Scénarios d'exploitation dans l'ACV des systèmes industriels.

Résumé Objectif : Cet article considère les variabilités qui existent dans l'exploitation d'un système industriel complexe. Notre modèle d'ACV basé sur des scénarios garantit la fiabilité des résultats dans des situations où le cycle de vie du système est très incertain, où il y a un manque important de données et/ou où le temps et les ressources disponibles sont limités. Il s'agit également d'un outil efficace pour générer des recommandations d'exploitation pour les clients. Méthode : Les méthodes d'incertitude quantitative existantes dans l'ACV nécessitent une énorme quantité de données précises. Ces données sont rarement disponibles dans les ACV simplifiées et en amont pour les systèmes industriels complexes. Une approche basée sur des scénarios est le meilleur compromis entre la qualité acceptable des résultats et les ressources nécessaires. Cependant, de telles méthodes n'ont pas encore été proposées pour améliorer la connaissance environnementale du système dans le cas de scénarios d'exploitation. La méthode proposée ici considère un nombre limité de scénarios (3 ou 4) qui sont définis à l'aide de la matrice du Stanford Research Institute (SRI). En utilisant les résultats de projets antérieurs, les parties pertinentes du système sont listées, et les connaissances et paramètres experts sont associés à ces parties et quantifiés. Un processus classique d'ACV fournit ensuite les résultats pour les différents scénarios. Résultats et discussion : La méthode a été appliquée à une sous-station de conversion AC/DC d'Alstom Grid pour l'industrie de l'aluminium primaire. Une étude précédente avait une portée limitée, car le cycle de vie était mal compris. Les parties pertinentes ont donc été clairement identifiées : programme de pièces de rechange, pannes de transport, maintenance préventive et corrective, mises à jour et remises à niveau, modulation de la durée de vie et fin de vie. Quatre scénarios ont été envisagés : le meilleur cas, le pire cas, le scénario de référence (futur attendu) et une alternative très différente. Les résultats montrent la pertinence de considérer plusieurs scénarios d'exploitation lorsque le cycle de vie n'est pas prévisible, car les impacts environnementaux peuvent varier fortement d'un cas à l'autre. Une analyse de sensibilité montre également que certains éléments pertinents, tels que les mises à jour et les remaniements, devront être soigneusement pris en compte dans les études prospectives. Conclusions : La prise en compte de trois scénarios d'exploitation (le meilleur cas, le cas de base et le pire cas) semble être extrêmement pertinente lors de l'étude de l'ACV simplifiée des systèmes industriels avec des incertitudes élevées et un temps et des ressources limités. Ce modèle est également très utile pour générer des bonnes pratiques et des recommandations envers les clients, initiant ainsi un dialogue centré sur l'éco-conception et l'amélioration continue.