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N. Feck

Monte-Carlo-Simulation bei der Lebenszyklusanalyse

eines Hot-Dry-Rock-Heizwerkes

LEE 20 Schriftenreihe des Lehrstuhls fr Energiesysteme und Energiewirtschaft

Monte-Carlo-Simulation

bei der Lebenszyklusanalyse

eines Hot-Dry-Rock-Heizwerkes

Dissertation zur

Erlangung des Grades Doktor-Ingenieur

der Fakultt fr Maschinenbau

der Ruhr-Universitt Bochum

von

Norbert Feck

aus Brhl

Bochum, 2007

Dissertation eingereicht am: 22. November 2007 Tag der mndlichen Prfung: 13. Februar 2008 Erster Referent: Prof. Dr.-Ing. H.-J. Wagner Zweiter Referent: Prof. Dr.-Ing. U. Wagner 2008 Selbstverlag des Lehrstuhls fr Energiesysteme und Energiewirtschaft, Ruhr-Universitt Bochum, 44780 Bochum ISBN 978-3-934951-22-8 Diese Publikation wurde gefrdert vom Institut fr Energie-, System-, Material- und Umwelttechnik e. V. (EMU), 44801 Bochum.

Fr Ruth und Fritz

Kurzfassung

I

Kurzfassung Neue Energiesysteme sind schon whrend der Entwicklung hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit und kologischen Vertrglichkeit kritisch zu prfen. Insbesondere bei Energiesystemen auf Basis Erneuerbarer Energien sind die durch den Bau der Anlage und deren Betrieb, Wartung und Re-paratur bedingten Energieaufwendungen und Emissionen nicht zu vernachlssigen. Auch die ber den Lebenszyklus entstehenden Kosten sind bei Investitionen in neue Technologien zu beachten. Bei der Bewertung neuer Systeme in einem frhen Entwicklungsstadium stellt sich das Problem, dass nur eine sehr unzureichende Datenbasis vorhanden ist, auf die zur Ermittlung der Wirtschaftlichkeit und bei der kobilanzierung zurckgegriffen werden kann. Dabei sind sowohl die Angaben ber die notwendigen Materialien und Prozesse zur Herstellung, Nutzung und Rckbau des Systems mit Unsicherheiten behaftet als auch die Angaben ber die Energiebereit-stellung. In dieser Arbeit wird die Lebenszyklusanalyse eines geothermischen Heizwerkes auf Basis der Hot-Dry-Rock-Technologie unter Bercksichtigung der Unsicherheiten in der Datenbasis durch-gefhrt. Hierzu wird ein qualitatives Bewertungsverfahren entworfen, mit dessen Hilfe die Ein-gangsdaten fnf verschiedenen Qualittsklassen zugeordnet werden. Die Bewertung der Daten erfolgt anhand einer Bewertungsmatrix mit sechs Qualittskriterien. Das geothermische Heizwerk wird unter konomischen (Lebenszykluskosten) und kologischen Aspekten (Kumulierter Ener-gieaufwand, CO2-, SO2-, PO4- und FCKW-11-quivalenten) bewertet. Die Bercksichtigung der Fehlerfortpflanzung bei der Lebenszyklusanalyse geschieht mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation. Die ber die gesamte Lebensdauer des geothermischen Heizwerks bereitgestellte Wrme betrgt im Mittel ca. 4.156 TJ, wobei das 95 %ige Konfidenzintervall der sich fr die Wrmebereitstel-lung ergebenden Normalverteilung im Bereich von 25 % vom vorgenannten Mittelwert liegt. Fr den Kumulierten Energieaufwand ergibt sich aus der Simulation eine Lognormal-Verteilung, die einen Median von etwa 0,27 GJPE/GJFW aufweist. Wird als Vergleichsystem ein erdgasbetrie-benes Heizwerk herangezogen, so lsst sich fr das geothermische Heizwerk eine energetische Amortisationszeit zwischen 170 und 309 Tagen berechnen. Bei der konomischen Betrachtung des geothermischen Heizwerkes ergeben sich Wrmegestehungskosten von ca. 9,3 Ct/kWhFW, wobei der Schwankungsbereich zwischen 7,8 und 11,3 Ct/kWhFW liegt. Den grten Einfluss auf die Unsicherheit der Ergebnisse zeigen die Auslegungsdaten des geothermischen Heizwerkes, welche die geothermische Wrmeleistung des Heizwerkes bestimmen. Die bei der Lebenszyklus-analyse angewandte Methodik zur Bercksichtigung der Unsicherheiten der Eingangsdaten auf Basis einer qualitativen Bewertung mittels Bewertungsmatrix und anschlieender Monte-Carlo-Simulation hat sich als sehr geeignet erwiesen.

Abstract

II

Abstract Already in a phase of development, new energy systems ought to be critically examined with re-gards to their profitability and their ecological appropriateness. In addition to maintenance and repair, the amount of emissions and energy involved in building and operating a plant should be taken into account, particularly within the sector of renewable energies. Regarding investments in new technologies, costs evolving within the life cycle of the plant should also be considered. A problem arises when it comes to assessment of new systems in an early state of development: the data for determination of profitability and life cycle assessment are inexactly. Herein, data on materials and processes needed in production, utilization and deconstruction are uncertain, as well as data on energy supply. In this dissertation, the life cycle of a geothermal heat plant, based on the Hot-Dry-Rock Tech-nology, is assessed taking into account uncertainties of the data. A qualitative assessment proce-dure was developed, classifying incoming data in five different categories. The assessment follows a matrix of six quality criteria. The geothermal heat plant is assessed according to economical aspects (life-cycle costs) and ecological aspects (cumulated energy demand, CO2-, SO2-, PO4- and CFC-11- equivalents). Error propagation within the analysis of the life cycle is considered making use of the Monte-Carlo-Simulation. The geothermal heat plant produces an average heat of 4,156 TJ within its life cycle, here the confidence interval of 95% of the heat supplys normal distribution ranges within 25% of the mean earlier mentioned. The simulation concerning cumulated energy demand results in a log-normal distribution which shows a median of about 0.276 GJPE/GJFW. Comparing this to a heat plant using natural gas the energetic payback period of the geothermal heat plant is between 170 and 309 days. From an economical point of view, the costs of providing heat with a geothermal heat plant result in 9.3 Ct/kWhFW, with a deviation between 7.8 and 11.3 Ct/kWhFW. Data regard-ing geothermal heat efficiency has shown to influence uncertainties in the results most signifi-cantly. The chosen method for life cycle assessment, considering uncertainties of incoming data, based on a qualitative assessment by means of an assessment matrix and subsequent Monte-Carlo-Simulation, has proved to be very suitable.

Inhaltsverzeichnis

III

Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung .................................................................................................................... 1

1.1 Problemstellung und Stand der Forschung......................................................................... 1 1.2 Ziel der Arbeit ......................................................................................................................... 3 1.3 Aufbau der Arbeit ................................................................................................................... 5

2 Methodik......................................................................................................................7 2.1 kobilanz................................................................................................................................. 7

2.1.1 Ziel und Untersuchungsrahmen ................................................................................ 7 2.1.1.1 Funktionelle Einheit ....................................................................................8 2.1.1.2 Systemgrenzen ..............................................................................................9

2.1.2 Berechnungsmethodik...............................................................................................10 2.1.3 Wirkungsabschtzung................................................................................................13

2.1.3.1 Wirkungsindikatoren .................................................................................13 2.2 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung ...........................................................................................14

2.2.1 Ziel und Untersuchungsrahmen ..............................................................................14 2.2.2 Berechnungsmethodik...............................................................................................15

2.3 Datenbasis..............................................................................................................................18 2.3.1 Projektdaten ................................................................................................................18 2.3.2 Stoffdaten ....................................................................................................................21 2.3.3 KEA- und Emissionsdaten.......................................................................................21 2.3.4 Kosten..........................................................................................................................22

2.3.4.1 Investitionskosten ......................................................................................22 2.3.4.2 Instandhaltungskosten...............................................................................23 2.3.4.3 Verbrauchskosten ......................................................................................23 2.3.4.4 Betriebskosten ............................................................................................23 2.3.4.5 Sonstige Kosten..........................................................................................23 2.3.4.6 Rckbaukosten ...........................................................................................24 2.3.4.7 Preissteigerungsraten .................................................................................24

2.4 Bewertung der Datenunsicherheit......................................................................................30 2.4.1 Qualittskriterien........................................................................................................32 2.4.2 Bewertungsmatrix ......................................................................................................34 2.4.3 Datenqualittsklassen ................................................................................................37 2.4.4 Verteilfunktionen .......................................................................................................38

2.5 Monte-Carlo-Simulation ......................................................................................................40 2.5.1 Zufallsvariablen ..........................................................................................................43

Inhaltsverzeichnis

IV

3 System- und Modellbeschreibung............................................................................. 49

3.1 Beschreibung des Hot-Dry-Rock-Heizwerkes .................................................................49 3.1.1 Lebensphasen des Heizwerkes.................................................................................50

3.1.1.1 Errichtung der Anlage ...............................................................................50 3.1.1.2 Nutzungsphase ...........................................................................................54 3.1.1.3 Rckbau der Anlage...................................................................................56

3.2 Die Simulationsmodelle .......................................................................................................57 3.2.1 Einfhrung in MATLAB ..........................................................................................57 3.2.2 Datenbanken...............................................................................................................58 3.2.3 kobilanzmodell........................................................................................................61 3.2.4 Kostenmodell .............................................................................................................70 3.2.5 Simulationsdurchfhrung..........................................................................................75

4 Simulationsergebnisse und Bewertung der Methodik.............................................. 79 4.1 Simulationsergebnisse ..........................................................................................................79

4.1.1 kobilanz....................................................................................................................80 4.1.1.1 Kumulierter Energieaufwand ...................................................................80 4.1.1.2 Energetische Amortisationszeit ...............................................................83 4.1.1.3 Wirkungsindikatoren der Emissionen.....................................................84 4.1.1.4 Zusammenfassung der kobilanzergebnisse.........................................95

4.1.2 Kostenanalyse .............................................................................................................96 4.1.2.1 Sensitivittsanalyse .....................................................................................98 4.1.2.2 Zusammenfassung der Kostenanalyse..................................................101

4.1.3 Varianten ...................................................................................................................102 4.1.3.1 Ohne Nachheizung..................................................................................102 4.1.3.2 Ohne Kosten fr die Netzbeeintrchtigung ........................................104

4.2 Bewertung der Methode ....................................................................................................105 4.2.1 Einfluss von Simulationsparametern.....................................................................105

4.2.1.1 Anzahl der Ziehungen.............................................................................105 4.2.1.2 Einfluss der seeds.....................................................................................106

4.2.2 Einfluss der Bewertung ...........................................................................................107 4.2.3 Einfluss der Qualittsklassen..................................................................................111 4.2.4 Vergleich der Simulation mit der Best-Case-/ Worst-Case-Methode..............112 4.2.5 Abschlieende Bewertung der Methodik .............................................................113

4.3 Ergebniswerte im berblick..............................................................................................115 5 Zusammenfassung....................................................................................................117 Quellenverzeichnis............................................................................................................ 123 Anhang.............................................................................................................................. 133

Abbildungsverzeichnis

V

Abbildungsverzeichnis Abbildung 2-1: Skizze der System- und Bilanzgrenzen .....................................................................9 Abbildung 2-2: Entwicklung des Preisindexes fr Investitionsgter von 1987 bis 2006............25 Abbildung 2-3: Linearer Trend und 95 %iges Konfidenzintervall des Indexes

fr Kapitalkosten........................................................................................................26 Abbildung 2-4: Verlauf des Strompreisindexes von 1986 bis 2006 ...............................................28 Abbildung 2-5: Linearer Trend und 95 %iges Konfidenzintervall des Indexes

fr den Strompreis .....................................................................................................29 Abbildung 2-6: Vorgehensweise zur Bercksichtigung der Unsicherheit der

Eingangsdaten bei der Lebenszyklusanalyse ..........................................................31 Abbildung 2-7: Dichtefunktionen mglicher Verteilfunktionen ....................................................39 Abbildung 2-8: Simulationsergebnis und analytische Lsung fr die Verteilung der

Augezahlen beim Wrfeln mit zwei Wrfeln bei 50.000 Wrfen.......................42 Abbildung 2-9: Korrelation der Zufallsvariablen..............................................................................45 Abbildung 3-1: Schema eines geothermischen Heizwerks auf Basis der

Hot-Dry-Rock-Technologie .....................................................................................49 Abbildung 3-2: Verrohrungsschema der Bohrungen .......................................................................52 Abbildung 3-3: Schema des Thermalwasserkreislaufes....................................................................53 Abbildung 3-4: Aufbau der Datenbanken..........................................................................................59 Abbildung 3-5: Struktur des Simulationsmodells zur Bilanzierung der Herstellung des

oberirdischen Anlagenteils........................................................................................62 Abbildung 3-6: Struktur des Simulationsmodells zur Bilanzierung der Nutzung des

oberirdischen Anlagenteils........................................................................................63 Abbildung 3-7: Hufigkeitsverteilung der jhrlichen Betriebszeit des geothermischen

Heizwerkes bei 10.000 Ziehungen...........................................................................64 Abbildung 3-8: Struktur des Simulationsmodells zur Bilanzierung des Rckbaus des

oberirdischen Anlagenteils........................................................................................66 Abbildung 3-9: Struktur des Simulationsmodells zur Bilanzierung der Herstellung,

der Nutzung und des Rckbaus des unterirdischen Anlagenteils .......................67 Abbildung 3-10: Hufigkeitsverteilung der Anzahl der Bohrungen bei 10.000 Ziehungen .........68 Abbildung 3-11: Struktur des Kostenmodells in MATLAB/Simulink............................................71 Abbildung 3-12: Zusammenhang zwischen Histogramm und Boxplot ..........................................77 Abbildung 4-1: Verteilung der ber die gesamte Betriebszeit der Anlage

bereitgestellten Wrme ..............................................................................................79 Abbildung 4-2: Verteilung des Kumulierten Energieaufwands ......................................................80 Abbildung 4-3: Einfluss der Unsicherheit der spezifischen Energieaufwendungen auf den

Kumulierten Energieaufwand des geothermischen Heizwerkes.........................81 Abbildung 4-4: Einfluss der Unsicherheiten der Projektdaten auf den Kumulierten

Energieaufwand des geothermischen Heizwerks ..................................................82


VI

Abbildung 4-5: Verteilung der energetischen Amortisationszeit des geothermischen Heizwerkes ..................................................................................................................83

Abbildung 4-6: Verteilung der Emission von CO2-quivalenten ..................................................84 Abbildung 4-7: Einfluss der Unsicherheiten der Projektdaten auf die Emission von

CO2-quivalenten ......................................................................................................85 Abbildung 4-8: Einfluss der Unsicherheit der spezifischen Emissionsdaten auf die

Emission von CO2-quivalenten ............................................................................86 Abbildung 4-9: Verteilung der Emission von SO2-quivalenten...................................................86 Abbildung 4-10: Einfluss der Unsicherheiten der Projektdaten auf die Emission von

SO2-quivalenten.......................................................................................................88 Abbildung 4-11: Einfluss der Unsicherheiten der spezifischen Emissionsdaten

auf die Emission von SO2-quivalenten ................................................................89 Abbildung 4-12: Verteilung der Emission von PO4-quivalenten ..................................................89 Abbildung 4-13: Einfluss der Unsicherheiten der Projektdaten auf die Emission von

PO4-quivalenten ......................................................................................................91 Abbildung 4-14: Einfluss der Unsicherheiten der spezifischen Emissionsdaten

auf die Emission von PO4-quivalenten................................................................92 Abbildung 4-15: Einfluss der Unsicherheiten der Stoffdaten auf die Emission von

PO4-quivalenten ......................................................................................................92 Abbildung 4-16: Verteilung der Emission von FCKW-11-quivalenten .......................................93 Abbildung 4-17: Einfluss der Unsicherheiten der Projektdaten auf die Emission von

FCKW-11-quivalenten ...........................................................................................94 Abbildung 4-18: Einfluss der Unsicherheiten der spezifischen Emissionsdaten

auf die Emission von FCKW-11-quivalenten ...................................................95 Abbildung 4-19: Aufteilung der Investitionskosten auf die einzelnen Kostenbereiche................96 Abbildung 4-20: Annuitten der einzelnen Kostengruppen .............................................................97 Abbildung 4-21: Wrmegestehungskosten des geothermischen Heizwerkes .................................98 Abbildung 4-22: Einfluss der Projektdaten auf die Wrmegestehungskosten................................99 Abbildung 4-23: Einfluss der Bohrkosteninvestition auf die Wrmegestehungskosten .............100 Abbildung 4-24: Einfluss der Basisdaten auf die Wrmegestehungskosten .................................100 Abbildung 4-25: Einfluss des Kalkulationszinssatzes auf die Wrmegestehungskosten.............101 Abbildung 4-26: Wrmegestehungskosten bei der Variante ohne Nachheizung........................103 Abbildung 4-27: Wrmegestehungskosten bei Nichtbercksichtigung der Kosten fr die

Beeintrchtigung des vorhandenen Fernwrmesystems.....................................104 Abbildung 4-28: Einfluss der Anzahl der Ziehungen auf das Ergebnis der Simulation

bei der Berechnung des Kumulierten Energieaufwands ....................................106 Abbildung 4-29: Einfluss der seeds der Zufallszahlengeneratoren auf das Ergebnis der

Simulation am Beispiel der Wrmegestehungskosten.........................................107 Abbildung 4-30: Bewertung der Projektdaten ...................................................................................108


VII

Abbildung 4-31: Anzahl der Projektdaten je Qualittsklasse bei unterschiedlichen Gewichtungen der Qualittsindikatoren...............................................................109

Abbildung 4-32: Einfluss der unterschiedlichen Gewichtung der Qualittsindikatoren auf das Ergebnis des Kumulierten Energieaufwands .........................................110

Abbildung 4-33: Einfluss der unterschiedlichen Gewichtung der Qualittsindikatoren auf das Ergebnis der Wrmegestehungskosten ...................................................110

Abbildung 4-34: Variation der Unsicherheiten der Qualittsklassen .............................................111 Abbildung 4-35: Einfluss der unterschiedlichen Unsicherheiten der Qualittsklassen

auf das Ergebnis des Kumulierten Energieaufwands .........................................112 Abbildung 4-36: Vergleich der Simulationsergebnisse mit der Best-Case-/ Worst-Case-

Methode am Beispiel des Kumulierten Energieaufwands .................................113

Tabellenverzeichnis

VIII

Tabellenverzeichnis Tabelle 2-1: Geowissenschaftliche Parameter fr das untersuchte

geothermische Heizwerk..........................................................................................19 Tabelle 2-2: Verwendete Fertigungs- und Montagezuschlge...................................................21 Tabelle 2-3: Verwendete Preissteigerungsraten der Kapital- und Betriebskosten

sowie des Erdgas- und Fernwrmepreises..............................................................27 Tabelle 2-4: Preissteigerungsrate des Strompreises auf Basis der Jahre 2000 bis 2006 .........29 Tabelle 2-5: Korrelationsmatrix der Preissteigerungsraten........................................................30 Tabelle 2-6: In der Literatur aufgefhrte Qualittsindikatoren fr Daten...............................33 Tabelle 2-7: Verwendete Bewertungsmatrix ................................................................................34 Tabelle 2-8: Festlegung der Gewichtungsfaktoren mittels Paarvergleich................................35 Tabelle 2-9: Zusammenhang zwischen Bewertungspunktzahl, Qualittsklasse und

Unsicherheit ................................................................................................................37 Tabelle 3-1: Ergebnisse der Validierung des Kostenmodells ohne Bercksichtigung von

Unsicherheiten der Eingangsdaten..........................................................................75 Tabelle 4-1: Aufteilung des Kumulierten Energieaufwands auf die einzelnen

Lebensphasen .............................................................................................................81 Tabelle 4-2: Aufteilung der Emission von CO2-quivalenten auf die einzelnen

Lebensphasen .............................................................................................................84 Tabelle 4-3: Aufteilung der Emission von SO2-quivalenten auf die einzelnen

Lebensphasen .............................................................................................................87 Tabelle 4-4: Aufteilung der Emission von PO4-quivalenten auf die einzelnen

Lebensphasen .............................................................................................................90 Tabelle 4-5: Aufteilung der Emission von FCKW-11-quivalenten auf die einzelnen

Lebensphasen .............................................................................................................93 Tabelle 4-6: Einfluss des Kalkulationszinssatzes auf die Wrmegestehungskosten.............101 Tabelle 4-7: Vernderung des Kumulierten Energieaufwands und der Emissionen

bei Wegfall der Nachheizung mittels Erdgasheizkessel......................................103 Tabelle 4-8: Gewichtungsfaktoren der Qualittskriterien fr die verschiedenen

Untersuchungsflle...................................................................................................109 Tabelle 4-9: bersicht ber die Ergebniswerte .........................................................................115

Abkrzungen und Formelzeichen

IX

Abkrzungen und Formelzeichen Zeichen Bedeutung Einheit

I Durchschnittliche Preissteigerungsrate %/a

V& Volumenstrom l/s x Abweichung

Mittelwert Standardabweichung Elementarereignis Ergebnismenge Mittelwert Standardabweichung Korrelationskoeffizient

2 Bestimmtheitsma Dichte kg/m Wirkungsgrad A Matrix A ABS Acrylnitril AN Annuitt /a AnF Annuittsfaktor AZ Amortisationszeit a B Bewertungspunktzahl BWF Barwertfaktor CD Compact Disc CFC Chlor-fluor-carbon CH4 Methan CMC Carboxymethylcellulose CML Centre of Environmental Science CO2 Kohlendioxid Cov Kovarianz cp spezifische Wrmekapazitt kJ/(kg*K) Ct Cent Euro DN Diameter Nominal E Erwartungswert Ecoinvent Eco-inventory EPDM Ethylen-Propylen-Dien-Kautschuk EPS Expandiertes Polystyrol EZB Europische Zentralbank F Faktor FCKW Fluorchlorkohlenwasserstoffe


X

FHB Fachhochschule Bochum Fortran Formula Translation g Nutzungsgrad g Erdbeschleunigung m/s Gabi Ganzheitliche Bilanzierung (Software) GENESIS Gemeinsames Neues Statistisches Informationssystem GFK Glasfaser verstrkter Kunststoff GOK Gelndeoberkante h Hhe m HCl Chlorwasserstoff HDPE High Density Polyethylen HDR Hot-Dry-Rock HMR High Magnesium Resistent HOZ Hochofenzement i Kalkulationszinssatz % IOA Input-Output-Analyse ISO International Organization for Standardization KEA Kumulierter Energieaufwand LDPE Low Density Polyethylen LKW Lastkraftwagen m Massenanteil Massen-% MATLAB MATrix LABoratory MBA Materialbilanzanalyse MCS Monte-Carlo-Simulation n Anzahl Jahre N(0,1) Standard-Normalverteilung N Stickstoff N2O Lachgas ND Nutzungsdauer NH3 Ammoniak P Phosphor PE Polyethylen PKA Prozesskettenanalyse PKW Personenkraftwagen PO4 Phosphat PS Preissteigerung PU Polyurethan PUR Polyurethan PVC Polyvinylchlorid


XI

PZ Portlandzement Q Wrmemenge J REF Referenzwert RUB Ruhr-Universitt Bochum SETAC Society of Environmental Toxicology and Chemistry SimaPro Produktname SO2 Schwefeldioxid StBa Statistisches Bundesamt TRNSYS Transient System Simulation U Unsicherheit Umberto Produktname (keine Abkrzung) USA United States of America UW Universittswohnstadt VDI Verband Deutscher Ingenieure VK Verbrauchskosten X Zufallsvariable X x Zufallszahl x Y Zufallsvariable Y y Zufallszahl y


XII

Indizes A Abbruch q. quivalent B Betrieb Betrieb jhrlicher Betrieb d Laufindex E Entsorgung energ. energetisch FW Fernwrme Gas Gas H Herstellung i Positionsindex inj. Injektion j Positionsindex jhrl. jhrlich K Kapitalgebunden N Nutzung Nutz Nutzungsdauer O obere Grenze des Konfidenzintervalls PE Primrenergie prod. Produktion ref. Referenz RL Rcklauf S Sonstige Auszahlungen Simulation Simulation stat. Berechnung statische Berechnung thermal Thermalwasser U untere Grenze des Konfidenzintervalls V Verbrauch vergl. Vergleichsystem VL Vorlauf

1 Einleitung

1

1 Einleitung Vor dem Hintergrund der aktuellen Klimadiskussion und der Begrenztheit der fossilen Energie-trger ist es notwendig neue Energieversorgungssysteme auf Basis Erneuerbarer Energien zu entwickeln bzw. schon vorhandene Systeme zu modifizieren. Als Beispiele knnen hier die Ent-wicklung von Offshore-Windparks und die Nutzung der geothermischen Wrme mittels Hot-Dry-Rock-Sytemen genannt werden. Schon whrend der Entwicklung dieser Systeme ist es not-wendig diese hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit und kologischen Vertrglichkeit kritisch zu prfen. Zur berprfung der Wirtschaftlichkeit bieten sich etablierte Verfahren aus der Investiti-onsrechnung, wie z. B. Kapitalwertmethode und Annuittenmethode an, wobei als Vergleichs-gre bei Energiesystemen die spezifischen Strom- bzw. Wrmeerzeugungskosten herangezogen werden. Die Kontrolle der Umweltvertrglichkeit und dabei insbesondere der Nachhaltigkeit der Systeme auf Basis regenerativer Energien die durch den Bau der Anlage und deren Betrieb, Wartung und Reparatur bedingten Energieaufwendungen und Emissionen sind nicht zu vernach-lssigen kann mittels einer kobilanz mit ausgewhlten Wirkungsindikatoren erfolgen, die den gesamten Lebenszyklus, d. h. Herstellung, Nutzung und Rckbau des Systems bercksichtigt. Bezglich der energetischen Nachhaltigkeit bietet sich an, die durch das Energiesystem bereitge-stellte Energie ins Verhltnis zu dem fr die Herstellung, Nutzung und Rckbau der Anlage not-wendigen Energieaufwand (Kumulierter Energieaufwand (KEA)) zu setzten.

1.1 Problemstellung und Stand der Forschung Bei der Bewertung neuer Systeme in einem frhen Entwicklungsstand stellt sich das Problem, dass nur eine sehr unzureichende Datenbasis vorhanden ist, auf die zur Ermittlung der Wirt-schaftlichkeit und bei der kobilanzierung zurckgegriffen werden kann. Dabei sind sowohl die Angaben ber die notwendigen Materialien und Prozesse zur Herstellung, Nutzung und Rckbau des Systems mit Unsicherheiten behaftet als auch die Angaben ber die Energiebereitstellung. Investitionsentscheidungen unter Bercksichtigung unsicherer Erwartungen werden schon seit Lngerem durchgefhrt, allerdings ohne Bercksichtigung kologischer Aspekte. Dabei stehen verschiedene Verfahren zur Bercksichtigung der Unsicherheiten zur Verfgung (vgl. [BLOHM 1995], [GTZE 2006]). Die am hufigsten verwendeten Verfahren sind dabei das Kor-rekturverfahren, wobei Eingangsgren mit Risikozu- bzw. -abschlgen versehen werden, und die Sensitivittsanalyse, bei der einzelne Eingangsgren variiert werden, um deren Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit eines Vorhabens zu bestimmen. Risikoanalysen mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation, bei der die in die Berechnung eingehenden Gren mit Hilfe von Wahrscheinlich-keitsfunktionen abgebildet werden und die Verteilung der Zielgre durch stochastische Simula-tion ermittelt wird, werden infolge der steigenden Rechenleistung der zur Verfgung stehenden Rechner immer hufiger eingesetzt. Als Wirtschaftszweige, die schon frh das Verfahren der sto-

1 Einleitung

2

chastischen Simulation eingesetzt haben, sind die Kohlenwasserstoffindustrie und die Versiche-rungswirtschaft zu nennen [FREY 2001]. Zur Anwendung der Monte-Carlo-Simulation bei Inves-titionsentscheidungen und Lebenszykluskosten liegt bereits eine grere Anzahl von Verffentli-chungen vor. Als Beispiele sind hier zu nennen: [GLASSERMANN 2003], [FREY 2001], [BLOHM 1995], [ADAM 1996], [GTZE 2006], [EMBLEMSVG 2003]. Das Problem bei der Monte-Carlo-Simulation ist die Festlegung der Unsicherheiten und der dazugehrigen Verteilfunktionen der einzelnen Eingangsgren. Bei der Durchfhrung von kobilanzen bzw. Lebenszyklusanalysen werden Unsicherheiten in der Datenbasis bisher nur selten bercksichtigt. Im Falle, dass Unsicherheiten bercksichtigt werden, werden Sensitivittsanalysen fr einige wenige Eingangsgren durchgefhrt, bei denen die anderen Gren konstant bleiben oder es werden als eine besondere Form der Sensitivitts-analyse Bestcase- und Worstcase-Szenarien durchgefhrt. Hierbei werden alle variierten Ein-gangsgren auf ihren Maximal- bzw. Minimalwert gesetzt. Diese durchgefhrten Betrachtungen ermglichen einen ersten Einblick in das Verhalten der kobilanz bezglich der Unsicherheiten, aber aus den Untersuchungen kann nicht abgeleitet werden, welche Verteilung die zu bilanzie-rende Gre (z. B. CO2-Emissionen, Kumulierter Energieaufwand) in der Realitt annehmen knnte. In den letzten Jahren wird der Qualitt und der Betrachtung von Unsicherheiten bei der Lebens-zyklusanalyse zunehmend Beachtung geschenkt. Die ersten Arbeiten in den 1990er Jahren befass-ten sich im Wesentlichen mit den Fehlerarten bei Lebenszyklusanalysen und Qualittsindikatoren fr Daten. Einen berblick ber die Arbeiten gibt [VAN DEN BERG 1999]. Aus den verschiede-nen Qualittsindikatoren wurde von einer Arbeitsgruppe der SETAC (Society of Environmental Toxicology and Chemistry) eine Bewertungsmatrix fr Daten erstellt [WEIDEMA 1996]. Die Mat-rix besteht aus fnf Qualittsindikatoren, denen eine Punktzahl zwischen eins und fnf entspre-chend der Ausprgung des Indikators zugeordnet wird. Allerdings fehlt die Verbindung zwischen der qualitativen Bewertung (wobei alle Qualittskriterien gleich gewichtet sind) und einer quanti-tativen Angabe der Unsicherheit. Die neueren Arbeiten befassen sich mehr mit der quantitativen Angabe von Unsicherheiten und deren Verteilfunktionen [HEIJUNGS 2004], [CIROTH 2004]. Eine ausfhrliche Untersuchung der verschiedenen Verfahren zur Fehlerfortpflanzungsrechnung hin-sichtlich ihrer Eignung fr die kobilanzierung stellt [CIROTH 2001] dar. In [FRISCHKNECHT 2005] wird ein Verfahren zur Quantifizierung von Unsicherheiten anhand von Qualittskriterien vorgestellt. Hierbei erfolgt die Bewertung der betrachteten Gre anhand einer Bewertungsmatrix, in der den sechs Qualittskriterien (Verlsslichkeit, Vollstndigkeit, zeitliche bereinstimmung, geografische bereinstimmung, technologische bereinstimmung und Stich-probengre) jeweils fnf verschiedene Unsicherheitsfaktoren zugeordnet sind. Diese Unsicher-heitsfaktoren, die je nach Qualittsindikator unterschiedlich stark ansteigen, beruhen nach Anga-

1 Einleitung

3

ben der Autoren auf einem Expertengremium. Aus den Unsicherheitsfaktoren der Bewertungs-matrix und einem Basisunsicherheitsfaktor, welcher sich nach der Art der betrachteten Gre und der Art der Emission unterscheidet, wird die geometrische Standardabweichung einer zugrunde gelegten Lognormal-Verteilung berechnet. Die Qualittskriterien Vollstndigkeit und Stichprobengre lassen sich allerdings nur schwer auf Projektdaten noch nicht ausgefhrter Projekte anwenden. Auch wird bei der Bewertung nicht bercksichtigt, ob schon Angaben ber die Unsicherheit der Eingangsgren vorliegen. Die neueren Erkenntnisse wurden im Rahmen eines internationalen Workshops im Jahre 2003 zur Qualitt von Lebenszyklusdaten zusammen-getragen [BAUER 2004]. Die derzeit auf dem Markt erhltlichen Programme zur Durchfhrung von kobilanzen, z. B. SimaPro, Umberto und Gabi, bieten heute alle die Mglichkeit der Durchfhrung einer Monte-Carlo-Simulation, wenn auch in unterschiedlicher Qualitt. Allen Anbietern ist gemeinsam, dass verschiedene Verteilfunktionen zur Abbildung der Eingangsgren zur Verfgung stehen. Je-doch muss die Unsicherheit und die Art der Verteilfunktion fr die einzelnen Gren vom Be-nutzer vorgegeben werden. Mit den erhltlichen Programmen und der Rechenleistung heutiger Personalcomputer sind somit die technischen Mglichkeiten einer Fehlerbetrachtung mittels Monte-Carlo-Simulation bei Le-benszyklusanalysen gegeben. Ebenfalls gibt es erste Anstze zur Bewertung der Eingangsgren, jedoch fehlt bisher eine geeignete Vorgehensweise, die sowohl die qualitative Bewertung der Ein-gangsgren, die Festlegung der Unsicherheitsverteilungen der einzelnen Eingangsgren als auch die Durchfhrung der Monte-Carlo-Simulation einschliet. Auch die gleichzeitige Betrach-tung von konomischen und kologischen Aspekten erfolgt bisher nur uerst selten. Fr die Zukunft ist es daher erforderlich ein einheitliches Verfahren zur qualitativen Bewertung der Ein-gangsgren und zur Festlegung der Unsicherheiten zu entwickeln und in die vorhandene Bilan-zierungssoftware zu implementieren. Dabei sollte sich die Methodik sowohl fr die Untersu-chung konomischer Gren als auch kologischer Gesichtspunkte eignen.

1.2 Ziel der Arbeit Vor dem erluterten Hintergrund ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung und die Erprobung eines Verfahrens, mit dessen Hilfe die Auswirkung der Unsicherheiten der Eingangsgren bei einer Lebenszyklusbetrachtung auf die Unsicherheiten der Ergebnisse bestimmt werden kann. Hierzu wird ein Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe die Eingangsgren bei einer Lebenszyk-lusbetrachtung qualitativ bewertet werden knnen. Aus dieser Bewertung soll sich die quantitati-ve Unsicherheit der bewerteten Gre ergeben, wobei der Wechsel von qualitativer Bewertung zur Angabe der quantitativen Unsicherheit nachvollziehbar ist. Das entwickelte Verfahren wird bei der Lebenszyklusanalyse eines geplanten geothermischen Heizwerkes angewendet.

1 Einleitung

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Das geothermische Heizwerk soll dabei unter konomischen (Lebenszykluskosten) und kologi-schen (kobilanz) Aspekten bewertet werden. Die Fehlerfortpflanzungsrechnung wird mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation durchgefhrt, welche die Unsicherheiten der Ergebnisse mit Hilfe einer stochastischen Simulation ermittelt, bei der die unsicheren Eingangsdaten mit Hilfe von Verteilfunktionen und Zufallszahlengeneratoren abgebildet werden. Von den mglichen Verfahren der Fehlerfortpflanzungsrechnung wurde die Monte-Carlo-Simulation gewhlt, da sie zum einen in einer vorherigen Untersuchung [CIROTH 2001] als die Methode ermittelt wurde, die bei groen Unsicherheiten der Eingangsda-ten, wie es bei neuen Technologien der Fall ist, die genauesten Ergebnisse liefert. Zum anderen ermglicht die Monte-Carlo-Simulation die Bestimmung der zu erwartenden Verteilfunktion ei-nes Ergebnisses (z. B. die Verteilfunktion des Kumulierten Energieaufwands) und somit die Mglichkeit der Angabe der Wahrscheinlichkeit fr das berschreiten bzw. Unterschreiten eines bestimmten Wertes. Zudem ist das Verfahren, dass bereits in einem Teil der kommerziell verfg-baren Bilanzierungssoftware implementiert ist. Das untersuchte Heizwerk basiert auf der Hot-Dry-Rock-(HDR)-Technolgie, also der Nutzung tiefer Erdwrme aus Trockengestein. Die HDR-Technik ermglicht auch dann die Nutzung tie-fer Erdwrme, wenn keine Wasser fhrenden Schichten (Aquifere) am Standort zur Verfgung stehen. Die Nutzung geothermischer Wrme mittels Hot-Dry-Rock-Technologie wurde 1970 von Physikern des Los Alamos Scientific Laboratory angedacht und in den Jahren 1974 bis 1984 am Fenton Hill der Valles Caldera (USA) zum ersten Mal erprobt. Die Entwicklung der HDR-Technologie wurde im Rahmen von Forschungsprojekten in Deutschland, Frankreich, England, Japan und in der Schweiz fortgefhrt (Deutschland: Falkenberg, Bad Urach; Frankreich: Le May-et de Montagne; England: Cornwall; Japan: Hijiori, Ogachi; Schweiz: Basel). Aus den For-schungsarbeiten in Deutschland, Frankreich und England resultierte 1987 das europische HDR-Projekt in Soultz-sous-Forts (Frankreich), welches das weltweit bedeutendste Forschungsprojekt zur HDR-Technologie ist. In Soultz-sous-Forts wurden drei 5.000 m tiefe Bohrungen abgeteuft und ein unterirdischer Wrmetauscher im Kristallingestein erzeugt. Weil kein lokaler Wrmeab-nehmer vorhanden ist wird, das Projekt seit 2001 als Pilotprojekt zur Stromerzeugung ausgebaut. Die Inbetriebnahme der Anlage ist fr 2008 vorgesehen. Eine kommerzielle Nutzung der HDR-Technologie gibt es bis heute nicht. Fr das untersuchte Heizwerk werden zwei ca. 4.000 m tiefe Bohrungen abgeteuft, wovon eine Bohrung so abgelenkt wird, dass der Abstand zwischen den beiden Bohrungen im Bohrlochtiefs-ten ca. 500 bis 1.000 m betrgt. Durch Einpressen von Wasser unter hohem Druck (Stimulation) werden vorhandene Klfte im Gestein geweitet und neue Risse gebildet, so dass sich ein ver-zweigtes Riss-System im Untergrund bildet (ein unterirdischer Wrmetauscher), welches die

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beiden Bohrungen miteinander verbindet. Whrend der Nutzung wird khles Wasser durch die Injektionsbohrung in die Tiefe gepumpt, wo es den unterirdischen Wrmetauscher durchstrmt und sich dabei auf die Gesteinstemperatur erwrmt. Anschlieend wird das erwrmte Wasser durch die zweite Bohrung (Produktionsbohrung) mit Hilfe einer Tiefpumpe wieder an die Ober-flche gefrdert, wo es ber einen Wrmebertrager seine Wrme an das Fernheizwasser ber-trgt. Die gewonnene Wrme soll zur Grundlastabdeckung in das vorhandene Fernwrmenetz eingespeist werden. Die Mittel- und Spitzenlast, welche nicht von dem geothermischen Heizwerk bereitgestellt werden, sollen weiterhin ber die Fernwrmeversorgung aus dem gasbetriebenen Heizkraftwerk abgedeckt werden. Bei der Lebenszyklusanalyse wird der Einfluss der einzelnen Eingangsparameter auf die jeweilige Zielgre (Emissionen, Kumulierter Energieaufwand und Wrmegestehungskosten) durch Sensi-tivittsanalysen untersucht. Des Weiteren wird durch die Betrachtung verschiedener Szenarien der Einfluss unterschiedlicher Randbedingungen (mit/ohne Nacherwrmung des Thermalwas-sers, mit/ohne Beeinflussung des vorhandenen Fernwrmenetzes) in die Bewertung der Anlage mit einbezogen.

1.3 Aufbau der Arbeit Im nachfolgenden Kapitel 2 wird die bei der Lebenszyklusanalyse angewandte Methodik errtert, wobei zunchst die Vorgehensweise bei der Erstellung der kobilanz und der Berechnung der Lebenszykluskosten dargelegt wird. Hieran schliet sich die Darstellung der die kobilanz und die Wirtschaftlichkeitsberechnung sttzenden Datenbasis an. In den darauf folgenden Unterkapi-teln werden die angewandte Bewertungsmethode zur Festlegung der Unsicherheiten und die An-wendung der Monte-Carlo-Simulation zur Fehlerfortpflanzungsrechnung erlutert. Das untersuchte geothermische Heizwerk wird in Kapitel 3 beschrieben, wobei nach einer kurzen allgemeinen Beschreibung auf die einzelnen Lebensphasen der Anlage genauer eingegangen wird. Aufbauend auf die Beschreibung werden anschlieend die beiden Simulationsmodelle zur kobi-lanzierung und zur Berechnung der Lebenszykluskosten erklrt, wobei auch auf die Struktur der Datenbanken eingegangen wird. Ein Abschnitt ber die Durchfhrung der Monte-Carlo-Simulation schliet das Kapitel ab. Kapitel 4 umfasst die gewonnenen Ergebnisse. Zunchst werden die Ergebnisse bezglich des untersuchten geothermischen Heizwerkes vorgestellt und bewertet, worunter auch die Sensitivittsanalyse und die Ergebnisse verschiedener untersuchter Szenarien fallen. Hieran schlieen sich Ergebnisse bezglich der angewandten Methodik an, wobei die Monte-Carlo-Simulation mit Bestcase- und Worstcase-Szenarien verglichen wird. Empfehlungen fr weitere Arbeiten schlieen das Kapitel ab.

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Eine abschlieende Zusammenfassung der gesamten Arbeit enthlt Kapitel 5.

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2 Methodik

2.1 kobilanz Die kobilanz ist eine Methodik zur Ermittlung und Bewertung potenzieller Umweltauswirkun-gen (z. B. Ressourcenverbrauch und Emissionen) eines Produktes, wobei der gesamte Lebensver-lauf also Herstellung, Nutzung und Entsorgung bercksichtigt wird. Die dabei gewonnenen Ergebnisse knnen zum einen bei der Entscheidung ber die Entwicklung eines neuen Produktes dienen und zum anderen Mglichkeiten zur Verbesserung der Umwelteigenschaften des Produk-tes aufzeigen. Dabei kann die kobilanz zur Ausweitung des Untersuchungsrahmens mit ande-ren Instrumenten, bspw. einer wirtschaftlichen Betrachtung, kombiniert werden. Die Grundstze und Rahmenbedingungen zur Durchfhrung einer solchen Bilanz sind in der europischen Norm 14040 [ISO 14040 2006] geregelt. Weitere Anforderungen und eine Anleitung enthlt die dazuge-hrige Norm 14044 [ISO 14044 2006]. Eine kobilanz besteht im Wesentlichen aus vier Phasen, wobei die Ergebnisse der einen Phase die Ausgangsdaten der jeweils nchsten Phase bilden. Die einzelnen Phasen werden nach [ISO 14040 2006] benannt als:

Festlegung des Ziels und des Untersuchungsrahmens Sachbilanz Wirkungsabschtzung Auswertung

Die einzelnen Phasen knnen jedoch nicht getrennt voneinander betrachtet werden, sondern sind iterativ zu bearbeiten. So kann bspw. bei der Sachbilanz festgestellt werden, dass gewisse Daten nicht verfgbar sind und somit der Untersuchungsrahmen angepasst werden muss. Die Anwendung der in der Norm [ISO14040 2006] beschriebenen Phasen auf die hier untersuchte geothermische Anlage wird in den nachfolgenden Abschnitten erlutert.

2.1.1 Ziel und Untersuchungsrahmen

Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit ist die ganzheitliche Betrachtung eines geplanten geo-thermischen Heizwerkes auf Basis der Hot-Dry-Rock-(HDR)-Technologie, wobei der gesamte Lebenszyklus (Erstellung, Nutzung und Rckbau) bercksichtigt wird. Mit der Methodik der kobilanzierung wird anhand ausgewhlter Wirkungsindikatoren (vgl. 2.1.3.1) die Umweltrele-vanz dieser Technologie ermittelt, um zum einen die Mglichkeit eines Vergleichs mit anderen Technologien zu schaffen und zum anderen eine Basis fr die berprfung der Nachhaltigkeit dieser Technologie zu legen.

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Die untersuchte Anlage ist ein geplantes Heizwerk auf Basis der Hot-Dry-Rock-Technologie, das die geothermische Wrme in das vorhandene Fernwrmenetz der Ruhr-Universitt Bochum ein-speisen soll. Kommerzielle Erfahrungen mit der HDR-Technologie gibt es derzeit noch nicht, da die HDR-Technologie bisher nur in Forschungsprojekten untersucht wurde. Das betrachtete Heizwerk basiert auf den Erkenntnissen des europischen HDR-Projekts in Soultz-sous-Forts (Frankreich). Im Gegensatz zu dem hier untersuchten Heizwerk zielt das Forschungsprojekt in Soultz-sous-Forts auf eine Nutzung der geothermischen Wrme zur Stromerzeugung ab. Da es sich bei der untersuchten Anlage um ein geplantes Pilotprojekt handelt, kommt den Ausle-gungsdaten des Projekts und deren Unsicherheit bei der Berechnung eine entscheidende Rolle zu. Diesem Sachstand wird Rechnung getragen, indem die einzelnen Eingangsdaten hinsichtlich ihrer Genauigkeit bewertet werden und eine Fehlerbetrachtung mittels einer Monte-Carlo-Simulation (MCS) durchgefhrt wird. Ziel ist die Angabe eines, sich durch die Unsicherheiten ergebenden, denkbaren Bereichs fr die verschiedenen Wirkungsindikatoren. Des Weiteren soll die Anwend-barkeit eines solchen Vorgehens (Datenbewertung und Fehlerfortpflanzungsrechnung mittels MCS) bei kobilanzen berprft werden. Durch die Variation der in die Berechnung eingehenden Projekt-, Stoff- und spezifischen Emis-sionsdaten werden die Eingangsdaten identifiziert, welche einen groen Einfluss auf das Ergebnis haben. Hierdurch wird die Mglichkeit gegeben, bei der weiteren Detailplanung der Anlage diese Einflussfaktoren besonders zu bercksichtigen.

2.1.1.1 Funktionelle Einheit Die untersuchte Anlage hat die Aufgabe der Wrmebereitstellung fr das Fernwrmenetz der Ruhr-Universitt Bochum sowie des Wohnviertels Hustadt. Hierzu wird die Wrme mittels der Hot-Dry-Rock-Technologie (vgl. Kapitel 3) aus tiefen Gesteinschichten gewonnen. Fr den Fall, dass die Temperatur der geothermischen Wrme unterhalb der bentigten Vorlauftemperatur des Fernwrmenetzes liegt, wird eine Temperaturanhebung mittels eines erdgasbetriebenen Heizkes-sels vorgenommen. Aufgrund dieser Funktion und zum Vergleich mit anderen Anlagen der Fernwrmebereitstellung wird als Bezugsgre fr die Bilanzkennwerte die durch die Heizzentra-le in das Fernwrmenetz eingespeiste kWh Wrme definiert, wobei nicht zwischen geothermi-scher Wrme und der Wrme des Gaskessels unterschieden wird. Da nur eine ausschlieliche Wrmebereitstellung und keine Kraft-Wrme-Kopplung untersucht wird, ist eine Allokation nicht vorgesehen. Die Beeintrchtigung der vorhandenen Wrmebereit-stellung (Heizkraftwerk) durch die Integration des geothermischen Heizwerkes in das Fernwr-mesystem ist nicht Bestandteil dieser kologischen Betrachtung.

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2.1.1.2 Systemgrenzen Zur Erfassung der zu bilanzierenden Stoff- und Energiestrme wird eine physikalische System-grenze um das Gelnde des Bohrplatzes bzw. der Anlage und der Verbindung zwischen Anlage und der vorhandenen Fernwrmetrasse gelegt (vgl. Abbildung 2-1).

Abbildung 2-1: Skizze der System- und Bilanzgrenzen

Innerhalb dieser Systemgrenze werden alle Prozesse zur Herstellung, zur Nutzung und zum Rckbau der Anlage inkl. Bohrplatz bilanziert, wobei die Nutzungszeit der Anlage auf Basis einer durchgefhrten Machbarkeitsstudie [RUBITEC 2003] mit 20 Jahren angenommen wird. Die fr die Herstellung und Nutzung notwendigen Stoffstrme, welche die Systemgrenze berschreiten, werden erfasst und bilanziert, wobei die notwendigen Prozesse fr den Transport ebenfalls be-rcksichtigt werden. Die vorgelagerten Prozessketten der Stoffstrme und Halbzeuge werden durch die Verwendung von Datenstzen, welche die Vorketten bercksichtigen und mit Hilfe von Fertigungszuschlgen mit einbezogen. Die fr die Herstellung und den Rckbau der Anlage notwendigen Maschinen (z. B. Bohranlage, Bagger usw.) werden selbst nicht bilanziert, da diese

Herstellung Nutzung Rckbau

physikalische Systemgrenze

vorhandene Fernwrmetrasse

Verbindung zwischenAnlage u. vorhandene Fernwrmetrasse

Wrmestrom (funktionelle Einheit)

Transport

Stoffe u.Halbzeuge

inkl.vorgelagerte

Prozesse

Bohrplatz / Anlage

MaschinenPersonal

EntsorgungRecycling

Energiestrme u.leitungsgebundeneEnergietrger inkl.

vorgelagerteProzesse

Bilanzgrenze

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ber dieses Projekt hinaus fr eine Vielzahl weiterer Arbeiten eingesetzt werden und der auf die-ses Projekt entfallende Teil ihres Lebenszyklus vernachlssigbar ist. Der fr den Betrieb der Ma-schinen notwendige Kraftstoff wird hingegen bercksichtigt, da der Bedarf durch den Bau der Anlage verursacht wird. Der An- und Abtransport der Maschinen wird ebenfalls entsprechend der Transportart und der Entfernung bercksichtigt. Bei dem fr die Arbeiten notwendigem Per-sonal wird nur der Transport zwischen Firma und Anlage bercksichtigt und nicht die fr die Lebenserhaltung notwendigen Prozesse, weil diese auch ohne den Bau der Anlage anfallen und somit dieser nicht angelastet werden knnen. Alle die Systemgrenze berschreitende Energiestrme wozu in diesem Fall auch der leitungsge-bundene Energietrger Gas gezhlt wird werden bei der Bilanzierung bercksichtigt. Bei den in das System hineinflieenden Energiestrmen (Strom, Erdgas) werden die Prozesse der Vorket-ten, wie bei den Stoffstrmen, durch Verwendung entsprechender Datenstze bercksichtigt. Als aus dem System hinausgehender Energiestrom wird der an das Fernwrmenetz abgegebene Wrmestrom bilanziert, der zudem als funktionelle Einheit fungiert (vgl. Abschnitt 2.1.1.1). Die bei Rckbau des Bohrplatzes bzw. der Anlage anfallenden zu entsorgenden Stoffe sind eben-falls zu bilanzieren. Im Wesentlichen handelt es sich bei diesen Stoffen um Stahl von der oberir-dischen Anlagentechnik sowie Abbruchmaterial aus dem Rckbau des befestigten Bohrplatzes. Beide Materialien werden mehrheitlich recycelt und somit wieder einem neuen Lebenszyklus zu-gefhrt. Der Prozess des Recyclings ist dem Sekundrprodukt anzurechnen [FFE 1996] und wird aus diesem Grund hier nicht betrachtet. Ebenfalls erfolgen auch keine Gutschriften fr die dem Recycling zugefhrten Produkte. Die Entsorgung der brigen Materialien wird aus Grnden des derzeitig noch ungeklrten Entsorgungspfades und den im Verhltnis zu den anderen Stoffen geringen Mengen nicht in die Bilanzierung einbezogen. Dessen ungeachtet wird der Transport der zu entsorgenden Stoffe bilanziert.

2.1.2 Berechnungsmethodik

Zur Bilanzierung von Umweltauswirkungen knnen verschiedene Bilanzierungsmethoden ange-wandt werden. Es wird hierbei zwischen der Input-Output-Analyse (IOA) und der Prozessket-tenanalyse (PKA) unterschieden. Auch sind Mischformen beider Anstze in der Literatur zu fin-den. Eine weitere Methode stellt die Materialbilanzanalyse (MBA) dar, die eine Abwandlung der Prozesskettenanalyse ist. Input-Output-Analyse

Die Input-Output-Analyse ist ein Bilanzierungsverfahren, welches auf die volkswirtschaftlichen Input-Output-Tabellen des Statistischen Bundesamtes zurckgreift. Diese Tabellen geben die Verflechtungen der einzelnen Produktionssektoren eines Landes untereinander wieder. Aus ih-

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nen lsst sich der notwendige Input aus verschiedenen Sektoren fr den Output aus einem be-stimmten Sektor ermitteln. Durch Verbindung dieser Tabellen mit den fr die jeweiligen Sekto-ren spezifischen Emissionsfaktoren lsst sich anhand des monetren Outputs eines Sektors die dadurch bedingten Emissionen in den einzelnen Sektoren und somit auch die Gesamtemission bestimmen. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt in dem geringen Aufwand zur Berechnung der Emissionen, da nur der monetre Output also die Kosten fr ein Produkt bekannt sein ms-sen. Dem gegenber steht allerdings eine hohe Ungenauigkeit, insbesondere dann, wenn das Produkt kein Standardprodukt eines Wirtschaftzweiges ist und die Kosten nicht direkt mit den Aufwendungen fr die Herstellung in Verbindung stehen [WAGNER 1997]. Beide Sachverhalte sind bei der untersuchten Anlage gegeben. Prozesskettenanalyse

Bei der Prozesskettenanalyse wird der gesamte Produktionsprozess innerhalb der Bilanzgrenzen in einzelne Prozessschritte zerlegt. Fr jeden dieser Prozessschritte wird anschlieend eine eigene Stoff- und Energiebilanz erstellt, wobei fr alle relevanten Materialien der Fertigungsprozess bis zur Rohstoffgewinnung zurckverfolgt wird. Die Gesamtbilanz fr das Produkt ergibt sich an-schlieend aus der Summation aller Einzelbilanzen. Das Verfahren ist sehr genau, aber es ist ei-nerseits sehr aufwndig und setzt andererseits die genaue Kenntnis aller Produktionsprozesse und deren Verflechtung untereinander voraus [WAGNER 1997]. Materialbilanzanalyse

Die Materialbilanzanalyse ist eine Abwandlung der Prozesskettenanalyse. Hierbei wird zunchst eine Inventarliste fr alle Materialen erstellt, wobei Produktteile, die sich aus verschiedenen Mate-rialien zusammensetzen, in einzelne Komponenten aufgeteilt werden. Die Massen bzw. Volumi-na der einzelnen Stoffe werden anschlieend mit stoffspezifischen Datenstzen, welche die Emissionen und Ressourcenverbruche je Massen- bzw. Volumeneinheit enthalten, multipliziert. Diese aus Datenbanken entnommenen Datenstze beruhen auf frheren Prozesskettenanalysen. Die Prozesse der Fertigung und der Montage werden, insofern sie nicht im Datensatz enthalten sind, durch Zuschlge bercksichtigt. Durch die Addition der Einzelergebnisse ergibt sich schlielich die Gesamtbilanz. Zur Bilanzierung des hier untersuchten geothermischen Heizwerkes wird die Methode der Mate-rialbilanzanalyse verwendet, da sie einerseits genauer als die Input-Output-Analyse ist und ande-rerseits Angaben ber die Materialinventare zur Erstellung der Anlage vorliegen. Hierzu werden alle fr die Herstellung der Anlage notwendigen Komponenten diese sind aus der Planungs-phase bekannt (vgl. Abschnitt 2.3) in ihre einzelnen Materialien zerlegt und die Massen an-schlieend mit dem entsprechenden spezifischen Datensatz multipliziert. Die verwendeten mate-rialspezifischen Datenstze fr den Kumulierten Energieaufwand und die Emissionsquivalente

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entstammen der Ecoinvent Datenbank v1.2 [ECOINVENT 2007] (siehe Kapitel 2.3). Sofern fr die Prozesse der Fertigung keine Datenstze vorhanden sind, werden hierfr bliche Fertigungszu-schlge verwendet. Die auf dem Gelnde der Anlage stattfindenden Montagearbeiten werden ebenfalls mit Hilfe von Montagezuschlgen bercksichtigt, wobei energieintensive Arbeiten, wie z. B. Aushubarbeiten oder das Abteufen der Bohrung, gesondert betrachtet werden. Der hierfr notwendige Energiebedarf wird ebenfalls mit Hilfe spezifischer Datenbankwerte oder, wie im Falle der Bohrung, anhand von Literaturwerten und eigenen Berechnungen ermittelt. Die Berechnung der durch die geothermische Heizzentrale bereitgestellten Wrme erfolgt mittels einer parametrisierten Gleichung. Die Gleichung wird anhand dynamischer Simulationsrechnun-gen validiert. Das dazu notwendige Simulationsmodell wurde im Rahmen einer vorherigen Arbeit [KATTENSTEIN 2003] mit Hilfe der Software TRNSYS erstellt. Zur Bercksichtigung von Unsicherheiten in der Datenbasis von kobilanzen stehen verschie-dene Verfahren zur Verfgung, wobei zwischen den analytischen Verfahren der Fehlerrechnung, wie z. B. die Taylorreihenentwicklung und das Gausche Fehlerfortpflanzungsgesetz, und der Simulation des Ergebnisfehlers mittels Monte-Carlo-Simulation unterschieden wird. Die Monte-Carlo-Simulation hat den Vorteil, dass sie den Fehler im Ergebnis ber den exakten Berech-nungsalgorithmus der kobilanz berechnet. Es sind keine vereinfachenden Annahmen wie bei den analytischen Verfahren zu treffen [CIROTH 2001]. In der Arbeit von Ciroth [CIROTH 2001] wurden verschiedene Verfahren zur Fehlerrechnung in kobilanzen miteinander verglichen, wo-bei die Monte-Carlo-Simulation wegen ihrer Genauigkeit als Referenzrechnung verwendet wurde. Er kommt zu dem Ergebnis, dass nur die Monte-Carlo-Simulation bei groen Unsicherheiten zu einem genauen Ergebnis fhrt. Das angefhrte Problem der hohen Anforderungen an die Hard-wareressourcen konnte durch die zwischenzeitliche Leistungssteigerung der Rechner und der Softwareentwicklung weitgehend ausgeglichen werden. Aufgrund der guten Eignung der Monte-Carlo-Simulation fr die Bercksichtigung von Unsi-cherheiten in der Datenbasis sowohl bei den Projektdaten als auch bei den spezifischen Daten-stzen wird der Berechnungsalgorithmus zur Bilanzierung mit Hilfe der Software MATLAB/Simulink abgebildet. Hierdurch knnen die Daten zum einen mit Unsicherheitsberei-chen behaftet werden (vgl. Abschnitt 2.4) und zum anderen ermglicht dies die Fehlerfortpflan-zungsrechnung mittels Monte-Carlo-Simulation (vgl. Abschnitt 2.5). Durch dieses Vorgehen kann nach der Bilanzierung nicht nur eine Zahl fr die einzelnen Wirkungskategorien, sondern Vertrauensbereiche angegeben werden. Eine genauere Beschreibung der geothermischen Heiz-zentrale und des Simulationsmodells erfolgt in Kapitel 3.

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2.1.3 Wirkungsabschtzung

Die Umweltauswirkung einer Technologie bzw. eines Produkts wird anhand von Wirkungsindi-katoren gemessen. Die Indikatoren sind dabei quantitative Mazahlen fr die einzelnen Wir-kungskategorien, z. B. ist das CO2-quivalent der Wirkungsindikator fr die Wirkungskategorie Klimanderung. Es gibt eine groe Anzahl von Wirkungsindikatoren fr die verschiedensten Kategorien. Eine bersicht hierzu gibt z. B. [PETROVIC 2006]. Da eine Berechnung aller mglichen Indikatorwerte fr alle Produkte und Technologien nicht zweckmig ist und nicht der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit entspricht, wird eine Auswahl an Wirkungskategorien getroffen. Die Auswahl wird so vorgenommen, dass die fr Energiever-sorgungsanlagen wesentlichen Wirkungskategorien abgedeckt sind und ein Vergleich mit kobi-lanzen anderer Energieversorgungstechnologien mglich ist. Zur Ermittlung der Umweltbelas-tung werden die Wirkungskategorien Klimawandel, Ozonschichtzerstrung, Versauerung und berdngung aus den Basiskategorien des Centre of Environmental Science [GUINE 2001C, S. 43] ausgewhlt. Auerdem wird der fr Energieversorgungsanlagen wichtige Indikator Verbrauch energetischer Ressourcen ermittelt. Nachfolgend werden die einzelnen Wirkungskate-gorien und die entsprechenden Indikatoren beschrieben. Bei der Wirkungsabschtzung wird keine Aggregation der einzelnen Wirkungskategorien zu einer Bewertungsgre vorgenommen. Stattdessen werden fr die einzelnen Kategorien die jeweiligen Indikatorwerte angegeben.

2.1.3.1 Wirkungsindikatoren Die Wirkungskategorie Verbrauch energetischer Ressourcen ermglicht die Beurteilung von Energieversorgungsanlagen hinsichtlich ihrer energetischen Effizienz. Insbesondere knnen neue Systeme auf Basis Erneuerbarer Energien auf ihre Nachhaltigkeit hin berprft werden. Als Wir-kungsindikator dient der Kumulierte Energieaufwand (KEA), der den primrenergetisch bewerte-ten Gesamtaufwand eines Produktes ber dessen gesamte Lebenszeit ausweist. Die Ermittlung des Kumulierten Energieaufwands erfolgt in Anlehnung an die [VDI 4600 1997]. Der Einfluss des geothermischen Heizwerkes auf den Klimawandel wird mit Hilfe der Emission treibhausrelevanter Gase erfasst, wobei die Emissionen der verschiedenen Treibhausgase, wie beispielsweise Methan (CH4) und Lachgas (N2O), auf CO2-quivalente umgerechnet werden. Somit wird als Indikatorwert die Emission von CO2-quivalenten angegeben. Die Versauerung der Bden durch Luftschadstoffe, wie z. B. Ammoniak (NH3), Chlorwasser-stoff (HCl) und Schwefeldioxid (SO2), welches mit Regen zu Schwefelsure reagiert, wird mit

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Hilfe des SO2-quivalents angegeben. Als Indikatorwert wird die Emission an SO2-qivalenten angegeben. Die berdngung von Gewssern (Eutrophierung) durch z. B. Stickstoff (N), Phosphat (PO4) und Phosphor (P) wird mittels PO4-quivalent erfasst. Die Wirkung der verschiedenen Stoffe wird auf das Wirkungsquivalent von PO4 umgerechnet. Der Einfluss der Emissionen auf die Ozonschichtzerstrung wird mittels des FCKW-11-quivalents erfasst. Hierzu wird die Wirkung der Fluorchlorkohlenwasserstoffe (FCKWs), der chlorierten Kohlenwasserstoffe und der Halogene auf das Wirkungsquivalent von FCKW-11 (Trichlorfluormethan) umgerechnet. Die Emission von FCKW-11-quivalenten wird als Indika-torwert angegeben. Die zur Berechnung der Wirkungsindikatoren verwendeten material- und prozessspezifischen kumulierten Energieaufwendungen und Emissionsquivalente sind in den Anhngen A-8 bis A-12 aufgefhrt.

2.2 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung Nachdem im vorherigen Kapitel die Methodik der kobilanz erlutert wurde, wird nun die Vor-gehensweise bei der konomischen Betrachtung der geothermischen Heizzentrale dargelegt.

2.2.1 Ziel und Untersuchungsrahmen

Ziel der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung ist die Ermittlung der Wrmegestehungskosten, wobei alle ber den gesamten Lebenszyklus der Anlage anfallenden Kosten bercksichtigt werden. Es werden alle Kosten fr Erstellung, Nutzung sowie Rckbau der Anlage in die Berechnung einbe-zogen. Mit Hilfe der Annuittenrechnung (vgl. Abschnitt 2.2.2) werden die zu unterschiedlichen Zeitpunkten anfallenden Kosten auf fiktive jhrliche Kosten umgerechnet, welche dann auf die jhrlich bereitgestellte Wrmemenge bezogen werden. Daher werden die Wrmegestehungskos-ten in Ct/kWh angegeben. Analog zu der kobilanzierung werden auch bei der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung die in die Berechnung eingehenden Daten mit Unsicherheiten belegt. Die Berechnung der Wrmegeste-hungskosten wird unter Bercksichtigung dieser Unsicherheiten durchgefhrt, so dass ein Ver-trauensbereich fr die Wrmegestehungskosten angegeben werden kann und jene Eingangsdaten identifiziert werden, welche signifikant zur Unsicherheit der Wrmegestehungskosten beitragen.

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Betrachtet werden sowohl die Kapitalkosten zur Erstellung des Heizwerkes als auch die Kapital-kosten zur Aufrechterhaltung des Betriebs, also Kosten fr die Beschaffung von Ersatzteilen, wobei etwaige Preissteigerungsraten bercksichtigt werden. Ebenfalls werden die Kosten fr den Rckbau der Anlage unter den Kapitalkosten erfasst. Des Weiteren werden die Verbrauchskosten ermittelt, d. h. Kosten sowohl fr Strom als auch Gas, falls eine Temperaturanhebung mittels eines gasbefeuerten Heizkessels bercksichtigt wird. Die anfallenden Kosten fr Personal werden unter der Rubrik Betriebskosten erfasst. Unter Sonstige Kosten werden die Versicherungskosten sowie Kosten fr Betriebsmittel zusammengefasst. Ein weiterer Kostenpunkt ist die Erhhung des Fernwrmepreises infolge der Netzbeeintrchtigung. Die Preiserhhung ergibt sich, weil das vorhandene Heizkraftwerk nur einen einzigen Freiheitsgrad hat und die Grundlast der Fernwr-me im Sommer berwiegend durch das geothermische Heizwerk abgedeckt wird. Dies bedeutet eine Beeintrchtigung des vorhandenen Heizkraftwerkes mit bedeutenden wirtschaftlichen Nachteilen, die sich in einer Erhhung des Fernwrmepreises niederschlagen. Diese Erhhung ist dem geothermischen Heizwerk anzulasten. Um auch eine auf andere Anlagen, welche nicht eine solche Konstellation aufweisen, bertragbare Aussage machen zu knnen, werden zwei Varianten berechnet: eine mit und eine ohne Kosten der Netzbeeintrchtigung.

2.2.2 Berechnungsmethodik

Die Ermittlung der Wrmegestehungskosten erfolgt nach der Annuittenmethode, die in der VDI Richtlinie 2067 [VDI 2067 2000] beschrieben ist. Diese Methode bercksichtigt Ersatzbe-schaffungen und Preissteigerungsraten fr die einzelnen Kostenarten. Zur Berechnung der Annu-itten werden zunchst die Barwerte fr die einzelnen Zahlungen (Investitionen, Ersatzbeschaf-fungen, Betriebskosten usw.) ermittelt, indem die Zahlungen mit Hilfe des Kalkulationszinssatzes auf den Bezugszeitpunkt 0 abgezinst werden. Die Summe aller abgezinsten Zahlungen bildet den Kapitalwert, der anschlieend mit Hilfe des Annuittenfaktors in ber den Betrachtungszeit-raum gleich bleibende jhrliche Zahlungen (Annuitten) zerlegt wird. Die Annuitten stellen die fiktiven da nicht den reellen Zahlungsstrmen entsprechenden durchschnittlichen jhrlichen Kosten fr Errichtung, Nutzung und Rckbau der geothermischen Anlage dar. Die Wrmegeste-hungskosten ergeben sich aus der Annuitt dividiert durch die jhrlich bereitgestellte Wrme-menge. Bei diesem Verfahren kommt dem Kalkulationszinssatz eine bedeutende Aufgabe zu, da er ber die Abzinsung den Wertverlust des Geldes ber den Betrachtungszeitraum bestimmt. Festgelegt wird der Kalkulationszinssatz zum einen durch die erwartete Mindestverzinsung des eingesetzten Kapitals eines Investors und zum anderen durch den Kreditzinssatz des zu beschaffenden Kapi-tals. Als durchschnittlichen Zinssatz fr Kredite an nicht finanziellen Kapitalgesellschaften gibt die Europische Zentralbank 4,98 % an (April 2007), bei einem Kreditvolumen von ber 1 Mio. Euro und einer anfnglichen Zinsbindung zwischen 1 bis 5 Jahren [EZB 2007]. Bei frheren

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Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen von Geothermieprojekten wurde ein Kalkulationszinssatz zwischen 4 % [KALTSCHMITT 1999, S. 184] und 6 % [SCHAUMANN 2002] angesetzt. In der vorlie-genden Arbeit wird der Kalkulationszinssatz mit 5 % festgelegt. Wegen des wesentlichen Einflus-ses des Parameters wird eine Sensitivittsanalyse durchgefhrt, wobei der Zinssatz zwischen 4 und 6 % variiert wird. Zur Bercksichtigung von Unsicherheiten in den Eingangsdaten einer Wirtschaftlichkeitsberech-nung, auch als Investitionsanalyse bei Risiko bezeichnet, werden verschiedene Verfahren einge-setzt. Korrekturverfahren

Beim Korrekturverfahren werden die Unsicherheiten durch pauschale Ab- und Zuschlge auf die Inputgren bercksichtigt. So werden beispielsweise Einzahlungen um Abschlge verringert, Auszahlungen um Zuschlge erhht, der Kalkulationszinssatz hher oder die Lebensdauer nied-riger angesetzt [GTZE 2006, S. 352 ff]. Diese modifizierten Inputgren werden anschlieend als quasisichere Inputdaten fr die klassischen Investitionsrechenverfahren (z. B. Annuitten-methode) verwendet. Wenn sich auch das Korrekturverfahren dazu eignet die besonders risiko-reichen Investitionen auszusondern, merkt Blohm [BLOHM 1995, S. 250] kritisch an:

Die Auswirkungen der Unsicherheit werden summarisch bestimmt und verrech-net und nicht analytisch aus der Unsicherheit der Einflufaktoren ermittelt.

Eine Korrektur wird u. U. bei solchen Gren vorgenommen, die selbst nicht unsi-cher sind. Dies wrde bei der beurteilenden Person die Fhigkeit voraussetzen, die Auswirkungen der Unsicherheit bei einem Faktor (z. B. Rckflsse) in Auswirkun-gen bei einem anderen Faktor (z. B. Kalkulationszinssatz) zu transformieren.

Durch die Korrektur wird ausschlielich versucht, negative Abweichungen vom Ausgangswert zu antizipieren. Entscheidungen erfolgen demnach mglicherweise unbewut nach dem Prinzip der Vorsicht.

Nehmen mehrere Personen bei unterschiedlichen Gren einer Investitionsrechnung Korrekturen vor, so tritt ein Kumulationseffekt ein, dessen Auswirkungen nicht mehr berschaubar sind. So kann man Projekte totrechnen.

Sensitivittsanalyse

Im Rahmen der Sensitivittsanalyse (Empfindlichkeitsanalyse) wird ebenso wie bei den Korrek-turverfahren von quasisicheren Erwartungen ausgegangen, so dass zunchst die Entscheidungs-rechnung so durchgefhrt wird, als ob alle Gren sicher wren. Dann wird geprft, wie emp-findlich das Ergebnis (die Zielgre) auf Abweichungen der Daten von ihren angesetzten Werten reagiert [BLOHM 1995, S.251]. Je nach Strke der Sensitivitt kann dann entschieden werden, ob

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das Risiko explizit in der Rechnung erfasst werden soll oder ob es vernachlssigt werden kann. Eine spezielle Variante der Sensitivittsanalyse ist die Bandbreitenanalyse, bei der fr die einzel-nen Parameter Bandbreiten mit Ober- und Untergrenzen vorgegeben werden, innerhalb derer sich die Werte mit hoher Wahrscheinlichkeit befinden. Dann kann fr die jeweils gnstigste und ungnstigste Wertekonstellation die Zielgre berechnet werden. So erhlt man eine Bandbreite z. B. fr den Kapitalwert einer Investition. Neben der Bandbreitenanalyse hat insbesondere das so genannte Drei-Werte-Verfahren Bedeutung. Bei diesem Verfahren werden drei Entwicklungen (Szenarien) betrachtet: Ein gnstiger Fall (best case), ein ungnstiger Fall (worst case) sowie eine besonders wahrscheinlicher Fall (most likely case). Daher wird dieses Verfahren manchmal als Szenarienanalyse genannt. Sensitivittsanalysen lsen das Problem der Entscheidung bei Unsicherheit nicht, sie vermitteln jedoch einen Einblick in die Struktur eines Investitionsprojektes und zeigen die Auswirkungen der Unsicherheit [BLOHM 1995, S. 255]. Die aus Sensitivittsanalysen gewonnenen Aussagen sttzen sich ausschlielich auf die Angabe der Wirkung der Vernderungen eines oder mehrerer Inputfaktoren unter der Annahme, dass andere Einflussfaktoren konstant bleiben. Entscheidungen knnen jedoch nur abgeleitet werden, wenn eine Vorstellung darber besteht, welche Ausprgungen die Parameter in der Realitt an-nehmen knnen. Das erfolgt aber erst auf Grund einer Risikoanalyse [BLOHM 1995, S.255]. Risikoanalyse

Das Ziel der Risikoanalyse besteht darin, eine Wahrscheinlichkeitsverteilung fr das Ergebnis (Zielgre) einer Investitionsrechnung (z. B. Annuitt oder Kapitalwert) aus sicheren und unsi-cheren Informationen ber die relevanten Inputgren abzuleiten. Risikoanalysen knnen mit Hilfe analytischer Methoden und mit Hilfe von Simulationsverfahren erfolgen [KRUSCHWITZ 2005]. Analytische Methoden basieren auf bekannten Parametern der Wahrscheinlichkeitsverteilung (z. B. des Erwartungswertes und der Varianz) einzelner Inputgren oder, bei Bercksichtigung zahlreicher Inputgren, einer Varianz-Kovarianz-Matrix der unsicheren Parameter. Dabei wird hufig mit der Normalverteilung gearbeitet, so dass eine analytische Lsung ermittelt werden kann. Die analytischen Methoden werden in der Praxis nicht oft angewendet, da sie an besondere Voraussetzungen gebunden sind und der Aufwand fr die analytische Lsung bei einer groen Anzahl von Eingangsgren verhltnismig hoch ist.

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Wenn die analytische Lsung nicht mglich oder zu zeitaufwendig ist, kann die Verteilung der Zielgre ber Simulationsverfahren (z. B. mit der Monte-Carlo-Simulation) ermittelt werden. Die Monte-Carlo-Simulation erlaubt die Bercksichtigung einer sehr groen Anzahl von alterna-tiven Kombinationen der Eingangsdaten, ohne dass es notwendig ist, alle Kombinationen als aufwendige Ergebnismatrizen aufzuschreiben. Eine solche Simulation gestattet es, unsichere In-formationen sowohl im Bezug auf voneinander unabhngige als auch im Bezug auf voneinander abhngige Einflussgren zu verarbeiten [KRUSCHWITZ 2005]. Zur Berechnung der Wrmegestehungskosten wird aufgrund der groen Anzahl von unsicheren Eingangsdaten, die zum Teil miteinander korrelieren, das Verfahren der Monte-Carlo-Simulation angewendet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens und die Erluterung der einzelnen Ver-fahrensschritte sind dem Kapitel 2.5 zu entnehmen.

2.3 Datenbasis Das wesentliche Fundament sowohl der kobilanzierung als auch der Wirtschaftlichkeitsbetrach-tung stellen die Eingangsdaten der Berechnungen dar. Nachfolgend werden die Quellen der ver-schiedenen Daten errtert, wobei nur auf die Herkunft der spter verwendeten Mittelwerte ein-gegangen wird. Die Bestimmung der Unsicherheiten der einzelnen Werte wird im Kapitel 2.4 erlutert.

2.3.1 Projektdaten

Unter Projektdaten werden die Daten verstanden, die durch die Art des Projektes bestimmt wer-den. Hierzu zhlen insbesondere die geowissenschaftlichen Parameter fr das Heizwerk am Standort Bochum als auch die Anzahl und Massen der verschiedenen Bauteile der Anlage sowie die spezifischen Prozessdaten bzw. Auslegungsdaten zur Erstellung der Anlage. Die Nutzungsdauer des geothermischen Heizwerkes und die geowissenschaftlichen Parameter fr den Standort Bochum wurden im Rahmen einer Machbarkeitsstudie zu der hier untersuchten Anlage auf Basis durchgefhrter Versuche und Simulationsrechnungen festgelegt [RUBITEC 2003], [RUMMEL 2005A], [RUMMEL 2005B], [SCHNELLSCHMIDT 2003]. Tabelle 2-1 zeigt die fr das Pro-jekt ermittelten Parameter.

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Tabelle 2-1: Geowissenschaftliche Parameter fr das untersuchte geothermische

Heizwerk

Parameter Wert Einheit

Nutzungsdauer 20 a Thermalwassertemperatur 110 C Salzgehalt des Thermalwassers 30 Massen-% Volumenstrom des Thermalwassers 30 l/s

Die Dichte und die spezifische Wrmekapazitt ergeben sich aus der Temperatur und dem Salz-gehalt des Thermalwassers anhand von Korrelationen, welche an Literaturwerte angepasst wur-den [VDI WRMEATLAS 1997], [DUBBEL 1997]. Die entsprechenden Gleichungen knnen dem Kapitel 3.2.3 entnommen werden. Daten bezglich der Bohrplatzerstellung, d. h. Lage, Gre und Aufbau des Bohrplatzes mit den entsprechenden Materialien, werden dem Planungskonzept aus der Machbarkeitsstudie [ROTH 2003A], [ROTH 2003B] und dem Hauptbetriebsplan der Erkundungsbohrung [RUBITEC 2006] entnommen. Die fr die Herstellung des Bohrplatzes zu bewegenden Erdmassen ergeben sich aus der Geometrie des Bohrplatzes und der Gelndebeschaffenheit. Anhand des Hauptbetriebsplanes und des Planungskonzepts lassen sich ebenfalls die fr den Bohrplatz not-wendigen Bauteile bestimmen, wie z. B. Ablaufrinnen, labscheider, Entwsserung, Umzunung usw. Die fr die Materialbilanz notwendigen Massen der einzelnen Bauteile knnen entsprechen-den Firmenunterlagen entnommen werden [FGFSVW 2001], [DAI 2004], [ANRIN 2004], [SET 2004], [RHEBAU 2004], [BERNFJORD 2004]. Die Abmae der Bohrturmfundamente wurden, da die genaue Bohranlage noch nicht feststeht, dem Lastenplan einer typischen Tiefbohranlage entnommen [KCA DEUTAG 2002]. Der Aufbau der Tiefbohrungen und die dafr notwendigen Materialien werden den Planungsun-terlagen [BAUMGRTNER 2003] entnommen, welche im Rahmen der Machbarkeitsstudie erstellt wurden. Die Materialien und Massen der einzelnen Komponenten (Verrohrung, Zementation, Packer, Centrilizer, Tauchpumpe usw.) werden aus den Angaben der Planungsunterlagen abgelei-tet bzw. entsprechenden Firmenunterlagen entnommen [LEEGWATER 2003], [HUGHES 2004]. Das zu transportierende Gewicht des gesamten Bohrequipments und der fr die Bohrung not-wendigen Infrastruktur wird anhand des Aufbaus einer typischen Bohranlage aus Firmenunterla-gen ermittelt [KCA DEUTAG 2002], [RSNER 2004], [GARDNER 2004], [GENERAL ELECTRIC 2004], [DERRICK EQUIPMENT 2004], [ZEPPELIN 2004], [BTD 2004], [SCHULZ 2004], [C-HG 2004].

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Der fr die Bohranlage notwendige Strom wird mit Hilfe von Dieselgeneratoren erzeugt, da die Bohranlagen hufig in Gebieten eingesetzt werden, wo kein geeignetes Versorgungsnetz vorhan-den ist (Erdlexploration). Die Berechnung des fr die Abteufung der Bohrungen notwendigen Dieselbedarfs geschieht anhand der fr die einzelnen Bohrabschnitte angegebenen Angaben (Bohrzeit, Leistungsbedarf fr Antrieb und Splpumpen) in den Planungsunterlagen der Mach-barkeitsstudie [BAUMGRTNER 2003]. Da der Energiebedarf fr die Bohrung einen wesentlichen Anteil am Energiebedarf der Herstellung hat, werden die berechneten Werte anhand Literaturan-gaben [FROHBERG 1999] und Erfahrungswerten aus der Bohrindustrie [DHLER 2004] auf ihre Plausibilitt hin berprft. Die Art und die bentigten Massen der Bohrspladditive fr die ver-schiedenen Bohrabschnitte werden dem Angebot eines Splservices entnommen [MI SWACO 2005]. Fr den Transportweg der Bohrausrstung wird angenommen, dass die verwendete Bohranlage im europischen Raum eingesetzt wird und demzufolge wird die Transportentfernung mit 1.000 km angesetzt, wobei von einem Transport auf der Strae mit Lastkraftwagen ausgegangen wird. Bei den Materialien zur Komplettierung der Bohrung (Verrohrung, Zement usw.) sowie bei den zur Bohrung notwendigen Spladditiven wird davon ausgegangen, dass es sich um deutsche Zulieferer handelt, weshalb die Entfernung fr den Transport mit 500 km angenommen wird. Hierbei wird ebenfalls von einem Transport auf der Strae ausgegangen. Die Entsorgung des Bohrkleins wird aller Voraussicht nach auf einer nah gelegenen Deponie erfolgen, weswegen hier die Entfernung fr den LKW-Transport mit 50 km angesetzt wird. Fr die Pumpeneinheit wird, da sie in England gefertigt wird, eine Transportentfernung von 900 km mit dem Flugzeug und 300 km Straentransport mit Lastkraftwagen angenommen. Der Aufbau der oberirdischen Anlagentechnik wird entsprechenden des Konzepts der Machbar-keitsstudie [RUBITEC 2003] und den Auslegungsrechnungen von Kattenstein [KATTENSTEIN 2003] vorgesehen. Die Materialien und Massen der einzelnen Anlagenkomponen-ten werden entsprechenden Firmenunterlagen, bzw. der Literatur entnommen [KUSIMEX 2003], [BUDERUS 1994], [HAYWARD 2004], [ALFA LAVAL 2003], [DEHOUST 2004], [STEINACHER 2004], [ARI 2003], [GRUNDFOS 2004], [VIESSMANN 2002], [WEISHAUPT 2004], [MLLER& SCHWARZ 2004]. Der Fertigungsaufwand (z. B. spanende Bearbeitung, Gieen, Hrten) fr die einzelnen Anlagen-komponenten wird mit Hilfe von Fertigungszuschlgen ermittelt, wobei zwischen verschiedenen Wirtschaftssektoren unterschieden wird. Der Aufwand zur Montage inkl. Verschnitt fr Rohrlei-tungen wird ebenfalls durch Verwendung eines Montagezuschlags erfasst. Die verwendeten Zu-schlge knnen Tabelle 2-2 entnommen werden.

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Tabelle 2-2: Verwendete Fertigungs- und Montagezuschlge

Wirtschaftssektor Zuschlag [%] Quelle

Maschinenbau (Standard) 21 WENZEL 1999Maschinenbau (hoher Fertigungsaufwand) 35 TRYFONIDOU 2003Stahlbau 15 WENZEL 1999Eisenblech u. Metallwaren 18 WENZEL 1999Kunststoffverarbeitung 15 WENZEL 1999Montage vor Ort 15 WENZEL 1999

Da keine Angaben ber das Gebude der Heizzentrale vorliegen, wird ein eigener Entwurf ange-fertigt, der sich an dem bestehenden geothermischen Heizwerk in Neustadt-Glewe anlehnt, wel-ches besichtigt wurde. Anhand des Entwurfes werden die bentigten Baumaterialien ermittelt und ein Massenauszug erstellt. Ebenfalls knnen die Lngen der einzelnen Rohrleitungen inner-halb der Heizzentrale mit Hilfe des Entwurfes festgelegt werden. Alle Werte der im Modell verwendeten Projektdaten knnen dem Anhang A-6 entnommen wer-den.

2.3.2 Stoffdaten

Die fr die Berechnung notwendigen Stoffdaten, welche im Wesentlichen die Dichten der unter-schiedlichen Materialien sind, werden einschlgigen Tabellenwerken [VDI WRMEATLAS 1997], [DUBBEL 1997] entnommen. Eine Aufstellung der verwendeten Stoffdaten enthlt Anhang A-7.

2.3.3 KEA- und Emissionsdaten

Als Basis fr die spezifischen Energieaufwendungen und Emissionsfaktoren der einzelnen Mate-rialien bzw. Prozesse dient die Ecoinvent Datenbank [ECOINVENT 2007]. Die Datenstze der Ecoinvent Datenbank enthalten verschiedene Methoden der Wirkungsabschtzung (vgl. [FRISCHKNECHT 2004]). In der vorliegenden Arbeit werden fr die spezifischen Emissionen die Daten der CML 2001 Methode (CML: Centre of Environmental Science, Leiden, Niederlande) verwendet, wobei fr das Treibhauspotenzial der Wert fr 100 Jahre und bei der Ozonschichtzer-strung der Wert fr den 40 jhrigen Betrachtungszeitraum verwendet wird. Genauere Angaben zu den jeweiligen Charakterisierungsmodellen enthalten die verschiedenen Teile des Operational Guide to the ISO standards [GUINE 2001A, GUINE 2001B, GUINE 2001C, GUINE 2001D]. Der spezifische Kumulierte Energieaufwand wird aus der Summe, der in den Datenstzen fr die verschiedenen Energietrger angegebenen Werten bestimmt. Hierbei wird nicht zwischen regene-

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rativen und fossilen Energietrgern unterschieden. Weitere Angaben zum Charakterisierungsmo-dell enthlt [FRISCHKNECHT 2004]. Im Anhang A 3 sind die in der Arbeit verwendeten spezifischen Energieaufwendungen und Emissionsdaten aufgelistet.

2.3.4 Kosten

Die Festlegung der fr die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung notwendigen Daten wird, entsprechend den einzelnen Kostenarten, in den folgenden Abschnitten erlutert.

2.3.4.1 Investitionskosten Die Investitionskosten fr die Erstellung des Bohrplatzes sowie fr die Abteufung der beiden Tiefbohrungen lagen anhand von Angeboten [ANGER 2005A], [ANGER 2005B], [DALDRUP 2005A], [DALDRUP 2005B] vor, welche auf einer europaweiten Ausschreibung [RUBI-TEC 2005A] fr das untersuchte Geothermieprojekt in Bochum basieren. Da die Angebote in den einzelnen Gewerken (z. B. Bohrarbeiten, Richtbohrservice, Zementation, Verrohrung usw.) stark differieren, werden fr die einzelnen Gewerke anhand der Angebote ein Minimalwert (gnstigstes Angebot) und ein Maximalwert (teuerste Angebot) festgesetzt. Wegen der geringen Anzahl der Angebote, welche eine genauere statistische Auswertung nicht zulsst, wird angenommen, dass der Preis fr die einzelnen Gewerke gleichverteilt zwischen der festgelegten Unter- (gnstigstes Angebot) und Obergrenze (teuerstes Angebot) liegt. Die Gesamtkosten fr Bohrplatzerstellung und Abteufung der beiden Bohrungen ergeben sich anschlieend aus der Summe der einzelnen Gewerkkosten, welche mit Hilfe von Zufallszahlgeneratoren gleichverteilt zwischen Minimal- und Maximalwert innerhalb des Berechnungsmodells (vgl. Kapitel 3.2.4) gezogen werden. Die Kosten zur Erzeugung des unterirdischen Wrmetauschers (Stimulation der beiden Bohrun-gen) werden dem Frderantrag des Geothermieprojekts PROMETHEUS [RUBITEC 2005B] entnommen, welcher auf das Angebot der Fa. MESY [MESY 2003] zurckgreift. Ebenfalls gehen aus dem Antrag die Kosten fr die Forschungsarbeiten im Bereich der Geo- und Ingenieurwis-senschaften hervor. Die Investitionskosten fr den oberirdischen Anlagenteil werden den Wirtschaftlichkeitsberech-nungen des PROMETHEUS Projekts [LEE 2005], [KATTENSTEIN 2003] entnommen. Die darin enthaltenden Kosten basieren auf eingeholten Angeboten und Literaturangaben.

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2.3.4.2 Instandhaltungskosten Die Instandhaltungskosten werden mit Hilfe eines prozentualen Ansatzes der Investitionskosten ermittelt, wobei die Prozentstze fr die jeweiligen Bauteile der oberirdischen Anlage der VDI-Richtlinie 2067 [VDI 2067 2000] entnommen sind. Die Nutzungsdauer der Bauteile, anhand de-rer die Ersatzinvestitionen ermittelt werden, entstammen zum einen der VDI-Richtlinie 2067 [VDI 2067 2000] und zum anderen beruhen sie auf Betriebserfahrungen des Geothermie-heizwerkes in Neustadt-Glewe.

2.3.4.3 Verbrauchskosten Die Verbrauchskosten der Heizzentrale werden anhand des Strom- und Gasbedarfs und den Preisen fr diese Energietrger im Jahr 2006 berechnet. Als Strom- und Gastarif werden die Tari-fe der Ruhr-Universitt Bochum [GRNE 2006] herangezogen. Der Strombedarf wird anhand der Projektdaten (Volumenstrme, Druckdifferenzen, Wirkungsgrade usw.) berechnet. Der Gas-bedarf wird anhand einer parametrisierten Gleichung berechnet, welche mittels des Simulations-modells von Kattenstein [KATTENSTEIN 2003] validiert wurde. Durch die Beeinflussung des vorhandenen Heizkraftwerkes entstehen Mehrkosten fr den Fern-wrmebezug zur Deckung der Mittel und Spitzenlast (vgl. Abschnitt 2.2.1). Zur Berechnung der Mehrkosten wird eine Preissteigerung der Fernwrme, infolge der Integration des geothermi-schen Heizwerkes, von 11,93 % angenommen. Der Wert stammt aus den Systemuntersuchungen im Rahmen der Machbarkeitsstudie [RUBITEC 2003] und wurde durch ein externes Gutachten der Studie besttigt [SEIBT 2004].

2.3.4.4 Betriebskosten Fr die Ermittlung der Betriebskosten (Personalkosten) wird angenommen, dass zwei Personen zur Aufrechterhaltung des Betriebs der Anlage notwendig sind. Das Jahresgehalt einer Person wird dabei mit 50.000 angesetzt.

2.3.4.5 Sonstige Kosten Unter Sonstigen Kosten werden die Versicherungskosten der oberirdischen Anlagentechnik und die Kosten fr Betriebsmittel erfasst, wobei die Versicherungskosten mit 1,5 %/a und die Be-triebsmittel mit 2,5 %/a der Anlageninvestitionskosten berechnet werden [KATTENSTEIN 2003].

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2.3.4.6 Rckbaukosten Die Rckbaukosten des Heizwerkes, welche die Kosten fr die Demontage der oberirdischen Anlagentechnik, den Abbruch der Heizzentrale und die Beseitigung des Bohrplatzes enthalten, werden anhand der abzureienden und transportierenden Massen und entsprechenden Kosten-stze ermittelt. Die Preise fr Demontage, Abbruch, Transport sowie Deponierung werden dem Baupreislexikon [F:DATA 2007] entnommen, welches durchschnittliche Preise fr die einzelnen Positionen enthlt. Kosten fr die Entsorgung der Metallteile werden nicht bercksichtigt, da diese in der Regel kostenfrei von Entsorgungsfirmen angenommen werden.

2.3.4.7 Preissteigerungsraten Nicht zu vernachlssigende Gren bei der Berechnung der Kapital-, Verbrauchs- und Betriebs-kosten sind die jhrlichen Preissteigerungsraten, da sie die Entwicklung der Kosten ber den Be-trachtungszeitraum bestimmen. Bei der hier untersuchten Anlage sind von besonderem Interesse, die Preissteigerungen fr Investitionsgter (Kapitalkosten), Energie (Verbrauchskosten fr Erd-gas, Strom und Fernwrme) und

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