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Conception et environnement > Interprétation et sources d'incertitudes > Flashcards

Interprétation et sources d'incertitudes Flashcards

1
Q

Plan du cours

A

→ Questions sur l’AICV?
→Les méthodes AICV et leurs différences →Normalisation et pondération
→ Présentation et Interprétation des résultats
→ Incertitudes et sensibilité

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2
Q

AICV

A

À quoi sert la caractérisation des impacts? Quels résultats obtient-on?
À transformer inventaire en quantité. Pourquoi faire cela? Pour quantifier le propre afin de prendre en compte tout les aspects

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3
Q

Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène

A

Histogramme: on veut remplir le volume à l’intérieur

Comparer des catégories d’impact(pas mm unités)
Je présente résultats tjrs p/r au pic

On compare les 2 produits pour chacun des aspects

Ne permet pas de bien interpréter, uniquement d’avoir une idée sur l’ensemble de chaque catégories.

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4
Q

Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène

A

Résultats sont normalisés p/r à la pire option qui est le popcorn

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5
Q

Choix méthode ACV

A

But ACV: caractériser un ensemble de méthode d’indicateur pour chacun

Faire une étude de sensibilité

Conclusion: c’est la mm mais différente proposition selon les 2 sources , sources de variations

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6
Q

Impact world +

A

“IMPACT World+ provides characterization factors within a consistent impact assessment framework for all regionalized impacts at four complementary resolutions: global default, continental, country, and native resolutions. IMPACT World+ enables the practitioner to parsimoniously account for spatial variability and to identify the elementary flows to be regionalized in priority to increase the discriminating power of LCA.” - Bulle et al. 2019

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7
Q

Recipe 2016

A

“The update of ReCiPe provides characterisation factors that are representative for the global scale instead of the European scale, while maintaining the possibility for a number of impact categories to implement characterisation factors at a country and continental scale. ReCiPe2016 provides a state-of- the-art method to convert life cycle inventories to a limited number of life cycle impact scores on midpoint and endpoint level.” - Huijbregts et al. 2016

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8
Q

Product Environmental Footprint from ILCD

A

“The International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Handbook is a series of technical guidance documents for LCA that complement the International Standards to provide the basis for greater consistency and quality of life cycle data, methods and assessments.” - ILCD handbook, Joint Research Center, European Commission 2011
Méthode européenne
Développer une méthode d’impact

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9
Q

Pourquoi les méthodes varient-elles?

A
  1. Différence de méthode de caractérisation :
  2. Choix de valeurs / hypothèses
  3. Choix de la voie d’impact utilisée
  4. Algorithmes..
  5. Différence de paramétrisation / régionalisation (états vs pays vs region)
  6. Différence de limite temporelle

Horizontan: choix de valeurs

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10
Q

Changements climatique-Recipe

A

Image

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11
Q

Changement climatiques- IW+

A

Image

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12
Q

Normalisation et pondération
Incertitudes et interprétation

A

Diffèrent résultats mais devrait donner une mm conclusion

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13
Q

Réalisation d’une ACV : éléments obligatoires et facultatifs

A

Normalisaiton

Elementa obligatoire et éléments facultatifs

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14
Q

Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène

A

%: normalisation à l’interne et devrait avoir une ligne qui sépare pour reconnaître qu’ils ne sont pas équivalent

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15
Q

Éléments facultatifs :Normalisation

A

Notre scénario induit-il un impact important en relation à une référence donnée?

Idée: * Comparer les impacts d’un scénario aux impacts d’un système de référence
* Diviser le score d’impact du scénario par le score d’impact de la référence dans chaque catégorie
d’impact:

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16
Q

Éléments facultatifs :Normalisation

A

SNd = SDd/VNd

Où d : catégorie de dommage
SNd : Score normalisé
d’impact:
SDd : score de dommage
VNd : valeur de normalisation

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17
Q

Éléments facultatif :Normalisation

A

Element facultatif, pouvant s’avérer utile pour:

Calcul de l’amplitude des résultats d’indicateurs de catégories en relation avec l’information de référence

Meilleure compréhension de l’amplitude relative de chaque résultat d’indicateur d’un système étudié

Contrôle de cohérence
Support de la communication des
résultats

Préparation de procédures complémentaires telle que le regroupement. la pondération

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18
Q

Choix de la valeur de référence de normalisation

A

VNd:

Normalisation externe:

Référence = impacts totaux d’un système externe: pays , secteur industriel…(Norris, 2001)

Normalisation interne:

2 options d’une même AVC sont étudiées relativement l’une par rapport á l’autre ( Norris, 2001)

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19
Q

Scores d’impact caractérisés problèmes

A

Image

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20
Q

Scores d’impact caractérisés dommages

A

Image

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21
Q

Exemples de valeur de référence de normalisation

A

Impact total des émissions ou consommation des ressources à l’intérieur
d’une zone géographique qui peut être mondiale (effet de serre,
destruction ozone, acidification), nationale, régionale ou locale
(toxicité, écotoxicité, smog, odeur)

  • Peut être exprimé par habitant (ou mesure similaire)
  • Un autre système de produits

Profil normé de l’évaluation des impacts du cycle de vie

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22
Q

Scores d’impact normalisés

A

Pas la mm importance , est-ce que l vie humaine est autant importante que la qualité des écosystèmes => différences dans l’importance des aspects à considérer

Normalisation par rapport à un mm système de référence et non plus uniquement une simple normalisation

Induite à l’erreur, car peut être amener à additionner les résultats

Additionner : on la mm importance donc santé humaine et écosystème on la mm importance

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23
Q

Normalisation: Attention!

A

Résultats normalisés:
→exprime seulement la magnitude
de l’impact par rapport à la référence
→ne fournit pas d’information quant à l’importance de cet impact par rapport

→ Risque élevé de mauvaise interprétation →Tendence à leur faire dire plus que ce qu’ils disent
vraiment, et une comparaison des catégories entre
elles implique une pondération implicite de 1 !)

Étape de passage vers l’interprétation

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24
Q

Mais si on veut un seul chiffre…?

A

Image, score unique

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25
Q

Réalisation d’une ACV : éléments obligatoires et facultatifs

A

Elements facultatif pondération

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26
Q

Éléments facultatifs : Pondération

A

Définition
« La pondération est le processus de conversion des résultats d’indicateurs de différentes catégories d’impact utilisant des facteurs numériques basés sur des choix de valeurs »
(ISO 14044)

27
Q

Éléments facultatifs : Pondération

A

Comment exprimer les résultats en fonction de l’importance relative que l’on donne aux impacts?

  • Pas de base scientifique pour réduire les résultats à un
    score unique ➩ la pondération demande des choix de
    Pondération pas permise pour une valeurs (ISO 14’040) assertion comparative divulguée au public!
  • Facteurs basés sur des valeurs sociales attribuées aux
    différents dommages considérés

Pondération pas permise pour une assertion comparative divulgué au public!

28
Q

Éléments facultatifs : Pondération

A

SP= dE: FPd * SNd

Où d : catégorie de dommage
divulguée au public!
SP: Score d’impact pondéré
SNd : Score normalisé
FPd : facteur de pondération

29
Q

Trois grands principes de pondération

A

Monétisation: valeur monétaire

Évaluation par des experts ou groupes d’intérêts: rassemble des gens autour d’une table pour faire une moyenne et couvrir le plus de secteur
Représente ce que la société juste importante
Distance à la valeur cible:

On vient pondérer p/r à ce proche on est d’une limite

Méthodes de limites planétaire: similaire aux catégories d’impact

Limité évalué où on est persuadé que si on depassse limite/ on déséquilibre de façon importante l’autroposphere

30
Q

Exemple de valeurs pour la pondération…

A

Recipe- gestion des valeurs

Image importante

1) individualisme(I)

2) Hierarchiste (H)

3) Egalitarien(E)

31
Q

Scores d’impact pondérés: exemple pop-corn vs polystyrène

A

Image gauche: normalisé

Image droite: remise à valeur monétaire opération monétaire

32
Q

Présentation et interprétation des résultats

A

Différente diapos à venir

33
Q

Scores d’impact caractérisés dommages: analyse de contribution par processus

A

Image

Processus du mais genre le plus d’impact ( informe sur contribution de processus d’impact)

34
Q

Scores d’impact caractérisés dommages: analyse de contribution par catégorie d’impact aux dommages

A

Graphique catégorie d’impact

Eutrophisation marine et ecotoxicité

35
Q

Exemple: Fenêtre PVC vs Fenêtre bois-métal

A

Image

36
Q

Les résultats de l’AICV

A

Image tableau importantttt

37
Q

Valeurs absolues

A

Pas sur mm groupe car unité diff ( si normalisé oui sur mm graphique )

38
Q

Valeurs normalisées à l’interne

A

Normaliser à l’interne avec %

Quelle option est la meilleur? Fenêtre PVC car nine pour qualité écosystèmes et c’est la qu’on apporte une des 3 cas de comparaison

39
Q

Exemple: huile de coco vs huile de soya

A

Image
1 pers*yr = 1 écopoint

40
Q

Résultats normalisés à l’externe (écopoints)

A

On montre les résultats de façon séparer et pas additionné pour montrer 3 catégories différentes

41
Q

Analyse comparative 4 scénarios

A

Tasse comparé normalisé à l’interne

42
Q

Analyse de contribution – Tasse en céramique

A

Image

43
Q

Incertitude très important

A

Types d’incertitude: variabilité (aléatoire ) :

Variation inhérentes dans le vrai monde

Incertitude ( epistemique ):

Manque de connaissance la vraie valeur d’une quantité

44
Q

Types d’incertitudes

A

Variablitié aléatoire: source/objet, temporelle, spatiale
Non réductible
Incetitude(epistemique): modèle, scénario, paramètre, réductible

45
Q

Ne pas montrer l’incertitude ne veut pas dire qu’elle n’existe pas!

A

Identifier les endroits où on sait qu’on ne sait pas

Sans analyse d’incertitude

Avec analyse d’incertitude
Réalité

46
Q

Modèle ACV

A

Information sur un produit (Liste des composantes, détails utilisation et manufacture, etc.)
Indicateurs d’impacts du cycle de vie

Image

47
Q

Validation du modèle ACV

A

Validation :
* comparaison du comportement d’un modèle ACV à celui du vrai système
* Impossible de valider un modèle ACV
* Impossible d’isoler le modèle

  • Le “système de produit” est une construction mentale (modèle
    conceptuel)
  • Il est par contre possible de valider des éléments du modèle, de façon
    individuelle
48
Q

Résultats ACV: Représentation déterministe

A

Image

49
Q

Résultats ACV: Représentation probabiliste

A

Ex incertitude : météo avec % probabilité

50
Q

Pourquoi s’intéresser aux incertitudes en ACV?

A

Supporter la prise de décision en rendant disponible l’information sur la
confiance qu’on peut avoir dans les résultats d’une ACV
* Planifier la réduction de l’incertitude de façon structurée
* Transparence, éviter d’exagérer la confiance des résultats
Note: Ignorer ou cacher les incertitudes pourrait donner lieu à des situations où deux études “valides” arrivent à des conclusions qui sont en conflit: contribue à discréditer l’ACV

51
Q

Incertitude en LCA

A
  • Mesure la confiance qu’on peut avoir dans les
    résultats
  • Informe si la différence entre deux scenarios
    significative?
  • Peux être complexe à calculer et simple à
    communiquer
52
Q

Aussi simple à communiquer que les prévision météo

A

40% probabilité de pluie

53
Q

Différents concepts et définitions

A
  • Incertitude – ce que
    l’on ne sait pas
  • Variabilité – Combien ce qu’on sait
    peut changer (temporalité,
    régionalisation, objet)
  • Sensibilité – De combien un
    changement peut affecter le résultat
54
Q

Précision versus accuracy (“justesse”)

A

Image

55
Q

Analyse de sensibilité

A

« Procédure systématique pour estimer les effets sur les résultats d’une étude des choix concernant les méthodes et les données » (ISO 14044)

56
Q

Contrôle/analyse de sensibilité

A
  • Vérifier la robustesse des résultats finaux et des conclusions en déterminant l’influence sur ceux-ci de variations dans les hypothèses, méthodologies et données
  • Procédure générale:
  • Comparaison des résultats obtenus avec
    et sans altération des hypothèses,
    méthodes et données * La sensibilité peut être exprimée comme
    la déviation dans le résultat
    (pourcentage ou absolue)
57
Q

Paramètres continus et discontinus

A

Paramètres continus
Comment une modification incrémentale d’un paramètre affecte-t- elle les résultats?

Paramètres discontinus Comment un choix discret affecte-t-il les résultats

58
Q

Analyse de sensibilité sur les paramètres continus

A
  • Calcul de résultats après une modification de
    1% des valeurs (un à la fois) * Analyse sur le changement climatique (étude
    de cas tasses de cafés)
59
Q

Analyse de sensibilité sur les paramètres continus

A
  • Variation constante de l’ensemble des
    paramètres (un à la fois)
  • Varier les valeurs par une quantité qui
    représente l’incertitude sur le paramètre
  • Variation en continu d’un paramètre
    spécifique
60
Q

Analyse de sensibilité sur les paramètres continus

A

Étude de cas tasses de café
* Analyse de sensibilité sur le
nombre de réutilisations des
tasses en cafés
Graphique sur meilleure option

61
Q

Analyse de sensibilité: paramètres discontinus

A

Étude de cas sèche main Analyse de scenario sur les mix électriques et sur l’utilisation de papier recyclé
Changements climatiques

62
Q

Analyse de sensibilité: paramètres discontinus

A

Étude de cas sèche main Analyse de scenario sur les profils utilisateurs

63
Q

L’analyse de sensibilité

A
  • Évaluation robustesse des résultats d’une
    ACV
  • effets des choix de modélisation et données * Paramètres continus et discontinus
  • Prédéterminés par l’objectif et le champs d’étude
  • Influence des points significatifs

Conception et environnement (12 decks)

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