACV se puede aplicar en combinación con herramientas de programación lineal como parte del proceso de toma de decisiones en el desarrollo de procesos y productos más sostenibles. Life cycle assessment (LCA) is a powerful tool to support environmental informed decisions among product and process alternatives. LCA results reflect the process stage contributions to several environmental impacts, which should be made mutually comparable to help in the decision-making process. Aggregated environmental indexes enable the translation of this set of metrics into a one final score, by defining the attached weights to impacts. Weighting values reflect the corresponding relevance assigned to each environmental impact. Current weighing schemes are based on pre-articulation of preferences, without considering the specific features of the system under study. This paper presents a methodology that combines LCA methodology and linear programming optimisation to determine the environmental improvement actions that conduct to a more sustainable production. LCA was applied using the environmental sustainability assessment methodology to obtain two main indexes: natural resources (NR) and environmental burdens (EB). Normalised indexes were optimised to determine the optimal joint of weighting factors that lead to an optimised global Environmental Sustainability Index. The proposed methodology was applied to a food sector, in particular, to the anchovy canning industry in Cantabria Region (Northern Spain). By maximising the objective function composed of NR and EB variables, it is possible to find the optimal joint of weights that identify the best environmental sustainable options. This study proves that LCA can be applied in combination with linear programing tools as a part of the decision-making process in the development of more sustainable processes and products. تقييم دورة الحياة (LCA) هو أداة قوية لدعم القرارات البيئية المستنيرة بين بدائل المنتجات والعمليات. تعكس نتائج تحليل دورة الحياة مساهمات مرحلة العملية في العديد من الآثار البيئية، والتي يجب أن تكون قابلة للمقارنة المتبادلة للمساعدة في عملية صنع القرار. تتيح المؤشرات البيئية المجمعة ترجمة هذه المجموعة من المقاييس إلى درجة نهائية واحدة، من خلال تحديد الأوزان المرفقة للتأثيرات. تعكس قيم الترجيح الأهمية المقابلة المخصصة لكل تأثير بيئي. تستند مخططات الوزن الحالية إلى التفصيل المسبق للتفضيلات، دون مراعاة السمات المحددة للنظام قيد الدراسة. تقدم هذه الورقة منهجية تجمع بين منهجية تقييم دورة الحياة وتحسين البرمجة الخطية لتحديد إجراءات التحسين البيئي التي تؤدي إلى إنتاج أكثر استدامة. تم تطبيق تقييم دورة الحياة باستخدام منهجية تقييم الاستدامة البيئية للحصول على مؤشرين رئيسيين: الموارد الطبيعية (NR) والأعباء البيئية (EB). تم تحسين المؤشرات المعيارية لتحديد المفصل الأمثل لعوامل الترجيح التي تؤدي إلى تحسين مؤشر الاستدامة البيئية العالمي. تم تطبيق المنهجية المقترحة على قطاع الأغذية، على وجه الخصوص، على صناعة تعليب الأنشوجة في منطقة كانتابريا (شمال إسبانيا). من خلال تعظيم الوظيفة الموضوعية المكونة من متغيرات NR و EB، من الممكن العثور على المفصل الأمثل للأوزان التي تحدد أفضل الخيارات البيئية المستدامة. تثبت هذه الدراسة أنه يمكن تطبيق تحليل دورة الحياة جنبًا إلى جنب مع أدوات البرمجة الخطية كجزء من عملية صنع القرار في تطوير عمليات ومنتجات أكثر استدامة.

L'analyse du cycle de vie (ACV) est un outil puissant pour prendre des décisions éclairées en matière d'environnement parmi les alternatives de produits et de processus. Les résultats de l'ACV reflètent les contributions de l'étape du processus à plusieurs impacts environnementaux, qui devraient être mutuellement comparables pour aider au processus de prise de décision. Les indices environnementaux agrégés permettent de traduire cet ensemble de métriques en un score final, en définissant les poids attachés aux impacts. Les valeurs de pondération reflètent la pertinence correspondante attribuée à chaque impact environnemental. Les schémas de pesage actuels sont basés sur une pré-articulation des préférences, sans tenir compte des caractéristiques spécifiques du système à l'étude. Cet article présente une méthodologie qui combine la méthodologie de l'ACV et l'optimisation de la programmation linéaire pour déterminer les actions d'amélioration de l'environnement qui conduisent à une production plus durable. L'ACV a été appliquée en utilisant la méthodologie d'évaluation de la durabilité environnementale pour obtenir deux principaux indices : les ressources naturelles (NR) et les charges environnementales (EB). Les indices normalisés ont été optimisés pour déterminer l'articulation optimale des facteurs de pondération qui conduisent à un indice mondial de durabilité environnementale optimisé. La méthodologie proposée a été appliquée à un secteur alimentaire, en particulier à l'industrie de la conserve d'anchois dans la région de Cantabrie (nord de l'Espagne). En maximisant la fonction objective composée des variables NR et EB, il est possible de trouver l'articulation optimale des poids qui identifient les meilleures options environnementales durables. Cette étude prouve que l'ACV peut être appliquée en combinaison avec des outils de programmation linéaire dans le cadre du processus décisionnel dans le développement de processus et de produits plus durables. La evaluación del ciclo de vida (ACV) es una herramienta poderosa para respaldar las decisiones informadas sobre el medio ambiente entre las alternativas de productos y procesos. Los resultados del ACV reflejan las contribuciones de la etapa del proceso a varios impactos ambientales, que deben ser comparables entre sí para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Los índices ambientales agregados permiten la traducción de este conjunto de métricas en una puntuación final, al definir los pesos adjuntos a los impactos. Los valores de ponderación reflejan la relevancia correspondiente asignada a cada impacto ambiental. Los esquemas de pesaje actuales se basan en la pre-articulación de preferencias, sin considerar las características específicas del sistema en estudio. Este trabajo presenta una metodología que combina la metodología ACV y la optimización de la programación lineal para determinar las acciones de mejora ambiental que conducen a una producción más sostenible. El ACV se aplicó utilizando la metodología de evaluación de la sostenibilidad ambiental para obtener dos índices principales: recursos naturales (NR) y cargas ambientales (EB). Los índices normalizados se optimizaron para determinar la articulación óptima de los factores de ponderación que conducen a un Índice de Sostenibilidad Ambiental global optimizado. La metodología propuesta se aplicó a un sector alimentario, en particular, a la industria conservera de anchoas en la región de Cantabria (norte de España). Al maximizar la función objetivo compuesta por variables NR y EB, es posible encontrar la articulación óptima de pesos que identifique las mejores opciones ambientales sostenibles. Este estudio demuestra que el ACV se puede aplicar en combinación con herramientas de programación lineal como parte del proceso de toma de decisiones en el desarrollo de procesos y productos más sostenibles. Life cycle assessment (LCA) is a powerful tool to support environmental informed decisions among product and process alternatives. LCA results reflect the process stage contributions to several environmental impacts, which should be made mutually comparable to help in the decision-making process. Aggregated environmental indexes enable the translation of this set of metrics into a one final score, by defining the attached weights to impacts. Weighting values reflect the corresponding relevance assigned to each environmental impact. Current weighing schemes are based on pre-articulation of preferences, without considering the specific features of the system under study. This paper presents a methodology that combines LCA methodology and linear programming optimisation to determine the environmental improvement actions that conduct to a more sustainable production. LCA was applied using the environmental sustainability assessment methodology to obtain two main indexes: natural resources (NR) and environmental burdens (EB). Normalised indexes were optimised to determine the optimal joint of weighting factors that lead to an optimised global Environmental Sustainability Index. The proposed methodology was applied to a food sector, in particular, to the anchovy canning industry in Cantabria Region (Northern Spain). By maximising the objective function composed of NR and EB variables, it is possible to find the optimal joint of weights that identify the best environmental sustainable options. This study proves that LCA can be applied in combination with linear programing tools as a part of the decision-making process in the development of more sustainable processes and products. تقييم دورة الحياة (LCA) هو أداة قوية لدعم القرارات البيئية المستنيرة بين بدائل المنتجات والعمليات. تعكس نتائج تحليل دورة الحياة مساهمات مرحلة العملية في العديد من الآثار البيئية، والتي يجب أن تكون قابلة للمقارنة المتبادلة للمساعدة في عملية صنع القرار. تتيح المؤشرات البيئية المجمعة ترجمة هذه المجموعة من المقاييس إلى درجة نهائية واحدة، من خلال تحديد الأوزان المرفقة للتأثيرات. تعكس قيم الترجيح الأهمية المقابلة المخصصة لكل تأثير بيئي. تستند مخططات الوزن الحالية إلى التفصيل المسبق للتفضيلات، دون مراعاة السمات المحددة للنظام قيد الدراسة. تقدم هذه الورقة منهجية تجمع بين منهجية تقييم دورة الحياة وتحسين البرمجة الخطية لتحديد إجراءات التحسين البيئي التي تؤدي إلى إنتاج أكثر استدامة. تم تطبيق تقييم دورة الحياة باستخدام منهجية تقييم الاستدامة البيئية للحصول على مؤشرين رئيسيين: الموارد الطبيعية (NR) والأعباء البيئية (EB). تم تحسين المؤشرات المعيارية لتحديد المفصل الأمثل لعوامل الترجيح التي تؤدي إلى تحسين مؤشر الاستدامة البيئية العالمي. تم تطبيق المنهجية المقترحة على قطاع الأغذية، على وجه الخصوص، على صناعة تعليب الأنشوجة في منطقة كانتابريا (شمال إسبانيا). من خلال تعظيم الوظيفة الموضوعية المكونة من متغيرات NR و EB، من الممكن العثور على المفصل الأمثل للأوزان التي تحدد أفضل الخيارات البيئية المستدامة. تثبت هذه الدراسة أنه يمكن تطبيق تحليل دورة الحياة جنبًا إلى جنب مع أدوات البرمجة الخطية كجزء من عملية صنع القرار في تطوير عمليات ومنتجات أكثر استدامة.

Low carbon options for the chemical industry include switching from fossil to renewable energy, adopting new low-carbon production processes, along with retrofitting current plants with carbon capture for ulterior use (CCU technologies) or storage (CCS). In this paper, we combine a dynamic Life Cycle Assessment (d-LCA) with economic analysis to explore a potential transition to low-carbon manufacture of formic acid. We propose new methods to enable early technical, environmental and economic assessment of formic acid manufacture by electrochemical reduction of CO2 (CCU), and compare this production route to the conventional synthesis pathways and to storing CO2 in geological storage (CCS). Both CCU and CCS reduce carbon emissions in particular scenarios, although the uncertainty in results suggests that further research and scale-up validation are needed to clarify the relative emission reduction compared to conventional process pathways. There are trade-offs between resource security, cost and emissions between CCU and CCS systems. As expected, the CCS technology yields greater reductions in CO2 emissions than the CCU scenarios and the conventional processes. However, compared to CCS systems, CCU has better economic potential and lower fossil consumption, especially when powered by renewable electricity. The integration of renewable energy in the chemical industry has an important climate mitigation role, especially for processes with high electrical and thermal energy demands.

Low carbon options for the chemical industry include switching from fossil to renewable energy, adopting new low-carbon production processes, along with retrofitting current plants with carbon capture for ulterior use (CCU technologies) or storage (CCS). In this paper, we combine a dynamic Life Cycle Assessment (d-LCA) with economic analysis to explore a potential transition to low-carbon manufacture of formic acid. We propose new methods to enable early technical, environmental and economic assessment of formic acid manufacture by electrochemical reduction of CO2 (CCU), and compare this production route to the conventional synthesis pathways and to storing CO2 in geological storage (CCS). Both CCU and CCS reduce carbon emissions in particular scenarios, although the uncertainty in results suggests that further research and scale-up validation are needed to clarify the relative emission reduction compared to conventional process pathways. There are trade-offs between resource security, cost and emissions between CCU and CCS systems. As expected, the CCS technology yields greater reductions in CO2 emissions than the CCU scenarios and the conventional processes. However, compared to CCS systems, CCU has better economic potential and lower fossil consumption, especially when powered by renewable electricity. The integration of renewable energy in the chemical industry has an important climate mitigation role, especially for processes with high electrical and thermal energy demands.

Waste collection presents a significant influence in the environmental sustainability of municipal solid waste (MSW) management. Conventional door-to-door collection consumes high amounts of fuel for waste transportation, thus generating significant direct greenhouse gas emissions (GHG). Pneumatic collection emerges as an alternative to conventional trucking system, comprised by an underground network of long distance pipelines that carries MSW fractions to a central collection plant where the waste is collected and compacted. Such systems represent a way of arranging waste collection in densely populated urban areas and have recently been used in the design of smart cities to control waste flows. While this technology apparently reduces direct air emissions, suffers from large energy demand derived from vacuum production for waste suction. This work compares both conventional door-to-door and pneumatic collection systems from a life cycle approach, obtaining that the latter accounts for 5 and 3 times more energy demand and CO2-eq. emissions than conventional collection, respectively. Results suggests that the electricity consumption and the origin of electricity have a significant influence on the results, since vacuum production is responsible for more than 99 % of the total impacts for pneumatic scenario, while diesel for trucking accounts to around 70 % of the conventional system impacts. Greener electricity mixes and less energy consuming materials are required in order to ensure the environmental sustainability of pneumatic systems. The authors are grateful for the funding of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through the Ceres-Procom: Food production and consumption strategies for climate change mitigation (CTM2016-76176- C2-1-R) (AEI/FEDER, UE). The authors wish to extend their acknowledgment to all people involved in the LIFE FENIX Project, as well as the European LIFE Financing Programme. In addition, they want to acknowledge the support of The Circular Lab founded by Ecoembes.

Waste collection presents a significant influence in the environmental sustainability of municipal solid waste (MSW) management. Conventional door-to-door collection consumes high amounts of fuel for waste transportation, thus generating significant direct greenhouse gas emissions (GHG). Pneumatic collection emerges as an alternative to conventional trucking system, comprised by an underground network of long distance pipelines that carries MSW fractions to a central collection plant where the waste is collected and compacted. Such systems represent a way of arranging waste collection in densely populated urban areas and have recently been used in the design of smart cities to control waste flows. While this technology apparently reduces direct air emissions, suffers from large energy demand derived from vacuum production for waste suction. This work compares both conventional door-to-door and pneumatic collection systems from a life cycle approach, obtaining that the latter accounts for 5 and 3 times more energy demand and CO2-eq. emissions than conventional collection, respectively. Results suggests that the electricity consumption and the origin of electricity have a significant influence on the results, since vacuum production is responsible for more than 99 % of the total impacts for pneumatic scenario, while diesel for trucking accounts to around 70 % of the conventional system impacts. Greener electricity mixes and less energy consuming materials are required in order to ensure the environmental sustainability of pneumatic systems. The authors are grateful for the funding of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through the Ceres-Procom: Food production and consumption strategies for climate change mitigation (CTM2016-76176- C2-1-R) (AEI/FEDER, UE). The authors wish to extend their acknowledgment to all people involved in the LIFE FENIX Project, as well as the European LIFE Financing Programme. In addition, they want to acknowledge the support of The Circular Lab founded by Ecoembes.