Mise en œuvre de la méthode ESPA pour le calcul d’IC

Il existe deux concepts importants à considérer lorsque la méthode ESPA est utilisée. Il s’agit de la limite à fixer sur le niveau de la chaîne de production et de la gestion d’une précision variable pour la caractérisation temporelle des distributions.

Limite de la considération des processus dans le système

La méthode ESPA repose sur l’utilisation de la série pour propager la caractérisation tempo- relle à travers le calcul d’ICV. Il n’est toutefois pas possible de faire un calcul sur la totalité de cette série puisqu’elle est théoriquement infinie. Il faut donc fixer un niveau limite qui sera considéré pour le calcul d’un ICV caractérisé au niveau spatiotemporel. Un choix judicieux de cette limite est impor- tant puisque les flux élémentaires de tous les processus qui sont à l’extérieur du système modélisé seront négligés. Il est donc possible qu’une limite mal fixée puisse négliger une portion importante du système qui soit responsable d’une partie importante des impacts environnementaux du cycle de vie d’un produit.

Procédure pour établir la limite de dynamisation de la modélisation

Une méthode suggérée pour arriver à évaluer cette limite débute par une évaluation des im- pacts environnementaux sans considération temporelle avec le calcul standard d’ICV (qui considère l’ensemble du système qui est modélisé). Ces valeurs d’impacts deviennent les références pour fixer la limite de la propagation temporelle. Il faut ensuite identifier un pourcentage acceptable d’impacts en- vironnementaux qui ne seront pas caractérisés au niveau temporel. Il s’agit en fait d’un pourcentage de coupure qui arrête le calcul de la méthode ESPA. Une fois que ce pourcentage est fixé, le calcul de l’ICV caractérisé au niveau temporel peut débuter. Un test se fait ensuite à chaque niveau de la série pour évaluer le pourcentage des impacts couvert par l’ICV obtenu jusqu’à ce niveau. Il faut donc me- surer les impacts environnementaux en lien avec la somme des ICVs de chaque niveau du système. Cette évaluation des impacts environnementaux par niveau doit se faire avec les FCs qui ne considè- rent pas la caractérisation temporelle pour qu’il y ait correspondance avec les valeurs de référence. Le calcul de l’ICV temporel s’arrête lorsque les impacts de la sommation des ICVs de chaque niveau sont équivalents ou supérieurs aux valeurs de référence. Il est ensuite possible de faire l’évaluation des impacts environnementaux avec des FCs qui considèrent la temporalité du système.

Cette méthode est simple et permet rapidement de fixer un niveau à la sommation du calcul de l’ICV avec la méthode ESPA. Il faut cependant noter que le pourcentage de coupure est fixé en fonc- tion de FCs qui ne considère pas la temporalité. Le pourcentage de coupure n’est donc pas équivalent à la quantité d’impacts environnementaux qui est négligée par une modélisation des impacts environne- mentaux qui considère la temporalité.

5-6 Chapitre 5 : Modification du calcul d’ICV

Gestion du manque de correspondance entre l’ICV et les méthodes de modélisation des impacts Le mode de caractérisation temporelle relative qui est retenu permet de caractériser chaque flux du système au niveau temporel avec des précisions variables. Cette possibilité est un avantage pour la flexibilité lors de la modélisation du système, mais elle amène aussi une difficulté au niveau de la gestion de la précision lors du calcul avec la méthode ESPA. En effet, le produit de convolution entre deux distributions n’ayant pas le même niveau de précision va nécessiter une hypothèse.

Deux possibilités sont envisagées pour le choix de cette hypothèse.

Un choix intéressant pour garder un haut niveau de précision est de redéfinir le pas de temps de la distribution la moins précise afin que celui-ci corresponde au pas de temps de la distribution la plus précise. Dans ce cas, la distribution résultante du produit de convolution possède le pas de temps le plus précis. Ce résultat est obtenu en faisant l’hypothèse que le flux de la distribution, avec le plus grand pas de temps (faible précision), est uniforme. Cette hypothèse n’est pas nécessairement valide puisque le pas de temps représente plutôt le niveau de précision qu’il a été possible d’obtenir lors de la modélisation du système. Ce choix donne donc une fausse impression de précision sur le résultat.

Un choix plus conservateur, mais plus représentatif du niveau de précision connu est de som- mer les flux de la distribution la plus précise sur le pas de temps de la distribution la moins précise. De cette façon, la distribution résultante du produit de convolution possède la même précision que celle de la distribution la moins précise. Le résultat est donc représentatif du niveau de précision connu lors de la modélisation du système. Ce choix risque fort d’amener une faible précision sur plusieurs résultats d’ICV puisqu’un seul flux de processus imprécis va affecter tous les flux de processus et élémentaires subséquents dans le système. Le résultat donne cependant plus d’information sur le niveau de connais- sance de la temporalité lors de la modélisation du système.

Chapitre 5 : Modification du calcul d’ICV 5-7

5.2

Méthode ESPA+ pour le calcul d’ICV

La section 4.3 a défini les modes de caractérisation spatiale et temporelle qui sont retenus pour le développement de la phase de modélisation des systèmes (définition des processus de BDDs). La section 5.1 a proposé la méthode ESPA de calcul d’ICV permettant de propager la description tempo- relle du mode de caractérisation temporelle relatif des processus.

Ces deux résultats sont maintenant combinés pour définir la proposition de la méthode ESPA+ de calcul d’ICV qui soit caractérisé au niveau spatiotemporel. L’ICV caractérisé au niveau spatiotem- porel doit ensuite servir à la modélisation d’impacts environnementaux qui considère la variabilité spatiotemporelle des systèmes.

La description de la méthode ESPA+ permettant d’obtenir des ICVs caractérisés au niveau spatiotemporel sera divisée en trois parties (sous-section). La sous-section 5.2.1 décrit comment trans- férer les données de description d’un système pour créer les matrices et vecteurs d’entrée nécessaires au calcul de l’ICV. La sous-section 5.2.2 présente la définition de l’équation utilisée pour le calcul d’un ICV caractérisé au niveau spatiotemporel. La section 5.2.3 présente, quant à elle, une description de l’information disponible dans l’ICV obtenu ainsi qu’une discussion sur les hypothèses à faire pour la gestion des variabilités de précision dans la caractérisation spatiotemporelle.