摘要:基于环境的生命周期评估方法能跟踪整个供应链上的所有排放，而且以往的经验暗示如果按照草案定义大概狭隘地估计将导致对给定产品或服务的碳排放的巨额低估。本文将提供一个基于LCA的低碳供应链模型，通过选择合适的技术、产能，节点间的联系及运输工具等等实现目标最优化。本文的方法允许计算直接排放、已购能源的排放、原材料生产的排放以及运输的排放。数值分析中应用设计的模型构建了一个三阶段低碳供应链网络结构，以便为企业实施低碳策略提供参考。

关键字：生命周期评估方法；碳足迹；供应链网络模型；生命周期

0 引言

近年来，学术界已开发出了一些描述工艺及流程的环境影响的系统方法，所有这些方法都包涵了生命周期的概念。他们多数都是基于ISIO14040.1997中描述的LCA，这一概念框架包括产品、流程及活动的整个生命周期，跨越原材料开采预处理、生产、运输、分销、再利用、废物循环及最终产品的处理。在化学工程领域这些方法有最小环境影响（MEI）（Stefanis,Livingston和Pistikopoulos,1995）^【1】,废物减少算法（WAR）（Young和Cabezas,1999）^【2】、最优LCA性能框架（OLCAPF）（Azapagic,1999;Azapagic和Clift，1999）^【3】、环境命运与风险评价工具（EFRAT）（Chen和Shonnard,2004）^【4】、Alexander,Barton,Petrie和Romagnoli(2000)^【5】以及Guillén-Gosálbez, G., Caballero, J. A., & Jimenez, L. (2008)^【6】提出的方法。所有这些方法都是基于将最优化的步骤导入LCA的四个经典阶段（目标定义、生命周期清单、生命周期影响评估及转译）。

碳注册机构制定的草案中对碳足迹估计范围的理解是片面的，从供应链的角度将LCA与CFP结合的文献并不多见。当前文献中考虑较多的是测量评价替代能源的碳足迹，尤其是生物能源，混合能源，可再生能源等等。一类文献考虑到了从供应链的角度计算碳足迹但是没有利用LCA的方法，Hon Loong Lam∗, Petar Varbanov, Jiˇ rí Klemesˇ （2009）在他们的文章中提出了一个区域生物质（用于生产可再生能源的生物物质如粮食、动物油等）供应链的碳足迹最小化模型。他们建立了区域能源目标以及供应

链网络，利用区域能源聚类（REC）算法将研究区域分割成若干群组，通过区域能源过剩-赤字曲线实现区域能源的管理，从而使得CO2排放最小^【7】。Andrea Zamboni,Fabrizio Bezzo,and Nilay Shah（2009）提出生物能源系统模型设计中不应将供应链的经济效果作为唯一标准，他们以GHG为衡量依据，采用well-to-tank的方法评估了供应链运作对环境的影响，建立了一个既包括经济评价又吸收了碳排放问题的多阶段混合整数模型^【8】。Arjan de Koning, Diederik Schowanek等(2009)分析了洗涤剂行业中碳足迹模型可能存在的各种不确定性。另一类文献考虑到了LCA的优点，但是又仅仅局限于单一环节的碳排放问题^【9】。D.Giurco和J.G.Petrieb（2007）考虑了金属制造业中回收再利用对降低CO2排放的作用，并用Visual Basic建立一个动态物料流动模型，以为生命周期影响评估提供客观的指示值，并帮助识别整个循环系统中的关键环境干预点^【10】。Y.Anny Huang，Christopher L. Weber, 及H. Scott Matthews(2009)利用投入-产出生命周期评价方法进行了一个“范围分析”，表征了8个电子产品生产和计算服务部门的碳足迹轮廓^【11】。Raymond R. Tan, Jo-Anne B. Ballacillo, Kathleen B. Aviso, Alvin B. Culaba（2009）提出了一种生物能源碳足迹的多目标模糊优化方法，并将模糊优化与投入产出生命周期模型结合建立了系统的物料与能量平衡^【12】。