Prise en compte de la dimension temporelle dans l'évaluation environnementale des produits de la biomasse: Modélisation dynamique du carbone

par Ariane Albers

Projet de thèse en Génie des procédés

Sous la direction de Arnaud Helias, Anthony Benoist et de Pierre Collet.

Thèses en préparation à Montpellier, SupAgro , dans le cadre de GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau , en partenariat avec LBE - Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement (laboratoire) et de Génie des procédés (equipe de recherche) depuis le 01-11-2016 .


  • Résumé

    Les activités humaines provoquent une augmentation des concentrations des gaz à effet de serre (GES) dans l'atmosphère, ce qui induit une hausse de la température à la surface de la Terre et entraine des changements climatiques, un enjeu à l'échelle mondiale. La nécessité croissante d'atténuer le changement climatique exige des solutions alternatives. Les stratégies à faible intensité carbone encouragent l'utilisation de sources d'énergie renouvelable et de biomatériaux, considérés comme carbone neutres avec l'hypothèse d'émissions nettes nulles de dioxyde de carbone (CO2). Les approches d'analyse du cycle de vie (ACV) reposent sur une agrégation simplifiée des flux de carbone provenant de différentes unités de processus et les multiplient par des facteurs d'émission respectifs, ignorant la variabilité temporelle des flux biosourcés. Ceci justifie l'hypothèse de la neutralité carbone. Cette thèse est consacrée à l'évaluation des effets climatiques et des potentiels d'atténuation du carbone biogénique en prenant en compte le facteur temps. Ceci est réalisé par des approches de modélisation des flux de carbone dans l'ACV dynamique, impliquant : la croissance de la biomasse, la séquestration de Cbio, le carbone organique du sol, les pratiques d'utilisation et de gestion des terres, ainsi que les délais d'émissions et les alternatives de fin de gestion des résidus. Les résultats montrent que la temporalité des flux n'est pas négligeable, les négliger constitue une source conséquente d'incertitude et de biais lors de l'estimation de l'atténuation du changement climatique par les systèmes basés sur la biomasse. Cette thèse contribue à unifier la dimension temporelle en l'ACV et contribue à l'amélioration de la méthodologie ACV. Cela est particulièrement pertinent pour la définition des actions à mettre en œuvre face au changement climatique.

  • Titre traduit

    Consideration of the time dimension in the environmental assessment of biomass products: Dynamic carbon modelling


  • Résumé

    Human activities lead to the increase of greenhouse gas (GHG) concentration in the atmosphere, causing a rising of Earth's surface temperature leading to climate change – a global threat. The growing need to mitigate climate change demands alternative solutions. Low carbon strategies promote the use of renewable energy carriers and biomaterials as carbon neutral sources, under the assumption of zero net carbon dioxide (CO2) emissions. Life Cycle Assessment (LCA) approaches rely on simplified aggregation of carbon flows from different process units and multiply them with respective emission factors, ignoring the temporal variability of biogenic flows, thus justifying the carbon neutral hypothesis. This dissertation is devoted to assessing the time-sensitive climate effects and mitigation potential from biogenic carbon through dynamic carbon modelling approaches in dynamic LCA, involving: biomass growth, carbon sequestration, soil organic carbon, land use and management practices, as well emission delays and end-of-life pathways. The overall results show that the timing of the dynamic flows is not negligible, constituting an essential source of uncertainty when estimating contributions to climate change mitigation by biomass-based systems. This dissertation thus bridges the gap between the time dimension in LCA and dynamic Cbio modelling, contributing to the improvement of the LCA methodology, providing more robust decision support in defining actions in response to climate change.