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Article

1 - LES ACV DANS L’INDUSTRIE CHIMIQUE

2 - ÉTUDE DE CAS : ACV DES SYSTÈMES DE DÉPOLLUTION DES REJETS GAZEUX

3 - DÉFINITIONS DES INDICATEURS D’ÉCO-EFFICIENCE

4 - ANALYSE DE L’INCERTITUDE

5 - RÉSULTATS DE L’ACV DES SYSTÈMES DE TRAITEMENT DE REJETS GAZEUX

6 - CHOIX DU SYSTÈME DE TRAITEMENT DE REJETS GAZEUX LE PLUS ADÉQUAT

| Réf : G5810 v1

Analyse de l’incertitude
Analyse du cycle de vie - Application aux systèmes de dépollution

Auteur(s) : Dr André WEIDENHAUPT, Dr Markus A. MEIER

Date de publication : 10 oct. 2000

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Auteur(s)

  • Dr André WEIDENHAUPT : Responsable du Centre de ressources des technologies pour l’environnement (CRTE) - Centre de recherche public Henri-Tudor (Luxembourg)

  • Dr Markus A. MEIER : Ciba Specialty Chemicals Inc, Colours department (Suisse)

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INTRODUCTION

Cet article est destiné à faciliter le choix d’une technologie de dépollution des rejets gazeux émis par une station d’épuration d’eaux usées provenant de grands sites de production d’usines chimiques. Il prend en compte tous les effets environnementaux liés aux différentes techniques à l’aide des analyses du cycle de vie (ACV) et montre l’intérêt d’une telle démarche même au niveau des technologies de dépollution choisies.

Après une présentation sommaire des ACV dans le contexte de l’industrie chimique, on exposera :

  • les technologies faisant l’objet de cette étude (biofiltration, adsorption sur charbon actif, oxydation catalytique, incinération thermique régénérative) ;

  • les indicateurs d’éco-efficience introduits dans cette approche (méthode Eco-Indicator 95) ;

  • les différents indicateurs d’impacts environnementaux (toxicité, effet de serre, destruction de la couche d’ozone, formation de smog).

Comme les ACV se basent sur de nombreuses hypothèses, il a été nécessaire de procéder à un calcul d’incertitude fondé sur la méthode de Monte-Carlo. Les résultats obtenus ont été discutés et ont permis de déterminer la meilleure réflexion possible pour une prise de décision quant au choix de la technologie de dépollution la mieux adapté et présentant les possibilités d’optimisation les meilleures.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-g5810


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4. Analyse de l’incertitude

4.1 Incertitude et ACV

L’idée d’intégrer les incertitudes lors de l’établissement des ACV n’est pas nouvelle et, de ce fait, elle a été abordée suivant différentes approches.

  • Comme le calcul exact des incertitudes est assez complexe, on peut utiliser des indicateurs de qualité des données (data quality indicators)   . Ces indicateurs de qualité tiennent compte de la fiabilité, de la « complétude » (caractère complet) et de la variabilité (temporelle, géographique et technologique) des données. Ces indicateurs sont regroupés dans une matrice de qualification (dite « pedigree »), et il est possible d’assigner un vecteur à cinq dimensions à chaque élément de l’inventaire.

  • Une autre approche est basée sur la théorie de la logique floue « fuzzy logic » ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - KUSKO (B.-H.), FRANKLIN (W.E.) -   Analyse du cycle de vie. Réalisation de l’inventaire.  -  G 5 500 (1998).

  • (2) - SCHNEIDER (F.), CHEVALIER (J.), NAVARRO (A.) -   Analyse du cycle de vie. Problèmes d’affectation.  -  G 5 550 (1998).

  • (3) - ROUSSEAUX (P.) -   Analyse du cycle de vie. Évaluation des impacts.  -  G 5 605 (1998).

  • (4) - KHALIFA (K.) -   Analyse du cycle de vie. Problématique de l’évaluation des impacts.  -  G 5 610 (1999).

  • (5) - DUPRAZ-LAGARDE (S.), POIMBOEUF (H.) -   Développement durable. Implications pour l’industrie.  -  G 200 (1999).

  • (6) - GOEDKOOP (M.), KHALIFA (K.) -   Analyse du cycle de vie. Logiciel SimaPro 4.0.  -  G 5 780 (1998).

  • ...

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