Incertezas relacionadas à modelagem da previsão da vida útil em estudos de ACV de edificações

Abstract

A construção de edifícios consome grandes quantidades de recursos não renováveis, consumo este que se estende ao longo de toda a vida útil das edificações. Reconhecida como um dos métodos mais completos de avaliação ambiental, a avaliação do ciclo de vida (ACV) pode fornecer o impacto ambiental causado pelos edifícios desde a sua construção inicial até a demolição, viabilizando a sua redução. Contudo, levando em consideração a longa duração dos edifícios, determinar o impacto gerado devido à produção e às substituições dos materiais utilizados durante seu uso é apenas parte do problema. Uma das dificuldades encontradas está na previsão da frequência em que os elementos construtivos serão substituídos ao longo da vida útil da construção. Esta é uma tarefa complexa que muitas vezes recebe menos atenção do que o necessário. Neste sentido, o objetivo desta pesquisa é identificar as incertezas relacionadas à previsão da vida útil de elementos construtivos selecionados e sua influência na modelagem da etapa de uso na ACV de edifícios. Ao longo deste estudo, são analisados diferentes elementos construtivos que compõem uma edificação multifamiliar construída no sistema de alvenaria estrutural de bloco cerâmico. A pesquisa está dividida em quatro fases: fase 1 - pesquisa exploratória analisando cada etapa do ciclo de vida de uma edificação; fase 2 - estudo piloto utilizando diferentes cenários de substituição dos elementos e base de dados de vida útil internacionais; fase 3 - análise da influência dos parâmetros na avaliação de incertezas da vida útil utilizando a simulação de Monte Carlo; e fase 4 - análise da influência das incertezas relacionadas à vida útil sobre os resultados da ACV. Nas fases 1 e 2 o escopo definido foi do berço ao túmulo de uma edificação com vida útil de 50 anos. Na fase 4, foram considerados dois cenários adicionais: 120 anos e 500 anos. Os resultados obtidos indicaram que a escolha do inventário do ciclo de vida afeta significativamente os impactos dos elementos construtivos. Além disso, as referências de vida útil utilizadas na modelagem da etapa de substituição dos elementos construtivos podem causar grandes variações nos resultados da ACV. Esse fato é comprovado pela variação na contribuição da etapa de substituições, entre 6% e 72%, dependendo da referência de vida útil considerada, do inventário do ciclo de vida utilizado e da categoria de impacto avaliada. Definições sobre o tipo de vida útil empregado para modelar a substituição dos elementos de construção são essenciais para reduzir as incertezas e refinar os resultados. A escolha da distribuição influencia os resultados ao aplicar a simulação de Monte Carlo na avaliação de incertezas da vida útil. Entre as seis distribuições consideradas, três se mostraram adequadas para a simulação de vida útil: gama, lognormal e Weibull. Neste sentido, recomenda-se que, ao avaliar incertezas provenientes da vida útil através da simulação de Monte Carlo, a seleção da distribuição seja cautelosa. Padronizar a modelagem de parâmetros, como a vida útil em ACV dos edifícios, apresenta-se como uma forma de simplificar o processo e elevar a confiabilidade dos resultados.

Buildings’ construction consumes large amounts of non-renewable resources, and this consumption extends over their entire life span. Recognized as one of the most comprehensive methods of environmental evaluation, life cycle assessment (LCA) can provide the environmental impacts of buildings from the construction stage to end-of-life, enabling them to be reduced. However, given the long-term of buildings, determining the impact generated due to the production and replacement of building elements during use stage is only part of the problem. One of the difficulties is to predict the frequency the building elements will be replaced over the life span of the building. This is a complex task that often gets less attention than expected. In this sense, the main objective of this research is to identify the uncertainties related to the service life of selected building elements and their influence on the modeling of the LCA use stage of buildings. Throughout the research, different building elements that are part of a multifamily building built in the ceramic clay hollow brick are studied. Four research phases are followed: phase 1 - exploratory research analyzing each stage of a building's life cycle; phase 2 - pilot study using different element replacement scenarios and international service life models; phase 3 - analysis of the influence of the parameters in the evaluation of uncertainty of the life span life using the Monte Carlo simulation and; phase 4 - analysis of the influence of service life uncertainties on LCA results. In the phase 1 and 2 the scope is defined from cradle to grave for a 50-year building life span. In the phase 4, two additional scenarios are considered: 120 years and 500 years. The results obtained indicates that the choice of life cycle inventory significantly affects the impacts of the building elements. In addition, the service life models used in modeling the building element replacement step can cause large variations in LCA results. This is confirmed by the variation in the contribution of the replacement stage, between 6% and 72%, depending on the service life model, life cycle inventory and impact category assessed. Definitions about the concept of service life used to model building element replacement is essential to reduce uncertainty and refine results. The choice of distribution influences service life uncertainty analysis results in Monte Carlo simulation. Among the six distributions considered, three distributions were suitable for this application: gamma, lognormal and Weibull. In this context, distribution choice should be carefully considered when conducting uncertainty analysis in Monte Carlo simulation. Standardizing parameter modeling, such as the service life prediction method in buildings LCA, is presented as way to simplify the process and enhance results reliability.