<  Retour au portail Polytechnique Montréal

Impact de l'utilisation des ressources minérales et métalliques dans un contexte cycle de vie : une approche fonctionnelle

Vincent De Bruille

Thèse de doctorat (2014)

[img]
Affichage préliminaire
Télécharger (10MB)
Citer ce document: De Bruille, V. (2014). Impact de l'utilisation des ressources minérales et métalliques dans un contexte cycle de vie : une approche fonctionnelle (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1591/
Afficher le résumé Cacher le résumé

Résumé

Les ressources minérales et métalliques sont utilisées par l’Homme depuis que celui-ci peuple la Terre. Tant que celles-ci lui seront utiles, l’Homme continuera de les utiliser pour diverses fonctions. Les ressources minérales et métalliques étant des ressources majoritairement non renouvelables, la question d’un épuisement de celles-ci, privant ainsi l’Homme de remplir les fonctionnalités pour lesquelles il s’en sert, se pose. L’analyse du cycle de vie est une méthode holistique qui permet de prendre en compte une multitude d’impacts sur l’environnement, dont l’impact de la dissipation des ressources minérales et métalliques. Pour ce faire, les méthodes d’évaluation des impacts du cycle de vie (ÉICV) se basent sur des facteurs de caractérisation. Un facteur de caractérisation représente mathématiquement une chaine de cause à effet menant à un impact donné. Il existe deux approches pour le calcul de ces facteurs : une approche dite problèmes ou midpoint, qui caractérise l’impact tôt dans la chaine de cause à effet et présente l’avantage d’être généralement plus robuste, et une approche dite dommages ou endpoint, qui pousse la modélisation jusqu’au bout de la chaine de cause à effet de manière à atteindre une plus grande pertinence environnementale, généralement au cout d’une incertitude accrue. Les facteurs de caractérisation existant pour évaluer l’impact de l’utilisation des ressources minérales et métalliques diffèrent d’une méthode d’évaluation des impacts à l’autre, autant au niveau midpoint qu’au niveau endpoint. Aucun facteurs de caractérisation, aucune chaine de cause à effet, ne font l’unanimité dans la communauté scientifique pour cette catégorie d’impact et plusieurs pistes d’amélioration des facteurs de caractérisation pour l’évaluation des impacts de l’utilisation des ressources minérales et métalliques ont été identifiées au cours des 15 dernières années pour combler les lacunes des méthodes existantes. (i) Il est essentiel de clarifier la nature de l’impact de l’épuisement des ressources. En effet, chacune des méthodes existantes quantifie des éléments de nature totalement différente (exergie, temps avant épuisement, énergie additionnelle ou cout additionnel nécessaire pour aller extraire une ressource rendue plus rare, etc.) dont on peut mettre en doute le fait qu’ils quantifient réellement l’ampleur de l’impact de la dissipation des ressources. Étant donné qu’une ressource n’est utilisée que lorsqu’elle est fonctionnelle pour l’Homme, la classification de l’impact de son épuisement comme étant un impact environnemental est en tant que tel discutable. Il est recommandé de clarifier la nature de l’effet d’un épuisement des ressources minérales et métalliques. (ii) Une ressource n’ayant de valeur que lorsqu’on lui confère une fonction pour laquelle il est utile de l’exploiter, un épuisement de la ressource devrait être traité en se basant sur la valeur fonctionnelle de la ressource pour la société et non sur une valeur intrinsèque physique comme le font les méthodes existantes. Il s’agit donc de traiter l’épuisement des ressources selon une approche dite fonctionnelle. (iii) L’approche fonctionnelle implique de tenir compte du fait qu’une fonction donnée peut être remplie par plusieurs ressources. Ainsi des ressources sont interchangeables pour une même fonction et la substituabilité des ressources devrait être prise en compte dans l’évaluation des impacts de leur dissipation selon une approche fonctionnelle. (iv) Une distinction devrait être faite entre ressource extraite et ressource dissipée pour les utilisateurs. En effet, bien que peu de méthodes présentent des facteurs de caractérisation qui tiennent compte du recyclage et de la réutilisation des ressources, il convient de distinguer entre les stocks extraits et les stocks dissipés. En effet, une ressource extraite, mais qui est utilisée de manière non dissipative, n’est autre chose qu’un stock déplacé. Ainsi, il est recommandé de tenir compte de la réutilisation des ressources et de leur recyclage dans l’évaluation des impacts de l’utilisation des ressources minérales et métalliques. Sur la base de ces critiques qui ont émané de la littérature, l’objectif principal de cette recherche est de développer une méthode d’évaluation des impacts du cycle de vie pour la prise en compte de l’impact de l’épuisement des ressources minérales et métalliques en considérant la fonctionnalité des ressources, en distinguant ressource extraite et ressource dissipée et en considérant l’adaptation des utilisateurs qui sont en compétition pour les fonctionnalités des ressources (grâce à la substituabilité), afin de définir l’effet de l’épuisement des ressources sur les utilisateurs incapables de s’adapter avant l’épuisement. Afin d’y parvenir, trois sous-objectifs ont découlé de cet objectif principal : 1. Mesurer la compétition entre les utilisateurs d’une même ressource minérale ou métallique en tenant compte de ses fonctionnalités, de sa dissipation (et non de son extraction) et de sa substituabilité par d’autres ressources fonctionnellement équivalentes. 2. Définir l’effet de l’épuisement des ressources minérales et métalliques sur les utilisateurs en compétition afin d’établir un facteur de caractérisation de l’impact pour ces ressources au niveau dommage en tenant compte de la compétition et des conséquences de celle-ci sur les utilisateurs incapables de s’adapter avant la dissipation des stocks facilement accessibles. 3. Tester l’opérationnalisation du modèle de compétition développé à l’aide d’une étude de cas et vérifier la robustesse des facteurs de compétition lors d’une transition technologique aussi majeure que l’électrification des transports à l’échelle mondiale. Afin de remplir ces objectifs, il a été nécessaire de créer un cadre méthodologique identifiant l’intégralité de la chaine de cause à effet menant de l’utilisation d’une ressource à l’effet sur les utilisateurs futurs et d’y identifier des indicateurs pertinents au niveau problème et dommage. La chaine de cause à effet a tout d’abord été modélisée jusqu’à un indicateur midpoint qui quantifie la compétition qui existe entre les utilisateurs. Le modèle d’évaluation de la compétition se base sur deux facteurs : d’une part, le nombre d’années de disponibilité de la ressource et, d’autre part, l’adaptation potentielle des utilisateurs face à une diminution de la ressource. Le nombre d’années de disponibilité est défini comme le ratio entre les réserves accessibles et le taux de dissipation annuel des ressources. Ainsi l’utilisation du taux de dissipation permet de discriminer entre la ressource extraite et la ressource qui est réellement perdue pour les utilisateurs futurs. Quant à l’adaptation des utilisateurs, elle traduit la capacité qu’ont ceux-ci à substituer leur ressource par une ressource fonctionnellement équivalente pour une fonctionnalité donnée. Ainsi, au fur et à mesure que les ressources sont dissipées, les utilisateurs qui se les partagent sont de moins en moins nombreux. Cette diminution du nombre total d’utilisateurs, et du taux de dissipation a fortiori, permet alors d’ajuster le nombre d’années de disponibilité de la ressource et un indicateur dynamique de longévité des réserves, le dDI (dynamic depletion index), a été créé. Le facteur de compétition, le MACSI (MAterial Competition Scarcity Index), qui est l’indicateur midpoint, exprime la fraction des utilisateurs initiaux qui n’auront potentiellement pas été capables de s’adapter le jour où les réserves facilement accessibles seront épuisées en tenant compte de cet indicateur de longévité dynamique. Une fois l’indicateur midpoint obtenu, la chaine de cause à effet a été modélisée jusqu’à l’obtention de l’effet de l’utilisation des ressources sur leurs utilisateurs. Cet effet permet de dériver le facteur de caractérisation endpoint. Au fur et à mesure que la ressource diminue, les utilisateurs cherchent à s’adapter face à la compétition pour les ressources. Trois types d’utilisateurs ont été identifiés : (i) les utilisateurs n’ayant pas de ressources alternatives pouvant remplacer la ressource initiale dans sa fonctionnalité et qui nécessiteront toujours la ressource initiale et devront se la fournir en utilisant une technologie ultime (back-up technology) permettant d’extraire la ressource de gisements plus difficilement accessible à un prix plus élevé, (ii) les utilisateurs n’ayant pas actuellement accès à une ressource alternative pouvant remplacer la ressource initiale dans sa fonctionnalité pour le moment, mais ayant un potentiel d’adaptation et (iii) les utilisateurs ayant accès à une ressource alternative déjà connue pour la fonctionnalité considérée. Le prix d’adaptation pour les utilisateurs de type (ii) et (iii) a été supposé nul dans le modèle proposé, en utilisant l’hypothèse que les utilisateurs ne s’adapteront en moyenne qu’une fois que l’alternative coutera un prix équivalent à la ressource initialement utilisée, en conformité avec la loi de l’offre et de la demande. Pour les utilisateurs de type (i), le prix de la ressource obtenue avec la technologie ultime a été évalué. L’hypothèse sous-jacente du modèle est que chaque kilogramme de ressource additionnel utilisé aujourd’hui oblige la fraction non adaptée des utilisateurs futurs (MACSI) à utiliser la technologie ultime pour extraire une fraction de ce kilogramme dont ils ont besoin. Ainsi le facteur d’effet pour la ressource s’exprime comme la différence de prix d’acquisition pour ces utilisateurs entre aujourd’hui et la date d’épuisement potentiel de la ressource facilement accessible. Par la suite, l’indicateur d’impact endpoint de l’utilisation des ressources minérales et métalliques correspond au MACSI multiplié par cette différence de prix. Cet indicateur peut être interprété comme le prix additionnel potentiel que la société devra payer pour accéder à une ressource rendue moins disponible. La modélisation de l’impact de l’utilisation des ressources minérales et métalliques a permis d’obtenir les facteurs de caractérisation au niveau midpoint pour 65 ressources minérales et métalliques. Au niveau endpoint, les facteurs de caractérisation ont été obtenus pour 7 ressources utilisées dans les batteries de véhicules électriques. Le principal enjeu de la modélisation au niveau endpoint est l’identification des technologies ultimes d’extraction. Les facteurs de caractérisation développés au niveau midpoint sont opérationnels et un classement des ressources selon leur facteur de compétition est obtenu. Il et intégré dans la méthode d’évaluation des impacts du cycle de vie IMPACT World+. Pour finir, l’un des enjeux de la méthode est qu’elle se base sur les profils actuels de consommation des ressources pour prédire leur épuisement dans le futur dans un monde où les technologies évoluent à grande vitesse et où les besoins en ressource sont fluctuants. La robustesse du modèle à une transition technologique majeure a donc été testée. Une perturbation des conditions initiales de modélisation a été introduite afin de vérifier la stabilité des facteurs de caractérisation midpoint obtenus. En effet, les MACSI ont été recalculés en supposant que les objectifs d’électrification des transports envisagés dans différentes régions du monde sont atteints et que la flotte des véhicules requise pour atteindre ces objectifs est implantée de manière durable. Ainsi, une introduction de 3,8 et 15 millions de véhicules électriques est supposée aux horizons temporels respectifs de 2020 et 2030. Une espérance de vie de 10.8 années a été considérée pour un véhicule léger. Les quantités de ressources nécessaires pour maintenir de telles flottes ont été analysées et la faisabilité de telles introductions a été vérifiée. Bien que les valeurs de MACSI — et accessoirement de la durée avant l’épuisement des ressources — changent, ces changements restent relativement faibles et n’auraient pas de conséquences sur la prise de décision, car le classement des ressources reste inchangé. Le MACSI semble donc relativement robuste, bien qu’une mise à jour régulière de cet indicateur soit souhaitable et recommandée pour tenir comte des évolutions technologiques et des nouveaux gisements mis au jour. Un tel projet d’électrification des transports à grande envergure est réalisable, il entraine un déplacement d’impact majeur du changement climatique vers l’épuisement des ressources, mais sans modifier pour autant de manière globale la compétition pour ces dernières. Par contre si l’on envisage une électrification complète de la flotte mondiale, l’enjeu de l’épuisement des ressources devient une problématique majeure avec un potentiel épuisement des gisements facilement accessibles de lithium en 40 ans. ---------- Humans have used mineral and metallic resources for millennia. As long as resources are useful to us, we will continue to use them to fulfill many functions. Mineral and metallic resources are mainly non-renewable, and the question of depletion—depriving humans from benefitting from these functions—arises. Life cycle assessment (LCA) is a decision-making tool that takes multiple potential environmental impacts into account, including the impacts of resource use. To do so, life cycle impact assessment (LCIA) methods are based on characterization factors. A characterization factor is the mathematical translation of a cause-effect chain. Characterization factors can be obtained using two approaches: a midpoint approach, which characterizes the impact earlier in the cause-effect chain and has the advantage of being robust, and an endpoint approach, for which the impact is modeled to the end of the chain, yielding environmentally relevant impact characterization with the drawbacks of uncertainties. The characterization factors required to evaluate the impacts of mineral and metallic resource use differ from one impact evaluation method to another, on both the mid- and endpoint level. There is no unanimous characterization factor for these impacts, and the scientific community has recommended improvements to the characterization factors to fill the gaps of current methods. (i) There is a need to clarify the nature of resource use impacts. Indeed, each method assesses the impacts of resource depletion differently (through exergy considerations, time before depletion, additional energy, costs required to continue extracting a resource that is becoming scarcer, etc.) and may be challenged on its relevance in assessing resource depletion impacts. Since a resource is only used when it is functional to humans, the environmental nature of the impacts of resource depletion is arguable. It is recommended to clarify the nature of the effect of the depletion of mineral and metallic resources. (ii) A resource only has value when it is used within a function for which it is useful to develop it, and a resource should be studied based on its functional value to society and not on its intrinsic value, as is currently the case with impact characterization models. A functional approach is therefore required. (iii) The functional approach implies that multiple resources can fulfill a single functionality. As such, resources are substitutable for a given function, and the substitutability of a resource by another should to be taken into account when using a functional approach to evaluate the impacts of mineral and metallic resources. (iv) Although only a few LCIA methods consider recycling or reuse, a distinction must be made between resources that are extracted and resources that are dissipated. Indeed, a resource that is extracted but recovered in its end of life is not used in a dissipative way and can be considered as a displaced stock. Therefore, it is recommended to consider recycling and reuse when evaluating the impacts of mineral and metallic resource use. Based on the literature, the main objective of this research is to develop a life cycle impact evaluation method to assess mineral and metallic resource depletion impacts according to resource functionalities, distinguishing extracted and dissipated resources and considering the adaptation of the users competing for the functionalities of these resources (through substitutability) in order to define the effect of mineral and metallic resource depletion on the users who are unable to adapt before depletion. To meet the main objective, three sub-objectives were set out: 1. Measure the competition among mineral and metallic resource users considering resource functionality, the resource dissipation rate (rather than extraction rate) and the substitutability of the mineral and metallic resources by functionally equivalent resources. 2. Define the effect of mineral and metallic resource depletion on competing users in order to establish a endpoint characterization factor for the resources that accounts for resource competition and the consequences of dissipating easily accessible stocks on the users who are not able to adapt before depletion. 3. Test the operationalization of the functional competition model through a case study and verify the robustness of the competition factors when a major technological breakthrough, such as the introduction of a global electric vehicle fleet, is implemented. A methodological framework that accounts for all the indicators relevant to impact assessment was therefore developed. The causality chain was first modeled to generate a midpoint indicator that quantifies the competition that exists between users. The competition evaluation model is based on two parameters: the number of years of resource availability and the potential adaption of users facing resource depletion. The number of years of availability is a ratio of accessible reserves over the annual dissipation rate of resources. Using the dissipation rate makes it possible to discriminate between resources that are being extracted and those that are actually lost to future users. Adaptation expresses the users’ ability to substitute their resource by a functionally equivalent one. Hence, the longer resources are used, the more the fraction of initial resource users decreases. These decrease in total users, and therefore of the dissipation rate, make it possible to adjust the number of years of resource availability for the remaining users and generate a dynamic depletion index (dDI). The MACSI (material competition scarcity index) competition index, which is a midpoint characterization factor, expresses the fraction of initial users who are potentially unable to substitute their resource by another when the easily accessible reserves have depleted (i.e. when dDI is reached). Once the midpoint characterization factors were obtained, the causality chain was modeled further to determine the effect of resource use on future users. This effect makes it possible to generate endpoint characterization factors. While the reserves deplete, users try to adapt based on resource competition. Three different types of users were identified: (i) users who do not have access to a substituting resource and who will always require the initial resource provided by an ultimate technology (back-up technology) to extract it at higher price, (ii) users who do not have access to a substituting resource but who could potentially substitute the resource in the future and (iii) users who have access to an alternative resource today. The cost of type (ii) and type (iii) user adaptation is supposed to be null in the proposed model, considering that users will adapt once the resource is substituted at the same cost as the initial resource. This is consistent with the law of supply and demand. For type (i) users, the price of acquiring the resource using a back-up technology was evaluated. The underlying model hypothesis is that, for each kilogram of additional resource used, a fraction of the kilogram required by the unadapted users (MACSI) will be extracted by the back-up technology. The effect factor is therefore expressed in the difference in resource acquisition prices between today’s prices and future prices when the back-up technology is required. The endpoint indicator was measured by multiplying the MACSI with the difference in extraction costs. This indicator is the additional price society incurs to access a less easily available resource. Modelling mineral and metallic resource use impacts led to midpoint characterization factors for 65 minerals and metals. At the endpoint level, characterization factors were generated for seven resources used in electric vehicle batteries. The major challenge of modeling to the endpoint level lies in the determination of back-up extraction technologies. Midpoint characterization factors are operational, and a ranking of the resources based on their competition factors is provided. These competition factors are integrated into the IMPACT World+ life cycle impact assessment method. Finally, the fact that the method relies on current resource use profiles to predict future depletion in a world in which technologies evolve at fast pace and resource needs fluctuate constitutes a challenge. The robustness of the model to a major technological breakthrough was tested. A perturbation in the data was introduced to verify the stability of the midpoint characterization factors that were developed. Indeed, the competition factors were recalculated assuming that the various goals of international transport electrification policies were met and sustained. Therefore, an introduction of 3.8 million and 15 million electric vehicles is supposed by 2020 and 2030, respectively. A lifetime expectancy of 10.8 years was supposed for light-duty vehicles. Metal and mineral requirements to maintain these fleets were analyzed, and the impacts of these fleets on metal availability and the competition among users were studied. Although competition factors and the number of years of resource availability change, the variations are relatively low and do not influence decision-making since the resource ranking remains unchanged. The MACSI is therefore quite robust, although regular updates are recommended to take technology developments and the discovery of new reserves into account. Such a large-scale transport electrification project is feasible but it shifts the burden from climate change to resource depletion. However, the burden shift does not generate notable variations in competition. Nevertheless, if the current worldwide light-duty fleet were entirely replaced by electric vehicles, resource depletion would become a major issue with the potential depletion of the world’s lithium reserve bases within the next 40 years.

Document en libre accès dans PolyPublie
Département: Département de génie chimique
Directeur de mémoire/thèse: Réjean Samson, Caroline Gaudreault et Cécile Bulle
Date du dépôt: 18 mars 2015 15:45
Dernière modification: 01 sept. 2017 17:32
Adresse URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/1591/

Statistiques

Total des téléchargements à partir de PolyPublie

Téléchargements par année

Provenance des téléchargements

Actions réservées au personnel