填补制药生产生命周期评估（LCA）的数据缺口：通过扩大实验室数据规模来估算能源消耗

《ACS Sustainable Chemistry & Engineering》：Closing Data Gaps for LCA of Pharmaceutical Production: Estimating Energy Usage by Upscaling Laboratory Data

本研究提出一种基于实验室数据 upscaled 工业级能耗估算方法，涵盖API合成、制剂压片及辅助操作（如HVAC、废物处理），通过过程设计计算（PDCs）和通用流程图映射，显著提高碳足迹评估精度，减少环境影响低估风险。

　　在当今全球对可持续发展日益关注的背景下，制药行业因其显著的环境影响而成为研究的重点。制药生产不仅涉及复杂的化学反应和工艺流程，还伴随着大量的能源消耗和碳排放，这些因素共同构成了其对环境的负担。据估计，美国医疗健康部门占全国温室气体（GHG）排放量的9%至10%，其中处方药物的贡献约为10%。而在澳大利亚、英国、加拿大等OECD国家，制药行业对GHG排放的贡献则在8%至25%之间。这些数据表明，制药行业的碳足迹已成为全球环境问题中的重要组成部分，迫切需要通过更精确的评估方法来减少其对环境的影响。

然而，目前对制药行业进行生命周期评估（LCA）时，往往受到生命周期清单（LCI）数据不足的限制。传统的LCI估算方法通常忽略了关键操作，如废物处理和药片制备，并依赖于一些粗略的假设，导致对环境影响的评估不够全面。因此，为了弥补这些不足，研究者们提出了基于实验室数据进行工业尺度扩展的新方法。该方法不仅包括活性药物成分（API）的合成和药片的制备，还涵盖了辅助操作，如加热、通风与空调（HVAC）、废物处理和设备清洁等。通过这一方法，可以更准确地估算单位操作的能源使用情况，从而提升LCA的可靠性。

在该研究中，提出了一种逐步的估算方法，用于从实验室数据扩展到工业生产。首先，通过专利数据库和同行评审文章进行文献检索，识别出API合成和药片制备的实验步骤。接着，将这些实验室步骤映射到工业尺度上的相关单元操作（UOs），并整合到一个工艺流程图（PFD）中，以展示这些操作之间的相互关系。最后，利用推荐的方法对每种单元操作的能源使用进行估算，并提供简化方法以应对数据不全的情况。这种方法不仅适用于API合成，也适用于固体制剂的生产，并且能够灵活适应不同的工业规模和操作条件。

为了支持这一方法的应用，研究者还开发了一个通用的PFD，用于辅助LCA实践者将实验室过程转化为工业尺度的流程图。此外，还提供了一系列指导原则，帮助估算每种单元操作的能源使用，特别是在推荐方法和简化方法之间进行选择。对于一些关键单元操作，如HVAC系统、废物处理和设备清洁，研究者们参考了工业案例研究和相关文献，以确保估算的准确性和适用性。

在实际应用中，该方法被用于估算六种选定药品的能源使用和碳足迹。结果表明，新的估算方法在能源使用方面显著高于现有方法，尤其在Lidocaine、Diclofenac、Paracetamol和Ibuprofen等药品上，能源使用量超过了现有方法的102%以上。这种差异主要来自于之前被忽略的辅助操作，这些操作对总碳足迹的贡献超过17%。新的方法不仅在能源估算上更加准确，还能够更好地与工业参考数据对齐，从而支持更可靠的环境影响评估。

研究还进行了敏感性分析，以评估建模假设和数据异质性对结果的影响。结果显示，不同假设下的AHU（空气处理单元）能源分配对碳足迹有显著影响，尤其是在不同的生产线上。尽管结果在不同场景下有所变化，但AHU作为第二大贡献因素的地位始终保持不变。这表明，尽管存在不确定性，新的方法在工业应用中的稳健性得到了验证。

该研究的结论表明，新的估算方法能够更准确地评估制药生产中的工业能源使用，减少对环境影响的低估风险。它为LCA实践者提供了一种结构化的方法，以将实验室过程扩展到工业尺度，同时考虑辅助操作和不同场景下的能源使用情况。这种方法不仅适用于当前的制药生产，也为未来的研究和工业实践提供了有价值的参考。通过早期的评估，该方法有助于识别环境热点，为制药行业的可持续发展提供科学依据和支持。此外，该方法还为制药行业在开发阶段进行前瞻性LCA提供了新的思路，有助于在进入大规模生产前优化工艺流程和减少环境影响。