基于不确定度和敏感度分析的LCA数据质量评估与控制方法

摘要：

通过提出定量评估并控制LCA数据质量的系统化方法（称为CLCD-Q方法），从LCA案例的原始数据和清单数据算法开始评估不确定度；然后通过两次蒙特卡罗模拟，先后得出单元过程清单数据及LCA结果的不确定度；最后结合敏感度分析，辨识出LCA模型中具有高不确定度和高敏感度的关键数据，从而指出控制和改进数据质量的关键点．结果发现，上述方法可在eBalance软件和CLCD数据库中实现．同时，对中国电网电力生命周期的示例研究表明，上述方法将传统的LCA数据质量评估延伸到了原始数据层面，从而为数据收集过程中的原始数据与算法选择提供了直接的支持，同时也可以针对数据质量不达标的LCA结果，指出最有效的改进方向．

关键词：生命周期评价、数据质量评估、数据质量控制、不确定度分析、敏感度分析、蒙特卡罗模拟

所属期刊栏目：32

分类号：X171(环境生物学)

资助基金：十一五”科技支撑计划项目2006BAC02A02;国家高技术研究发展计划2011AA060905

在线出版日期：2012-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1529-1536