Verarbeitung GFM

Das Verarbeitung Gap Filling Module berechnet Treibhausgasemissionen aus Lebensmittelverarbeitungsvorgängen. Es deckt eine breite Palette von Prozessen ab, einschließlich Einfrieren, Trocknen, Backen, Saftproduktion und viele mehr. Verarbeitung kann den Umweltfußabdruck von Lebensmittelprodukten erheblich beeinflussen, weshalb dieses Modul für genaue Lebenszyklusanalysen wesentlich ist.

Kurzreferenz

Eigenschaft	Beschreibung
Läuft auf	ModeledActivityNode mit FoodProductFlowNode-Eltern, oder FoodProcessingActivityNode für kombinierte Produkte
Abhängigkeiten	OriginGapFillingWorker, AttachFoodTagsGapFillingWorker, ConservationGapFillingWorker, MatchProductNameGapFillingWorker, AddClientNodesGapFillingWorker
Schlüsseleingabe	Verarbeitungs-Tags (Glossar-Begriffe), Produktherkunft, Nährstoffzusammensetzung
Ausgabe	Verarbeitungsaktivitätsknoten mit Stromverbrauch, Rohmaterialflüsse
Auslöser	Produkt gematcht zu spezifischen Glossar-Begriff-Kombinationen

Wann es läuft

Das Modul wird ausgelöst, wenn:

1. Ein Produkt einen ModeledActivityNode mit einem übergeordneten FoodProductFlowNode hat, der einen Produktnamen enthält
2. Das Produkt passende Glossar-Begriffe hat, die ein Verarbeitungsmodell auslösen
3. Alle Abhängigkeits-GFMs abgeschlossen sind (Herkunft, Konservierung, Lebensmittel-Tags)
4. Das Produkt nicht mit einem Nicht-Lebensmittel-Begriff gematcht ist

Schlüsselausgabe

Das Modul fügt Verarbeitungsaktivitätsknoten zum Berechnungsgraph hinzu:

• Stromverbrauch: Länderspezifische Strommarktflüsse
• Rohmaterialflüsse: Für Verarbeitung erforderliche Inputmaterialien
• Verarbeitungsaktivität: Vollständiges Lebenszyklusinventar für den Prozess

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Wissenschaftliche Methodik

Das Verarbeitung GFM verwendet zwei grundlegend verschiedene Ansätze basierend auf dem Verarbeitungstyp:

Einfache Verarbeitungsmodelle

Einfache Verarbeitungsmodelle fügen Verarbeitungsaktivitäten zusätzlich zu bestehenden Basisprodukten hinzu. Diese Prozesse:

• Haben ein 1:1 Eingabe-zu-Ausgabe-Verhältnis (1 kg Eingabe = 1 kg Ausgabe)
• Skalieren linear mit dem Produktgewicht
• Ändern Produkteigenschaften nicht grundlegend

Beispiele: Schneiden, Zerkleinern, Mischen, Kühlen, Mahlen

Komplexe Verarbeitungsmodelle

Komplexe Verarbeitungsmodelle erstellen neue Lebenszyklusinventare für transformierte Produkte. Diese Prozesse:

• Können nicht-einheitliche Eingabe-zu-Ausgabe-Verhältnisse haben (z.B. mehr Rohmaterial als Ausgabe benötigt)
• Hängen von Produkteigenschaften ab (Nährstoffzusammensetzung)
• Können grundlegend verschiedene Produkte erzeugen

Beispiele: Trocknen, Einfrieren, Saftproduktion, Marmeladenproduktion, Joghurtproduktion

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Verarbeitungsmodellkategorien

Das Verarbeitung GFM implementiert mehrere Modelltypen, die in einer Klassenhierarchie organisiert sind:

AbstractProcessingModel
    |
    +-- ProcessWithElectricityNode (Nur-Strom-Modelle)
    |       |
    |       +-- ProcessWithFixedElectricityAmount
    |       +-- FreezingProcessingModel
    |
    +-- ProcessWithBWNode (Brightway/Ecoinvent-Modelle)
            |
            +-- ProcessWithUnitRawMaterial
            +-- ProcessWithNonUnitRawMaterial
            +-- DryingProcessingModel

ProcessWithFixedElectricityAmount

Einfache Prozesse, die nur Stromverbrauch erfordern, skaliert nach Produktgewicht.

Formel:

Strom [kWh] = Fester Strombetrag [kWh/kg] * Produktionsmenge [kg]

Prozesse, die dieses Modell verwenden:

• Mahlen
• Schneiden
• Zerkleinern
• Fermentieren
• Puffen
• Gefriertrocknen
• Kühlen
• Mischen

ProcessWithUnitRawMaterial

Prozesse, die Brightway/Ecoinvent-Aktivitätsknoten mit einem 1:1 Rohmaterialverhältnis verwenden.

Formel:

Rohmaterial [kg] = Produktionsmenge [kg]
Verarbeitungsfluss = Brightway-Aktivität * Produktionsmenge

Prozesse, die dieses Modell verwenden:

• Trockenobst-Mahlen
• Karbonisierung
• Räuchern
• Rösten
• Hacken
• Erhitzen
• Transport

ProcessWithNonUnitRawMaterial

Prozesse, die Brightway/Ecoinvent-Aktivitätsknoten verwenden, bei denen der Rohmaterialeinsatz von der Ausgabe abweicht.

Formel:

Rohmaterial [kg] = Rohmaterialverhältnis * Produktionsmenge [kg]
Verarbeitungsfluss = Brightway-Aktivität * Produktionsmenge

Prozesse, die dieses Modell verwenden:

• Backen
• Marmeladenproduktion
• Saftproduktion
• Joghurtproduktion

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Implementierte Prozesse

Die folgende Tabelle listet alle implementierten Verarbeitungstypen mit ihrer Modellklasse:

Prozessname	Modelltyp	Beschreibung
Mahlen	ProcessWithFixedElectricityAmount	Mechanische Größenreduktion
Trockenobst-Mahlen	ProcessWithUnitRawMaterial	Mahlen von getrockneten Früchten
Karbonisierung	ProcessWithUnitRawMaterial	Hinzufügen von Kohlendioxid
Schneiden	ProcessWithFixedElectricityAmount	Mechanisches Schneiden
Zerkleinern	ProcessWithFixedElectricityAmount	Mechanisches Zerkleinern
Fermentieren	ProcessWithFixedElectricityAmount	Fermentationsprozess
Räuchern	ProcessWithUnitRawMaterial	Räucherkonservierung
Puffen	ProcessWithFixedElectricityAmount	Ausdehnung durch Hitze/Druck
Gefriertrocknen	ProcessWithFixedElectricityAmount	Lyophilisation
Kühlen	ProcessWithFixedElectricityAmount	Kühlung
Backen	ProcessWithNonUnitRawMaterial	Thermische Verarbeitung
Marmeladenproduktion	ProcessWithNonUnitRawMaterial	Fruchtkonservenherstellung
Saftproduktion	ProcessWithNonUnitRawMaterial	Flüssigkeitsextraktion
Joghurtproduktion	ProcessWithNonUnitRawMaterial	Milchfermentation
Rösten	ProcessWithUnitRawMaterial	Trockenes Erhitzen
Hacken	ProcessWithUnitRawMaterial	Mechanisches Schneiden
Erhitzen	ProcessWithUnitRawMaterial	Thermische Behandlung
Trocknen	DryingProcessingModel	Feuchtigkeitsentfernung
Einfrieren	FreezingProcessingModel	Gefrierkonservierung
Mischen	ProcessWithFixedElectricityAmount	Zutaten kombinieren
Transport	ProcessWithUnitRawMaterial	Transport zur Verarbeitung

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Einfrierverarbeitungsmodell

Das Einfriermodell berechnet den Energiebedarf basierend auf der Produktzusammensetzung unter Verwendung thermodynamischer Prinzipien.

Energieberechnungsformel

Die Gesamtgefrierenergie wird berechnet als:

Q_total = Q_heat_load + Q_refrigerator

Wobei:

• Q_heat_load: Energie zum Kühlen und Einfrieren des Produkts
• Q_refrigerator: Energie für Kühlsystembetrieb

Produkt-Wärmelast

Q_product = W_pr / t_pr * (c_u * (T_i - T_if) + L * 1000 + c_fr * (T_if - T_out))

Wobei:

• W_pr: Produktmasse (kg)
• t_pr: Verweilzeit (s)
• c_u: Spezifische Wärme ungefroren (J/kg K)
• T_i: Anfangstemperatur (20 Grad Celsius)
• T_if: Anfängliche Gefriertemperatur (-1,7 Grad Celsius)
• L: Latente Wärme des Gefrierens (kJ/kg)
• c_fr: Spezifische Wärme gefroren (J/kg K)
• T_out: Ausgangstemperatur (-18 Grad Celsius)

Auswirkung der Nährstoffzusammensetzung

Das Modell verwendet Wasser- und Fettgehalt zur Berechnung thermophysikalischer Eigenschaften:

# Feststoffanteil
x_s = 1 - x_w - x_f

# Gebundener Wasseranteil (begrenzt durch Gesamtwasser)
x_b = min(0.25 * x_s, x_w)

# Eisanteil
x_i = (x_w - x_b) * (1 - T_if / T)

# Latente Wärme des Gefrierens
L = 334 * x_i  # kJ/kg

Wärmelastkomponenten

Für kontinuierliches Luftstoßgefrieren:

Komponente	Prozentsatz
Produkt	60%
Ventilatoren	20%
Abkühlung	0%
Abtauen	15%
Sonstiges	5%

Physikalische Konstanten

Parameter	Wert	Einheit
Gefrorene Lebensmitteltemperatur (T)	-23	Grad Celsius
Kerntemperatur (T_c)	-15	Grad Celsius
Kühlmediumtemperatur (T_f)	-32	Grad Celsius
Leistungszahl (COP)	2,75	-
Wasserdichte (p_w)	1000	kg/m3
Fettdichte (p_f)	930	kg/m3
Feststoffdichte (p_s)	1450	kg/m3
Wasser spezifische Wärme (c_w)	4180	J/kg K
Eis spezifische Wärme (c_i)	2110	J/kg K
Latente Wärme von Wasser (L1)	334	kJ/kg

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Trocknungsverarbeitungsmodell

Das Trocknungsmodell berechnet die Wasserverdampfung basierend auf dem Nährstoff-Hochskalierungsverhältnis aus dem Nährstoffunterteilungs-GFM.

Wasserverlustberechnung

Zu verdampfendes Wasser [kg] = (Hochskalierungsverhältnis - 1,0) * Produktionsmenge [kg]

Das Hochskalierungsverhältnis repräsentiert, wie viel Frischprodukt benötigt wird, um 1 kg getrocknetes Produkt herzustellen.

Verdampfungsformel

Der prozentuale Wasserverlust wird berechnet als:

Wasserverlust % = 100 * {1 - [(Endwassergehalt % / 100) * (Gesamtgewicht - Wassergewicht)] /
                         [(1 - Endwassergehalt % / 100) * Wassergewicht]}

Für getrocknete Produkte:

• Endwassergehalt: 0-20% (Trockensubstanzgehalt 80-100%)
• Basierend auf Afolabi 2014-Forschung

Integration mit Nährstoffunterteilungs-GFM

Das Trocknungsmodell arbeitet zusammen mit dem Nährstoffunterteilungs-GFM:

1. Nährstoffunterteilungs-GFM: Berechnet das Hochskalierungsverhältnis basierend auf Wassergehaltsdifferenz
2. Trocknungs-GFM: Fügt die Verdampfungsenergie basierend auf dem Hochskalierungsverhältnis hinzu
3. Verarbeitungsaktivität: Hängt an den bestehenden Hochskalierungsknoten an

Trocknungsprozessvarianten

Prozess	Glossar-Begriff	Beschreibung
Allgemeines Trocknen	J0116	Standard-Trocknungsprozess
Milchtrocknung	J0116 + Milchbegriffe	Milchpulverproduktion
Getreidetrocknung	J0116 + Getreidebegriffe	Getreidetrocknung
Hülsenfruchttrocknung	J0116 + Hülsenfruchtbegriffe	Bohnen-/Erbsentrocknung
Nusstrocknung	J0116 + Nussbegriffe	Nuss-Dehydratation
Ölsaatentrocknung	J0116 + Ölsaatenbegriffe	Saattrocknung
Gewürztrocknung	J0116 + Gewürzbegriffe	Kräuter-/Gewürztrocknung
Fruchttrocknung	J0116 + Fruchtbegriffe	Frucht-Dehydratation
Gemüsetrocknung	J0116 + Gemüsebegriffe	Gemüsetrocknung

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Implementierungsdetails

Auslöse-Tag-System

Verarbeitung wird durch spezifische Kombinationen von FoodEx2-Glossar-Begriffen ausgelöst. Die Konfiguration ist in einem Google Sheet gespeichert mit:

• Spalten B-D: Glossar-Begriff-Kombinationen
• Spalte E: Brightway-ID oder Strommenge
• Spalte F: Beteiligtes GFM
• Spalte G: Kommentare (Standort: GLO, RER, usw.)

Tag-Priorität

Wenn mehrere Tag-Kombinationen übereinstimmen, wird die spezifischste ausgewählt:

# Die Verarbeitung mit einer höheren Anzahl von Tags wird priorisiert
# da sie spezifischer für dieses bestimmte Produkt ist
if len(processing_xid_and_tags.tags) > len(viable_processing[0].tags):
    viable_processing = [processing_xid_and_tags]

Länderspezifischer Strom

Das Modul verwendet länderspezifische Strommärkte:

# Niederspannungsstrom für Verarbeitung
electricity_node = electricity_node_by_country.low_voltage.get(country_code)

# Fallback auf global wenn Land nicht verfügbar
if electricity_node is None:
    electricity_node = electricity_node_by_country.low_voltage.get("GLO")

Transportzugabe

Transport zu Verarbeitungsanlagen wird hinzugefügt, wenn:

• Der Glossar-Begriff Z0001 (Adjunct Characteristics of Food Not Known) vorhanden ist
• Der Prozess ein neues LCI erstellt (nicht nur Verarbeitung hinzufügt)
• Ausgenommen: Kühlen und Einfrieren (um Doppelzählung zu vermeiden)

# Transport-Begriff für neue Inventarerstellung hinzufügen
if "Z0001" in filtered_tag_term_xids:
    filtered_tag_term_xids.add("EOS_Transportation")

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Berechnungsbeispiel

Szenario: 1 kg gefrorene Erbsen, produziert in Deutschland

Schritt 1: Nährstoffzusammensetzung bestimmen

Aus Nährwertdaten:

• Wassergehalt (x_w): 78,9%
• Fettgehalt (x_f): 0,4%

Schritt 2: Thermophysikalische Eigenschaften berechnen

# Feststoffanteil
x_s = 1 - 0.789 - 0.004 = 0.207

# Gebundener Wasseranteil
x_b = min(0.25 * 0.207, 0.789) = 0.052

# Eisanteil bei -23 Grad Celsius
x_i = (0.789 - 0.052) * (1 - (-1.7) / (-23)) = 0.682

# Latente Wärme
L = 334 * 0.682 = 227.8 kJ/kg

Schritt 3: Energiebedarf berechnen

# Spezifische Wärme ungefroren
c_u = 4180 * 0.789 + 1600 * 0.207 + 1900 * 0.004 = 3638 J/kg K

# Spezifische Wärme gefroren (vereinfacht)
c_fr = 2650 J/kg K

# Produkt-Wärmelast
Q_product = 1 * (3638 * (20 - (-1.7)) + 227800 + 2650 * ((-1.7) - (-18)))
          = 79.005 + 227.800 + 43.185 = 349.990 J

# Gesamt einschließlich Gefrierkomponenten (60% Produktlast)
Q_heat_total = 349.990 / 0.6 = 583.317 J

# Kühlenergie (COP = 2,75)
Q_refrigerator = 583.317 / 2.75 * 1.175 = 249.425 J

# Gesamtenergie
Q_total = 583.317 + 249.425 = 832.742 J = 0,231 kWh/kg

Schritt 4: Länderspezifischen Strom anwenden

Emissionen = 0,231 kWh * Deutscher Strommix [kg CO2eq/kWh]

Endausgabe

Das Modul fügt hinzu:

1. Verarbeitungsaktivitätsknoten für Einfrieren
2. Stromfluss (0,231 kWh) verbunden mit deutschem Niederspannungs-Strommarkt

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Bekannte Einschränkungen

Modellabdeckung

• Nicht alle Verarbeitungstypen haben dedizierte Modelle
• Einige Prozesse verwenden vereinfachte Nur-Strom-Ansätze
• Komplexe mehrstufige Prozesse werden möglicherweise nicht vollständig erfasst

Datenlücken

• Standard-Strommengen spiegeln möglicherweise nicht die tatsächliche industrielle Praxis wider
• Einige produktspezifische Verarbeitungsparameter sind nicht verfügbar
• Regionale Unterschiede in der Verarbeitungseffizienz nicht erfasst

Doppelzählungsrisiko

Produkte mit bestehender Verarbeitung im Basisinventar können Verarbeitung doppelt gezählt haben. Eine potenzielle Lösung beinhaltet das Markieren von Brightway-Aktivitäten, die bereits Verarbeitung enthalten.

Nährstoffabhängigkeit

Für Trocknen und Einfrieren:

• Modelle erfordern Nährstoffzusammensetzungsdaten
• Wenn Nährstoffe nicht verfügbar sind, werden Standardwerte verwendet
• Standard nimmt 90% Trockensubstanzgehalt für Trocknen an

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Referenzen

1. Afolabi, I.S. (2014). Moisture Migration and Bulk Nutrients Interaction in a Drying Food Systems. Food and Nutrition Sciences, 5(8), 692-714. http://dx.doi.org/10.4236/fns.2014.58080

2. ASHRAE Handbook - Refrigeration (2018). Chapter 19: Thermal Properties of Foods.

3. Camenzind, R. (2016). Food Processing LCA Data. ZHAW-Bericht für Eaternity.

4. Ecoinvent Database v3.6. Swiss Centre for Life Cycle Inventories.

5. FoodEx2 Classification System. European Food Safety Authority (EFSA).