紡織行業中有關生命周期評價的熱點綜述

王媛 王志斌 孫于茹 鐘磊 陳冠益

天津大學環境科學與工程學院 天津市 300350

1 背景介紹

紡織行業產生的廢水占全球廢水總量的20%，是廢水排放量第二大的行業，其排放的廢水具有pH 值高、COD變化大等特點，另外傳統的印可加工會產生大量有害污水，不僅會危害人體健康，而且會嚴重破壞水體、土壤及其生態系統。此外，紡織行業還會帶來嚴重的大氣污可。我國的紡織行業約有2萬臺鍋爐，這些鍋爐主要以煤為燃料，在燃燒過程排出了大量的燃燒廢氣、煙塵和二氧化硫。再者，部分化纖產品的生產過程使用了大量的二硫化碳和硫化氫作為原料，在生產過程中會產生大量的有害氣體。因此，對紡織產品全生命周期評估成為了當下的研究熱點，對于優化紡織產品生產過程，減少環境污可意義重大。

生命周期評價是一種用于評估產品在其整個生命周期中，即從原材料的獲取、產品的生產直至產品使用后的處置，對環境影響的技術和方法。本研究的目的是通過社會網絡分析法（SNA）分析紡織領域有關LCA 的研究文獻的出版現狀和熱點。這些研究結果不僅能幫助了解與紡織領域LCA相關的具體研究的全球熱點，還能為拓展研究領域提供重要的參考價值。

2 數據來源和方法

2.1 數據來源

本文的數據來源于中國知網（CNKI）。 中國知識基礎設施工程[簡稱中國知網 （CNKI）是國內收錄論文覆蓋面最廣、信息最可靠的動態數據庫,是目前國內最具權威的學術網站。從這個數據庫中檢索論文的標題、摘要、出版年份和關鍵詞獲得出版物的數據。

本文的研究方法如下：1）數據下載；登錄中國知網，然后輸入檢索式（“LCA”或“生命周期評估”）和（“紡織”或者“紡織品”或者“服裝”）。2）數據整理；將檢索到的文章進行進一步篩選，移除與研究主題無關的文章，最后共檢索到378篇相關文獻。3）進行關鍵詞的整理，刪除一篇文章中重復的關鍵詞，如：產品碳足跡和碳足跡。

為防止檢索式書寫問題導致部分文章未被檢索到的情況，本文在檢索過程中使用了中國知網自帶的同義詞擴展功能，保證所有文章主題與檢索主題相近的文章都能被檢索出來。

2.2 方法

本文采用社會網絡分析方法分析了紡織行業生命周期評價的研究趨勢和特點，包括“共詞分析”和“小世界理論”。社會網路分析是社會學家運用數學和圖論的方法分析社會群體中人際吸引和人際排斥的重要工具，是一種研究團體內部信息交流、人際選擇、互動關系的有效手段，可以幫助社會學家們理解和解決一些社會現象。隨著當今科學研究不斷朝著交互性、滲透性和融合性的趨勢發展，社會網絡分析逐漸被其他領域的研究人員使用。

2.2.1 共詞分析

共詞分析是一種內容分析技術，其主要原理是統計一組詞在一篇文獻中出現的次數，對它們進行聚類分析，從而反映出這些詞的聯系，進而分析其背后的學科和主題的結構變化的方法。目前，許多學者應用共詞分析來可視化一個特殊領域的內部結構，例如：趙燕剛等人（2019）用共詞分析法分析我國鄉村振興和田園綜合體，羅莉等（2017）用共詞分析法進行社區養老服務研究熱點分析。

共詞網絡由三個要素組成，即節點、邊和集群。每個節點都有一個度表示連接到一個節點的邊數，并將其可視化為節點的大小。較大的節點意味著它與其他節點的互連性更強，發揮著更重要的作用。節點之間的邊表示它們之間的連接，兩個節點聯系得越緊密，邊就越厚，邊的權重（W）就越大。通過模塊化進行聚類以區分不同類別的研究熱點，同一聚類中的關鍵字通常具有很強的相關性。

圖2 高頻關鍵詞網絡分析圖

2.2.2 小世界理論

小世界被定義為具有節點和邊的網絡結構（Watts和Strogatz,1998）。平均聚類系數以及平均最短路徑能反映小世界效應。當網絡具有較短的平均距離和較高的聚類系數時，網絡有一個小的世界效應。平均路徑長度是所有成員之間的平均距離（Zhu and Guan ，2013）。

3 結果與討論

3.1 LCA 研究的熱點領域

為揭示LCA 在紡織領域中的應用熱點，本文將與LCA 共同出現次數最多的的8個關鍵字進行了比較。根據這些關鍵詞的意義，將這8個關鍵詞分為3 類，第一類是與環境問題相關的關鍵詞，包括碳足跡、碳排放、綠色設計和可持續發展：第二類是與市場營銷相關的關鍵詞，包括品牌、產品生命周期和銷售預測；第三類是與紡織品種類相關的關鍵詞，包括服裝。這意味著LCA方法在紡織行業得到了廣泛的應用。

3.2 與LCA相關的高頻詞的相關趨勢

3.2.1 關鍵詞頻率分析

統計每個關鍵詞每階段出現的頻率，如圖1。可以明顯的看到，碳足跡、產品生命周期和服裝出現的頻率較高，且在2012年到2015年間這三者的頻率達到峰值，隨后碳足跡跌落至低谷，服裝也出現了大幅的下降，而產品生命周期繼續保持比較平穩的狀態。其余5個關鍵詞在一定范圍波動，其中2005-2007年階段，品牌出現的頻率較高，2012-2015年階段碳排放出現的頻率較高。根據關鍵詞的時間趨勢來看，未來的研究熱點是產品生命周期和服裝。

3.2.2 關鍵詞網絡分析

將各個階段的高頻關鍵詞使用gephi 的模塊化功能進行聚類分析，分析結果如圖2，同時使用gephi 自帶的運算功能計算小世界理論中的各類指標，結果如表1。

表1 小世界各類指標表

2000-2004 這個階段有5個集群，每個集群的關鍵詞較少，且關鍵詞的節點度較低，位于1～4 之間，節點之間的聯系較弱，并且各個集群之間也沒有聯系，表明此階段國內的研究還沒有形成較完整的體系。另外，此時已經可以看出服裝在紡織行業的研究中占據著重要的位置，研究熱度遠比工業紡織品和裝飾紡織品多。

2005-2009 這個階段有5個集群，每個集群的節點數量大大增加，表明研究者們在之前的研究基礎上，繼續深入研究，不斷開拓新的研究熱點。變化最為明顯的是紡織機械集群從之前的研究各種紡織機器逐漸發展為包括企業建模、可持續發展的綠色設計集群。另外，企業管理集群也逐漸開拓出了環境管理、客戶關系管理、供應鏈管理等新的研究熱點。最后，各個集群之間開始有了聯系，表明目前國內在紡織領域的生命周期研究已經形成了初步的體系。

2010-2014 這個階段形成了8個集群，表明研究者們感興趣的領域進一步朝著多元化的方向發展，其中新增的集群比較有代表性的是碳足跡集群（產品生命周期管理），這表明我國的研究人員開始關注環境問題。另外，本階段的各個節點的節點度都有了顯著增長，其中服裝節點的節點度為8，是所有節點中最高的，代表服裝仍然是紡織領域中生命周期應用的研究熱點。

2015-2019 這個階段的集群有6個。一些不成熟的集群消失或者與主流集群融合，這個階段有兩個與環境相關的集群，分別是碳足跡集群和綠色制造集群，表明環境問題仍是當下研究人員們最為關注的研究熱點。有關服裝的研究在紡織領域的研究中仍占據顯著位置，并且服裝集群在此階段出現了創新行業和創新項目這兩個新的節點。紡織行業中原料產業也重新回歸研究者們的視野。

從表1 可以看出，2000-2004年網絡的模塊性為0.74，2005-2009年模塊性降低為0.621，2010-2014年時模塊性降低為0.437，表明這段時間研究的方向變多，形成的群落變多，故而模塊性降低。而2015-2019年時間段，模塊性為0.578，表明該階段各個群落之間的融合進一步加深。從平均路徑長度的角度來看，我們可以清楚的看出從2000-2004年階段到2005-2009年階段，平均路徑長度從1.278 增長到3.759，這主要是由于2005-2009年階段，節點數增多，但各個節點之間尚未建立起連接。到了2010-2014年階段和2015-2019年階段，平均路徑長度減少為2.557和2.593，表明這段時間各個節點建立了許多新的連接。平均聚類系數的變化情況與平均路徑長度的變化趨勢接近，2000-2004年的節點數目較少，網絡的平均聚類系數為0.907，各個節點之間的聯系較為緊密，而2005-2009年階段，由于節點數目增加，新增節點之間聯系較弱，平均聚類系數減少為0.451。到了2010-2014年階段和2015-2019年階段，各節點之間的聯系變得緊密，平均聚類系數分別為0.625和0.64。

4 結論

本文在對有關紡織行業LCA 研究的論文和出版物進行綜述的基礎上，對其中的關鍵問題進行了討論。它涉及387個關于紡織行業生命周期研究的出版物中的關鍵詞。時間從2000年到2019年，介紹了紡織行業中生命周期評價主題的演變情況。最終總結了幾個主要的創新發現：

1）為揭示LCA 在紡織領域中的應用熱點，本文將與LCA相關的最重要的8個關鍵字進行了分析。它們屬于環境問題、市場營銷、紡織產品三大類，這證明LCA方法在紡織領域已經得到了廣泛的應用。

2）從關鍵詞的分析來看，用LCA方法進行有關服裝的研究遠比工業類紡織品、裝飾類紡織品等其他紡織品多，是紡織產品中的研究熱點。隨著國家二胎政策的出臺，嬰童服裝已成為服裝領域的熱點，值得深入研究。另外，產品生命周期的相關研究也是未來研究的熱點。

3）從已有的研究來看，LCA方法對紡織行業在市場營銷方面的研究已經非常成熟，但是LCA方法對紡織行業在環境問題方面的研究主要集中在碳足跡和碳排放等大氣污可的領域，對水足跡、水污可等領域的研究比較少，未來需要加強該方面的研究。

4）本文不但通過“小世界理論”和“共詞分析”等理論的各個指標對我國研究現狀進行量化評價，分析了2000-2019年各個階段的研究特征，還通過Gephi進行數據可視化，幫助研究者們了解紡織領域與LCA相關的文獻的特征，為日后紡織領域的熱點話題分析提供了一種新的研究思路和方法。