[发明专利]一种生命周期评价数据的质量评估方法

说明书

技术领域

本发明属于生命周期评价利用领域，尤其涉及一种生命周期评价数据的质量评估方法。

背景技术

生命周期评价方法是一种目前国际上评价环境影响的重要工具，它对产品或服务从原料获取直至产品的利用废弃全生命周期各阶段导致的环境影响进行最全面分析评估。但是生命周期评价过程所涉及的数据众多、来源广泛，容易引起评价结果的误差大，数据可靠性低等问题，从而影响评价结果在决策上的应用。因此进行生命周期评价数据的质量评估，对提高评价结果的可靠性，改善数据质量具有重要意义。

近年来生命周期评价数据的质量评估受到研究者越来越多的关注。评价LCA数据质量主要的方法通常是基于原始数据质量指标，首先得出原始数据的不确定度，然后通过清单数据计算的误差传递，获得清单结果的不确定性。其中原始数据质量指标法采用谱系矩阵,通过3～5个反映区域、时间和来源等属性的定性指标转化为定量指标表征综合数据质量指标(DQI)，由此确定原始数据的不确定度；而数据传播的不确定度基于原始数据质量指标(DQI)建立数据的随机分布，再通过泰勒级数展开算法、贝氏定理或蒙特卡洛的随机模拟获得清单结果的不确定度。另外，有些研究者将不确定度分析与敏感度分析相结合的方法，可辨识出LCA模型中具有高不确定度和高敏感度的关键数据，从而用以指出改进数据质量的关键数据。在使用广泛的生命周期评价软件，如Simpro,Gabi,ECO-KCL、eBalance等均采用基于蒙特卡洛模拟分析的数据质量评估。

综合文献报道的生命周期评价数据的质量评估方法可见，原始数据的不确定度计算通常通过数据的分级定性指标转化到定量指标，具有较多的主观因素；而原始数据和算法不确定度的误差传递则基于原始数据的不确定度给出概率分布函数再进行随机模拟，由于LCA评价的原始数据量大且可能发生多次数据传递，因此通过随机模拟进行清单数据的质量评估计算量大，而且随机模拟难以反映不同评价对象的特点。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种生命周期评价数据的质量评估方法，减少数据质量评估过程中的主观因素以及计算量。

技术方案：为实现上述目的，本发明中生命周期评价数据的质量评估方法，包括以下步骤：

步骤一：将评价对象在生命周期评价过程中的原始清单数据分为直接清单数据和间接清单数据两种类型，所述直接清单数据是评价对象直接排放输出物质的原始清单数据，所述间接清单数据是评价对象的输入物质的间接排放物质的原始清单数据；

步骤二：将评价对象各阶段的直接清单数据和间接清单数据分别转化到生命周期评价功能单位下各物质的直接清单数据和间接清单数据，用X_i,j表示i物质在生命周期评价中j子过程中的直接清单数据，用X’_i,j表示i物质在生命周期评价中j子过程中的间接清单数据；间接清单数据的第一参量W_k,j表示评价对象生命周期评价功能单位下输入物质k在生命周期评价中j子过程的消耗数量，间接清单数据的第二参量Y_k,i表示输入物质k的间接排放i物质的生命周期清单数据；

步骤三：对任意i物质，根据所述直接清单数据X_i,j的统计数据，计算确定其概率密度函数的平均值以及在95％置信区间的置信上限X_i,j(max)和置信下限X_i,j(min)；

根据所述间接清单数据X’_i,j的第一参量W_k,j的统计数据，计算确定其概率密度函数的平均值以及在95％置信区间的置信上限W_k,j(max)和置信下限W_k,j(min)；根据所述间接清单数据的第二参量Y_k,i的统计数据，计算确定其概率密度函数的平均值以及在95％置信区间的置信上限Y_k,i(max)和置信下限Y_k,i(min)；

步骤四：对任意i物质，根据直接清单数据X_i,j的平均值置信上限W_k,j(max)和置信下限W_k,j(min)计算直接清单数据X_i,j的不确定度σ1_ij；