Programa de movilidad en Educación Superior para América del Norte

Tier II : Caso de Estudio. Aplicación de la Evaluación del Ciclo de Vida Módulo 14

Programa de movilidad en Programa de movilidad en Educación Superior para América Educación Superior para América

del Norte del Norte

Creado por:École Polytechnique de Montréal, Instituto Mexicano del

Petróleo & Universidad Autónoma de San Luis Potosí.

Módulo 14.“Evaluación del Ciclo de Vida (LCA)” : 4

pasos para la LCA, enfoques, software, base de

datos, subjetividad, análisis de sensibilidad,

aplicación a un ejemplo clásico.


REFERENC

IAS

Salazar E. Munnoch K. Samson R. Stuart P. “Assessment of opportunities for environmental impact reduction from newsprint production using Life Cycle Assessment (LCA)”, Tappi journal

Salazar E. Munnoch K. Samson R. Stuart P. “Development of a LCA Baseline Model for Newsprint Production”, Int J LCA

HUIJBREGTS M (1998a): “Application of Uncertainty and Variability in LCA. Part I: A General Framework for the Analysis of Uncertainty and Variability in Life Cycle Assessment”. Int J LCA 3:5, 273-280

HUIJBREGTS M (1998b): “Application of Uncertainty and Variability in LCA. Part II: Dealing with Parameter Uncertainty and Uncertainty due to Choices in Life Cycle Assessment”. Int J LCA 3:6, 343-351

Maurice B. et al; Uncertainty Analysis in Life Cycle Inventory. “Application to the Production of Electricity with French Coal Power Plants”; J. Cleaner Prod 8 95- 108 (2000)


Caso de Estudio. Aplicación de la

Evaluación del Ciclo de Vida. Demuestra la

aplicación de la LCA en un caso de estudio de

la industria de la Pulpa y el Papel incluyendo

la etapa de interpretación.

Tier II : PropósitoTier II : Propósito


A N T E C E D E N T E SA N T E C E D E N T E S

T i e r IIT i e r II


Tier II : ContenidoTier II : Contenido

* Para planeación estratégica. * En EIS para cuantificar y comunicar los impactos

ambientales.

* En EMS para demostrar mejoras ambientales continuas.

3. Panorama de como este modelo puede ser usado en la "Ideología del Ciclo de Vida":

2. Modelo de aplicación “Clásico” para identificar las oportunidades de mejora ambiental.

* Modelo de Interpretación incluyendo Análisis de Sensibilidad de Parámetros

* Evaluación de Impacto del Ciclo de Vida (LCIA)* Inventario de Ciclo de Vida (LCI)* Definición de meta y alcance

* Descripción del sistema estudiado

1. Ejemplo de caso de estudio de la aplicación de la LCA a una planta productora de papel periódico, incluyendo:

4. Preguntas de opción múltiple



ambientales.











Planta Integrada de papel periódicoPlanta Integrada de papel periódico

IntroducciónIntroducción

La ideología del ciclo de vida está siendo promovida entre

los diferentes sectores que involucran las cadenas de

producto. Este concepto implica que los impactos de todas las

etapas del ciclo de vida sean consideradas

comprehensivamente al tomar decisiones informadas en

patrones de producción y consumo, políticas y estrategias de

gestión. Una de las más efectivas maneras de aplicar el

concepto de Ideología del ciclo de vida en la industria de la

pulpa y el papel es usando la LCA en la evaluación de las

variantes del proceso.


Descripción del estudioDescripción del estudio La producción estándar de papel periódico en una planta

integrada TMP/DIP es el sistema en estudio. La principal cadena

de producción (i.e. bosques, aserraderos y plantas fabricadoras

de papel periódico) está localizada en Northern Ontario y es

manejada por la misma compañía.

La producción de bosques incluye

(en volumen): 75% abeto y 25% aspen.

Durante el invierno los troncos de abeto son

transportados a la planta integrada en camiones,

mientras el Aspen es vendido para contrachapado;

Por tanto éste no es incluido como parte del sistema.



Los maderos son producidos de troncos de abeto en

aserraderos "en sitio" y son vendidos para la industria de la

construcción; este producto también es excluido del sistema.

Los aserraderos "en sitio" proveen alrededor del 70% de las

astillas para TMP ("Thermo-Mechanical Pulping" o fabricación

termomecánica de pulpa) y 55% del combustible quemado en

la caldera. Astillas adicionales y combustible requerido para

cubrir

las necesidades de la planta son comprados en

los aserraderos locales y transportadas en

camiones a la planta integrada.


Descripción del estudioDescripción del estudio


El rendimiento del TMP es cercano al 95%. La refinación consume

70% de la electricidad total de la planta, pero parte de esta

energía es recuperada como vapor, lo que constituye 20% de la

cantidad total del vapor consumido en la planta. La fibra secundaria

suministrada al proceso DIP incluye viejos periódicos (old newspaper,

ONP) y aserrín recubierto especial (Coated Groundwood Specialty,

CGS); éstos son comprados principalmente en Ontario y USA y

transportados a la planta por camión o ferrocarril. El rendimiento del

proceso DIP por flotación con aire disuelto es cercano a 85%. Las

pulpas de los procesos TMP y DIP son suministradas a cuatro

máquinas de papel a razón de 4 a 1 respectivamente, para producir

papel periódico estándar. Este papel periódico es distribuido a

Ontario, Québec y ciudades de EUA por camión o ferrocarril.




El vapor requerido para el proceso es producido "en sitio" por las

siguientes fuentes de energía: combustible hog (44%), gas natural

(48%) y lodos (8%). La mayoría del vapor se consume en las

máquinas de papel (70% del vapor total del proceso). Los efluentes

de la planta integrada reciben tratamiento primario y secundario,

los lodos producidos en el efluente de la planta de tratamiento son

combinados con aquellos del proceso DIP y después deshidratados,

50% del lodo es quemado en la caldera y el resto es enviado a

rellenos sanitarios "en sitio".

Casi toda la electricidad consumida en la planta integrada (casi el

98%) es obtenida de la red de suministro, donde la mezcla de

energía "en la fuente" es la siguiente: 33% fósil (carbón), 39%

nuclear y 28% hidro.






ambientales.










Definición de meta y alcanceDefinición de meta y alcance

Definición de meta y alcance

(ISO 14041)

Evaluación deinventario(ISO 14041)

Evaluación deImpacto

(ISO 14042)

Interpretacióndel ciclode vida

(ISO 14043)

• Objetivos del estudio• Unidad funcional• Límites del Sistema • Unidades de proceso incluidas y excluidas• Categorías de datos • Asignación de Sub-productos• Requerimientos de calidad de datos

Principios y marco de referencia (ISO 14040)



El objetivo del estudio es construir un modelo base que pueda

ser usado para demostrar mejoras ambientales continuas y para

evaluar modificaciones futuras mayores.

La unidad funcional fue definida como la producción y

distribución de 1 tonelada de papel periódico con 10% de

contenido de humedad (tonelada métrica de aire seco); los

límites del sistema incluyen la cadena de producción, desde la

extracción de madera hasta la distribución del papel periódico

(de origen a destino final). La siguiente figura representa los

límites del sistema.

123

4




Definición de Meta y AlcanceDefinición de Meta y Alcance

Planta Integrada de Papel PeriódicoPlanta Integrada de Papel Periódico

El transporte de papel de desecho de almacenes y su

disposición en los rellenos municipales como alternativa de

reciclaje en la planta fueron modelados con el objetivo de

evaluar los cambios potenciales en el contenido DIP del

periódico.

El transporte de materias primas (i.e. troncos, astillas,

combustible y papel de desecho) está comprendido. El

transporte de papel de desecho de las calles a las instalaciones

de recuperación de material así como el transporte de químicos

a la planta de papel periódico están excluidos ya que es

insignificante en comparación con el transporte de materias

primas (Terrachoice 1997).

123

4



Ciclo de Vida de Origen a Destino final de la Producción de Papel Periódico

Generación de Vapor en sitio

Producción dequímicos

Producción deelectricidad

Producción dequímicos

Producción deCombustibles

fósiles

Silvicultura

OperacionesDe aserradero

lavadoPrecalen-tamiento-

Presión de refinación

Refinación atmosférica

espesado Limpieza Tamizado Latencia

DesechosDe refinado

Cleaning Screening Deflaking

Flotation Cleaning

Pulping

StockPreparation

Calendering/Reeling/Winding

Forming

Limpieza Tamizado Deflaking

Flotación Limpieza

PreparacionDel Stock

Calendering/embobinado/arrollamiento

Forming prensado secado

MÁQUINA DE PAPEL

Fabricación de papel

Pulpa sin tintaPulpa TM

desechos

Vapor a unidad de recuperación de calorElaboración Thermomecánica de pulpa- Deinking

Astillas

Troncos

Papel Periódico a imprenta

Planta integrada

Papel de desecho


Producción deelectricidad

Producción deCombustibles

fósiles


La impresión de papel periódico, su uso y disposición están

excluidos también porque se asume que las variantes del proceso

no afectan significativamente los impactos ambientales de estas

etapas. Por ejemplo, el incremento de contenido reciclado del

papel periódico afecta la facilidad de impresión y la apariencia de

los periódicos en las imprentas y, en consecuencia, más tinta es

requerida (Smook 1992). Sin embargo estos efectos son

insignificantes comparados con otros involucrados en este tipo de

modificaciones (e.g. más transporte de papel de desecho, menos

consumo de electricidad, menos papel de desecho para rellenos

sanitarios, etc.).


Planta Integrada de Papel PeriódicoPlanta Integrada de Papel Periódico123

4


La manufactura, mantenimiento y desmontaje de activos no

se incluyen en los límites del sistema ya que éstos son usados

para un gran número de unidades funcionales durante sus

ciclos de vida y su impacto para una unidad funcional es

insignificante.

Categorías de datos usadas en el estudio:

• Por tipo: medida, calculada, estimada

• Por fuente: primaria (del sitio/compañía estudiado) y

secundaria (de bases de datos comerciales)



4


De acuerdo a ISO, para procesos con efluentes que son

parcialmente subproductos y parcialmente desechos, las cargas

ambientales pueden ser destinados solo a los subproductos (ISO

1999). En este caso de estudio, las cargas ambientales se

asignan entre maderos, astillas y combustible porque la

producción de papel periódico depende de los últimos dos

efluentes para cubrir sus requerimientos de fibra y energía,

respectivamente, y de otra manera éstos deberían ser sustituidos

por otros materiales vírgenes. Sin embargo, el efecto de

enfoques de asignación alternativa en los resultados es evaluado

en la fase de interpretación.



4


Fuentes de Datos y Requerimientos de Calidad de los

Datos

Para el análisis de inventario se usan datos primarios para el

proceso con mayores contribuciones (i.e. planta integrada,

producción de electricidad) y datos secundarios para los

sistemas de respaldo con menos contribución (i.e. producción

de combustible y químicos, rellenos sanitarios industriales).

Modelamos el sistema en el software para LCA, SIMAPRO 5.1.

La producción de químicos y combustibles así como los

rellenos sanitarios son modelados usando bases de datos

comerciales. Los siguientes requerimientos de calidad de datos

fueron establecidos inicialmente:



4


Tiempo : El año de colecta del inventario es 2001. Son

deseables aquellos datos de cinco años antes.

Geografía : El sistema bajo estudio está localizado en

Northern Ontario. Datos de América del norte son deseables.

Tecnología : Tecnología promedio es deseable.

Sin embargo, solo las bases de datos para la producción de

combustibles coincidieron con estos criterios (i.e. base de datos

Franklin: Promedios Americanos 1995-1999). Para la producción

de químicos se usaron bases de datos europeas (i.e. IVAM y

BUWAL: Promedios Europeos 1990-1994; KCLECO: promedios

finlandeses 1992).



4


En el caso de químicos para los que no se disponían bases de

datos específicas (e.g. quelantes, coagulantes, floculantes y

polímeros), bases de datos generales (e.g. químicos orgánicos

ETH: promedios Europeos 1990-1994) son usadas en su lugar.

Los modelos para rellenos sanitarios están apoyados también

en bases de datos europeas (i.e. KCLECO).

El efecto de huecos entre los requerimientos de calidad de

los datos iniciales y la calidad real de los datos usados en el

modelo base es evaluado en la fase de interpretación.



4




ambientales.










Inventario de Ciclo de VidaInventario de Ciclo de Vida


• Datos primarios para

la producción de papel

periódico y electricidad

• Datos secundarios para

la producción de

combustibles y químicos

• Modelo en SIMAPRO

• Inventario agregado

por 1 entrada


(ISO 14041)



(ISO 14042)


(ISO 14043)





4

Los resultados del inventario por 1 entrada de papel periódico,

incluyen cientos de sustancias, de las cuales, las más

importantes en términos de masa están presentadas y serán

discutidas en esta sección. Con el objetivo de tener una mejor

visualización, hemos agrupado las sustancias del inventario y

presentado los resultados en gráficas, mostrando la contribución

de diferentes sistemas de proceso a la cantidad total de

sustancia emitida. Note que en algunos casas las escalas han

sido modificadas para mostrar todas las sustancias de un grupo

en la misma gráfica.


Cerca del 30% de las astillas y 40% del hogfuel consumido por la planta de papel periódico es suministrado por aserraderos locales, con sistemas de suministro independiente (i.e. astillas y hogfuel usualmente no son suministradas por el mismo aserradero). En este estudio, un modelo de aserradero "en sitio" es considerado como promedio para la producción de la cantidad total de astillas y hogfuel requerido para 1 entrada de papel periódico. De hecho, el consumo de electricidad y vapor son similares entre aserraderos involucrados, la única diferencia puede ser las fuentes de energía, especialmente para el vapor ya que la descomposición del combustible en la caldera de la planta de papel periódico tal vez no sea representativa para todos los aserraderos locales. Sin embargo, esta diferencia puede ser considerada insignificante si tomamos en cuenta que el consumo de vapor de un aserradero es solo el 5% del consumo total del sistema.

Modelo de AserraderoModelo de AserraderoInventario de Ciclo de VidaInventario de Ciclo de Vida


4


Para el transporte de troncos se considera el viaje redondo y el consumo de combustible está basado en datos primarios. El viaje en un sentido es considerado solo para astillas, hogfuel y para el suministro de papel de desecho, así como para la distribución de el papel periódico; el regreso no está incluido porque usualmente el cargamento de otras compañías o sistemas es transportado en el viaje redondo. El consumo de combustible está basado en masa transportada (t o número de cargas) y distancias promedio, usando factores de eficiencia de combustible (L/km or L/t-km) para camión y locomotora recomendados en las normas EPDS (Terrachoice 1997). Las emisiones al are están calculadas en base al consumo de combustible usando factores de emisión de las referencias recomendadas por las normas EPDS (Terrachoice 1997); y de la base de datos Franklin, que tiene su origen en el modelo USEPA AP-42 MOBILE, para el caso de partículas.

Modelos de TransporteModelos de TransporteInventario de Ciclo de VidaInventario de Ciclo de Vida


4


Existe un debate entre los profesionales del ciclo de vida sobre si

incluir emisiones de CO2 provenientes de la combustión de biomasa

en el análisis de inventario, especialmente cuando se comparan

dos fuentes de energía alternativas (Reijnders et al. 2003).

En este caso de estudio, se aplicó el enfoque natural

recomendado por el International Council of Forest and Paper

Association, que es compatible con la mayoría de los protocolos

internacionales, incluyendo el de IPPC. Este enfoque está basado

en la suposición de que el CO2 emitido por la combustión de

biomasa es el mismo CO2 atmosférico que fue absorbido durante el

crecimiento del árbol; por tanto, no existe una contribución neta al

nivel de CO2 atmosférico (NCASI 2001).

Emisiones de COEmisiones de CO22 resultantes de la combustión de resultantes de la combustión de BiomasaBiomasa



4


Emisiones al aireEmisiones al aire Las siguientes figuras presentan los resultados del inventario para gases de efecto invernadero (Green House Gases, GHG), gases y partículas, respectivamente. Para todas las emisiones al aire, la contribución de la producción química es insignificante comparada con la de otros procesos (<5%), por tanto, no se muestra en las gráficas.

De la siguiente figura: el CO2 es producido en cantidades mucho

más grandes que el metano y el N2O. La mayoría del CO2 (i.e.

79%) es emanado por la producción de electricidad; note sin embargo, que los datos de emisiones de GHG de la producción de

electricidad fueron colectados como CO2 eq. Para metano y N2O,

las emisiones directas de la planta presentan contribuciones más importantes: 88% de metano es emitido por el relleno sanitario

industrial y 55% de N2O por la combustión de biomasa en la

caldera.



4


Emisiones al AireEmisiones al Aire

6

5

4

3

2

1

0CO2(200 kg) CH4(kg) N2O(10g)

Producción de Electricidad Combustión de biomasa Combustión de Gas Natural

Producción de combustibles Transporte Relleno sanitario industrial

Emisiones de GHG por 1 entrada de papel periódico



4


Emisiones al AireEmisiones al Aire La siguiente figura muestra que hay menos variabilidad en la

cantidad de gases emitidos en comparación con los resultados

de los GHG. El SO2 es el gas despedido en mayor cantidad,

principalmente por la producción de electricidad (57%) y la

producción de combustibles (38%). CO y NOX son emitidos casi

en cantidades iguales; sus principales contribuidores son la

combustión de biomasa (43% de CO) y la producción de

electricidad (45% de NOX). Los VOCs son emanados en menor

cantidad, principalmente por la producción de combustible

(69%).



4



6

5

4

3

2

1

0CO NOX SO2 VOC

TMP Producción de electricidad Combustión de biomasa

Combustión de gas Natural Producción de combustibles Transporte

Sustancia

kg

Emisiones de Gas por 1 entrada de papel periódico



4


Emisiones al aireEmisiones al aire

La siguiente figura muestra las emisiones de partículas de

acuerdo a su tamaño. La contribución de la electricidad es la

más importante para TSP (60%) y PM10 (52%); sin embargo para

PM2.5, que son las partículas de mayor preocupación, la

contribución del transporte se vuelve más importante (45%) que

la de la producción de electricidad (32%). La combustión de

biomasa en caldera es el tercer contribuidor más importante con

cerca de 10% en TSP y PM10; y 16% en PM2.5.



4



450

400

350

300

250

200

150

100

50

0TSP PM 10 PM 2.5

Producción de electricidad Combustión de biomasa

Combustión de Gas Natural Producción de combustible Transporte

g

Tamaño de Partícula

Emisión de partículas por 1 entrada



4


Emisiones al aguaEmisiones al agua

Las siguientes figuras muestran las emisiones al agua

respectivamente: sólidos, descargas orgánicas, nutrientes y

metales.

De la siguiente figura: Las principales contribuciones de sólidos

suspendidos provienen de la planta de papel periódico (65%) y, en

menor extensión, de la producción de electricidad (33%); las

aportaciones de la producción de químicos y combustibles son

despreciables. Por otro lado, la producción de combustible tiene

una contribución significativa en los resultados de sólidos

disueltos (93%).



4


Emisiones al AguaEmisiones al Agua

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0Suspendido Disuelto

Producción de papel periódico Producción de electricidad

Producción de químicos Producción de combustible

kg

Tipo

Emisiones sólidas al agua por 1 entrada de papel periódico



4



La siguiente figura muestra los resultados de dos

indicadores de carga orgánica: BOD5 y COD. Cerca del 99%

de la carga orgánica (para ambos indicadores) proviene de la

planta productora de papel periódico. Emisiones indirectas se

muestran por separado para una mejor visualización y se

observa que entre los emisores indirectos, la producción de

combustibles tiene la contribución más alta.



4



Carga orgánica al agua por 1 entrada de papel periódico

BOD (g) BOD (100g) COD (10g) COD (kg)

Producción de papel periódico Producción de electricidad Producción de

combustibles

Tipo

8

7

6

5

4

3

2

1

0



4

Producción química



La siguiente figura muestra la carga de nutrientes en

dos indicadores: N-t y P-t. Como en el caso de la carga

orgánica, la mayor contribución proviene de la

producción de papel periódico: 99% de N-t y 93% de P-

t. El segundo mayor contribuidor de emisiones de P-t

es la producción de electricidad con 7%.



4



N- t (g) N-t (100g) P- t (g) P-t (100g)

Prod. de papel periódicoProd. de electricidad Prod. de químicosProd. De combustible Rellenos sanitarios ind.

Tipo

2.0

1.8

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

Carga de nutrientes al agua por 1 entrada de papel periódico



4



La figura a continuación muestra los metales más

significativos en términos de masa (i.e. >1 g/admt).

Solo para Zn y Mn que son constituyentes naturales de

la madera, la producción de papel periódico presenta la

contribución más alta (alrededor de 98%); mientras que

para el resto de los metales, el principal contribuidor es

la producción de químicos.



4



Na(2.5g) Zn(g ) Zn(50mg) Mn(g ) Mn(50mg) Fe(g ) Al(g ) Mg(g )

Sustancia

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Emisiones metálicas al agua por 1 entrada de papel periódico



4

Prod. de papel periódico Prod. de electricidad Prod. de químicosProd. De combustible




ambientales.










Evaluación de Impacto del Ciclo de VidaEvaluación de Impacto del Ciclo de Vida

• Modelado Linear• Sitios y tiempos genéricos• Impactos Globales, regionales y "locales"• Herramienta para lareducción y evaluaciónde otros impactos químicos y ambientales(TRACI)• Resultados agregados por categoría de impacto• Elementos opcionalesdiscutidos


(ISO 14041)



(ISO 14042)


(ISO 14043)






4

Principales suposiciones y Simplificaciones:Principales suposiciones y Simplificaciones:

Para este estudio, las categorías de impacto relacionadas de

salida propuestas por SETAC han sido incluidas.

La mayoría de los indicadores de categoría han sido elegidos en

punto medio, excepto por las partículas de salud humana que son

evaluadas en punto final.

TRACI es usado para la evaluación después de verificar que se

cumplan los requerimientos de ISO y las recomendaciones de

SETAC.


Selección de Categorías de Impacto, Indicadores de Categoría y Selección de Categorías de Impacto, Indicadores de Categoría y Modelos de CaracterizaciónModelos de Caracterización

La selección de categorías de impacto, indicadores de categoría y

modelos de caracterización fue realizada de acuerdo a los objetivos y el

contexto del estudio y basada en las mejores prácticas disponibles de

SETAC que son compatibles con ISO (Udo de Haes et al. 1999a). La

siguiente tabla resume los resultados de este proceso.

Las categorías de impacto relacionadas con la entrada (i.e. recursos

abióticos y uso del suelo) no están incluidas en el estudio principalmente

porque los mejores métodos disponibles no han sido identificados aún

(Udo de Haes et al. 2002). Además, el impacto de los recursos bióticos

no es relevante en este estudio ya que el recurso maderero en el

sistema (i.e. abeto) es de culturas controladas por el hombre y por tanto

no es agotado (Udo de Haes et al. 2002).



4


TRACI –MichiganDALYSalud humana. Criterios de contaminantes

TRACI – USAg C7H7eq

TRACI – USAg C6H6eq

TRACI – USAg 2,4Deq

Local

Eco-toxicidad

TRACI –Michigang NOxeq /mFormación foto-oxidante

TRACI –Michigang NeqEutroficación

TRACI –Michiganmol H+eq

Regional

Acidificación

WMOg CFC11 eqDesgaste del ozono

IPCCg CO2eqGlobal

Cambios climáticos

Modelos de CaracterizaciónIndicadores deCategoría

EscalaCategorías de Impacto



4


Salud humana - cancerígenos

Salud humana - no cancerígenos


En el caso del uso del suelo, algunos métodos disponibles fueron revisados (Weidema 2001, Lindeijer et al 2002), sin embargo, la falta de datos específicos para las actividades relacionadas con el sistema estudiado fue una restricción para caracterizar este impacto. No obstante, los datos del inventario son incluidos en el modelo base con el objetivo de analizar los resultados en el nivel de inventario e incorporar los modelos apropiados cuando estén disponibles. Todas las categorías de impacto relacionadas con las salidas recomendadas por SETAC están incluidas (Udo de Haes et al. 1999b). Los impactos globales están modelados a punto medio usando los factores de caracterización para calentamiento global y desgaste del ozono del

International Panel on Climate Change (IPCC, time horizon: 100y) y del World Meteorological Organization (WMO, time horizon: infinite) respectivamente.



4



Los impactos regionales son modelados a punto medio usando

el método de mortalidad de Reducción y Evaluación de Químicos

y Otros Impactos Ambientales (TRACI) de EPA en Estados Unidos.

Este método fue seleccionado porque incluye diferenciación

espacial en destino y la sensibilidad recomendada por SETAC

(Udo de Haes et al. 1999b) y porque se ha demostrado la

importancia de la influencia potencial de la ubicación de la

descarga sobre la fortaleza esperada del impacto (Norris 2003,

Hauschild et al. 2003).



4



Para los impactos locales, también fueron seleccionados los modelos

TRACI. Ecotoxicidad, salud humana-cancerígenos y salud humana-no

cancerígenos son modelados a punto medio usando modelamiento de

destino multimedia para condiciones promedio en EUA mientras que

salud humana-partículas es modelada a punto final y los factores de

caracterización están disponibles por estado (Bare et al. 2003). Michigan

fue seleccionado como estado de referencia en el último caso.

La compatibilidad con las recomendaciones de SETAC también fue

identificada para estos impactos, incluyendo el uso de indicadores de

toxicidad de punto medio para la composición de especies de

ecosistemas terrestres y acuáticos y la división de impactos a la salud

humana en categorías tipo incapacidad (Udo de Haes et al. 1999b).



4



La siguiente tabla muestra los resultados de la evaluación de impacto para las

categorías de impacto. Como consecuencia de la evaluación de impacto, hemos

reducido los cientos de indicadores de inventario en 9 indicadores de categoría

de impacto, lo que permite un mejor análisis del desempeño ambiental del

sistema estudiado.

Indicadores de categoría resultantes

1.18e -4DALY

3.75e+5g C7H

7eq

7.61e+1g C6H

6eq

3.19e+3g 2,4Deq

2.54e00g NOxeq

/m

4.53e+2g Neq

3.01e+2mol H+eq

6.06e-3g CFC11eq

1.19e+6g CO2eq

TotalIndicadores de categoríaCategorías de Impacto



4


SH Criterios de contaminantes

Eco - toxicidad

Formación foto-oxidante

Eutroficación

Acidificación

Desgaste del ozono

Cambios climáticos

Salud Humana - cancerígenos

Salud Humana - no cancerígenos


Distribución de tamaño de PartículaDistribución de tamaño de Partícula

Las siguientes consideraciones y modelos fueron aplicados

para calcular la distribución del tamaño de partícula para estos

procesos:

Combustión y pre-combustión de Gas Natural: Las partículas

emitidas de la combustión de gas natural son menores a 1

micrómetro (USEPA 1998). En el proceso de producción del gas

natural, las partículas son producidas por los motores del

compresor que queman gas natural (USEPA 1995a); por tanto,

se usa la misma distribución de tamaño de partícula.



4


Pre-combustión de Diesel: La distribución de tamaño para

calderas industriales que queman aceite residual (USEPA 1995b)

fue incluida en el modelo. En realidad, en el proceso de

producción de diesel también existe emisión de partículas de los

procesos de cracking; sin embargo, debido a la falta de

información sobre la distribución del tamaño de partículas de esta

operación, la distribución para calderas industriales es

considerada representativa para todo el proceso.

Transporte por carretera/ferrocarril: La distribución de tamaño

de partícula para vehículos diesel (USEPA 2003) fue incluida en el

modelo.



4



Los datos de emisión de procesos con contribución pequeña en

el inventario de partículas por 1 entrada de papel periódico no

fueron redefinidos para incluir la distribución del tamaño de

partícula (i.e. producción de químicos así como gasolina,

combustión de propano y queroseno y pre-combustión).



4



Caracterización de Sólidos Totales Caracterización de Sólidos Totales Suspendidos (Total Suspended Solids, TSS) Suspendidos (Total Suspended Solids, TSS)

TSS se refiere a la cantidad de fibra en los efluentes de una

planta productora de pulpa y papel y es regulada por el

Canadian Pulp and Paper Effluent Regulation según Fisheries Act

(Environmental Canada 2002).

Los TSS no son caracterizados por modelos de evaluación de

ciclo de vida existentes. Sin embargo, debido a su naturaleza

biológica, se puede asumir que los impactos de los TSS ya han

sido considerados por la caracterización de BOD en la categoría

de impacto de eutroficación.



4


Caracterización de la Carga OrgánicaCaracterización de la Carga Orgánica

El modelo de eutroficación TRACI incluye factores individuales de

caracterización para BOD y COD (i.e. Demanda de Oxígeno Químico o

Chemical Oxygen Demand, COD) y recomienda caracterizar solo COD

cuando ambos parámetros están disponibles para cualquier proceso

unitario, con el objetivo de evitar una doble consideración (Norris

2003).

Esta recomendación ha sido aplicada en todos los procesos unitarios

del sistema estudiado excepto en la planta de papel periódico porque

las características del efluente (i.e. baja biodegradabilidad de los

sólidos suspendidos orgánicos y contenido de nutrientes) concuerdan

con las de aquellas para las que el COD es una sobreestimación de la

demanda ambiental total de oxígeno (Norris 2003).



4


NormalizaciónNormalización

Se evaluaron dos referencias recomendadas por ISO (ISO 2001a)

para normalizar los resultados de la caracterización con el

propósito de comprender mejor la magnitud relativa de los

impactos de la producción de papel periódico. Sin embargo, la

falta de datos representativos fue una restricción para la

cuantificación.

Escenario base para el sistema en estudio: El ciclo de vida

promedio de origen a destino final de la producción de papel

periódico en el contexto de América del Norte es el mejor

escenario de referencia para este caso en particular. No obstante,

éste no está disponible aún.



4


Emisiones per cápita: Datos para calcular los factores de

normalización para esta referencia están disponibles: sin embargo,

algunos datos faltantes referidos a emisiones significativas del sistema

(e.g. BOD) no permitieron calcular un perfil de normalización

representativo.

Para las aplicaciones pretendidas (i.e. evaluación de modificaciones

de proceso, demostración de mejoras continuas y diseño de

configuración de mínimo impacto de la planta), se recomienda usar los

resultados de caracterización de este modelo base como referencia de

normalización.

NormalizaciónNormalizaciónEvaluación de Impacto del Ciclo de VidaEvaluación de Impacto del Ciclo de Vida


4


PonderaciónPonderación

La pregunta de ponderación surge cuando se efectúan un balance

entre categorías de impacto (i.e. cuando no se puede decidir

deliberadamente que una opción es ambientalmente preferible a otra

por todas las categorías de impacto incluidas en el estudio). Este paso

opcional, por tanto, no es aplicado en este estudio descriptivo pero

muy probablemente será necesario incluirlo en las aplicaciones

previstas.

Varios métodos de ponderación se cubren en la literatura y se ha

mostrado que pueden llevar a diferentes resultados. Sin embargo,

siguen siendo un tema controversial y no existe ningún método de

ponderación favorecido para su uso en LCA (Udo de Haes et al 2002,

Hofstetter 1999, Finnveden 1999).



4


Caracterización de la Carga OrgánicaCaracterización de la Carga Orgánica

Para los casos de estudio referidos a las aplicaciones

previstas, la definición de factores de ponderación debe ser

transparente; un análisis de sensibilidad debe ser realizado

para ilustrar los efectos de esta opción y el perfil ponderado

debe considerarse como material de entrada a la fase de

interpretación en comparación a la respuesta final, según lo

recomendado (Bengtsson et al. 2000).



4


Proceso de evaluación por paresProceso de evaluación por pares

Una evaluación formal interna por pares de este caso de

estudio está siendo llevada a cabo por expertos en LCA del

Interuniversity Reference Centre for the Life Cycle

Assessment, Interpretation and Management of Products,

Processes and Services (CIRAIG) de Ecole Polytechnique de

Montreal, siguiendo el protocolo ISO (ISO 1997). Ésta

evaluación o revisión incluye la metodología para cada una

de las cuatro etapas de la LCA así como los procedimientos

de cálculo, datos de entrada y resultados.



4




ambientales.










Modelo de InterpretaciónModelo de Interpretación

• Caracterización deincertidumbre• Evaluación de parámetros de incertidumbresemi-cuantitativos• Identificación de paráme-tros clave de entrada • Análisis de Sensibilidad• Desarrollo de escenariosy análisis• Conclusiones y recomendaciones


(ISO 14041)



(ISO 14042)


(ISO 14043)




123

4

DiscusiónDiscusión Se seleccionaron 26 parámetros como "clave". La mayoría de las

categorías de impacto mostraron sensibilidad significativa (>10%) en

consumo de energía en la planta de papel periódico, incluyendo

consumo de electricidad y gas natural. La eutroficación mostró

sensibilidad significativa solo en emisiones N-t en el efluente de la

planta de papel periódico.

Entre los parámetros de fondo, sensibilidades mayores a 20% fueron

encontradas para datos de emisiones de reducción de ozono de la

producción de DTPA (i.e. quelante), descargas de arsénico al agua de la

producción de soda, emisiones de arsénico y mercurio al aire por la

producción de electricidad y emisiones de metano de rellenos

industriales. Las categorías de impacto afectadas por estos parámetros

fueron calentamiento global, desgaste de ozono, ecotoxicidad y

toxicidad a humanos.




DiscusiónDiscusión

Para la evaluación de opciones metodológicas, el análisis

de dos enfoques alternativos de distribución de sub-

productos en las operaciones de aserraderos, muestra una

variación en los resultados indicadores de categoría de 2%

a 13% cuando las cargas totales están asignadas al

producto principal (i.e. maderos). También se encontró que

la exclusión de recopilación de papel de desecho del

sistema no afecta los resultados finales.

123

4




Identificación de Parámetros ClaveIdentificación de Parámetros Clave Un gran número de parámetros es introducido en la fase de inventario del ciclo de vida, dependiendo del alcance y la complejidad del sistema en estudio. Por tanto, es importante seleccionar sistemáticamente los parámetros clave en que se enfocará el análisis de interpretación. Se ha recomendado un análisis de sensibilidad amplio usando estimados de incertidumbre estándar (Sakai et al. 2002, Heijungs et al. 2001, Heijungs 1996). Sin embargo, una desventaja de usar un rango de sensibilidad estándar es que resultan parámetros con menor contribución a la LCA, pero con un gran rango desconocido de incertidumbre son eliminados del análisis (Huijbregts 1998b). Un enfoque alternativo es identificar los parámetros clave de entrada en base a la contribución de datos de entrada a los resultados y una evaluación cualitativa de la incertidumbre de los datos (Maurice et al 2000).

123

4




Éste último enfoque es aplicado en el modelo base, con algunas

modificaciones. El procedimiento es llevado a cabo por categoría

de impacto y se explica abajo, ilustrándolo con el ejemplo del

Calentamiento Global (Global Warming, GW).

Paso 1: Calcular la contribución por sustancia y hacer un corte

(e.g. 1%) para reducir el análisis solo para aquellas sustancias con

aportaciones importantes al resultado indicador.

Ej: De 13 gases de efecto invernadero (GHG) incluidos en el

estudio, 99.2% del resultado indicador del calentamiento global

total representa la contribución de CO2 (90.6%) y metano (8.6%).

123

4



Identificación de Parámetros ClaveIdentificación de Parámetros Clave


Paso 2: Calcular la contribución de procesos unitarios a la

emisión total de cada sustancia seleccionada en el paso 1.

Ej: La siguiente tabla muestra la contribución de procesos

unitarios en emisiones totales de CO2 (solo se muestran

contribuciones mayores a 1%, sin embargo ningún corte fue

aplicado en este paso).

1.06Transporte en ferrocarril

1.54

3.62Transporte en camión

11.57Caldera - combustión de gas natural

79.02Producción de Electricidad

Contribución (%)Proceso Unitario

Contribución de procesos unitarios a las emisiones totales de CO2

123

4




Caldera - precombustión de gas natural


Paso 3: Calcular la contribución de cada par proceso unitario/emisión

a la categoría de resultado indicador multiplicando las contribuciones

calculadas en los pasos 1 y 2. Ej: La siguiente tabla 3 muestra la contribución de procesos unitarios al

GW potencial total debido a las emisiones de metano y CO2 (sólo

contribuciones mayores a 1% son mostradas, sin embargo ningún corte fue aplicado en este paso).

1.39CO 2

3.28CO 2Transporte en camión

7.51MetanoRelleno Industrial

10.48CO 2Caldera- combustión de gas natural

71.59CO 2Producción de Electricidad

Contribución (%)EmisiónProceso Unitario

Contribución de pares proceso unitario/emisión al GW potencial total

123

4




Caldera- precombustión de gas natural


Paso 4: Definir Indicadores de Calidad de Datos (Data Quality Indicators, DQI) apropiados al estudio para evaluar cuantitativamente la incertidumbre de los pares proceso unitario/emisiones. Ej: Cuatro DQI fueron definidos para este estudio: fuente de datos, correlación temporal, correlación geográfica y correlación tecnológica. La matriz mejorada de DQI de Weidema (Weidema 1998) fue usada como referencia, sin embargo consideramos que la confiabilidad de la fuente y los indicadores de integridad no eran completamente adecuados para el estudio. La confiabilidad de los indicadores involucra la evaluación de los procesos de verificación los cuales no están disponibles en las bases comerciales usadas y el indicador de integridad es más apropiado para el grupo de datos (i.e. el proceso

unitario completo) que para un flujo elemental (e.g. CO2 de la

producción de electricidad).

123

4





Por tanto, estos dos últimos indicadores fueron reemplazados por

la fuente de indicadores de datos y las descripciones de las

pruebas 1 a 5 fueron definidas como sigue, de manera que

representan las diferentes fuentes usadas:

Prueba 1: Promedio de medidas continuas

Prueba 2: Promedio de medidas puntuales

Prueba 3: Calculado de datos medidos

Prueba 4: Calculado de referencias literarias

Prueba 3: Estimado de fuentes desconocidas

123

4





A pesar de la recomendación de Weidema de no agrupar de ninguna

manera los DQIs, aplicamos el enfoque de Maurice al cálculo del

promedio de los mismos para simplificar el procedimiento, tomando en

cuenta que éstos son "indicadores intermedios" usados para seleccionar

parámetros clave para los que posteriormente se calculará la

incertidumbre cuantitativa.

Paso 5: Definir los niveles bajos y altos de contribución e

incertidumbre para aplicar el enfoque propuesto por Heijungs (Heijungs

1996) ilustrado en esta figura. .

Ej: Para este estudio se definió un límite entre contribución baja y alta

de 10% y para incertidumbre baja y alta, un DQI de 2.

123

4





Identificación de Parámetros Clave por Identificación de Parámetros Clave por Categorías de ImpactoCategorías de Impacto

ContribuciónBaja Alta

Incert

idu

mb

re

Alta

Baja

Posible parámetro clave

Posible parámetro clave

No es un parámetro clave

Parámetros clave

B. Maurice et al.

123

4



Si hay mas de uno, se elige el de mayor DQI

Todos los parámetros clave

se eligen por análisis de

sensibilidad

Si hay más de uno, se elige el de mayor % de contribución


Identificación de Parámetros claveIdentificación de Parámetros clave Paso 6: Encontrar los "parámetros clave" (cuadrante II),

calculando el DQI promedio de todos los pares proceso

unitario/emisión con una contribución al indicador de impacto

resultante mayor a 10% y seleccionando aquellos para los que el DQI

es mayor a 2.

Ej: Se calcularon DQIs promedio para emisiones de CO2 resultantes

de la producción de electricidad (71.6% de contribución al GW) y de

la combustión de gas natural en caldera (10.5% de contribución al

GW). Los resultados son 1.4 y 2.3 respectivamente. Por tanto la

emisión de CO2 de la combustión de gas natural para producir vapor

en la caldera fue seleccionada como "parámetro clave".

123

4




Paso 7: Seleccionar "posibles parámetros clave" representativos

del cuadrante I y III. Este paso es importante porque parámetros

significativos pueden ser localizados en estos cuadrantes.

En el cuadrante I podemos encontrar parámetros de proceso para los

que los datos son obtenidos en sitio y que por tanto tienen buena

calidad de datos y, al mismo tiempo, contribución elevada al indicador

total de categoría resultante ya que están más cerca a la unidad

funcional en la cadena de producto. Oportunidades de mejorar el

desempeño ambiental pueden ser pasadas por alto al no considerar

todos estos parámetros basados en la buena calidad de los datos.

123

4



Identificación de Parámetros claveIdentificación de Parámetros clave


Por otro lado, en el cuadrante III podemos encontrar parámetros de

fondo (e.g. emisiones de la producción de químicos) para los que se

obtienen datos de bases comerciales y por tanto con mayor

incertidumbre que los parámetros anteriores, pero también con

menos contribución a los indicadores de categoría resultantes.

Oportunidades para mejorar la calidad de los datos pueden ser

omitidas al no considerar todos los parámetros basados en su baja

contribución.

Proponemos la selección de "posibles parámetros clave" en base a

su contribución la cual es un indicador cuantitativo más certero que el

DQI. Los DQIs pueden ser usados como criterio secundario de

selección, por ejemplo cuando se encuentran contribuciones iguales

para dos pares proceso unitario/emisión diferentes, se selecciona el

de mayor DQI.

123

4





Ej: La emisión de CO2 por producción de electricidad (contribución

de 71.7% y DQI de 1.5) es seleccionada del cuadrante I. Del

cuadrante III se selecciona la emisión de metano de rellenos

industriales (contribución de 7.4% y DQI de 3.5)

Paso 8: Para todos los pares proceso unitario/emisión

seleccionados, identificar los flujos elementales e intermedios que los

afectan. Éstos parámetros son analizados en el próximo paso de

procedimiento de interpretación.

Ej: La tabla 4 muestra la lista de los pares proceso unitario/emisión

seleccionados con los flujos elementales e intermedios relacionados

(i.e. parámetros clave) así como sus unidades.

123

4





kg/kgMetano de rellenos

kg/admtDesechos de procesoa rellenos

Relleno Industrial/metano

kg/m 3

m3/admtConsumo deGas Natural

Combustión de gas natural en caldera /CO2

kg/kWhCO2 de la producciónDe electricidad

Elemental

kWh/admtConsumo deElectricidad

IntermedioProducción de Electricidad/CO2

UnidadParámetro claveTipo de flujoProceso Unitario/emisión

Parámetros clave seleccionados por análisis de sensibilidad de resultados potenciales de GW

123

4




Elemental

Intermedio

Elemental

Intermedio

CO2 de la combustión de gas natural


Definición de Rangos de Incertidumbre para Definición de Rangos de Incertidumbre para Parámetros Clave Seleccionados Parámetros Clave Seleccionados

Los rangos de incertidumbre para parámetros clave

seleccionados fueron calculados para realizar análisis de

sensibilidad. Las directrices propuestas por Maurice (Maurice et al.

2000) fueron consideradas para el cálculo o estimado de los rangos

de incertidumbre, como sigue:

Para datos primarios en bosques, aserraderos y plantas de papel

periódico, los valores mínimos y máximos de estadísticas

mensuales para el año 2001 definieron el rango de incertidumbre. Para datos primarios de producción de electricidad, solo se

disponía de los promedios de la producción en sitio, se aplicó la

consideración de ±20% para medidas continuas y ±50% para

medidas puntuales (Hanssen et al. 1996).

123

4




Para datos secundarios de la base de datos Franklin: Un

porcentaje de variación fue aplicado de acuerdo a la

información de los fabricantes de las bases de datos.

Para datos secundarios de otras bases de datos donde no se

cuenta con información de incertidumbre, el rango de

incertidumbre esta basado en la comparación de procesos

similares de diferentes bases de datos. .

Para datos secundarios donde no se tiene información de

procesos similares de otras bases de datos, el rango de

incertidumbre esta basado en los intervalos propuestos por

Finnveden (Finnveden et al. 1998).

123

4



Definición de Rangos de Incertidumbre para Definición de Rangos de Incertidumbre para Parámetros Clave Seleccionados Parámetros Clave Seleccionados


Análisis de Sensibilidad en Parámetros Clave de Primer Análisis de Sensibilidad en Parámetros Clave de Primer Plano y de Fondo Plano y de Fondo

La técnica para el análisis de sensibilidad fue seleccionada de un

estudio donde se compararon catorce métodos en términos del

esfuerzo de cálculo requerido, la clasificación de sensibilidad de los

parámetros y el método relativo de desempeño (Hamby 1995). El

estudio concluye que el método de Índice de Sensibilidad (SI) es "el

método más fácil y confiable que se puede realizar sin conocimiento

detallado del parámetro de distribución".

El índice de sensibilidad es un método uno-a-la-vez donde un

parámetro es variado cada vez de su valor mínimo al máximo (rango

de incertidumbre) mientras que los otros se mantienen fijos y la

diferencia porcentual de salida resultante es calculada y expresada

como SI.

123

4




Los Índices de Sensibilidad fueron calculados por los parámetros

clave seleccionados y los resultados son analizados de manera

separada para los parámetros de primer plano y de fondo, esto con

la finalidad de identificar oportunidades de mejora para el

desempeño ambiental y la calidad de los datos respectivamente.

Las siguientes dos figuras muestran los resultados para los

parámetros de primer plano y de fondo. Veintiséis parámetros clave

fueron analizados en total, pero solo se muestran aquellos con SI

mayor a 10%. Se puede observar que los parámetros de fondo

tienen por lo general, mayor sensibilidad que los parámetros de

primer plano debido a su alta incertidumbre.

123

4





Resultados del Análisis de Sensibilidad de Parámetros de Primer Plano

Cancerígenos

28

26

24

22

20

18

16

14

12

10

Categorías de ImpactoConsumo de Electricidad Consumo de gas natural N-t del efluente de la planta

de papel periódicoConsumo de diesel

SI

(%)

Sensibilidad de Indicadores de Categoría Resultantes en Parámetros de Procesos Clave de la Planta

123

4




Calentamiento

Global

Acidificación Eutroficación Smog fotoquímico

Ecotoxicidad SH

SH

SHNo Cancerígenos Partículas


De esta figura se puede concluir que los esfuerzos de la planta

para mejorar el desempeño del ciclo de vida de la producción de

papel periódico debe enfocarse en los problemas de energía,

especialmente consumo de electricidad y gas natural para

producir vapor, que tiene una sensibilidad importante en la

mayoría de las categorías de impacto. También, los resultados de

la categoría de eutroficación pueden ser reducidos

significativamente tomando acciones para reducir las emisiones

de N-t de los efluentes de la planta de papel periódico.

123

4





Resultados del Análisis de Sensibilidad de Parámetros de fondo

Deterioro del Ozono

80

70

60

50

40

30

20

CH4 de rellenos ind. CO2 prod. De electricidad Hg de prod. De elect. As de prod. de elec.

Halon -1301 prod de DTPA CFC-114 de prod. de DTPA As-w de prod. de NaOH

SI

(%)

Categorías de Impacto

123

4




Sensibilidad de Indicadores de Categoría Resultantes en Parámetros de Procesos Clave de la Planta

Calentamiento

Global

EcotoxicidadCancerígenos

SH

SHNo Cancerígenos


De esta figura se puede concluir que los esfuerzos para mejorar

la calidad de los datos debe enfocarse en las emisiones de la

producción de DTPA que deterioran el ozono (i.e. quelante), las

emisiones de arsénico al agua de la producción de soda,

emisiones de mercurio y arsénico al aire de la producción de

electricidad y las emisiones de metano de rellenos industriales.

Las acciones deben orientarse primero a mejorar los rangos de

incertidumbre estimados y después a evaluar por un análisis de

sensibilidad complementario si se requiere mejor calidad de datos

de producción.

123

4





Evaluación de Incertidumbres debido a Elecciones Evaluación de Incertidumbres debido a Elecciones Metodológicas Metodológicas

Ejemplos de elecciones metodológicas que presentan incertidumbre

en los modelos de LCA son: La selección de unidad funcional, los

límites del sistema, reglas de asignación, la opción de usar datos

promedio o tecnología promedio y selección de métodos de

caracterización (Bjorklund 2002). Para reducir este tipo de

incertidumbre, se ha recomendado usar procedimientos

estandarizados (i.e. familia ISO 14040), así como realizar procesos

evaluados por iguales al juzgar las opciones (Huijbregts 1998a).

En el desarrollo de modelos base, además de la aplicación de

medidas recomendadas para reducir la incertidumbre debido a

elecciones, se analizaron los efectos de dos opciones metodológicas,

para las que se discuten diferentes enfoques entre profesionistas.

123

4




Asignación por Producto en un AserraderoAsignación por Producto en un Aserradero

Los enfoques presentados previamente fueron modelados y las

categorías de impacto resultantes son comparadas con aquellas del

modelo base en la siguiente figura. Los perfiles están normalizados

contra los resultados del modelo base.

Enfoque Alternativo 1: Las cargas ambientales son asignadas solo a

maderos y astillas.

Enfoque Alternativo 2: Las cargas ambientales son asignadas solo a

maderos.

123

4




Resultados del Análisis de Sensibilidad con Enfoques alternativos de Asignación para operaciones en un Aserradero

Asignación de subproductos en un AserraderoAsignación de subproductos en un Aserradero

Acidificación Ecotoxicidad Eutroficación Calentamiento Global

SH SH SH Deterioro Smog de Ozono Fotoquímico Cancerigeno Partícula No Cancerígeno

1.1

1.0

0.9

0.8

0.7


Enfoque Alternativo 1 Enfoque Alternativo 2

Análisis de Sensibilidad en Enfoques Alternativos de Asignación

Valo

r N

orm

ali

zad

o123

4




Asignación de subproductos en un AserraderoAsignación de subproductos en un Aserradero

Los resultados muestran que, asignemos o no las cargas al hog

fuel, los resultados son los mismos. Pero cuando las cargas

ambientales son exclusivamente asignadas a maderos, los

resultados de caracterización difieren del modelo base de 2% a

13%, con valores mayores para salud humana-partículas y smog

fotoquímico donde el transporte tiene una contribución

significativa porque el consumo de diesel para el transporte de

troncos y operaciones del aserradero representa cerca del 75%

del consumo total para el transporte en camión.

123

4




Durante la definición del alcance, el transporte de papel de desecho de

la calle a las instalaciones de recuperación de material en las ciudades fue

considerada insignificante en comparación con otras actividades de

transporte (i.e. transporte de troncos, transporte de papel de desecho de

las instalaciones de recuperación de material a la planta, etc.) y por tanto

excluida del sistema.

En la fase de interpretación esta consideración fue verificada usando el

modelo de un camión de desecho municipal de la base de datos IVAM,

modelado por tiempo donde la distancia no es relevante; y datos promedio

de velocidad de recopilación de papel periódico durante el año 1998 en la

provincia de Ontario. Los resultados muestran que la contribución de la

recopilación de papel de desecho es insignificante para todas las

categorías de impacto (<<1%), siendo la mayor de 0.00435% para salud

humana-partículas.

Exclusión de Recopilación de Papel de DesechoExclusión de Recopilación de Papel de Desecho

123

4




2. Evaluación de Oportunidades para mejorar el Desempeño Ambiental de la producción de papel periódico usando la Evaluación del Ciclo de Vida (LCA)



* Evaluación de Impacto del Ciclo de Vida (LCIA)

* Inventario de Ciclo de Vida (LCI)

* Definición de meta y alcance






Esta sección muestra la evaluación de oportunidades de

mejora, dividiendo las alternativas propuestas en aquellas

relacionadas al consumo de energía y las relacionadas con

emisiones de efluentes. En el primer grupo, analizamos el

incremento de la producción de DIP y la implementación de

sistemas de co-generación; los resultados muestran beneficios

importantes para la mayoría de las categorías de impacto (e.g.

20-40% de reducción en calentamiento global potencial),

excepto por acidificación, smog fotoquímico y salud humana-

partículas debido al incremento del consumo de gas natural por

1 entrada.

Evaluación de Oportunidades de Mejora AmbientalEvaluación de Oportunidades de Mejora Ambiental


En el último grupo, analizamos el tratamiento terciario por

coagulación/floculación así como efluente cero por filtración

con membranas; éstas tecnologías muestran mejoras

significativas para potencial de eutroficación (i.e. 50-80% de

reducción), con mayores beneficios de tecnología de

membranas que eliminan completamente la aportación del

efluente de la planta de papel periódico a la eutroficación,

optimiza el uso de recursos acuáticos y tiene alternativas

disponibles de almacenamiento de lodos.




En esta publicación analizamos e interpretamos

sistemáticamente los resultados del modelo base para

identificar los parámetros de proceso y no-proceso con

influencia significativa en los impactos de la cadena total.

Finalmente, identificamos y evaluamos el potencial de

mejora del desempeño ambiental del ciclo de vida en

diferentes configuraciones de planta.




En esta sección, centramos la atención en el proceso clave de

la planta o parámetros de primer plano, porque son el punto de

inicio para la definición y evaluación de oportunidades para

mejorar el desempeño del ciclo de vida. La siguiente figura

muestra los resultados del análisis de sensibilidad para estos

parámetros.

Nota: SI = Índice de sensibilidad, definido como:

Donde Dmin y Dmax representan respectivamente los valores

de salida mínimo y máximo resultantes de variar el valor de

entrada en cierto rango (Hamby 1994).

max

minmax

D

DDSI

… (1)

Parámetros ClaveParámetros Clave




Resultados del análisis de sensibilidad en parámetros de primer plano


SH SH SH Cáncerígeno no cancerígeno partículas

CalentamientoGlobal

Consumo de electricidad Consumo de Gas Natural


28

26

24

22

20

18

16

14

12

10

SI (%

)



Eutroficación AcidificaciónSmog fotoquímico

Ecotoxicidad

N-t del efluente de la planta Consumo de diesel de periódico


De la figura previa se puede concluir que las oportunidades

de la planta de mejorar el desempeño ambiental del ciclo de

vida se refieren a la reducción del uso de energía,

especialmente de electricidad y gas natural que tiene una

sensibilidad importante en la mayoría de las categorías de

impacto. Por otro lado, la eutroficación potencial puede ser

reducida de manera significativa al reducir las emisiones de N-t

del efluente de la planta de papel periódico.





Escenario del AnálisisEscenario del Análisis Escenarios Orientados a la Energía

Se centran en reducir la compra de electricidad y el consumo de gas

natural. Consideramos las siguientes estrategias:

Reducir el consumo de energía de la planta incrementando la

producción DIP que involucra menos energía intensiva que el proceso

TMP.

Reducir la cantidad de energía comprada de la red de suministro por

medio de co-generación de vapor y electricidad, preferentemente de

biomasa.

Combinación de estas dos estrategias.

En base a éstas estrategias, desarrollamos tres configuraciones

alternativas de planta presentadas en la siguiente tabla.




Escenario del AnálisisEscenario del Análisis

103188%Lodos

36243244%Hog Fuel

54735048%Gas Natural

Desglose de fuentes de energía para producir vapor

10010022%-Co-generada en sitio

009898%Comprada de la red de suministro

Desglose de Electricidad

21361216GJ/admt

Consumo de Energía (electricidad + vapor)

1002010020%Contenido DIP

100% CE +100% DIP

100% CE100% DIPLínea baseUnidadParámetro

Configuraciones alternativas de planta para reducir el consumo de energía y los impactos relacionados





Escenarios Orientados a la Energía

El incremento de la producción DIP (100% DIP) resulta en el

consumo de cerca de la mitad de la electricidad requerida en el

modelo base; y al mismo tiempo, un incremento de 35% del

vapor producido por la caldera para reemplazar el vapor

recuperado del proceso TMP en el modelo base. Como

consecuencia, hay un decremento global en el consumo de

energía de la planta. Las principales suposiciones que hicimos

para el análisis de inventario de esta configuración son:





La cantidad adicional de ONP y GGS requerida es

transportada de los mismos lugares que el modelo base.

Además, consideramos un crédito por reciclar esta cantidad de

papel de desecho que, de otra manera, sería enviado a

rellenos.

La cantidad total de lodos DIP pueden ser deshidratados y

quemados en la caldera.

La energía adicional requerida en la caldera para producir

vapor es cubierta por el gas natural.





Como consecuencia de la última suposición, podemos observar en

la tabla previa que el desglose de gas natural y lodos se incrementa

en comparación con el modelo base. El consumo de gas natural se

incrementa cerca del 40% y la cantidad de lodos usados como fuente

de energía es dos veces más que en el modelo base.

En la configuración 100% CE, consideramos que toda la electricidad

consumida por la planta es co-generada en sitio. No incluimos ningún

programa de reducción de energía, pero cambiamos la fuente de

energía: en vez de comprar la electricidad de la red de suministro, la

generamos con vapor. Sin embargo, la cantidad requerida de vapor

para esta configuración es cercana al doble que la requerida por

modelo base.




Por lo tanto, la cantidad total de energía requerida en la planta

también aumenta. Producir este vapor adicional exclusivamente de

biomasa, no es factible debido a problemas de disponibilidad de hog

fuel donde el sistema está localizado. Por eso, asumimos que no

podemos incrementar el consumo de hog fuel actual más que 100%

y que el resto de las necesidades energéticas son cubiertas por gas

natural. Observe las variaciones en el desglose de estas fuentes de

energía en la misma tabla. Como resultado, el consumo de gas

natural para esta configuración es cerca de 4 veces mayor que el

consumo del modelo base.





El consumo de electricidad es reducido cerrando el TMP, pero los

requerimientos de vapor aumentan para reemplazar el vapor de TMP

y proveer la energía requerida para co-generar el 100% de las

necesidades de electricidad. Como consecuencia, los requerimientos

totales de energía se incrementan alrededor de 30%. Para la

cantidad adicional de papel de desecho requerido y lodo generado,

hicimos las mismas suposiciones que para la configuración 100%

DIP. Para el hog fuel adicional requerido, hicimos las mismas

consideraciones que para 100% CE. Ya que hay más lodo del que

puede ser usado como fuente de energía y hay menos electricidad

requerida en la planta, el consumo de gas natural se incrementa en

poco menos del doble comparado el modelo base.





Al usar LCA podemos identificar los beneficios e impactos de ir

del modelo base a configuraciones alternativas así como

identificar los trade-offs y los orígenes de los impactos. Por

ejemplo, la siguiente figura muestra una comparación del

Potencial de Calentamiento Global (Global Warming Potential,

GWP) para el modelo base y los escenarios orientados a la

energía designados. Todas las configuraciones involucran

mejoras para este indicador de desempeño, con reducciones de

20 a 40%, a pesar del hecho de que el consumo de energía

aumenta para los tres escenarios. Este resultado puede ser

explicado en base a la fuente de energía: estamos

reemplazando electricidad producida por carbón a 33% con

electricidad generada de gas natural y biomasa (CO2 neutral).





GWP de Configuraciones alternativas de una planta

1400

1200

1000

800

600

400

200

0Modelo Base 100%CE 100%DIP 100%CE+

100%DIP

Producción de Electricidad Combustión de gas Natural Producción de químicosn

Producción de combustibles Transporte Rellenos

Escenario

Kg

CO

2eq

/ a

dm

t





Respecto a las contribuciones del proceso, observamos una

reducción en el CO2eq emitido de la producción de electricidad

junto con un incremento de la combustión de gas natural en la

caldera, de tal manera que el impacto combinado de cubrir las

necesidades de energía de la planta es reducido en 30% en el

escenario 100% CE, 50% en el escenario 100% DIP y 60% para el

escenario combinado. Sin embargo, como el consumo de gas

natural se incrementa, los efectos de la pre-combustión (i.e.

producción de combustibles) son más significativos; veamos, por

ejemplo, el incremento del área punteada para el escenario 100%

CE. También podemos observar el aumento de la contribución de la

producción de químicos cuando más DIP es producido.





Las aportaciones de los rellenos y el transporte permanecen

casi constantes. En el caso de los rellenos, tenemos un

balance entre el aumento de desechos de proceso DIP, más

la cantidad de cenizas de la producción de vapor y el crédito

por reciclar más papel de desecho que, de otra manera,

sería enviado a rellenos. En el caso del transporte, el

balance es entre el transporte de papel de desecho y la

evasión del transporte relacionado a las operaciones en

bosques y aserraderos.





Las configuraciones alternativas de planta tienen beneficios

potenciales para mejorar el desempeño ambiental en las categorías de

impacto que tienen una sensibilidad significativa en el consumo de

electricidad (ver figura * ). Sin embargo, para las categorías de impacto

que son más sensibles al consumo de gas natural (i.e. acidificación,

smog fotoquímico y SH-Partículas), los resultados indicadores de

categoría aumentan como consecuencia del incremento del consumo

de gas natural. Por ejemplo, en la siguiente figura observamos que, a

pesar del hecho de que la aportación de la producción de electricidad

es reducida o eliminada, las aportaciones de biomasa y gas natural y

especialmente de la producción de gas natural se incrementan de

manera importante, resultando en un aumento del indicador de smog

fotoquímico.





Potencial de Smog Fotoquímico de las configuraciones alternativas de planta

6

5

4

3

2

1

0

g N

O2

/ a

dm

t

Modelo base 100%CE 100%DIP 100%CE+100%DIP

Producción de Electricidad Combustión de Gas Natural Producción de Químicosn

Producción de combustibles Transporte Combustión de Biomasa

Escenario





Otro punto a resaltar es, puesto que estos escenarios están

principalmente orientados a la reducción del consumo de electricidad

adquirida de la red de suministro, los beneficios resultantes dependen

fuertemente de la mezcla de energía en la fuente, y por tanto de la

ubicación de la planta. Para comprender mejor la importancia de este

parámetro de no-proceso, tomamos como referencia la mezcla de

energía promedio de tres provincias canadienses: Ontario, Québec y

Alberta. La siguiente tabla presenta la mezcla de energía para cada

provincia así como el GWP correspondiente. Note que este último

indicador fue calculado usando bases de datos de LCA para propósitos

comparativos y no representa emisiones reales (e.g. el modelo de

energía hidráulica considera cero emisiones).





Mezcla de energía y GWP para tres provincias canadienses

1.85e+49541Québec

3.87e+5283933Ontario

8.59e+59091Alberta

GWP(gCO2 /MWh)

Hidro (%)

Nuclear(%)

Fósil (%)

Provincia

Entonces, sustituimos el modelo real de producción de

electricidad por estros tres modelos diferentes y calculamos el

GWP del sistema completo (i.e. por 1 entrada) y las

contribuciones del proceso; los resultados se muestran en la

siguiente figura. Observamos que la ubicación de la planta influye

dramáticamente en los resultados indicadores de categoría y

consecuentemente, en la sensibilidad y los resultados del

escenario del análisis.





GWP por 1 entrada de papel periódico para tres diferentes ubicaciones de la planta

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

ton C

O2

eq

/ a

dm

t

Producción de Electricidad Combustión de Gas Natural Transporte Rellenos Industriales

Ontario Québec Alberta





Escenarios Orientados a Efluentes

Éstos escenarios están enfocados en reducir la emisión

de nutrientes de la planta de papel periódico.

Consideramos las siguientes estrategias :

Tratamiento terciario por coagulación/floculación

Efluente cero por filtración con membranas





En base a las estrategias, analizamos 3 escenarios

alternativos:

Tratamiento terciario de la cantidad actual de efluentes por

coagulación/floculación.

Implementación de programas de conservación de agua

para reducir la cantidad de efluentes a tratar; y tratamiento

terciario de la cantidad reducida de efluentes por

coagulación/floculación.

Implementación de la tecnología de filtración con

membranas después del tratamiento secundario para reusar el

efluente como agua fresca en el proceso.





Los dos primeros escenarios fueron desarrollados para una planta de

papel periódico por una compañía consultora como alternativas para

conseguir sus objetivos ambientales establecidos para el año 2005.

Están inspirados en una planta de tratamiento terciario por flotación

con aire disuelto auxiliada por coagulación química y floculación con

alum y polímero, aplicada en una planta de papel periódico TMP-DIP en

Suecia para reducir las descargas de fósforo y COD (Thoren et al.

1997). Sin embargo, una restricción de esta tecnología es que la

precipitación de TSS y nutrientes con químicos inorgánicos produce

una cantidad considerable de lodos que son difíciles de drenar y por

tanto deben ser enviados a rellenos (European Commission 2001). No

cuantificamos la cantidad de lodos generados por estos escenarios,

porque no había datos confiables disponibles.





Características del efluente para escenarios de Tratamiento Terciario

60.00100.00183.00g/admtN-t

2.804.0065.30g/admtPO4-P

0.160.230.39kg/admtBOD

25.0045.4045.40m3/admtFlujo

WC+TTTTModelo baseUnidadesParámetro

La siguiente tabla presenta las principales características de los dos primeros escenarios en términos de cantidad y calidad de los efluentes descargados.





Para el escenario de efluente cero, seleccionamos la tecnología de

membrana que dependiendo del tamaño de corte aplicable de la

membrana y la presión de filtrado, pueda teóricamente remover casi

el 100% de material orgánico, produciendo un filtrado con suficiente

calidad para reemplazar la mayoría del agua fresca usada en el

proceso. Los lodos generados pueden ser enviados a tratamiento

biológico o pueden requerir concentración posterior en un combustible

sólido para su disposición por incineración (IPPC 2001). La cantidad de

lodos generados de este escenario tampoco han sido cuantificados.

La siguiente figura muestra los resultados comparativos para la

categoría de impacto de eutroficación, la cual es la más sensible a la

emisión de nutrientes de la planta de papel periódico.





Potencial de Eutroficación para escenarios alternativos de efluentes

Modelo Base TT WC+TT Efluente cero

Prod. Papel Periódico Prod. Electricidad Combustión de Biomasa Prod. químicos y combustibles Rellenos ind.

Escenarios

500

450

400

350

300

250

200

150

100

50

0

g N

eq

/ a

dm

t





Observamos que la contribución de la planta de papel periódico

representa cerca del 80% del potencial de eutroficación en el modelo

base. Con la implementación de un tratamiento terciario, el potencial

de eutroficación puede disminuir de 50 a 60% y con tecnología de

efluente cero, en 80% por la eliminación de la aportación de la planta

de papel periódico.

Note que el manejo de lodos no afecta los resultados de

eutroficación, pero puede afectar otras categorías de impacto. Por

ejemplo: si los lodos de alum son enviados a rellenos, el indicador de

calentamiento global disminuye. Este factor debe ser tomado en

cuenta para futuros escenarios de análisis. Cuando más datos

confiables están disponibles.





Escenario de Análisis Adicional Realizamos un escenario de análisis adicional para responder a una pregunta que surge frecuentemente en las presentaciones de este proyecto de investigación: ¿qué es más amigable ambientalmente, reciclar el papel de desecho o incinerarlo en la ciudad y recuperar electricidad?. La principal preocupación asociada con esta pregunta fue el impacto del transporte del papel de desecho. Para evaluar estas alternativas, primeramente incluimos en el modelo base el transporte de papel de desecho de la calle a las instalaciones de recuperación de material, inicialmente excluido del sistema, y calculamos la contribución de esta actividad a los indicadores de categoría. Los resultados muestran que la contribución en todas las categorías de impacto es insignificante (<<1%).





Entonces, desarrollamos y comparamos los escenarios descritos en esta tabla

Características de Escenarios Adicionales

5522%Co -generada

459898%Adquirida de la red de suministro

Desglose de Electricidad

2010020%Contenido DIP

55% EW100% DIP

Modelobase

UnidadesParámetro





Diseñamos el escenario 10% DIP bajo los mismos criterios usados en

los Escenarios Orientados a Energía. Para el escenario 55% de

Electricidad de papel de desecho (Electricity from Wastepaper, EW),

consideramos que la cantidad adicional de papel de desecho que es

reciclada en el escenario 100% DIP, es incinerada en la ciudad y la

electricidad es recuperada y enviada a la red de suministro. La cantidad

de electricidad producida de esta manera constituye el 55% del

consumo total de electricidad de la planta. Usamos un modelo finlandés

promedio de incineración de papel de desecho; y, puesto que estas

alternativas están orientadas a la reducción de los impactos causados

por el consumo de energía, corrimos el modelo para tres mezclas de

energía. (vea tabla * ).





Las siguientes 3 figuras presentan los perfiles normalizados

contra los resultados del modelo base. Note que los puntajes

menores que 1 significan un decremento en los resultados de

los indicadores de categoría, y por tanto una mejora en el

desempeño ambiental. También note que estas gráficas

representan los resultados para este sistema particular de

producción de papel periódico localizado en tres provincias

diferentes, en comparación a los sistemas de producción de

papel periódico promedio en éstas provincias.




Tier II : Caso de Estudio. Aplicación de la Evaluación del Ciclo de Vida Módulo 14Resultados de Escenario de Análisis Adicional – Mezcla de Energía en Ontario

100 % DIP 55 % EW

2.0

1.8

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

Acidificación Ecotoxicidad Eutroficación Calentamiento SH SH SH Deterioro Smog Global Cáncer Partículas No-Cáncer del ozono Fotoquímico





Una comparación de los resultados muestra que las alternativas

evaluadas tienen beneficios ambientales principalmente cuando

las fuentes fósiles tienen un gran corte en la mezcla de

electricidad (e.g. Ontario y Alberta); mientras mayor sea el corte

de fuente fósil, mayor el beneficio. Sin embargo, si la mezcla de

energía tiene una parte insignificante de fuente fósil, no hay

mejora en el desempeño ambiental como consecuencia del

escenario 100% DIP. El escenario 55% EW tiene beneficios

principalmente para impactos globales así como para

ecotoxicidad y toxicidad humana, presentando un rango de

mejora de 7% a 30%.




Tier II : Caso de Estudio. Aplicación de la Evaluación del Ciclo de Vida Módulo 14Resultados de Escenario de Análisis Adicional - Mezcla de energía de Québec

100 % DIP 55 % EW

2.0

1.8

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0






Para las mezclas de energía donde ambas alternativas

tienen beneficios ambientales, la diferencia en la mejora del

desempeño ambiental es menor a 10% para la mayoría de las

categorías de impacto, excepto para impactos regionales para

la cual el escenario 100% DIP representan una mejor

alternativa (ya que el escenario 55% EW produce mayor

cantidad de gases de combustión que contribuyen a los

impactos regionales); y deterioro del ozono, para el cual la

mejor opción es 55% EW (puesto que el consumo de químicos

es mayor para el escenario 100% DIP).




Tier II : Caso de Estudio. Aplicación de la Evaluación del Ciclo de Vida Módulo 14Resultados de Escenario de Análisis Adicional – Mezcla de energía de Alberta

100 % DIP 55 % EW

2.0

1.8

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0






ConclusionesConclusiones Un estudio de LCA de origen a destino final para la producción de 1

entrada de papel periódico fue completado, siguiendo rigurosamente los

estándares ISO 14040. Los resultados del análisis de sensibilidad del

modelo base muestran que el consumo de energía, principalmente en la

forma de electricidad y gas natural para producir vapor, así como las

emisiones de efluentes son parámetros de proceso que tienen una

sensibilidad significativa (>10%) en los resultados indicadores de categoría.

También identificamos que la mezcla de energía que varía con la ubicación

de la planta es un parámetro de no-proceso que afecta dramáticamente los

resultados de la LCA. Por lo tanto, las conclusiones obtenidas son válidas

solo para el sistema estudiado y no se puede hacer una generalización en

base a los resultados alcanzados.




Las configuraciones alternativas desarrolladas para la planta con

producción elevada de sistemas DIP y/o co-generación tienen

beneficios ambientales importantes para el desempeño de la LCA del

sistema estudiado (e.g. 20-40% de reducción del Potencial de

Calentamiento Global), excepto para las categorías de impacto más

sensibles al consumo de gas natural (i.e. acidificación, smog

fotoquímico y salud humana-partículas). Los escenarios orientados a

efluentes muestran mejoras para el potencial de eutroficación (i.e. 50-

80% de reducción), con beneficios aún mayores para tecnología de

membranas, que eliminan completamente la contribución de los

efluentes de la planta de papel periódico a la eutroficación, optimiza el

uso de recursos acuáticos y tiene alternativas disponibles para

rellenos de lodos.



ConclusionesConclusiones


2. Evaluación de Oportunidades para mejorar el Desempeño Ambiental de la producción de papel periódico usando la Evaluación del Ciclo de Vida (LCA)



* Evaluación de Impacto del Ciclo de Vida (LCIA)

* Inventario de Ciclo de Vida (LCI)

* Definición de meta y alcance






Tier II : QuizTier II : Quiz

Observe las gráficas de la Observe las gráficas de la

presentación y conteste las presentación y conteste las

siguientes preguntas: siguientes preguntas:


A N T E C E D E N T E SA N T E C E D E N T E S

T i e r IIT i e r II


TRACITRACI

La herramienta para la reducción y evaluación de químicos y

otros impactos ambientales (Tool for the Reduction and

Assessment of Chemical and other environmental Impacts, TRACI)

es un programa computacional estándar desarrollado por la

Agencia de Protección Ambiental de los E.U.A. que facilita la

caracterización de agentes estresantes que tienen efectos

potenciales, incluyendo destrucción del ozono, calentamiento

global, acidificación, eutroficación, formación de ozono

troposférico (smog), ecotoxicidad, efectos de criterios

relacionados con la salud humana, efectos cancerígenos en la

salud humana, agotamiento de combustibles fósiles y efectos

debidos al uso de la tierra.

Programa de movilidad en Educación Superior para América del Norte

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