生命周期评价中不确定性驱动的系统边界扩展概念框架

《Journal of Cleaner Production》：A conceptual framework for uncertainty-informed system boundary expansion in life cycle assessment

　　摘要：- 提出了一种基于不确定性信息的LCA系统边界扩展框架。- 开发了一种随机模拟框架，用于在受控条件下测试LCA。- 同时考虑影响显著性和数据置信度，有助于减少截断误差。**引言**生命周期评价在环境决策中发挥着至关重要的作用。这一ISO标准化方法从"从摇篮到坟墓"的角度审视产品或服务，旨在量化其在整个生命周期各阶段的累积环境影响。然而，这一全面的范围也带来了实际的时间、资源和数据可用性方面的约束，导致不可避免的系统简化，遗漏了系统要素（通常称为截断或截断误差），贯穿所有LCA研究。LCA通常从前景系统分析开始，收集主要数据，然后扩展到更广泛的背景系统，这些系统使用次要数据进行建模。ISO标准在定量指导方面提供的有限指导，除了使用截断标准外，导致了LCA中被广泛认可的悖论：实践者必须完全评估被排除的过程，才能证明排除它们的合理性。当前的LCA通常在主要供应链周围预设系统边界，并将其他上游分支视为可忽略或已由排放因子充分代表。然而，聚合高影响分支可能会导致热点遗漏或错误归因，因为这种系统的代表性在很大程度上依赖于主要供应链主导整体影响的假设。主流程的选择也可能偏向一个或一组指标，例如CO2当量排放，从而遗漏在其范围内主导其他指标（如水资源使用、酸化或富营养化）的供应链要素。因此，我们认为，实现定量化系统边界识别的核心挑战在于超越预设的供应链方法，并开发一个系统化的程序来确定前景系统中的哪些过程应该被包含和扩展，哪些可以被省略。**材料与方法**本节分为两个主要组成部分。2.1节详细介绍了所提出的迭代边界扩展算法的数学和概念框架，包括1）建模设置步骤（即前景系统定义和集合初始化）（图1-绿色），2）热点识别步骤（即系统定义、活动集合的清单分析、蒙特卡洛模拟、贡献计算和热点确定）（图1-紫色），以及3）系统更新。**结果**总体而言，合成系统的扩展行为结果表明，在选定的合成配置下，1）所提出算法在系统边界扩展方面的适用性，以及2）随机模拟框架作为测试平台在检验系统配置影响方面的有效性。首先，生命周期系统边界扩展的随机模拟算法按照设计运行。我们的结果显示，截断阈值θ**讨论**在本研究中，我们提出了两种互补方法：1）基于逐步排放因子方法和不确定性信息的系统扩展算法，通过不确定性信息的热点识别（同时使用平均贡献和尾部份额标准）迭代决定每个过程是否应该扩展或保持聚合；2）一个生成具有明确建模不确定性的根过程树的合成建模框架，实现受控测试。**结论**本研究引入了一个概念性的、基于不确定性的框架，用于生命周期评价中系统边界的迭代扩展，通过热点扩展和基于影响的截断定量规则，提供清晰、可重复的工作流程来确定产品系统中哪些过程应被包含和扩展或省略，并利用上游流程固有的树状结构。我们的方法本质上鼓励实践者记录演变过程。**作者贡献声明**Tao Dai：撰写——审阅与编辑、撰写——原稿、可视化、验证、软件、资源、方法学、调查、形式化分析、数据整理、概念化。Corinne D. Scown：撰写——审阅与编辑、监督、资源、资金获取。**利益冲突声明**作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：C.D.S.在Cyklos Materials拥有财务利益。**致谢**本材料基于联合生物能源研究所的工作，该研究所由美国能源部、科学办公室、生物与环境研究项目在劳伦斯伯克利国家实验室与美国能源部之间的合同编号DE-AC02-05CH11231下提供支持。本研究还得到了美国能源部、关键矿产与能源创新、生物能源技术办公室的支持。美国政府保留权利，出版社亦