Переработка пластмасс в циркулярной экономике: определение экологической эффективности с помощью матричной модели LCA

Plastic recycling in a circular economy; determining environmental performance through an LCA matrix model approach
Anna Schwarz, Tom Ligthart, D. Godoi Bizarro, P.J. de Wild, B.J. Vreugdenhil, Toon van Harmelen
2021-01-08

циркулярная экономикаэкологические показателиоценка жизненного цикла (LCA)переработка пластмасстехнологии переработки
Для обеспечения циркулярной экономики пластмасс крайне важно понимать экологические воздействия переработки и выбирать оптимальные способы переработки для конкретных полимеров. Это было достигнуто путем определения экологической эффективности 10 выбранных технологий переработки с различными уровнями технологической готовности (TRL) на основе химических свойств 25 наиболее широко производимых в Европе полимеров. Полученные результаты были собраны в «матричной» модели оценки жизненного цикла (LCA). Для моделирования реалистичных проблем переработки пластмасс были разработаны тематические исследования пленок из полиэтилена/полипропилена (PE/PP) из муниципальных отходов и пластмассы из акрилонитрил-бутадиен-стирола (ABS), содержащей бромированные антипирены; эти исследования предназначались для использования совместно с результатами матричной модели LCA. Потенциальное сокращение выбросов оценивали путем объединения результатов матрицы LCA с данными о спросе на полимеры в Европе. Матричная модель LCA показывает, что потенциальная экологическая эффективность технологий переработки существенно различалась в зависимости от типа полимера и не всегда соответствовала современной иерархии переработки. Для массовых пластмасс наиболее эффективными оказались технологии третичной переработки, такие как газификация и пиролиз до мономеров; вторичная механическая переработка уступала им. Для большинства конструкционных и высокоэффективных пластмасс экологически целесообразна ориентация на первичную переработку. Для повышения эффективности технологий первичной переработки необходимы более высокая чистота сырья и улучшенная сортировка. Как показано в тематических исследованиях, низкая эффективность сортировки из-за наличия примесей снижает положительное экологическое воздействие. Следовательно, оптимальная экологическая эффективность переработки достигается тогда, когда предварительная обработка (сортировка и очистка) адаптирована к технологии переработки. Согласно модели, переработка 15 наиболее востребованных в Европе полимеров сокращает выбросы CO2 от пластмасс на 73%, или на 200 млн тонн в эквиваленте CO2.
1
LCA-матричная модель оценила экологические характеристики 10 технологий переработки пластмасс с учётом химических свойств 25 наиболее производимых полимеров Европы.
2
Согласование предварительной обработки с технологией переработки является критически важным: примеси и низкая эффективность сортировки значительно снижают экологические преимущества.
3
Для массовых пластмасс третичная переработка, включая газификацию и пиролиз до мономеров, обычно имела лучшие экологические показатели, чем вторичная механическая переработка.
4
Согласно модели, переработка 15 наиболее востребованных в Европе полимеров может сократить выбросы от пластмасс на 73%, или на 200 млн тонн CO2-эквивалента.
5
Первичная переработка была экологически предпочтительнее для большинства инженерных и высокоэффективных пластиков, но требовала большей чистоты материала и улучшенной сортировки.
6
Эффективность переработки существенно различалась между типами полимеров и не всегда соответствовала традиционной иерархии переработки.

Пластиковые полимеры и технологии их переработки, включая плёнки PE/PP из муниципальных отходов и пластик ABS, содержащий бромированные антипирены

Экологическая эффективность и сокращение выбросов CO2 при выборе способов переработки с учётом конкретного полимера, включая влияние технологии переработки, свойств полимера, сортировки, очистки и степени чистоты

Publication Details
Publication Date
2021-01-08
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
414
Access Type
Author Information
Authors
Anna Schwarz
Tom Ligthart
D. Godoi Bizarro
P.J. de Wild
B.J. Vreugdenhil
Toon van Harmelen
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%