miljøsystemanalyse environmental systems analysis

Transkript

1 miljøsystemanalyse environmental systems analysis

2

3 Side 1 Improving products and organizations through systems understanding MiSA AS Beddingen 14 NO-714 Trondheim NORWAY PHONE (+47) ORG. NO. NO MVA TYPE Report CLASSFICATION Open MiSA REPORT NO. 8/211 TITLE Livsløpsvurdering av alternativ til fjernvarmetilknytning for Vulkan eiendom AS SUB-TITLE AUTHOR(S) Christian Solli Hogne Nersund Larsen CUSTOMER Vulkan Eiendom AS CUSTOMER REFERENCE Isak Oksvold PROJECT NUMBER/ REFERENCE PROJECT MANAGER Christian Solli PAGES 63 APPENDICES 3 Date SUMMARY Rapporten dokumenterer en livsløpsvurdering av miljøprestasjonen til to ulike energiforsyningssystemer for Aspelin Ramm/Vulkan Eiendom AS sin utbygging på Vulkan i Oslo. Analysen sammenlikner et alternativ hvor Vulkan har laget en egen energisentral, basert på geovarme/varmepumper og en integrasjon av behov for samtidig kjøling og varmtvann, med et standard fjernvarmebasert energiforsyningsalternativ. Konteksten for analysen er vurdering av miljøprestasjon i et livsløpsperspektiv i forbindelse med fritak fra tilknytningsplikt for fjernvarme. Analysen viser at, med unntak av for noen ganske spesielle kombinasjoner av forutsetninger, er Vulkan Eiendom sitt alternative energisystem bedre enn fjernvarme innen nesten alle miljøpåvirkningskategorier. For noen kombinasjoner av forutsetninger er fjernvarme marginalt bedre innen noen kategorier, og vesentlig bedre på forbruk av fossile ressurser. Alt i alt konkluderer rapporten med at man med stor grad av sikkerhet kan bedømme Vulkan Eiendom sitt alternative energiforsyningssystem som bedre enn fjernvarmetilknytning. Rapporten påpeker også behovet for en mer omfattende nasjonal gjennomgang av aspekter knyttet til utbygging av fjernvarme og tilknytningsplikt. NØKKELORD Livsløpsvurdering Varmepumpe Fjernvarme Elektrisitetsmix Biomasse CO2 KEYWORD(S)

4 Side 2 This page empty

5 Side 3 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse... 3 Sammendrag Innledning Livsløpsvurdering (LCA) Mål og omfang Inventaranalyse (LCI) Prosessbasert LCA Miljøutvidet kryssløpsanalyse (Environmentally extended input-output analysis) Hybride analyser Miljøkonsekvensanalyse (LCIA) Tolkning Mål og omfang for studien Funksjonell enhet Systembeskrivelse Allokering Attributional og consequential LCA CO2 fra forbrenning av biomasse Nåtid vs fremtid Senstivitetsanalyser/ parametervariasjon Software og bakgrunnsdatakilder Miljøpåvirkninger som er vektlagt Resultater og diskusjon Noen tanker om vurdering av fjernvarme og tilknytningsplikt Konklusjon Referanser... 3 Appendix A. Introduction to environmental impacts in LCA Appendix B. Hafslund fjernvarmemix Appendix C. Inventartabeller... 38

6 Side 4 Sammendrag Studien sammenlikner to ulike alternativer for energileveranse til Vulkan Eiendom sin utbygging på Vulkan i Oslo. Det ene alternativet baserer seg på fjernvarmetilknytning, mens det andre alternativet er en løsning hvor energi hentes fra grunnen med varmepumpe, i tillegg til integrasjon mellom behov for kjøling og behov for varmtvann. De to ulike systemenes påvirkning på global oppvarming, menneskelig helse, partikkelutslipp, smogdannelse (fotokjemisk oksidasjonspotensial), samt forbruk av ulike typer primærenergi 1, er vurdert. Analysen vurderer alternativene i forhold til de ulike typene miljøpåvirning og i forskjellige metodiske perspektiv. Dette gjelder i hovedsak følgende: Om analysen benytter et attributional (NO: øyeblikksbilde) eller consequential (NO: konsekvensanalyse) perspektiv. Historiske data, fremtidige gjennomsnittsdata eller marginale endringsdata (fjernvarmemix) Elmix Hvordan behandles CO2 fra forbrenning av biomasse? Allokering av avfallsvarme For de aller fleste kombinasjoner av antakelser, uavhengig av analyseperspektiv, kommer Vulkan Eiendom AS sitt alternative system bedre ut enn tilsvarende fjernvarmebasert system. Kun et fåtall antakelseskombinasjoner fører til at fjernvarmen er bedre; disse lar seg vanskelig forsvare faglig (i kombinasjon). Tabell 1 oppsummerer noen av resultatene per kwh energi levert, med forskjellige metodiske perspektiver og antakelser. Det identifiseres og diskuteres videre en del kritiske parametre i forhold til hvordan fjernvarme kan behandles i slike analyser. Dette er hovedsakelig knyttet til allokering av utslipp fra avfallsforbrenning, valg av elektrisitetsmiks, hvordan biogent CO2 skal behandles, samt hvordan man tar hensyn til ressursutnyttelse (avfall og bioenergi finnes ikke i uendelige mengder). 1 Med primærenergi menes forbruk av energiressurser fra naturen. Dette kan være olje, gass, kull, biomasse eller andre typer energiressurser og er klassifisert i ulike typer (fossil, bio etc.).

7 Side 5 Tabell 1: Oppsummering av resultatene i analysen med ulike perspektiv og antakelser. Miljøpåvirkning per kwh levert varme og kjøling. Attributional perspektiv med historisk fjernvarmemix Vulcan alternative, Fjernvarme, NORDEL NORDEL Attributional perspektiv med fremtidig fjernvarmemix Vulcan alternative, Fjernvarme, NORDEL NORDEL Consequential perspektiv Fjernvarme NORDEL Vulcan NORDEL Climate change, including biogenic CO2=1 kg CO2 eq,24,361,7,497,531,3 Climate change, including bioco2=,43 kg CO2 eq,3,268,24,318,317,25 Climate change, excluding biogenic CO2 kg CO2 eq,36,198,38,183,156,41 Photochemical oxidant formation kg NMVOC,,,,,1, Human toxicity kg 1,4 DB eq,1,65,5,13,11,4 Particulate matter formation kg PM1 eq,,,,,, Renewable, water MJ eq,729,324,747,18,85,758 Renewable, wind, solar, geothe MJ eq,32,14,33,8,5,33 Renewable, biomass MJ eq,8,62,24,99 1,871,141 Non renewable, biomass MJ eq,,,,,, Non renewable, nuclear MJ eq,965,454,98,325,265,988 Non renewable, fossil MJ eq,579 1,315,686,437,437,686

8 Side 6 1 Innledning Dette notatet dokumenterer en livsløpsvurdering av to ulike energiforsyningsløsninger for Vulkan eiendom sin utbygging i Oslo. Bakgrunnen for analysen er at Vulkan eiendom har fått pålegg om tilknytning til fjernvarme for Nordre kvartal. Vulkan eiendom har kommet opp med en egen løsning for energiforsyning til bygget, og mener sitt alternativ er miljømessig bedre enn fjernvarmen, da det er mer energieffektivt. MiSA har fått i oppdrag å vurdere miljøbelastningen for de to alternativene gjennom en LCA-vurdering ettersom Plan- og bygningsetaten har meddelt at dette vil inngå i en vurdering om fritak fra tilknytningsplikten. Analysen sammenlikner et scenario hvor all romoppvarming og bruk av tappevann leveres med fjernvarme (og kjøling leveres med AC-anlegg) med Vulkan eiendom sitt alternative anlegg hvor energiforsyningen skjer ved hjelp av varmepumpe som henter varme fra energibrønner boret i grunnen, samt integrasjon av kjølesystemet for noen bygg med systemet for tappevann i andre bygg. Varmedistribusjonen på stedet vil i begge tilfeller være et vannbårent system. Vulkan eiendoms distribusjonssystem vil imidlertid være et lavtemperaturanlegg. 2 Livsløpsvurdering (LCA) Livsløpsvurdering (LCA) er analysen av miljøpåvirkning gjennom livsløpet til produktsystemer. Forståelsen av at miljøpåvirkning ikke er begrenset til enkeltlokasjoner eller -produkter; men snarere kan sees som konsekvenser av livsløpsdesign av produkter og tjenester, er sentral i denne metoden. Livsløpet dekker alle aktiviteter fra utvinning av råmaterialer slik som jernmalm, kull, olje osv. via produksjon, bruk og avhending og evt. gjenbruk eller resirkulering (Wenzel et al. 1997; Guinée 21; Baumann and Tillman 24; ISO 26a). Kombinasjonen av en kvantitativ tilnærming og et holistisk perspektiv fører til at man kan identifisere trade-offs mellom ulike løsninger og således er velegnet som beslutningsstøtte. LCA tilbyr to viktige systemperspektiv som er essensielle når man undersøker teknologier i et helhetsperspektiv: LCA dekker alle livsløpsfaser fra vugge til grav og kan derfor avdekke mulige tradeoffs og problemskifte mellom ulike faser i et produkts livsløps. LCA dekker mange forskjellig typer miljøpåvirkning og kan avdekke om forbedring innen en type miljøbelastning kan føre til økt belastning innen andre kategorier. LCA har de siste 4 tiårene utviklet seg fra en ide om kumulativ ressursinnsats i verdikjeder til et vitenskaplig felt som inkluderer metoder for å konstruere inventar (Heijungs and Suh 22) og miljøkonsekvensmodellering (Udo de Haes et al. 22). Problemer knyttet til å inkludere alle signifikante prosesser i et livsløpsinventar er velkjente (Norris 22) og hybride metoder har blitt utviklet som et svar på dette (Suh 24; Suh et al. 24). Hybride metoder kobler sammen tradisjonelle prosessbaserte livsløpsinventar, med såkalt kryssløpsanalyse (Heijungs and Suh 22; Strømman 25; Strømman et al. 26). Se for øvrig de påfølgende kapitler for mer om dette.

9 Side 7 Det standardiserte rammeverket for LCA skisserer 4 iterative faser i analysen (Figur 1). Disse blir presentert kort i det følgende; detaljert informasjon finnes i andre kilder (e.g., Wenzel et al. 1997; Hauschild and Wenzel 1998; Guinée 21; Heijungs and Suh 22; Baumann and Tillman 24; ISO 26a). 2.1 Mål og omfang Den første fasen i en LCA er den desidert viktigste; den består i å formulere hva som er det konkrete målet for analysen, hva systemgrensene skal være, hvilken allokeringsmekanisme man skal bruke, og hvilke metoder som benyttes for inventar og konsekvensanalyse. Etter at formålet er etablert, må man definere en funksjonell enhet. Den funksjonelle enheten er en kvantifisering av den eller de funksjonene system(ene) leverer. Den er basis for sammenlikning i LCA og man bør bruke god tid på å definere en fornuftig funksjonell enhet hvis man skal kunne produsere sammenliknbare resultater på tvers av studier. Figur 1: Den iterative prosedyren i LCA.(Redrawn from ISO 26a) Eksempler på funksjonelle enheter kan være 1 person-km (transport), 1 m2-år beskyttet flate (maling og alternativer), 1 kwh varme levert til husholdning (energi)etc. LCA kan brukes for ulike formål, som for eksempel benchmarking, varedeklarasjoner, prosessutvikling og beslutningsstøtte. Studiens design begrenser i stor grad hvilke spørsmål som kan besvares. Man bør derfor nøye vurdere aspekter som cut-offs i inventaret, samt tid og geografi. 2.2 Inventaranalyse (LCI) Den andre fasen i en LCA består i å etablere en modell som: a) Kan beregne de totale utslippene av ulike substanser til luft, jord og vann fra alle de prosesser som er nødvendig for å levere en funksjonell enhet b) Er fleksibel nok til å tolke resultatene grundig og endre forutsetninger underveis Det finnes ulike metoder å etablere et slikt utslippsinventar på, disse er beskrevet nedenfor Prosessbasert LCA Prosess-LCA er en såkalt bottom-up -metode, det vil si en metode hvor man begynner å samle data for en mengde ulike prosesser i systemet på detaljnivå. Man vet imidlertid ikke før man begynner hvilke typer data som er viktige og hvilke som er insignifikante og kan behandles mindre grundig. Miljøutvidet kryssløpsanalyse (neste kapittel) er en top-down -metode, hvor man kjapt får en god oversikt over alle involverte prosesser (sektorer), men hvor man mangler spesifisiteten som LCA tilbyr. Normalt deler man opp modellen man etablerer i et

10 Side 8 forgrunnssystem og bakgrunnssystem. Bakgrunnssystemet består normalt av en generisk LCAdatabase som inneholder flere tusen ulike prosesser. De prosessene som er spesifikke for systemet man studerer, organiseres i et forgrunnssystem. For alle prosesser modelleres en enhetsprosess hvor alle innsatsfaktorer (fra naturen, bakgrunnssystem eller andre forgrunnsprosesser), samt alle utslipp som er nødvendig for å levere en enhet av den aktuelle prosessen. Hvis alle prosesser i systemet modelleres og knyttes sammen på denne måten, får man en modell som kan beregne utslippene for en gitt funksjonell enhet Miljøutvidet kryssløpsanalyse (Environmentally extended input-output analysis) Kryssløpsanalyse (IOA) ble opprinnelig utviklet av Wassily Leontief på 3-tallet (Leontief 1936) som en metode for å studere relasjonene mellom sektorene i økonomien. På begynnelsen av 7- tallet formulerte han et rammeverk for å utvide analysen med miljøinformasjon (Leontief 197). Hovedideen er å benytte informasjon som finnes i nasjonalregnskapet sammen med utslippstatistikk for ulike økonomiske sektorer for å kalkulere alle direkte og indirekte utslipp forbundet med å levere en gitt miks av varer eller tjenester til sluttkonsum. De økonomiske ringvirkningene av å etterspørre 1 NOK fra en sektor i økonomien kan kalkuleres og spores gjennom alle de sammenkoblede sektorene i økonomien i en uendelig (men konvergerende) serie av etterspørsel mellom sektorer. Når den totale økonomiske aktiviteten generert av denne etterspørselen er beregnet, kan man så multiplisere denne med utslippsintensiteter for hver sektor for å finne totale (livsløps-) utslipp knyttet til denne leveransen på 1 NOK fra en gitt sektor. Når selve utslippene er beregnet følger beregningene den samme prosedyren som i en livsløpsvurdering; hver utslippstype blir tilegnet en faktor etter hvor mye den påvirker en miljøpåvirkningskategori i forhold til en referansesubstans. For global oppvarming er denne oftest CO2-ekvivalenter i et 1-årsperspektiv. Metodikken er utviklet betraktelig siden Leontief sin tid, både som ren miljøutvidet kryssløpsanalyse (Suh and Huppes 22), multiregional analyse (Peters and Hertwich 26a, 28) og strukturelle studier (Peters and Hertwich 26b; Guan et al. 28; Guan et al. 29). Strukturen i-, og kompilering av- kryssløpstabeller er beskrevet av United Nations (1999) Hybride analyser Prosessbasert LCA bruker spesifikke fysiske data for et produksjonssystem til å beregne miljøbelastninger, men har blitt kritisert for å utelate signifikante bidrag til totalutslippene (Lenzen 21; Norris 22; Strømman et al. 26). Dette kalles cut-off og er spesielt relevant for prosesser langt oppstrøms det systemet som studeres, samt tjenestebaserte aktiviteter. På den andre siden har man kryssløpsanalyse, som i stor grad dekker alle aktiviteter, både langt oppstrøms og tjenester, men på bekostning av spesifisiteten som prosessbasert LCA har. Flere studier kombinerer disse tilnærmingene i hybride analyser for å utnytte fordelene som hører til hver metode (Treloar 1997; Nakamura and Kondo 22; Suh et al. 24; Suh and Huppes 25; Strømman and Solli 28). Slike tilnærminger har også blitt benyttet i en rekke case-studier (Marheineke et al. 1999; Treloar et al. 2; Lenzen 22; Solli et al. 26; Strømman et al. 26; Michelsen et al. 28; Larsen and Hertwich 29). Fordelen med en hybrid analyse er at man sikrer at alle utslipp blir med i analysen samtidig som man har tilstrekkelig med detalj på utvalgte

11 Side Miljøkonsekvensanalyse (LCIA) I inventaranalysen får man en oversikt over alle utslipp knyttet til å levere en funksjonell enhet, samt hvilke livsløpsfaser og -prosesser utslippene stammer fra. Som regel dreier det seg om flere tusen forskjellige typer utslipp som slippes ut til ulike resipienter som luft, ulike typer vann, ulike typer jord etc. For en beslutningstaker er en slik lang liste nærmest meningsløs; den krever en aggregering til færre indikatorer for å gi mening. Denne fasen av en LCA kalles miljøkonsekvensanalyse (impact assessment). I korthet består den i å oversette den lange listen med utslippstall til et mer begrenset utvalg miljøpåvirkning innen ulike kategorier. Eksempler på slike kategorier er global oppvarming, forsuring eller påvirkning av menneskelig helse. Hovedfasen i LCIA er å etablere årsak-virkning-kjedene fra et utslipp skjer, gjennom spredning gjennom ulike medier, frem til det skjer en eller annen intervensjon eller skade. Det trekker derfor på svært mange andre fagområder, både når det gjelder modellering av spredning, eksponering og eventuelle skader ved et gitt eksponeringsnivå. Som regel benytter man seg av ferdigkonstruerte sett med karakteriseringsfaktorer når man utfører en LCA. Resultatet er en liste over ekvivalensfaktorer som sier noe om ulike substansers påvirkning innen en miljøkategori, relativt til et referansestoff. Figur 2: Venstre: CO2-ekvivalenter for global oppvarming; høyre: 1,4-DCB-ekvilenter for menneskelig toksisk risikoer. En siste mulighet innen konsekvensvurdering er å vekte sammen resultatene for de ulike miljøpåvirkningskategoriene til en eller flere aggregerte hovedkategorier for samlet miljøbelastning. Dette steget er valgfritt og bør ikke gjøres uten at også de mer detaljerte resultatene blir presentert. 2.4 Tolkning Den siste fasen i LCA er analyse og tolkning av resultater. Dette innebærer først og fremst en vurdering av om resultatene som systemet kan fremskaffe er relevant for det målet og omfanget som ble definert i starten av studien. Hvis dette ikke er tilfellet fører det til at man må reiterere mål og omfang, metodiske valg, eller eventuelt LCI eller LCIA-steget i analysen for å gjøre resultatene mer relevant i beslutningsprosessen. Systemet bør være konstruert slik (i LCI-fasen) at man enkelt kan se de ulike livsløpsfasene og systemprosessene sine bidrag til miljøbelastning ift leveranse av en funksjonell enhet. Slik får man en ordentlig oversikt over alle aspekter ved de ulike miljøpåvirkningene og kan lettere

12 Side 1 identifisere mulige områder for forbedring. I tillegg er det lettere å identifisere feil i inventaret om det er strukturert på en slik transparent måte. I denne fasen bør man også vurdere usikkerhet i resultatene og undersøke hvor sensitivt resultatet er i forhold til (usikre) antakelser som er gjort. 3 Mål og omfang for studien 3.1 Funksjonell enhet Den funksjonelle enheten brukt i denne studien er basert på tankegangen om at man skal sammenlikne en situasjon hvor all levert varme til byggene dekkes av fjernvarme (og kjøling dekkes ved enkeltstående aircondition-anlegg i hvert bygg) med det skisserte alternative systemet fra Vulkan eiendom. Vi benytter derfor 1 driftsår, med dertil beregnede energiforbrukstall, som funksjonell enhet. Levetid er satt til 5 år. Det er imidlertid svært vanskelig å spå utviklingen i ulike parametre 5 år fremover, så vi har valgt å beregne resultater med historiske data, samt data for 218 (siste år med estimater for fjernvarme). Utvikling utover dette blir rene spekulasjoner. 3.2 Systembeskrivelse Energibehovene til byggene er beregnet av Norconsult og dokumentert gjennom et notat (Havellen 211), med klargjørende kommentarer ved personlig kommunikasjon (Vidar Havellen, mai 211) og et revidert notat datert juni 211. I hovedsak benyttes data fra den siste revisjonen. Vi benytter videre samme energibehov for fjernvarmealternativet og det alternative systemet, selv om man kan se for seg situasjoner hvor man, ved tvungen fjernvarmetilknytning, vil dimensjonere bygget til en dårligere energiytelse enn man ville ved alternative løsninger for energitilførsel; dvs at man ser behovssiden som en del av energiforsyningsstrategien til bygget. Men som sagt er dette ikke hensyntatt i denne analysen. Figur 3 viser en forenklet oversikt over de to systemene. Energibehovet for oppvarming, varmtvann og kjøling er summert i Tabell 3. Merk at Norconsult har lagt til 2% buffer i energiberegningene for å reflektere en mer realistisk energibruk enn det beregningsstandardene forutsetter. Tabell 2: Behovsprofil energi Behovsprofil Nordre kvartal Arealer Varmtvann, kwh/m2 år Oppvarming, kwh/m2 år Kjøling, kwh/m2 år Forretning, 5493 m2 1,1 41,4 13 bevertning, kultur Bolig 9779 m2 29,8 33,3 Tabell 3: Energiforsyning per år, inkludert 2% margin Varmtvann (kwh/år) Romoppvarming (kwh/år) Kjøling (kwh/år) IT kjøling (kwh/år) Forretning, bevertning, kultur Bolig

13 Side 11 For AC-anlegget i fjernvarmealternativet har vi antatt årsvirkningsgrad på 2,37 MJ kjøling/mj el for fjernvarmealternativet, basert på data fra Norconsult (Havellen 211). For fjernvarmealternativet brukes energibehovet for varmtvann og romoppvarming direkte, mens det for varmepumpesystemet er beregnet en årsvirkningsgrad, COP på 2,94, basert på beregningene fra Norconsult. Den tilsvarende faktoren for kuldeproduksjonen er 2,34. Merk imidlertid at integrasjonseffekten 2 med søndre kvartal gjør at behovet for strøm og fjernvarme i søndre kvartal synker med hhv. 65 og 132 MWh/år. Det er ikke hensiktsmessig å knytte denne reduksjonen til varme- eller kuldeproduksjonen spesifikt, men er snarere et attributt ved anleggsutvidelsen i seg selv. Fradraget i elektrisitetsbehov og fjernvarmebehov skjer derfor i prosessen som samler oppvarmings- og kuldebehovet i Vulkanalternativet. Dette gjør at årsvirkningsgradene for varme- og kuldeproduksjon ikke kan tolkes for seg selv, men må sees i sammenheng med dette. Varmetap i systemet lokalt er for øvrig minimalt, men inkludert i analysen. Dette er antatt likt for begge systemene. Infrastruktur knyttet til systemene har ikke blitt undersøkt i detalj, i samråd med kunde. PBE har (av en eller annen grunn) signalisert at dette skal holdes ute av systemgrensene. Dette vil først og fremst si energibrønnene og varmepumpe for Vulkan-alternativet, og merinvestering i rør og varmevekslere for fjernvarmealternativet. For å være konsistente har vi også ekskludert all infrastruktur i bakgrunnssystemene. Dette er mulig siden vi benytter profesjonell LCAprogramvare (Simapro) i kombinasjon med en LCA-database i enhetsprosessformat (Ecoinvent v2). Det vil si at heller ikke bygging av forbrenningsanlegg, bygging av vannkraftverk, kullkraftverk etc. er inkludert. Å inkludere infrastruktur vil ikke innebære vesentlige merarbeider, og bør gjøres i fremtidige studier. For denne studien er det lite sannsynlig at konklusjonene vil påvirkes i vesentlig grad, men det kan ikke utelukkes for andre systemer. For Vulkan-alternativet blir da den eneste innsatsfaktoren elektrisitet benyttet i varmepumpe, kjølemaskiner og til direkte el-kjel for ettervarming av varmtvann. I tillegg kommer forbruk og lekkasje av små mengder kjølemedium. Denne påvirkningen er neglisjerbar. For fjernvarme har vi benyttet en rekke forskjellige mixer, basert på Hafslunds egne prognoser for innfyrt energi (Appendix B) og forskjellig LCA-perspektiv og antakelser (Tabell 4). Vi har antatt samme forbrenningsvirkningsgrad som oppgitt hos Hafslund, med unntak av for avfallsforbrenning hvor vi har benyttet tall fra energigjenvinningsetaten (Oslo kommune 21). Vi har videre antatt et totalt tap på 1% varme i distribusjonsnettet. 2 Introduksjonen av Nordre kvartal i energisentralen gjør at man kan realisere synergieffekter mellom oppvarmingsog kjølebehov i Nordre og Søndre kvartal. Denne effekten er i sin helhet tilordnet Nordre kvartal siden den vil være fraværende hvis energiforsyningen ble bygget ut som fjernvarmealternativet.

14 Side 12 Figur 3: De to energiforsyningsalternativene som er sammenliknet. Tabell for fjernvarmemiks i Appendix B. 3.3 Allokering Noen ganger har en prosess flere produkter. For eksempel kan en fabrikk produsere to forskjellige biltyper, eller avfallsforbrenning produsere elektrisitet, varme og avfallsdestruksjonstjenester. Når det skjer, man må tenke å hvordan man skal allokere utslippene til hvert produkt som prosessen har. Utslippene kan bli allokert etter produktenes økonomiske verdi, vekt, energi eller eksergi, osv. Allokering er imidlertid ikke alltid en god løsning på problemet. En alternativ løsning til allokering er systemutvidelse. Denne metoden erstatter produkter med et liknende produkt for å oppfylle den samme systemfunksjonen. Systemutvidelse har også svakheter siden analytiker må undersøke og gjøre valg av passende teknologier til konteksten. I utgangspunktet trenger ikke allokering å være problematisk, men ofte kommer man borti tilfeller hvor man støter på utfordringer. En rekke studier diskuterer problemetikken rundt allokering (Azapagic and Clift 1999; Frischknecht 2; Weidema 2; Ekvall and Finnveden 21; Pelletier and Tyedmers 211). ISO-standarden for LCA (ISO 26b) anbefaler først å unngå allokering ved oppslitting av prosessen i mindre enheter. Hvis dette ikke er mulig skal man benytte systemutvidelse. Systemutvidelse er vanskelig å bruke i tilfellet avfallsforbrenning, da det stort sett ikke finnes noe lovlig alternativ til å brenne avfallet. Man kan se for seg å utvikle systemutvidelse hvor man tar hensynt til mulighetene som ligger i å sortere og materialgjenvinne en større andel av avfallet. Eventuelt andre typer energigjenvinning, som pyrolyse, gasifisering, biogass etc. En slik utvikling er utenfor omfanget av denne studien og systemutvidelse vil ikke bli brukt som allokeringsmetode.

15 Side 13 Hvis systemutvidelse heller ikke er mulig eller hensiktsmessig, kan allokering iflg. ISO baseres på fysiske kvantiteter (masse, energi etc.) brukes. Dette er heller ikke mulig for avfallsforbrenning, da funksjonen avfallsdestruksjon ikke har noen fysisk fortolkning på samme linje som varme eller elektrisitet. Som en siste utvei kan man benytte økonomisk allokering, hvor miljøbelastning fra prosessen splittes på de ulike produktene etter deres økonomiske (markeds)verdi. Det siste forutsetter at det finnes et fungerende marked for produktene. Det finnes det ikke siden det er en leverandør og en kunde til varmen. Prisen på varmen fra energigjenvinningsetaten (EGE) er ganske lav (~21,4 NOK/Mwh for 29) (Oslo kommune 21), men hvis EGE og Hafslund hadde vært ett selskap, ville verdien av varmen sannsynligvis vært en del høyere. Iflg. energileddet i Hafslund sin oppgitte næringstariff var prisen mer enn dobbelt så høy i 29. Etter 29 har prisene vært enda høyere. Videre har EGE store inntekter knyttet til sluttbehandlingen av avfallet. Men det er også her mulig å gjøre fortolkinger på verdien av avfallsdestruksjonen. Det ble inntil nylig betalt en avgift for forbrenning av avfallet. Avgiften skal stimulere til at delere av avfallet blir behandlet på en miljømessig bedre måte ved f.eks utsortering av nye fraksjoner og materialgjenvinning. Hvis man trekker fra denne avgiften på inntekten for avfallsdestruksjon blir den økonomiske verdien til denne funksjonen redusert. Avgiften er nå erstattet av en NOxavgift da man ønsket å forhindre at avfallet ble eksportert til Sverige. I denne studien blir utslippene enten allokert i sin helhet til varmeproduksjonen 3 (etter tankegangen forbrenning ville ikke vært akseptert uten å produsere varmen varmen er hovedproduktet) samt økonomisk verdi (basert på de kunstige prisene for varme og avfallsdestruksjon). Ved å allokere bort alle utslipp slik Hafslund gjør i sin miljørapport, vil ingen andre energikilder noen gang kunne konkurrere med avfallsvarme, per definisjon. Dette er etter vår mening en feilaktig allokering som ikke tar innover seg at avfallet kanskje kan utnyttes på miljømessig bedre måter. I studier av produktsystemer inkluderes gjerne utslippene knyttet til avfallsbehandling, fratrukket substitusjonsproduktene til avfallsvarme i systemet, ofte en blanding av oljefyring og elektrisitet. Østfoldsforskning AS (Raadal and Modahl 29) bruker systemutvidelse på studier av avfallsbehandling, hvor avfall til fjernvarme erstatter 26-miks av norsk fjernvarme. Det er vanskelig å lage en allokering som er 1% konsistent med praksis for oppstrømsprosesser, da disse varierer mye. Det er imidlertid ikke vanlig i noen sammenhenger å allokere alle utslipp fra fjernvarmeproduksjon til avfallsdestruksjonsprosessen. 3.4 Attributional og consequential LCA I prinsippet er det to ulike perspektiver som kan brukes i en LCA. Den ene forsøker å si noe om hvordan noe er, såkalt attributional LCA. Her brukar man ofte historiske gjennomsnittstall som datagrunnlag Det er denne typen LCA som ligger til grunn for blant annet miljødeklarasjoner for produkter, EPD (ISO 2). En annen type LCA forsøker å forstå konsekvensene av en handling, hvor man sammenlikner alternativer til en fremtidig referanseutvikling. En slik analyse refereres til som consequential LCA. 4 Til en slike type analyse brukes ofte andre typer data enn ved en attributional LCA. Blant annet vil det være relevant å bruke marginaldata for ulike innsatsfaktorer og strøm. Denne forskjellen er diskutert og benyttet i en rekke publiserte studier (Weidema et al. 3 I avfallsforbrenningen produseres det noe elektrisitet. Vi har brukt systemutvidelse for å allokere bort utslippene til denne, ved å anta at den erstatter elektrisitetsmiksen som benyttes i systemet (som varierer mellom scenarier). Ved økonomisk allokering har vi benyttet elektrisitetens verdi. 4 Attributional kan kalles et øyeblikksbilde, consequential kan kalles konsekvensanalyse

16 Side ; Ekvall and Weidema 24; Ekvall and Andræ 26; Sandén and Karlström 27). I motsetning til attributional LCA som benyttes i forbindelse med miljøvaredeklarasjoner og miljømerking, og for å benchmarke sitt produkt mot konkurrenter, er consequential LCA mer relevant i policy-sammenhenger hvor man skal utforme strategier for miljøarbeid for lengre tid fremover. Denne studien er en slags mellomting mellom en policyanalyse og benchmarking av ulike alternative energiforsyninger mot hverandre. Ideelt sett burde en nasjonal myndighet gjennomført et større arbeid i forhold til å legge en nasjonal strategi for utvikling i fjernvarmeutbyggingen fremover, tatt i betraktning fremtidig energibehov, ressurstilfang (og substitusjon av bortfall andre steder), samt ulike alternative energisystemer. I denne rapporten vil vi gjennomføre sensitivitetsanalyser hvor begge perspektivene blir brukt. Man bør imidlertid merke seg at en full consequential LCA ikke er mulig å gjøre innen rammene for dette prosjektet. Blant annet fordrer det en bedre forståelse av de ulike markedseffektene som følger av at man endrer etterspørselen etter ulike innsatsfaktorer. Vår tolkning av consequential i denne rapporten er derfor begrenset til direkte endringer i systemet vårt; vi tar hensyn til de direkte marginalendringene i systemet vi studerer, men benytter gjennomsnittsdata utenfor dette. For eksempel vil dette si at vi ikke tar hensyn til at avfall og bio-ressurser er begrensede ressurser og at en økt bruk av disse kan føre til at andre steder må kjøpe inn andre råvarer. En slik tilnærming bør inkluderes i en mer omfattende analyse på nasjonalt nivå, hvor strategier for utnyttelse av avfall og bio-ressurser legges. Neste versjon av Ecoinvent (v3) vil gjøre det mulig å benytte marginaldata for alle prosesser i bakgrunnsdatabasen, og således gjennomføre en full consequential analyse. Valget av LCA-perspektiv vil også få betydning på valg av allokeringsmetoder. For eksempel vil man ikke kunne allokere bort utslipp fra avfallsforbrenning til andre funksjoner enn varmeproduksjonen, uten samtidig inkludere effekter av bortfall av avfallsressurs (f.eks i Sverige eller andre norske anlegg). For elektrisitet benytter vi den norske gjennomsnittlige konsum-mixen inkludert import som base case for analyser med et attributional perspektiv. I tillegg undersøker vi effekten av å endre antakelse for strøm ved å bruke en Nordisk mix og Europeisk mix. For analysene i et consequential perspektiv benytter vi Nordisk mix som base case, da denne ligger nærmere det som kan kalles langsiktig marginal 5. Det tas ikke hensyn til opprinnelsesmerking av strøm i analysen. For fjernvarme er det i tillegg til en økning i behovet som følge av prosjektet, også lagt opp til en endring av innsatsfaktorene i systemet. Blant annet skal mengden avfall økes betraktelig. Dette vil sannsynligvis gå utover enten mengden avfall forbrent i andre norske anlegg, eller anlegg i land som i dag importerer avfall fra Norge. En consequential LCA-analyse må derfor ta hensyn til hva som erstattes i disse anleggene når avfallet brennes i Oslo. De samme betraktningene gjelder andre typer innsatsfaktorer i fjernvarmemixen (bio). Når vi ikke har gjort det her er det fordi disse effektene krever mer omfattende studier. Dette vil være et tema for en mer 5 Marginal strømmix er ikke lett å bestemme og er et hett tema i disse dager. På kort sikt vil el som ikke brukes i Norge kunne eksporteres og erstatte el fra andre kilder i Europa. Disse kildene er relativt utslippsintensive og Sintef har beregnet erstatningseffekten til opptil ca 6g/kwh (dog med mange modellforutsetninger), fallende mot et par hundre gram i 25. På kort sikt er imidlertid også hele el-sektoren omfattet av EU s kvotahandelsregime, noe som betyr at kvoter som ikke blir brukt, blir solgt og brukt andre steder. På veldig kort sikt er derfor en consequential elmix lik null. På lengre sikt kan imidlertid erstatning av kullkraft med norsk el føre til at fremtidige målsetninger blir satt strengere og opprettholde tilliten til at vi faktisk kan redusere utslippene. En pragmatisk middelvei er derfor å bruke en Nordisk miks som marginalmiks.

17 Side 15 omfattende policy analyse av fjernvarmens utvikling fremover i tid. Vi har benyttet Hafslund sine data for den marginale økningen i fjernvarmekapasiteten som utgangspunkt for å etablere en marginal mix for fjernvarme. Denne består hovedsakelig av avfall, pellets og bio-olje. Vi har antatt at mesteparten av dette kommer som bi-produkt fra andre prosesser, noe som reduserer oppstrømsbidraget til utslipp fra disse råvarene. Denne antakelsen teller til fjernvarmens fordel, og evt. bruk av plante-/animalsk olje eller trevirke produsert med det formål å utelukkende brennes, vil øke utslippene knyttet til produksjon av brenselet. 3.5 CO2 fra forbrenning av biomasse I mange miljøanalyser har det vært vanlig å behandle CO2 fra forbrenning av biologisk material annerledes enn hvis den kommer fra fossile brensler. Argumentasjonen har vært at biologisk material tar opp samme mengden karbon når det vokser, som det slippes ut ved forbrenning. Denne tilnærmingen har blitt kritisert av flere for å være unøyaktig og direkte feil, siden argumentasjonen ikke tar hensyn til tidsperspektiv og endringer i karbonlager som følge av bruk av land (Reijnders and Huijbregts 23; Reijnders 26). CO2 fra biomasse påvirker klimaet like mye som annen CO2, så nøkkelen til å forstå problemet ligger i å forstå opptaket av CO2 over tid. Dette har også blitt påpekt av forskere ved NTNU (Cherubini et al. 29; Cherubini and Strømman 211), og i en fersk studie presenteres de første metodisk baserte resultatene for klimaeffekten av vekster med forskjellig rotasjonstid i et hundreårsperspektiv (Cherubini et al. 211). For typiske skogvekster med 1 års rotasjonstid beregnes klimaeffekten av utslipp av 1 kg CO2 fra biomasse til,43 kg CO2-eq./kg CO2(bio). I denne studien benytter vi denne verdien som base case. Merk at indirekte endringer av land ikke er med i tilnærmingen (for eksempel at dyrking av biomasse kan fortrenge matproduksjon etc.) Nåtid vs fremtid Man kan velge å bruke historiske data som grunnlag for analysen, eller man kan velge å bruke data for fremtidig energiforsyning (og helst også energibehov etc.). Fordelen med å bruke verdier for fremtiden er at de er mer relevante ift. å bestemme om en løsning vil være miljømessig bedre enn den andre eller ikke. Ulempen med å basere seg på fremtidsverdier er at usikkerheten er stor, og man baserer seg i stor grad på gjetninger om hva som vil skje. Historiske data er sikrere, men mindre relevante for fremtidig ytelse. I denne studien baserer man seg på to forskjellig tidsperspektiv, et med bruk av historiske data (28-21) og et med bruk at estimerte tall for 218. Enkelte aktører i Norge (Civitas AS) har lagt seg på en linje hvor elektrisitet har en lineært avtakende utslippsintensitet frem mot 21 etter scenarier for utviklingen i elforsyningen. Ideen er så å lage år-for-år estimater på utslippsnivå. Dette kan for så vidt være nyttig, men usikkerhetene er store og en slik tilnærming kan bidra til å komplisere og skjule andre, mer metodisk viktige, valg som er gjort i analysen, som kan ha større innvirkning på konklusjonene. I tillegg er det slik at elektrisitet egentlig ikke bør behandles annerledes enn andre varer i en LCAanalyse. Det vil si at hvis man skal lage scenarier for utvikling i elektrisitet (eller bruke 6 Mye tyder på at bruk av bioressurser ikke er så miljømessig gunstig som det har blitt fremstilt som i ulike policyutforminger; noe også debatten i etterkant av Klimakur-rapporten viser. Det er behov for en gjennomgang av nasjonal strategi rundt utnyttelsen av biomasse. Det er imidlertid utenfor omfanget av denne studien.

18 Side 16 marginaldata) bør man gjøre det samme for alle innsatsfaktorer som finnes i systemet. Som regel vil dette dreie seg om flere hundre til flere tusen prosesser (direkte og indirekte). Vi benytter derfor ikke en slik tilnærming, men lager resultater basert på historiske data, samt resultater basert på 218-data. 218 er det siste året vi har fått tilgang til Hafslund fjernvarme sin estimerte energimiks. Mesteparten av anleggets levetid vil være etter 218. Konklusjonene i denne studien er ikke sensitive i forhold til denne tilnærmingen. 3.7 Senstivitetsanalyser/ parametervariasjon Som det kommer frem i de ovenstående kapitlene er det en rekke parametre som er usikre eller det kan brukes forskjellige metodiske valg for. Effekten av disse på konklusjonene blir derfor undersøkt i en sensitivitetsanalyse. På grunn av stor usikkerhet i enkelte av systemparameterne, har vi utført en sensitivitetsanalyse med de meste viktige faktorene i modellen. Vi har ikke undersøkt absolutt alle kombinasjoner av usikre parametre, men har valgt ut de aller viktigste. Disse er summert i Tabell 4 og forsøkt klassifisert i forhold til attributional og consequential LCA, samt tidsperspektiv. På forespørsel fra kunden har vi også gjort noen beregninger hvor avfallsforbrenningen i fjernvarmemiksen er fullstendig allokert til avfallshåndtering. Dette fordi Oslo kommune av en eller annen grunn har bestemt seg for at slik skal det være. Det finnes imidlertid ikke noe faglig belegg for en slik tilnærming.

19 Side 17 Tabell 4: Oversikt over ulike parametervariasjoner som er undersøkt i hvert perspektiv Nøkkelantakelser Attributional Consequential Historisk Fremtid Base case: Hafslund Fjernvarmemix El = Norsk el + import Alle utslipp fra avfallsforbrenning allokert til varmeproduksjon Parametervariasjon: Biogenic CO2= Biogenic CO2=1 El = NORDEL Avfallsforbrenning, økonomisk allokering Base case: Hafslund egen estimerte fjernvarmemix 218 El= Norsk el + import Alle utslipp fra avfallsforbrenning allokert til varmeproduksjon Parametervariasjon: Biogenic CO2= Biogenic CO2=1 El= NORDEL El= Europeisk (UCTE) 9 Avfallsforbrenning, økonomisk allokering Kombinasjon økon. allokering og El=NORDEL Kombinasjon økon. allokering og El=UCTE N/A Base case: Alle utslipp fra marginal søppelforbrenning allokert til varmefunksjon, da søppel antas tilnærmet 1% utnyttet i dag. Hvis man ikke skal allokere på denne måten, må substitusjon av bortfalt ressurs andre steder inkluderes (ikke inkludert i denne studien) Resten er økt innfyrt biobrensel Ingen substitusjonsbetraktning for bio, da ressurstilgang/marked er usikkert. Marginalmiks i egen tabell. El NORDEL Parametervariasjon: Biogenic CO2=1 Biogenic CO2= El=UCTE 7 For kontekst: Ca 24 g/kwh (eks infrastruktur, inkl bio CO2 =,43) 8 For kontekst: Ca 185 g/kwh (eks infrastruktur, inkl bio CO2 =,43) 9 For kontekst: Ca 59 g/kwh (eks infrastruktur, inkl bio CO2 =,43)

20 Side 18 Tabell 5: Marginalmiks for fjernvarme Endringer fra 28-1 til 218 Energikilde Endring [GWh/år] Kommentar Marginalmix benyttet i consequential analyse Avfall (@VV) +32 Usikkert ressursgrunnlag. Velger å ikke regne substitusjon for denne. Full allokering av utslipp til FV. Hvis annen allokering, MÅ substitusjonseffekter for bortfall av ressurs andre steder inkluderes. 42 % Varmepumpe (el) +2 Balanseres mot resten av el Biopellets +353 Usikkert ressursgrunnlag. Velger å ikke regne substitusjon for denne. Bio-olje +138 Usikkert ressursgrunnlag. Velger å ikke regne substitusjon for denne. Naturgass -91 Elkjel -334 Olje % 16 % 3.8 Software og bakgrunnsdatakilder Inventarmodelleringen i dette prosjektet har blitt gjort med SimaPro 7.2 software, utviklet av PRé Consultants 1. Simapro er den mest benyttede LCA-software i verden og legger til rette for en systematisk sammenstilling av livsløpsdata i en modell som kobler sammen alle prosessene i systemet. Dette gir gode tolkningsmuligheter. Alle data er lagret og kan eksporteres til andre verktøy ved behov. Simapro sikrer transparens i modelleringen slik at senere revisjoner og undersøkelser kan gjennomføres uten vanskeligheter. Bakgrunnssystemet er i sin helhet ivaretatt av den anerkjente LCA-databasen EcoInvent 11 (Ecoinvent Centre 28). Databasen inneholder informasjon om rundt 4 sammenkoblede prosesser som dekker ulike materialer, kjemikalier, energi, transport og brensler etc. Forgrunnssystemet er modellert med data som enten er supplert av oppdragsgiver eller funnet i litteraturen, hvor dette er angitt. Utslipp fra avfallsforbrenning i Oslo er hentet fra KLIF sine sider (Klima- og forurensingsdepartementet 211). For andre fjernvarmekilder er det benyttet data fra EcoInvent, med effektivitet og mix gitt fra Hafslund (Appendix B). 3.9 Miljøpåvirkninger som er vektlagt Denne studien benytter ReCiPe-metoden for miljøkonsekvensvurdering. Dette er den nye europeiske metoden for konsekvensvurdering i LCA, og er utviklet som en oppdatering til de 1 Se mer hos Prè Consultants ( eller hos MiSA (). 11 Swiss Centre for Life Cycle Inventories (

21 Side 19 eksiterende metodene for hhv midpoint og endpoint konsekvensvurdering som har blitt benyttet til nå 12. I samråd med oppdragsgiver har vi besluttet å se på følgende miljøpåvirkningskategorier i ReCiPe; global oppvarming, påvirkning av menneskelig helse, fotokjemisk oksidasjonsdannelse (smog), partikler, samt forbruk av ulike energiressurser (fra CED v ). 4 Resultater og diskusjon Dette kapittelet tar for seg resultatene av analysen og diskuterer mulige implikasjoner og konklusjoner som kan trekkes. Vi går i tillegg gjennom en del av de parametrene som er usikre eller hvor man må gjøre antakelser i modellen og undersøker hvordan disse påvirker resultatene. Merk at tall normalisert til kwh levert energi i bygg (varme + kulde) finnes til slutt i kapittelet (Tabell 9). Figur 4 og Tabell 6 viser resultatene for analysen hvor vi bruker attributional perspektiv ( deklarasjonsperspektiv ) og historiske data for fjernvarme og elektrisitet. Det er gjort sensitivitetsanalyser ift. strømmix og allokering av utslipp fra avfallsforbrenning, samt CO2 fra forbrenning av biomasse. Vi ser at for de langt fleste miljøpåvirkningskategoriene kommer Vulkan-alternativet vesentlig bedre ut enn fjernvarmealternativet. Merk at de negative resultatene er et forårsaket av at den foreslåtte utvidelsen av energianlegget vil redusere behovet for fjernvarme i resten av sentralen. Siden fjernvarme har relativt høy utslippsintensitet gjør dette at for case med ren elektrisitetsmix kommer Vulkan-alternativet ut med negative utslipp. 12 ReCiPe er en oppdatering av CML2 baseline og Eco-indicator 99. Den kobler mid-point tilnærmingen i CML med den skadeorienterte tilnærmingen i Eco-indicator 99. Metoden er veldokumentert og anerkjent, med hovedrapporter tilgjengelige online: 13 Cumulative energy demand (CED). Dette er primærenergi tatt ut av jordskorpa (olje,gass,kull), høstet fra naturen (biomasse), eller vann i reservoar (vannkraft). Metoden er utviklet Ecoinvent Centre og utvidet til alle råvarer i Simapro av Pre Consultants.

22 Side 2 Fjernvarme base case Fjernvarme, økonomisk allokering Vulcan base case Vulcan, NORDEL Fjernvarme, NORDEL Vulcan, allokering FV økon. 1 % 8 % 6 % 4 % 2 % % 2 % Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Andel av verste alternativ Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation Renewable, water Renewable, wind, solar, geothe Renewable, biomass Non renewable, biomass Non renewable, nuclear Non renewable, fossil Miljøpåvirkningskategori Figur 4: Relative resultater for de to alternativene, med noen parametervariasjoner. Historisk perspektiv med attributional tilnærming. Dette gjelder både fossil ressursbruk, klimautslipp, lokal luftforurensing og påvirkning av menneskelig helse. For kjernekraftressurser er det litt høyere for Vulkan-alternativet med nordisk mix, siden denne miksen inneholder en god del kjernekraft. Tilsvarende for forbruk av vannkraftressurser, hvor Vulkan-alternativet forbruker norsk strømmix med mye vannkraft i mixen. I et deklarasjonsperspektiv basert på historiske data er det derfor ingen tvil om at Vulkan-alternativet er bedre enn fjernvarme, uansett hvilke antakelser man legger til grunn.

23 Side 21 Tabell 6: Resultater for de to alternativene, med noen parametervariasjoner. Tall per år. Historisk perspektiv med attributional tilnærming Miljøpåvirkningskategori Enhet Fjernvarme BC Fjernvarme, allokering økon. Vulcan alternative BC Vulcan alternative, NORDEL Fjernvarme, NORDEL Vulcan, allokering FV økon. Climate change, including biogenic CO2=1 kg CO2 eq Climate change, including bio CO2=,43 kg CO2 eq Climate change, excluding biogenic CO2 kg CO2 eq Photochemical oxidant formation kg NMVOC Human toxicity kg 1,4 DB eq Particulate matter formation kg PM1 eq Renewable, water MJ eq Renewable, wind, solar, geothe MJ eq Renewable, biomass MJ eq Non renewable, biomass MJ eq Non renewable, nuclear MJ eq Non renewable, fossil MJ eq For tilfellet med et attributional perspektiv med fremtidige data (218) har vi inkludert litt flere parametervariasjoner for å vise hvordan resultatene er sensitive til ulike antakelser. Dette er vist i Figur 5 og Tabell 7. Igjen ser vi at for de langt fleste antakelsene og miljøpåvirkningene kommer Vulkan-alternativet bedre ut enn fjernvarme. Siden Hafslund oppgir så vidt lav andel fossile ressurser i sin fremtidige mix, og avfallsressursene sin ressursforbruk er allokert til produktsystemene som står for uttaket av ressursen, kommer imidlertid Vulkan-alternativet dårligere ut på fossil ressursbruk og kjernekraftressurser. For global oppvarming må man i tillegg til å anta en Europeisk elmix (6 g CO2-eq./kwh) også anta at biogent CO2 er fullstendig klimanøytralt, og at mesteparten av avfallsutslippene allokeres til avfallsdestruksjon, for at Vulkan-alternativet skal være verre enn tilsvarende fjernvarmebasert alternativ. Det samme gjelder påvirkning på menneskelig helse og partikkelutslipp. En slik kombinasjon av antakelser er imidlertid ikke faglig forankret; man kan med stor grad av sikkerhet konkludere med at Vulkanalternativet er et miljømessig bedre alternativ enn fjernvarme også i dette perspektivet.

24 Side 22 Fjernvarme, base case Vulcan, base case Fjernvarme, econ. allokering Fjernvarme, NORDEL Vulcan, NORDEL Fjernvarme, økon. allokering, NORDEL el. Fjernvarme, økon. Allokering, UCTE el. Vulcan alternative, UCTE el. Fjernvarme, UCTE el. 1 % Vulkan, øk. Allok + NORDEL el. Vulkan, øk. Allok + UCTE el. Vulkan, øk. Allok. Avfall 8 % 6 % 4 % 2 % % Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation Renewable, water Renewable, wind, solar, geothe Renewable, biomass Non renewable, biomass Non renewable, nuclear Non renewable, fossil Andel av verste alternativ 2 % Miljøpåvirkningskategori Figur 5: Relative resultater for de to alternativene, med parametervariasjoner. Fremtidsperspektiv (218) med attributional tilnærming.

25 Side 23 Tabell 7: Resultater for de to alternativene, med parametervariasjoner. Tall per år. Fremtidsperspektiv (218) med attributional tilnærming. Miljøpåvirkningskategori Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Enhet kg CO2 eq kg CO2 eq Fjernvarme, base case Vulcan, base case Fjernvarme, econ. allokering Fjernvarme, NORDEL Vulcan, NORDEL Fjernvarme, økon. Allokering, NORDEL el Fjernvarme, økon. allokering, UCTE el. Vulcan alternative, UCTE el. Fjernvarme, UCTE el. Vulkan, øk. Allok + NORDEL el. Vulkan, øk. Allok + UCTE el. Vulkan, øk. Allok. Avfall Climate change, excluding biogenic CO2 kg CO2 eq Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation kg NMVOC kg 1,4 DB eq kg PM1 eq Renewable, water MJ eq Renewable, wind, solar, geothe MJ eq Renewable, biomass MJ eq Non renewable, biomass MJ eq Non renewable, nuclear MJ eq Non renewable, fossil MJ eq

26 Side 24 I et konsekvensorientert perspektiv blir de angitte innsatsfaktorene vurdert i en marginalkontekst. Det vil i praksis si at vi bruker en nordisk elektrisitetsmiks for elektrisitet som base case, og at bl.a alle utslipp fra økt avfallsforbrenning allokeres til varmeproduksjon (utenom litt til elektrisitet). I tillegg bruker vi Hafslund egenrapporterte antatte endring i fjernvarmemiksen fra i dag til 218 som estimat for marginal fjernvarmemiks. Tabell 8 og Figur 6 viser resultatene av analysen. Det er igjen relativt klart at Vulkan-alternativet kommer ut som det beste alternativet for de fleste kombinasjoner av parametre. Det er kun i tilfellet hvor vi bruker europeisk elmiks i kombinasjon med fullstendig klimanøytral biogent CO2 at fjernvarme kommer ut marginalt bedre enn alternativet for global oppvarming. For partikkelutslipp er Vulkan-alternativet med Europeisk elmiks litt verre enn fjernvarmealternativet. Hovedårsaken er partikkelutslipp fra kullkraftverk på kontinentet. For fjernvarmealternativet vil partikkelutslippene i hovedsak komme fra forbrenningsanlegg for avfall og biomasse. Det samme gjelder for forbruk av fossile ressurser, hvor bruk av europeisk elektrisitet fører til et høyere forbruk av fossile ressurser. Merk at vi her ikke har tatt hensyn til andreordens effekter slik som indirekte land use endringer (biomasse) og substitusjon i biomassemarkedet. Fjernvarme base case Vulcan base case Fjernvarme UCTE Vulkan UCTE 1 % 8 % 6 % 4 % 2 % % 2 % Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation Renewable, water Renewable, wind, solar, geothe Renewable, biomass Non renewable, biomass Non renewable, nuclear Non renewable, fossil Figur 6: Relative resultater for de to alternativene, med parametervariasjoner. Fremtidsperspektiv (218) med consequential tilnærming.

27 Side 25 Tabell 8: Resultater for de to alternativene, med parametervariasjoner. Tall per år. Fremtidsperspektiv (218) med consequential tilnærming. Impact category Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Unit Fjernvarme base case Vulcan base case Fjernvarme UCTE Vulkan UCTE kg CO2 eq kg CO2 eq kg CO2 eq Photochemical oxidant formation kg NMVOC Human toxicity kg 1,4 DB eq Particulate matter formation kg PM1 eq Renewable, water MJ eq Renewable, wind, solar, geothe MJ eq Renewable, biomass MJ eq Non renewable, biomass MJ eq 1 1 Non renewable, nuclear MJ eq Non renewable, fossil MJ eq I analysen tar vi ikke hensyn til om utslippene skjer i Norge, eller oppstrøms et eller annet sted i utlandet, i by eller på landsbygda. For globale klimapåvirkninger har dette liten betydning, mens for lokal luftforurensing kan dette være viktig. De fleste utslippene i Vulkan-alternativet skjer i våre naboland og Europa gjennom import av elektrisk energi. For fjernvarmealternativet skjer en større andel av utslippene lokalt i Oslo, på de ulike forbrenningslokasjonene. Tabell 9 viser alle resultatene normalisert til 1 kwh levert varme + kulde. Dette kan være nyttig i forhold til andre analyser hvor prestasjonen er presentert på denne formen. Generelt viser resultatene at med mindre man bruker meget høy utslippsfaktor for elektrisitet, i kombinasjon med allokering av en vesentlig del av utslipp fra avfallsforbrenning til avfallsdestruksjon, kan konkludere på bredt grunnlag at Vulkan-alternativet presterer bedre enn fjernvarmealternativet innen alle miljøpåvirkninger, med et lite unntak for forbruk av fossilog kjernekraftressurser. Årsaken til det siste er allokeringen av ressursene i avfallet til de produktsystemene som utvinner ressursen, i kombinasjon med at bruk av bioressurser loggføres under fornybar energi og at indirekte substitusjonseffekter for biomasse ikke er inkludert. Det vil si at vi antar at økt bruk av bioressurser i fjernvarme ikke fører til økt bruk av fossile ressurser noe annet sted.

28 Side 26 Tabell 9: Verdier for de ulike casene per kwh energi (varme og kjøling) levert i byggene. Attributional, 28 1 Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation kg CO2 eq kg CO2 eq kg CO2 eq kg NMVOC kg 1,4 DB eq kg PM1 eq Fjernvarm e BC Fjernvarme, allokering økon. Vulcan alternative BC Vulcan alternative, NORDEL Fjernvarm e, NORDEL Vulcan, allokering FV økon. Vulkan, nullutslipp avfall,337,184,32,24,361,13,5,118,245,141,22,3,268,9,3,97,176,11,14,36,198,6,2,81,,,,,,,,,58,24,6,1,65,1,,9,,,,,,,, Renewable, water MJ eq,573,684 1,32,729,324 1,288 1,292,651 Renewable, wind, solar, geothe MJ eq,5,6,12,32,14,11,11,6 Renewable, biomass MJ eq,33,35,14,8,62,14,14,34 Non renewable, biomass Non renewable, nuclear MJ eq,,,,,,,, MJ eq,54,46,47,965,454,48,49,39 Non renewable, fossil MJ eq 1,48,992,34,579 1,315,28,24,963 Fjernvarme, nullutslipp avfall Attributional, 218 Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation kg CO2 eq kg CO2 eq kg CO2 eq kg NMVOC Fjernvarm e, base case Vulcan, base case Fjernvarme, econ. allokering Fjernvarme, NORDEL Vulcan, NORDEL Fjernvarme, økon. allokering, NORDEL el. Fjernvarme, økon. Allokering, UCTE el. Vulcan alternative, UCTE el. Fjernvarm e, UCTE el. Vulkan, øk. Allok + NORDEL el.,485,5,255,497,7,275,321,14,526,34,165,36,29,151,318,24,169,215,159,347,43,175,172,13,72,183,38,89,136,173,212,49,182,,,,,,,,,1,, Vulkan, øk. Allok + UCTE el.

29 Side 27 Human toxicity Particulate matter formation kg 1,4 DB eq kg PM1 eq,1,11,48,13,5,53,9,11,126,11,115,,,,,,,,,,, Renewable, water MJ eq,38 1,334,474,18,747,271,74,173,55,736,171 Renewable, wind, solar, geothe MJ eq,4,12,5,8,33,12,11,29,8,32,29 Renewable, biomass MJ eq,895,91,896,99,24,92,97,61,91,25,62 Non renewable, biomass Non renewable, nuclear MJ eq,,,,,,,,,,, MJ eq,12,39,17,325,98,432,628 1,549,449,967 1,527 Non renewable, fossil MJ eq,3,57,218,437,686,434,996 2,317,793,687 2,292 Consequential 218 Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation kg CO2 eq kg CO2 eq kg CO2 eq kg NMVOC kg 1,4 DB eq kg PM1 eq Fjernvarm e base case Vulcan base case Fjernvarme UCTE,531,3,541,138,317,25,327,161,156,41,166,179,1,,1,,11,4,118,111,,,, Renewable, water MJ eq,85,758,41,175 Renewable, wind, solar, geothe MJ eq,5,33,5,3 Vulkan UCTE Renewable, biomass MJ eq 1,871,141 1,868,179 Non renewable, biomass Non renewable, nuclear MJ eq,,,, MJ eq,265,988,38 1,566 Non renewable, fossil MJ eq,437,686,562 2,345

30 Side 28 Fjernvarme, historisk mix, Norsk el. Vulkan, historisk, norsk el. Fjernvarme, historisk mix, Nordisk el. Vulkan, historisk, nordisk el. Fjernvarme, fremtidig mix, norsk el Vulkan, fremtidig mix, norsk el Fjernvarme, fremtidig mix, nordisk el Vulkan, fremtidig mix, nordisk el Fjernvarme, Conseq., nordisk el. Vulkan, conseq., nordisk el Fjernvarme, Conseq., UCTE el. Vulkan, conseq., UCTE el 1 % 8 % 6 % 4 % 2 % % 2 % Climate change, including biogenic CO2=1 Climate change, including bioco2=,43 Climate change, excluding biogenic CO2 Photochemical oxidant formation Human toxicity Particulate matter formation Renewable, water Renewable, wind, solar, geothe Renewable, biomass Non renewable, biomass Non renewable, nuclear Non renewable, fossil Figur 7: Resultater hvis avfallsforbrenning allokeres 1% til avfallsbehandling

31 Side 29 Som en ekstrabestilling ble vi bedt om å produsere resultater hvor Oslo kommunes forutsetning om nullutslipp fra avfall, ble lagt til grunn. Resultatene er vist i Figur 7. For flere av parametervariasjonene endrer resultatet seg. Dette gjelder spesielt for deklarasjonsperspektivet med fremtidige data, samt consequential perspektiv. Hvis avfallsforbrenningen settes til null her, i kombinasjon med skitten elmix (Nordisk eller UCTE) og klimanøytrale CO2-utslipp fra biomasse, kommer fjernvarmealternativet bedre ut for global oppvarming og delvis bedre for enkelte av de andre miljøpåvirkningene (bare i consequential perspektiv med UCTE mix). For ressursbruk er resultatene uendret. Det understrekes at en slik forutsetning ikke vurderes som forsvarlig i et LCA-faglig perspektiv. 4.1 Noen tanker om vurdering av fjernvarme og tilknytningsplikt De resultatene som kommer frem i analysen viser viktigheten av ulike antakelser som man må gjøre i forhold til ulike analyseperspektiv, tidsperspektiv, og ikke minst parametervalg ift fjernvarmemiks og elmiks. Vi mener at man på sikt burde gjennomføre et prosjekt, gjerne finansiert av ENOVA, som tar sikte på å gjennomgå den nasjonale strategien for utbygging av fjernvarme og tolkning av paragraf om fritak for tilknytningsplikt. Dette bør gjøres i lys av følgende momenter: Det er begrenset med avfallsressurser tilgjengelig for varmeproduksjon, både i dag og i fremtiden. Alternative utnyttelser av søppel kan være bedre. Det er begrenset med bioressurser (dette gjelder både fjernvarme og alternativsystemer). Det er usikkert hvor gunstig klimaeffekten av biobasert varmeproduksjon er (dette gjelder både fjernvarme og alternativsystemer). Tilleggmomenter som bør tillegges vekt: Lock-in effekt Hvor lenge er man garantert at den miljømessig gode løsningen vedvarer? Kan man risikere at prisendringer gjør at man skifter innsatsfaktorer? Fleksibilitet for fremtidig endring Er det enkelt å koble på system senere ved behov (vannbårent system)? Et kriteriesystem bør i tillegg til å vurdere selve energiforsyningen også lage generelle retningslinjer for hvordan man behandler bygninger med forskjellig energibehov. Behovssiden kan med fordel sees på som en del av forsyningsstrategien; investering i ekstra isolasjon eller prosessintegrasjon, er like viktig som hvor den tilførte energien kommer fra. 5 Konklusjon Analysen viser at det alternative energisystemet for Vulkan Eiendom presterer bedre enn fjernvarmealternativet innen de fleste miljøpåvirkningskategorier, med unntak av noen helt spesielle kombinasjoner av forutsetninger. Konklusjonen er robust i forhold til om man bruker gjennomsnittsbetraktninger eller marginalbetraktninger, og om man bruker historiske data eller fremtidige data i analysen. For de parameterkombinasjonene hvor fjernvarme er bedre innen noen miljøpåvrikningskategorier, er forskjellen relativ liten, med unntak av forbruk av fossile ressurser, hvor avfallet regnes som gratis og biobasert brensel loggføres som fornybar energi.

32 Side 3 Referanser Azapagic, A. and R. Clift (1999). "Allocation of environmental burdens in multiple-function systems." Journal of Cleaner Production 7(2): Baumann, H. and A. M. Tillman (24). The Hitch Hiker's Guide to LCA - An orientation in life cycle assessment methodology and application. Lund, Sweden, Studentlitteratur. Cherubini, F., N. D. Bird, et al. (29). "Energy- and greenhouse gas-based LCA of biofuel and bioenergy systems: Key issues, ranges and recommendations." Resources, Conservation and Recycling 53(8): Cherubini, F., G. P. Peters, et al. (211). "CO2 emissions from biomass combustion for bioenergy: atmospheric decay and contribution to global warming." GCB Bioenergy: nono. Cherubini, F. and A. H. Strømman (211). "Life cycle assessment of bioenergy systems: State of the art and future challenges." Bioresource Technology 12(2): Ecoinvent Centre (28). Ecoinvent data v2, Swiss Centre for Life Cycle Inventories. Ekvall, T. and S. G. Andræ (26). "Attributional and conequential environmental assessment of the shift to lead-free solders." International Journal of Life Cycle Assessment 11(5): Ekvall, T. and G. Finnveden (21). "Allocation in ISO a critical review." Journal of Cleaner Production 9(3): Ekvall, T. and B. P. Weidema (24). "System boundaries and input data in consequential life cycle inventory analysis." International Journal of Life Cycle Assessment 9(3): Frischknecht, R. (2). "Allocation in Life Cycle Inventory Analysis for Joint Production." The International Journal of Life Cycle Assessment 5(2): Goedkoop, M., R. Heijungs, et al. (29). ReCiPe 28. A life cycle impact assessment method which comprises harmonised category indicators at the midpoint and endpoint level. First edition. Report I: Characterisation. Den Haag, The Netherlands, Ministry of Housing, Spatial Planning and the Environment (VROM). Guan, D., K. Hubacek, et al. (28). "The drivers of Chinese CO2 emissions from 198 to 23." Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions 18(4): Guan, D., G. P. Peters, et al. (29). "Journey to world top emitter: An analysis of the driving forces of China's recent CO2 emissions surge." Geophysical Research Letters 36: -. Guinée, J. B. (21). Life cycle assessment. An operational guide to the ISO standards. Final report. Den Haag, The Netherlands, Ministry of Housing, Spatial planning, and the Environment (VROM) and Centre of Environmental Science (CML). Hauschild, M. and H. Wenzel (1998). Environmental assessment of products. Volume 2: Scientific background. London, UK, Chapman & Hall. Havellen, V. (211). Vurdering av effektfaktor på energisentral. Oslo, Norconsult. Heijungs, R. and S. Suh (22). The computational structure of life cycle assessment. Dordrecht, The Netherlands, Kluwer Academic Publisher. ISO (2). 1425:26 Environmental labels and declarations -- Type III environmental declarations -- Principles and procedures, International Organization for Standardization (ISO). ISO (26a). 144:26. Environmental management - Life cycle assessment - Principles and framework. Geneva, Switzerland, International Organization for Standardization (ISO). ISO (26b). 1444:26 Environmental management - Life cycle assessment - Requirements and guidelines, International Organization for Standardization.

33 Side 31 Klima- og forurensingsdepartementet (211). "Norske utslipp." Retrieved 16-5, 211, from Larsen, h. N. and E. G. Hertwich (29). "The case for consumption-based accounting of greenhouse gas emissions to promote local climate action." Environmental Science and Policy. Lenzen, M. (21). "Errors in conventional and input-output-based life-cycle inventories." Journal of Industrial Ecology 4(4): Lenzen, M. (22). "A guide for compiling inventories in hybrid life-cycle assessments: some Australian results." Journal of Cleaner Production 1(6): Leontief, W. (1936). "Quantitative Input and Output Relations in the Economic Systems of the United States." The Review of Economic Statistics 18(3): Leontief, W. (197). "Environmental repercussions and economic structure - input-output approach." The Review of Economics and Statistics 52(3): Marheineke, T., R. Friedrich, et al. (1999). "Application of a hybrid-approach to the life cycle inventory analysis of a freight transportation task." {SAE 1998 Transactions- Journal of passenger Cars}. Michelsen, O., C. Solli, et al. (28). "Environmental impact and added value in forestry operations in Norway." Journal of Industrial Ecology 12(1): Nakamura, S. and Y. Kondo (22). "Input-Output Analysis of Waste Management." Journal of Industrial Ecology 6(1): Norris, G. A. (22). "Life cycle emission distributions within the economy: implications for life cycle impact assessment." Risk Analysis 22(5): Oslo kommune (21). Års- og miljørapport 29. Oslo, Energigjenvinningsetaten. Pelletier, N. and P. Tyedmers (211). "An Ecological Economic Critique of the Use of Market Information in Life Cycle Assessment Research." Journal of Industrial Ecology: no-no. Peters, G. and E. G. Hertwich (26a). "Pollution embodied in trade: The Norwegian case." Global Environmental Change 16(4): Peters, G. and E. G. Hertwich (28). "CO2 embodied in international trade with implications for global climate policy." Environmental Science & Technology 42(5): Peters, G. P. and E. G. Hertwich (26b). "Structural Studies of International Trade: The environmental impacts of Norway." Economic Systems Research 18(2): Raadal, H. L. and I. S. Modahl (29). Klimaregnskap for avfallshåndtering. Fase 1: Glassemballasje, metallemballasje, papir, papp, plastemballasje og våtorganisk avfall., Østfoldforskning AS. OR.2.9. Reijnders, L. (26). "Conditions for the sustainability of biomass based fuel use." Energy Policy 34: Reijnders, L. and M. A. J. Huijbregts (23). "Choices in calculating life cycle emissions of carbon containing gases associated with forest derived biofuels." Journal of Cleaner Production 11: Sandén, B. A. and M. Karlström (27). "Positive and negative feedback in consequential lifecycle assessment." Journal of Cleaner Production 15: Solli, C., A. H. Stromman, et al. (26). "Fission or fossil: Life cycle assessment of hydrogen production." Proceedings of the Ieee 94(1): Strømman, A. H. (25). Selected developments and applications of Leontief models in industrial ecology. Department of Energy and Process Engineering. Trondheim, Norway, Norwegian University of Science and Technology (NTNU). PhD. Strømman, A. H. and C. Solli (28). "Applying Leontief's Price Model to Estimate Missing Elements in Hybrid Life Cycle Inventories." Journal of Industrial Ecology 12(1): Strømman, A. H., C. Solli, et al. (26). "Hybrid life-cycle assessment of natural gas based fuel chains for transportation." Environmental Science & Technology 4(8):

34 Side 32 Suh, S. (24). "Functions, commodities and environmental impacts in an ecological-economic model." Ecological Economics 48(4): Suh, S. and G. Huppes (22). "Missing Inventory Estimation Tool using extended Input- Output Analysis." International Journal of Life Cycle Assessment 7(3): Suh, S. and G. Huppes (25). "Methods for life cycle inventory of a product." Journal of Cleaner Production 13: Suh, S., M. Lenzen, et al. (24). "System boundary selection in life-cycle inventories using hybrid approaches." Environmental Science & Technology 38(3): Treloar, G., P. Love, et al. (2). "A hybrid life cycle assessment method for construction." Construction Management and Economics 18: 5-9. Treloar, G. J. (1997). "Extracting Embodied Energy Paths from Input-Output-based Hybrid Energy Analysis Method." Economic Systems Research 9(4): Udo de Haes, H., G. Finnveden, et al. (22). Life-cycle impact assessment: striving towards best practice. Pensacola, FL, SETAC Press. United Nations (1999). Handbook of input-output table compilation and analysis - Studies in methods. Series F. New York, United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Statistics. Weidema, B. (2). "Avoiding Co-Product Allocation in Life-Cycle Assessment." Journal of Industrial Ecology 4(3): Weidema, B. P., N. Frees, et al. (1999). "Marginal production technologies for life cycle inventories." International Journal of Life Cycle Assessment 4(1): Wenzel, H., M. Hauschild, et al. (1997). Environmental assessment of products. Volume 1: Methdology, tools and case studies in product development. London, UK, Chapmann & Hall.

35 Side 33 Appendix A. Introduction to environmental impacts in LCA ReCiPe ReCiPe represents the state-of-the-art in impact assessment for LCA. It is designed for processes occurring in Europe. However, it is designed for industries onshore. It therefore contains some weaknesses when applied to offshore operations, especially with reference to emissions to air where impacts are located within short distance from the emission point. Health effects of particulate emissions, and acidification (NOx and SO 2 ), are examples where results from LCA must be interpreted with care when applied to offshore operations. ReCiPe allows two different ways of communicating impact results, either on the level of environmental mechanisms, or on the level of damages expected to human health, ecosystem stability or resource availability. Characteristics of the two methods are listed in the next subsection. A consensus-based method for basic environmental mechanisms This means that rather than modeling impacts all the way until final damage, such as loss of healthy life or ecosystem stability, the impact for each emission is modeled relative to a reference substance. Consider climate change; kg CO 2 -equivalents (CO2e) is used as the reference for global warming impacts, according to the methods proposed by the Intergovernmental Panel for Climate Change (UN IPCC). One kg methane (CH 4 ) is equivalent to 23 kg CO 2, meaning that the time-integrated radiative forcing induced by release of methane is 23 times that of 1 kg CO 2. This is illustrated in the figure below. Figure B1: The kg substance equivalents approach. Left: CO2-equivalents for global warming (greenhouse gas emissions); Right kg 1,4-DCB for human toxic risks. Similar models to the UN IPCC climate change potentials are used to estimate substance equivalent for other types of environmental impacts, as illustrated in the figure B1 below (1,4- DCB is abbreviation for 1,4-dichlorobenzene, so the reference substance for human toxic impacts is kg 1,4-DCB). ReCiPe covers a total of 18 mechanisms, listed in the following table.

36 Side 34 The table indicates that ReCiPe contains a number of mechanisms relating to resource depletion, that each cover use of different types of land areas, or depletion of water, fossil and mineral resources. Table B1: Environmental mechanisms in ReCiPe; excerpt from ReCiPe documentation (Goedkoop et al. 29). A damage-oriented method that aggregates emissions endpoints Final endpoints in ReCiPe are human health, species survival, and sustainable resource use. The method aggregates all the damages the environmental mechanisms cause upon the three final endpoints, as shown in Figure B2 below. It also includes a procedure to consistently apply and communicate subjective values in the aggregation process, and in weighting of all damages to one common damage indicator. Aggregating impacts into three main damage categories simplifies the interpretation and communication of results. But, in doing so it also adds uncertainty into the impact evaluation. Use of results in decision support should use results on both environmental mechanism level and on final damage level. A combined perspective allows investigation of major contributions and aids in the interpretation as specific information may be included, for instance if we know that emissions occur offshore or under specific conditions. Value choices are implemented in three different cultural perspectives: egalitarian, hierarchic and individual. The cultural perspectives represent commonly held human views and are attempts to group similar types of assumptions and value choices. The ReCiPe documentation describes them in this way: The individual perspective is based on the short-term interest, and includes impact types that are undisputed. It is optimistic as to the potential of technology to solve current and future environmental challenges, and expects humans to adapt well to new conditions.

37 Side 35 The hierarchic perspective includes commonly agreed policies and views, as well as current views on time-frame and other issues. It may be considered the consensus view. The egalitarian perspective is the most precautionary type. It takes the longest timeframe, and it includes also impact types that are not yet fully established but for which some indication is available, etc. Figure B2: Overview of environmental mechanisms in ReCiPe and how they connect to the main damages. Source: ReCiPe documentation (Goedkoop et al. 29).

38 Side 36 Appendix B. Hafslund fjernvarmemix Tabell 1: Hafslund sin oversikt over historiske og fremtidige energikilder i fjernvarmenettet i Oslo [GWh/år] ÅR Avfall EGE Forbeh.næringsavf. Geo Varmepumper Bio pellets Naturgass El Olje Bioolje Innfyrt Prod. Innfyrt Prod. Levert El. Prod. Prod. Prod. Prod. Prod. Prod. Innfyrt Innfyrt Innfyrt Innfyrt Innfyrt , ,

39 Side 37 ÅR Avfall EGE Forbeh.næringsavf. Geo Varmepumper Bio pellets Naturgass El Olje Bioolje Innfyrt Prod. Innfyrt Prod. Levert El. Prod. Prod. Prod. Prod. Prod. Prod. Innfyrt Innfyrt Innfyrt Innfyrt Innfyrt ,, ,

40 Side 38 Appendix C. Inventartabeller mengde enhet Avfallsforbrenning Oslo Haraldsrud, restinputs ikke dekket av offisielle stats. 1 kg 1 not defined Building energy solutions Innsatsfaktorer som ikke dekkes av norskeutslipp.no. Utslipp og avfall regnes som fullt dekket. Avoided products Resources Sodium hydroxide, 5% in H2O, production mix, at plant/rer U,622 kg uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Quicklime, milled, packed, at plant/ch U,13 kg uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Hydrochloric acid, 3% in H2O, at plant/rer U,117 kg uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Iron (III) chloride, 4% in H2O, at plant/ch U,134 kg uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Chemicals organic, at plant/glo U,487 kg Proxy for TMT15. uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Chemicals inorganic, at plant/glo U,195 kg Proxy for Polyelectrolyte. uncertainty calculated from uncertainty in average auxiliary material input, and the unertainty of the waste composition of this waste Cement, unspecified, at plant/ch U,545 kg Cement for solidification of landfilled residual material. Uncertainty calculated from unertainty of the waste composition of this waste, of transfer coefficients in the incinerator and of the solidification recipe. Ammonia, liquid, at regional storehouse/ch U,158 kg uncertainty calculated from uncertainty in average DeNOx input, uncertainty in the share of thermal NOx, uncertainty of nitrogen content in average municipal waste and the unertainty in nitrogen content in *this* waste. Natural gas, burned in industrial furnace low-nox >1kW/RER U,154 MJ uncertainty calculated from uncertainty in average DeNOx input, uncertainty in the share of thermal NOx, uncertainty of nitrogen content in average municipal waste and the unertainty in nitrogen content in *this* waste. Titanium dioxide, production mix, at plant/rer U,45 1 kg uncertainty calculated from uncertainty in average DeNOx input, uncertainty in the share of thermal NOx, uncertainty of nitrogen content in average municipal waste and the unertainty in nitrogen content in *this* waste. Chromium oxide, flakes, at plant/rer U 9,21E-8 kg Proxy for vanadium pentoxide V2O5 in SCR catalyst, uncertainty calculated from uncertainty in average DeNOx input, uncertainty in the share of thermal NOx, uncertainty of nitrogen content in average municipal waste and the unertainty in nitrogen content in *this* waste. Electricity/heat Municipal waste incineration plant/ch/i 2,5E-1 p demands per kilogram waste. uncertainty is heeded in the module U Slag compartment/ch/i U 3,36E-1 p uncertainty is calculated from uncertainties in waste composition and transfer coefficients in incinerator

41 Side 39 Residual material landfill facility/ch/i U 2,84E-11 p uncertainty is calculated from uncertainties in waste composition and transfer coefficients in incinerator Avfallsforbrenning Oslo, Haraldrud 9728 ton 1 not defined Building energy solutions Basert på tall for 29, Noen kommentarer: - Dekker utslipp fra forbrenning av avfall pluss diesel og evt olje onsite -Inneholder enrgi-input fr EL, brukt i regulering etc. Tall korrigert ved pers. komm. ift norskeutslipp.no -Inneholder inputs av hjelpestoff/anlegg som i EI Avoided products Resources Avfallsforbrenning Oslo Haraldsrud, 9728 ton restinputs ikke dekket av offisielle stats. Diesel, at regional storage/rer U 161,3 ton Elektrisitet, Oslo 7788 MWh Electricity/heat Emissions to air Antimony 4,2 kg Arsenic 1,9 kg Lead 35,9 kg Dioxins, measured as 2,3,7,8-,12 g tetrachlorodibenzo-p-dioxin Hydrogen fluoride 124 kg Cadmium 1,2 kg Carbon dioxide, biogenic 7458 ton

42 Side 4 Carbon dioxide, fossil 523 ton Carbon monoxide 35,7 ton Copper 63,5 kg Cobalt 1,4 kg Mercury 1,7 kg Manganese 56,3 kg Nickel 17 kg Nitrogen oxides 125,5 ton Particulates, < 1 um,77 ton Hydrogen chloride,6 ton Sulfur oxides 2,4 ton Thallium 1,8 kg Titanium,24 kg Vanadium 1,2 kg Emissions to water Ammonium, ion 5,4 ton Arsenic,9 kg Lead,4 kg Dioxins, measured as 2,3,7,8-,48 g tetrachlorodibenzo-p-dioxin Cadmium,8 kg Chloride 185 ton Copper,12 kg Chromium,1 kg Nickel,48 kg Zinc,9 kg Sulfate 16,5 ton TOC, Total Organic Carbon 1,6 ton Suspended solids, inorganic,21 ton

43 Side 41 Waste to treatment Disposal, average incineration residue, % water, to residual material landfill/ch U Disposal, average incineration residue, % water, to residual material landfill/ch U 8865 ton 5156 ton Avfallsforbrenning Oslo, Klemetsrud 146 ton 1 not defined Building energy solutions Basert på tall for 29, Noen kommentarer: - Dekker utslipp fra forbrenning av avfall pluss diesel og evt olje onsite -Inneholder enrgi-input fr EL, brukt i regulering etc. Tall korrigert ved pers. komm. ift norskeutslipp.no -Inneholder inputs av hjelpestoff/anlegg som i EI Avfallsforbrenning Oslo Haraldsrud, 146 ton restinputs ikke dekket av offisielle stats. Light fuel oil, at regional storage/rer 61,5 ton U Elektrisitet, Oslo 354 MWh Electricity/heat Emissions to air Antimony 39,9 kg Arsenic 2,5 kg Lead 39,2 kg Dioxins, measured as 2,3,7,8-,2 g tetrachlorodibenzo-p-dioxin Hydrogen fluoride 27 kg Cadmium 1,4 kg Carbon dioxide, biogenic 1156 ton

44 Side 42 Carbon dioxide, fossil 6851 ton Carbon monoxide 24,3 ton Copper 56 kg Cobalt 1,1 kg Mercury 1,5 kg Manganese 3,2 kg Nickel 39,2 kg Nitrogen oxides 118,8 ton Particulates, < 1 um 1,96 ton Hydrogen chloride,85 ton Sulfur oxides 8,49 ton Thallium,4 kg Titanium,24 kg Vanadium 1,1 kg Emissions to water Ammonium, ion 2,7 ton Arsenic,6 kg Lead,1 kg Dioxins, measured as 2,3,7,8- g tetrachlorodibenzo-p-dioxin Cadmium,2 kg Chloride 21,4 ton Copper,11 kg Chromium,2 kg Nickel,52 kg Zinc,6 kg Sulfate 17,61 ton TOC, Total Organic Carbon 3,25 ton Suspended solids, inorganic,25 ton Thallium,1 kg Economic issues

45 Side 43 Waste to treatment Disposal, average incineration residue, % water, to residual material landfill/ch U Disposal, average incineration residue, % water, to residual material landfill/ch U ton 387 ton Avfallsvarme levert Hafslund fjernvarmenett 436 GWh 1 not defined Building energy solutions EGE produsert varme. System expansion for El og avfallsdestruksjonsfunksjon EGE produsert varme. Allokering Fjernvarme. System expansion elprod. EGE produsert varme. Økonomisk allokering basert på EGE inntekt GWh eller 555 GWh eller GWh eller 555 Bio-olje fyring, levert fjernvarmenett 1 MJ 1 not defined Building energy solutions 9% efficiency as given by Hafslund Rape oil, at regional storage/ch U kg LHV=34, D=,921kg/l, C%=77,7 Palm kernel oil, at oil mill/my U kg LHV=34, D=,915kg/l, C%=76,6 Vegetable oil, from waste cooking oil, at plant/ch U,244 kg LHV=34, D=,923kg/l, C%=77,2

46 Side 44 Electricity/heat Emissions from combusting bio oil,244 kg Cooling production vulcan, no infra 1 kwh 1 not defin ed Building energy solutions Elektrisitet, Oslo,422 kwh,422 for fjernvarmealternativet,,427 for Vulkan alternativ. Husk at redusert behov for el og fjernvarme blir korrigert i totalprosessen. Det er ikke mulig å tilordne dette til enten varmen eller kulden. EGE produsert varme. Allokering Fjernvarme. System expansion elprod. 555 GWh 1 not defin ed Building energy solutions Avoided products Elektrisitet, Oslo 66,6 GWh 9% fra avfallsanlegget, 1% fra deponigass (mail EGE) Avfallsforbrenning Oslo, Haraldrud 9728 ton Avfallsforbrenning Oslo, Klemetsrud 146 ton EGE produsert varme. Økonomisk allokering basert på EGE inntekt 555 GWh 2 9, 9 Elprod. Økonomisk allokering 66,6 GWh 7, 8 not defin ed not defin ed Building energy solutions Building energy solutions Antar de 6 mill ekstrainntekt knyttes mot varmeprod.

47 Side 45 Ødelegging av søppel. Økonomisk allokering kg 6 2, 2 not defin ed Building energy solutions Avfallsforbrenning Oslo, Haraldrud 9728 ton Avfallsforbrenning Oslo, Klemetsrud 146 ton Electricity, high voltage, consumption NORDEL kwh 1 not defin ed Electricity country mix\high Voltage Nordic countries power association Avoided products Resources NORDEL consumption mix ,95 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics Transmission network, longdistance/ucte/i U Transmission network, electricity, high voltage/ch/i U 3,17E-1 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics 8,44E-9 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics Electricity/heat Emissions to air Heat, waste,324 1 Ozone, 45 Dinitrogen monoxide, 5 M (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses J k (-,-,-,-,-,-); standard deviation based on variation reported in literature g k (-,-,-,-,-,-); standard deviation based on variation reported in literature g

48 Side 46 Emissions to water Emissions to soil Heat, waste,17 58 M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses Electricity, high voltage, consumption Norway kwh 1 not defin ed Electricity country mix\high Voltage Nordic countries power association Avoided products Resources Norway consumption mix ,95 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics Transmission network, longdistance/ucte/i U Transmission network, electricity, high voltage/ch/i U 3,17E-1 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics 8,44E-9 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics Electricity/heat Emissions to air Heat, waste,324 1 Ozone, 45 Dinitrogen monoxide, 5 M J k g k g (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses (-,-,-,-,-,-); standard deviation based on variation reported in literature (-,-,-,-,-,-); standard deviation based on variation reported in literature Emissions to water

49 Side 47 Emissions to soil Heat, waste,17 58 M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses Electricity, low voltage, consumption NORDEL kwh 1 not defin ed Electricity country mix\low Voltage Nordic countries power association Avoided products Resources Electricity, medium voltage, consumption NORDEL Sulphur hexafluoride, liquid, at plant/rer U Distribution network, electricity, low voltage/ch/i U 1,947 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics 2,1854E- kg (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics 9 2,94E-7 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics Electricity/heat Emissions to air Heat, waste, Sulfur hexafluoride 2,1854 E-9 M J k g (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics Emissions to water Emissions to soil Heat, waste, M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses

50 Side 48 Electricity, low voltage, consumption Norway kwh 1 not defin ed Electricity country mix\low Voltage Nordic countries power association Avoided products Resources Electricity, medium voltage, consumption Norway Sulphur hexafluoride, liquid, at plant/rer U Distribution network, electricity, low voltage/ch/i U Electricity/heat Emissions to air Heat, waste, Sulfur hexafluoride 2,1854 E-9 M J k g (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics Emissions to water Emissions to soil Heat, waste, M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses 1,947 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics 2,1854E- kg (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics 9 2,94E-7 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics Electricity, high voltage, consumption 1,93 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics NORDEL Sulphur hexafluoride, liquid, at 3,7262E- kg (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics plant/rer U 8 Transmission network, electricity, 3,24E-8 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics

51 Side 49 medium voltage/ch/i U Electricity/heat Emissions to air Heat, waste, Sulfur hexafluoride 3,7262 E-8 M J k g (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics Emissions to water Emissions to soil Heat, waste,15 4 M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses Electricity, medium voltage, consumption Norway kwh 1 not defin ed Electricity country mix\medium Voltage Nordic countries power association Avoided products Resources Electricity, high voltage, consumption Norway Sulphur hexafluoride, liquid, at plant/rer U Transmission network, electricity, medium voltage/ch/i U 1,93 kwh (3,1,1,1,3,1); specific losses of network estimated based on statistics 3,7262E- kg (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics 8 3,24E-8 km (3,1,4,5,3,5); based on consumption statistics Electricity/heat

52 Side 5 Emissions to air Heat, waste, Sulfur hexafluoride 3,7262 E-8 M J k g (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses (1,1,2,5,1,3); assumed with data of German statistics Emissions to water Emissions to soil Heat, waste,15 4 M J (4,1,3,1,1,5); estimations based on losses Electricity, production mix RU 21 1 kwh 1 not defin ed Electricity country mix\production POLAND Avoided products Resources Electricity, lignite, at power plant/pl U,23 kwh (1,1,1,1,1,1); national and international statistics Electricity, oil, at power plant/cz U,1 kwh (1,1,1,3,1,1); national and international statistics Electricity, natural gas, at power,37 kwh (1,1,1,2,1,1); national and international statistics plant/centrel U Electricity, hydropower, at power,18 kwh (1,1,1,1,1,1); national and international statistics plant/no U Electricity, at wind power plant/rer U,1 kwh (1,1,1,2,3,1); national and international statistics Electricity, nuclear, at power plant/de U,2 kwh (1,1,1,2,3,1); national and international statistics

53 Side 51 Elektrisitet, Oslo 1 MJ 1 not define d Building energy solutions Avoided products Resources Electricity, low voltage, consumption Norway Electricity, low voltage, consumption NORDEL26-28 Electricity, low voltage, production UCTE, at grid/ucte U Electricity, low voltage, production NO, at grid/no U MJ eller 1 1 MJ eller 1 MJ eller 1 MJ eller 1 Oslo kommune el-mix, kun CO2 MJ eller 1 Elfyring, levert fjernvarmenett 1 kwh 1 not define d Building energy solutions Avoided products Resources Elektrisitet, Oslo 1,1 MJ

54 Side 52 Emissions from combusting bio oil,2547 kg 1 not define d Building energy solutions Based on Light fuel oil,adjusted for carbon and scaled by energy content. We assume emissions per LHV equal to the light fuel oil, except co2 where we use c content of waste oil and change to biogenic Elektrisitet, Oslo, Industrial furnace 1MW, oil/ch/i U Chimney/CH/I U Oil storage 3l/CH/I U 2,7778E- 9 3,4722E- 8 3,737E- 8 kwh (3,3,3, 1,1,3); Literat ure p (3,3,3,1,1,3); Estimation 5h use per year m (3,3,3, 1,1,3); Calcul ated p (3,3,3, 1,1,3); Calcul ated Emissions to air Heat, waste high. pop. 1,264 M (3,3,3,1,1,3); Calculated J Ammonia high. pop., kg Literature, calculation from ranges 15 Hydrocarbons, aliphatic, alkanes, high. pop., kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 unspecified 48 Hydrocarbons, aromatic high. pop., kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 3 Benzo(a)pyrene high. pop. 2,8E- kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 11 Benzene high. pop. 1,5E- kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 8 Butane high. pop. 3,15E- kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 7 Methane, fossil high. pop., kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 1 Carbon monoxide, fossil high. pop., kg Calculation from ranges 4 Carbon dioxide, biogenic high. pop.,58 kg Changed by Christian

55 Side 53 Mercury high. pop. 5E-1 kg (3,3,3,1,1,3); Literature Copper high. pop., kg (3,3,3,1,1,3); Literature 7 Formaldehyde high. pop., kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 9 Hydrogen chloride high. pop. 9,4E- kg (3,3,3,1,1,3); Literature 8 Hydrogen fluoride high. pop. 9E-9 kg (3,3,3,1,1,3); Literature Dinitrogen monoxide high. pop., 6 Nitrogen oxides high. pop., 5 PAH, polycyclic aromatic high. pop. 5,8Ehydrocarbons 1 Particulates, < 2.5 um high. pop., 1 Pentane high. pop., 21 Propane high. pop. 2,1E- 8 Sulfur dioxide high. pop., 4684 Dioxins, measured as 2,3,7,8- high. pop. 4,5Etetrachlorodibenzo-p-dioxin 16 Toluene high. pop., 3 Zinc high. pop., 7 kg Calculation from ranges kg Calculation from ranges kg (3,3,3,1,1,3); Literature kg (3,3,3,1,1,3); Literature kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 kg Calculation from ranges kg (3,3,3,1,1,3); Literature kg (3,3,3,1,1,3); Literature, basic uncertainty estimated = 6 kg (3,3,3,1,1,3); Literature Energibrønner infrastruktur, fordelt på lifetime heat delivery (5yr) 1 MJ 1 no t de fin ed Building energy solutions Energibrønner(54 stk a 3 m) og VP 5,14E-9 p Energibrønner(54 stk a 3 m) og VP 1 p 1 no t Building energy solutions

56 Side 54 de fin ed Borehole heat exchanger 15 m/ch/i U 18 p Refrigerant R134a, at plant/rer U 121 kg Heat pump, brine-water, 1kW, w/o cooling medium 3 p Fjernvarme alternative, 1 yr, no infra 1 p 1 no t de fin ed Building energy solutions Avoided products Electricity Oslo 65 kwh Innfasing av Nordre kvartal gir reduksjon i total elforbruk til kjøling. Oslo district heating mix, at HEX onsite Resources 132 kwh Innfasing av Nordre kvartal gir redusert behov for fjernvarme I søndre kvartal. Oslo district heating mix, at HEX onsite kwh Cooling production vulcan, no infra kwh Fjernvarme Oslo kommune 218 as described by Hafslund, at fjernvarmenett 1627 GWh 1 not defin ed Building energy solutions FV 22. Fra Hafslund. Ikke distribusjonstap.

57 Side 55 Avoided products Resources Elfyring, levert fjernvarmenett 63 GWh Naturgassfyring, levert fjernvarmenett GWh Oljefyring, levert fjernvarmenett GWh Pelletsfyring, levert fjernvarmenett 318 GWh Avfallsvarme levert Hafslund 765 GWh fjernvarmenett Hafslund varmepumpe, no infra 189 GWh Hafslund fyring med næringsavfall, 11 GWh levert fjernvarmenett Bio-olje fyring, levert fjernvarmenett 182 GWh Fjernvarme Oslo kommune 218 marginaløkning fra GWh 1 not defin ed Building energy solutions FV 22. Fra Hafslund. Ikke distribusjonstap. Avfallsvarme levert Hafslund,42 GWh fjernvarmenett Pelletsfyring, levert fjernvarmenett,42 GWh Bio-olje fyring, levert fjernvarmenett,16 GWh Fjernvarme Oslo kommune AVG 28-1, at fjernvarmenett 1397 GWh 1 not defin ed Building energy solutions Fjernvarme energikilder i Oslo. Snitt 28,29,21. Levert inn i nettet. Ikke distribusjonstap. Avoided products

58 Side 56 Resources Elfyring, levert fjernvarmenett 393,53 GWh Naturgassfyring, levert fjernvarmenett 81,54 GWh Oljefyring, levert fjernvarmenett 181,4 GWh Pelletsfyring, levert fjernvarmenett GWh Avfallsvarme levert Hafslund 438,33 GWh fjernvarmenett Hafslund varmepumpe, no infra 127,85 GWh Hafslund fyring med næringsavfall, 117,9 GWh levert fjernvarmenett Bio-olje fyring, levert fjernvarmenett 58 GWh Hafslund fyring med næringsavfall, innfyrt mengde, ikke inkl. tap 117 GWh 1 not defin ed Building energy solutions Hafslunds tall tilsier en brennverdi på avfallet på 12 mj/kg. Anser det som rimelig. Bruker Haraldrud-utslippstall per kg avfall som proxy siden Hafslund sine tall inkluderer miks av mange energibærere Avfallsforbrenning Oslo, Haraldrud ton Hafslund fyring med næringsavfall, levert fjernvarmenett 15 GWh 1 not defin ed Building energy solutions Hafslunds tall angir tap ift innfyrt. Regneark fra Bakken Hafslund fyring med næringsavfall, 117 GWh

59 Side 57 innfyrt mengde, ikke inkl. tap Hafslund varmepumpe, no infra 127,85 GWh 1 not defin ed Building energy solutions Avoided products Resources Elektrisitet, Oslo 42,62 GWh Heat production Vulcan, no infra 1 kwh 1 not defin ed Building energy solutions 1 yr operation, incl. 2% extra demand Elektrisitet, Oslo,34 kwh Virkningsgrad fra Norconsult Heat pump, brine-water, 1kW, w/o cooling medium 1 p 1 not defin ed Building energy solutions SWITZERLAND Avoided products Resources

60 Side 58 Water, unspecified natural origin/m3 in water,78 m 3 basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na); Electricity, medium voltage, at grid/ch U Tube insulation, elastomere, at plant/de U 14 kwh basic uncertainty:1.5;(3,3,3,3,4,3 ); 1 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Refrigerant R134a, at plant/rer U kg estimated from range of values Copper, at regional storage/rer U 22 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Polyvinylchloride, bulk polymerised, at plant/rer U 1 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Steel, low-alloyed, at plant/rer U 2 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Reinforcing steel, at plant/rer U 75 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Transport, lorry 2-28t, fleet 6,5 tkm uncertainty of transport distance and of amount of material average/ch U Transport, freight, rail/rer U 78 tkm uncertainty of transport distance and of amount of material Lubricating oil, at plant/rer U 1,7 kg basic uncertainty:1.5;(3,3,3,3,4,3 ); Natural gas, burned in industrial furnace >1kW/RER U 14 MJ basic uncertainty:1.5;(3,3,3,3,4,3 ); Electricity/heat Emissions to air Heat, waste high. pop. 54 MJ basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na); Ethane, 1,1,1,2-tetrafluoro-, HFC-134a high. pop. kg estimate based on literature values

61 Side 59 Waste to treatment Disposal, plastics, mixture, 15.3% water, to municipal incineration/ch U 11 kg basic uncertainty:2;(4,na,3,1,1,na) ; Naturgassfyring, levert fjernvarmenett 1 MJ 1 not defined Building energy solutions Natural gas, burned in industrial furnace >1kW/RER U 1,11 MJ NORDEL consumption mix kwh 1 not defined Electricity country mix\production Avoided products Resources Electricity, hard coal, at power,799 kwh plant/nordel U Electricity, at wind power plant,22 kwh 8kW/RER U Electricity, nuclear, at power,231 kwh plant/ucte U Electricity from waste, at municipal,12 kwh waste incineration plant/ch U Electricity, peat, at power,152 kwh plant/nordel U Electricity, natural gas, at power,458 kwh plant/nordel U Electricity, oil, at power plant/dk U,55 kwh Electricity, hydropower, at power plant/no U,5222 kwh

62 Side 6 Electricity, production mix NORDEL/NORDEL U Electricity, at cogen 64kWth, wood, allocation energy/ch U,12 kwh,471 kwh Electricity/heat Electricity, production mix PL/PL U,15 kwh Electricity, production mix DE/DE U,8 kwh Electricity, production mix NL/NL U,3 kwh Electricity, production mix RU 21,258 kwh Electricity, production mix PL/PL U,33 kwh Estonia Norway consumption mix kwh 1 not defined Electricity country mix\production Avoided products Resources Electricity, at wind power plant 8kW/RER U Electricity, natural gas, at power plant/nordel U Electricity, hydropower, at power plant/no U Electricity, at cogen 64kWth, wood, allocation energy/ch U,7 kwh,13 kwh,942 kwh,4 kwh Electricity/heat Electricity, production mix RU 21,1 kwh Electricity mix/nl U,4 kwh Estonia Electricity mix/se U,21 kwh Electricity mix/fi U,1 kwh

63 Side 61 Electricity mix/dk U,7 kwh Oljefyring, levert fjernvarmenett 1 MJ 1 not defined Building energy solutions 9% virkningsgrad fra Hafslund Avoided products Resources Light fuel oil, burned in industrial furnace 1MW, non-modulating/rer U 1,11 MJ Oslo district heating mix, at HEX onsite 1 kwh 1 not defined Building energy solutions Avoided products Resources Fjernvarme Oslo kommune AVG 28-1, at fjernvarmenett Fjernvarme Oslo kommune 218 marginaløkning fra 28-1 Fjernvarme Oslo kommune 218 as described by Hafslund, at fjernvarmenett 1,11 kwh Assuming 1% loss in distribution network kwh eller 1,11 kwh eller 1,11

64 Side 62 Pelletsfyring, levert fjernvarmenett 1 MJ 1 not defined Building energy solutions Pellets, mixed, burned in furnace 5kW/CH U 1,11 MJ Vulcan alternative, 1yr, no infra 1 p 1 not defined Building energy solutions Avoided products Resources Heat production Vulcan, no infra kwh Cooling production vulcan, no infra kwh Refrigerant R134a, at plant/rer U,1 kg Emissions to air Ethane, 1,1,1,2-tetrafluoro-, HFC-134a,1 kg

65 Side 63

66 Beddingen 14 NO-714 Trondheim Norway Telefon: [email protected]