Regionalização exploratória do fator de efeito para a categoria de impacto formação de material particulado na AICV

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Autor(es): dc.contributorTadano, Yara de Souza-
Autor(es): dc.contributorPuglieri, Fabio Neves-
Autor(es): dc.contributorGirotto, Sandy Bernardi Falcadi Tedesco-
Autor(es): dc.contributorTadano, Yara de Souza-
Autor(es): dc.creatorCheli, Gabriela Roiko-
Autor(es): dc.creatorTogawa, Letícia Yuriko-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:23:29Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:23:29Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-22-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-22-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-13-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26497-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/651601-
Descrição: dc.descriptionThe goal of Life Cycle Assessment (LCA) is to analyze a process or product life cycle and to quantify the impacts caused in each cycle step. This instrument depends on four steps, being the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) the one considered in this work. LCIA relates the Life Cycle Inventory step with impact categories by characterization models. These models aim to calculate a Characterization Factor (CF), which will measure the impact level to the considered impact categories in an LCA study. Most of these models for particulate matter formation impact category had oriented development studies to countries with different social and geographic characteristics from Brazil and, rarely take into account brazilian context information in its modeling. This work’s significance includes the scientific advance and the uncertainty decrease in LCIA results for Brazilian reality. The CF to the category approached is calculated by multiplying the Intake Factor (IF) and the Effect Factor (EF). In this regard, this work goal is to perform an exploratory regionalization, considering São Paulo state, to the effect factor of Fantke et al. (2019) model. To do so, a detailed analysis of the calculus evolved in Fantke et al. (2019) model, including a few variables sensibility analysis, with some cities and regions in Brazil, and an exploratory regionalization, exclusivily for citis in São Paulo State, with real Brazilian organizations values, as a sequence of Giusti (2021) exploratory regionalization. In the end, the results of this work were compared to the original model (Fantke et al., 2019) and Giusti (2021), in order to analyze the variables’ impact on the final results. When comparing Giusti (2021) and Fantke et al. (2019), it was obtained -80,00% as the biggest percentage variance, in São José dos Campos-SP city, while the comparison with the present work and Giusti (2021), the most percentage variance was -23,10%, in São Jose do Rio Preto-SP, and with the presente work and Fantke et al. (2019), it was -77,20% the biggest percentage variance, in Campinas-SP. This work results indicate the importance of conducting studies with a database closer to reality to make the LCIA researches more applicable and more reliable in Brazil since the differences in the results after the variables change are significant.-
Descrição: dc.descriptionA Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) objetiva analisar o ciclo de vida envolvido em um produto ou processo e quantificar os impactos causados em cada uma das etapas desse ciclo. Essa técnica depende de quatro etapas, sendo a etapa de Avaliação de Impacto do Ciclo de Vida (AICV) abordada neste trabalho. Nela, relaciona-se o Inventário do Ciclo de Vida com categorias de impacto ambiental, por meio de modelos de caracterização. Esses modelos objetivam calcular um Fator de Caracterização (FC), o qual irá mensurar o nível de impacto dentre as categorias de impacto selecionadas em um estudo de ACV. A maioria dos modelos de caracterização para a categoria de impacto formação de material particulado tiveram seu desenvolvimento voltado a países que possuem características geográficas e sociais diferentes do Brasil e, dificilmente levam em conta informações do contexto brasileiro na modelagem. A importância deste trabalho engloba o avanço científico e a redução das incertezas dos resultados de AICV para a realidade do Brasil. Basicamente, o FC para a categoria em questão é calculado pela multiplicação do Fator de Inalação (FI) pelo Fator de Ffeito (FE). Neste sentido, o presente trabalho teve como objetivo realizar uma regionalização exploratória, considerando o estado de São Paulo, para o fator de efeito do modelo de Fantke et al. (2019). Para tanto, foi realizada uma análise minuciosa dos cálculos envolvidos no FE do modelo de Fantke et al. (2019), englobando uma análise de sensibilidade de algumas variáveis do modelo, com algumas cidades e regiões do Brasil, e uma regionalização exploratória, exclusivamente para o estado de São Paulo com dados reais de órgãos brasileiros, como continuidade da regionalização exploratória realizada por Giusti (2021). Por fim, realizou-se uma comparação dos resultados obtidos neste trabalho com os resultados do modelo original (Fantke et al., 2019) e de Giusti (2021), a fim de analisar o peso das variáveis observadas e suas alterações no resultado final. Ao comparar o trabalho de Giusti (2021) e Fankte et al. (2019), obteve-se a maior variação percentual de -80,00%, na cidade de São José dos Campos-SP, enquanto a comparação do presente trabalho para Giusti (2021), a maior variação percentual foi de -23,10%, em São José do Rio Preto-SP, e, por fim, a maior variação entre o presente trabalho e Fantke et al. (2019) foi de -77,20%, em Campinas-SP. Os resultados deste trabalho apontam a importância de realizar estudos com dados mais próximos à realidade para tornar as pesquisas de AICV aplicadas no Brasil mais fidedignas, pois as diferenças no resultado para alterações das variáveis de cálculo são significativas.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Engenharia Química-
Publicador: dc.publisherEngenharia Química-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectPartículas (Física, química, etc.)-
Palavras-chave: dc.subjectCiclo de vida do produto-
Palavras-chave: dc.subjectRegionalização (Organização internacional)-
Palavras-chave: dc.subjectParticles-
Palavras-chave: dc.subjectProduct life cicle-
Palavras-chave: dc.subjectRegionalism (International organization)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA-
Título: dc.titleRegionalização exploratória do fator de efeito para a categoria de impacto formação de material particulado na AICV-
Título: dc.titleEffect factor exploratory regionalization for particulate matter formation impact category in LCIA-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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