| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - Development of a methodology to reliable environmental decisions from life cycle assessment based on analysis and management of uncertainty on inventory data
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Génie industriel
- Éco-industries
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| preferred label
| - Développement d'une méthodologie de fiabilisation des prises de décisions environnementales dans le cadre d'analyses de cycle de vie basée sur l'analyse et la gestion des incertitudes sur les données d'inventaires
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Développement d'une méthodologie de fiabilisation des prises de décisions environnementales dans le cadre d'analyses de cycle de vie basée sur l'analyse et la gestion des incertitudes sur les données d'inventaires
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| Degree granting institution
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| note
| - Life Cycle Assessment is defined as a recognized approach to assess the environmental performance of products, processes and services. However, despite the standardization which has been in the 1990s, some limitations remain and contribute to decrease the reliability of its results. The failure to take systematically into account uncertainties and data quality, and its time-consuming character belong. These shortcomings highlight the need to develop a methodology to manage these two parameters.This is in this context that we perform our research. We therefore propose a methodology to reliable environmental decisions based on LCA, from analysis and management of uncertainty on inventory data. The latter combines a qualitative approach based on a pedigree matrix and a quantitative approach to propagate uncertainty parameters through the use of Monte Carlo simulations. The developed methodology allows us to first estimate the quality of inventories and therefore the outcome, and secondly to identify and locate the data the most influential on the quality index. This analysis, generated from relatively accessible information also allows an optimization of the data collection and allocated resources. We can indeed, judge the relevance of data collection by incorporating additional potential degradation of a given data on the reliability of final results. The findings of our research should contribute to the credibility of LCA results and facilitate the implementation of such analysis by the rational management of data collection efforts.
- L’Analyse de Cycle de Vie (ACV) est aujourd’hui définie comme une approche aboutie et reconnue d’évaluation de la performance environnementale des produits, procédés et services. Cependant et malgré la standardisation dont elle a fait l’objet dans les années 1990, certaines limites subsistent et contribuent à fragiliser la fiabilité de ses résultats. La non-prise en compte quasi systématique des incertitudes et de la qualité des données d’inventaire, et son caractère consommateur de ressources en font partie. Ces carences mettent en avant la nécessité de développer une méthodologie de gestion de ces deux paramètres. C’est dans ce contexte que s’inscrivent les travaux de recherche. Nous proposons donc une méthodologie de fiabilisation des décisions environnementales basées sur des ACV, à partir de l’analyse et la gestion des incertitudes sur les données d’inventaire. Cette dernière combine une approche qualitative s’appuyant sur l’utilisation d’une matrice de pedigree et une approche quantitative propageant l’incertitude sur les données d’entrée au moyen de simulations de Monte Carlo. La méthodologie développée nous permet d’une part d’estimer la qualité des inventaires et donc du résultat, et d’autre part d’identifier et de localiser les données les plus influentes sur cet indice de qualité. Cette analyse générée à partir d’informations relativement accessibles permet également une optimisation de la phase de collecte et des ressources allouées. Nous pouvons en effet juger de la pertinence d’une collecte additionnelle en intégrant le potentiel de dégradation d’une donnée sur le degré de fiabilité estimé du résultat. Les conclusions de notre recherche devraient contribuer à crédibiliser les résultats d’ACV et faciliter la mise en œuvre de telles analyses par la gestion raisonnée des efforts de collecte
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