Environmental experience effects in life cycle assessment

Research Collection Doctoral Thesis Environmental experience effects in life cycle assessment Author(s): Caduff, Maria L. Publication Date: 2013 Per...
Author: Julius Grosser
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Research Collection

Doctoral Thesis

Environmental experience effects in life cycle assessment Author(s): Caduff, Maria L. Publication Date: 2013 Permanent Link: https://doi.org/10.3929/ethz-a-007608853

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ETH Library

DISS. ETH NO. 20881

ENVIRONMENTAL EXPERIENCE EFFECTS IN LIFE CYCLE ASSESSMENT

A dissertation submitted to ETH ZURICH

for the degree of Doctor of Sciences (Dr. sc. ETH Zurich)

presented by Maria Louise Caduff Dipl. Umwelt-Natw. ETH

born July 1st, 1977 citizen of Cumbel (GR), Switzerland

accepted on the recommendation of Prof. Dr. Stefanie Hellweg, examiner Prof. Dr. Volker Hoffmann, co-examiner Prof. Dr. Mark Huijbregts, co-examiner Dr. Annette Koehler, co-examiner

2013

Summary Products and processes are constantly changing and improving over time and seldom remain unmodified over a longer time span. Both product properties as well as manufacturing processes are in constant motion. For instance, product size and maturation, process lay-out, and manufacturing efficiency are among the many factors that can cause changes during one of the stages of a product’s life, such as the production phase, use phase or disposal phase. All these modifications and causes can be grouped under the common denominator “experience effects”. Early 20th century, the airframe manufacturing industry was the first to observe that with an increasing amount of produced airframes, the unit labor costs declined at a constant rate. From that time on, many actions have been taken to model this cost decline for numerous processes and technologies and to understand the reasons behind this experience effect. Nowadays, experience effects are divided into two major influences, namely, scaling and learning effects. Classically, scaling effects describe the effects an increasing or decreasing product size or production capacity has on the production costs of the product. Learning is the process of gaining knowledge over time about for instance, new materials or more optimized routes for the production, use or disposal of the product. This new knowledge generally leads to reduced production costs. Many production factors, such as material and utility consumption, emissions, and amount and types of waste may also influence the environmental flows of these technical systems and hence the environmental impact of the product. A technique to quantify the environmental impact is Life Cycle Assessment (LCA). This “cradle-tograve” approach includes all materials and processes required, from the raw material extraction, manufacturing processes, use phase related processes and materials up to the product disposal route. The result is an assessment of all direct and indirect environmental impacts caused during the whole life of the product. First, an inventory of all material and energy flows is gathered. These inventories are then assessed using one or several impact assessment indicators, such as Global Warming Potential (GWP) or Eutrophication Potential (EP). LCA studies are commonly performed to compare products, processes or technologies amongst each other to identify the environmentally best product, process or technology. Although the products, processes or technologies have the same functional unit, such as the production of 1 kWh of electricity, the size or developmental stage might differ between the compared options. For instance, the production of heat can take place in a bio waste pilot plant or in an industrial furnace operated with natural gas. Such comparisons neglect experience effects and weaken the outcome of a comparative LCA study. The incorporation of experience effects in Life Cycle Assessments (LCA) has been a constant but quiet topic in LCA over the last two decades. Several scientists and LCA practitioners have pointed out the need for research on experience effects in LCA to investigate the influence of these effects on the outcome of LCA studies as well as to provide a method to model and incorporate these effects in LCA studies. This knowledge gap is the focus of this thesis. Specifically, this thesis has the goal to explore if and in which way experience effects influence the environmental flows and impacts of components, equipment and entire plants and to quantify the experience effects on both an inventory and impact assessment level. This research includes a range of case studies, focusing mostly on fossil and renewable energy technologies over a wide range of sizes and technological stages. This focus was chosen due to the existence of many LCA studies in this field, which include new energy technologies as well as established, mature energy technologies. Combined with the current political interest to reduce greenhouse emissions, the incorporation of experience effects into such studies help to improve the accuracy of the LCA results which in turn give guidance to policy makers about the environmental performance of energy technologies. Another case study focusses on different waste XIII

water treatment plants, both small and large scale, which are in their infancy. Adding such a case study widens the scope of the thesis by investigating if similar experience effects also take place in a different technical field. The research reveals that environmental flows are significantly influenced by experience effects. A non-linear relationship in the shape of a power law between product size and inventory parameters as well as product size and impact assessment is, in most cases, found. Mainly, a positive relationship is observed; however not in all cases is a large product size environmentally beneficial. To model the experience effects, the life cycle inventories are harmonized and each inventory flow is parameterized individually according to size. This approach however requires large empirical data sets. It is shown that the influence of pure size scaling effects can also be derived theoretically by applying an engineering-based size model. This approach, combined with the empirical modeling of experience effects enables to divide learning from scaling. Overall, this thesis contains explorative research on experience effects in Life Cycle Assessment. Whilst few studies have been performed on the modeling and impact of environmental experience effects in LCA so far, this thesis provides evidence of the significant effect it can have on LCA results. Further research is recommended on the extrapolation of the found scaling factors beyond the reported size range as well as on other technologies. Currently, very few scaling factors exist, limiting the direct applicability; however the approaches presented in this thesis provide a starting point and a guideline for further investigations on experience effects for other products and technologies.

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Zusammenfassung Produkte sowie Prozesse verändern und entwickeln sich dauernd weiter und bleiben selten über einen längeren Zeitraum konstant. Sowohl Produkteigenschaften als auch Produktionsprozesse verwandeln sich fortlaufend. So gehören Parameter wie etwa Produktgrösse, Marktreifungsprozess, ProzessLayout oder Produktionseffizienz zu den vielen Faktoren, die zu Veränderungen im Lebenszyklus eines Produktes führen können, wie etwa während der Produktions-, Nutzungs- oder Entsorgungsphase. Sämtliche Veränderungen sowie deren Ursachen werden unter dem gemeinsamen Begriff “Erfahrungseffekte“ zusammengefasst. Am Anfang des zwanzigsten Jahrhunderts beobachteten Flugzeughersteller zum ersten Mal, dass die Arbeitskosten pro produzierter Einheit mit zunehmenden Produktionsmengen mit einer konstanten Rate abnahmen. Seither wurde viel unternommen um diese Rate für zahlreiche Prozesse und Technologien zu modellieren, wie auch die Hintergründe der Kostenveränderung zu begreifen. Heutzutage werden Erfahrungseffekte in zwei Subeffekte unterteilt, nämlich Skalen- und Lerneffekte. Üblicherweise beschreiben Skaleneffekte den positiven oder negativen Einfluss von Produktgrösse oder Produktionskapazität auf die Produktionskosten. Lernen ist der Prozess des Erwerbs von Kenntnissen über die Zeit, zum Beispiel bezüglich neuen Materialien oder optimierten Produktionsketten für die Produktion, Nutzung oder Entsorgung des Produktes. Das erworbene Wissen führt üblicherweise zur Kostenreduktion. Viele Produktionsfaktoren, wie Material- und Energieverbrauch, Emissionen sowie Art und Menge des Abfalls, beeinflussen umweltrelevante Flüsse des betrachteten Systems und somit auch die Umweltwirkungen des Produktes. Eine Methode zur Bestimmung der Umweltwirkungen ist die Ökobilanzierung. Der “cradle-to-grave” Ansatz (“von der Wiege bis zur Bahre”), umfasst alle direkten und indirekten Umweltwirkungen während des gesamten Lebenszyklus, von Rohstoffherstellung, Produktionsprozessen, Nutzung bis zur Entsorgung des Produktes. Zuerst wird ein Inventar aller Material- und Energieflüsse erstellt, welche anschliessend auf ihre Umweltwirkungen untersucht werden. Dazu werden Umweltindikatoren, wie Treibhausgaspotential oder Eutrophierungspotential, verwendet. Ökobilanzstudien werden häufig erstellt um die Umweltprofile von Produkten, Prozessen oder Technologien zu vergleichen und die umweltfreundlichste Option zu eruieren. Die zu vergleichenden Produkte, Prozesse und Technologien verfügen über die gleiche funktionelle Einheit, wie zum Beispiel eine Kilowattstunde Elektrizität, jedoch ist die Grösse oder der Entwicklungsstand zwischen den zu vergleichenden Produkten nicht immer identisch. Zum Beispiel, kann die Produktion von Wärme einerseits in einer Pilotanlage mit biogenen Abfällen erzeugt werden, aber auch in einer Erdgas-Industriefeuerung. Solche Vergleiche vernachlässigen die Skalen- und Lerneffekte und schwächen die Resultate der vergleichenden Ökobilanzstudie. Die Einarbeitung von Skalen- und Lerneffekten in Ökobilanzen wurde über die letzten zwei Jahrzehnte immer wieder wahrgenommen und als Themengebiet zu welchem mehr Forschung nötig ist aufgelistet, jedoch wurde das Thema nur von wenigen Autoren erforscht. Verschiedene Wissenschaftler und Ökobilanzanwender haben den Bedarf nach mehr Forschung bezüglich Skalenund Lerneffekten in Ökobilanzen geäussert und dabei vor allem den Einfluss dieser Effekte auf die Ökobilanzergebnisse sowie eine Methode zur Modellierung und Einarbeitung dieser Effekte in Ökobilanzen hervorgehoben. Diese Wissenslücke bildet den Fokus dieser Dissertation. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erforschung von Skalen- und Lerneffekten auf die Umweltflüsse und Umweltwirkungen von Komponenten, Geräten sowie von ganzen Anlagen. Weiter will man solche Effekte sowohl auf Inventarebene als auch auf Wirkungsebene quantifizieren. Die Arbeit umfasst verschiedene Fallbeispiele, welche sich hauptsächlich auf erneuerbare und fossile Energietechnologien in XV

unterschiedlichen Entwicklungsstadien und über mehrere Grössenordnungen hinweg, fokussieren. Diese Technologien wurden ausgewählt da viele Ökobilanzstudien in diesem Bereich erstellt worden sind, welche sowohl ausgereifte Produktionsverfahren sowie neue Technologien berücksichtigen. In Kombination mit dem politischen Willen Treibhausgasemissionen zu reduzieren, wird die Berücksichtigung von Skalen- und Lerneffekten in Ökobilanzen dazu beitragen, die Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen. Dies kann wiederum Entscheidungsträgern eine Orientierungshilfe bezüglich der Umweltwirkungen der Energietechnologien bieten. Um herauszufinden ob Skalen- und Lerneffekte auch in einem anderen Sektor einen Einfluss auf die Ökobilanzergebnisse haben, wurde eine Fallstudie zur Abwasserreinigung hinzugefügt. Diese Fallstudie betrachtet Abwasserreinigungsverfahren welche sich in der Anfangsphase der Technologieentwicklung befinden und auf Klein- und Grossanlagen skaliert wurden. Die Forschungsarbeit hat aufgezeigt, dass Umweltflüsse signifikant durch Skalen- und Lerneffekte beeinflusst werden. Ein nicht-linearer Zusammenhang in Form eines Potenzgesetzes wurde in den meisten Fällen zwischen Produktgrösse und Inventarparametern, als auch zwischen Produktgrösse und Umweltwirkungen, festgestellt. Mehrheitlich wurde ein positiver Zusammenhang beobachtet. Allerdings nicht ausschliesslich, grössere Produkten und Anlagen sind nicht immer die umweltfreundlichere Variante. Um diese Zusammenhänge zu modellieren, wurden die Inventardaten harmonisiert sowie jeder Inventarfluss gemäss Produktgrösse parametrisiert. Dieser Ansatz benötigt allerdings grosse Datensätze. Ebenfalls wurde gezeigt, dass reine Skaleneffekte auch theoretisch anhand Ähnlichkeitsgesetze aus den Ingenieurwissenschaften hergeleitet werden können. Die Kombination beider Vorgehen ermöglicht eine Trennung der reinen Skaleneffekten von den Lerneffekten. Gesamthaft betrachtet beinhaltet diese Dissertation explorative Forschung zu Skalen- und Lerneffekten in Ökobilanzstudien. Bis heute haben nur wenige Studien den Einfluss dieser Effekte auf die Umweltwirkungen untersucht, sowie sich die Modellierung dieser Effekte zum Ziel gesetzt. Diese Arbeit bietet jedoch signifikante Anhaltspunkte zu diesen Themen. Weitergehende Untersuchungen zu der Extrapolierbarkeit dieser Ergebnisse ausserhalb der betrachteten Grössenspanne, sowie für andere Sektoren sind empfohlen. Da es heutzutage nur sehr wenige Umweltskalenfaktoren gibt, ist die breite Anwendung in Ökobilanzen limitiert. Diese Arbeit bietet allerdings einen Startpunkt und gibt Empfehlungen ab, wie weitere Untersuchungen auf den hier präsentierten Ansätzen aufgebaut werden können.

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