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Calculateur de GES bioénergie 2.0

Industrie

L'utilisation de la bioénergie forestière pour remplacer les combustibles fossiles pour la production de chaleur et d'électricité, ainsi que pour d’autres applications, a le potentiel de réduire les gaz à effet de serre (GES). Les forêts aménagées de façon durable peuvent fournir une matière première renouvelable pour la bioénergie. Cependant, la présumée « carboneutralité » de la bioénergie forestière a fait l'objet de plusieurs débats récemment. Le Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC) reconnait que la bioénergie forestière n'est pas automatiquement carboneutre. Dans la plupart des cas, le changement de pratiques forestières en vue de récolter et d'utiliser davantage de biomasse pour la bioénergie augmentera les émissions de GES et réduira donc les stocks de carbone forestier, produisant ainsi ce que l'on appelle une dette de carbone. Cette réduction du carbone forestier sera éventuellement compensée au fil du temps par les émissions fossiles évitées grâce à l'utilisation de la bioénergie. Une fois ce délai passé, des bénéfices en termes de GES dans l’atmosphère sont réalisés. Dans d'autres cas, le changement de pratiques forestières en vue de récolter et d'utiliser davantage de biomasse pour la bioénergie n'augmentera pas les émissions de GES (carboneutre) ou les diminuera (gain carbone) immédiatement.

Copeaux

Ainsi, le bilan GES d'un projet de bioénergie forestière est très variable et évolue dans le temps. Il est influencé par divers facteurs, notamment la source de biomasse, l'application, le transport, l’aménagement forestier et ce qui est considéré comme le scénario de référence (ou contrefactuel), c'est-à-dire que ce serait-il passé si la bioénergie n'avait pas été utilisée? Cet outil permet d'évaluer de manière claire et complète le potentiel d'atténuation des GES et le temps nécessaire avant la réduction des émissions de GES lorsque la bioénergie forestière est utilisée pour substituer l'énergie fossile. L'incertitude liée au temps avant la réduction des émissions de GES est également fournie. Les utilisateurs sont invités à créer leur propre projet de bioénergie en sélectionnant différentes options liées à la chaîne d'approvisionnement, à la dynamique forestière et à ce qu'ils considèrent comme étant le scénario de référence le plus représentatif avec lequel comparer leur projet. Les résultats sont présentés sur une période de 100 ans, à partir de l'année 0, avec la production et l'utilisation de bioénergie provenant d'un paysage forestier aménagé de façon durable. Par défaut, les émissions dans les scénarios cessent au bout de 25 ans pour la collecte, la transformation, le transport et la combustion pour tenir compte de l'évolution des technologies et de la durée de vie moyenne des équipements. Les émissions prenant du temps à être libérées, telles que celles associées au processus de décomposition, continuent d'être suivies jusqu'à la fin de la simulation. Les résultats peuvent être utilisés pour fournir des orientations, afin de promouvoir une meilleure utilisation de la bioénergie forestière pour atténuer les GES.

Les équations, la méthodologie d'analyse et les termes d'erreur sont présentés dans l'article scientifique suivant :

  • Robert, L.-E., Serra, R., Roussel, J.-R., Thiffault, E., & Laganière, J. (2025). Assessing the greenhouse gas balance of forest bioenergy projects with the Bioenergy GHG R-package. En préparation.
  • Laganière, J., Paré, D., Thiffault, E., & Bernier, P. Y. (2017). Range and uncertainties in estimating delays in greenhouse gas mitigation potential of forest bioenergy sourced from Canadian forests. GCB Bioenergy, 9: 358–369. https://doi.org/10.1111/gcbb.12327.

Exemples d'études ayant utilisées le modèle :

  • Steenberg, J. W. N., Laganière, J, Ayer, N. W., & Duinker, P. N. (2023). Life Cycle Greenhouse Gas Emissions from Forest Bioenergy Production at Combined Heat and Power Projects in Nova Scotia, Canada. Forest Science, fxac060. https://doi.org/10.1093/forsci/fxac060.
  • Buss, J., Mansuy, N., Laganière, J., & Persson, D. (2022). Greenhouse gas mitigation potential of replacing diesel fuel with wood-based bioenergy in an arctic Indigenous community: A pilot study in Fort McPherson, Canada. Biomass and Bioenergy, 159: 106367. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2022.106367.
  • Serra, R., Niknia, I., Paré, D., Titus, B., Gagnon, B., & Laganière, J. (2019). From conventional to renewable natural gas: can we expect GHG savings in the near term?. Biomass and Bioenergy, 131:105396. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2019.105396.

Formulaire de calcul

Les résidus de récolte sont définis comme tous les débris ligneux générés lors des opérations de récolte pour les produits traditionnels du bois, tels que les branches, les houppiers, l'écorce, à l'exception des souches et des arbres non marchands laissés au sol. Les résidus de récolte n'incluent pas les résidus d'usine, qui fournissent des avantages atmosphériques très rapidement. La valeur est une moyenne de plusieurs études. Les émissions de collecte sont de 0,84 kg CO₂-eq/GJ (Laganière et al., 2017).

Les émissions annuelles de biomasse pendant le séchage actif dépendent de la température, de la teneur en humidité initiale, de la teneur en humidité finale et du type de combustible (ici, le gaz naturel) utilisé pour sécher la biomasse selon Haque et Somerville (2013).

Les émissions sont de 10,45 kg CO₂-eq/GJ (Lamers et al. 2014).

%

Ce paramètre modifie tous les processus sauf le processus de transport et applique une incertitude. L'incertitude est appliquée sous forme de pourcentage +/- sur tous les paramètres du modèle pour établir des valeurs minimales et maximales. Les sorties du modèle sont ensuite générées en fonction de ces valeurs minimales et maximales. La valeur par défaut est un paramètre hérité de la version précédente de ce modèle, où les valeurs minimales et maximales étaient généralement établies à -5 % et +10 %, respectivement.

Transport
Distance de transport personnalisée
km
km
km
%

Ce paramètre modifie le processus de transport et applique une incertitude. L'incertitude est appliquée sous forme de pourcentage +/- sur les paramètres du processus de transport pour établir des valeurs minimales et maximales. Les sorties du modèle sont ensuite générées en fonction de ces valeurs minimales et maximales. La valeur par défaut est un paramètre hérité de la version précédente de ce modèle, où les valeurs minimales et maximales étaient généralement établies à -50 % et +50 %, respectivement.

Scénario de référence (contrefactuel)

Les options relatives au destin de la biomasse ne s'appliquent qu'au scénario de référence.

Décomposition des résidus après coupe suivant une fonction de décomposition du premier degré (Smyth et al. 2010).

Substitution

Décrit les émissions évitées lors de l'utilisation de la biomasse pour la bioénergie en remplacement d'autres produits à durée de vie plus longue (par exemple, le bois de sciage, les panneaux structurels, les panneaux non structurels et les pâtes et papiers). La substitution est quantifiée à l'aide d'un facteur de substitution, qui représente la moyenne des tonnes d'équivalent carbone évitées par tonne de matériau. Ce processus contribue ainsi au modèle sous forme d'émissions négatives. Dans le cadre de ce modèle, les produits ligneux à longue durée de vie sont supposés être incinérés à la fin de leur durée de vie utile. Les valeurs saisies dans ce formulaire représentent le pourcentage de la biomasse totale attribué à chaque catégorie d'utilisation (bois de sciage, panneaux structurels, panneaux non structurels, pâtes et papiers, bioénergie et bois non marchand). La biomasse non marchande désigne toute biomasse affectée au processus « destin de la biomasse ». Les quantités de CO₂ équivalent évitées sont ensuite calculées pour chaque catégorie et appliquées au résultat final sous forme de valeur négative. Le processus de substitution ne peut être utilisé que dans les cas où il y a un déplacement de matière vers la bioénergie par rapport à un scénario de référence (c'est-à-dire que des valeurs non nulles doivent être présentes pour les paramètres bioénergie ou bois non marchand dans le scénario de référence ET dans le scénario de bioénergie).

Références

  • Environment and Climate Change Canada (ECCC). (2018). National Inventory Report 1990-2016: Greenhouse Gas Sources and Sinks in Canada. Canada's Submission to the United Nations Framework Convention on Climate Change - PART 2. Disponible en ligne à : https://www.publications.gc.ca/site/eng/9.506002/publication.html (consultée le 2019-02-14).
  • Haque, N., & Somerville, M. (2013). Techno-Economic and Environmental Evaluation of Biomass Dryer.Procedia Engineering 56: 650-655. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2013.03.173.
  • Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2006). Chapter 2: Stationary combustion. In: IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by the National Greenhouse Gas Inventories Programme, Vol 2 (Eggleston, H.S., Buendia, L., Miwa, K., Ngara, T., & Tanabe, K., Eds.), pp. 2.1–2.53. IGES, Japan.
  • Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2014). 2013 Revised Supplementary Methods and Good Practice Guidance Arising from the Kyoto Protocol (Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. & Troxler, T. G., Eds.), Published: IPCC, Switzerland.
  • Lamers, P., & Junginger, M. (2013) The ‘debt’ is in the detail: a synthesis of recent temporal forest carbon analyses on woody biomass for energy. Biofuels, Bioproducts and Biorefining, 7, 373–385.
  • Lamers, P., Junginger, M., Dymond, C. C., & Faaij, A. (2014). Damaged forests provide an opportunity to mitigate climate change. Gcb Bioenergy, 6(1), 44-60.
  • Kurz, W. A., Dymond, C. C., White, T. M., Stinson, G., Shaw, C. H., Rampley, G. J., Smyth, C., Simpson, B. N., Neilson, E. T., Trofymow, J. A., Metsaranta, J., & Apps, M. J. (2009). CBM-CFS3: A model of carbon-dynamics in forestry and land-use change implementing IPCC standards. Ecological Modelling, 220(4), 480-504. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2008.10.018.
  • Smyth, C. E., Trofymow, J. A., & Kurz, W. A. (2010). CIDET Working Group, Decreasing uncertainty in CBM-CFS3 estimates of forest soil C sources and sinks through use of long-term data from the Canadian Intersite Decomposition Experiment.
  • Ter-Mikaelian, M. T., Colombo, S. J., & Chen, J. (2016). Greenhouse gas emission effect of suspending slash pile burning in Ontario's managed forests. Forestry Chronicle, 92(3), 345-356. https://doi.org/10.5558/tfc2016-061.

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