来源：Environ Sci Pollut Res Int | 编译：DNA Lab Space
导读
如何处理废弃生物质并同时缓解能源需求，是当前可持续发展面临的双重挑战。本研究针对一种尚处于实验室阶段的生物燃料电池（BFC）技术，采用生命周期评估（LCA）方法，系统量化了该技术从生产到使用的环境足迹。研究不仅识别了环境影响热点（3D打印能耗与ABS材料），还通过多种情景分析探索了优化路径，并与厌氧消化、堆肥等成熟技术进行了对比。结果表明，BFC技术在控制能耗与营养回收的前提下具备环境竞争力。
研究背景
全球能源需求持续攀升，气候变化与环境退化压力迫使人类转向可持续替代能源。植物性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重——据估算，废弃食物与修剪产生的绿色废料约占全球废弃物质量的一半。在欧洲，工农业废弃物约占农业活动产出的46%（约4.42亿吨），具有巨大的能源回收与减废潜力。然而，这些废弃物常被直接填埋或焚烧，不仅向大气和地下水释放污染物，还产生强效温室气体甲烷。欧盟已出台多项指令与战略，致力于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，旨在通过电化学途径将废弃生物质转化为能源与肥料，避开燃烧步骤，从源头规避相关排放。
研究方法
生命周期评估（LCA）是一种分析性且经国际标准化的方法论（ISO 2006a；ISO 2006b），用于量化过程、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、回收到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框架包括定义研究目标与系统边界、开展清单分析（LCI）以量化输入与输出、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）作为功能单位（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与土壤改良剂。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）被纳入其使用阶段进行考虑。影响根据所考虑的各种寿命情景进行分配。假设该技术寿命为10个周期（代表当前实验室规模情景），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优于使用土地面积——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的是处理废弃生物质以联产土壤改良剂和能源，两者均被视为传统制造过程中的规避产品。
在此步骤中还设定了研究目标。首先是评估实验室阶段废弃物BFC生产与使用的环境影响。其次，在识别BFC环境热点后，创建优化情景。优化后，进一步比较该技术与更成熟的生物质处理替代方案，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。涉及化学品时难度更大，原因之一是当前LCI数据库中仅涵盖全球市场上大量化学品中的一小部分（Maranghi 2020）。
本研究中，电池生产与使用的原始数据直接来自开发者团队。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质量，从而实现了不确定性相对较低的综合清单。尽管如此，完成清单仍需一些近似处理，特别是能源消耗与土壤改良剂方面。
仅有一股流（增材制造）获得了精确能耗数据，其他情况下所需电力通过仪器功率（kW）乘以使用时间（h）计算（Giménez et al. 2015）。可行时，能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）通过设备性能相对于允许最大值进行计算。当烘箱在低于上限的温度（T）下工作时，Pmax值乘以校正因子：∆T工作/∆T最大。所有分配均在SI_2的电子表格中明确说明。
表1给出了计算示例，显示了估算加热器能耗的数据。根据数据表已知设备参数（最大功率、温度与体积），按样品所占体积（0.5升）与使用温度（30°C）分配消耗。能耗值计算如下：Pmax × 时间 ×（ΔT/ΔTmax）×（占用体积/体积）。
表1 加热器能耗计算
| 参数 | 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，总功率输出为2520 Wh，这是非常高的能耗。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1270 Wh约为最初假设的一半，被认为具有高质量水平。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被考虑，因为超出范围且可忽略不计。
输入物质通量均准确，因为可从实验室规模测量获得原始数据，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，进行了近似处理以表征含有平均废弃生物质流中营养物的肥料。为使模型更接近现实，将9.08克葡萄糖替换为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含量。考虑的元素为氮、钾和磷。为模拟最终土壤改良剂组成，计算了所有营养物输入，并通过假设不同形式估算相应肥料输出。假设100%营养物回收，不考虑相关肥料纯化步骤的能耗。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准情景后，制定了各种其他情景。这些包括三种不同电池寿命预期的情景（情景1）、试剂改变（情景2）、能源结构改变与热回收（情景3和4）以及扩大规模（情景5）。各情景具体设置如下：情景1考察10个周期（当前实验室基准）、237个周期（能源收支平衡点）与4750个周期（文献报道的燃料电池预期寿命）三种寿命配置；情景2比较H₃PO₄+NaOH、H₃PO₄+KOH、HNO₃+NaOH与HNO₃+KOH四种酸碱组合；情景3纳入可再生能源比例提升与热回收方案；情景4为能源优化情景，模拟放大后的能耗结构；情景5综合优化条件模拟工业规模运行。
研究结果
本研究结果分为三部分：（i）考察BFC参考情景，评估电池组装（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）研究优化后的技术（BFC优化），旨在探讨未来放大时如何改进工艺；（iii）与欧洲市场上成熟废弃生物质处理技术进行比较。
BFC基准情景
BFC组装（FU=1p）的LCIA结果如图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是电池的主要构成材料。完整数据见SI。
按质量计，ABS占构成物的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，二者影响相差4个数量级。在能源方面，打印阶段（7小时）占整个能耗的99.3%。
与能耗相关的大部分影响来自煤炭能源——事实上，虽然煤炭仅占能源结构的11%，但在ReCiPe 2016方法中却占影响的34%。在CED方法中其贡献降至16%。在第二种方法中，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数（x轴）与BFC组装累计资源消耗（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个周期是制造影响降至10%以下的转折点。此后1000个周期时，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小时可被视为足以使其具备竞争力。
情景1的LCIA结果汇总于图4b。10c对应迄今在实验室进行的基准测试。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周期后被回收。电池生产能耗为1270 Wh，产电量为5.4 Wh，因此需要237个周期（1个周期=1个工作小时）才能与制造期间消耗的能量持平。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6个周期，仅需40天的使用即可摊销与电池制备相关的能耗。
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。根据结果，237c配置的累计单一分数降低了−80%，4750c配置降低了−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深浅矩阵形式报告于图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对各类别总影响的贡献变化。
三种情景之间的差异在于电池本身——在10c配置中贡献最高，而在237c和4750c情况下其影响极小。此时最大负担与能源消耗（GW、SOD和IR）以及磷酸使用（TEu）相关。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），通过“生命周期清单分析”部分描述的近似方法以保守方式计算。虽然这些能耗数值看似较高，但需注意它们可能在放大过程中降低（见情景4结果；“能源优化（情景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——即磷酸盐矿物的湿法工艺，涉及硫酸（H₂SO₄）酸解方法（Althaus et al. 2007）。该工艺使用磷酸盐岩、大量水，每公斤H₃PO₄约需1.3公斤H₂SO₄。硫酸的使用占整个累计影响（单一分数）的47%。磷酸的环境影响还归因于其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）。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，因此对这些领域影响较大的H₃PO₄比NaOH获得更大的加权。对于碱，大部分影响来自氯化钠电解转化所用的电力（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
本研究对一种创新性BFC技术处理生物质残留物以联产能源和肥料的潜在环境影响进行了评估。由于BFC尚处于实验室规模开发阶段，采用了早期阶段LCA分析。评估计算了全部资源消耗及ReCiPe 2016方法的18个影响类别。研究进行了多项敏感性分析，以解决不同BFC参考使用寿命、替代试剂使用、可再生能源比例提高以及模拟BFC放大的能源优化装置对模型的影响。随后，选择厌氧消化和堆肥与传统生物废弃物处理工艺进行比较。BFC取得的结果令人鼓舞，只要能耗最小化且试剂中的营养物得到回收，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，能耗可通过回收反应热和利用光伏系统补充需求来缓解。然而，研究存在一些局限性：首先是工艺规模——BFC仅在实验室规模以葡萄糖为模型分子进行测试，但已计划进一步试验以检验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，该研究的价值在于将LCA方法论前置到技术开发的最早期——这种“先评估、后放大”的思路值得合成生物学各赛道借鉴。BFC以废弃生物质为底物联产能源与肥料，与合成生物学中“废弃物资源化”的理念高度契合。方法上，研究者对3D打印能耗进行实时实测而非沿用理论估算，体现了对数据质量的严谨把控。局限同样明显：以葡萄糖替代真实生物质、假设100%营养物回收，均使结果偏乐观。后续若与合成生物学手段结合——如工程菌株提高底物转化率或优化营养释放——有望在放大阶段进一步缩小环境足迹。
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