来源：Environ Sci Pollut Res Int | 编译：DNA Lab Space
导读
生物燃料电池（BFC）是一种能在处理废弃生物质的同时产出能源与肥料的创新技术。本研究采用生命周期评价（LCA）方法，从实验室规模出发，系统评估了该技术从生产到使用的全过程环境影响。研究发现，3D打印和ABS材料是电池制造阶段的主要环境影响来源；在优化情景下，该技术与成熟的厌氧消化和堆肥技术相比具有竞争力。这项研究为废弃生物质资源化利用提供了新的技术路径与评价依据。
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。蔬菜类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重要比重——据估算，废弃食物与修剪产生的绿色废弃物约占全球废弃物质量的一半。在欧洲，工业和农业废弃物约占农业活动总量的46%（约4.42亿吨），在能源回收和废弃物减量方面具有巨大潜力。
然而，这些废弃物常被直接填埋或焚烧，未进行能源回收，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。为此，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源潜力、又能减轻其环境负面影响的有效方法，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双效解决方案。
研究方法
LCA是一种分析性且国际标准化的方法（ISO 2006a；ISO 2006b），用于量化一个过程、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考虑了从资源开采、生产、使用、回收到废弃物处置的完整链条，确定所有直接或间接的排放和资源消耗（Curran 2012）。根据ISO系列标准，LCA框架包括确定研究目标和系统边界、进行清单分析（LCI）以量化输入和输出、评估环境影响（LCIA）以及解释结果以辅助决策。
目标与范围定义
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和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的使用以履行其功能，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中可处理的固定生物质数量（相当于9.08克废弃生物质）来表达功能。由此，电池制造（1p）被纳入其使用阶段。影响根据所考虑的不同寿命情景进行分配。假设该技术寿命为10个周期（代表当前实验室规模的情景），电池制造（1p）相关的负担除以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，使用处理质量作为FU优于土地使用量，后者更适用于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。本研究中，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的避免产品。
在此步骤中还确定了研究目标。首先是评估实验室阶段废弃BFC生产和使用的环境影响。其次是在识别BFC的环境热点后，创建BFC优化情景。优化后，进一步比较所研究技术与更成熟的生物质处置替代方案，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
清单分析是常规LCA中最耗时和资源密集的部分之一。涉及化学品时难度更大。原因之一是当前LCI数据库中仅代表了全球市场上大量化学品中的一小部分（Maranghi 2020）。
本研究中，电池生产和使用的主要数据直接从开发者团队获得。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质量。这使得清单具有相对较低的不确定性。尽管如此，为完成清单仍需进行一些近似，特别是能源消耗和土壤调理剂方面。
只有一个流（增材制造）有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）来计算（Giménez et al. 2015）。在可行的情况下，能源消耗按试剂在仪器内所占体积进行分配（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值乘以按如下公式计算的校正因子：∆T工作/∆T最大。所有分配在SI_2中的电子表格细节中明确说明。
表1给出了计算示例，显示了估算加热器能源消耗的数据。根据数据表中的设备参数（最大功率、温度和体积），消耗按样品所占体积（0.5升）和使用温度（30°C）进行分配。功率消耗值计算如下：Pmax × 时间 ×（ΔT/ΔTmax）×（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/ΔTmax | 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，根据假设的初始计算，产生的功率输出为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耗的仪器进行及时测量。由此获得的数值为1270 Wh，约为初始假设的一半，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）基础设施相关的生命周期影响未纳入考虑，因为超出范围且可忽略不计。
输入物质量流均准确，因为可以从实验室规模测量中获得主要数据，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进行。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，进行了近似以表示含有平均废弃生物质流中营养素的肥料。为创建更接近现实的模型，将9.08克葡萄糖替换为ecoinvent数据库中发现的标准生物质相同数量（Wernet et al. 2016）。这些值也用于估算营养物含量。考虑的元素为氮、钾和磷。为模拟最终土壤调理剂组成，计算了所有营养物输入，并通过假设不同形式估算相应的肥料输出。假设100%营养物回收率，不考虑相关肥料纯化步骤的能源消耗。N、K和P转化为相应肥料：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情景后，制定了各种其他情景。这些包括三种不同电池寿命的情景（情景1）、试剂变更（情景2）、可再生能源份额增加（情景3）以及节能设备优化（情景4）。
研究结果
本研究结果分为三部分：（i）研究BFC参考情景，评估电池设置（FU=1p）及其使用（FU=9.08克处理生物质），同时评估设备的不同参考使用寿命；（ii）研究优化技术（优化BFC），旨在探讨该过程如何改进以用于未来放大；（iii）与欧洲市场上现有的传统废弃生物质处理技术进行比较。
BFC基线情景
BFC设置的LCIA结果（考虑FU=1p）如图3所示（表S6–7）。分析显示，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是电池的主要组成部分。完整数据见SI。
按质量计，ABS占成分的45%，水也占相同比例，但相同用量下水的环境影响要小得多。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；事实上，虽然煤炭占能源结构的11%，但使用ReCiPe 2016方法时占影响的34%。使用CED方法时其贡献下降至16%。使用第二种方法时，天然气（占能源结构40%）的影响从12%（ReCiPe 2016）显著增加至48%。
BFC生产相关影响值在电池整个寿命期间的变化如图4a所示。该图绘制了使用周期（x轴）与BFC设置中累积资源消耗（y轴）的关系。选择CED作为参考方法。值得注意的是，图表显示约400个周期时制造影响降至10%以下。此后，1000个周期后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小时可视为足以使其具有竞争力。
情景1的LCIA结果收集在图4b中。10c对应迄今为止在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量在使用多少个周期后被回收。生产电池的能源消耗为1270 Wh，产生的能量为5.4 Wh，因此需要237个周期（1个周期=1个工作小时）才能等于制造过程中使用的能量。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。计算确认了实现能量增益所需的周期数。如上所述，每个周期等于1个工作小时。因此，考虑每天使用电池六个周期，只需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寿命的数据（Hua et al. 2020）。影响数据见SI（表S8–9，S11–12）。
使用周期越大，BFC设置对总体影响的贡献越低。根据结果，237c配置中累积单一评分减少−80%，4750c中减少−83%，BFC制造对总量的贡献在10c配置中为76%，在237c和4750c中分别变为16%和1%。这些贡献如图4a所示。
进一步的贡献分析以颜色阴影矩阵形式报告在图5中（表S10，S13）。该图以ReCiPe 2016中点方法显示结果。这样便于直观地查看每个步骤对每个影响类别总量的贡献变化。
三种情景之间的差异在于电池，在10c配置中达到最高贡献。另一方面，在237c和4750c情况下其影响极小。此处，最大负担与能源消耗（GW、SOD和IR）以及磷酸使用（TEu）相关。关于能源消耗，主要来自加热和泵送的电力需求（分别为11.97和11.25 Wh）。这些数据通过"生命周期清单"部分所述的近似计算得出，采用保守方法。虽然这些能源消耗数值看似较高，但值得注意的是，在放大过程中它们可能会降低（见情景4的结果；"能源优化（情景4）"）。进一步的贡献分析揭示了与H3PO4相关的显著环境影响取决于其生产过程，即湿法工艺，涉及磷酸盐矿物的酸攻击（H2SO4）方法（Althaus et al. 2007）。该过程使用磷酸盐岩、大量水，每公斤H3PO4约需1.3公斤H2SO4。硫酸的使用占整个累积影响（单一评分）的47%。使用磷酸的环境影响还归因于其在该过程中的用量远大于其他试剂。虽然水是最丰富的试剂，环境影响显著较低，但H3PO4的用量是氢氧化钠（NaOH）的三倍。影响差异更大还因为使用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方法时差异减小（H3PO4为21.6 MJ/kg，NaOH为19.7 MJ/kg）。方法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，与NaOH相比获得更大的加权。对于碱，大部分影响来自通过电解转化氯化钠所用的电力（Kurt and Bittner 2006）。事实上，使用ReCiPe 2016方法分析影响时，12%与NaCl相关，而几乎全部剩余影响来自电解过程消耗的电力。
讨论与解读
本研究对一种用于处理生物质残留物以联产能源和肥料的创新BFC技术进行了潜在环境影响评估。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。研究进行了多项敏感性分析，以探讨不同参考使用寿命、替代试剂的使用、可再生能源比例增加以及模拟BFC放大的节能设备对模型的影响。随后，选择厌氧消化和堆肥作为传统生物废弃物处理过程进行比较。
BFC取得的结果令人鼓舞，只要能源消耗最小化且试剂中的营养物质得到回收，该技术就具有环境竞争力。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使用光伏系统补充需求来缓解。然而，研究存在一些局限性。首先是过程规模——BFC仅在实验室规模下使用葡萄糖作为模型分子进行测试。不过，计划进行进一步测试以检查其在真实基质上的行为。
编译者解读
从合成生物学应用视角看，这项LCA研究为尚在实验室阶段的BFC技术提供了关键的环境可行性信号。方法上，研究采用"原料基"功能单位和系统边界扩展来规避分配问题，处理双输出过程的方式值得借鉴。其突出价值在于识别出3D打印能耗和ABS材料是制造端的主要热点，为后续工艺优化指明了方向。值得注意的是，1000小时使用即可让制造影响降至可忽略水平，这一数据为技术放大提供了清晰的工程目标。局限也同样明显——以葡萄糖为模型分子、假设100%营养回收率等简化处理，使结果与实际废弃物体系存在偏差。未来若与合成生物学方法结合——如工程化微生物群落提高真实生物质底物的转化效率——有望进一步缩小实验室与工业应用之间的鸿沟。
参考来源
Rossi E, Cespi D, Maggiore I, Setti L, Passarini F. Energy from waste biomass: an LCA study on a biofuel cell at early design stage. Environ Sci Pollut Res Int. PMID: 38926307. DOI: 10.1007/s11356-024-34068-1
PMID: 38926307