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Représentativité géographique, technologique et temporelle
Les critères de représentativité géographique, technologique et temporelle permettent d’évaluer la pertinence d’une donnée ACV sur une matière première ou un procédé énergétique relativement à un contexte donnée. Par exemple, pour réaliser l’ACV d’un produit de construction disponible sur le marché français, plusieurs types de données existent sur les matières premières (matériaux constitutifs) :
– données issues de moyennes européennes,
– données représentatives d’un pays par exemple Suisse, France etc.
Les représentativités géographique et technologique sont discutées uniquement pour les données « gate-to-gate » correspondantes au procédé de fabrication maîtrisé par le producteur (cf.figure49).
Données issues de moyennes européennes
Des données moyennes européennes sont actuellement utilisées pour les matières premières dans les ACV de matériaux Ecoinvent ou de produits FDES. Ces valeurs moyennes peuvent se justifier pour certains matériaux comme les plastiques ou les métaux qui sont échangés dans des marchés mondiaux ou au moins européens. Dans ces deux cas, il n’est alors pas nécessaire d’affiner l’impact environnemental car le maillage des usines de production et la multitude des circuits de distribution rend peu pertinent le choix d’une échelle plus réduite (pays). Par exemple, des moyennes européennes sur les plastiques sont fournies par les industriels européens de la filière (PlasticsEurope). Il est à noter que ces données sont également utilisées dans la base Ecoinvent (Hischier, 2007). En complément, des déclarations environnementales sur les plastiques (PVC, polystyrène) ont été publiées au format de la norme ISO 14025 (ISO, 2007) par Plastic Europe depuis 2008 (PlasticsEurope, 2008). L’utilisation de données moyennes européennes est également valable pour d’autres types de matériaux comme les autres métaux ferreux et non ferreux (aluminium, cuivre, zinc…) et certains polymères (polyuréthane). C’est la raison pour laquelle dans la base Ecoinvent la plupart de ces données sont représentatives de la zone Europe (notée RER dans les métadonnées).
Données pour un contexte national
Pour d’autres matières premières, des données propres à chaque pays sont nécessaires. Ces données permettent de rendre compte des différences technologiques dans les procédés de fabrication d’un pays à un autre. La circulation de ces matières premières est également plus réduite. C’est le cas des matériaux minéraux (ciment, béton, plâtre), céramique (terre cuite), bois, bitume, bloc béton, fibres-ciment, laine minérale et mortier-colle. À titre d’exemple, l’Association Technique des Industries des Liants Hydrauliques a récemment publié des inventaires de cycle de vie des ciments utilisés dans la fabrication des bétons de construction français (ATILH, 2010). De même, l’Union Nationale pour la Production de Granulats (UNPG) vient de réaliser des ACV sur la production de granulats française. Ces données spécifiques au ciment et aux granulats français peuvent ensuite être utilisées pour réaliser l’ACV du béton prêt à l’emploi français (voir par exemple l’ICV du béton publié par le SNBPE). À l’inverse, l’ACV du béton de la base Ecoinvent est calculé à partir d’une moyenne des émissions de 6 usines Suisse de béton prêt à l’emploi ainsi que des données sur le ciment et les granulats propres à la situation suisse. Concernant le matériau bois (massif, panneaux et lamellé-collé), les données sont également propres à chaque pays. Les données génériques de la base Ecoinvent sont, par exemple, issues d’usines suisses ou allemandes et extrapolées à l’échelle européenne. Les FDES de produits en bois sont établies par la filière française du bois de construction. Les données ACV peuvent s’appuyer, dans ces cas-là, sur des études spécifiques sur les matières premières consommées en France. Par exemple, les distances de transport au sein de la phase de production de FDES de produits en bois sont actuellement supérieures à celles retenues dans la base Ecoinvent. Dans le premier cas, une partie des produits en bois est importée des pays scandinaves ou d’Afrique (distances de transport très élevées dont une partie se fait par camion), tandis que le bois modélisé dans la base Ecoinvent est supposé provenir de forêts suisses (faibles distances de transport). Un dernier exemple concerne les produits en bitume. Les FDES publiées à ce jour s’appuient sur des données fournies par les industriels des produits d’étanchéité français. Il est précisé dans ces FDES qu’une partie des données sur les matières premières a été collectée auprès des fournisseurs, tandis que les autres données proviennent des bases de données ACV (DEAM ou Ecoinvent). La base Ecoinvent utilise justement des données d’une usine suisse qu’elle extrapole, à l’image du bois, à l’échelle européenne (RER). Enfin, l’utilisation de données propres à chaque pays reste également valable pour les produits en terre cuite, bloc béton, fibres-ciment, laine minérale et mortier-colle. Dans ce dernier cas, il peut être utile de contextualiser les données génériques de la base Ecoinvent si aucune donnée nationale (par exemple FDES) n’existe (cf. partie 8.2). Le critère de représentativité temporelle permet enfin de documenter, dans une ACV, la plage de validité temporelle de la donnée calculée. De manière générale, une donnée plus ancienne sera considérée comme de moins bonne qualité qu’une donnée récente. En termes d’indicateurs d’impacts, cela pourra se traduire par des différences notables. Cependant, il faut préciser que l’impact environnemental de certains procédés, par exemple l’extraction du calcaire ou du gypse peut ne pas évoluer de manière significative pendant plusieurs années. À l’inverse, pour des produits électroniques, l’évolution des technologies est telle que la représentativité temporelle aura son importance pour expliquer des écarts.
Etude des données ACV sur les procédés énergétiques
La réalisation d’une étude ACV sur un matériau (Ecoinvent) ou un produit de construction (FDES) nécessite l’utilisation récurrente de données ACV (« background data ») sur les matières premières, les procédés énergétiques et de transports. Des écarts sur ces procédés peuvent expliquer une partie des écarts obtenus sur les inventaires de cycle de vie de la phase de production des données Ecoinvent et FDES par typologie de matériaux. Dans cette partie, cette problématique est illustrée dans le cas des données énergétiques. À ce jour, les ACV de matériaux de la base Ecoinvent utilisent les ACV de procédés énergétiques et de transports qui ont été inventoriés par Dones et al (2007) et Spielmann et al (2007). À l’inverse, les données sur les FDES s’appuient sur le fascicule FD P01-015 qui fournit des inventaires sur les procédés énergétiques et de transport de la base DEAM (AFNOR, 2005). Dans cette partie, les résultats des indicateurs de demande cumulative en énergie (CED), de consommation d’eau (EAU), d’épuisement de ressources (ADP), de réchauffement climatique et d’acidification (ACI) sont présentés. Les résultats des autres indicateurs sont présentés dans un rapport complémentaire (Lasvaux, 2011b). La figure 50 présente les résultats pour l’inventaire de mise à disposition d’un MJ d’électricité française (moyenne tension). Les résultats montrent que les données sur le mix électrique français sont comparables. Les différences observées sont uniquement le reflet d’une variabilité naturelle. Elles varient entre 24 et 26 g eq-CO2/MJ d’électricité. À priori, d’importants écarts obtenus sur les comparaisons par typologies de matériaux ne peuvent donc pas s’expliquer par cette donnée ACV. La consommation d’énergie primaire varie de 3.13 MJ (DEAM) à 3.18 MJ pour la donnée Ecoinvent. Les résultats pour la consommation d’eau et l’acidification sont en revanche assez différents. Ils varient entre 0.6 L et 1.98 L par MJ d’électricité. L’acidification pour le mix électrique Ecoinvent est presque deux fois inférieure à la valeur de la base DEAM. Pour ces deux indicateurs, les écarts observés pourront expliquer une partie des écarts des valeurs d’impacts par typologie de matériaux (en fonction de la consommation d’électricité de chaque procédé). La figure 51 présente une comparaison de l’inventaire d’une chaudière au gaz en fonction des bases de données DEAM (ou fascicule FD P01-015) et Ecoinvent (version 2.0). Pour ces données de combustion au gaz, il n’existe pas d’écarts significatifs entre les deux bases de données (plausibilité des valeurs). Par exemple, l’ensemble des valeurs est compris entre 0.062 et 0.072 kg eq-CO2/MJ. Ces études préliminaires permettent d’expliquer certains écarts qui peuvent être obtenus sur des ACV de matériaux ou produits. Par exemple, la consommation d’eau plus faible dans la donnée DEAM sur le mix électrique français pourra expliquer une valeur de l’indicateur plus faible dans les FDES par rapport à Ecoinvent.
Table des matières
REMERCIEMENTS
SOMMAIRE
GLOSSAIRE
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES FIGURES
LISTE DES ÉQUATIONS
LISTE DES ANNEXES
LISTE DES ABRÉVIATIONS
INTRODUCTION GÉNÉRALE
1. ÉTAT DES CONNAISSANCES
1.1. Les impacts environnementaux du secteur de la construction
1.2. Méthodes pour l’évaluation environnementale des constructions
1.3. Principes de la méthode d’analyse de cycle de vie (ACV)
1.3.1. Cadre méthodologique
1.3.2. Méthodes de détermination des inventaires de cycle de vie
1.3.2.1. Méthode par diagramme de procédé
1.3.2.2. Méthode matricielle
1.3.3. Evaluation des impacts à partir des inventaires de cycle de vie
1.4. État des connaissances en analyse de cycle de vie (ACV) de bâtiments.
1.4.1. Caractéristiques des outils existants pour l’ACV des bâtiments
1.4.2. Projets de recherche et de normalisation sur l’ACV des bâtiments.
1.4.3. Synthèse
1.5. Bases de données utilisées dans les outils pour l’ACV des bâtiments
1.5.1. Bases de données ACV génériques multisectorielles.
1.5.2. Bases de données ACV génériques pour le secteur de la construction
1.5.3. Bases de données ACV spécifiques aux déclarations environnementales
1.5.4. Synthèse
1.6. Travaux relatifs à la simplification du modèle ACV
1.7. Synthèse des travaux existants
2. DÉMARCHE DE RECHERCHE
2.1. Proposition d’une démarche générale d’analyse et de simplification du modèle ACV pour
bâtiments
2.2. Application au contexte français de l’ACV des bâtiments
2.3. Organisation du mémoire
3. DÉVELOPPEMENT D’UNE BASE DE DONNÉES DE FLUX D’INVENTAIRE CYCLE DE VIE
3.1. Objectif du chapitre
3.2. Collecte de données ACV sur les matériaux, produits et procédés
3.3. Choix d’un modèle d’évaluation pour la base de données
3.3.1. Frontières du système « bâtiment »
3.3.2. Allocation des impacts liés au recyclage des matériaux
3.3.2.1. Terminologie des termes « déchet, sous-produit et co-produit »
3.3.2.2. Approches existantes
3.3.2.3. Allocation des impacts des matières récupérées et des déchets valorisés
3.3.2.4. Allocation des impacts du procédé de recyclage à l’échelle du système « bâtiment
3.3.2.5. Allocation par impacts évités (méthode alternative).
3.3.3. Précisions des frontières du système pour les phases de production et de fin de vie
3.3.4. Règles de coupures
3.4. Choix d’une nomenclature de flux d’inventaire de cycle de vie
3.4.1. Choix des catégories de flux
3.4.1.1. Catégorie de flux de consommation de ressources énergétiques
3.4.1.2. Catégorie de flux de consommation de ressources non énergétiques
3.4.1.3. Catégorie de flux de consommation d’eau
3.4.1.4. Catégorie de flux de consommation d’énergie et de matières récupérées
3.4.1.5. Catégorie de flux d’émissions dans l’air
3.4.1.6. Catégorie de flux d’émissions dans l’eau et le sol.
3.4.1.7. Catégorie de flux de déchets valorisés
3.4.1.8. Catégorie de flux de déchets éliminés
3.4.1.9. Catégorie de flux additionnels
3.4.2. Classification des flux élémentaires de la base Ecoinvent
3.4.2.1. Agrégation des sous-catégories de flux élémentaires
3.4.2.2. Suppression d’une partie des flux élémentaires
3.4.2.3. Classification des flux élémentaires dans les catégories de consommation ressources
3.4.2.4. Classification des flux élémentaires dans les catégories d’émissions et de déchets
3.5. Structure de la base de données développée
3.5.1. Partitions de la base de données
3.5.2. Classification des données ACV par typologies de matériaux et de procédés
3.5.3. Prise en compte de métadonnées aux côtés des inventaires de cycle de vie
3.5.4. Paramétrage des résultats de l’ACV pour les données Ecoinvent et FDES
3.6. Résultats
3.6.1. Classification des flux élémentaires de la base Ecoinvent
3.6.2. Validité des inventaires de cycle de vie numérisés dans la base de données
3.6.3. Valeurs moyennes de flux d’inventaire de cycle de vie par typologie de matériaux la phase de production
3.6.4. Différences méthodologiques entre les données Ecoinvent et FDES.
3.6.4.1. Flux de référence de l’unité fonctionnelle
3.6.4.2. Allocation des impacts liés au recyclage des matériaux
3.6.4.3. Prise en compte des infrastructures de production
3.7. Limites actuelles de la base de données développée
3.7.1. Mises à jour des inventaires de cycle de vie collectés
3.7.2. Évaluation de la qualité des données
3.7.3. Nomenclature des flux environnementaux
3.7.3.1. Classification des flux des inventaires Ecoinvent
3.7.3.2. Nomenclature pour les flux d’émissions dans l’air, l’eau et le sol
3.7.3.3. Propositions d’amélioration de la nomenclature de flux d’émissions
3.8. Synthèse du chapitre
4. INTÉGRATION DE MÉTHODES D’ÉVALUATION DES IMPACTS
4.1. Objectif du chapitre
4.2. Principes de la caractérisation des flux d’inventaire de cycle de vie
4.3. Méthodes d’évaluation des impacts relatives aux ressources.
4.3.1. Approches existantes
4.3.2. Méthode d’évaluation de l’impact de la consommation d’énergie
4.3.2.1. Principes généraux pour l’évaluation de la consommation d’énergie
4.3.2.2. Demande cumulative en énergie
4.3.2.3. Energie primaire totale
4.3.2.4. Analyse comparative de ces méthodes
4.3.3. Méthodes d’évaluation de l’impact de la consommation de ressources
4.3.3.1. Consommation de ressources (TMR)
4.3.3.2. Consommation de ressources (EDIP)
4.3.3.3. Consommation de ressources non énergétiques non renouvelables
4.3.3.4. Consommation de matières récupérées
4.3.3.5. Consommation d’eau.
4.3.4. Méthode d’évaluation de l’impact d’épuisement des ressources
4.3.4.1. Potentiel d’épuisement des ressources abiotiques
4.3.4.2. Potentiel d’épuisement des ressources abiotiques (non énergétiques)
4.3.4.3. Potentiel d’épuisement des ressources abiotiques (éléments)
4.4. Méthodes d’évaluation des impacts relatives aux risques et à la santé humaine
4.4.1. Approches existantes
4.4.2. Méthode d’évaluation de l’impact de réchauffement climatique
4.4.3. Méthode d’évaluation de l’impact de formation d’ozone photochimique
4.4.4. Méthode d’évaluation de l’impact de toxicité humaine par la méthode CML
4.4.5. Méthode d’évaluation de l’impact de dommages sur la santé.
4.4.6. Méthode d’évaluation de l’impact de toxicité humaine par la méthode des volumes critiques.
4.4.7. Méthode d’évaluation de l’impact de production de déchets radioactifs
4.5. Méthodes d’évaluation des impacts relatives à l’écosystème.
4.5.1. Approches existantes
4.5.2. Méthode d’évaluation de l’impact d’acidification atmosphérique
4.5.3. Méthode d’évaluation de l’impact d’écotoxicité aquatique par la méthode des volumes critiques
4.5.4. Méthode d’évaluation de l’impact de production de déchets éliminés
4.5.5. Autres méthodes d’évaluation des impacts
4.6. Résultats
4.6.1. Synthèse des méthodes d’évaluation des impacts prises en compte.
4.6.2. Validité de la simplification du calcul des indicateurs d’impacts
4.6.2.1. Types de simplifications pour le calcul des impacts
4.6.2.2. Précision du calcul des indicateurs d’impacts
4.6.2.3. Précision du calcul des indicateurs de toxicité humaine
4.6.2.4. Synthèse
4.6.3. Valeurs moyennes d’indicateurs environnementaux par typologie de matériaux pour
phase de production
4.7. Limites actuelles de la caractérisation des impacts dans la base de données
4.7.1. Vers une définition de la nomenclature de flux d’inventaire à partir des méthodes d’évaluation des impacts ?.
4.7.2. Variabilité des facteurs de caractérisation des émissions dans l’air de métaux lourds
4.7.3. Applicabilité de nouvelles méthodes de caractérisation des impacts
4.8. Synthèse du chapitre
5. ANALYSE COMPARATIVE DES DONNÉES ECOINVENT ET FDES TYPOLOGIE DE MATERIAUX
5.1. Objectif du chapitre
5.2. Travaux existants sur la comparaison des données génériques et EPD.
5.3. Méthodologie pour la comparaison de données ACV
5.4. Comparaison des hypothèses méthodologiques des bases de données Ecoinvent et INIES
5.4.1. Comparaison des formats des données Ecoinvent et FDES.
5.4.1.1. Hypothèses pour la phase de production.
5.4.1.2. Type de données (FDES individuelle, collective ou ACV générique)
5.4.2. Représentativité géographique, technologique et temporelle
5.4.2.1. Données issues de moyennes européennes.
5.4.2.2. Données pour un contexte national
5.4.3. Etude des données ACV sur les procédés énergétiques
5.4.4. Comparaison des méthodes d’évaluation des impacts
5.4.5. Etude des phases du cycle de vie des données FDES
5.4.6. Conclusion intermédiaire
5.5. Comparaison des valeurs d’indicateurs d’impacts des données Ecoinvent et typologie de matériaux
5.5.1. Méthodologie
5.5.1.1. Echantillon représentatif de types de matériaux
5.5.1.2. Flux et indicateurs environnementaux
5.5.1.3. Unité fonctionnelle.
5.5.1.4. Phase du cycle de vie
5.5.1.5. Valeurs de référence des données Ecoinvent et FDES
5.5.1.6. Sources de variabilités entre les données Ecoinvent et FDES
5.5.2. Résultats
5.5.2.1. Comparaison des valeurs de références Ecoinvent et FDES
5.5.2.2. Résultats des rapports R par indicateur environnemental
5.5.2.3. Résultats des rapports R par typologie de matériaux.
5.6. Analyse de la variabilité des données Ecoinvent et FDES par typologie de matériaux
5.6.1. Variabilité des données génériques de la base Ecoinvent
5.6.1.1. Variabilité liée à la composition du flux de référence
5.6.1.2. Variabilité liée à un changement d’hypothèses méthodologiques
5.6.2. Variabilité industrielle des données FDES
5.6.2.1. Variabilité des procédés de fabrication en fonction des différents producteurs
5.6.2.2. Variabilité du contenu du flux de référence
5.6.2.3. Variabilité liée à des différences de méthodologie de calcul ACV
5.6.2.4. Variabilité des données FDES et corrélations entre indicateurs
5.6.3. Synthèse
5.7. Discussions des résultats
5.8. Synthèse du chapitre
6. ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE DU SYSTÈME D’INDICATEURS BASE DE DONNÉES
6.1. Objectif du chapitre
6.2. Choix des paramètres pour l’évaluation : flux ou indicateur ?
6.3. Simplification d’un système d’indicateurs environnementaux
6.4. Méthodologie.
6.5. Régression linéaire des indicateurs environnementaux
6.5.1. Choix d’un indicateur de référence
6.5.2. Log-normalité des données ACV
6.5.3. Modèles de régression linéaire bivariée
6.5.4. Résultats
6.5.4.1. Analyse comparative des nuages de points des données Ecoinvent et FDES
6.5.4.2. Analyse des paramètres des modèles de régression calculés.
6.5.4.3. Analyse des points singuliers sur les nuages de points.
6.5.4.4. Analyse des résultats pour l’indicateur ADP
6.5.5. Limites de l’étude préliminaire
6.6. Analyse multidimensionnelle du système d’indicateurs
6.6.1. Travaux existants en analyse multidimensionnelle des données ACV
6.6.2. Principes de l’Analyse en Composantes Principales (ACP)
6.6.3. Approche développée : ACP avec Varimax sur des données re-échantillonnées
6.6.4. Résultats
6.6.5. Analyse de sensibilité
6.6.6. Discussion des résultats
6.7. Synthèse du chapitre
7. DÉVELOPPEMENT DE MODÈLES SIMPLIFIÉS DE CALCUL DES IMPACTS
7.1. Objectif du chapitre
7.2. Approches existantes
7.3. Méthodologie de recherche de flux déterminants sur critère statistique
7.3.1. Modèle complet de calcul des impacts
7.3.2. Significativité statistique des flux environnementaux.
7.3.3. Simulations de combinaisons de matériaux par re-échantillonnage aléatoire de
de données d’inventaire de cycle de vie complète
7.3.4. Règle de sélection des flux déterminants sur critère statistique
7.3.5. Détermination du modèle simplifié de calcul des impacts
7.3.6. Évaluation des modèles simplifiés de calcul des impacts sur des études de bâtiments
7.4. Application sur les données Ecoinvent et FDES
7.4.1. Choix des modèles de calcul des impacts à étudier
7.4.2. Choix des hypothèses et du logiciel de simulation
7.5. Résultats pour l’indicateur d’épuisement de ressources non énergétiques
7.5.1. Résultats après re-échantillonnage des données Ecoinvent sur les matériaux
7.5.2. Analyse comparative du modèle simplifié établi à partir des données Ecoinvent celui établi à partir des FDES
7.6. Résultats pour l’indicateur de pollution de l’air
7.6.1. Résultats après re-échantillonnage des données Ecoinvent sur les matériaux.
7.6.2. Analyse comparative du modèle simplifié établi à partir des données Ecoinvent celui établi à partir des FDES
7.7. Synthèse du chapitre
8. APPLICATION DE LA DÉMARCHE SUR DES ÉTUDES DE CAS DE BÂTIMENTS PILOTES
8.1. Synthèse des travaux précédents et objectif du chapitre
8.1.1. Synthèse des travaux sur l’analyse des données Ecoinvent et FDES
8.1.2. Synthèse des travaux sur les modèles simplifiés (flux et indicateurs)
8.1.3. Objectif du chapitre
8.2. Méthodologie de calcul des données matériaux et produits sur le cycle de vie complet
bâtiment
8.2.1. Principes généraux
8.2.2. Contextualisation de la phase de production des matériaux.
8.2.2.1. Prise en compte du procédé de fabrication du produit de construction
8.2.2.2. Prise en compte des énergies et matières récupérées
8.2.2.3. Adaptation du mix électrique au contexte français
8.2.2.4. Prise en compte des infrastructures de production
8.2.2.5. Prise en compte des emballages de conditionnement des produits
8.2.3. Contextualisation de la phase de transport des matériaux
8.2.3.1. Consommation de carburant des moyens de transport
8.2.3.2. Détermination de la distance de livraison usine-chantier
8.2.4. Contextualisation de la phase chantier pour les matériaux
8.2.5. Contextualisation de la phase d’utilisation pour les matériaux
8.2.6. Contextualisation de la phase de fin de vie pour les matériaux
8.2.7. Adaptation des données FDES sur les produits de construction
8.3. Hypothèses de simulation du cycle de vie des trois bâtiments pilotes
8.3.1. Choix de l’outil de simulation du cycle de vie des bâtiments
8.3.2. Objectif et champ de l’étude ACV
8.3.3. Quantification des composants utilisés dans les trois bâtiments
8.3.4. Hypothèses de modélisation ACV
8.4. Résultats de simulation du cycle de vie des trois bâtiments pilotes
8.4.1. Flux environnementaux entrants et sortants pour la maison à ossature bois
8.4.2. Indicateurs environnementaux décomposés par bâtiment
8.4.3. Indicateurs environnementaux décomposés par phase du cycle de vie, par parties d’ouvrage et par matériau
8.4.4. Analyses de sensibilité
8.4.4.1. Analyse de sensibilité sur les infrastructures de production
8.4.4.2. Analyse de sensibilité sur le mix électrique du procédé de fabrication
8.4.4.3. Analyse de sensibilité sur l’allocation des impacts liés au recyclage
8.4.4.4. Analyse de sensibilité sur le calcul de l’énergie primaire
8.5. Évaluation des modèles simplifiés (flux et indicateurs)
8.5.1. Simplification du système d’indicateurs pour l’ACV des bâtiments
8.5.2. Évaluation du modèle simplifié de calcul de l’indicateur d’épuisement de ressources non énergétiques
8.5.2.1. Résultats obtenus sur les trois bâtiments pilotes
8.5.2.2. Analyses de sensibilité sur les réserves et le modèle de calcul ADP.
8.5.2.3. Classement des flux de ressources en fonction des différents ADP
8.5.2.4. Discussion des résultats
8.5.2.5. Proposition d’un indice de simplification
8.5.3. Évaluation du modèle simplifié de calcul de l’indicateur de pollution de l’air
8.5.3.1. Résultats obtenus sur les trois bâtiments pilotes
8.5.3.2. Discussion des résultats
8.5.3.3. Proposition d’un indice de simplification
8.6. Synthèse du chapitre
CONCLUSIONS GÉNÉRALES ET PERSPECTIVES
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
ANNEXES
ANNEXES DU CHAPITRE 3
Procédure d’importation des ICV Ecoinvent, INIES, DEAM et ELCD vers la base SLCA Nomenclature des flux d’inventaire de cycle de vie de la base de données SLCA Hypothèses de classification des flux élémentaires de la base Ecoinvent vers la base SLCA Nomenclature des données ACV intégrées dans la base de données SLCA Nomenclature des métadonnées pour chaque module ACV de la base SLCA.
Liste d’indicateurs de flux d’inventaire de cycle de vie de la base Ecoinvent version 2.0
ANNEXES DU CHAPITRE 4
Facteurs de caractérisation des flux de consommation de ressources énergétiques
Facteurs de caractérisation des flux de consommation ressources non énergétiques
Facteurs de caractérisation des flux de consommation d’énergie et matières récupérées
Facteurs de caractérisation des flux de consommation d’eau
Facteurs de caractérisation des flux d’émissions dans l’air
Facteurs de caractérisation des flux d’émissions dans l’eau
Facteurs de caractérisation des flux d’émissions dans le sol
Facteurs de caractérisation des flux de déchets valorisés et éliminés
ANNEXES DU CHAPITRE 5
Contribution relative des phases du cycle de vie des FDES
Sources des données Ecoinvent pour le calcul des valeurs de référence
Valeurs de référence pour d’autres indicateurs calculés par la base de données SLCA
Exemple de fiche SLCA par typologie de matériaux.
ANNEXES DU CHAPITRE 8
Adaptation de la nomenclature des métadonnées de la base SLCA
Outil BuildSLCA
Modules de données de la base SLCA utilisés dans les études de cas
Résultats de l’ACP sur le bâtiment Hauts de Feuilly
Résultats complémentaires pour l’évaluation des modèles simplifiés de calcul des impacts
