Umweltverträglichkeitsprüfung über den Lebenszyklus von Batterien

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 7952 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Als wichtiger Bestandteil von Elektrofahrzeugen werden Lithium-Ionen-Akkus in der Nutzungsphase gewisse Auswirkungen auf die Umwelt haben. Um die umfassenden Umweltauswirkungen zu analysieren, wurden 11 Lithium-Ionen-Akkupacks aus unterschiedlichen Materialien als Forschungsobjekt ausgewählt. Durch die Einführung der Ökobilanzmethode und der Entropiegewichtsmethode zur Quantifizierung der Umweltbelastung wurde ein mehrstufiges Indexbewertungssystem basierend auf den Eigenschaften von Umweltbatterien eingerichtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Li-S-Batterie im Nutzungsstadium die sauberste Batterie ist. Darüber hinaus sind in Bezug auf die Energiestruktur beim Einsatz von Batteriepacks in China der CO2-Fußabdruck, der ökologische Fußabdruck, das Versauerungspotenzial, das Eutrophierungspotenzial, die Humantoxizität Krebs und die Humantoxizität Nichtkrebs viel höher als in den anderen vier Regionen. Obwohl die derzeitige Machtstruktur in China der nachhaltigen Entwicklung von Elektrofahrzeugen nicht förderlich ist, wird erwartet, dass die Optimierung der Machtstruktur dazu führen wird, dass Elektrofahrzeuge in China sauberes Fahren ermöglichen.

Die Transportbranche entwickelt sich rasant und spielt eine besonders wichtige Rolle für die wirtschaftliche und soziale Entwicklung1. Gleichzeitig verbraucht es viele fossile Brennstoffe und verursacht erhebliche Umweltverschmutzung2. IEA (2019) berichtet, dass etwa ein Drittel der weltweiten CO2-Emissionen durch den Verkehrssektor verursacht werden3, 4. Als weltweit größter Kohlendioxidemittent hatte China in den letzten Jahren mit schwerwiegenden Energie- und Umweltproblemen zu kämpfen5. Um den enormen Energiebedarf und den Umweltdruck in der globalen Transportindustrie zu lindern, gilt die Elektrifizierung des Transportsektors als eine der Schlüsselmaßnahmen zur Reduzierung des Schadstoffausstoßes6,7,8. Daher ist die Entwicklung sauberer und nachhaltiger Energiefahrzeuge, insbesondere Elektrofahrzeuge (EVs), zu einer vielversprechenden Option in der Automobilindustrie geworden9.

In diesem Zusammenhang wurden im September 2001 Fahrzeuge mit neuer Energie in den nationalen Plan „863“ aufgenommen, woraufhin das „große Wissenschafts- und Technologieprojekt für Elektrofahrzeuge“ gestartet wurde, was den Beginn der Forschung und Entwicklung von Elektrofahrzeugen in China markierte. Seit dem 12. Fünfjahresplan (2010–2015) hat die chinesische Regierung beschlossen, den Einsatz von Elektrofahrzeugen zu fördern, um das Reisen sauberer zu machen. Die schwere Wirtschaftskrise hat jedoch dazu geführt, dass alle Länder mit den Problemen einer Energiekrise, steigenden Preisen für fossile Brennstoffe, hoher Arbeitslosigkeit und steigender Inflation konfrontiert sind, die sich auf die Mentalität der Gesellschaft, die Kaufkraft der Menschen und die Entscheidungsfindung der Regierung auswirken. Daher ist die Anerkennung und Akzeptanz von Elektrofahrzeugen bei den Menschen nicht hoch, was die frühe Marktverbreitung von Elektrofahrzeugen behindert10. Dies geschieht zu einem Zeitpunkt, an dem die chinesische Regierung eine Reihe politischer Maßnahmen und finanzieller Anreize eingeführt hat, um die Entwicklung von Elektrofahrzeugen zu fördern11. Seit 2013 verfolgt China eine Politik der Subventionierung des Kaufs von Elektrofahrzeugen12. Vom 1. Januar 2021 bis zum 31. Dezember 2022 sind gekaufte Neufahrzeuge von der Kfz-Kaufsteuer befreit. Kurzfristig werden staatliche Maßnahmen wie Subventionen zur Verringerung des Preisunterschieds und der Ausbau der Ladeinfrastruktur den Verbrauch von Elektrofahrzeugen steigern13.

In Abb. 1 sind die Verkäufe und der Besitz von Elektrofahrzeugen und Kraftstofffahrzeugen in China in den letzten Jahren dargestellt. Es ist ersichtlich, dass die Verkäufe und der Besitz von Elektrofahrzeugen in China insbesondere in den letzten zwei Jahren gestiegen sind. Im Gegensatz dazu sind die Verkäufe von Benzinautos weiter rückläufig und der Wachstumstrend beim Besitz verlangsamt sich. Mit anderen Worten, mit der Führung von Vorschriften und dem Erwachen des Umweltbewusstseins verlagert sich der Verkauf von Autos mit konventionellem Kraftstoff in das Gegenteil von dem von Elektrofahrzeugen, und die Beliebtheitsrate von Elektrofahrzeugen nimmt rapide zu7, 14. Derzeit sind es Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) sind aufgrund ihrer Vorteile wie geringes Gewicht, große Leistung, hohe Energiedichte und hohe Ausgangsleistung die erste Wahl im EV-Bereich15,16,17,18,19. Darüber hinaus haben LIBs als Haupttechnologie in Batterieenergiespeichersystemen20 auch ein großes Potenzial für die Nachhaltigkeit der Energieversorgung und eine erhebliche Reduzierung der CO2-Emissionen21.

Verkauf und Besitz von Elektrofahrzeugen und Kraftstofffahrzeugen von 2018 bis September 2022.

Bei der Förderung werden Elektrofahrzeuge manchmal als emissionsfreie Fahrzeuge betrachtet, ihre Herstellung und die Verwendung von Batteriepaketen werden jedoch große Auswirkungen auf die Umwelt haben. Daher haben sich neuere Studien stärker auf die Umweltvorteile von Elektrofahrzeugen konzentriert22. Es gibt viel Forschung zu den drei Phasen von Elektrofahrzeugen: Produktion, Nutzung und Recycling. Beispielsweise haben Feng et al.23 die drei am weitesten verbreiteten Lithium-Nickel-Kobalt-Manganoxid-Batterien (NCM) und Lithium-Eisenphosphat-Batterien (LFP) auf dem Elektrofahrzeugmarkt in China als Forschungsobjekt herangezogen und eine spezifische Analyse der drei durchgeführt Phasen der Produktion, Nutzung und des Recyclings von Energiebatterien basierend auf einer Ökobilanz (LCA). Das Ergebnis zeigt, dass LFP-Batterien unter Gesamtbedingungen eine bessere Umweltleistung aufweisen als NCM-Batterien, die Energieeffizienz in der Nutzungsphase jedoch schlechter ist als bei NCM-Batterien, die einen höheren Recyclingwert haben.

Für die Produktionsphase haben Hao et al.24 die Treibhausgasemissionen aus der Produktion von LIBs in China geschätzt, indem sie einen LCA-Rahmen erstellt haben. Für die drei am häufigsten verwendeten LIB-Typen: die LFP-Batterie, die NMC-Batterie und die LMO-Batterie betragen die Treibhausgasemissionen aus der Produktion einer 28-kWh-Batterie 3061 kg CO2-Äquivalente, 2912 kg CO2-Äquivalente und 2705 kg CO2-Äquivalente. Gl. bzw.

Für die Nutzungsphase verwendeten Zeng et al.25 Modelle der BYD Qin Pro-Serie in China als Beispiel, um die Umweltauswirkungen von reinen BEVs und Plug-in-Hybrid-Elektrofahrzeugen mit herkömmlichen Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor zu vergleichen. Das Ergebnis zeigt, dass BEVs und Plug-in-Hybrid-Elektrofahrzeuge, die von der aktuellen durchschnittlichen Energiestruktur in China angetrieben werden, im Vergleich zu Benzin-ICEVs das globale Erwärmungspotenzial um 23 % bzw. 17 % reduzieren.

Für die Rückgewinnungs- und Wiederverwendungsphase führten Koroma et al.26 eine Ökobilanz für drei verschiedene Szenarien in Kombination mit Batterierecycling durch und stellten fest, dass Recycling die Klimaauswirkungen von Elektrofahrzeugen um fast 8 % reduzierte, wobei die Toxizität für den Menschen und die Verknappung mineralischer Ressourcen um etwa 22 % reduziert wurden. bzw. 25 %. Yang et al.27 verwendeten LCA, um die ökologische Machbarkeit der Wiederverwendung von Abfall-LIBs in Kommunikationsbasisstationen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass in allen ausgewählten Kategorien die Zweitverwendung von EV-LIBs weniger Auswirkungen auf die Umwelt hat als die Verwendung von Blei-Säure-Batterien.

Elektrofahrzeuge werden als „emissionsfreie“ Fahrzeuge bezeichnet, aber es gibt ein neues Argument für diese weitverbreitete Meinung. Reine Elektrofahrzeuge verursachen im Nutzungsprozess keine direkten Treibhausgasemissionen, ihre Umweltbelastung wird jedoch indirekt auf die Energiestruktur übertragen. Das heißt, die Leistungsstruktur des Ladens ist ein wichtiger Faktor, der jeden Umweltindex beeinflusst. Darüber hinaus gibt es fast keine Artikel, die eine separate Studie zum Nutzungsstadium von Elektrofahrzeugen durchgeführt haben, sodass es notwendig ist, ihren Fahrzustand auf der Straße zu analysieren. Schließlich bedarf es weiterer wertvoller Hinweise, wie die Stromstruktur angepasst werden kann, um „Null-Emissionen“ auf der Straße näher zu kommen. Daher lohnt es sich, die Umweltauswirkungen von Batteriepacks in der Nutzungsphase weiter zu untersuchen. Unter diesem Gesichtspunkt konzentriert sich diese Studie auf die Auswirkungen der Batterienutzung und etabliert ein integriertes LCA-Umweltsystem.

In dieser Arbeit wurden auf der Grundlage der Fußabdruckfamilie, der Ressourcenerschöpfung und der toxischen Schadensindikatoren 11 Arten von Batteriepaketen für Elektrofahrzeuge und fünf Regionen ausgewählt, um die Umweltbelastung verschiedener Arten von LIBs zu bewerten und die Überlegenheit und Bedeutung der Batteriepaketkategorien zu messen der Stromnetzstruktur. Darüber hinaus wurde ein dimensionsloser Umweltkennwert zur Bewertung der umfassenden Umweltauswirkungen des Batteriepacks erstellt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Li-S-Batterie im Nutzungsstadium die sauberste Batterie ist. Darüber hinaus ist die elektrische Struktur des Betriebsbereichs ein wichtiger Faktor für die möglichen Umweltauswirkungen des Batteriepakets. Im Hinblick auf die Energiestruktur weist die Kohlekraft in China derzeit einen erheblichen CO2-Fußabdruck, ökologischen Fußabdruck, Versauerungspotenzial und Eutrophierungspotenzial auf. Obwohl die derzeitige Machtstruktur in China der nachhaltigen Entwicklung von Elektrofahrzeugen nicht förderlich ist, wird erwartet, dass die Optimierung der Machtstruktur dazu führen wird, dass Elektrofahrzeuge in China sauberes Fahren ermöglichen.

Aufgrund der unterschiedlichen Energiestrukturen in verschiedenen Regionen ist die Dekarbonisierungskapazität des Energiesektors nicht konsistent und auch die Umweltauswirkungen sind unterschiedlich. In dieser Arbeit wird davon ausgegangen, dass das Elektrofahrzeug in der Nutzungsphase in fünf verschiedenen Regionen unterwegs ist, um den Einfluss der regionalen Stromstruktur auf die Umwelteigenschaften des Batteriepakets zu analysieren. Im Vergleich zu anderen Modellen zeichnet sich das Miniauto durch eine geringere Batteriekapazität, einen geringeren Energiebedarf, Miniaturisierung und Komfort aus, was für Kurzstreckenfahrten geeignet und der Werbung förderlich ist. Daher untersuchte diese Studie nur die umfassenden Umweltauswirkungen von Mini-Elektrofahrzeugen (das Mini-Auto wiegt 1100 kg, die Batteriekapazität beträgt 17,7 kWh und der Energiebedarf beträgt 96,8 Wh km−1).

Als wissenschaftliche Methode zur Bewertung des Energiebedarfs und der Emissionen, die mit den Lebenszyklen von Produkten verbunden sind28, wird die LCA häufig bei der Analyse der Umwelteigenschaften von Produkten und bei der Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Die Ökobilanz ist in vier Phasen unterteilt: Ziel- und Umfangsbestimmung, Bestandsanalyse, Bewertungsauswirkungsanalyse und -ergebnisse sowie Interpretation oder Optimierung der Bewertungsergebnisse29. In dieser Studie wurden der Fußabdruck, die Ressourcenerschöpfung und der toxische Schaden von Batteriepaketen für Elektrofahrzeuge umfassend anhand der LCA-Methode bewertet.

In dieser Studie wurden 11 Arten von Batterien als Forschungsobjekte ausgewählt, um ihre Umweltauswirkungen unter der Stromstruktur in 5 Regionen zu analysieren. Gegenstand der Studie ist der Prozess der Nutzung von Elektrofahrzeugen, der nicht die Produktion des Autos und der Batterie umfasst, sondern nur den Prozess des Ladens der Batterie und des Fahrens des Autos auf der Straße. Als Bewertungseinheit für die Umweltauswirkungen der Batterie wurde eine bestimmte Entfernung herangezogen. Wenn das Elektrofahrzeug mit unterschiedlichen Batterien die gleiche Kilometerleistung zurücklegt, ist die jeweilige Batteriekapazität unterschiedlich. Der Strom stammt aus der elektrischen Energie, die das Elektrofahrzeug beim Laden aufnimmt. Dieser Strom wiederum stammt aus Energiequellen wie Kohle, Kernkraft oder Wasserkraft. Daraus lässt sich erkennen, dass eine bestimmte Fahrstrecke mit Unterstützung verschiedener Akkus ihrer jeweiligen Leistung entsprechen kann. Daher definieren wir die funktionelle Einheit als die pro Einheit zurückgelegte Strecke.

Da die am häufigsten verwendeten kommerziellen Batteriesatztypen LFP und NMC sind, gibt es zwei Arten von LFP (entsprechend den unterschiedlichen Zusammensetzungen und Anteilen der LFP-Kathodenmaterialien), drei Arten von NMC (entsprechend den unterschiedlichen Zusammensetzungsverhältnissen der drei aktiven Materialien Nickel, Kobalt und Mangan sowie die unterschiedlichen Anteile der Kathodenmaterialien) und zwei Arten von NMC-Batterien kombiniert mit Nanoanodenmaterialien (Silizium-Nanodrähte und Silizium-Nanoröhren) ausgewählt. Darüber hinaus wurden auch eine Art von Batteriepacks mit LMO als positivem Aktivmaterial, eine Art von Verbundkathodenmaterialbatterien mit LMO und NMC und zwei Arten von LIBs mit Schwefel ausgewählt. Daher waren die Forschungsobjekte dieser Studie elf verschiedene Arten von LIB-Packs, darunter LFPx-C30, LFPy-C31, NMC-C31, NMC442-C30, NMC111-C32, NMC-SiNT33, NMC-SiNW34, LMO-C35, LMO /NMC-C36, Li-S37 und FeS2SS38.

Akkupacks können nach ihren Komponenten in vier Kategorien eingeteilt werden, nämlich LFP, NMC, LMO und LMB. Genaue Informationen:

LFP: LFPx-C, Lithium-Eisenphosphatoxid-Batterie mit Graphit als Anode, die Energiedichte des Batteriepakets betrug 88 Wh kg−1 und die Lade-Entlade-Energieeffizienz beträgt 90 %; LFPy-C, Lithium-Eisenphosphatoxid-Batterie mit Graphit als Anode, x und y stellen nur unterschiedliche Batterietypen dar, ihr Lade-/Entladewirkungsgrad beträgt 95 % und der Stromverbrauch beträgt 15 kWh pro 100 km.

NMC: NMC-C, Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid (LiNixMnyCo (1-x–y) O2), gekoppelt mit einem Graphitanodenmaterial, seine Lade-/Entladeeffizienz beträgt 99 % und der Stromverbrauch betrug 13 kWh pro 100 km; NMC442-C, Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid (LiNi0,4Mn0,4Co0,2O2), gekoppelt mit einem Graphitanodenmaterial, die Energiedichte des Batteriepacks beträgt 112 Wh kg−1 und die Lade-Entlade-Energieeffizienz beträgt 90 %; NMC111-C, Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid (LiNi0,33Mn0,33Co0,33O2), gekoppelt mit einem Graphitanodenmaterial, seine Energiekapazität beträgt 26,6 kWh und der Batteriewirkungsgrad beträgt 95 % bis 96 %; NMC-SiNT, Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid (LiNixMnyCo (1-x–y) O2), gekoppelt mit einem Silizium-Nanoröhren-Anodenmaterial, seine gravimetrische Energiedichte beträgt 199 Wh kg−1 und die Lade-/Entladeeffizienz beträgt 90 %; NMC-SiNW, Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid (LiNixMnyCo (1-x–y) O2), gekoppelt mit einem Silizium-Nanodraht-Anodenmaterial, das Batteriepaket hat ein Gesamtgewicht von 120 kg und eine Energiekapazität von 43,2 kWh.

LMO: LMO-C, Lithiummanganoxid (LiMn2O4) gekoppelt mit einem Graphitanodenmaterial, das Batteriegewicht beträgt 300 kg und die Batteriekapazität betrug 34,2 kWh; LMO/NMC-C, Lithium-Mangan-Oxid gekoppelt mit einem Graphit-Anodenmaterial (LiMn2O4 und LiNi0,4Mn0,4Co0,2O2), dessen Nennkapazität 11,4 kWh beträgt und für etwa 140.000 km Fahrt genutzt werden kann;

LMB: Li–S, Lithiummetall gekoppelt mit elementarem Schwefel, seine Gesamtenergiekapazität beträgt 61,3 kWh und die Ladeeffizienz beträgt 95 %; FeS2SS, Festkörper-Lithiumbatterie mit Eisensulfid (FeS2) als Kathode; Lithiummetall für die Anode; und Lithiumsulfid (Li2S) und Phosphorpentasulfid (P2S5) für Festkörperelektrolyten, seine spezifische Kapazität beträgt 182 Wh kg−1 und die Energiekapazität beträgt 80 kWh.

Studien zur Bewertung der Umweltauswirkungen von LIBs gehen von Gesamtfahrstrecken zwischen 150.000 km und 200.000 km34 aus. In dieser Studie wird davon ausgegangen, dass die Batterie des Elektrofahrzeugs eine Reichweite von 180.000 km hat und ein Austausch der Batterien während der Nutzungsdauer nicht in Betracht gezogen wird. Der Grenzbereich der Studie ist die Nutzungsphase des Batteriepakets, daher wird die Funktionseinheit auf 1 km festgelegt, d. h. die Umweltauswirkungen des Leistungsbatteriepakets in der Nutzungsphase werden basierend auf der Laufstrecke der Einheit berechnet. Die grundlegenden Szenarioparameter sind in Tabelle 1 aufgeführt.

In der Betriebsphase betont die regionale Analyse den unterschiedlichen Einfluss verschiedener Leistungskombinationen auf die Analyseergebnisse. Daher wird bei der Verwendung von Batteriepaketen für Elektrofahrzeuge die Struktur der Stromversorgung einen großen Einfluss auf die Umweltemissionen haben. Die Regionen der Nutzungsphase von Elektrofahrzeugen werden in fünf Analyseregionen ermittelt, darunter Global, China, Japan, Europa und die USA.

In der Nutzungsphase wurden der Leistungsverlust der Batterie (zur Bereitstellung von Strom für den Transport des Elektrofahrzeugs), die zusätzliche Energie, die das Fahrzeug zum Transport der Batterie benötigt, und die während des Fahrzeugbetriebs verbrauchte Energie berücksichtigt. Der Batterienutzungsprozess wird auf Grundlage der Annahmen des Basisszenarios berechnet (Tabelle 1).

Leistungsverlust (\({EL}_{be}\)) aufgrund der Batterieladeeffizienz:

wobei \({EL}_{be}\) den durch das Laden der Batterie verursachten Leistungsverlust in kWh darstellt; \({D}_{v}\) ist die Kilometerleistung des Elektrofahrzeugs, km; und \({CEL}_{drm}\) stellt den Stromverbrauch des Elektrofahrzeugs pro Kilometer dar, kWh km−1.\(\eta c\) ist der Wirkungsgrad einer Batterie, %.

Zusätzliche Energie (ELex) durch den Transport der Batterie:

wobei \({EL}_{ex}\) die zusätzliche Energie darstellt, die zum Transport der Batterie erforderlich ist, kWh; \({W}_{b}\) ist das Gewicht des Akkupacks, kg; \({W}_{v}\) ist das Gewicht des EV, kg; und \({CEL}_{w}\) stellt die direkte Beziehung zwischen Energieverbrauch und Batterietransport dar (Gewicht-Energie-Verhältnis: 30 % im Basisszenario), %.

Die während der Batterielebensdauer verbrauchte Energie (ELu) beträgt:

wobei Elu die während der Batterielebensdauer verbrauchte Energie in kWh darstellt; \({CA}_{b}\) ist die Kapazität des Batteriepacks, kWh; und \({D}_{r}\) steht für die Laufleistung des Elektrofahrzeugs in einem Zyklus, km Ladung−1.

Die Energie in der Nutzungsphase des Akkupacks setzt sich aus Verlustleistung, zusätzlicher Leistung und Stromverbrauch zusammen. Das Rahmendiagramm der Nutzungsphase und der Stromerzeugungsstruktur in verschiedenen Regionen im Jahr 2018 ist in Abb. 2 dargestellt.

Das Rahmendiagramm der Nutzungsphase und Stromerzeugungsstruktur in verschiedenen Regionen im Jahr 2018 (Datenquelle: http://bp.com/statsreview).

Nach der oben genannten Formel wird die gesamte elektrische Energie berechnet, die Elektrofahrzeuge im Fahrbetrieb verbrauchen, und dann in die Simapro-Software eingespeist. Entsprechend der Energiestruktur verschiedener Regionen kann der dreistufige Indexwert der Emissionen im Stromerzeugungsprozess berechnet werden.

In dieser Studie wurden unter Bezugnahme auf in- und ausländische Literatur 11 Gruppen repräsentativer Indikatoren auf drei Ebenen ausgewählt und in drei Gruppen umfassender Indikatoren der zweiten Ebene unterteilt: Ressourcenerschöpfung, Fußabdruckfamilie und toxische Schäden. Der umfassende Umweltbewertungsindex ist in Abb. 3 dargestellt.

Umfassender Umweltbewertungsindex.

Um die Umwelteigenschaften des Batteriepakets als Ganzes zu bewerten, wurde ein umfassender Index, nämlich der Umweltcharakteristikindex, auf der Grundlage der Indikatoren der zweiten Ebene, wie z. B. der Fußabdruckfamilie, der Ressourcenerschöpfung und der toxischen Schäden, erstellt.

Im Multi-Index-Bewertungssystem ist es aufgrund der unterschiedlichen Einheiten, Dimensionen und Größenordnungen jedes Index oft unpraktisch, die Indizes zu vergleichen und zu analysieren. Durch eine einheitliche Datenverarbeitung kann verhindert werden, dass sich unterschiedliche Dimensionen der Hauptindikatoren auf die Bewertungsergebnisse auswirken. Wie aus den Indikatoren des umfassenden Umweltbewertungssystems hervorgeht, handelt es sich bei allen Indikatoren im System um umgekehrte Indikatoren, und die positive standardisierte Formel lautet:

In der Formel stellt \({X}_{ij}\) die Originaldaten des j-ten Index der dritten Ebene der i-ten Batterie dar. i steht für verschiedene Arten von Netzteilen (i = 1,2…11). j ist die Kategorie der Indexdaten (j = 1, 2 … 11). \({Z}_{ij}\) ist der standardisierte Wert des j-ten Index der i-ten Batterie. Unter diesen liegt der Wert von \({Z}_{ij}\) im Bereich von 0 bis 1. Je größer der Wert ist, desto besser sind die Daten dieses Indikators.

Die Entropiegewichtsmethode ist eine objektive Gewichtungsmethode. Im spezifischen Verwendungsprozess wird das Entropiegewicht jedes Index berechnet, indem die Informationsentropie entsprechend dem Grad der Datenstreuung jedes Index verwendet wird. Anschließend wird das Entropiegewicht entsprechend jedem Index geändert, um ein relativ objektives Gewicht des Index zu erhalten . Entropie wird verwendet, um den Grad der Störung des Systems sowie die effektiven Informationen zu messen, die in den Daten enthalten sind, um den Gewichtungswert des Index zu bestimmen. Wenn die Informationsentropie des Index kleiner ist, bedeutet dies, dass der Variationsgrad des Indexwerts größer ist und die vom Index bereitgestellten Informationen größer sind, sodass er bei der umfassenden Bewertung eine größere Rolle spielen sollte und das Gewicht höher ist . In dieser Studie änderte die Einführung des Gewichts nicht die grundlegende Forschungsmethode, sondern sortierte die Berechnungsergebnisse der Ökobilanz, um eine Gesamtanalyse der Umweltauswirkungen des Batteriepacks durchzuführen und die Ergebnisse genauer zu machen.

Die Informationsentropie eines Datensatzes ist:

wobei \({P}_{ij}=\frac{{Z}_{ij}}{{\sum}_{i=1}^{n}{Z}_{ij}}\), wenn \ ({P}_{ij}=0\), \(\interpret{{\math{P}}_{\math{ij}}\to 0}{\math{lim}}{P}_{ij }\mathrm{ln}{P}_{ij}=0\)

Das entsprechende Gewicht des Indikators beträgt:

Dabei ist \({S}_{j}\) die Informationsentropie eines Datensatzes und \({y}_{j}\) das entsprechende Gewicht des Indikators.

Zur Berechnung des Gewichts jedes Umweltindex wird die Entropiegewichtsmethode verwendet. Abbildung 4 zeigt die Indikatorenkombinationen und deren Gewichtungswerte globaler regionaler Umweltcharakteristikindikatoren.

Indikatorenkombinationen und ihre Gewichtungswerte globaler regionaler Umweltcharakteristikindikatoren.

Unter den 11 Indikatoren der dritten Ebene ist der Gewichtungswert des CO2-Fußabdrucks am größten und der von POFP am kleinsten, was darauf hinweist, dass der CO2-Fußabdruck einer der wichtigen Referenzindizes für die Umweltleistung bei der Umweltverträglichkeitsprüfung von Batteriesätzen ist.

Die 11 Wirkungsindikatoren spiegeln das Batterieemissionspotenzial in ihren jeweiligen Bereichen wider. Der Umweltkennwert spiegelt die umfassenden Umweltauswirkungen des Akkupacks in der Nutzungsphase wider, also den Sauberkeitsgrad der 11 Einflussindikatoren auf den Gesamtumweltzustand. Je höher der Umweltkennwert ist, desto geringer sind die negativen Auswirkungen des Akkupacks auf die natürliche Umwelt, d. h. desto sauberer ist der Fahrvorgang. Die Berechnungsmethode des Umweltkennwerts ist wie folgt:

Dabei ist \({E}_{i}\) der Umgebungskennwert des i-ten Batteriesatzes.

Während der Nutzungsphase von Miniautos haben sich die potenziellen Werte der Fußabdruckfamilie, der Ressourcenerschöpfung und der toxischen Schäden aller Batteriepakete im gleichen Bereich in der Nutzungsphase nicht wesentlich verändert. Daher wurde der Durchschnittswert jedes Indikators von 11 Batterietypen für den interregionalen Vergleich herangezogen. In der Nutzungsphase des Basisszenarios sind die Umweltbelastungswerte der Fußabdruckfamilie, der Ressourcenverbrauch und der durch den Akku des Minimodells verursachte toxische Schaden in den fünf Regionen in Abb. 5 dargestellt.

Der Fußabdruck der Familie, die Erschöpfung der Ressourcen und toxische Schäden beeinflussen den Wert des Akkupacks für Minifahrzeuge in der Nutzungsphase.

Wie in Abb. 5a dargestellt, könnten Elektrofahrzeuge aufgrund der unterschiedlichen Fahrgebiete indirekt unterschiedliche Umweltauswirkungen verursachen. Der globale durchschnittliche Umweltbelastungswert könnte als Referenzstandard zur Bewertung der Umweltleistung von Fahrzeugen in der Nutzungsphase zwischen Regionen verwendet werden. Die Mini-Modelle in China und Japan konnten hohe Einflusswerte für den CO2-Fußabdruck (CF) und den ökologischen Fußabdruck (EF) erzeugen, die über dem globalen Standard lagen. Im Gegensatz dazu waren die Wirkungswerte von CF und EF im europäischen Raum am niedrigsten, was indirekt darauf hindeutet, dass die Nutzung von Elektrofahrzeugen in China und Japan nicht umweltfreundlich war. Der Grund lag vor allem in den unterschiedlichen regionalen Machtstrukturen. Beispielsweise war die Kohlestromerzeugungsquote in China mit 66,54 % die höchste unter den fünf Regionen, und die Menge der erzeugten Treibhausgase lag über dem globalen Durchschnitt. Die regionalen Muster von EF und CF des Akkupacks waren ähnlich. Daher sollten China und Japan die Machtstruktur optimieren, um die Treibhausgasemissionen weiter zu reduzieren.

Bezogen auf den Wasser-Fußabdruck (WF) war Japan das einzige Land mit einer geringeren globalen Auswirkung, während andere Länder oder Regionen hinsichtlich des Wasserverbrauchs über dem Durchschnitt lagen, insbesondere Europa und die USA. Dies lag vor allem daran, dass die Kernenergie in Europa und den USA etwa ein Fünftel des Strommixes ausmacht, verglichen mit 10,15 % weltweit. Es könnte spekuliert werden, dass die Kohleerzeugung in der Stromstruktur einen Einfluss auf CF und EF des Batteriepakets in der Nutzungsphase haben könnte. Die Kernstruktur könnte die EF des Akkupacks während des Gebrauchs beeinflussen.

Wie in Abb. 5b zu sehen ist, variierten die Einflusswerte der Ressourcenerschöpfungsindizes zwischen verschiedenen Regionen, und es gab keine Konsistenz zwischen kleinen Indizes. Der Batteriesatz der in China betriebenen Mini-Modelle wies den niedrigsten Wert des abiotischen Abbaupotenzials (ADP) auf, während der Batteriesatz aus Japan den höchsten Wert aufwies, was darauf hindeutet, dass China hinsichtlich des ADP eine bessere Umweltleistung aufwies. In Japan und den USA lag der Anteil der Erdgasstromerzeugung zwischen 35 und 37 % und damit höher als in den anderen drei Regionen, während er in China nur 3,28 % betrug. Der Anteil der Erdgasstromerzeugung entsprach in den fünf Regionen dem Einflusswert des von Elektrofahrzeugen erzeugten ADP. Daher wurde spekuliert, dass die Erdgaserzeugung in der Stromstruktur den ADP des Batteriepakets während der Betriebsphase beeinflussen könnte.

In verschiedenen Regionen waren die Werte des Versauerungspotenzials und des Eutrophierungspotenzials, die durch Batteriepakete von Elektrofahrzeugen erzeugt wurden, regelmäßig konsistent. Die Werte für das Versauerungspotenzial (AP) und das Eutrophierungspotenzial (EP) waren in China am höchsten, während die Werte in Europa am niedrigsten waren. Daher wiesen Elektrofahrzeuge in Europa und den USA eine bessere Umweltleistung in Bezug auf Versauerungspotenzial und Eutrophierungspotenzial auf. Was die Energiestruktur anbelangt, so erzeugt China mit einer starken Kohlestromerzeugungsstruktur ein hohes Versauerungspotenzial und Eutrophierungspotenzial, daher wurde spekuliert, dass die Kohlestromerzeugung in der Energiestruktur das Versauerungspotenzial und Eutrophierungspotenzial erhöhen könnte, das durch das Batteriepaket im Betrieb erzeugt wird Bühne.

Das Ozonabbaupotenzial (ODP) lag in China und den USA nahe am globalen Durchschnitt, und die Region mit dem höchsten ODP-Wert war Japan. Der Wert des photochemischen Oxidationspotenzials (POFP) von Elektrofahrzeugen war in Europa am höchsten, während er in den USA recht niedrig war. Aufgrund der Gesetze der Umweltauswirkungen in jeder Region war es schwierig, die tatsächliche Stromerzeugungsstruktur zu bestimmen, die zum Ozonabbau und zur photochemischen Oxidation führt, was möglicherweise das Ergebnis des synergistischen Effekts mehrerer Stromerzeugungsstrukturen ist. Unter den Indizes zur Ressourcenverknappung hatten die in verschiedenen Regionen betriebenen Elektrofahrzeuge ein unterschiedliches Umweltpotenzial, und die Werte für Versauerungspotenzial, Eutrophierungspotenzial, ODP und POFP waren in den USA niedriger als der globale Durchschnitt. Mit anderen Worten: Der tatsächliche Ressourcenverbrauch von Elektrofahrzeugen im Transportsektor in den USA lag unter dem weltweiten Durchschnitt, was höchstwahrscheinlich auf die relativ ausgewogenen Energiequellen in der Stromstruktur der USA zurückzuführen ist.

In der laufenden Phase des Basisszenarios ist der Umweltbelastungswert der durch die Akkus des Mini-Modells verursachten toxischen Schäden in den fünf Regionen in Abb. 5c dargestellt. Der Variationstrend der humantoxischen Krebserkrankung (HTC) und der humantoxischen Nichtkrebserkrankung (HTN) in verschiedenen Regionen war konsistent, und der Auswirkungswert von HTN im entsprechenden Bewertungsbatteriesatz war im Durchschnitt sechs- bis achtmal höher als der von HTC. In der laufenden Phase hatten die EV-Akkus des Mini-Modells den höchsten HTC- und HTN-Impact-Wert in China, aber den niedrigsten in Europa. Für die Ökotoxizität (ETX) fielen die Schlussfolgerungen ganz anders aus. Im Transportsektor könnte der tatsächliche ETX, der von Elektrofahrzeugen in Japan während des Betriebs erzeugt wird, das Doppelte des globalen Durchschnittswerts erreichen und gehört zu der Region mit dem höchsten ETX-Wert, der in China am niedrigsten war.

Entsprechend dem indirekten Umwelteinfluss der Stromstruktur könnte der Umweltkennwertindex zur Analyse des Umweltschutzgrades von Batteriepaketen im Fahrzustand des Fahrzeugs verwendet werden. Die Ergebnisse zeigten, dass es kaum Unterschiede im Umweltcharakteristikindex verschiedener Gebiete gab und dass das Verteilungsgesetz ungefähr gleich war, wenn verschiedene Batteriepakete zusammengebaut wurden. Der Umweltkennwert von Elektrofahrzeugen mit unterschiedlichen Batteriepaketen in verschiedenen Bereichen ist in Abb. 6 dargestellt.

Umweltcharakteristikindex von Elektrofahrzeugen mit unterschiedlichen Batteriepaketen in verschiedenen Bereichen.

Der Umweltcharakteristikindex ist ein positiver Index; Je größer der Wert ist, desto besser ist seine Umweltleistung. Der Li-S-Akku war am saubersten, während der LMO/NMC-C-Akku die größte Umweltbelastung aufwies. Je mehr elektrische Energie von den Batteriepaketen in Elektrofahrzeugen verbraucht wird, desto größer ist die Umweltbelastung, die durch das Vorhandensein einer nicht sauberen Energiestruktur in der Stromzusammensetzung verursacht wird, und desto schlechter sind die Umwelteigenschaften. Im Allgemeinen wurde der Umweltkennzahlindex des Akkupacks von groß nach klein sortiert: Li–S, NMC-SiNT, FeS2SS, NMC-C, NMC-SiNW, NMC442-C, NMC111-C, LFPy-C, LFPx-C, LMO-C, LMO/NMC-C.

Aus Sicht der Batteriezusammensetzung weisen die beiden LMB-Batterietypen den höchsten Umweltkennwert auf (ganz oben auf der Liste stehen Li-S-Batterien, gefolgt von FeS2SS an dritter Stelle), d. h. sie sind am saubersten und grün während der Nutzungsphase. Dies liegt vor allem daran, dass solche Batterien bei gleicher Kapazität eine höhere Energiedichte und ein geringeres Gewicht aufweisen und dadurch unterwegs weniger Strom verbrauchen. Darüber hinaus weist NMC-SiNT eine höhere Massenenergiedichte auf als FeS2SS. Aus Abb. 6 ist auch ersichtlich, dass der umfassende Umweltcharakteristikindex von NMC-SiNT größer ist als der von FeS2SS. Im Allgemeinen ist die Massenenergiedichte von NMC-Batterien höher als die von LFP-Batterien, was auch in diesem Artikel der Fall ist. Daher sind die Umweltkennzahlen von LFPy-C- und LFPx-C-Batterien kleiner als die von NMC-Batterien. Dann zeigt die vergleichende Analyse der NMC-Batterie, dass aus Sicht der positiven Elektrode das Molverhältnis der Nickel-, Mangan- und Kobaltkomponenten von NMC442-C und NMC111-C unterschiedlich ist. Unter ihnen hat NMC442-C einen höheren Nickelgehalt als NMC111-C, was zu einer höheren Energiedichte und einer saubereren Umweltbelastung führt. Aus Sicht der Anode sind die Batteriekomponenten der drei Batterietypen NMC-SiNT, NMC-C und NMC-SiNW unterschiedlich. NMC-SiNT verwendet Silizium-Nanoröhren als negative Elektrode, NMC-C verwendet Kohlenstoff als negative Elektrode und NMC-SiNW verwendet Silizium-Nanodraht als negative Elektrode der Batterie, wodurch drei Batterien unterschiedliche Umwelteigenschaften aufweisen. Schließlich haben LMO-Batterien den niedrigsten Umweltkennwert, insbesondere LMO/NMC-C, d. h. sie haben den niedrigsten Umweltschutzwert.

Im vergangenen Jahr gingen globale Energiewende und Energieknappheit Hand in Hand. Länder auf der ganzen Welt hätten ihr Bestes getan, um die Entwicklung und Energieversorgung grüner und kohlenstoffarmer Energie zu koordinieren. Nach Angaben der Clean Energy Administration wird die weltweite Nachfrage nach fossilen Brennstoffen innerhalb weniger Jahre ihren Höhepunkt erreichen, und die aktuelle Energiekrise könnte einen Wendepunkt für die Entwicklung sauberer Energie darstellen und den Übergang zu sauberer Energie beschleunigen. Der neue Trend bei der Entwicklung der Elektrizitätsversorgung in China ist in Abb. 7 dargestellt. Der Anteil der in China installierten Kohleenergie wird voraussichtlich von 49 Prozent im Jahr 2021 auf 31 Prozent im Jahr 2025 sinken, was ebenfalls auf einen grünen und kohlenstoffarmen Übergang folgt. Daher ist eine saubere Transformation die unvermeidliche Richtung und der internationale Trend der künftigen Energieentwicklung, und sie ist auch die einzige Möglichkeit für China, seine CO2-intensive Stromversorgungsstruktur zu ändern.

Installierte Stromstruktur im Jahr 2021 und Stromtrend im Jahr 2025.

Vor 2020 wurde die Stromerzeugung in China von Kohle dominiert, was zu Überkapazitäten bei der Kohlestromerzeugung und schwerwiegender Umweltverschmutzung führte. Von 2021 bis 2030 wird die Kohleverstromung weiterhin eine grundlegende Rolle bei der Kohleumwandlung, der elektrischen Wärmeversorgung usw. spielen. Zwischen 2031 und 2050 wird es sich bei der Kohleverstromung lediglich um eine „anpassende Stromversorgung“ handeln. Mit dem Ziel, bis 2030 den CO2-Höhepunkt zu erreichen und bis 2060 CO2-neutral zu sein, wird China seinen sauberen Übergang und seine Umweltentwicklung beschleunigen. Saubere erneuerbare Energien werden nach und nach den Großteil der Stromversorgung ausmachen. Mit anderen Worten: Bis 2030 ist China immer noch stark auf Kohlekraft angewiesen und wird wahrscheinlich weiterhin erhebliche Emissionen aus CO2-Fußabdruck, ökologischem Fußabdruck, Versauerungspotenzial, Eutrophierungspotenzial, HTC und HTN aufweisen, mit Verbesserungen nur in den Provinzen mit sauberer Energie. Nach 2030 werden durch den sinkenden Anteil der Kohleverstromung die Werte CO2-Fußabdruck, ökologischer Fußabdruck, Versauerungspotenzial und Eutrophierungspotenzial sinken. Gleichzeitig könnte die Entwicklung sauberer und erneuerbarer Energien zur Hauptstütze von HTN und HTC in China werden und es Elektrofahrzeugen ermöglichen, die Sauberkeit voranzutreiben.

In diesem Artikel werden die Auswirkungen von 11 Gruppen von LIBs, die in Mini-Elektrofahrzeugen installiert sind, auf 11 Umweltindikatoren in 5 Regionen ausführlich diskutiert. Die Ergebnisse zeigen Folgendes:

In China betriebene Akkus werden einen höheren Umweltpotenzialwert von CF, EF, AP, EP, HTC und HTN erzeugen. Batteriesätze, die in Europa betrieben werden, werden einen höheren WF- und POFP-Wert erzeugen, während der Betrieb in Japan einen höheren Umweltbelastungswert von ADP, ODP und ETX erzeugen wird. Der Einsatz von Elektrofahrzeugen hat in verschiedener Hinsicht positive und erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt für die oben genannten Länder und Regionen. Elektrofahrzeuge in Europa können den Wert von CF, EF, HTC und HTN am besten reduzieren. Elektrofahrzeuge in Japan werden den Wert von WF am besten senken. In China hingegen bringen Elektrofahrzeuge die Reduzierung von ADP und ETX am besten mit sich. Um das während des Betriebs erzeugte ODP und POFP zu reduzieren, sind Elektrofahrzeuge die besten in den USA.

Anhand der Umweltbelastungswerte jeder Region lässt sich feststellen, dass ein Zusammenhang zwischen der Zusammensetzung der Machtstruktur und den Umweltindikatoren besteht. Die Kohlestromerzeugung in der Stromstruktur kann sich auf die von den Batteriepaketen im laufenden Betrieb erzeugten CF, EF, AP und EP auswirken. Die Stromerzeugung aus Kernenergie kann den WF der Batteriepakete während des Betriebs beeinflussen. Die Stromerzeugung aus Erdgas in der Stromstruktur kann den ADP der Batteriepakete während des Betriebs beeinflussen. Allerdings handelt es sich beim Green Property Index um einen umfassenden Index, der nicht nur den Einfluss der wichtigsten Stromquellen in der Region berücksichtigen sollte, sondern auch die Rolle anderer Stromerzeugungsarten nicht außer Acht lassen darf. Während der Betriebsphase ist der Akku mit dem höchsten Umweltkennwert Li-S, während LMO/NMC-C den niedrigsten Umweltkennwert aufweist. Dieses Ergebnis zeigt, dass die Massenenergiedichte der Schlüssel ist. Bei gleicher Batteriekapazität und höherer Massenenergiedichte ist das Gewicht des Batteriepakets geringer und je weniger elektrische Energie verbraucht werden muss, um die Batterie während der Nutzungsphase zu transportieren, desto umweltfreundlicher ist die Batterie.

Wie aus den Forschungsergebnissen hervorgeht, hat die Kohlekraft in China derzeit einen erheblichen CO2-Fußabdruck, einen erheblichen ökologischen Fußabdruck, ein Versauerungspotenzial und ein Eutrophierungspotenzial, und ihre Energiestruktur ist der nachhaltigen Entwicklung von BEV nicht förderlich. Erwähnenswert ist, dass China einen sauberen Übergang in der Stromerzeugung anstrebt. In Zukunft soll ein Beziehungsmodell zwischen Machtstruktur und Auswirkungsindex erstellt werden, um die Auswirkungen verschiedener Änderungen der Machtstruktur auf Chinas Umwelt zu simulieren und die optimale Kombination zu finden, die für die nationalen Bedingungen Chinas geeignet ist, damit BEV in China umweltfreundlich fahren kann .

Die in der Studie vorgestellten Originalbeiträge sind im Artikel enthalten, Rückfragen können an den entsprechenden Autor gerichtet werden.

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Die Autoren möchten den folgenden Mitwirkenden danken: (1) der National Natural Science Foundation of China (Nr. 52074037); (2) Nationales Schlüsselprogramm für Forschung und Entwicklung Chinas (2021YFB2401800).

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Hongliang Zhang und Bingya Xue.

School of Management and Economics, Zentrum für Energie- und Umweltpolitikforschung, Beijing Institute of Technology, Peking, 100081, China

Hongliang Zhang & Yuchen Hu

Abteilung für Energie- und Umweltmaterialien, School of Materials Science and Engineering, Beijing Institute of Technology, Peking, 100081, China

Bingya Xue, Songnian Li, Yajuan Yu, Zeyu Chang, Haohui Wu, Lai Chen und Yuefeng Su

Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center, Chongqing, 401120, China

Yajuan Yu, Lai Chen & Yuefeng Su

Beijing Automotive Technology Center, Peking, 100163, China

Xi Li

Hochschule für Umweltwissenschaften und -technik, Beijing Forestry University, Peking, 100083, China

Kai Huang

Abteilung für Bau- und Ressourceningenieurwesen, Dalhousie University, Halifax, B3H4R2, Kanada

Lei Liu

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Alle Autoren haben zur Konzeption und Gestaltung der Studie beigetragen. Konzeptualisierung, Materialvorbereitung, Datenerfassung und Methodik wurden von [ZH], [XB] und [WH] durchgeführt. Datenkuratierung und Methodik wurden auch von [HY], [CZ], [LX] und [LL] durchgeführt. Das Manuskript wurde von [LS], [XB] überarbeitet. Die formale Analyse und der erste Entwurf des Manuskripts wurden von [XB] verfasst. Software, Untersuchung, Überprüfung und Bearbeitung, Validierung, Ressourcen, Projektverwaltung und Finanzierungseinwerbung wurden von [YY] durchgeführt. Aufsicht, Begutachtung und Bearbeitung, Validierung und Finanzierungseinwerbung wurden ebenfalls von [HK], [CL] und [SY] durchgeführt. Alle Autoren kommentierten frühere Versionen des Manuskripts. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Yajuan Yu.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Zhang, H., Xue, B., Li, S. et al. Umweltverträglichkeitsprüfung über den gesamten Lebenszyklus batteriebetriebener Elektrofahrzeuge auf globaler und regionaler Ebene. Sci Rep 13, 7952 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35150-3

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Eingegangen: 12. April 2023

Angenommen: 13. Mai 2023

Veröffentlicht: 16. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35150-3

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