電池のライフサイクル環境影響評価 - 煙台ピークスフィアソリューション株式会社

Scientific Reports volume 13、記事番号: 7952 (2023) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

リチウムイオン電池パックは電気自動車の重要な部品であり、使用段階で一定の環境影響を及ぼします。総合的な環境への影響を分析するために、異なる材料で構成された 11 個のリチウムイオン電池パックが研究対象として選択されました。環境負荷を定量化するライフサイクル評価法とエントロピー重み付け法を導入し、環境電池の特性に基づいた多段階の指標評価体系を確立しました。結果は、Li-S バッテリーが使用段階で最もクリーンなバッテリーであることを示しています。さらに、電力構造の観点から、中国でバッテリーパックが使用される場合、二酸化炭素排出量、エコロジカル・フットプリント、酸性化の可能性、富栄養化の可能性、人体毒性の癌、および人体毒性の非癌性が他の 4 つの地域よりもはるかに高くなります。中国の現在の電力構造は電気自動車の持続可能な発展には適していませんが、電力構造の最適化により中国での電気自動車のクリーンな走行が実現すると期待されています。

運輸産業は急速に発展しており、経済的および社会的発展において特に重要な役割を果たしています1。同時に、多くの化石燃料を消費し、深刻な環境汚染を引き起こします2。 IEA (2019) は、世界の CO2 排出量の約 3 分の 1 が運輸部門によるものであると報告しています3,4。世界最大の二酸化炭素排出国として、中国は近年、深刻なエネルギーおよび環境問題に対処する必要がありました5。世界の運輸業界における膨大なエネルギー需要と環境圧力を軽減するために、運輸部門の電化は汚染物質の排出を削減するための重要な対策の 1 つと考えられています6、7、8。したがって、クリーンで持続可能なエネルギー車両、特に電気自動車（EV）の開発は、自動車業界において有望な選択肢となっています9。

こうした中、2001年9月に新エネルギー車が国家「863」計画に盛り込まれ、その後「EV重点科学技術プロジェクト」が発足し、中国のEV研究開発がスタートした。第 12 次 5 か年計画 (2010 ～ 2015 年) 以来、中国政府は旅行をよりクリーンにするために EV の使用を促進することを決定しました。しかし、深刻な経済危機により、すべての国がエネルギー危機、化石燃料価格の上昇、高い失業率、インフレの上昇という問題に直面しており、これらは社会の心理、人々の購買力、政府の意思決定に影響を与えています。そのため、EVに対する人々の認知度や受容性は高くなく、EVの早期市場普及が妨げられている10。これは、中国政府が EV の開発を促進するために一連の政策措置と財政的奨励策を展開しているときに行われました11。 2013 年以来、中国は EV 購入に対する補助金政策を実施している12。 2021年1月1日から2022年12月31日まで、購入した新エネルギー車は自動車取得税が免除されます。短期的には、価格差を縮小するための補助金や充電インフラの開発などの政府の措置により、EV の消費が増加すると考えられます13。

近年の中国におけるEVおよび燃料車の販売・保有状況を図1に示します。特にここ2年間で中国におけるEVの販売・保有台数が増加していることがわかります。対照的に、燃料車の販売は減少し続けており、保有台数の増加傾向は鈍化している。つまり、規制や環境意識の覚醒に伴い、従来型燃料車の販売推移はEVとは逆であり、EVの普及率は急速に高まっている7,14。 (LIB) は、軽量、優れた性能、高エネルギー密度、高出力という利点により、EV 分野での第一の選択肢となっています15、16、17、18、19。さらに、LIB は電池エネルギー貯蔵システム 20 の主要技術として、エネルギーの持続可能性と炭素排出量の大幅な削減に大きな可能性を秘めています 21。

2018年から2022年9月までのEVおよび燃料自動車の販売および所有。

EVは普及の過程でゼロエミッション車とみなされることがありますが、EVの生産や電池パックの使用は環境に大きな影響を与えます。したがって、最近の研究では、EV の環境上の利点に重点が置かれています 22。 EV の 3 つの段階 (生産、使用、リサイクル) について多くの研究が行われています。例えば、Feng et al.23 は、中国の EV 市場で最も広く使用されている 3 つのリチウムニッケルコバルトマンガン酸化物 (NCM) 電池とリン酸鉄リチウム (LFP) 電池を研究対象とし、これら 3 つの具体的な分析を実施しました。ライフサイクルアセスメント（LCA）に基づいた動力電池の製造、使用、リサイクルの段階。その結果、LFP バッテリーは全体的な条件下で NCM バッテリーよりも優れた環境性能を持っていますが、使用段階でのエネルギー効率はリサイクル価値の高い NCM バッテリーよりも劣ることがわかりました。

生産段階に関して、Hao et al.24 は、LCA フレームワークを確立することにより、中国での LIB の生産からの GHG 排出量を推定しました。最も一般的に使用される 3 種類の LIB (LFP バッテリー、NMC バッテリー、LMO バッテリー) の場合、28 kWh バッテリーの生産による GHG 排出量は、CO2 換算で 3,061 kg、CO2 換算で 2,912 kg、CO2 換算で 2,705 kg です。それぞれeq。

使用段階では、Zeng ら 25 は、純粋な BEV およびプラグインハイブリッド EV の環境への影響を従来の内燃エンジン車と比較するために、中国の BYD Qin Pro シリーズモデルを例として使用しました。その結果、中国の現在の平均的な電力構造で駆動されるBEVとプラグインハイブリッドEVは、ガソリンICEVと比較して、地球温暖化係数をそれぞれ23%と17%削減できることが示された。

回収および再利用の段階では、Koroma ら 26 がバッテリーのリサイクルと組み合わせた 3 つの異なるシナリオについて LCA を実施し、リサイクルによって EV の気候への影響がほぼ 8% 削減され、人体への毒性と鉱物資源の不足が約 22% 削減されることを発見しました。それぞれ25%と25%です。 Yang et al.27 は、LCA を使用して、通信基地局で廃棄 LIB を再利用する環境上の実現可能性を研究しました。結果は、選択したすべてのカテゴリにおいて、EV LIB の二次使用が鉛蓄電池の使用よりも環境への影響が少ないことを示しています。

EVは「ゼロエミッション」車と呼ばれているが、その通説に対して新たな議論が起きている。純粋な EV は使用過程で温室効果ガスを直接排出しませんが、その環境負荷は間接的に電力構造に伝達されます。つまり、充電の勢力構造は各環境指標に影響を与える重要な要素である。また、EVの使用段階を個別に調査した論文はほとんどなく、路上での走行状態を分析する必要がある。最後に、路上での「ゼロエミッション」に近づくために電力構造をどのように調整できるかについて、より貴重なアドバイスが必要です。したがって、使用段階におけるバッテリーパックの環境への影響については、さらに研究する価値があります。この観点から、本研究は電池使用の影響に焦点を当て、LCA統合環境システムを構築する。

この研究では、フットプリントファミリー、資源枯渇および有毒損傷の指標に基づいて、11種類のEVバッテリーパックと5つの地域を選択して、さまざまな種類のLIBの環境負荷を評価し、バッテリーパックカテゴリの優位性と重要性を測定しました。電力ネットワーク構造の。さらに、バッテリーパックの総合的な環境影響を評価するために、無次元の環境特性指標が確立されました。結果は、Li-S バッテリーが使用段階で最もクリーンなバッテリーであることを示しました。さらに、動作領域の電気構造は、バッテリーパックの潜在的な環境影響にとって重要な要素です。電力構造の観点から見ると、中国の石炭火力発電は現在、二酸化炭素排出量、環境負荷、酸性化の可能性、富栄養化の可能性が顕著にあります。中国の現在の電力構造は電気自動車の持続可能な発展には適していませんが、電力構造の最適化により中国での電気自動車のクリーンな走行が実現すると期待されています。

地域ごとに電力構造が異なるため、電力部門の脱炭素化能力は一貫しておらず、環境への影響も異なります。この研究では、使用段階において、EV が 5 つの異なる地域を走行することを想定し、地域の電力構造がバッテリーパックの環境特性に及ぼす影響を分析します。軽自動車は他のモデルと比較して、バッテリー容量が小さく、エネルギー需要が少なく、小型で利便性が高いという特徴があり、短距離の運転に適しており、プロモーションに有利です。したがって、この研究では、ミニ EV の総合的な環境への影響のみを調査しました（ミニカーの重量は 1100 kg、バッテリー容量は 17.7 kWh、エネルギー需要は 96.8 Wh km−1）。

製品のライフサイクルに関連するエネルギー需要と排出量を評価する科学的手法 28 として、LCA は製品の環境特性分析と意思決定支援に広く使用されています。 LCA は、目的と範囲の決定、インベントリ分析、評価影響分析と結果、評価結果の解釈または最適化の 4 つの段階に分かれています29。この研究では、EV バッテリーパックのフットプリントファミリー、資源枯渇、有害損傷を LCA 手法によって包括的に評価しました。

本研究では、11種類の電池を研究対象として選定し、5地域の電力構造における環境への影響を分析した。研究対象はEVの使用プロセスであり、自動車やバッテリーの製造は含まれず、バッテリーを充電して道路を走行するプロセスのみが対象となる。電池の環境影響の評価単位は一定の距離とした。異なるバッテリーを搭載した EV が同じ走行距離を走行する場合、それぞれのバッテリー容量は異なります。電力はEVが充電中に吸収する電気エネルギーから得られます。その電力は、石炭、原子力、水力などのエネルギー源から得られます。したがって、さまざまなバッテリーのサポート下では、それぞれの電力に応じて一定の走行距離が得られることがわかります。したがって、機能単位を単位あたりの移動距離として定義します。

一般的に使用されている市販のバッテリーパックのタイプはLFPとNMCであるため、2種類のLFP（LFP正極材料の組成と割合に応じて）、3種類のNMC（ニッケルの3つの活物質の異なる組成比に応じて）、コバルトとマンガン、およびカソード材料の異なる割合）と、ナノアノード材料（シリコンナノワイヤとシリコンナノチューブ）と組み合わせた 2 種類の NMC 電池が選択されました。さらに、正極活物質としてLMOを含む1種類の電池パック、LMOとNMCを含む複合正極材料電池1種類、および硫黄を含む2種類のLIBも選択されました。したがって、本研究では、LFPx-C30、LFPy-C31、NMC-C31、NMC442-C30、NMC111-C32、NMC-SiNT33、NMC-SiNW34、LMO-C35、LMOの11種類のLIBパックを調査対象とした。 /NMC-C36、Li-S37、FeS2SS38。

バッテリーパックは、そのコンポーネントに応じて、LFP、NMC、LMO、LMB の 4 つのカテゴリに分類できます。具体的な情報:

LFP: LFPx-C、負極にグラファイトを使用したリン酸鉄リチウム酸化物電池。電池パックのエネルギー密度は 88 Wh kg−1、充放電エネルギー効率は 90%。 LFPy-C、負極に黒鉛を使用したリン酸鉄リチウム酸化物電池。x と y は異なる電池の種類のみを表し、充放電効率は 95%、消費電力は 100 km あたり 15 kWh です。

NMC: NMC-C、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物 (LiNixMnyCo (1-x–y) O2) と黒鉛負極材料の組み合わせ。充放電効率は 99%、電力消費量は 100 km あたり 13 kWh でした。 NMC442-C、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物 (LiNi0.4Mn0.4Co0.2O2) とグラファイトアノード材料を組み合わせたバッテリーパックのエネルギー密度は 112 Wh kg−1、充放電エネルギー効率は 90% です。 NMC111-C、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物 (LiNi0.33Mn0.33Co0.33O2) と黒鉛負極材料を組み合わせたもので、エネルギー容量は 26.6 kWh、電池効率は 95% ～ 96% です。 NMC-SiNT、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物 (LiNixMnyCo (1-x–y) O2) とシリコンナノチューブアノード材料を組み合わせたもので、重量エネルギー密度は 199 Wh kg−1、充放電効率は 90% です。 NMC-SiNW、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物 (LiNixMnyCo (1-x-y) O2) とシリコンナノワイヤアノード材料を組み合わせたバッテリーパックの総重量は 120 kg、エネルギー容量は 43.2 kWh です。

LMO: LMO-C、グラファイト陽極材料と結合したマンガン酸化リチウム (LiMn2O4)、電池重量は 300 kg、電池容量は 34.2 kWh でした。 LMO/NMC-C、黒鉛負極材料 (LiMn2O4 および LiNi0.4Mn0.4Co0.2O2) と組み合わせたリチウムマンガン酸化物。公称容量は 11.4 kWh で、約 140,000 km の走行に使用できます。

LMB: Li-S、元素硫黄と結合したリチウム金属、その総エネルギー容量は 61.3 kWh、充電効率は 95%。 FeS2SS、正極に硫化鉄（FeS2）を使用した全固体リチウム電池。アノードにはリチウム金属。固体電解質には硫化リチウム（Li2S）と五硫化リン（P2S5）を使用しており、比容量は182Wh kg−1、エネルギー容量は80kWhです。

LIB の環境への影響を評価する研究では、総走行距離が 150,000 km ～ 200,000 km であると想定されています34。この検討では、EVのバッテリーの航続距離は18万kmと想定しており、使用期間中のバッテリー交換は考慮していない。検討の境界範囲は電池パックの使用段階であるため、機能単位を1kmとし、単位走行距離に基づいて使用段階における動力用電池パックの環境影響を算出する。基本的なシナリオのパラメーターを表 1 に示します。

運用段階では、地域分析により、さまざまな電力の組み合わせが分析結果に与える影響の違いが強調されます。したがって、EV用電池パックの使用においては、電源構造が環境排出量に大きく影響します。 EVの使用段階の地域を世界、中国、日本、欧州、米国の5地域に分けて分析する。

使用段階では、バッテリー（EV輸送用の電力を供給するため）の電力損失、バッテリーを輸送するために車両が必要とする追加電力、および車両の動作中に消費されるエネルギーが考慮されます。バッテリー使用プロセスは、基本シナリオの仮定に基づいて計算されます (表 1)。

バッテリーの充電効率による電力損失 (\({EL}_{be}\)):

ここで、\({EL}_{be}\) はバッテリー充電による電力損失 (kWh) を表します。 \({D}_{v}\) は電気自動車の走行距離、km です。 \({CEL}_{drm}\) は 1 キロメートルあたりの EV の電力消費量、kWh km−1 を表します。\(\etac\) はバッテリーの効率 (%) です。

バッテリーの輸送による追加電力 (ELex):

ここで、 \({EL}_{ex}\) はバッテリーを輸送するために必要な追加電力 (kWh) を表します。 \({W}_{b}\) はバッテリーパックの重量 (kg) です。 \({W}_{v}\) は EV の重量、kg です。 \({CEL}_{w}\) は、エネルギー消費とバッテリー輸送の直接的な関係 (重量エネルギー比: 基本シナリオでは 30%)、% を表します。

バッテリー寿命中に消費されるエネルギー (ELu) は次のとおりです。

ここで、Elu はバッテリー寿命中に消費されるエネルギー (kWh) を表します。 \({CA}_{b}\) はバッテリーパックの容量、kWh です。 \({D}_{r}\) は EV の 1 サイクルあたりの走行距離、km Charge − 1 を表します。

バッテリーパックの使用段階のエネルギーは、電力損失、余剰電力、消費電力から構成されます。 2018年の地域別の利用段階と発電構造のフレーム図を図2に示します。

2018 年のさまざまな地域の使用段階と発電構造のフレーム図 (データ出典: http://bp.com/statsreview)。

上記の式に従って、電気自動車が走行段階で消費する総電気エネルギーが計算され、Simapro ソフトウェアに入力されます。地域の電力構造に応じて、発電過程における排出量の３段階の指標値を算出することができる。

この研究では、国内外の文献を参照して、代表的な3レベル指標の11グループを選択し、資源枯渇、フットプリントファミリー、および有毒被害の2レベルの包括的な指標の3つのグループに分けました。総合環境評価指標を図3に示します。

総合的な環境評価指標。

バッテリーパック全体の環境特性を評価するために、フットプリントファミリー、資源の枯渇、有害な損傷などの第2レベルの指標に基づいて総合的な指標、すなわち環境特性指数を構築しました。

複数の指標による評価システムでは、各指標の単位、次元、桁数が異なるため、指標の比較や分析が不便なことがよくあります。統合されたデータ処理により、主要指標のさまざまな側面が評価結果に影響を与えるのを防ぐことができます。構築された総合環境評価システムの指標を見るとわかるように、システム内の指標はすべて逆指標であり、正の標準化式は次のとおりです。

式中の \({X}_{ij}\) は、i 番目のバッテリーの j 番目の 3 レベルインデックスの元のデータを表します。 i はさまざまなタイプのパワーパックを表します (i = 1、2…11)。 j はインデックスデータのカテゴリ (j = 1, 2 … 11) です。 \({Z}_{ij}\) は、i 番目のタイプのバッテリーの j 番目のインデックスの標準化された値です。このうち、\({Z}_{ij}\) の値は 0 から 1 までの値になります。値が大きいほど、この指標のデータは良好になります。

エントロピー重み法は、客観的な重み付け法です。具体的な使用プロセスでは、各インデックスのデータ分散度に応じて情報エントロピーを使用して各インデックスのエントロピー重みを計算し、各インデックスに応じてエントロピー重みを修正して、相対的に客観的なインデックスの重みを取得します。。エントロピーは、システムの無秩序度やデータが持つ有効な情報を測定し、指標の重み値を決定するために使用されます。指数の情報エントロピーが小さいほど、指数値の変動度が大きく、指数が提供する情報が多いことを意味するため、総合評価においてより大きな役割を果たすはずであり、重みが高くなります。。今回の研究では、重量の導入により基礎的な調査手法は変更せず、LCAの計算結果を整理し、電池パックの環境影響を総合的に分析し、より精度の高い結果を得ることができました。

データセットの情報エントロピーは次のとおりです。

ここで \({P}_{ij}=\frac{{Z}_{ij}}{{\sum}_{i=1}^{n}{Z}_{ij}}\)、\ の場合({P}_{ij}=0\)、\(\interpret{{\math{P}}_{\math{ij}}\to 0}{\math{lim}}{P}_{ij }\mathrm{ln}{P}_{ij}=0\)

インジケーターの対応する重みは次のとおりです。

ここで、 \({S}_{j}\) はデータセットの情報エントロピーであり、 \({y}_{j}\) はインジケーターの対応する重みです。

各環境指標の重みの計算にはエントロピー重み法が使用されます。図 4 は、地球地域環境特性指標の指標の組み合わせとその重み付け値を示しています。

地球規模の地域環境特性指標の指標の組み合わせとその重み付け値。

11 個の第 3 レベル指標の中で、カーボンフットプリントの重量値が最も大きく、POFP の重量値が最も小さく、バッテリーパックの環境影響評価においてカーボンフットプリントが環境パフォーマンスの重要な参照指標の 1 つであることを示しています。

11 の影響指標は、それぞれの分野でのバッテリー排出の可能性を反映しています。環境特性指数は、使用段階におけるバッテリーパックの総合的な環境影響、つまり全体的な環境条件に対する11の影響指標の清浄度を反映します。環境特性指数が高いほど、バッテリーパックが自然環境に及ぼす悪影響が小さくなり、運転プロセスがクリーンになります。環境特性指数の算出方法は以下のとおりです。

ここで、\({E}_{i}\) は i 番目のバッテリーパックの環境特性指数です。

軽自動車の使用段階では、同じエリアにあるすべてのバッテリーパックのフットプリントファミリー、資源の枯渇、および有害な損傷の潜在的な値は、使用段階で大きく変化しませんでした。そこで、11 種類の電池の各指標の平均値を地域間比較とした。基本シナリオの使用段階において、5つの地域におけるフットプリントファミリーの環境影響値、資源の枯渇、ミニモデルのバッテリーパックによって発生する有毒損傷を図5に示します。

フットプリントファミリー、資源の枯渇、有毒損傷は、使用段階における軽自動車用バッテリーパックの価値に影響を与えます。

図5aに示すように、EVは走行エリアの不一致により、間接的にさまざまな程度の環境影響を引き起こす可能性があります。世界平均の環境負荷値は、地域間の自動車の使用段階における環境性能を評価するための参考基準として利用できる可能性がある。中国と日本の Mini モデルは、二酸化炭素排出量 (CF) とエコロジカルフットプリント (EF) に影響を与える値が高く、世界基準よりも高い値を生成する可能性があります。対照的に、欧州地域で発生するCFとEFの影響値は最も低く、これは間接的に中国と日本でのEVの使用が環境に優しくないことを示している。その理由は主に地域の権力構造の違いによるものでした。例えば、中国の石炭火力発電比率は5地域の中で最も高く66.54％であり、温室効果ガスの発生量は世界平均よりも多かった。バッテリーパックの EF と CF の領域パターンは類似していました。したがって、中国と日本は温室効果ガス排出量をさらに削減するために電力構造を最適化する必要がある。

水フットプリント（WF）の観点から見ると、世界的な影響が低いのは日本だけでしたが、他の国や地域、特にヨーロッパと米国では水の消費量が平均を上回っていました。これは主に、原子力が電力構成の約 5 分の 1 を占めているのに対し、欧州と米国では世界では 10.15% であるためです。電源構造における石炭の生成は、使用段階でのバッテリーパックの CF および EF に影響を与える可能性があると推測できます。核構造は、使用中にバッテリーパックの EF に影響を与える可能性があります。

図5bに見られるように、資源枯渇指標の影響値は地域によって異なり、小さな指標間には一貫性がありませんでした。非生物的枯渇係数（ADP）の値は、中国で走行しているミニモデルのバッテリーパックが最も低く、日本のバッテリーパックが最も高く、ADPの点で中国の方が環境性能が優れていることが示された。日本と米国では天然ガス発電の割合が35～37％と他の3地域よりも高いのに対し、中国では3.28％にとどまった。天然ガス発電の割合は、5 つの地域で EV が発電する ADP の影響値と同様でした。したがって、動力構造における天然ガスの発生が、運転段階中のバッテリーパックの ADP に影響を与える可能性があると推測されました。

異なる地域において、EV バッテリーパックによって生成される酸性化電位と富栄養化電位の値は一定の規則性を持っていました。酸性化ポテンシャル（AP）と富栄養化ポテンシャル（EP）の値は中国が最も高い状態を示し、ヨーロッパの値は最も低かった。したがって、欧州と米国のEVは、酸性化係数と富栄養化係数の点で優れた環境性能を持っていました。電源構成については、石炭発電構成が高い中国では酸性化電位と富栄養化電位が高く、電源構成内で石炭発電を行うことにより、運転中の電池パックが発生する酸性化電位と富栄養化電位が上昇する可能性があると推測されました。ステージ。

オゾン層破壊係数（ODP）は中国と米国の世界平均に近く、ODPの値が最も高かった地域は日本でした。 EV の光化学オキシダント生成係数 (POFP) 値はヨーロッパが最も高く、米国では非常に低かった。各地域の環境影響の法則の影響を受け、複数の発電構造の相乗効果の結果としてオゾン層破壊や光化学酸化につながる実際の発電構造を特定することは困難でした。資源枯渇指標のうち、地域ごとに走行するEVの環境潜在力は異なり、米国の酸性化潜在力、富栄養化潜在力、ODP、POFPの値は世界平均よりも低かった。言い換えれば、米国の運輸部門におけるEVの実際の資源消費量は世界平均よりも低かったが、これはおそらく米国の電力構造において比較的バランスのとれた電源によるものであると考えられる。

基本シナリオの実行段階で、5つの地域でミニモデルのバッテリーパックによって発生する有害な損傷の環境影響値を図5cに示します。異なる地域におけるヒト毒性癌 (HTC) とヒト毒性非癌 (HTN) の変動傾向は一貫しており、対応する評価バッテリーパックにおける HTN の衝撃値は、HTC の衝撃値より平均 6 ～ 8 倍高かった。走行段階では、ミニモデルのEVバッテリーパックのHTCとHTNの衝撃値は中国で最も高かったが、欧州では最も低かった。生態毒性 (ETX) については、結論はまったく異なりました。運輸部門では、日本のEVが走行中に生成する実際のETXは世界平均値の2倍に達する可能性があり、ETX価値が最も高い地域に属し、中国が最も低かった。

電力構造の間接的な環境影響に従って,環境特性指標を使用して,車両走行段階におけるバッテリパックの環境保護度を分析することができた。その結果、異なる地域の環境特性指数にはほとんど差がなく、異なるバッテリーパックを組み立てた場合でも分布則はほぼ同じであることがわかりました。地域ごとに異なる電池パックを搭載したEVの環境特性指数を図6に示します。

地域ごとに異なる電池パックを搭載したEVの環境特性指標。

環境特性指数はプラスの指数です。数値が大きいほど環境性能が優れていることを示します。 Li-S 電池パックが最もクリーンであり、LMO/NMC-C が最も環境負荷が大きかった。 EVの電池パックが消費する電力量が多いほど、電力構成に非クリーンエネルギー構造が存在することによる環境負荷が大きくなり、環境特性が低下します。一般に、バッテリーパックの環境特性指数は、大きいものから小さいものへと分類されます: Li-S、NMC-SiNT、FeS2SS、NMC-C、NMC-SiNW、NMC442-C、NMC111-C、LFPy-C、LFPx-C、 LMO-C、LMO/NMC-C。

電池構成の観点から見ると、LMB タイプの 2 種類の電池が最も環境特性指数が高く（リストのトップは Li-S 電池、3 位が FeS2SS です）、つまり最もクリーンです。使用段階では緑色になります。これは主に、このようなバッテリーは同じ容量に対してエネルギー密度が高く、重量が軽いため、路上での消費電力が少なくなるからです。さらに、NMC-SiNT は FeS2SS よりも高い質量エネルギー密度を持っています。また、図６から、ＮＭＣ－ＳｉＮＴの総合環境特性指数がＦｅＳ２ＳＳよりも大きいことがわかる。一般に、NMC バッテリーの質量エネルギー密度は LFP バッテリーの質量エネルギー密度よりも高く、この論文でも同様です。したがって、LFPy-C および LFPx-C 電池の環境特性指数は、NMC 電池に比べて小さくなります。次に、NMC 電池の比較分析により、正極の観点から、NMC442-C と NMC111-C のニッケル、マンガン、コバルト成分のモル比が異なることがわかりました。その中でも、NMC442-C は NMC111-C よりもニッケル含有量が高いため、エネルギー密度が高く、よりクリーンな環境影響をもたらします。負極の観点から見ると、NMC-SiNT、NMC-C、NMC-SiNW の 3 種類の電池の電池構成要素が異なります。 NMC-SiNTは負極としてシリコンナノチューブを使用し、NMC-Cは負極としてカーボンを使用し、NMC-SiNWは電池の負極としてシリコンナノワイヤを使用するため、3つの電池は異なる環境特性を備えています。最後に、LMO 電池、特に LMO/NMC-C は環境特性指数が最も低く、つまり環境保護値が最も低くなります。

昨年、世界的なエネルギー転換とエネルギー不足が同時に起こりました。世界中の国々は、グリーンかつ低炭素のエネルギー開発とエネルギー供給を調整するために最善を尽くしてきました。クリーンエネルギー局によると、化石燃料の世界的な需要は数年以内にピークに達し、現在のエネルギー危機はクリーンエネルギー開発の転換点となり、クリーンエネルギーへの移行が加速する可能性がある。中国における電力開発の新たな傾向を図 7 に示します。中国で設置されている石炭火力発電の割合は、2021 年の 49 パーセントから 2025 年には 31 パーセントに低下すると予想されており、これもグリーン化と低炭素化への移行を経ています。したがって、クリーン変革は将来のエネルギー開発の避けられない方向性であり、国際的な傾向であり、中国にとって高炭素電力供給構造を変える唯一の方法でもある。

2021 年の設置された電力構造と 2025 年の電力動向。

2020年以前、中国の発電は石炭が主流であり、石炭発電の過剰設備と深刻な汚染をもたらしました。 2021 年から 2030 年にかけて、石炭火力は依然として石炭転換や電気暖房供給などにおいて基本的な役割を果たします。 2031年から2050年までの間、石炭火力は単なる「調整電源」となる。中国は「2030年までにカーボンピーク、2060年までにカーボンニュートラル」を達成することを目標に、クリーン移行と環境開発を加速する。クリーンな再生可能エネルギーが徐々に電力供給の大半を占めるようになるでしょう。言い換えれば、2030年まで中国は依然として石炭火力に大きく依存しており、二酸化炭素排出量、エコロジカル・フットプリント、酸性化の可能性、富栄養化の可能性、HTCおよびHTNによる大幅な排出を維持する可能性が高く、改善が見られるのはクリーンエネルギー地域のみである。 2030 年以降、石炭火力発電の割合が減少すると、二酸化炭素排出量、生態学的フットプリント、酸性化の可能性、富栄養化の可能性の値が減少します。同時に、クリーンで再生可能エネルギーが主流になることで、中国の HTN と HTC が大幅に減少し、EV がクリーンさを推進できるようになる可能性があります。

本稿では、小型EVに搭載された11グループのLIBが5地域の11の環境指標に及ぼす影響について詳しく論じる。結果は次のことを示しています。

中国で稼働するバッテリーパックは、CF、EF、AP、EP、HTC、および HTN のより高い環境潜在価値を生み出します。欧州で稼働するバッテリーパックはより高い WF と POFP を生成しますが、日本で稼働するバッテリーパックはより高い ADP、ODP、ETX の環境影響値を生成します。 EV の使用は、さまざまな側面で上記の国や地域にプラスで重要な環境への影響をもたらします。ヨーロッパの EV は、CF、EF、HTC、HTN の価値を最もよく下げることができます。日本のEVはWFベストの値を下げることになる。中国では、EV が ADP と ETX の削減に最も効果的です。走行中に発生するODPとPOFPを削減するには、米国ではEVが最適です。

各地域の環境負荷値から、権力構造の構成と環境指標との間に相関関係があることがわかる。電力構造における石炭発電は、運転段階でバッテリーパックによって生成される CF、EF、AP、および EP に影響を与える可能性があります。原子力発電は、動作中のバッテリーパックの WF に影響を与える可能性があります。電力構造における天然ガス発電は、動作中のバッテリーパックの ADP に影響を与える可能性があります。しかし、グリーン不動産指数は総合的な指数であり、地域の主要電源の影響だけを考慮する必要はなく、他の発電方式の役割も無視することはできません。実行段階では、環境特性指数が最も高いバッテリーパックは Li-S ですが、LMO/NMC-C の環境特性指数は最も低くなります。この結果は、質量エネルギー密度が鍵であるために起こります。同じバッテリー容量とより高い質量エネルギー密度により、バッテリーパックの重量が軽くなり、使用段階でバッテリーを運ぶために消費される電気エネルギーが少なくなり、バッテリーはより環境に優しいものになります。

研究結果からわかるように、中国の石炭火力発電は現在、二酸化炭素排出量、生態学的フットプリント、酸性化の可能性、富栄養化の可能性が大きく、その電力構造はBEVの持続可能な発展に役立たない。中国が発電におけるクリーンな移行を達成しようと努力していることは言及に値する。将来的には、電力構造と影響指数の関係モデルを確立して、電力構造のさまざまな変化が中国の環境に及ぼす影響をシミュレートし、中国の国情に適した最適な組み合わせを見つけて、BEVが中国でグリーンドライブを推進できるようにすることが期待されています。。

この研究で紹介された元の寄稿は記事に含まれており、さらなる問い合わせは責任著者に問い合わせることができます。

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著者らは以下の貢献者に感謝の意を表したいと思います。(1) 中国国家自然科学財団 (No. 52074037)。 (2) 中国国家重点研究開発プログラム (2021YFB2401800)。

これらの著者、Hongliang Zhang と Bingya Xue も同様に貢献しました。

管理経済学部、エネルギー・環境政策研究センター、北京工業大学、北京、100081、中国

チャン・ホンリャン & ユーチェン・フー

北京工業大学材料科学工学部エネルギー環境材料学科、北京、100081、中国

Bingya Xue、Sonnian Li、Yajuan Yu、Zeyu Chang、Haohui Wu、Lai Chen、Yuefeng Su

北京工業大学重慶イノベーションセンター、重慶、401120、中国

Yajuan Yu、Lai Chen、Yuefeng Su

北京自動車技術センター、北京、100163、中国

シー・リー

北京林業大学環境科学工学院、北京、100083、中国

カイ・ファン

ダルハウジー大学土木資源工学科、ハリファックス、B3H4R2、カナダ

レイ・リウ

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著者全員が研究の構想と設計に貢献しました。概念化、資料の準備、データ収集、および方法論は [ZH]、[XB]、および [WH] によって実行されました。データのキュレーションと方法論も、[HY]、[CZ]、[LX]、[LL] によって実行されました。この原稿は [LS]、[XB] によって改訂されました。正式な分析と原稿の初稿は [XB] によって書かれました。ソフトウェア、調査、レビューと編集、検証、リソース、プロジェクト管理、資金調達は [YY] によって実行されました。監修、レビューと編集、検証、資金調達も[HK]、[CL]、[SY]によって行われました。すべての著者が原稿の以前のバージョンにコメントしました。著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

ヤジュアン・ユーへの対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Zhang、H.、Xue、B.、Li、S. 他。地球規模および地域レベルでのバッテリー駆動電気自動車のライフサイクル環境影響評価。 Sci Rep 13、7952 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-35150-3

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受信日: 2023 年 4 月 12 日

受理日: 2023 年 5 月 13 日

公開日: 2023 年 5 月 16 日

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

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