和任何與數(shù)據(jù)相關(guān)的事物一樣，生命周期評(píng)估 (LCA) 結(jié)果在過(guò)程中也容易出現(xiàn)錯(cuò)誤或疏忽。警惕常見(jiàn)錯(cuò)誤并自我評(píng)估您的表現(xiàn)可以為您節(jié)省專業(yè)評(píng)審費(fèi)用，并提高您的實(shí)際 LCA 知識(shí)！為了獲得可靠而準(zhǔn)確的 LCA，在本文中，您將了解最常見(jiàn)的錯(cuò)誤（例如方法不一致、輸入數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和被忽視的步驟）以及如何避免它們。

免責(zé)聲明：自我評(píng)估不能取代驗(yàn)證或批判性審查。但是，它們可以使以后的驗(yàn)證過(guò)程更加順利。

此錯(cuò)誤的后果：如果您錯(cuò)誤地應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，您的 LCA 將無(wú)法與行業(yè)內(nèi)的其他 LCA 進(jìn)行比較。審核員會(huì)提出這些問(wèn)題，您可能需要重新做某些方面，從而延長(zhǎng)審核過(guò)程。

如何預(yù)防：閱讀所選方法的文檔并徹底實(shí)施。如有疑問(wèn)，請(qǐng)咨詢您的同事、標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布者或我們的專家。

請(qǐng)記住將 LCA 軟件的默認(rèn)設(shè)置更改為正確的 LCIA 方法和數(shù)據(jù)庫(kù)。

選擇評(píng)估范圍是“目標(biāo)和范圍”階段的一部分。您的 LCA 標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)影響這一點(diǎn)。這里的錯(cuò)誤是錯(cuò)誤地從您的范圍中排除相關(guān)的產(chǎn)品方面，或者包括那些與您選擇的“生命周期模型”（從搖籃到大門(mén)，從搖籃到墳?zāi)?，從搖籃到搖籃）不相關(guān)的方面。

此錯(cuò)誤的后果：多余的產(chǎn)品元素會(huì)扭曲您的結(jié)果。缺失的元素會(huì)讓您的結(jié)果不完整。

如何預(yù)防：制作范圍流程圖有助于避免此類錯(cuò)誤。流程圖會(huì)向您展示產(chǎn)品所需的流程和材料，以及它們發(fā)生在哪個(gè)生命周期階段。要檢查范圍，請(qǐng)返回此流程圖：您是否在系統(tǒng)模型中包括了每個(gè)方面？系統(tǒng)模型中是否有流程圖上沒(méi)有的方面？如果有，請(qǐng)?zhí)砑铀鼈円圆榭此鼈兪欠裨谀姆秶鷥?nèi)。

數(shù)據(jù)庫(kù)背后的方法選擇不一定與其他數(shù)據(jù)庫(kù)或 LCIA 方法一致。使用您選擇的數(shù)據(jù)庫(kù)以外的其他數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)集……

如果您意外地或以錯(cuò)誤的方式執(zhí)行此操作，則會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。（例如，您可能會(huì)試圖填寫(xiě)所選數(shù)據(jù)庫(kù)中缺少的數(shù)據(jù)集，或者因?yàn)槭褂貌煌臄?shù)據(jù)庫(kù)時(shí)同一數(shù)據(jù)集的影響較小而進(jìn)行惡意填充）。當(dāng)考慮到方法不匹配時(shí)，這種方法可以有效處理缺失數(shù)據(jù)集。這需要高級(jí) LCA 知識(shí)或?qū)＜抑С?，以及透明的文檔。

此錯(cuò)誤的后果：不考慮方法上的不匹配會(huì)導(dǎo)致您的 LCA 結(jié)果不正確。

如何預(yù)防：始終使用您選擇的 LCA 標(biāo)準(zhǔn)或 PCR 規(guī)定的數(shù)據(jù)庫(kù)。不要混合使用不同版本的數(shù)據(jù)庫(kù)（例如 Ecoinvent 3.4 和 3.8）——只使用一個(gè)版本。如果沒(méi)有規(guī)定，建議使用最新版本的軟件，因?yàn)樗亲畲?、最透明的?shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)查看熱點(diǎn)分析時(shí)，您可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些意想不到的或不尋常的事情（甚至是“瘋狂的”），例如： 微小的產(chǎn)品細(xì)節(jié)帶來(lái)巨大影響 產(chǎn)品的一個(gè)大方面，例如主要原材料，影響很小或沒(méi)有影響 不在這里深入挖掘是一個(gè)錯(cuò)誤!

此錯(cuò)誤的后果：意外結(jié)果可能表明系統(tǒng)模型存在錯(cuò)誤。通常是由于錯(cuò)誤的原始輸入數(shù)據(jù)或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)集使用造成的。

如何預(yù)防：意外結(jié)果通常是由于輸入數(shù)字時(shí)出現(xiàn)拼寫(xiě)錯(cuò)誤或單位轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤造成的。例如輸入與數(shù)據(jù)集使用的單位不同的數(shù)字（數(shù)據(jù)庫(kù)可能使用 g，而您使用 kg，甚至其他類型的單位，如面積（m2）與重量）。

忽略 m3 和升或 kWh 和 MWh 之間的因子 1000。令人困惑。

因此，轉(zhuǎn)換您的單位！

不合適的參考數(shù)據(jù)集可能會(huì)導(dǎo)致不尋?；蛞馔獾慕Y(jié)果（錯(cuò)誤 5）。您的數(shù)據(jù)集可能已過(guò)時(shí)（例如 Ecoinvent 版本已過(guò)時(shí)）

• 從不屬于你的地理范圍

• 并非最適合您的產(chǎn)品系統(tǒng)

此錯(cuò)誤的后果：材料和生產(chǎn)方法會(huì)隨著時(shí)間和地理環(huán)境的變化而變化。使用次優(yōu)數(shù)據(jù)集意味著您的產(chǎn)品影響無(wú)法得到盡可能好的體現(xiàn)。

如何預(yù)防：擴(kuò)大地理范圍

世界上不同地區(qū)有許多數(shù)據(jù)集可用。仔細(xì)檢查您所在地區(qū)有哪些數(shù)據(jù)集可用，然后選擇最接近您所在市場(chǎng)的數(shù)據(jù)集，這對(duì)于國(guó)家電力數(shù)據(jù)集尤其重要！

改善時(shí)間范圍：檢查文檔中數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建日期——從那時(shí)起生產(chǎn)技術(shù)是否發(fā)生了重大變化？

提示：生態(tài)鏈專家可以幫助您改變背景數(shù)據(jù)集的時(shí)間或地理有效性，例如通過(guò)為您提供一個(gè)數(shù)據(jù)集，將您原料中的電力結(jié)構(gòu)更改為另一年份或國(guó)家。

見(jiàn)賬號(hào)精選內(nèi)容：碳排放因子定義、計(jì)算與案例分析

使用 LCA 結(jié)果或供應(yīng)商提供的EPD *，而不是依賴平均參考數(shù)據(jù)集，可以使您的 LCA 更加準(zhǔn)確。

供應(yīng)商數(shù)據(jù)需要與您的 LCA 在方法上保持一致 – 這就是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)所提倡的！

草率的數(shù)據(jù)記錄會(huì)導(dǎo)致混亂、失誤和不透明。

此錯(cuò)誤的后果：您錯(cuò)過(guò)了可靠數(shù)據(jù)文檔的優(yōu)勢(shì)。

這些優(yōu)勢(shì)包括：追溯錯(cuò)誤。例如，在健全性檢查期間發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤后，您可以了解錯(cuò)誤的原因以及該錯(cuò)誤是否會(huì)在其他地方重復(fù)出現(xiàn)。顯示數(shù)據(jù)的不確定性，從而敏感性分析（參見(jiàn)錯(cuò)誤 9）可以增加價(jià)值。

幫助您創(chuàng)建透明的 LCA 報(bào)告，這對(duì)于驗(yàn)證和傳達(dá) LCA 結(jié)果至關(guān)重要。

如何預(yù)防：記錄 LCA 中使用的每個(gè)數(shù)字、計(jì)算和假設(shè)。這些數(shù)據(jù)來(lái)自哪里（參考文獻(xiàn)），是否有相互矛盾的參考文獻(xiàn)，以及您對(duì)它們的準(zhǔn)確性有多確定（這個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是否會(huì)從未來(lái) LCA 迭代的進(jìn)一步研究中受益）？

雖然 LCA 軟件是匯總數(shù)據(jù)的最佳場(chǎng)所，但 Excel 等工具外部文檔為注釋、鏈接和計(jì)算提供了更多空間。

身處自己的小島上會(huì)讓 LCA 過(guò)程變得沒(méi)那么有趣，而且更容易出錯(cuò)——4 只眼睛比 2 只眼睛看得多！

此錯(cuò)誤的后果：不讓同事參與可能意味著你做出不合邏輯的假設(shè)并忽視同事會(huì)注意到的錯(cuò)誤。

如何預(yù)防：在創(chuàng)建系統(tǒng)模型時(shí)，您需要做出一些假設(shè)或估計(jì)。例如，不確定的輸入數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集的適用性。向同事解釋您得出這些假設(shè)的原因和方式，并邀請(qǐng)他們提出批評(píng)。你們一起，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)有缺陷的想法，或找到證實(shí)。

讓你的同事在自我檢查過(guò)程中幫助你。公司的員工最了解其產(chǎn)品，并且能夠注意到缺失的方面（錯(cuò)誤 3）和意外結(jié)果（錯(cuò)誤 5）。

解釋階段是任何 LCA 的關(guān)鍵組成部分。跳過(guò)這一階段是一個(gè)錯(cuò)誤。

此錯(cuò)誤的后果：如果只看 LCA 結(jié)果的表面意義，您就無(wú)法了解結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)不確定性的敏感性。如果不知道結(jié)果的質(zhì)量和結(jié)論，您的受眾可能會(huì)采取不適當(dāng)?shù)模ú唬┬袆?dòng)。

如何預(yù)防：進(jìn)行敏感性分析

敏感性分析評(píng)估數(shù)據(jù)點(diǎn)變化（例如不確定的假設(shè)、可能的數(shù)據(jù)范圍或替代參考數(shù)據(jù)集）對(duì)您的 LCA 結(jié)果的影響程度。

一些 LCA 標(biāo)準(zhǔn)（例如 SBK 敏感度分析方法）規(guī)定了具體的敏感度分析。這與錯(cuò)誤 2 有關(guān)聯(lián)——正確應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。

得出結(jié)論并討論局限性：從數(shù)據(jù)中提煉信息：你的發(fā)現(xiàn)對(duì)你的受眾有何影響？考慮到系統(tǒng)模型的質(zhì)量，敏感數(shù)據(jù)和不確定性如何影響這些信息的可靠性？與同事和利益相關(guān)者的討論可以幫助你得出正確的結(jié)論。

您的 LCA 有多具代表性：這是包含大量二手?jǐn)?shù)據(jù)的篩選性 LCA，還是您的研究已經(jīng)過(guò)驗(yàn)證并準(zhǔn)備改變公司戰(zhàn)略？告訴他們是否可以根據(jù)您的 LCA 自信地采取行動(dòng)，或者是否需要進(jìn)一步研究。

為了做出“公開(kāi)比較斷言” - 即公開(kāi)宣稱您的產(chǎn)品比競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品“更環(huán)?！?- 您的 LCA必須經(jīng)過(guò)“嚴(yán)格審查”，即 ISO14040 中定義的流程。

此錯(cuò)誤的后果：如果您的 LCA 未經(jīng)驗(yàn)證，您就無(wú)法 100% 確定其可靠性。如果您的讀者（而不是您）發(fā)現(xiàn)了未發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤，則這些錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致漂綠指控。此外，您的 LCA 不符合 ISO 標(biāo)準(zhǔn)。

如何預(yù)防：如果您想公開(kāi)發(fā)表環(huán)保聲明：請(qǐng)先進(jìn)行本文中的自我檢查，提前排除錯(cuò)誤。然后進(jìn)行驗(yàn)證！

對(duì)于分階段的方法：在目標(biāo)和范圍階段之后，檢查錯(cuò)誤 1、2 和 3。

在創(chuàng)建生命周期清單期間，請(qǐng)注意錯(cuò)誤 4、6 和 7。

生命周期清單分析之后，檢查錯(cuò)誤5和8。

翻譯過(guò)程中，檢查錯(cuò)誤 9 和 10。

常見(jiàn)的 LCA 錯(cuò)誤發(fā)生在選擇和應(yīng)用方法時(shí)，以及以有缺陷的原始數(shù)據(jù)和次要數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)。本文中的自我檢查對(duì)提高您對(duì) LCA 結(jié)果準(zhǔn)確性的信心大有幫助。逐步改進(jìn)您的 LCA，直到它適合內(nèi)部使用，然后進(jìn)行驗(yàn)證/關(guān)鍵審查。在整個(gè) LCA 過(guò)程中，可靠的數(shù)據(jù)文檔和與同事的集思廣益將大有幫助。