建筑全生命周期的碳排放即是建筑物化、使用和拆除处置各阶段的各类温室气体排放量与其全球气候变暖影响潜能特征当量因子相乘所得到的总和。能源的碳排放因子包括单位质量能源从开采、加工、使用各个环节中排放的温室气体转化为CO2量的总和。IPCC对不同种类煤进行测定，其他组织机构均把煤作为一种综合的能源对其综合碳排放因子进行测定。......
2023-10-09
《工业化预制装配建筑全生命周期碳排放模型-基础数据库框架》
【摘要】：本书基于生命周期评价的方法，以典型建材企业生产过程中的资源消耗及废弃物排放数据为基础数据，结合国内外成熟数据库建立的基本原理，建立我国建材行业中典型企业的生命周期清单数据库框架，并将其作为后台数据库，采用网络数据库，内容包括企业、项目、行业、流程及流的信息，实现了建筑师对生命周期清单数据的在线查询及提交。基础数据库框架对工业化建筑数据库的信息提交内容做出具体的、明确的要求。
数据库的研究和建立是建筑全生命周期评价中非常重要的一部分工作。经过40余年的发展，生命周期评价的技术体系也已完备，但全生命周期技术实践仍存在很多不足，全生命周期技术实践依赖于大量基础数据的支撑，但目前数据收集的数量或精度的问题、工业及研究机构之间全生命周期数据交流的障碍等方面的原因导致全生命周期研究中实际可用的数据短缺，严重影响了评价结果的准确性［3-4］。
此外，全生命周期数据表现出明显的地域性和时效性，这使得全生命周期研究通常需要用到特定区域、特定时间的数据，以维护评价结果的可靠性及正确性。而现阶段我国建筑碳排放计算所基于的数据大多来源于各大权威机构，如IPCC及许多国内权威机构的统计数据，缺乏地域性和时效性，通过对比常见数据库，不同的数据库计算建筑建材内含能量和碳排放结果存在不同程度的误差，较大的甚至能够达到约30%的误差。可见不同的数据库对于碳排放计算的影响之大［5］。因此，建立符合各国国情的本地化全生命周期数据库意义重大。在日本和欧美等发达国家已建立很多著名的全生命周期数据库，基于网络的全生命周期数据库也基本形成。其中以瑞士的Ecoinvent数据库［6］、瑞典的LCA数据库SPINE＠CPM［7］、美国的LCI数据库［8］、欧洲的LCA Data［9］比较典型。它们大部分都以案例为数据集，包含了完整的基础清单数据、方法学数据、工艺流程信息和时间、地域及功能描述信息等。目前，国内的全生命周期研究覆盖的行业领域还较少，因此所积累的数据仍然不多。我国现有的建材数据库有：清华大学的BELES、北京工业大学的建材LCA数据库、浙江大学的建材能耗及碳排放清单数据库、四川大学的EBALANCE数据库等。
本书基于生命周期评价的方法，以典型建材企业生产过程中的资源消耗及废弃物排放数据为基础数据，结合国内外成熟数据库建立的基本原理，建立我国建材行业中典型企业的生命周期清单数据库框架，并将其作为后台数据库，采用网络数据库，内容包括企业、项目、行业、流程及流的信息，实现了建筑师对生命周期清单数据的在线查询及提交。一方面可以利用互联网的优势消除数据在收集过程中时间及地域上的障碍，另一方面可以为各生命周期评价研究机构提供有效的数据交流。
1.数据库的基本功能与结构设计
建材类生命周期清单数据库的基本功能包括生命清单数据的查询、建材行业宏观信息的查询、企业间环境影响指标的比较等。因此数据库的结构设计应以这些功能需求为出发点，本书选用的研究对象为建材行业的主要材料工业，基础数据来自于各行业典型企业的调研数据，并按生命周期评价方法计算得到生命周期清单数据用以描述具体企业的某条生产线在特定时间和特定流程中所消耗的原料、能源数据及流信息等［10］。
建材生命周期清单数据库信息包括：企业信息（特定年份的企业信息）、项目信息（研究对象的具体信息）、行业信息（特定行业的基本信息）、流程信息（流程的具体分类）、流信息（特定流程中流名称及数量）。
企业信息用企业信息表（tab Company）来描述，项目信息用项目信息表（tab Project）来描述，行业信息用行业信息表（tab Industry Info）及行业类型表（tab Industry Type）描述，流程信息用流程表（tab Flow Sheet）及流程类型表（tab Flow Sheet Type）来描述，流信息用流表（tab Flow）表示。建材生命周期清单数据库的结构及信息，如图3-12所示，各表之间的关系，如图3-13所示。
图3-12 建材生命周期清单数据库结构及信息
资料来源：作者自绘。
图3-13 建材生命周期清单数据库各数据表之间的关系
资料来源：作者自绘。
由上图可以实现三项基本功能：①建材生命周期清单数据查询；②建材行业宏观信息的查询；③建材企业间环境影响指标的比较，为下游企业选择环保型建材提供数据支撑。
2.生命周期清单的计算与数据库建立
本书以“水泥”的生命周期清单计算为例予以说明，清单分析首先明确研究目的与范围，研究目的是获取作为研究对象的水泥企业各生产线的生命周期清单结果；时间边界为获取相对完整数据的最近年份；系统边界则选取水泥生产工艺中生料制备、熟料煅烧、水泥粉磨这三个工序。生命周期清单定义为生产1个功能单位的产品所耗费的原料或能源数量及对外排放的废弃物数量。在确定系统边界之后，设定功能单元为1个单位的通用水泥所具有的使用性能，根据实际调研数据计算得到生产单位产品水泥的生命周期清单。(www.chuimin.cn)
结合调研得到的企业基本信息、生产线描述信息、材料对应的行业状况及对应的流程分类可分别得到关于企业信息、项目信息、行业信息、流程信息的数据表。综合起来可得到由相互关联的多个数据表组成的建材生命周期清单数据库［11］。如图3-14所示。
图3-14 “水泥”的建材生命周期清单数据库
资料来源：作者自绘。
基础数据库框架的建立与“工业化建筑数据信息库”是相辅相成的，两者信息的汇总得出碳排放量。基础数据库框架对工业化建筑数据库的信息提交内容做出具体的、明确的要求。工业化建筑数据库需将附有“建材名称”“特定时间”“具体生产企业”“特定材料生产方式”等属性的清单表提交至基础数据库，从而得到该建材的碳排放系数。
3.基础数据库升级
随着工业化建筑领域的发展，与之相关的制造业企业也随之兴起。其中住宅作为量大面广的建筑类型，与住宅产业密切相关的建材、构件、组件、模块生产的制造业企业将迎来新的发展机遇，越来越多制造业企业进入工业化住宅领域将是大势所趋。实际上，制造业进入房地产领域是住宅产业化的重要标志。与住宅建设相关的建材和设备建造企业具有进入工业化住宅领域的天然优势，除了这些企业，也有不少汽车、航空工业、家居制造业凭借先进的产品生产经验，也进入了工业化住宅生产领域。以日本为例，日本三菱重工、做简易房出身的大和、做给排水起家的积水、以电器为主业的松下（PanaHome）等，都进入到工业化住宅生产领域。反观我国住宅工业化的发展，虽然已有了长足的进步，但仍处于起步阶段。住宅部品系列化的程度也较低，目前系列化产品不足20%，而瑞典新建住宅中通用部品占到80%。
通用体系是指在各自独立的生产线上生产的部品通过组装建造房屋的一种工业化方法，每个厂商都把自己所生产的产品列在产品目录上，组成通用体系的总目录。各厂商生产的同类产品具有互换性，一个施工企业可以购进各个厂商生产的部品建成房屋。因此也称为互换性部品工业化。在建筑生产领域，建造建筑整体的体系称为总体系，局部的体系称为子体系。不是为特定的建筑，而是任何建筑都可以使用的子体系称作子体系的通用化，将通用化子体系集成而构成的总体系称为通用体系。将子体系通用化的主要目的是抽取多数共通的子体系，使之工业化，各建筑通过选择子体系，可以获得低造价和多样化。在通用部品中，有诸如钉子、小五金等小部品，也有门窗、墙板以至整体卫浴等大的部品。
以“住宅”这一建筑类型为例，随着工业化预制程度的加深，随之带来住宅部品系列化程度也越高，通用部品的应用越来越广泛，为“建材数据库”向“住宅部品数据库”的转变升级提供了可能性，“住宅部品数据库”的建立为建筑生命周期碳排放量的统计工作省略了“建材—部品”环节的繁复计算，使得计算过程简单易操作，计算结果的精确度会大幅提高；同时“住宅部品数据库”的建立实现了住宅部品生产企业间环境影响指标的比较，为下游施工企业选择低碳环保型住宅部品提供可靠的数据支撑。
“住宅部品数据库”的基本功能和结构设计与基础数据库的原理一致。其基础数据来自于典型工业化住宅部品生产企业（例如：万科、远大等）的调研数据，并按生命周期评价方法计算得到生命周期清单数据用于描述具体企业具体生产线在特定时间和特定流程中所消耗的原料、能源数据及流信息等。“住宅部品数据库”信息包括：工业化住宅部品生产企业信息表（特定年份的企业信息）、部品的项目信息表（研究对象的具体信息）、行业信息即上游建材生产端信息表（特定行业的基本信息）、部品生产流程信息表（流程的具体分类）、流信息表（特定流程中的具体流名称及数量）。
“住宅部品数据库”的结构及各表之间的关系，如图3-15所示。
图3-15 “住宅部品数据库”的结构及各表之间的关系
资料来源：作者自绘。
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2023-10-09
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