Fator de emissão de gases de efeito estufa da geração de energia elétrica no Brasil: implicações da aplicação da Avaliação do Ciclo de Vida

• Main Author: Miranda, Mariana Maia de
• Other Authors: Pacca, Sérgio Almeida
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2012
• Subjects: avaliação do ciclo de vida; electricity; eletricidade; gases de efeito estufa; greenhouse gases; life cycle assessment; meta-análise; meta-analysis
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-22012013-112737/

Considerando a importância do setor elétrico para a economia de um país e os impactos ambientais causados por ele, o presente trabalho propõe a aplicação da Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) para o cálculo do fator de emissão de gases de efeito estufa (GEE) da matriz de energia elétrica brasileira. Por meio da aplicação de uma revisão sistemática da literatura com meta-análise, foi possível identificar estudos que estimavam as emissões de GEE do ciclo de vida das tecnologias de geração da matriz brasileira e avaliar seus resultados conjuntamente. Os estudos selecionados apresentaram estimativas de emissões de GEE em um largo intervalo para uma mesma tecnologia. O procedimento estatístico adotado permitiu avaliar como as características das usinas podem afetar os resultados da ACV e reduzir a variabilidade das estimativas de emissões de GEE. Comparativamente, a energia eólica e a nuclear são as tecnologias que apresentam os menores fatores de emissão. Já entre os combustíveis fósseis, é a termeletricidade a gás natural que apresenta o melhor desempenho. As estimativas das emissões de hidrelétricas mostraram-se bastante variáveis, desde valores negativos até valores superiores aqueles encontrados para a termeletricidade a carvão mineral. Considerando que grande parte das emissões das hidrelétricas está relacionada com a decomposição da biomassa submersa em seus reservatórios, tem-se a indicação de que não há um consenso na metodologia utilizada para medi-las e que elas são extremamente dependentes das características dos reservatórios. Com isso, observa-se a importância de não negligenciar essas emissões na avaliação ambiental desses sistemas. O fator de emissão estimado para a matriz brasileira é de 125gCO2eq/kWh. Entende-se que no Brasil ainda exista uma série de desafios para que se construa uma base de dados de ACV com as características das tecnologias brasileiras. Portanto, com os resultados obtidos, espera-se contribuir para a inclusão da ACV nas análises ambientais de sistemas de geração de eletricidade, mostrando como essa abordagem é relevante para o planejamento energético que busque mitigar as emissões de GEE === Considering the electricity sector importance to a country economy and the environmental impacts that it causes, this work evaluates the adoption of Life Cycle Assessment (LCA) methodology to calculate the greenhouse gases (GHG) emission factor of the Brazilian electricity matrix. Using a literature systematic review together with a metaanalysis, this work identified studies that have estimated life cycle GHG emissions of electricity generation technologies of the Brazilian electricity matrix and combined the results of these studies. The selected studies provided estimates of GHG emissions in a wide range for the same technology. The statistical procedure adopted allowed to evaluate how characteristic factors of the generation technologies can affect the LCA results and to reduce the variability of GHG emissions estimates. In comparison, wind and nuclear power are the ones that have the lowest GHG emission factors. Among fossil fuels, natural gas-fired power plants have the best performance. Estimates of hydroelectric power plants emissions were quite variable, from negative values to values higher than those found for the coal-fired power plants. Whereas a large proportion of dams emissions is related to submerged biomass decomposition in the reservoirs, there is no consensus on the methodology used to measure such emissions which are dependent on reservoir characteristics. Still, one can notice the importance of not neglecting these issues in the environmental assessment of these systems. The emission factor estimated for the Brazilian electricity matrix is 125gCO2eq/kWh. It is understood that in Brazil still exists a number of challenges in order to build a LCA database with Brazilian technologies characteristics. Therefore, the results obtained in this work are expected to contribute to the inclusion of LCA in environmental analysis of electricity generation systems, showing how this approach is relevant to energy planning that seeks to mitigate GHG emissions