Avaliação de modelos de caracterização de AICV para a categoria de impacto de ecotoxicidade marinha no contexto do setor petrolífero

Abstract

A atividade de perfuração de poços de petróleo é responsável por relevante geração de resíduos, com destaque para os cascalhos de perfuração. Esses resíduos, se inadequadamente geridos, podem ocasionar passivo ambiental. Atualmente, a principal forma de descarte dos cascalhos de perfuração é a sua disposição final offshore após pré tratamento em plataforma. A avaliação do ciclo de vida (ACV), por meio da categoria de impacto ecotoxicidade marinha, apresenta se como uma metodologia com potencial para quantificar os potenciais impactos ambientais ocasionados pelo descarte desses resíduos nos ecossistemas marinhos. Diferentes modelos de caracterização de avaliação de impacto do ciclo de vida (AICV) estão disponíveis para essa categoria, entretanto, não há até o momento uma convergência em relação ao mais adequado para representar tais impactos, cabendo ao praticante de ACV escolher aquele que melhor se aplica a cada caso. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um grupo de critérios para avaliar modelos de caracterização para a categoria de impacto ecotoxicidade marinha, visando aplicação em um estudo de caso do setor petrolífero. Primeiramente definiu se critérios excludentes, com o objetivo de eliminar modelos não potenciais. Posteriormente, foram desenvolvidos quatro critérios avaliativos: C1 ? Abrangência do escopo; C2 ? Relevância ambiental; C3 ? Robustez científica e transparência, e C4 ? Aplicabilidade à indústria de petróleo e gás no Brasil. Entre os modelos avaliados, os três melhor classificados foram aplicados em um estudo de caso para o ciclo de vida das atividades de perfuração de poços de óleo e gás, com o objetivo de permitir uma melhor visualização e discussão das diferenças nos resultados obtidos com a classificação fornecida pelos critérios. Foram identificados sete modelos de caracterização de ecotoxicidade marinha na literatura; um deles foi descartado após a aplicação dos critérios excludentes. O melhor desempenho foi do modelo de Verones et al. (2020a), seguido dos modelos de Dong et al. (2018; 2016) e de Van Zelm et al. (2009a). O melhor desempenho geral dos modelos foi no critério C3, enquanto o pior desempenho ocorreu no critério C4, o que permitiu concluir que nenhum dos modelos foi considerado apto o suficiente para avaliar adequadamente a rota de descarte dos resíduos de perfuração no mar. A aplicação dos modelos no estudo de caso resultou em divergências nos resultados em relação ao cenário mais impactante e às substâncias responsáveis pelos impactos, porém, todos os modelos apontaram os metais como o grupo de substâncias que mais contribuiu para a ecotoxicidade marinha. Com base nos resultados deste trabalho, recomendou se que, sempre que possível, sejam aplicados dois modelos de ecotoxicidade marinha nos estudos em que essa categoria de impacto é relevante, e que seus resultados sejam utilizados de maneira complementar nos processos de tomada de decisão. O modelo preferível foi o de Verones et al. (2020a), complementado com resultados de Van Zelm et al. (2009a) ou, em casos específicos, de Dong et al. (2016; 2018). A seleção desses modelos não deve ser entendida como regra geral, mas sim como uma alternativa para orientação. A escolha do modelo de caracterização também depende da experiência do especialista e das especificidades do sistema de produto avaliado.

Abstract: Oil well drilling is responsible for significant generation of waste, especially drilling cuttings. These residues, if improperly managed, can cause environmental impacts. The most common way of disposing of drill cuttings is offshore disposal after treatment on the rig. Life Cycle Assessment, through the marine ecotoxicity impact category, is a methodology that can potentially be used to quantify the potential environmental impacts caused by the disposal of these waste in marine ecosystems. Different LCIA characterization models are available for this category, however, there is no scientific consensus regarding the most appropriate method to represent such impacts, leaving the LCA practitioner to choose the one that best applies to each case. The aim of this research was to develop a group of criteria to evaluate characterization models for the marine ecotoxicity impact category, aiming application in a case study of the oil and gas sector. In order to analyze the models, a group of exclusionary criteria was first defined, with the aim of eliminating non potential models. Subsequently, four evaluative criteria were developed: C1 ? Scope comprehensiveness; C2 ? Environmental relevance; C3 ? Scientific robustness and transparency, and C4 ? Applicability to the Brazilian oil and gas sector. Among the evaluated models, the top three rated ones were applied in a case study for the life cycle of the oil well drilling activities, with the aim of allowing a better visualization and discussion of the differences in the results provided by the criteria evaluation. Seven characterization models were identified in the literature; one of them was excluded after applying the exclusion criteria. Six models were evaluated using the evaluative criteria. The best performance came from the model by Verones et al. (2020a), followed by the models by Dong et al. (2018; 2016) and Van Zelm et al. (2009a). The best overall performance of the models was in C3, and the worst occurred in C4, which led to the conclusion that none of the models was suitable enough to properly assess the offshore route of disposal of drilling waste. Application of the models in the case study resulted in divergent results regarding the most impactful scenario and the substances responsible for those impacts, however, all the models indicated the metals as the group of substances which contributed the most for the marine ecotoxicity impact category. Based on the results of this work, it was recommended that, whenever possible, two models of marine ecotoxicity get applied in studies in which this impact category is relevant. Their results should be used complementarily to subside decision making processes. The preferred model was that of Verones et al. (2020a), complemented with results from Van Zelm et al. (2009a). The selection of these models should not be understood as a general rule but rather as an alternative for guidance. The choice of characterization models also depends on the specialist's experience and the specificities of the evaluated product system.