基于過程生命周期方法的動力電池碳足跡評價系統設計及開發

【歡迎引用】 畢永強， 李柏姝， 劉世偉. 基于過程生命周期方法的動力電池碳足跡評價系統設計及開發[J]. 汽車文摘，2024（XX）： X-XX.

【Cite this paper】 BI Y Q， LI B S， LIU S W. Design and Development of a Carbon Footprint Evaluation System for Power Batteries Based on PLCA[J]. Automotive Digest （Chinese）， 2024（XX）： X-XX.

【摘要】為了研究動力電池在整個生命周期中的碳足跡，設計開發一款易于操作的碳足跡評價系統。以過程生命周期（PLCA）方法為基礎，結合Python和Django框架進行系統設計和開發。最后，利用該系統對磷酸鐵鋰電池（LFP）的碳足跡進行了定量分析。研究結果表明，在LFP動力電池的全生命周期中，碳排放量最高的是原材料制備階段，達到3 950.098 7 kgCO2e，運輸階段的碳排放量最少，僅為45.661 kgCO2e。

關鍵詞：過程生命周期方法；動力電池；碳足跡；碳排放

中圖分類號：U469.72" "文獻標志碼：A" DOI： 10.19822/j.cnki.1671-6329.20240090

【Abstract】 In order to study the carbon footprint of power battery in its whole life cycle， an easy-to-operate carbon footprint evaluation system is designed and developed. Based on the Process-Based Life Cycle Assessment（PLCA） method， the carbon footprint evaluation system is designed and developed with Python and Django Framework. Finally， the carbon footprint of lithium iron phosphate（LFP）battery is quantitatively analyzed by using the system. The results show that throughout the entire life cycle of power batteries， the highest carbon emissions occur during the raw material preparation stage， reaching 3 950.098 7 kgCO2e. The carbon emissions during the transportation phase are the lowest， with 45.661 kgCO2e.

Key words： Process-Based Life Cycle（PLCA） method， Power battery， Carbon footprint， Carbon emission

0 引言

當前，汽車行業的能源消耗高，碳減排的潛力比較大，所以現階段對汽車產品的碳足跡研究勢在必行。國家“十四五”規劃綱要中提出，要加快壯大新能源汽車產業，加快推動綠色低碳發展[1]。動力電池憑借其優良的環保性能和較低的使用成本很快占據了傳統燃油車的市場份額，成為實現雙碳目標的重要途徑。

關于動力電池碳足跡評估系統的研究，李建西[2]等采用生命周期評價方法分析了當前我國退役動力電池循環利用系統的能耗和碳足跡。孫杰[3]等針對廢鋰電池回收再生高鎳三元正極材料（LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2， NCM811）三元前驅體典型濕法冶金工藝，從減污降碳的視角，對全流程各環節進行了生命周期綜合評價分析。徐加雷[4]以《溫室氣體產品碳足跡量化要求和指南》（ISO 14047：2018）為依據，以等量鎳資源生產1 t NCM811電池的正極材料為目標，對新能源汽車動力電池行業退役低NCM811電池回收再利用過程的碳足跡進行研究。吳奔奔等[5]對鋰鎳錳鈷酸氧化物（Nickel Manganese Cobalt， NMC）與磷酸鐵鋰（Lithium Iron Phosphate， LFP）2種動力電池按照梯次利用或循環利用的2種路徑進行情景分析，數據分析表明NMC動力電池通過循環利用更有利于碳減排；而LFP動力電池通過梯次利用更利于碳減排。陳軼嵩等[6]以某款已上市純電動汽車為研究對象，分別匹配4款常用動力電池，基于軟件建立生命周期評價模型，對其進行2021年與2030年全生命周期能源消耗與環境排放研究，并選取關鍵參數因子進行敏感性分析。

綜上所述，國內研究者采用生命周期評價方法，從不同角度對動力電池的碳足跡進行了研究，但是在汽車動力電池碳足跡評價系統的設計和開發方面的研究相對較少，導致相關領域的技術積累不足，影響了國內動力電池碳足跡評價技術的發展和創新。由于該領域缺乏深入研究，許多研究者在進行汽車動力電池碳足跡評價時，主要依賴國外的軟件工具，這可能帶來技術引進成本高、技術掌握不足等問題。此外，一些國外軟件在操作上存在語言障礙、界面復雜、技術支持不足等缺點，導致國內研究者在使用這些軟件時遇到困難，影響了研究效率和結果的準確性。因此本文旨在基于過程生命周期（Process-Based Life Cycle Assessment， PLCA）方法，使用Python和Django設計開發一款操作簡單、界面友好的動力電池碳足跡評價系統，旨在為汽車行業的研發人員和開發者提供數據支撐。

1 動力電池碳足跡核算方法分析

1.1 碳足跡核算方法

碳足跡核算方法主要包括3種：投入產出的生命周期評價方法（Economic Input-Output Life Cycle Assessment， EIOLCA）、基于清單分析的過程生命周期評價方法（PLCA）、混合生命周期評價方法（Hybrid Life Cycle Assessment， HLCA）[7-8]。各方法的優缺點見表1。

本研究旨在評估汽車動力電池在全生命周期中的碳排放情況?？紤]到研究對象相對微觀，主要關注動力電池在原材料制備、運輸裝配、使用維護、報廢回收等環節的碳排放。PLCA方法能夠全面、綜合地評估碳排放，符合本研究的要求，被選為評價工具。

1.2 動力電池模型

1.2.1 原材料制備階段

原材料制備階段是將礦石等自然資源經過開采、運輸、加工等過程制成金屬或者非金屬。原材料制備階段的碳排放主要來源于資源開采、資源加工等工序所產生的碳排放量。原材料制備階段碳排放的公式為：

式中：[CA]為原材料制備階段的碳排放量，[MAi]為汽車動力電池各部分材料的質量，[Ci]為汽車動力電池各部分材料的碳排放因子[8]。

1.2.2 運輸裝配階段

運輸裝配階段的碳排放量主要是交通工具和動力電池裝配所產生的碳排放[9]。

考慮到運輸工具從某一地點到另一地點返程時是空荷，引入修正系數t，即實際運距等于單程運輸距離乘以t。

式中：n為運輸方式類別，[Gi]為第i類運輸方式動力電池運輸量，[Ji]為動力電池從原材料制備地點到裝配地點的運輸距離，[Di]為所選運輸工具的碳足跡因子，t為空車修正系數，根據文獻[10]可知空載時的環境負荷是滿載時的0.67倍，故取t=1.67。

式中：n為運輸方式類別，[Gi]為第i類運輸方式動力電池運輸量，[Fi]為動力電池從原材料制備地點到裝配地點的運輸距離，[Di]為所選運輸工具的碳足跡因子[9]。

根據文獻[11]可知，電池裝配階段電能消耗與質量成正比，約為2.67 MJ/kg[11]。裝配階段的碳排放量等于電能消耗乘以該區域電力碳排放因子。

1.2.3 使用維護階段

動力電池主要功能是為電動汽車提供電力，其使用階段的能耗可分成2部分：一部分來源于電池充放電過程的電能損耗，另一部分來源于電動汽車承載電池質量所增加的電能損耗[12]。為評價該階段能耗，本文假設車輛本身質量引起的能量消耗為電動汽車能量消耗的28%。文獻[13]研究動力電池的充放電效率為90%，則動力電池使用階段能耗計算公式如下[14]：

式中：[ECbattery]代表鋰電池使用階段電能損耗，[Mbattery]代表電池質量，[Mcar]代表汽車質量，[ECcar]代表汽車使用階段汽車總耗電量，[η]代表充放電效率。

1.2.4 報廢回收階段

動力電池報廢回收階段采用濕法回收技術，其排放和消耗主要來自2方面：（1）在機械破碎過程中的電力消耗；（2）追溯至所用溶劑的生產階段，生產所用溶劑產生的一部分間接排放和能源消耗[15]。報廢回收階段碳排放的公式如下[8]：

式中：[CA]為報廢回收階段的碳排放量，[MAi]為各溶劑的質量和電力的消耗，[Ci]為碳排放因子。

2 動力電池碳足跡評價系統設計

2.1 系統分析

需求分析是系統開發流程中至關重要的階段，包括系統可行性分析、功能性需求和非功能性需求。系統可行性分析包括技術可行性、經濟可行性和操作可行性。功能性需求分析著重于系統實際功能的設計和問題解決能力，是系統完整開發的基礎。而非功能性需求分析則關注系統的外觀、性能、安全性等方面，確保系統能夠滿足用戶期望。在進行汽車動力電池碳足跡評價系統開發之前，必須對系統功能和任務進行全面分析與概括，以確立清晰的需求目標。該過程涉及用戶需求的深入理解，功能設計的合理規劃，以及系統性能的可靠保障。只有通過充分的需求分析，系統開發才能順利進行，最終實現用戶和利益相關者的期望。

2.1.1 系統可行性分析

（1）技術可行性。本文的汽車動力電池碳足跡評價系統主要涉及前、后端相關技術，包括Html+Css+JavaScript、Django、Python語言、數據庫技術。前端用于結果的呈現和邏輯運算，后端用于系統的管理以及基于Django框架搭建實現動力電池碳足跡評價模型和相關的算法。MySQL數據庫用于存儲用戶和管理員信息以及計算所需的數據，故此研發該系統在技術上具備可行性。

（2）經濟可行性。該系統開發具有經濟優勢，包括簡捷直觀的用戶界面、開源資源庫以及其他免費軟件資源。該平臺所需人力和硬件資源都較少，只需一臺筆記本電腦即可完成。

（3）操作可行性。本文所開發動力電池碳足跡具有簡單易用的操作流程，用戶可以在任何時間、任何地點進行操作。而且由于該系統基于web平臺，用戶可輕松利用瀏覽器進行操作，無需本地運行。因此，研發該系統具備操作可行性。

2.1.2 功能性需求分析

汽車動力電池碳足跡評價系統的目的是讓使用者快速計算動力電池在全生命周期各階段的碳排放，故該系統需要具備計算動力電池碳排放的功能。其次，系統不能僅計算系統自帶電池的碳排放量，還能夠由用戶輸入自己需要的電池的數據進行計算。若計算所用的數據不確定，還得對參數進行不確定性分析，以便找到最合適的數值。為了保證系統的安全性能，系統需具備用戶注冊和登錄功能。除此之外，系統中自帶的數據不能被用戶隨意更改，且需要對用戶進行管理。因此，該系統需具備一個擁有用戶登錄、數據管理、用戶管理功能的后臺進行管理。

2.1.3 非功能性需求分析

系統需要滿足相關的非功能性需求，主要包括數據準確性、系統響應時間、界面操作簡便性、可靠性。

（1）數據準確性。汽車動力電池碳足跡評價系統的數據準確性主要取決于動力電池在原材料制備階段、運輸階段、裝配階段、使用階段和報廢回收階段物資、能源和碳排放因子的精確度。以上數據精確度越高，計算出的碳排放量越能反應實際問題，可以為電池的設計和優化提供更好的參考。

（2）系統響應時間。系統響應時間包括時間長度和時間的易變性。系統響應時間的恰當長度至關重要，過長的響應時間可能導致用戶焦慮，而過短的響應時間則可能讓用戶感到緊張。系統響應時間的易變性反映界面響應時間與平均響應時間之間的差異，差異越小，系統的響應時間易變性就越低，這有助于用戶保持穩定的心態和一致的操作頻率。在設計系統響應時間時，需要綜合考慮用戶心理和行為特征，以確保用戶體驗的順暢和舒適。適中的系統響應時間能夠促進用戶的專注和效率，提升系統的可用性和用戶滿意度。因此，在系統開發過程中，需重視系統響應時間的設定，并通過合理的優化和測試確保系統響應時間在用戶可接受的范圍內，從而提升用戶體驗和系統的整體性能。

（3）界面操作簡便性。用戶應能快速理解界面操作、容易操作、輸入參數簡捷。這樣設計能提升用戶體驗，降低學習成本，增加系統易用性。

（4）可靠性。系統的數據不易丟失，且能保證用戶信息安全。

2.2 系統功能設計

動力電池碳足跡評價系統分為前、后端，前端的主要功能為：用戶登錄和注冊、系統介紹、碳足跡計算；后端的主要功能為：管理員登錄、管理員管理、用戶管理、電池參數管理。系統功能見圖1。

系統前端具體功能包括：（1）用戶登錄：打開系統時，用戶輸入賬號和密碼進入系統，用戶還可在登錄界面進行注冊。（2）系統介紹：在系統前端界面的首頁有關于系統的介紹，用戶可據此快速掌握系統。（3）碳足跡計算：該系統的碳足跡計算包括兩部分。第一部分是系統自帶的LFP、LMO、NMC動力電池碳足跡計算。第二部分是根據平均水準和產品種類規則（Product Category Rules， PCR）規則計算的動力電池碳足跡。平均水準下的動力電池碳足跡是估算值，可根據用戶提供的數據進行計算，也可使用系統內置數據進行估算。此外，還可以通過蒙特卡洛分析進行參數估計。PCR規則下的動力電池碳足跡計算更為精確，但需要更詳細的數據。PCR規則是為動力電池的環境產品聲明（Environmental Product Declaration， EPD）和碳足跡聲明提供了要求和指導，可用于評估動力電池生產的環境屬性。系統前端界面見圖2。

系統的后端具體功能包括：（1）管理員登錄：該功能只用于管理員登錄到后臺界面。（2）電池參數管理：主要為LFP、LMO、NMC動力電池在原材料制備階段、運輸裝配階段、報廢回收階段的材料、能源消耗以及其對應的碳排放因子。除此之外，管理員可以對數據進行修改、更新、刪除等操作。（3）用戶管理：在這個模塊下管理員可以對前端用戶進行管理。（4）管理員管理：管理員不能直接進行注冊，須由現有管理員添加。系統后端界面見圖3。

2.3 數據庫設計

該系統采用開源的關系型數據庫管理系統MySQL數據庫，廣泛用于Web應用程序的數據存儲和管理。它支持多種操作系統，包括Windows、Linux和Mac OS。MySQL的優點包括高性能、可靠性、易用性和靈活性。它支持多種數據類型、索引和存儲引擎，可以滿足不同應用場景的需求。Django 提供了根據類自動創建數據表的方法，通過Model模塊與數據庫形成ORM[16]，將創建的表上傳到數據庫，大大減少了創建數據表的工作量，在MySQL中創建的表包括：（1）用戶信息表：用來保存已注冊用戶的信息，可以保證用戶正常登錄系統。（2）管理員信息表：用來保存管理員的信息。（3）動力電池參數表：用來保存LFP、LMO、NMC動力電池在全生命周期過程中的材料、能源消耗以及碳排放因子，同時還保證除系統自帶的動力電池碳足跡的計算。（4）Django表：Django框架自帶的表，可以保證系統正常運行。

3 應用實例

本文以72 kW·h的動力電池為例進行計算。設定汽車的整備質量為1 815 kg，純電動汽車的百公里電耗為12.50 kW·h/100 km，汽車可運行的公里數為200 000 km。根據文獻[17]可知，60.48 kW·h的LFP電池裝配階段所消耗的電能為1 324.053 MJ，電池裝配階段電能消耗與質量成正比，約為2.67 MJ/kg，故72 kW·h的LFP電池的質量為590.36 kg。LFP電池全生命周期各階段碳排放計算結果見表2。

表2的計算數據表明，LFP電池在全生命周期階段中，碳排放量最高的是原材料制備階段，達到3 950.098 7 kgCO2e。其次是使用階段，碳排放量為2 784.528 4 kgCO2e，緊隨其后的是報廢回收階段，碳排放量為2 052.976 9 kgCO2e。裝配階段的碳排放量相對較低，為242.413 3 kgCO2e，而運輸階段的碳排放量最少，僅為45.661 0 kgCO2e。綜合來看，LFP電池在整個生命周期過程中的碳排放量主要集中在原材料制備和使用階段。

4 結束語

設計并開發了汽車動力電池碳足跡評價系統，該系統具有操作簡便、計算結果可靠等特點，可以為汽車行業動力電池的碳足跡評價提供一定的技術幫助。內置的數據也可以根據用戶需要進行更新，從而保持評價系統的準確性和實用性。

磷酸鐵鋰動力電池在全生命周期中的碳排放主要集中在原材料制備階段和使用階段，而運輸階段的碳排放較少。因此，可以考慮優化原材料制備階段和使用階段，以減少碳排放量，從而降低整體碳足跡。這種優化可能涉及采用更環保的生產方法、提高資源利用效率等措施，有助于提升動力電池的環境友好性和可持續性。

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（責任編輯 明慧）