Caracterização dos modelos de construção de inventário de ciclo de vida

Abstract

A etapa do Inventário do Ciclo de Vida (ICV) pode ser considerada a mais complexa, dispendiosa e demorada para ser executada de uma Avaliação do Ciclo de Vida (ACV). Diante do exposto, esta dissertação caracterizou os principais modelos de construção de ICV para auxilio quanto à escolha mais apropriada às condições da ACV. Para tanto, foram descritos os principais modelos para construção de ICV, sendo eles: Diagramas de Fluxo, Matriz, Quadros Entradas-Saídas(QES), Análise Híbrida em Camadas (AHC), Análise Híbrida em Entrada-Saída (AH-ES) e Análise Híbrida Integrada (AHI), além de explicar o processo de cálculo para cada modelo para construção de ICV, identificar as vantagens e limitações dos principais modelos de construção de ICV e associar o modelo de inventário à sua condição de uso. As atividades desempenhadas nesta pesquisa contemplaram três macro etapas: Descrição dos Modelos, Modelagem Matemática e Definição dos Critérios. Identificou-se que o Diagrama de Fluxo apresenta tendência de ser um modelo demorado e dispendioso devido a especificidade dos dados e pelo grande número de processos descritos. O modelo da Matriz é empregado por uma série de softwares e bases de dados de ACV, o que traz uma vantagem em relação ao modelo anterior. Já o QES apresenta uma grande incerteza de dados, por não se considerar os processos primários. Nas abordagens híbridas a AHC tem como característica superestimar os impactos ambientais, a AH-ES permite quantificar as interdependências e entradas de toda a economia e a AHI apesar de onerosa, é de fácil aplicação em ferramentas analíticas e apresenta resultados com baixa incerteza de dados. A partir disso, utilizou-se os critérios Disponibilidade de dados; Confiabilidade dos dados; Abrangência do sistema; Tempo; Recurso Humano e Recurso Financeiro para construir um fluxo lógico de decisão para auxilio do especialista quanto à escolha mais apropriada às condições da ACV. Observou-se que não há um modelo de construção melhor que o outro, mas sim modelos que se adaptam melhor a diferentes critérios, tornando-os assim mais adequados a ACV em estudo.

Abstract : The Life Cycle Inventory (LCI) step can be considered the most complex, expensive and time-consuming to be run from a Life Cycle Assessment (LCA). Therefore, this dissertation characterized the main models of LCI construction to assist in choosing the most appropriate to the LCA conditions. In order to do so, we have described the main models for the construction of LCI: Flow Diagrams, Matrix, Input-Output (IO), Tiered Hybrid Analysis (THA), Hybrid Input-Output Analysis (IO-HA) and Integrated Hybrid Analysis (IHA), besides explaining the calculation process for each model to construct LCI, to identify the advantages and limitations of the main models of LCI construction and to associate the inventory model with its condition of use. The activities performed in this research contemplated three macro stages: Description of Models, Mathematical Modeling and Criteria Definition. It has been identified that the Flow Diagram tends to be a time-consuming and costly model due to the specificity of the data and the large number of processes described. The Matrix model is used by a number of software and LCA databases, which brings an advantage over the previous model. However, the IO presents an uncertainty of data, not considering the primary processes. In the hybrid approaches THA has the overestimate of environmental impacts, the IO-HA allows to quantify the interdependencies and inputs of the entire economy and the IHA, although it is onerous, it is easy to apply in analytical tools and presents results with low data uncertainty. From this, the criteria used was: Availability of data; Reliability of data; Scope of the system; Time; Human Resource and Financial Resource to build a logical flow of decision to assist the specialist in choosing the most appropriate LCA conditions. It was observed that there is not one model of construction better than the other, but rather models that are better adapted to different criteria, thus making them more appropriate to LCA under study.