Carbon footprint analysis of waste plastic-to-fuel pyrolysis: implications of feedstock composition and processing conditions

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a kinetic-integrated LCA model for plastic pyrolysis that can be adapted to other feedstocks and regions.

🏢実務担当者:Enables waste management firms to optimize pyrolysis conditions for lower carbon footprint and potential carbon credit eligibility.

🏛政策担当者:Highlights how regional electricity mix affects GHG benefits of plastic-to-fuel pathways, informing waste management and energy policy integration.

目的 現在の廃プラスチック管理における線形アプローチは、すでに限りある化石燃料資源に負担をかけている。熱分解は有望な代替手段であり、プラスチック廃棄物を燃料に変換するとともに、温室効果ガス（GHG）排出削減に貢献し、循環型プラスチック経済を支援する。本研究は、プラスチックから燃料への熱分解におけるGHG排出影響を評価し、異なるプロセス条件下でのGHG排出を予測するモデリング手法を開発することを目的とする。方法 本研究は、原料とプロセス条件の変動に基づいてGHG排出を予測する機動的なモデリングフレームワークを提示する。熱分解システムの変動性に対処するため、速度論モデルをフレームワークに統合し、異なる原料組成、操作温度、蒸気滞留時間、エネルギー源、副生成物処理戦略、および変換効率にわたるGHG排出の定量化を可能にした。結果 このモデルは、高密度ポリエチレン（HDPE）、低密度ポリエチレン（LDPE）、およびポリプロピレン（PP）からなる混合プラスチック廃棄物のプラスチックから燃料への熱分解において、生成燃料1 MJの生産に関連するGHG排出を最小化する操作条件を特定した。反応器温度を600 °Cから550 °Cに低下させることで、GHG排出は600 °C、VRT 2における15.9 gCO₂当量/MJ燃料から、550 °C、VRT 2における15.4 gCO₂当量/MJ燃料へと減少し、さらにVRTを2秒から6秒に増加させることで排出は14.8 gCO₂当量/MJ燃料まで削減された。これらの削減は、主に当該操作条件下での液体燃料収率の向上に起因する。さらに、原料組成をPPリッチ混合物からHDPEリッチ混合物へ変化させると、GHG排出は平均値で5.3 gCO₂当量/MJ増加した。加えて、燃料ガスから電力への変換効率を高めることで、特に余剰電力の輸出を伴う構成において、GHG排出を最大41%削減できることが判明した。結果はさらに強い地域依存性を示し、炭素集約型の電力系統では、電力併産および排出クレジットの代替に伴う便益が増大した。結論 このモデリングプラットフォームは、プラスチック熱分解における動的処理条件下でのGHG排出を検討し、プラスチックストリーム組成の影響を評価するためのアプローチを提供する。廃プラスチック原料の変動性はGHG排出に強く影響する。熱分解エネルギーが少なくて済む原料、または液体油収率が高い原料は、全体のGHG排出が比例的に低くなる。システムレベルのGHG排出は、地域のエネルギー供給構成と燃料ガスから電力への変換効率によってさらに形成される。プラスチックリサイクルにおける動的シミュレーションを進展させることは、効果的な廃棄物管理戦略に向けたプロセス改善と政策選択を導くための洞察を提供するであろう。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract Purpose The current linear approach to manage waste plastics is straining already limited fossil fuel resources. Pyrolysis offers a promising alternative, converting plastic waste into fuels while helping to reduce greenhouse gas (GHG) emissions and supporting a circular plastics economy. This study aims to evaluate the GHG emission impacts of plastic-to-fuel pyrolysis and develop a modeling approach to forecast GHG emissions under different process conditions. Methods This study presents an agile modeling framework that predicts GHG emissions based on variations in feedstock and process conditions. To address variability in pyrolysis systems, a kinetic model was integrated into the framework, allowing for the quantification of GHG emissions across different feedstock compositions, operating temperatures, vapor residence times, energy sources, co-product handling strategies, and conversion efficiencies. Results The model identified operating conditions where the plastic-to-fuel pyrolysis of mixed plastic waste composed of high-density polyethylene (HDPE), low-density polyethylene (LDPE), and polypropylene (PP) minimized GHG emissions associated with the production of 1 MJ of produced fuel. Reducing reactor temperature from 600 to 550 °C reduced GHG emissions from 15.9 gCO 2 eq./MJ of fuel at 600 °C, VRT 2 to 15.4 gCO 2 eq./MJ of fuel at 550 °C, VRT 2, while increasing the VRT from 2s to 6s further reduced emissions to 14.8 gCO 2 eq./MJ of fuel. These reductions were primarily attributed to higher liquid fuel yields under the operating conditions. Furthermore, variations in feedstock composition from PP-rich to HDPE-rich mixtures increased the GHG emissions by an average value of 5.3 g CO 2 eq./MJ. Additionally, increasing fuel gas-to-electricity conversion efficiency was found to reduce GHG emissions by up to 41%, particularly under configurations involving surplus electricity export. Results further demonstrated strong regional dependency, where carbon-intensive electricity grids increased the benefits associated with electricity co-generation and displacement credits. Conclusions This modeling platform provides an approach for examining GHG emissions under dynamic processing conditions in plastic pyrolysis and assessing the impacts of plastic-stream composition. Variability in waste plastic feedstocks strongly influences GHG emissions. Feedstocks that require less pyrolysis energy or generate higher liquid-oil yields result in proportionally lower overall GHG emissions. System-level GHG emissions are further shaped by the regional energy supply mix and the efficiency of fuel-gas–to-electricity conversion. Advancing the dynamic simulation in plastics recycling will provide insights for guiding process improvements and policy choices toward effective waste management strategies.

• openalex https://doi.org/10.1007/s11367-026-02715-zfirst seen 2026-07-22 05:17:25