来源：Environ Sci Pollut Res Int | 编译：DNA Lab Space
导读
生物燃料电池（BFC）能否成为垃圾处理与能源生产的双赢方案？本研究通过生命周期评价（LCA）方法，对一款尚处于实验室阶段的废弃生物质BFC进行了从摇篮到坟墓的环境影响评估。研究不仅核算了电池制造与使用阶段的全要素投入产出，还设计了多组敏感性分析场景，并与厌氧消化、堆肥等成熟生物质处理技术展开对比。结果显示，BFC技术具备环境竞争力，但需在放大过程中重点降低能耗并提升养分回收效率。
研究背景
全球能源需求持续攀升，气候变化与环境退化问题日益严峻，推动能源体系向可持续方向转型。植物源生物质被视为可再生且储量丰富的资源，在全球废弃物中占据可观比例——据估算，废弃食物与修剪产生的绿色垃圾约占全球废弃物总量的一半。欧洲工业/农业废弃物约占农业活动总量的46%（约4.42亿吨），在能源回收与减废方面潜力巨大。然而，这些废弃物常被直接填埋或焚烧，未实现能量回收，导致污染物释放至大气和地下水，同时产生强效温室气体甲烷。欧盟已出台多项指令和战略，旨在减少供应链各环节的食物浪费。在此背景下，探索既能利用生物质废弃物能量潜力、又能减轻环境负担的可行技术路径，成为当务之急。本研究提出的生物燃料电池技术，正是针对这一需求而设计的创新方案。
研究方法
生命周期评价（LCA）是一种分析性、国际标准化的方法论（ISO 2006a；ISO 2006b），用于量化某个过程、产品或系统在整个生命周期或部分生命周期中的潜在环境影响。从摇篮到坟墓的LCA考虑从资源开采、生产、使用、回收直至废物处置的完整链条，确定所有直接或间接的排放与资源消耗（Curran 2012）。根据ISO系列标准，LCA框架包括：界定研究目标与系统边界、开展清单分析（LCI）以量化投入与产出、评估环境影响（LCIA）、以及解释结果以支持决策。
目标与范围界定
如图1所示，分析分为两个阶段。第一阶段，以1个单位（1个电池单元 = 1p）为功能单位（FU）编制电池生产的LCI。随后将基础设施组装的材料与能量流纳入电池使用阶段，以识别跨累积"摇篮到大门"生命周期的制造影响。分析的第二阶段涉及评估电池使用以履行其功能，即处理生物废弃物以联产能源和土壤调理剂。因此，通过调整FU并指定一个使用周期内可处理的固定生物质数量（相当于9.08 g废弃生物质）来表达该功能。由此，电池制造（1p）被纳入其使用阶段。影响根据所考虑的各种寿命场景进行分配。假设该技术寿命为10个周期（代表目前实验室规模的情景），则电池制造（1p）的负担除以10。
根据文献（Cucurachi et al. 2022），模拟BFC使用的功能单位选择遵循联合研究中心指南（Manfredi et al. 2011）。由于该过程有两个输出，决定采用基于原料的方法。鉴于所用原料来自废弃物，以处理质量作为FU优于土地使用量——后者更适合原料来自专用作物的情况（Cucurachi et al. 2022）。此外，ISO标准（ISO 2006b）建议尽可能避免分配。本研究通过系统边界扩展避免了分配（符合ISO标准）。如上所述，功能单位由系统处理的生物质数量表示，因为该技术的主要目标是处理废弃生物质以联产土壤调理剂和能源，两者均被视为传统制造过程中的可避免产品。
在此步骤中还确定了研究目标。第一是评估实验室阶段废弃物BFC生产与使用的环境影响。第二是在识别BFC的环境热点后创建优化场景。优化后，进一步将所研究技术与更成熟的生物质处理替代方案进行对比，评估影响的绝对值。最后，研究旨在评估在不经任何燃烧步骤的情况下从生物质获取能源的环境可行性。
生命周期清单分析
清单分析是常规LCA中最耗时、最耗资源的部分之一。涉及化学品时困难更大，原因之一是当前LCI数据库中仅涵盖了全球市场上庞大化学品数量的一小部分（Maranghi 2020）。
本研究中，电池生产与使用的原始数据直接来自开发团队。该数据集主要代表前景信息，在技术、时间和地理相关性方面具有最高数据质量。这使得清单具有相对较低的不确定性。尽管如此，仍需进行一些近似处理以完成清单，特别是能源消耗和土壤调理剂方面。
只有一条流（增材制造）获得了精确的能源消耗数据，其他情况下所需电力通过考虑仪器功率（kW）乘以使用时间（h）计算（Giménez et al. 2015）。可行时，能源消耗按试剂在仪器内所占体积分配（例如在烘箱中加热时）。仪器功率（P）通过考虑设备相对于允许最大值的性能来计算。当烘箱在低于上限的温度（T）下工作时，Pmax值乘以修正系数，计算方式为：ΔT工作/ΔT最大。所有分配均在SI_2的电子表格中明确说明。
表1给出了一个计算示例，显示了估算加热器能源消耗的数据。根据数据表已知设备参数（最大功率、温度和体积），消耗按样品所占体积（0.5 L）和使用温度（30°C）进行分配。功率消耗值计算如下：Pmax × 时间 ×（ΔT/ΔT最大）×（占用体积/体积）。
表1 加热器能源消耗计算
| 参数 | 数值 |
|------|------|
| Pmax | 1600 W |
| Tmax | 300°C |
| 体积 | 122.2 L |
| 时间 | 0.5 h |
| T | 30°C |
| ΔT/ΔT最大 | 3.57E−02 |
| 占用体积 | 0.5 L |
| 占用体积/体积 | 4.09E−03 |
| 能源消耗 | 0.12 Wh |
3D打印机的功率输出为360 W，根据假设的初步计算，功率输出为2520 Wh，这是非常高的功耗。因此，决定使用能实时检测打印机功率消耗的仪器进行及时测量。由此获得的数值为1270 Wh，约为最初假设的一半，可视为高质量数据。本研究中，实验室规模主要设备（如冷冻柜）的基础设施相关生命周期影响未纳入考量，因为超出范围且可忽略不计。
输入物质通量均为准确数据，因为可以从实验室规模测量中获得原始数据，仅需少量近似。另一方面，输出清单的准确度较低，因为实验室测试尚未开展。使用葡萄糖作为模型分子无法提供关于未来输出组成的精确信息。因此，进行了一项近似处理，以构建含有平均废弃生物质流中营养物质的肥料表征。为使模型更接近现实，将9.08 g葡萄糖替换为ecoinvent数据库中相同量的标准生物质（Wernet et al. 2016）。这些数值也用于估算营养物质量。考虑的元素为氮、钾和磷。为模拟最终土壤调理剂组成，计算了所有营养输入，并通过假设不同形式估算相应的肥料输出。假设100%营养回收率，不考虑相关肥料纯化步骤的能源消耗。N、K和P转化为相应的肥料形式：元素氮、氧化钾和二氧化磷。清单见SI（表S1–5）。
在建立基于实验室数据的基线场景后，又制定了多种其他场景，包括三种不同电池寿命预期场景（场景1）、试剂变更场景（场景2）等。
研究结果
本研究结果分为三部分：（i）调查BFC参考场景，评估电池组装（FU = 1p）及其使用（FU = 9.08 g处理生物质），同时评估设备的不同参考使用寿命；（ii）探讨优化技术（优化BFC），研究未来放大过程中工艺如何改进；（iii）与欧洲市场上已有的传统废弃生物质处理技术进行比较。
BFC基线场景
BFC组装（FU = 1p）的LCIA结果如图3所示（表S6–7）。分析表明，最大影响来自3D打印机的使用（两种方法均为66%）和ABS（两种方法均为31%），ABS是电池的主要构成材料。完整数据见SI。
按质量计，ABS占成分的45%，水占相同比例，但相同用量下水的环境影响小得多。事实上，按相同质量比较，它们的影响相差4个数量级。在能源方面，打印阶段（7小时）占整个能源消耗的99.3%。
与能源消耗相关的大部分影响来自煤炭能源——虽然煤炭仅占能源结构的11%，但使用ReCiPe 2016方法时却占影响的34%。使用CED方法时其贡献下降至16%。在第二种方法下，天然气（占能源结构40%）的影响从12%（ReCiPe 2016）显著上升至48%。
BFC生产影响在整个电池寿命周期中的变化见图4a。该图绘制了使用周期数（x轴）与BFC组装中累积资源消耗（y轴）的关系，选用CED作为参考方法。值得注意的是，图表显示约400个周期处制造影响降至10%以下。此后，经过1000个周期，BFC组装相关影响相对于总量几乎可忽略不计。因此，电池使用约1000小时即可视为足以使其具备竞争力。
场景1的LCIA结果汇总于图4b。10c对应目前实验室进行的基线测试。与电池使用预期相关的另一个有趣参数是能源收支平衡点，即电池生产所消耗的能源在多少个周期后被回收。电池生产的能源消耗为1270 Wh，产生的能源为5.4 Wh，因此需要237个周期（1个周期 = 1个工作小时）才能与制造期间消耗的能源持平。鉴于能源生产是该技术的主要目标之一，且生产过程中的消耗绝非可忽略，这一平衡点的存在对技术放大具有重要意义。计算证实了实现能源增益所需的周期数。如上所述，每个周期等于1个工作小时。因此，考虑每天使用电池6个周期，仅需40天的使用即可摊销制备电池相关的能源消耗。
后者（4750c），如前所述，基于文献中关于普通燃料电池预期寿命的数据（Hua et al. 2020）。影响数据见SI（表S8–9、S11–12）。
使用周期数越大，BFC组装对总体影响的贡献越低。结果显示，237c配置的累积单一分数降低了−80%，4750c配置降低了−83%，BFC制造在10c配置中占总影响的76%，在237c和4750c中分别降至16%和1%。这些贡献如图4a所示。
进一步贡献分析以颜色阴影矩阵形式报告于图5（表S10、S13）。该图以ReCiPe 2016中点方法展示结果，便于直观查看每个步骤相对于各影响类别总量的贡献变化。
三个场景之间的差异在于电池，在10c配置中电池贡献最高。而在237c和4750c情况下，其影响极小。此时，最大负担来自能源消耗（GW、SOD和IR）和磷酸的使用（TEu）。能源消耗主要来自加热和泵送的电力需求（分别为11.97 Wh和11.25 Wh），通过"生命周期清单"部分描述的近似方法以保守方式计算。虽然这些能源消耗数值看似较高，但需注意在放大过程中它们可能下降（见场景4结果——"能源优化（场景4）"）。进一步的贡献分析揭示了H3PO4相关的显著环境影响取决于其生产过程——湿法工艺，即磷酸盐矿物的酸攻击（H2SO4）方法（Althaus et al. 2007）。该工艺使用磷酸盐岩、大量水，以及每公斤H3PO4约1.3 kg的H2SO4。硫酸的使用占整个累积影响（单一分数）的47%。磷酸的环境影响还归因于其使用量远大于过程中其他试剂。水是最丰富的试剂，环境影响显著较低，而H3PO4的用量是氢氧化钠（NaOH）的三倍。影响差异更大的原因在于，使用ReCiPe 2016方法评估时，H3PO4每公斤的环境影响高于NaOH。另一方面，使用CED方法时差异缩小（H3PO4为21.6 MJ/kg，NaOH为19.7 MJ/kg）。两种方法之间的差异源于各自使用的不同加权方案。ReCiPe 2016方法对被认为更显著的环境影响（如人类健康和生态系统质量）赋予更高权重。因此，H3PO4在这些领域影响更大，获得比NaOH更高的权重。对于碱，大部分影响来自通过电解转化氯化钠所用电力（Kurt and Bittner 2006）。事实上，使用ReCiPe 2016方法分析影响显示，其中12%与NaCl相关，而几乎…
讨论与解读
本研究对一项创新的BFC技术进行了潜在环境影响评估，该技术用于处理生物质残渣以联产能源和肥料。由于BFC尚处于实验室规模开发阶段，研究采用了早期LCA分析。评估计算了全部资源消耗和ReCiPe 2016方法的18个影响类别。研究开展了多项敏感性分析，以考察不同参考使用寿命、替代试剂的使用、可再生能源比例提升以及模拟BFC放大的优化能源装置对模型的影响。随后，选取厌氧消化和堆肥作为传统生物质废弃物处理工艺进行比较。BFC的结果令人鼓舞，只要能源消耗最小化且试剂中的营养物质得以回收，该技术就具备环境竞争力。试剂相关影响可通过使用替代品来降低，能源消耗可通过回收反应热和光伏系统补充需求来缓解。然而，研究存在一些局限：首先是工艺规模——BFC仅在实验室规模下以葡萄糖作为模型分子进行了测试，后续计划在真实基质上开展进一步测试以验证其行为。
编译者解读
这项工作在BFC技术研发的极早期就引入LCA，体现了"设计阶段即考虑环境足迹"的前瞻性思维。方法上有两个亮点值得关注：一是用实时测量替代理论估算修正了3D打印能耗（2520→1270 Wh），说明清单数据质量对LCA结论可信度至关重要；二是通过系统边界扩展规避了多产品分配难题。但需注意，输出清单中100%养分回收的假设明显偏乐观，且以葡萄糖替代真实生物质可能低估实际废液的复杂性。从合成生物学应用角度看，若未来能结合工程菌株优化提高能量输出效率（当前5.4 Wh/周期仍偏低），并验证真实废弃物基质的处理效果，该技术的环境竞争力将更具说服力。
PMID: 38926307