产品环境足迹

产品环境足迹（精选4篇）

产品环境足迹 篇1

摘要：为使广大学者更加深刻和清晰地理解产品环境足迹内涵, 在收集了产品环境足迹相关信息, 阅读并参考了产品环境足迹相关文献及指南的基础上, 从其内涵、实施步骤等方面总结了产品环境足迹的主要内容, 阐述了其与欧盟现行环保政策的关系, 介绍了产品环境标识和组织环境足迹。同时, 针对产品环境足迹这一体系对我国出口贸易所造成的影响, 提出了一些应对措施。研究结果表明, 产品环境足迹与生命周期评价的大多数内容是一致的, 不同的是产品环境足迹更为明确与详细, 要求严格, 制定了较为统一的实施标准。

关键词：产品环境足迹,欧盟环保政策,产品环境标识,组织环境足迹,生命周期评价

0 引言

随着社会的不断发展和环境的不断恶化, 倡导清洁生产、走循环经济发展道路, 不仅成了产业本身发展的关键, 也成了全社会持续发展的必由之路。在国际贸易中, 西方发达国家设立了一系列绿色技术壁垒, 如CE认证和ROHS指令等, 使我国及第三世界国家出口产品受到很大限制, 因此必须研究一些方法来更好地认识产品在生产与消费中对环境的影响, 其中就包括了生命周期评价 (LCA) 。2013年, 欧盟为建立统一的评价标准, 在生命周期评价的基础上提出了产品环境足迹 (PEF) , PEF评价体系完全基于产品的生命周期评价方法, 综合评价14种环境影响类型, 这将取代产品碳足迹、水足迹等单项评价指标以及相关方法标准, 成为统一的评价标准[1]。不难预测, PEF将成为我国研究产品出口欧盟认证体系趋势之一。

本研究在阅读并参考产品环境足迹相关文献及指南的基础上, 总结产品环境足迹的相关内容, 以便开展进一步的研究。

1 历史回溯

生命周期评价最早萌芽于美国。1969年, 美国中西部资源所 (MPI) 对可口可乐的饮料包装瓶进行了评价研究。该研究涵盖了从最初的原材料采掘到最终的废弃物处理整个过程, 并对全过程进行跟踪与定量分析。当时, 人们把这一研究方法称为资源与环境状况分析 (REPA) 。之后, 美国环保局又进行了一系列的REPA研究。同时, 欧洲的一些国家也开展了类似的相关研究。

自20世纪70年代中期开始, 生命周期评价进入探讨进行阶段, 能源危机引发了人们对环境的思考, 而有关能源分析的研究开始备受关注。20世纪70年代末80年代中期, 能源分析方法逐渐成为一种资源分析工具, 着重计算原材料消耗量和固体废弃物生产量。到了20世纪80年代末以后, 区域性与全球性环境问题日益严重, 人们保护全球环境意识加强, 特别在1988年的“垃圾船”问题发生后, 大量的REPA研究又重新开始。

1990年8月, 国际环境毒理学和化学学会 (SETAC) 首次举办了有关生命周期评价的研讨会, 并第一次提出“生命周期评价”概念, 成立了顾问组, 研究进入迅速发展阶段。1993年, 根据在葡萄牙的一次学术会议的研究结论, SETAC出版了“生命周期评价纲要:实用指南”, 这为生命周期评价方法论方法提供了一个基本技术框架, 是研究起步的一个里程碑。同时, 国际化标准组织 (ISO) 制定和发布了有关生命周期评价的ISO14040系列标准[2]。

生命周期评价发展到现在, 已经成为了一个相对较为完善的环境评估体系。近年来, 各国在此基础上不断发展与突破, 相继出现了碳足迹、水足迹、碳标签等标准和方法。直到2013年4月9日, 欧盟委员会发布了新的环保政策通知———“建立统一的绿色产品市场”, 即产品环境足迹。生命周期评价方法再次到达一个新的高度。

目前, 由于起步较早, 欧、美、日等发达国家的LCA应用较为普遍, 已经成为产品开发、环境认证、规避贸易壁垒等的重要手段。技术部分软件工具已经形成商品化, 有广泛应用基础[3]。相比之下, 国内外有关产品LCA方法和软件工具的研究和应用虽然取得了一定进展, 但总的说来, 仍然与欧美国家具有较大的差距, 主要表现在产品回收再利用、研究对象深度和广度、研究方法和研究手段、方法本体研究、数据库建立这五个方面上[4]。

尽管如此, 我国紧随时代脚步研究热点问题, 在引进消化国际成果基础上, 在本地化方法学上有了很大突破, 为LCA进一步的研究和应用奠定了基础。例如中国科学院的杨建新[5]从产业生态学的角度研究产品生命周期评价, 对LCA中资源耗竭潜力、当量系数的计算和分配方法提出了新的算法;浙江大学的杨迷影[6]以服装行业为背景, 结合信息技术建立面向服装企业低碳制造的信息服务系统。

2 产品环境足迹PEF

2.1 PEF介绍

PEF是一套新的产品评价体系。欧盟推荐的绿色产品评价体系全称为产品环境足迹, 同时发布了PEF方法指南。PEF评价体系完全基于产品的生命周期评价方法, 综合评价14种环境影响类型, 如气候变化、臭氧层消耗等, 详细信息如表1所示。这将取代近些年在欧盟各国十分流行的产品碳足迹、产品水足迹等单项评价指标以及相关方法标准, 并且将建立相应的PEF审核体系和市场宣传模式。

PEF是一项新的环保政策。PEF是在欧盟多项资源环保政策法规的共同推动下, 经过十多年的技术准备和酝酿下应运而生。欧盟提出, 未来市场将采用统一的方法评估绿色产品, 从而避免因评价方法不同, 给消费者和采购方带来环境信息混乱的情况, 同时也希望能够降低企业披露产品环境信息的成本。

PEF具有长期和深远的影响。欧盟委员会建议各成员国、企业、行业、认证机构、金融机构等市场相关方, 在评价绿色产品时统一采用PEF方法, 从而为产品生态设计、绿色制造、绿色采购、产品环境标志与认证、市场营销、绿色金融等提供方法和数据支持, 在此基础上建立统一的绿色产品市场。这必将对所有在欧盟销售的产品及其供应链, 包括中国所有出口欧盟的产品和相关企业, 造成长期和深远的影响, 甚至可能蔓延到其他国家和市场。

目前, PEF还处于试验阶段。2013年5月30日, 欧盟启动了为期3年的PEF试验计划, 召集欧盟内外、各行业企业报名成为示范企业。入选的示范企业将成为技术秘书组 (TS) 成员单位, 在欧盟组织下, 开展一系列的示范工作。

2.2 PEF步骤

产品环境足迹评价具体步骤如图1所示[7,8,9,10]。

同时, PEF研究要求遵循相关性、完整性、一致性、准确性和透明性等原则。

(1) 相关性:PEF研究过程中所有使用的方法和收集的数据与研究尽量相关。

(2) 完整性:在进行PEF研究过程中, 需要包含所有的与环境相关的物料/能源流和其他在界定系统边界时所需的其他环境相关数据要求, 以及所采用的影响评估方法。

(3) 一致性:PEF研究过程中, 严格遵守指南中的各步骤, 以确保内部一致性和类似可比性的分析。

(4) 准确性:应采取一切合理的努力, 以减少在产品系统建模过程和结果报告的不确定性。

(5) 透明性:PEF的信息应保持透明性, 为用户决策、利益相关者评估其耐用性和可靠性提供必要的决策依据。

2.2.1 目标定义

目标定义是PEF研究的第一步, 并设定了研究的总体背景。其目的是确保分析目的、方法、结果和预期应用能够很好地列出。在目标定义时, 定义预期应用和分析深度是很重要的。PEF研究的目标定义要求包括:目标应用、开展研究的原因、决策问题、目标观众、是否用于对比评价、研究委托方和审核程序 (如果适用) 等。

2.2.2 范围定义

范围定义要求与目标定义相一致, 要求包括:

(1) 功能单位和基准流

要求根据以下方面定义功能单位:功能/服务提供什么, 功能/服务提供程度, 预期的质量水平, 持续时间/寿命是多久, 美国腐蚀工程师协会 (NACE) 标准。有些在制品可能具有多功能, 需要进行识别和挑选。基准流是指实现定义功能的产品的量, 涉及所有其他输入流和输出流。基础流可以通过分析单位直接确定或以产品导向的方法来确定。适当的基准流要求由功能单位来决定。支持研究所收集的定量输入和输出数据应以基础流计算。

(2) 系统边界

系统边界定义产品生命周期各个阶段和系统分析相关过程。要求包括所有与产品供应链相关的过程, 所有过程要求分为前景过程和背景过程, 同时建议包括系统边界图。

(3) 环境足迹影响类型

环境足迹影响类型要求包括所有14种默认的影响类型和相应的特征化模型, 任何例外都要求记录、给出理由、报告并经评审。环境影响类型和方法选择如表1所示。

(4) 其他信息的选择

产品相关的环境潜在影响可能会超出被认可的基于生命周期环境足迹影响评价模型, 考虑这些因素的可行性是很重要的。其他环境信息可能包括 (非详尽的列表) :用料数据清单;可拆卸性、可回收性、可恢复性、可重用性信息;资源利用效率;关于使用有害物质的信息;处理有害/无害废物的信息;能源消耗信息;对本地/站点特定影响的信息。

(5) 假设与局限性

在PEF过程中, 为进行分析可能会进行假设设定局限, 但要求所有假设与局限应透明地报告。

2.2.3 汇编资源投入和环境排放清单

指南要求清单包括在系统边界内的与生命周期阶段相关的所有的资源使用和排放。在清单编制中需要考虑以下阶段:原材料获取和预处理、生产资料、生产、产品运输和储存、物流、回收处置。物料流在过程中分为基础流和非基础流, 非基础流需要转化为基础流。同时指南给出了每个阶段应考虑的相关活动。关于物质名录, 所有相关的资源使用及排放都要求使用ILCD数据库网络系统的物质名录和特性。如果一个物质在ILCD的物质名录中不存在, 要求新添加一个适当的名录并记录其特征。

当然, 整个评价过程对数据是有要求的。指南提供了6种质量标准, 5种用于评价数据, 1种用于评价方法, 另外质量评估还包括其他3个方面, 即文档、命名和审查。6种质量标准包括技术代表性、地理代表性、时间代表性、完整性、参数不确定性和方法合理性与一致性, 对各个标准进行评估打分后, 算出平均值作为总体数据质量评分, 然后找到对应的总体数据质量水平, 具体如表2、表3所示。同时, 指南也给出了数据质量及其评估要求的概述, 具体如表4所示。

数据分为实景数据和背景数据。

(1) 实景数据 (Specific data) :应该尽量调查实景过程数据;应该满足指南的数据质量要求, 建议包括过程的所有投入和排放;允许收集、测量或采用活动数据与相关排放因子计算得到。

(2) 背景数据 (Generic data) :应该尽可能采用有行业针对性的数据;应该满足指南的数据质量要求;建议尽可能采用指南提供的数据来源:要求来源与相关PEFCR的要求一致、与PEF研究的要求一致、来自IL-CD数据网络和ELCD数据库。

理论中, PEF应将涵盖所有的生命周期阶段, 但对于某些产品来说, 如果某个生命周期阶段与产品的环境绩效不相关或是无法得到该阶段的典型数据, 则该阶段的数据可以不纳入。

实际情况中, 存在一个过程具有多个功能, 在处理多功能过程时, 要求采用如图2所示的决策层次来解决多功能系统的问题。同时, 在此所做的任何选择要求报告并给出合理解释。

处理回收过程的多功能问题时, 指南也提出了一些可供参考的计算方案[11,12,13]如下:

2.2.4 PEF影响评价

PEF影响评价包含2个强制性步骤 (分类和特征化) 和2个选择性步骤 (归一化和权重) 。

分类要求资源投入和环境排放清单中, 输入与输出的物料/能源按照相关PEF影响列表进行分类。有时, 投入/输出对应的不仅仅只有一项影响指标。本研究按照组成物质将数据分类转化为现有的特征因素。特征化是指根据影响列表, 每个类别的输入/输出按照各自的环境影响的贡献大小进行计算, 通过乘以列表中的相关特征因子所得。

如果采用了归一化, 归一化的环境足迹结果要求记录在“额外环境信息”中, 需要记录所有方法和假设。如果采用了权重, 方法和结果都要求记录在“额外环境信息”中。权重之前的影响评价结果要求与权重的结果同时报告。

2.2.5 PEF结果解释和报告

结果解释具有两个目的:保证PEF模型的性能符合研究目标和质量要求;分析获得可靠的结论和建议, 以支持改进。对此, 结果解释阶段包括以下4个关键步骤:

(1) 评价结果的可靠性:包括方法学的选择如何影响评价结果以及包括完整性检查、敏感性检查、一致性检查;

(2) 确定热点:要求在清单级、过程级和供应链阶段级找出供应链的热点, 并评价潜在的改进;

(3) 不确定度估计:要求对清单不确定度和选择相关不确定度至少进行定性的不确定度描述, 以便评价整体PEF研究的不确定度;

(4) 结论、建议和局限:对结论、建议和局限的描述要求与PEF研究的目标和范围相一致。

用于支持公开发布的对比性论断应该基于PEF指南和相关的PEFCR。

对于报告, 任何一个用于外部交流的PEF研究要求必须包括PEF研究报告, 要求提供足够的信息用于评价、跟踪和寻找产品环境表现的改进。同时, PEF研究报告至少包括摘要、主要报告和附录, 要求包含本章中明确要求的所有内容。额外的支持信息也允许包括, 如保密报告、不用于外部公开用于评审的所有数据。

3 PEF标识

欧盟在推行实施PEF的同时, 也在设计PEF标识并准备将标识贴在产品上, 标识如图3所示。标识分A~E 5个级, 并用不同的颜色表示综合评价产品的环境影响程度, 如A级采用深绿色表示, B级采用浅绿色表示。在标识的下端, 给出了不同环境影响类型的影响级别, 如气候变化的影响级别为C级, 空气污染的影响级别为B级, 水污染的影响级别为B级。通过在产品上标示产品环境足迹标识, 有利于消费者从同类产品中选取环境影响最小的产品, 间接推动企业减少资源能源消耗和污染物排放, 提高资源产出效率[14,15,16,17]。

欧委会表示这些类型的标识是易于理解的, 且“消费者对此相当熟悉”, 对标识的研究集中于下列3方面:标示内容、标示方式、标示位置。举例说明, (1) 标示内容:标示的环境指标应不超过3个; (2) 标示方式:信息来源应可靠, 理想方式是来源于第三方而不是生产厂; (3) 标示位置:产品包装的物理限制可能影响标示的选择。如小型电子产品包装空间有限, 不便标示信息, 而服装和纺织品具有更大的表面积用来标示, 这使得在这些产品上的标示更容易。

4 PEF与欧盟现行政策的关系

目前欧盟已经有很多与绿色产品、生态设计相关的政策以及法规, 如生态标志 (Ecolabel) 、生态设计、生态管理和审核计划 (EMAS) 管理体系等。对于大多数公司而言, 面对条目繁多的标准和标签, 将很难实施开展工作。那么新推出的PEF与它们之间又有怎样的关系呢?对于我国而言, 人们更关注PEF与生态标志、生态设计的关系和影响[18]。

4.1 PEF与Ecolabel

(EC) No.66/2010法规建立发展产品 (包括服务) Ecolabel的规则和条件, 该法规规定, Ecolabel的标准应当依据现有的或最新的LCA研究。既然欧委会这次开发了PEF方法, 并且将其看作是LCA研究的最佳实践, 那么未来Ecolabel标准研究极有可能也采用基于LCA的新方法。事实上, 欧盟正在积极研究将LCA方法应用于Ecolabel标准。未来Ecolabel的标准也许不仅仅是一些分散在各个阶段的指标, 而很有可能会出现产品全生命周期的量化指标。

4.2 PEF与生态设计

PEF与生态设计都是基于LCA, 生态设计是针对全生命周期各个阶段系统地进行环境化的设计, 但却没有用一个量化的方法评价出产品全生命周期的环境影响, 而本研究认为PEF方法学对产品的环境影响有一个量化的评价。但并不是说PEF量化的方法应用到每一类产品都是适用的, 欧盟下一步就是与利益相关者一起开发产品分类规则。在这个过程中, 也许会发现PEF方法对于某些产品类别是不可行的, 届时欧盟会与行业共同开发定制方法, 而不是都采用PEF量化一刀切的简单处理方式。在这之后, 委员会将与所有利益相关者一起讨论和决定是否把PEF方法整合到生态设计或欧盟Ecolabel等现有的工具中。

5 OEF

在统一方法学的目标下, 除了PEF, 欧委会同样也正在推进组织环境足迹 (OEF) 。OEF与PEF有着共同的目标, 不同的是OEF适用于整体的组织活动, 即从供应链角度, 该组织提供与商品和服务相关的所有活动 (从原材料的提取、使用直到最终废物处理选择) 。因此, OEF是为专门向组织申请而设计的配套活动, 与PEF并行开发。总结来说OEF是以企业、组织为对象, 以GHGP Scope3、欧盟、ISO 14072等为标准, 评价企业总消耗和排放及生命周期上、下游影响组织种类规则[19,20]。

6 结束语

本研究介绍了产品环境足迹的主要内容, 不难看出, 产品环境足迹与生命周期评价的大多数内容是一致的, 不同的是产品环境足迹更为明确与详细, 要求严格, 制定了较为统一的实施标准[21]。如指南提出的14种环境影响类型, 量化的数据质量要求, 多功能系统、分配等的方法建议以及审核规范和评审员资质要求。更加统一的PEF, 减少了用户评估产品碳足迹时需选择的方法的数量, 更有利于在企业中的推行。

同时, PEF方法及结果有许多潜在应用, 例如:

(1) 沿着生命周期的产品优化产品的生产流程;

(2) 沿着生命周期优化产品设计, 使其环境影响最小化;

(3) 产品生命周期环境信息的沟通 (如通过伴随产品的文档、网站或应用程序) ;

(4) 使环境声明变得更完整以及更可信等。

当然, PEF的推行也受到了一定的质疑, 例如有人认为方法缺乏足够的数据并且精度有限;有人认为不同行业采用统一的标准本身就存在很大的问题。目前, 整个推行还处于试验阶段, 试验结果未能可知, 产品环境足迹推行之路任重而道远。

对我国企业而言, 欧盟推行的产品环境足迹无疑是一个很大的挑战, 为尽早规避这一体系对我国出口贸易的影响, 应做好各方面的加强工作, 例如:

(1) 积极宣传生命周期评价体系, 提高全民环保意识, 完善这一方面的法律法规, 使生命周期评价成为国内研究热潮, 促使企业推行该体系;

(2) 开展欧盟产品环境足迹相关研究, 联合专家、企业和高校成立研究小组, 分析制定适合我国的产品环境足迹体系;

(3) 选择部分行业企业作为试点示范, 构建合理的评价模型, 建立较为完善的生命周期数据库, 提供生命周期评价服务;

(4) 加强与欧盟的交流, 做好体系推行反馈工作, 结合实际情况, 持续改善评价体系标准, 使该体系在企业中更易推行。

目前, 产品环境足迹还处于试验阶段, 相关资料较为有限, 研究中存有大量不足之处, 如涵盖的内容还不是很完善等。为了开展进一步的研究, 笔者将继续关注相关讯息。

产品环境足迹 篇2

未来低碳经济市场下,产品碳足迹[1]会以碳标签的形式标示于产品上,是企业未来缴纳碳税和顾客获知产品环保性能的重要依据,因此,产品制造过程碳足迹核算与优化是企业精确量化分析产品碳标签、提升产品竞争力的重要环节,有着重要的研究意义。目前已有学者对产品制造过程碳足迹核算进行了研究。尹瑞雪等[2]将企业在铸造过程中的碳排放总量计算出来,采用平均分配的方法求得每千克铸造产品制造过程中 的碳排放量;Peng等[3]根据陶瓷产品制造过程中原料、资源与产物之间的投入产出关系对陶瓷产品制造过程中的碳排放进行计算,根据企业一年的碳排放量和产量,采用平均分配的方法求得每个陶瓷产品在制造过程中的碳排放量。对于单一品种生产企业,由于产品工艺相似,采用平均分配的方法可近似求得同类相似各产品制造过程中的碳足迹。 然而对于多品种制造企业,由于各产品材料、加工工艺等各不相同,各产品制造过程中碳排放量存在很大差异,采用平均分配的方法不能准确求得各产品制造过程的碳排放量,因此,准确核算多品种制造企业产品制造过程碳足迹是低碳经济市场下迫切需要解决的问题。

在产品制造 过程碳足 迹优化方 面,李聪波等[4]针对数控机床加工时的切削参数进行优化, 以减少设备切削加工产生的碳排放,然而机床加工的碳排放只是产品制造过程碳排放的一部分, 不能代表产品制造过程的碳足迹;由于生产调度会影响各产品加工先后顺序、加工设备的选择等, 从而影响产品在制造过程中的碳排放,为了从调度的角度研究如何减少产品在制造过程中的碳排放,何彦等[5]提出了一个最小化完工时间与加工时电能消耗的多目标优化调度模型,从而在相近完工时间情况下减少电能消耗;Fang等[6]考虑设备的切削速度、产品完工时间与设备功率消耗之间的相互关系,提出了最小化最长完工时间、最大负载以及功率消耗的车间调度优化模型。然而以上研究均只考虑设备运转的电能消耗,忽略了冷却液消耗、装卸搬运等制造过程的碳排放,无法完整地描述车间碳排放,也不便于产品制造过程碳标签的核算与优化。为此,本文针对柔性作业车间提出一种面向产品制造过程碳足迹优化的多目标调度模型,将设备加工过程、闲置空转过程以及装卸搬运等主要制造过程碳排放考虑在内,以准确核算多品种制造企业各产品制造过程中的碳足迹并加以优化。

1产品制造过程碳足迹核算

目前产品碳足迹核算边界[7]有从摇篮到坟墓 (cradle to grave)、从摇篮到大门(cradle to gate)、 从大门到大门(gate to gate)、从大门到坟墓(gate to grave)四种,本文中产品在企业制造过程的碳足迹,属于“从大门到大门”的系统边界。

由于多品种制造企业各产品的材料、加工工艺等各不相同,各产品在制造过程中碳足迹相差较大,为了准确核算出各产品制造过程的碳足迹, 本文提出了一种基于制造过程碳排放与被加工产品之间对应关系的产品制造过程碳足迹计算方法,即对产品制造过程各环节碳排放量与被加工产品之间的对应关系进行分析,根据不同的对应关系分别计算出各具体产品的碳排放,最后累加产品制造过程各环节的碳排放即可得到该产品在制造过程中的碳足迹。制造过程中碳排放与产品的对应关系主要可分为两大类:一是制造过程中资源消耗产生的碳排放只与一种产品关联,形成直接对应关系,该部分碳排放直接计入该产品在此环节的碳足迹,如机床在加工产品时的电能消耗等;二是制造过程中资源消耗产生的碳排放与多个产品关联,形成复杂对应关系,为便于分析, 根据相关产品种类数量进行平均分配。

由于一般机加工企业的碳排放主要是间接碳排放,本文只考虑机加工过程中通常包含的几种主要碳排放源(设备运转的电能消耗Ce、冷却液消耗Cc、工件原料损耗Cm以及各工序间装卸搬运的能耗Ct产生的碳排放),不考虑热处理及废屑废液处理等可能含有复杂热能排放环节的碳排放,因此,产品i制造过程碳足迹Cp,i的碳排放Wp,i为

1.1设备电能消耗产生的碳排放量

机加工设备的电能消耗主要可分为启动、预热、加工、空转、停止五个阶段,如图1所示。图1中产品加工阶段产生的碳排放只与被加工产品相关,属于第一种对应关系,直接计入该产品在该加工阶段的碳足迹中,在加工阶段,产品i在设备j上产生的碳排放为

式中,Pij为产品i在设备j上的加工功率;tij为产品i在设备j上的加工时间;αe为电能的碳排放因子。

启动、预热、停止阶段是设备加工所必需的环节,与该设备上加工的所有产品相关,属于第二种对应关系,将这三个阶段产生的碳排放平均分配到在该设备上加工的各个产品的制造过程碳足迹中,设备j由启动、预热、停止阶段对应到产品i上的碳排放量为

式中,Estart,j、Ewarm,j、Eend,j分别为设备j在启动、预热、停止阶段的电能消耗量;nj为设备j上从启动到停止所加工产品的数量。

空转阶段包括产品切换时设备调整以及设备等待的空闲状态,与空转前后两种产品相关,属于第二种对应关系,将该阶段产生的碳排放平均分配到空转前后两种产品的制造过程碳足迹中,设备j由于空转对应到产品i上的碳排放量为

式中,Pidle,j为设备j的空转功率;Si,j、Ci,j分别为产品i在设备j上加工的开始时间和结束时间;Si,j-Ci-1,j、Si+1,jCi,j分别为产品i与前一个产品i-1和后一个产品i+1的空转时间,若产品i在设备j上第一个被加工,则删掉式 (4)中Si,j-Ci-1,j,若产品i在设备j上最后一个被加工, 则删掉式(4)中Si+1,j-Ci,j。

产品i在加工制造过程中所有设备电能消耗产生的碳排放We,i的计算公式为

式中,We,ij为产品i在设备j上加工制造过程中电能消耗产生的碳排放。

1.2冷却液消耗产生的碳排放量

由于冷却液是循环使用的,且循环周期较长, 为便于计算,假设同一台设备上加工不同产品时冷却液流量相同,可以根据冷却液有效循环周期折算成时间再进行计算[4],即

式中,Wc,i为产品i在加工制造过程中使用冷却液而产生的碳排放;Wc,ij为产品i在设备j上加工制造过程中使用冷却液而产生的碳排放;tij为产品i在设备j上的加工时间;Tc,j为设备j上冷却液的有效循环使用周期;Lc,j为设备j上冷却液的循环使用量;αc,j为设备j上使用的冷却液的碳排放因子。

1.3工件原料消耗产生的碳排放量

工件原料损耗主要是进入加工车间的毛坯或者半成品加工的损耗量,可以通过工件的去除材料的质量进行计算,则产品i由原料损耗产生的碳排放量Wm,i的计算公式为

式中,mi,1为产品i加工前的质量;mi,2为产品i加工后的质量;αm,i为产品i工件材料的碳排放系数。

1.4装卸搬运设备能耗产生的碳排放量

根据产品在设备间搬卸搬运方式的不同,碳排放计算方式也不同,如果产品在设备间采用平行移动方式,则装卸搬运阶段产生的碳排放属于第一种对应关系,直接计入该产品制造过程碳足迹;如果采用顺序移动或平行顺序移动方式,则该过程的碳排放与产品属于第二种对应关系,根据装卸搬运阶段产品数将该过程产生的碳排放平均分配到各个产品上。为了简化分析,本文假设设备间的装卸搬运使用电动叉车且以平行移动方式进行移动,且只考虑有效的装卸搬运过程,则产品i由装卸搬运能耗产生的碳排放Wt,i的计算公式为

式中,Pt,ij为产品i由上一设备搬运到设备j时电动叉车的功率;tt,ij为产品i由上一设备搬运到设备j的时间。

将式(2)~式(8)代入式(1),得到产品i制造过程碳足迹Wp,i的函数表达式:

2多目标调度优化模型

为了研究调度方案对产品制造过程碳足迹的影响,同时在保证企业生产效率和车间设备利用率的情况下,尽可能降低产品在制造过程中的碳排放,本文从产品制造过程碳排放、最长完工时间和车间设备利用率这三个方面对企业的加工制造过程进行优化。

2.1所有产品制造过程碳足迹总和

根据前文,所有产品制造过程碳足迹总和函数表达式为

2.2最长完工时间

最长完工时间是体现企业生产效率的重要因素之一,其表达式为

其中,i为产品,J是产品的集合;j为设备,M是设备的集合;Cij为产品i在设备j上的完工时间。

2.3车间设备利用率

车间设备利用率是从企业整体的设备利用率来考虑的,在不同的调度方案下,各个设备的利用率也可能不同,作为优化目标之一,本文从企业的整体来考虑。车间设备利用率是体现设备在运转过程中的有效使用状况,提高设备的利用率可以有效地减少浪费,延长设备的使用寿命。车间设备利用率的计算公式为

式中,tij为产品i在设备j上的加工时间;λij为决策变量, 表明是否在该台设备上加工,若产品i在设备j上加工,则 λij取1,否则取0;Sj、Cj分别为设备j的开启时间、停止时间。

2.4建立优化调度模型

通常柔性作业车间调度问题可以描述如下:n个产品在m台设备上加工,每个工件包含一道或多道工序,工件的工序顺序是预先确定的;每道工序可以在多台不同的机床上加工,工序的加工时间随机床的性能的不同而变化;同一产品的同一工序在同一时刻只能被一台机器加工,且一旦开始加工就不能中断;不同产品之间具有相同优先级,每一时刻每台机器只能加工一个产品的一道工序。为了减少所有产品制造过程碳足迹总和,同时保证完工时间最短和车间设备利用率最大,建立以下多目标优化模型:

st.Sij≥Ci(j-1)+tt,iji∈J j≥2 &j ∈ M

其中,式(14)表示产品i在设备j上的开始时间与产品i在设备j-1上的完工时间的间隔不能小于两台设备间的搬运时间;式(15)表示设备j上加工产品i的开始时间与设备j上产品i前一个产品的完工时间的间隔不小于设备加工两种产品的调整时间thi j;式(16)和式(17)表示同一工件的工序先后顺序;式(18)表示各个工件的完工时间; 式(19)是决策变量,表明同一机器上两工件加工的先后顺序,若设备j上先加工产品h之后即加工产品i,则γhi j取1,否则取0。

3第二代非支配解遗传算法

为了求解第二部分的多目标优化调度模型, 本文提出了图2所示的第二代非支配解遗传算法 (non-dominated sorting genetic algorithm?Ⅱ, NAGA?Ⅱ)[8]。

3.1编码

针对第二部分柔性作业车间调度模型,需要确定工序的顺序并为每道工序选择一台合适的设备,本文采用基于工序与机器的双重编码方法[9], 编码由两部分组成:第一部分是基于工序的编码, 如图3所示,染色体(3 2 2 1 4 3 2 4 1)分别表示产品3的第一道工序、产品2的第一道工序、产品2的第二道工序……;第二部分是基于机器的编码,图3中染色体(1 1 3 2 2 4 3 3 3)分别表示产品3的第一道工序选择机器1、产品2的第一个工序选择机器1,依次类推。

3.2初始种群

采用随机生成的方式,首先生成基于工序的编码,每个产品编号出现的次数与其加工工序数目相同,若有三种产品,每个产品的加工工序数目依次为2、3、2,那么产品1-2-3依次出现的次数必须为2、3、2,1223123为一个可行编码;然后根据各道工序上的可选机器随机生成机器编码。

3.3Pareto排序与解的拥挤距离

Pareto排序首先是找到非支配最优解并分为第一级非支配解,然后在其余的解中找出新的非支配解并分为第二级非支配解,重复直至所有解被分配(图4)。

当解的非支配等级相同时,则需要根据解的拥挤距离来区分解的优劣性,优先选择拥挤距离较大、分布均匀的解。计算公式为

式中,I(di)为第I级非支配解第i个解的拥挤距离;O为多目标的集合;I(i).m为第I级非支配解第i个解目标m的大小;fmmax、fmmin分别为第I级非支配解目标m的最大值、最小值。

3.4选择操作

根据Pareto解集的非支配集的等级以及拥挤距离的大小排序进行选择,优先选择非支配集等级较低的解,在非支配集等级相同的情况下优先选择拥挤距离较大的解。

3.5交叉操作

采用基于工序的POX交叉方法[9]。随机划分产品集为两个产品J1、J2,将两个父代染色体中包含产品J1和J2的基因保留原位置,其他基因按照原顺序相互交叉,然后根据工序交叉位置的变化,改变机器相对应基因位置的变化。图5中,选择产品1、2,保留两个父代中表示产品1和2工序的基因位置不变,将表示产品3和4工序的基因按照在原先父代中的先后顺序相互交叉, 然后根据工序交叉变化对机器编码的染色体进行交叉。

3.6变异操作

采用多点交换变异的方法来保持群体的多样性[10]。在基于工序编码的染色体中任意选取多个成对点进行相互交换,然后根据基于工序编码的染色体的变化交换基于机器编码的染色体的基因位置。图6中选择两对基因(3-5)、(6-9)进行变换。

4算例

以某轴类加工车间为例,该车间可进行四道工序的加工,某些工序上有不同加工功率的设备可供选择(3台车床M1/M2/M3、2台钻床M4/ M5、2台铣床M6/M7、1台磨床M8)。现需加工8种产品,各产品加工工序以及各工序在对应设备上的加工时间见表1,若加工时间为0则表示不需要经过该道工序。

s

各产品需按照车-钻-铣-磨的先后顺序进行加工,且根据需要的工序选择其中的一个设备进行加工,加工完后进入下一道工序,各工序中各设备间的装卸搬运时间见表2。装卸搬运工具为电动叉车,现场电动叉车的额定功率为3.5kW。

s

考虑到设备加工不同产品的调整时间不同, 任意两个产品在各个设备上的调整时间见表3, 表中数据给出了各个工件在各道工序上可选的加工设备,表中加粗数字30表示设备M1上先加工产品1再加工产品2之间的调整时间为30s,调整时间为0表示该产品不需要在该设备上加工。

根据各个产品在各工序上加工前后质量之差得到材料损耗量,见表4。

由于各个设备加工性能存在差异,各个设备在加工时的功率、冷却液使用周期都存在一定的差异。目前实际加工车间没有各个设备加工时的实时功率、冷却液统计等相关的监测系统,根据车间加工的经验数据得到表5中各个产品在各个设备上加工时的功率、冷却液使用量及使用周期。

s

kg

由于开启设备的瞬间功率较大、时间较短,瞬间功率通常为额定功率的5~8倍[11],且开机后需要预热一段时间,而目前车间也没有相关监控设备,根据现场各设备的额定功率以及设备启动、预热与停止的时间,得到设备在开/关机以及预热时间段内的电能消耗,见表6。根据香港企业碳审计工具箱[12],加工制造过程中涉及资源的碳排放因子见表7。

kW·h

使用NSGA?Ⅱ 算法求解,种群规模N=40, 最大迭代次数m=500,交叉率C=0.8,变异率A=0.01,将表1~表7中的数据代入模型,选取非支配解等级为1的解,得到的一组Pareto解集见表8。由于多目标优化问题通常很难使各目标同时达到最优,但表8中Pareto解集序号为13的解使各产品碳足迹普遍较小,其对应的调度方案甘特图如图7所示。

为分析各调度方案下三个目标函数值之间的关系,验证降低产品制造过程碳足迹的有效性,将Pareto解集中各目标值进行量纲一处理后的数据如图8所示,由图8中三个目标的变化趋势可以发现:最长完工时间在不同的解中的变化幅度较小,而所有产品制造过程碳足迹总和以及车间设备利用率变化幅度十分明显,说明选择合理的调度方案对于企业降低制造过程碳排放有着重要的影响,由于碳足迹不仅与加工时间有关,而且与冷却液消耗和装卸搬运过程的碳排放有关,故碳足迹和完工时间没有直接关系,图8也验证了这一关系,所以可以通过合理的选择在保证完工时间基本相同的条件下大大降低制造过程的碳足迹。

为进一步说明,以只考虑最长完工时间和车间设备利用率的传统调度模型作对比分析,得出其Pareto解集后再单独计算各解对应的产品碳足迹总和以及各产品制造过程的碳足迹,结果见表9。

从表9中选择各产品碳足迹均较小的解(1) 与本文的解进行对比,对比结果见表10。

表10的对比发现:虽然本文的调度模型与传统的调度模型相比在完工时间上稍差,但在车间设备利用率以及产品制造过程碳足迹方面较优,尤其是所有产品制造过程碳排放总和比传统模型的最优解少354.6kg-CO2,这相当于一辆公共汽车行驶100km左右的碳排放量;再分别对比各产品制造过程碳足迹可见:本文所提优化模型的各产品制造过程碳足迹明显优于传统调度模型。因此,本研究结果可以帮助企业在保证完工时间和车间设备利用的条件下,大大降低制造过程的碳足迹,从而验证了研究的有效性。

5结语

产品环境足迹 篇3

1 研究区域概况

安丘市属山东半岛中部低山丘陵区, 地形地貌类型较为复杂。由于受沂水山脉的影响, 地势为西南高、东北低, 西南部多为低山区, 中部、东部为丘陵, 汶、渠两河流域为冲积平原。2008年安丘市土地总面积171160.15公顷, 耕地面积96601.68公顷。地表总面积构成中, 丘陵、山地比例最大, 平原其次。

2008年末安丘市总人口92.12万, 其中农业人口68.33万, 非农业人口23.79万。2008年末, 总耕地96602公顷, 占土地总面积的56.44%。据统计, 2008年安丘市完成生产总值92.1亿元,

比上年增长13.65%。其中第一产业完成增加值23.2亿元, 增长4.39%;第二产业完成增加值43.6亿元, 增长48%;第三产业完成增加值25.2亿元, 比上年减少了13.82%。三次产业增加值比例由上年的28:36:36, 调整为25:47:27, 经济结构调整取得新进展, 工业化进程继续加快。

2 研究方法

生态足迹方法将人类的消费项目分为生物资源、水资源、能源以及建成地四个部分。这些项目占用耕地、林地、牧草地、水域用地、建成地和海洋, 通过建立消费项目账户体系, 来揭示人类消费活动与其赖以生存的土地资源之间的关系。足迹实际上是满足某年内特定区域人口所消费的资源所需要的各类土地资源的年再生能力, 也就是足迹值越大说明人类的需求越大。

由于目前国家政府及国内外学者对“生态容量”和“环境容量”的内涵及其计算项目无严格的区分, 且考虑到土地资源的特殊性和资料的可获取性, 本文中的生态容量即为环境容量[3]。

生态足迹的计算公式如下[4]:

生态容量 (即环境容量) 的计算公式:

j为土地类型

生态盈余 (或赤字) :ES或ED=EF-EC

式中:i为消费品的类型;Pi为i种消费商品的平均生产能力 (kg/hm2) ;Ci为i种商品的人均消费量。ai为人均i种消费品折算的生产土地面积;N为人口数;Aj为第j类土地利用类型的实际面积;rj为第j类土地利用类型的等价因子;ef为人均生态足迹;EF为总的生态足迹。ri为第i种消费品所占土地类型的等价因子;yj为第j类土地利用类型的产量因子;ES是生态盈余;ED是生态赤字。

3 基于生态足迹的资源承载力与环境容量分析

3.1 各类资源消费分析

3.1.1 生物资源消费状况 (含水资源)

可以将生物资源消费分为农产品、动物产品、水产品和林产品四大类。生物资源生产面积的折算采用联合国粮农组织1993年计算的有关生物资源的世界平均产量资料来处理, 以便于计算结果可以进行国与国、地区和地区之间的比较[5]。按公式将2008年安丘市生物资源的消费量转化为提供这类消费所需要的生态生产性土地的面积 (见表1) 。

3.1.2 能源消费状况

能源消费部分根据资料处理了如下几种能源:电力、液化气供应总量。计算足迹时将能源的消费转化为化石燃料生产土地面积[5] (见表2) 。

*单位为kW·h, 在计算时应按能源转化系数折算为GJ。

3.1.3 建成地状况

对建设用地数据与电力消耗折算的建筑用地面积进行了处理 (见表3) 。

3.2 人均生态足迹需求

2005年安丘市的生态足迹计算结果汇总如下 (见表4) 。

表4中数据显示, 在人均生态足迹构成中, 以耕地和牧草地所占比例较大, 其次为水域和林地, 化石能源地和建成地的生态足迹的需求最小。说明了安丘市对农业依靠比较大, 尤其对耕地和牧草地的需求较大。

3.3 环境容量的计算

将安丘市可利用的环境容量汇总如表5所示。

表中数据显示, 2008年安丘市可利用的生态生产性土地类型以耕地为主, 其次为建成地, 而林地、牧草地和水域所占比例较小。说明除耕地外, 安丘市可利用的水域、林地等生态效益相对较高的生态生产性土地面积相对较少。

4 资源承载和环境容量汇总及分析

安丘市生态足迹的计算结果, 由生态足迹的需求和能供给的生态生产性土地面积即生态容量 (生态承载力或环境容量) 两部分组成。根据世界环境与发展委员会 (WCED) 的建议, 扣除了12%的生物多样性保护面积 (具体见表6) 。

由以上计算可得, 2008年安丘市的人均生态足迹需求约为1.6538 hm2/cap, 而实际可供给面积为0.5443hm2/cap, 从而造成了生态赤字的出现。其中生态赤字的最大来源是耕地和牧草地, 分别为0.3562hm2/cap和0.6107 hm2/cap, 说明牧草地和耕地严重供不应求;其次为水域和林地;化石能源地基本平衡。其中的生态盈余主要体现在建设用地上, 说明安丘市的建设用地过多, 应控制建设用地的开发。文中所用的安丘市统计资料来自文献[6]。

在世界资源普遍短缺的状况下, 尽可能减少城市的生态足迹需求, 不仅是改善城市生态环境, 也是城市经济发展的一种需要[7]。安丘市生态赤字的出现, 主要是因为对自然资源的过渡利用造成的, 在不降低人们的生活水平的前提下, 应尽量减少对生态足迹的需求。首先应采用高新技术, 提高自然资源单位面积的生产产量;其次, 要高效利用现有资源存量;第三, 改变人们的生产和生活消费方式, 建立资源节约型的社会生产和消费体系;第四, 积极开展新能源开发和利用。

参考文献

[1]Mathis Wackernagel, William Rees.Our Ecological Footprint:Reducing Human Impact on the Earth[M].Gabriola Island:New Societypublishers, 1996:61-83.

[2]Wackernagelm, Monfreda C, Erb K-H.Calculating National andGlobal Ecological Footprint Time Series:Resolving ConceptualChallenges[J].Land Use Policy, 2004, 21 (3) :271-278.

[3]崔娟敏.协调土地利用与生态环境建设研究-以河北省石家庄市为例[D].石家庄:河北师范大学, 2008.

[4]Hardi P, Barg S, Hodge T et al.Measuring sustainable development:Review of current practice[R].Occasional paper number17, 1997 (IISD) .1-2, 49-51.

[5]徐中民, 张志强, 程国栋.甘肃省1998年生态足迹计算与分析[J].地理学报, 2009 (09) :608-614.

[6]安丘市年鉴编委会编.安丘市统计年鉴2008[Z].北京:中国统计出版社, 2009.

产品环境足迹 篇4

关键词：生态足迹,成分法,建筑工程,环境评价

0 引言

建筑业是国民经济的支柱产业,随着国家经济高速发展,建筑工程高速扩张。然而,建筑行业占用大量耕地、森林、草地等生物生产性土地,消耗大量能源、资源,产生和排放大量污染物,改变了资源地原有的生态环境。中国有30%~40%的能量消耗被用于建筑物的建造和使用过程[1],34%的空气污染和40%的固体废弃物由建筑行业直接或间接造成[2]。对建筑业资源效率及可持续发展状况的评价是当今重要的研究课题。

目前国内外已经建立了相应的环境评价标准,如英国建筑研究组织构建的BREEAM、美国绿色建筑协会发布的绿色建筑评价体系LEED。这些评价方法存在一些问题:第一,国内使用的标准是条款式的主观评价方法,主观因素较重;第二,研究的对象是能源、资源的消耗情况,与周边生态未能建立联系;第三,数据的追踪和收集困难。生态足迹有成分法和综合法两种计算模型,成分法适合于小单元对象计算[3,4]。本文以具体建筑工程为研究对象,计算其生态足迹,为生态足迹计算方法提供了定量的评价指标和参考依据。

1 生态足迹基本理论

生态足迹方法由加拿大教授William Rees于1992年提出并由Wackernagel进一步完善[5,6]。目前,主要工业国家均已完成各自生态足迹指标的计算,其经验也正在向发展中国家普及[7,8]。

1.1 生态足迹

将各种消费量折算为林地、牧地、耕地、建筑用地、化石能源地、水域等六类面积是生态足迹分析的特征[9]。生产性土地的任一类的面积Mk为:

其中,n为由第k类土地提供的消费项目的数量;Aki,Cki,Yki分别为由第k类土地提供的第i种消费的土地需求面积、年消费量和世界平均生产力。

1.2 均衡因子和产量因子

由前述可知,生态生产性土地划分为六种,计算的各类能源、资源消耗量折算为这六种土地的面积,这六种土地的生产能力是不等的。均衡因子计算公式如下:

其中,Eqj为第j种生态生产性土地的均衡因子;pj为第j类土地的平均生产能力;p珋为全球生态生产性土地的平均生产能力。本文所用的均衡因子如表1所示。

建筑用地的均衡因子和耕地取为一致,化石能源用地的均衡因子与林地取为一致。因为,建筑工程占据的多是富饶的耕地,而化石能源因其形成过程可归为林地。产量因子的引入是为了解决同一类型土地在不同地区、不同气候条件下的生产力能力不同的问题,以使不同地区建立统一标准。

1.3 生态承载力

生态承载力也是生态容量,是不损害生态系统的生产功能前提下,本地区所能提供的生态生产性土地的面积,通过下式计算:

其中,Si为第i种生态生产性土地的面积,hm2;Eqi为第i种生态生产性土地的均衡因子;Yi为产量因子;13.4%为处于谨慎考虑预留的比例。

2 建筑工程生态足迹模型

2.1 研究范畴

从工程管理的角度出发建筑工程项目的全寿命周期包括项目的决策阶段、实施阶段和使用阶段。但是,对于本文的研究来说这样的划分显然是不足的,工程项目最后的报废和处理阶段也需要消耗能量、资源,同样与周围的生态环境产生交互影响,因此必须将建筑工程项目的拆除纳入研究范畴,从而真正实现对建筑项目的全寿命周期环境影响评价。在工程项目的决策阶段并不涉及资源的消耗,但是决策阶段对工程项目实际产生的生态足迹影响很大,良好的决策可以有效的减少能源消耗,降低生态足迹。本文的研究即可为项目决策提供参考。

2.2 研究对象

2.2.1 施工阶段

建筑工程的能源消耗主要集中于施工阶段,这一阶段的生态足迹占用主要为建筑材料、施工辅助材料、周转材料和施工机具。具体项目如图1所示。其中,需要说明的是对于电能的消耗,要考虑电能的不同生产方式造成的生态足迹,目前国内主要发电方式有火力发电、水电和核电,对火电来说其生态足迹可归结于化石能源用地,水电和核电则需要考虑设施建造过程中对土地的占用,因此将电能的消耗归结为耕地和化石能源用地;对于水的消耗,除了直接的淡水资源外,还要考虑产水时所消耗的能源以及污水处理所耗的电能,因此将水资源的消耗归结于水域、耕地和化石能源用地。

2.2.2 使用阶段

使用阶段的生态足迹主要是指为维持建筑物正常运行所必须的照明、空调、采暖和通风等设施对能源的消耗,以及在使用阶段的水资源消耗。

2.2.3 拆除阶段

拆除阶段的生态足迹主要是指拆除过程中施工机具的能源消耗,包括化石能源和水资源,以及固体废弃物处理对土地的占用。对废物的处理一般是通过堆放和掩埋的方式实现,通常发生在远离城区的废弃土地,属于低产地。低产地类型为后续新增的土地类型,其均衡因子本文取为0.46。

3 能源生态足迹

3.1 化石能源

文献[10]将化石能源的消耗定义为“用于吸收化石能源消耗产生温室气体所需的森林量”,本文主要考虑的温室气体为CO2,其占温室气体总量的绝大部分。因此对于化石能源生态足迹的计算首先是确定消耗单位能源的CO2排放量,然后确定吸收单位CO2所需的化石能源地,计算公式如下:

其中,Mfi为第i种化石能源生态足迹,hm2;vi为能源单位重量热值;α为碳到CO2的转换系数;qi为能源的年消耗量;Yc为当地林地的CO2年吸收能力;ηi为单位热值的碳排放量。常见化石能源的生态足迹如表2所示。

3.2 电能

用于吸收化石能源消耗产生温室气体所需的森林量是化石能源的消耗[10],水电和火电两种形式占全国发电总量的98%左右[11]。本文以这两种电源形式的电计算中国生产1 kW·h电的生态足迹。

1)火电。

其中,Mef为电力消耗的生态足迹;re为火力发电量占总发电量的比例;ve为单位重量标准煤的热值;qe为年均用电量;ee为单位发电量标准煤消耗量;ηe为煤炭的碳排放系数。

2)水电。

其中,Mew为生产耗用水电产生的间接生态足迹;qe为年耗电量;Cs为耗电量中水电比重,%;A为我国单位水电的生态足迹。参考国家电力信息网和国家统计局的相关数据以及环球足迹网络的水电平均生产能力,计算得生产1 k W·h电占用的生态足迹为0.806 6 hm2。

3.3 水

其中,Mw为消耗新水所占用的生态足迹;Qw为耗用新水的总量;Pw为水资源世界平均足迹。抽水机工作耗电所占用部分归类于电耗不作计算。

4 建筑工程生态足迹计算

4.1 施工阶段

如前2.2.1所述,施工阶段产生的生态足迹主要在于工程占地、材料消耗和能源消耗。对于建筑材料所占用的化石能源地可以根据生产单位重量建材CO2的排放量计算,但是此数据不易获取。文献[12]提出利用生产建材的能耗水平(即物化能)间接确定化石能源的占用情况。计算公式如下:

其中,EFc为施工阶段的生态足迹;S为建筑工程的面积;Eq为建筑用地的均衡因子;EEi为第i种建材均摊到年的物化能;C为物化能—生态生产性土地的转化系数;coeff为现场耗能系数;Eqj为第j种生态生产性土地的均衡因子,鉴于国内作业较为粗放,因此coeff取为8%。

4.2 使用阶段

使用阶段的生态足迹主要产生于电能和水资源的消耗,文中第三节已经探讨了单位电能对应的生态足迹以及水资源的生态足迹,易知:

其中,EFu为使用阶段的生态足迹;qe为年耗电量;Me为单位电量生态足迹。

4.3 拆除阶段

王罗春[13]的研究指出,建筑工程施工过程达7 000 t~1.2万t。如前2.2.3所述,拆除阶段的生态足迹主要产生于固体废弃物的堆放对土地的占用,此处占用的为低产地。若固体废弃物的密度按照1.8 t/m3计算,堆高5 m,则每吨建筑固体废弃物占用低产地0.111 m2,堆高越大,其占用的土地越少。

5 结语

本文探讨了生态足迹模型的基本原理和计算方法,运用生态足迹分析,建立了针对建筑工程的环境影响定量评价的方法,建立了以生态足迹为标准的统一的建筑工程环境影响指标,在项目决策时期,为有效降低工程能耗,减少环境污染提供参考依据。

文章详细探讨了各能源的生态足迹,给出了计算方法,对于特定建筑工程可以方便的计算各个阶段对应的生态足迹,便于项目管理成员掌握各阶段工程对环境的影响,从而采取有效措施降低生态足迹。