Energieerzeugung - GreenTech BW
Technology

Prospective Life Cycle Analysis

Zukunftsorientierte Ökobilanz für Innovationen: Potenziale früh erkennen, Investitionen absichern und nachhaltige Technologien strategisch bewerten.
Date:

Technology Check

Technology Readiness Level (TRL)

How ready is the technology?
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Market Readiness

When will the technology be ready for the market?
Heute
2030
2035
2040

Étendue

In which scope according to the GHG Protocol does the technology operate?
1
2
3

Economic Efficiency

What is the ratio of financial investment to generated benefit?
€
€€
€€€

Potential reduction in environmental impact

How much can the negative environmental impact be reduced by using this technology compared to conventional methods?
Groß Mittel Klein

Definition und Wirk-/Funktionsprinzip

Die Prospective Life Cycle Analysis, kurz pLCA, ist eine in die Zukunft gerichtete Ökobilanzierungsmethode. Dabei werden die Umweltwirkungen zukünftiger Technologien, Prozesse und Produkte unter Berücksichtigung zukünftiger technologischer Entwicklungen, Marktbedingungen und politischer Rahmenbedingungen bewertet.  Im Gegensatz zur klassischen LCA, die sich mit konkreten Prozessen und Produkten beschäftigt, ist die pLCA deutlich abstrakter und in die Zukunft orientiert. Sie bildet die Grundlage für strategische Innovations- und Investitionsentscheidungen und soll z. B. dabei helfen, Lock-in-Effekte möglichst frühzeitig zu erkennen.

Vergleichsmöglichkeiten bei der Anwendung von pLCAs - Schaubild
Schematische Darstellung der Vergleichsmöglichkeiten bei der Anwendung prospektiver Ökobilanzen unter Einbeziehung zeitlicher und technologischer Entwicklungen (Cucurachi, S., van der Giesen, C., & Guinée, J. (2018). Ex-ante LCA of emerging technologies. Sustainability, 12(3), 1192. https://doi.org/10.3390/su12031192)

SWOT analysis

What are the current strengths and weaknesses of the technology? What external developments (opportunities, risks) influence the technology?

Strengths

  • Geeignet für Technologien mit niedrigem TRL
  • Betrachtet sehr viele verschiedene Abhängigkeiten, die Einfluss auf zukünftige Entwicklungen haben
  • Frühzeitige Erkennung von Lock-in-Effekten und somit Verhinderung von Fehlentscheidungen und -investitionen
  • Hohe Relevanz für Klimastrategien und EU-Taxonomie

Weaknesses

  • Hohe Unsicherheiten bei der Aufstellung verschiedener Szenarien
  • Viel Know-how für die richtige Modellbildung erforderlich
  • Ergebnis ist stark abhängig von der Qualität des Modells
  • Keine eindeutige Aussage möglich, lässt Interpretationsraum

Opportunities

  • Unterstützung der industriellen Transformation
  • Unterstützung durch aktuelle Digitalisierungstransformation und Etablierung von KI-Tools
  • Bewertung neuer Schlüsseltechnologien und Produkte
  • Tool im Innovationsmanagement zur Bewertung sehr vieler Optionen

Threats

  • Fehlinterpretation der Ergebnisse aufgrund falscher Modelle oder Verständnis als Prognose
  • Viele der Annahmen werden nicht zutreffen, bspw. politische Rahmenbedingungen
  • Beeinflussung der Szenarien durch Modellgestaltung
  • Vertrauensverlust bei zu konträren Aussagen verschiedener Modelle

Erfolgsbeispiele

  • In Baden-Württemberg umgesetzt: Eine Studie des Karlsruher Instituts für Technologie zeigt, wie pLCA bereits in frühen Entwicklungsphasen genutzt werden kann, um die zukünftige Nachhaltigkeit von Technologien zur künstlichen Photosynthese und CO2-Entfernung zu bewerten. 
    Zum Erfolgsbeispiel
  • Das ifeu-Paper stellt das Konzept vor und erläutert, wie pLCA mithilfe angepasster ecoinvent-Daten umgesetzt werden kann.
    Zum Erfolgsbeispiel

Technologieanbieter

Mögliche Technologieanbieter aus Baden-Württemberg: Institut für Technikfolgen­abschätzung und System­analyse (ITAS) und ifeu - Institut für Energie- und Umweltforschung Heidelberg gGmbH

 

Source