来源：Environ Sci Pollut Res Int | 编译：DNA Lab Space
导读
面对能源结构转型与生物质废弃物管理的双重压力，本研究提出了一种以生物燃料电池（BFC）为核心的创新技术路线，将废弃生物质同步转化为电能与土壤改良剂。研究采用生命周期评价（LCA）方法，从实验室尺度到工业规模近似，系统评估了该技术的环境表现，并通过多情景敏感性分析探索优化路径。结果表明，BFC技术与传统厌氧消化和堆肥工艺相比具有竞争力，但能耗与营养回收效率是决定其环境足迹的关键因素。
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重要份额——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。欧洲工业/农业废弃物约占农业活动产出的46%（约4.42亿吨），在能源回收与减废方面潜力巨大。然而，这些废弃物常被填埋或直接焚烧，未实现能量回收，导致污染物释放至大气与地下水，同时产生强效温室气体甲烷。欧盟已出台多项指令与战略，旨在减少供应链中的食物浪费。在此背景下，探索既能利用生物质废弃物能量潜力、又能减轻其环境负面影响的有效路径，成为当务之急。
研究方法
生命周期评价（LCA）是一种分析性且国际标准化的方法（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）以及解释结果以支持决策。
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与能量流纳入电池使用阶段，以识别跨累积的摇篮到大门生命周期的制造影响。分析的第二阶段评估电池的使用以完成其功能，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）被纳入其使用阶段考虑。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）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形（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改良剂和能源，二者均被视为传统制造过程中的可避免产品。
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。其次是在识别BFC的环境热点后创建优化情景。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。
生命周期清单分析
清单分析是常规LCA中最耗时且资源密集的部分之一。涉及化学品时困难更大，原因之一是当前LCI数据库中仅包含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的数据。这使得清单相对全面且不确定性较低。尽管如此，完成清单仍需一些近似处理，特别是能源消耗和土壤改良剂方面。
仅有一股流（增材制造）有精确能耗数据，其他情况下的电力需求通过考虑仪器功率（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最大允许值的性能计算。当烘箱在低于上限的温度（T）下工作时，Pmax值乘以按以下公式计算的校正因子：∆T工作/∆T最大。所有分配均在SI_2的电子表格细节中明确说明。
表1给出了一个计算示例，展示了估算加热器能耗的数据。根据数据表得知设备参数（最大功率、温度和体积）后，消耗量按样品所占体积（0.5升）和使用温度（30°）进行分配。功耗值计算如下：Pmax × 时间 ×（ΔT/ΔTmax）×（占用体积/体积）。
表1 加热器能耗计算
| 参数 | 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，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虑，因其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，进行了近似处理以表示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线情景后，又制定了各种其他情景。这些情景包括三种不同电池寿命预期（情景1）、试剂变更（情景2）、能源结构变更（情景3）、能源优化（情景4）以及传统处理工艺的比较（情景5）。
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）研究优化技术（优化BFC），旨在探讨未来放大过程中工艺的改进方向；（iii）与欧洲市场上现有成熟技术进行废弃生物质处理的传统情景比较。
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%）——电池的主要构成材料。完整数据见SI。
按质量计，ABS占构成材料的45%，水也占相同比例，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）占全部能耗的99.3%。
与能源消耗相关的大部分影响来自煤电；事实上，虽然煤电仅占能源结构的11%，但在ReCiPe 2016方法下却占影响的34%。在CED方法中其贡献下降至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%。
与BFC生产相关的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，该图显示约400个周期是制造影响降至10%以下的转折点。此后，经过1000个周期，BFC组装相关的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备竞争力。
情景1的LCIA结果汇总于图4b。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得以回收。电池生产的能耗为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）才能与制造期间的能耗持平。鉴于能源生产是该技术的主要目标之一，而生产期间的消耗绝非可忽略，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天的使用即可摊销制备电池相关的能耗。
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配置的累积单一评分降低−80%，4750c配置降低−83%，BFC制造对总量的贡献在10c配置中为76%，在237c和4750c中分别降至16%和1%。这些贡献如图4a所示。
进一步的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。这样便于直观地查看每个步骤相对于每个类别总影响的贡献变化。
三个情景之间的差异在于电池本身，在10c配置中其贡献最高。另一方面，在237c和4750c情况下其影响极小。此处，最大负担与能耗（GW、SOD和IR）以及磷酸的使用（TEu）相关。关于能耗，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，但重要的是要注意它们在放大过程中可能会下降（见情景4结果；"能源优化（情景4）"部分）。进一步的贡献分析揭示了H3PO4相关重大环境影响取决于其生产过程——湿法工艺，即用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，以及每千克H3PO4约1.3千克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。水是最丰富的试剂，其环境影响显著较低，但H3PO4的用量是氢氧化钠（NaOH）的三倍。影响差异更大还因为在使用ReCiPe 2016方法评估时，H3PO4每千克的环境影响高于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）。方法间的这种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相比获得更高加权。对于碱而言，大部分影响来自通过电解转化氯化钠所需的电力（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……
（以下为原文截断部分）
讨论与解读
本研究对创新BFC技术处理生物质残余物以联产能源和肥料的相关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、可再生能源比例提高以及模拟BFC放大的能源优化装置对模型的影响。随后，选取厌氧消化和堆肥工艺与传统生物废弃物处理过程进行了比较。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，本研究存在若干局限性。首先是工艺规模——BFC仅在实验室规模下使用葡萄糖作为模型分子进行了测试。但计划开展进一步测试以检验其在真实基质上的行为。
编译者解读
该研究为尚处实验室阶段的BFC技术提供了前瞻性的环境足迹画像，其方法论价值在于将"早期设计阶段LCA"理念引入生物电化学系统开发——在技术定型前识别环境热点（3D打印能耗、磷酸用量），从而指导放大方向。值得肯定的是，研究者通过实测修正了3D打印机功耗估算（2520 Wh→1270 Wh），避免了虚假精度。但100%营养回收假设显然过于乐观，且以葡萄糖替代真实废弃物流可能低估实际基质的复杂性。从合成生物学视角看，若未来能通过工程菌株优化电子传递效率、提高实际废弃物的底物利用谱，该技术的能源回收周期（237个循环）有望进一步缩短，环境竞争力将更为坚实。
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