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

• Autor(a) principal: Cheli, Gabriela Roiko
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Togawa, Letícia Yuriko
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26497
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA; Partículas (Física, química, etc.); Ciclo de vida do produto; Regionalização (Organização internacional); Particles; Product life cicle; Regionalism (International organization)

A 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.