Cradle-to-gate life cycle assessment of hemp utilization for biocomposite pellet production: A case study with data quality assurance process
Notice bibliographique
Résumé
Natural fiber biomass pre-processing practices, including collection and particle size reduction, are crucial for sustainable manufacturing. This industrial case study evaluates the environmental impact of producing a fully hemp-derived biopolymer/lignin biocomposite pellet using different biomass collection and pre-processing equipment configurations, in order to identify the most efficient and eco-friendly operational option. The system boundary follows cradle-to-gate approach, covering upstream activities such as cultivation, harvesting, size reduction, transportation, and pellet manufacturing. To this end, an attributional Life Cycle Assessment (LCA) is performed using a functional unit of 1 tonne of biocomposite, comparing four supply chain (SC) design alternatives involving different baler (round/square) and size reduction equipment (full/half screen hammer mill) options. We specifically delve into the relative difference of the full-screen hammer mill and square baler (as a best-case/reference) with the half-screen hammer mill and round baler (as a worst-case). Results indicated that the half-round alternative exhibited 30-44% higher environmental impacts due to 30% higher harvested biomass and 9% higher diesel usage per tonne of produced biocomposite, but resulted in higher product quality compared to the full-square alternative. The harvesting stage, linked to the use of biomass, fertilizers, and diesel fuels, is identified as a critical contributor to the environmental impact in all the important impact categories. Sensitivity analysis revealed that a 10-30% increase in biomass yield could reduce impacts across all categories by approximately 7-20%. A scenario-based improvement model integrating substitution of nitrogen fertilizer with compost, diesel-to-natural gas switching, ethanol recycling, and increased hemp yield demonstrated up to 85% GWP reduction compared to the baseline. The improved biocomposite scenario achieved 57% lower GWP and 43% lower smog formation than virgin PET, also outperforming it in fossil fuel depletion. These findings support the viability of hemp-based biocomposites under improved conditions and emphasize the importance of operational SC decisions for sustainable material development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».