• Nem Talált Eredményt

B. Kísérleti rész

3 Laboratóriumi kísérletek NyHL-ek kezelésére

3.1 Anyagok és módszerek

3.1.5 A környezeti életciklus-elemzés és életciklus költség- költség-elemzés

Az LCA keretrendszerét az ISO 14040:2006-os szabvány írja le (lásd 29. ábra), ami a következő négy lépést definiálja:

1. Cél és vizsgálati terület meghatározása

2. Életciklus-leltár elkészítése (LCI – Life cycle inventory) 3. Hatásvizsgálat (LCIA – Life cylce impact assessment)

4. Interpretáció. (Fleischer and Schmidt 2000; DIN-ISO 14040 2006; DIN-ISO 14044 2006; Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001)

29. ábra: Az LCA szerkezete (DIN-ISO 14040 2006)

51 Az LCA egy iteratív folyamat, azaz a kivitelezési folyamat során keletkező tudást, információkat folyamatosan használni kell a korábbi lépések javítására, fejlesztésére.

Például, ha a leltáranalízis során kiderül, hogy a felhasználandó adatbázis lényegesen bonyolultabb, mint az várható volt, a kutatási területet esetleg újra kell gondolni, az elemzés átláthatóságának érdekében (DIN-ISO 14040 2006; DIN-ISO 14044 2006).

Cél és vizsgálati terület meghatározása

Az LCA tárgyának és vizsgálati területének meghatározása hatással van a végeredményre, ezért már ennél a lépésnél körültekintően kell eljárni (DIN-ISO 14040 2006; DIN-ISO 14044 2006; H. Baumann and Tillman 2004). Az LCA-hoz köthető személyek két csoportra oszthatók: a felhasználó, aki megrendeli az elemzést; és maga az elemző, aki elkészíti azt. A célok definiálása gyakran egy bizonytalan tárgymegjelöléssel kezdődik, amit a megrendelő határoz meg, majd ezt a kivitelező konvertálja LCA specifikus céllá. A cél ismeretében aztán az LCA szakember meghatározza a vizsgálati területet, ami megfelelő kapcsolatot teremt a megrendelő kívánalmai és a kivitelezhetőség között (DIN-ISO 14040 2006; DIN-ISO 14044 2006; Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001; H. Baumann and Tillman 2004). A cél alapvető elemei a következők:

- Felhasználási cél

- Tanulmány elkészítésének oka - Célcsoport (DIN-ISO 14040 2006)

A kutatási terület meghatározása definiálja a tanulmány méretét és a felhasználni kívánt módszereket, melyek a legalkalmasabbak olyan eredmények eléréséhez, amelyek kielégítik a felhasználó, megrendelő igényeit (H. Baumann and Tillman 2004). Ezek a következők lehetnek:

- a termékrendszer, vagy egyéb rendszer, ami az összehasonlítás tárgyát képzi, - a rendszer funkciói,

- a funkcionális egység és a referenciaáram, - rendszerhatárok

- módszerek, például: allokációs módszerek, cut-off kritériumok, hatáselemzés módszerei, hatáskategóriák,

- feltételezések (Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001; H. Baumann and Tillman 2004).

Folyamatok és alternatív termékek összehasonlításához szükség van egy kvantitatív bázisra, amit funkcionális egységnek nevezünk. Ez inkább egy absztrakt egység, míg a referenciaáramot használjuk a funkcionális egység konkretizálására (30. ábra). Például, ha kilogramm elektronikai hulladék a funkcionális egység, akkor a referenciaáram lehet a fejenként keletkező elektronikai hulladék szorozva az átlagos lélekszámmal egy adott referenciaévben. szignifikáns hatása van arra. Az ISO 14040:2006-os szabvány ajánlása szerint:

„Ideális esetben a rendszermodell határait elemi anyagáramok alkotják”10 (DIN-ISO 14040 2006)

Azaz minden áramnak a természetből kellene erednie, például fosszilis erőforrások, míg minden kimenő áramnak a természetbe áramolnia, például levegőbe, talajba, vagy felszíni vizekbe. Ez gyakran nem kivitelezhető, mivel így a rendszer túl nagy, és nehezen átláthatóvá

10 eredeti: „Ideally, the product system should be modeled in such a manner that inputs and outputs at its boundary are elementary flows‖

válna. Ilyenkor alkalmazzuk az ún. cut-off kritériumokat, ami a cél szempontjából elhanyagolható rendszerelem elhagyását jelenti (DIN-ISO 14044 2006; DIN-ISO 14040 2006;

Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001). Rendszerhatárok nem csak a technoszféra és ökoszféra között húzhatók, hanem a technoszférán belül is, valamint definiálhatunk időbeli és térbeli határokat.

Rendszerhatárok

A rendszer határai nem lehetnek túl szélesek, és nem is szűkülhetnek be egy pontra.

Mindkét szélsőségnek megvan a maga jól definiált, tulajdonképpen evidens hátránya.

A túl tág határok nehezen felügyelhetők, a be- és kilépő áramok között elveszne az elemzést végző, és ezekből eredően az eredmény megbízhatósága, pontossága kétséges volna. Az ilyen elemzések hátránya a pontatlanságon kívül, a túl nagy költség és időigény. A túl szűk rendszerhatár pedig kevés adatot dolgoz fel, az eredmények így általánossá válnak, nem lesznek jellemzőek az adott rendszerre, azaz semmilyen releváns információtartalmat nem hordoznak.

Leltáranalízis

A leltáranalízis során adatokat gyűjtünk a meghatározott rendszerhatárokon belül. Ezek az adatok információkat hordoznak meghatározott folyamatok inputjairól, outputjairól tekintettel az energiafelhasználásra, nyersanyag-felhasználásra valamint különböző emissziókra. A leltár két részre osztható:

1. a fő rendszer (foreground system), ami a vizsgálat középpontjában áll, valamint a 2. háttér rendszer (background system), ami tulajdonképpen a fő rendszer kiszolgáló

folyamatokból áll.

A háttér rendszer általában könnyen hozzáférhető, nyilvános adatbázisokra épül, míg a fő rendszer adatai aprólékosabbak, pontosabbak, saját mért illetve számított adatokon alapszik, mivel az képzi a vizsgáltunk elsődleges tárgyát. Az adatgyűjtés minden esetben igen számítás- és időigényes folyamat.

Az adatgyűjtés után azokat rendszerbe kell állítani. Sankey-diagramok, vagy egyszerű folyamatábrák segítségével lehet vizualizálni a modellezett eljárás-technológiát. A leltáranalízis végeredménye az elemzett termék valamelyik (vagy teljes) életciklus szakaszához tartozó input-output lista.

Hatáselemzés

A leltárelemzés adja a hatáselemzés alapját, ami tulajdonképpen a potenciális környezeti hatások elemzését jelenti, speciális hatáselemzési módszer segítségével.

A hatáselemzés két fő lépést foglal magába:

1. osztályozás és 2. karakterizáció.

Az osztályozás során az adatokat csoportosítjuk, és egy vagy több jellemző hatáskategóriához rendeljük. Például a szén-dioxid, metán és egyéb ÜHG-ok a global warming potential (GWP) hatáskategóriához lesznek rendelve a CML2001 módszeren belül, azonos üvegházgáz (ÜHG) tulajdonságuk miatt.

A karakterizációs lépésben minden besorolt input-output adathoz hozzárendeljük a megfelelő mértékű hatást. Ezt többnyire egy referencia vegyülettel fejezik ki. Például a GWP kilogramm CO2 ekvivalenciában fejezik ki, és minden ÜHG gáznak megvan a specifikus GWP értéke az IPPC11 ajánlása alapján (Roland Hischier and Weidema 2010).

Minden hatáskategóriát egymagában kell értékelni, összehasonlításuk nem lehetséges, mivel mindegyik mást és mást fejez ki. Például a global warming potential nem hasonlítható össze a human toxicity potentiallal.

11 Intergovernmental Panel on Climate Change

53 LCA készítők előszeretettel alkalmazzák a középpontú indikátorokat (lásd 31. ábra) mivel ezek kisebb hibahatárral fejezik ki a vizsgált modell hatását. Ezen kívül különböző sorsmodellek alkalmazásával lehetséges az ún. végpont indikátorok alkalmazása is. Az újabb karakterizációs modell alkalmazása újabb bizonytalansági tényezőt jelent a végeredményekben (JRC 2010).

31. ábra: A középpont és végpont környezeti indikátorok fejlődése (DIN-ISO 14044 2006)

Interpretáció

Az interpretáció folyamán határozzuk meg az elvégzett LCA eredményeinek jelentőségét, amit több szempontból is meg kell vizsgálnunk. Ilyenkor lehetőség van az elemzés korlátainak megállapítására. Az interpretációnak minden esetben világos, átlátható és közérthető eredményt kell felmutatnia, ami teljes harmóniában áll a vizsgálat elején lefektetett célokkal és vizsgálati területtel (Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001; DIN-ISO 14040 2006; DIN-ISO 14044 2006).

„Contributional” kontra „Attributional” LCA

Az éleciklus-elemzésen belül megkülönböztetünk még két elemzési módszert. Az attributional vagy tulajdonság LCA az ún. leíró elemzés, ami csakis a vizsgált termékre vagy folyamat környezeti tulajdonságaira koncentrál, ezért a keletkező melléktermékeket, illetve az életciklushoz kapcsolódó egyéb folyamatokat, – például energia előállítása –, nem veszi figyelembe, illetve allokációs módszerekkel kizárja az elemzésből.

A contributional vagy következmény LCA nem alkalmaz, – illetve igyekszik elkerülni – az allokációt, és a rendszerhatárok kibővítésével a mellékfolyamatok hatásait, valamint a különöző forgatókönyvek okozta változásokat is vizsgálja. (Rehl, Lansche, and Müller 2012;

JRC 2010). Jelen dolgozat a következmény LCA eszközét alkalmazza a technológiák összehasonlításához.

Életciklus-költségelemzés (LCC) (VDI 2005)

A LCC-t az USA-ban fejlesztették ki nagyprojektek gazdaságossági számításaihoz. Később már kész termékek és folyamatok esetében is használták kereskedési politika kialakításához, illetve jövőbeli fejlesztések feltérképezéséhez. A 32. ábrán jól látható, hogy a termék, illetve

tevékenység tervezésekor a költségek és a várható környezeti hatások a leghatékonyabbak azok optimalizálásának szempontjából (Middendorf, Schischke, and Hagelüken 2005; Simon, Lukács, and Tamaska 2006).

32. ábra: A költségek és környezeti hatások tervezhetősége az életciklus során (Middendorf, Schischke, and Hagelüken 2005)

Az LCC tehát a termék vagy a szolgáltatás teljes életciklusa során felmerülő költségek és hasznok optimalizálására hivatott. Ezért a következő területek igen fontosak:

- előrejelzés: az alternatívák költsége és bevétele, valamint a monetárisan nem kifejezhető következmények prognosztizálása, ami lehetővé teszi azok összehasonlítását.

- reprezentáció: a generált faktorokat úgy kell kialakítani, hogy a döntéshelyzetet valóban támogassák

- transzparencia: a vizsgálat tárgyához kapcsolódó költségeket és bevételeket nem csak generálni kell, hanem a befogadó számára érthetővé kell tenni.

- kialakítás: már a döntéshozás elején fel kell ismerni az optimális kialakítás valamint a költségek és bevételek alakíthatóságának lehetőségét, és ez utóbbit a költségek csökkentésére kell felhasználni.

Az eredmények alkalmazhatók logisztikai, termelési, használati, marketing koncepciók közötti választásokhoz.

Szoftver

A disszertációban alkalmazott szoftver a német PE-Europe GmbH és a Suttgarti Egyetem Építészeti Fizika Tanszéke (Lehrstuhl für Bauphysik, korábban a Lehstuhl für Kunststoffprüfung) GaBi részlegének (Ganzheitliche Bilanzierung) kooperációjából született elemző alkalmazás, amelynek neve GaBi v. 4.2. Pontosabb működésére a tanulmányban nem térek ki. A program lehetőséget nyújt az LCA és LCC kivitelezésére és kiértékelésére különböző indikátorok segítségével (Volz 2008; IKP_Stuttgart and PE_Europe 2003).

Az indikátorok

Az elemzéshez a CML 2001 és a ReCiPe indikátor család elemeit használtam.

A CML 2001 a Leideni egyetemen kifejlesztett indikátor csoport, ami középpont kategóriákban adja meg több mint 1700 különböző anyagáram hatását. A hatáskategóriák a következők (Guinée, Gorrée, and Heijungs 2001):

- nyersanyagok kimerítése (ADP) [kg Sb ekvivalencia] – az elsődleges nyersanyagforrások fogyása az antimonhoz viszonyítva

- globális felmelegedési potenciál (GWP) [kg CO2 ekvivalencia] – CO2 tömegegységével egyenértékű ÜHG kibocsátása

- savasodási potenciál (AP) [kg SO2 ekvivalencia] – SO2 tömegegységgel egyenértékű a környezet savasodását okozó anyagok kibocsátása

55 - eutrofizációs potenciál (EP) [kg foszfát ekvivalencia] – foszfát tömegegységben

kifejezett, a környezet tápanyagbeli feldúsulását elősegítő anyagok kibocsátása - humán toxicitási potenciál (HTP) [kg DCB ekvivalencia] – diklór-bifenil

tömegegységben kifejezett humán toxikus anyagok kibocsátása

- fotokémiai ózonképző potenciál (szmog képződés) (POCP) [kg etilén ekvivalencia] – etilén tömegegységben kifejezett szmog képző anyagok kibocsátása

- ózonkárosító potenciál (ODP) [kg CFC(11) ekvivalencia] – CFC(11) tömegegységben kifejezett ózonkárosító anyagok kibocsátása

- kumulatív (vagy összesített) energiaigény (CED) [MJ ekvivalencia] –energia-egységben kifejezett teljes energiaigény

- szárazföldi ökotoxicitás (TETP) [kg DCB ekvivalencia] – diklór-bifenil tömegegységben kifejezett ökotoxikus anyagok kibocsátása

A ReCiPe módszer középérték és végindikátorokat is tartalmaz (lásd 31. ábra). Ez tizennyolc középpont indikátort és három végpont indikátort jelent. Mindkét indikátorcsoport figyelembe veszi a technológiákhoz és termékekhez köthető három emberi viszonyt, így súlyozza a következő szempontok szerint (Goedkoop et al. 2012):

- egyéni (individualist): rövid távú hatások, optimista megközelítés, miszerint a technológia képes problémák kezelésére

- hierarchista (hierarchist): kiegyezéses szempont, amit gyakran tudományos modellnek is neveznek, a lehetőségek tudományos alapú mérlegelését tartja szem előtt

- egyenlőségre törekvő (egalitarian): hosszú távú hatások, elővigyázatossági modell.

A szociális hatások vizsgálatára alkalmazott foglakoztatási potenciál a technológiákhoz kapcsolódó fajlagos munkaórák számában jelenik meg.

A környezeti politika kialakításánál az 1. egyenletnek megfelelő képlettel súlyoztam a technológiai alternatívák környezeti ökonómiai és szociális hatásait (Szita Tóthné 2013) nyomán. A kapott indexek segítségével a technológiák sorba állíthatók.

1. egyenlet: A technológiák környezeti, ökológiai és szociális indexeinek egyenlete

ahol,

Ii: Az adott i-edik technológia indexe

xi: Az i-edik technológia környezeti ökonómiai vagy szociális tulajdonságnak mérőszáma xmax: A legmagasabb mérőszám a vizsgált technológiák között

xmin: A legkisebb mérőszám a vizsgált technológiák között

Munkám során azonos súlyozást végeztem a HEEB kategóriákra illetve a komponensekre is.

3.2 A fémanalízis eredményeinek értékelése

A következő fejezet a 3.1.2.2-es fejezetben leírt analitikai vizsgálatok eredményeit írja le.

Célja a kezeletlen NyHL fémtartalmának közöelebbi megismerése, és az ismeretek beépítése az LCA modellbe (lásd 17. ábra)

Különböző szemcseméretű frakciók vizsgálata (sósavas kioldás)

Az 33. ábrán jól látható, hogy a hagyományos sósavas (37 m/m%) feltárás ICP-OES vizsgálat eredményei szerint a kisebb szemcseméretű frakcióban dúsulnak fel a nagyobb sűrűségű fémek, amelyet az irodalmi részben bemutatott szakirodalom is alátámaszt (Oki, Yotsumoto, and Owada 2004; Guo et al. 2011). Ez alapján, valamint a szemcseméret csökkenéssel növekvő fajlagos felület növekedése és az oldási hatékonyság növekedésének