中国晶体硅太阳能电池板的生命周期评价

【摘要】：太阳能光伏发电作为一种新型清洁能源得到了各国政府广泛的关注和应用。LCA是分析产品系统对环境影响的方法,通过LCA可以发现其影响环境的潜在之处并将其对环境的影响降到最低。近些年国内外对光伏电池板的LCA有丰富的研究,然而这些研究存在严重的不足:1.目前没有中国太阳能电池板的完整LCA研究,绝大部分现有的研究缺乏对数据选取和废弃处理等过程的详细分析;2.国内外绝大部分LCA研究中缺乏结果可靠性和不确定性的分析,导致了读者无法判断结果的可信度;3.缺乏提高LCA结果可靠性的方法框架。本文将针对以上问题展开研究。首先,建立完整的中国光伏电池板LCA。主要对单元过程输入输出数据的确定和清单计算以及废弃处理进行研究。1.分析数据来源及其质量,包括生产单元过程的信息(时间代表性、技术代表性等)、LCI方法和分配原则、数据来源、数据处理方法和数据代表性、完整性、可靠性以及审核信息;2.确定单元过程的输入输出数据,对比分析并选取了合适的上游清单数据库,并开发简易基于的EXCEL的生命周期清单计算工具,计算了各生产阶段、废弃处理阶段以及全生命周期的―从摇篮到大门‖的清单数据;3.进行生命周期影响评价,主要突出电池板生产过程各阶段及各输入物质对环境的影响程度,结果显示电池板对“人类健康”的影响最大,而各输入物质中,“电能”引起的环境污染最为严重;4.进行完善的生命周期解释,包括重大问题识别、敏感性和不确定性分析、完整性和一致性检查等。其次,对本研究LCA结果的可靠性和不确定性进行分析。敏感性分析的结果显示,银浆、POCl3和碳化硅对温室效应具有最高的敏感性系数SC,“过程二NaOH”、“过程二能耗”和“过程三能耗”对温室效应具有最高的敏感性比SR。此外对酸性以及不同时间跨度的温室效应模型进行对比分析,基本得出相同的敏感性排名。不确定性的结果显示,在置信度为97.5%情形下,平均标准误差为0.19-0.22,只有“酸化”的分布函数符合与输入物质相同的对数正态分布,而三种不同时间跨度下的“温室效应”则最符合最大值分布。其中碳化硅、聚乙二醇、铝边框和铜对总结过的不确定性具有最高程度的影响。再次,本文提出了将不确定性分析深入到LCA每个过程的新框架,有助于LCA研究的进一步发展。最后对本文研究进行了总结,以及未来的展望。 【关键词】：太阳能电池板 生命周期评价 不确定性分析 清单数据
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM914.41
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-38
• 1.1 选题背景及意义14-17
• 1.2 光伏系统介绍17-19
• 1.2.1 光伏效应17
• 1.2.2 光伏系统的构成17-19
• 1.3 生命周期评价简介19-30
• 1.3.1 目的与范围确定20-22
• 1.3.2 清单分析22-25
• 1.3.3 生命周期影响评价25-29
• 1.3.4 生命周期解释29-30
• 1.4 太阳能电池板LCA研究现状30-35
• 1.4.1 国外研究现状30-33
• 1.4.2 国内研究现状33-35
• 1.5 目前研究存在的问题和本文的研究内容35-36
• 1.5.1 目前研究存在的问题35-36
• 1.5.2 本文要解决的问题和方法36
• 1.6 本文的基本框架36-38
• 第二章 光伏系统LCA数据库和数据模型的建立38-61
• 2.1 光伏系统LCA数据库介绍38-42
• 2.1.1 欧洲LCA数据库38-39
• 2.1.2 美洲LCA数据库39
• 2.1.3 亚太地区LCA数据库39-40
• 2.1.4 常见数据库的对比40-42
• 2.2 光伏系统LCA数据库的选取42-45
• 2.2.1 数据库与电池板生产的相关性43-45
• 2.2.2 数据适应性45
• 2.3 太阳能电池板下游过程数据建模45-61
• 2.3.1 数据遵循的相关标准47
• 2.3.2 数据边界类型47-48
• 2.3.3 分配原则48
• 2.3.4 截断规则（Cut-off）48
• 2.3.5 排放数据建模48-49
• 2.3.6 基础设施49
• 2.3.7 数据来源和数据类型49-53
• 2.3.8 数据质量53-57
• 2.3.9 可靠性量化结果及数据选用准则57-59
• 2.3.10 中国电力能源的清单59-61
• 第三章 电池板生命周期建模和清单计算61-116
• 3.1 本文的研究目的和系统边界61-64
• 3.1.1 研究目的61-62
• 3.1.2 系统边界62
• 3.1.3 功能单元62-63
• 3.1.4 光伏系统的主要参数63-64
• 3.2 生命周期各阶段清单数据收集64-88
• 3.2.1 工业硅生产64-69
• 3.2.2 多晶硅生产69-73
• 3.2.3 硅片的生产73-77
• 3.2.4 电池片生产77-81
• 3.2.5 电池板组件生产81-84
• 3.2.6 生产阶段数据汇总84-86
• 3.2.7 平衡系统的数据86-88
• 3.2.8 运输使用阶段88
• 3.3 电池板回收方法及数据88-96
• 3.3.1 电池板回收的意义88-89
• 3.3.2 FIRST SOLAR公司的回收方法89-90
• 3.3.3 SOLAR WORLD的回收方法90
• 3.3.4 物理分离法90-91
• 3.3.5 电热丝切割EVA回收法91-93
• 3.3.6 不同回收方法的优缺点对比93-94
• 3.3.7 本文的回收方法94-96
• 3.4 清单计算和分析96-116
• 3.4.1 清单计算方法98-99
• 3.4.2 工业硅生产清单计算结果99-100
• 3.4.3 多晶硅生产过程清单计算结果100-102
• 3.4.4 硅片生产过程的清单结果102-104
• 3.4.5 电池片生产过程的清单结果104-105
• 3.4.6 电池板生产过程的清单结果105-107
• 3.4.7 1kWp电池板生产链的总清单计算结果107-108
• 3.4.8 平衡系统的清单计算结果108-110
• 3.4.9 运输使用过程的清单计算结果110-111
• 3.4.10 废弃处理过程的清单计算结果111-112
• 3.4.11 1kWp光伏系统全生命周期的清单计算结果112-116
• 第四章 电池板生命周期影响评价116-123
• 4.1 电池板生命周期影响评价结果116-119
• 4.1.1 总体评价结果116-117
• 4.1.2 生产过程各阶段的评价结果117-119
• 4.2 能量回收时间和温室气体排放值119-123
• 4.2.1 系统发电量119-120
• 4.2.2 能量回收时间120
• 4.2.3 温室气体排放量120-123
• 第五章 生命周期解释123-157
• 5.1 重大问题识别123-126
• 5.1.1 生命周期各阶段LCI的输入与输出123-125
• 5.1.2 生命周期各阶段LCIA的输入与影响125-126
• 5.2 敏感性分析126-140
• 5.2.1 扰动分析126-133
• 5.2.2 情景分析133-138
• 5.2.3 组合敏感性分析138-140
• 5.3 不确定性分析140-151
• 5.3.1 不确定性的种类140-142
• 5.3.2 参数不确定性142-149
• 5.3.3 情景不确定性149-150
• 5.3.4 其他不确定性150-151
• 5.4 完整性与一致性151-152
• 5.5 基于数据和模型高可靠性的LCA框架152-157
• 5.5.1 建立各过程的不确定性152
• 5.5.2 基于可靠性的LCA框架152-157
• 第六章 总结与展望157-159
• 6.1 总结157
• 6.2 展望157-159
• 附表1159-163
• 参考文献163-169
• 攻读硕士学位期间已发表或已录用的论文169-170
• 致谢170

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