Materialflussanalyse (MFA)
Inventar Methode
- MFA ist eine systematische Betrachtung von Materialflüssen und -beständen in einem räumlich und zeitlich definierten System
- Basierend auf dem Gesetz der Erhaltung der Materie und gesteuert durch Bilanzierung aller Inputs, Bestände und Outputs eines Prozesses oder Systems.
- Ziel ist alle Flüsse, insbesondere Abfälle und Umweltbelastungen, sichtbar zu machen und Stoffverteilungen zu identifizieren, ihre Quellen, Senken und Beziehungen.
Deskriptive MFA:
der Fokus liegt auf der Quantifizierung von Material, Flüsse in einem bestimmten System mit dem Hauptziel die umgesetzten Materialien zu charakterisieren
Explorative MFA:
Ziel, ein Verständnis für Prozesse, die Materialflüsse zu erlangen, als Grundlage für die Untersuchung/Verbesserung für das Materialmanagement – Was passiert bei einer Veränderung von Faktor A und B? (meistens ist deskriptive MFA Basis für explorative MFA)
Fünf Schritte der MFA
(1) Definition der Ziele und Fragestellungen der Studie
(2) Systembeschreibung - Qualifizierung
Das zu untersuchende System ist durch Grenzen in Raum und Zeit definiert. Die relevanten Prozesse, Güter und Stoffe werden definiert und verknüpft.
(3) Datenerfassung - Quantifizierung
Die Ströme und Bestände des definierten Systems werden ermittelt durch Messungen, Marktforschung, Expertenurteile, beste Schätzungen Interviews und Erfahrungswissen, etc.
(4) Materialbilanzen, Modellierung und Szenarienbildung
Materialbilanzen werden für die Prozesse durchgeführt, für die keine Daten verfügbar sind (unter Verwendung des Prinzips der Massenerhaltung: Masse rein = Masse raus).
(5) Interpretation
Die Ergebnisse von MFA-Studien werden unter Berücksichtigung der Belastungs Mengen, der Bedeutung von Beständen und dem Vergleich der Ergebnisse mit Umweltstandards und/oder Nachhaltigkeitsindikatoren oder anderen Bewertungsansätzen Ansätze.
Stoffstromanalyse (SFA)
- verfolgt die Elemente/Moleküle innerhalb eines Systems, spez. Art MFA
- systematische Bewertung der Flüsse und Bestände von Substanzen innerhalb eines räumlich und zeitlich definierten Systems.
Transfer coefficients/Transferfaktor
Anteil eines Gutes/Stoffes in einem Produkt P0, der in Produkt P1 übertragen wird
System-Stoffstromanalyse
verfolgt Stoffe entlang eines Produktlebenszyklus und identifiziert die endgültigen Senken (cradle to grave-Prinzip), spez. SFA mehr aus der LCA-Perspektive
Daten Überprüfung
2 Typen von Messeffektn:
- Zufallseffekt: die Variabilität der Messwerte bei gleichen unidealen Bedingungen - impliziert, dass weder die Größe noch das Vorzeichen des Fehlers mit Sicherheit vorhergesagt werden können
- Systematischer Effekt und grober Fehler: verursacht durch nicht zufällige Ereignisse, wie Kalibrierungsfehler, Korrosion oder Verschleiß - impliziert, dass bei gleichem systematischer Effekt reproduzierbar und vorhersagbar ist;
Datenabgleich
= eine Technik, mit der die Genauigkeit und der Einfluss von Zufallseffekten auf das Gesamtergebnis reduziert werden sollen; Erfordert:
- überdeterminiertes System, so dass mindestens eine Gleichung ohne unbekannte Variablen existiert mit Unsicherheiten +/- (hier: Lebensdauer war unterschätz, Generation wurde überschätz)
- Abwesenheit von systematischen Effekten, da diese eine Verzerrung verursachen
- Normalverteilte Daten:
o Oftmals wird aufgrund von begrenzten Daten und Modellierungseinschränkungen angenommen, dass die Daten normal (gaußförmig) verteilt sind
o Allerdings ist eine solche symmetrische Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht immer der Fall, die Annahme normalverteilter Daten kann zu falschen Ergebnissen und Schlussfolgerungen führen
Multilevel MFA:
Aggregiert Daten aus detaillierten Untersuchungen auf verschiedenen räumlichen Ebenen (Land, Welt-Region und Welt). Macht die komplexen Wechselwirkungen zwischen Akteuren transparent.
Regional SFA:
Ermöglicht es, die gesamte Recyclingkette zu analysieren und auf Systemebene zu optimieren. Erfordert Werkzeuge für die statistische Auswertung unsicherer Daten, z. B. Datenabgleich.
Experimental Process SFA:
Liefert empirische Daten zur Kalibrierung von Prozessmodellen. Zeigt die Dissipation von Materialien auf einer Prozessebene auf. Erfordert Forschung zur Stichprobentheorie und statistische Auswertungswerkzeugen.
Recycling-orientierte Charakterisierung
Liefert Informationen, die für die a priori Auslegung von Produkten und Recyclingsystemen. Erfordert neue Techniken für die physikalische & chemische Charakterisierung von Abfällen für Leichtmetalle.
Welche Datenquellen können für MFA-Studien verwendet werden?
Die Daten können aus Marktforschung, Expertenurteilen, besten Schätzungen, Interviews und “praktischem” Wissen usw. gewonnen werden.
Für die Erstellung der Systeme und die Beschaffung von Fluss- und Bestandsdaten in den Übungen wurden Daten von UNEP (Recyclingraten von Metall), USGS (Materialflussinformationen für verschiedene Jahre) und World Aluminium (Lebenszykluskoeffizienten und Daten) verwendet.
Welche Rolle spielt die Unsicherheitsabschätzung bei MFA? Welche Ansätze kennen Sie?
Unsicherheit wird einer geschätzten Messung einer definierten Größe zugeschrieben
Arten von Fehlern bei der Datenerfassung: Zufälliger Effekt, Systematischer Effekt oder grober Fehler (kann verhindert werden)
Arten der Datenunsicherheit: Normalverteilt, Nicht normalverteilt
Wie können MFA Ergebnisse verwertet werden?
Recycling-orientierte Charakterisierung, Experimentelle Prozess SFA; System Stoffstromanalyse, Mulit-level MFA (+Definiton)
Daten und Statistik…was können wir tun?
- Datenabgleich: normalverteilt, überbestimmt…
