Utiliser la modélisation du coût du cycle de vie pour décarboniser la gestion de l’infrastructure ferroviaire
Bien que les chemins de fer figurent parmi les modes de transport les plus durables, les processus de construction et d’entretien de l’infrastructure génèrent encore d’importantes émissions de carbone. Qu’il s’agisse des matériaux utilisés dans la construction ou du CO2 émis par les machines lourdes lors du renouvellement et de l’entretien, il est essentiel de réduire l’empreinte carbone de ces activités pour atteindre les objectifs en matière d’émissions et façonner un système ferroviaire plus vert et plus résistant.
La décarbonisation ne peut être réalisée avec succès si la durabilité est traitée comme un citoyen de seconde zone. La décarbonisation doit être activement poursuivie et traitée avec la même priorité que les dépenses d’investissement et d’exploitation, en l’intégrant pleinement dans les modèles de coûts et de planification de la gestion des actifs. En étendant les analyses coûts-avantages et les évaluations du cycle de vie aux données sur les émissions, nous pouvons garantir que la durabilité est intégrée dans la prise de décision. L’incorporation des émissions dès le départ dans les modèles de simulation et de prévision de portefeuille permet une aide à la décision cohérente et fondée sur des données.
Il est impératif de prendre en compte les émissions de gaz à effet de serre non seulement pendant la phase opérationnelle d’un actif, mais aussi tout au long de sa construction et de sa mise au rebut. L’utilisation de matériaux plus durables, l’intégration de la circularité dans le cycle de vie des composants individuels et l’optimisation des processus à forte consommation d’énergie sont des stratégies clés pour minimiser l’empreinte carbone du renouvellement d’un actif. Une modélisation précise des émissions à tous les stades du cycle de vie est essentielle pour estimer le véritable coût du cycle de vie du carbone (CLCC) d’un actif. Contrairement aux évaluations traditionnelles du cycle de vie, la modélisation du CLCC fait partie intégrante des modèles de gestion des actifs.
Comprendre la composition des émissions d’un portefeuille d’actifs grâce aux capacités d’analyse du modèle est essentiel pour identifier les principaux facteurs et leviers d’émissions, ainsi que pour répondre aux exigences de plus en plus strictes en matière d’établissement de rapports. La modélisation ascendante des émissions basée sur les activités permet de développer un modèle granulaire qui fournit les détails nécessaires à l’évaluation des progrès accomplis dans la réalisation des objectifs de durabilité.
La viabilité des stratégies de décarbonisation dépend des ressources financières disponibles. La simulation des émissions dans le cadre de différents systèmes de financement et stratégies de décarbonisation permet aux gestionnaires d’infrastructures et à leurs parties prenantes de comparer un large éventail de scénarios et de comprendre l’impact des décisions sur les coûts et l’environnement. Cette approche fondée sur des données probantes permet de garantir les financements nécessaires, de plaider en faveur des investissements de décarbonisation et de soutenir la gestion durable des actifs.
Le modèle CLCC se distingue par sa capacité à intégrer les considérations environnementales au cœur des modèles de gestion des actifs de l’infrastructure ferroviaire. En fournissant des informations sur les émissions générées par diverses activités, le modèle CLCC aligne la planification du renouvellement et de la maintenance sur les objectifs de durabilité, ouvrant ainsi la voie à des systèmes ferroviaires plus écologiques et à l’épreuve du temps. Cela permet aux responsables de haut niveau de prendre des décisions fondées sur des données.
RailTech est heureux d’annoncer qu’AFRY, qui propose une modélisation intégrée des émissions, interviendra lors de l’ Intelligent Rail Summit 24. Se déroulant du 12 au 13 novembre à Tallinn, notre conférence est destinée à poursuivre la conversation sur les dernières percées en matière de technologie ferroviaire et leur application dans la vie réelle, de l’IA au Big Data en passant par le BIM. Vous pouvez consulter le programme thématique de Rail Baltica – nous sommes à Tallinn après tout – ici, et vous inscrire à la conférence ici