natgillin/translations-raw huggingface dataset:
EOL modelling;
Az életciklus végéhez kapcsolódó modellezés
System boundary.
Rendszerhatár
Two of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Az OEF-útmutató alábbi három módszertani követelménye közül kettő teljesül:
One of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Az OEF-útmutató alábbi három módszertani követelménye közül egy teljesül:
Attributional Process based approach BUT:
Leíró-jellemző, folyamatalapú megközelítés DE:
None of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Az OEF-útmutató alábbi három módszertani követelményének egyike sem teljesül:
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating (DQR) – as determined according to table 6 - for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. 6).
Az általános adatminőséget az egyes minőségi követelmények – 6. táblázatban meghatározottak szerint – kapott értékeinek összeadásával, majd az összeget a követelmények teljes számával (azaz hattal) elosztva kell kiszámítani.
DQR Data Quality Rating of the dataset;
DQR Az adatkészlet adatminőség-értékelése;
TeR Technological Representativeness;
TeR Technológiai reprezentativitás;
GR Geographical Representativeness;
FR Földrajzi reprezentativitás;
TiR Time-related Representativeness;
IR Időbeli reprezentativitás;
C Completeness;
T Teljesség;
P Parameter uncertainty;
P Paraméterek bizonytalansága;
M Methodological Appropriateness and Consistency.
M Módszertani megfelelőség és következetesség. 6.
> 2,0 to ≤ 3,0 [76]
> 2,0–≤ 3,0 [76]
> 3 to ≤ 4,0
> 3–≤ 4,0
Process: dyeing process.
Folyamat: festési eljárás.
The following two method requirements of the OEF Guide met:
Az OEF-útmutató alábbi két módszertani követelménye teljesül:
EOL modelling.
Az életciklus végéhez kapcsolódó modellezés
However, the following one method requirement of the OEF Guide is not met:
Az OEF-útmutató alábbi módszertani követelménye azonban nem teljesül:
Fair uncertainty (20 % to 30 %]
Megfelelő mértékű bizonytalanság (20 % és 30 % között)
The following one method requirement of the OEF Guide met:
Az OEF-útmutató alábbi módszertani követelménye teljesül:
However, the following two method requirements of the OEF Guide are not met:
Az OEF-útmutató alábbi két módszertani követelménye azonban nem teljesül:
Data quality requirements shall be met by an OEF study intended for external communication.
A külső közzétételre szánt OEF-vizsgálatok során be kell tartani az adatminőségi követelményeket.
For OEF studies (claiming to be in line with this OEF Guide) intended for in-house applications, the specified data quality requirements should be met (i.e., are recommended), but are not mandatory.
A belső alkalmazásra szánt (ezen OEF-útmutatóval összhangban állóként megnevezett) OEF-vizsgálatok esetében ajánlott betartani a meghatározott adatminőségi követelményeket, de ezek nem kötelezőek.
Data quality requirements apply to both specific data and generic data.
Az adatminőségi követelmények mind a közvetlen adatokra, mind a generikus adatokra vonatkoznak.
The following 6 criteria shall be adopted for semi-quantitative assessment of data quality in OEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness.
Az OEF-vizsgálatokban az adatminőség szemikvantitatív értékelésekor a következő hat követelményt kell alkalmazni: technológiai reprezentativitás, földrajzi reprezentativitás, időbeli reprezentativitás, teljesség, a paraméterek bizonytalansága és módszertani megfelelőség.
In the optional screening step (if conducted) a minimum “fair” quality data rating is required for data contributing to at least 90 % of the impact estimated for each EF impact category, as assessed via qualitative expert judgement.
A szabadon választható szűrési lépésben (ha végeztek ilyet) az egyes EF-hatáskategóriákhoz tartozó becsült hatás legalább 90 %-át érintő adatok esetében legalább „megfelelő” adatminőség-értéket kell biztosítani, amelyet kvalitatív szakértői vélemény állapít meg.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 70 % to 90 %) shall be modelled with at least “fair quality” data, as assessed via qualitative expert judgement.
A fennmaradó 30 % legalább 2/3-át (azaz 70–90 % között) legalább „megfelelő minőségű” adatokkal kell modellezni, amelyet kvalitatív szakértői vélemény állapít meg.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
A – közelítésekhez és a megállapított hiányzó adatok pótlásához használt – fennmaradó adatok (az egyes környezeti hatáskategóriákhoz történő hozzájárulás 90 %-ától) a rendelkezésre álló legjobb adatokon kell alapuljanak.
This is summarised in Table 4.
Ennek összefoglalása a 4. táblázatban) található.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Az OEF-vizsgálat részeként felül kell vizsgálni a technológiai, földrajzi és időbeli reprezentativitásra vonatkozó adatminőségi követelményeket.
The data quality requirements related to completeness, methodological appropriateness & consistency, and parameter uncertainty shall be met by sourcing generic data exclusively from data sources complying with the requirements of this OEF Guide.
A teljességre, módszertani megfelelésre és következetességre, valamint a paraméterek bizonytalanságára vonatkozó adatminőségi követelmények betartását kizárólag olyan adatforrásokból származó generikus adatok gyűjtésével biztosítsák, amelyek megfelelnek ezen OEF-útmutató követelményeinek.
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
generikus adatok esetében: az adatminőséget a bemenő áramok, például egy nyomda által vásárolt papír szintjén kell megállapítani;
For specific data: data quality shall be conducted at the level of an individual process or aggregated processes, or at the level of individual input flows.
közvetlen adatok esetében: az adatminőséget egy egyedi vagy az összesített folyamat szintjén, vagy az egyedi bemenő áramok szintjén kell megállapítani.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
A szervezetek környezeti lábnyomára vonatkozó ágazati szabályban meg kell határozni például, hogy az időbeli reprezentativitáshoz tartozó melyik adatminőségi pontszámot ajánlott egy adott évre vonatkozó adatkészlethez rendelni.
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
A szervezeti környezeti lábnyomra vonatkozó ágazati szabály az adatminőség-értékelésre vonatkozó, (az alapértelmezett követelményeken felüli) további követelményeket határozhat meg.
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
A szervezeti környezeti lábnyomra vonatkozó ágazati szabály meghatározhat szigorúbb adatminőségi követelményeket, például az alábbiak tekintetében:
Foreground processes [78]
főfolyamatok [78];
Background processes (both upstream and downstream stages);
háttérfolyamatok (mind a felfelé, mind a lefelé irányuló szakaszok);
Key supply chain processes/activities for the sector;
az ágazat szempontjából kulcsfontosságú, ellátási lánccal kapcsolatos folyamatok/tevékenységek;
Key EF impact categories for the sector.
az ágazat szempontjából kulcsfontosságú EF-hatáskategóriák.
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
A 2,2-es adatminőség-érték az általános „jó minőségnek” felel meg.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
A közvetlen adatok egy adott létesítmény vagy létesítménycsoport tevékenységeit leíró, közvetlenül mért vagy gyűjtött adatok.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Bemenet (például) az energia-, víz vagy anyagfelhasználás. Kimenetek a termékek, társtermékek, kibocsátások és a hulladék.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
A kibocsátások három kategóriába sorolhatók: a levegőbe, vízbe és talajba irányuló kibocsátások.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Közvetlen adatok gyűjthetők, mérhetők vagy a tevékenységre vonatkozó adatok és az azokhoz kapcsolódó kibocsátási tényezők felhasználásával kiszámíthatók.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
Megjegyzendő, hogy a kibocsátási tényezők olyan generikus adatokból származtathatók, amelyekre adatminőségi követelmények vonatkoznak.
Data Collection - Measurements and Tailored Questionnaires
Adatgyűjtés – mérések és testre szabott kérdőívek
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from facility operators via interviews or questionnaires.
Az egyedi folyamatok tekintetében leginkább reprezentatív adatforrások a közvetlenül a folyamatról készült vagy a létesítmények üzemeltetőjétől interjúk és kérdőívek útján nyert mérések.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Az adatok skálázására, összesítésére vagy más matematikai műveletekre lehet szükség ahhoz, hogy azokat a termékportfólióban figyelembe lehessen venni.
Typical specific data sources include:
A közvetlen adatok jellemző forrásai többek között a következők:
Process or plant level consumption data;
a folyamat- vagy üzemi szintű fogyasztási adatok;
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
a fogyasztási cikkek számlái és készletének vagy leltárának változásai;
Emission declared/reported to authorities for legal purposes such as permits or fulfilling reporting requirements like according to the European Pollutant Release and Transfer Register (E-PRTR), or the predecessor European Pollutant Emission Register (EPER);
a jogi okokból, például engedélyek, vagy az Európai Szennyezőanyag-kibocsátási és Hulladékszállítási Nyilvántartás (E-PRTR) vagy jogelődje, az európai szennyezőanyag-kibocsátási nyilvántartás (EPER) jelentéstételi követelményeinek teljesítése céljából a hatóságoknak bevallott/bejelentetett kibocsátások;
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
kibocsátásmérések (koncentrációk, valamint a füstgáz és a szennyvízkibocsátás megfelelő mennyiségei);
Composition of waste and products;
a termékek és a hulladék összetétele;
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Közvetlen adatokat [79] kell gyűjteni a meghatározott szervezeti határon belüli valamennyi folyamatra/tevékenységre, és adott esetben a háttérfolyamatokra/háttértevékenységekre [80] vonatkozóan.
However, if generic data are more representative or appropriate than specific data (to be reported and justified) for foreground processes, generic data shall also be used for the foreground processes.
Ha azonban a főfolyamatok vonatkozásában a generikus adatok reprezentatívabbak vagy megfelelőbbek a közvetlen adatoknál (ezt indokolni és jelenteni kell), a főfolyamatok esetében is generikus adatokat kell alkalmazni.
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
Az egyes folyamatok/tevékenységek tekintetében meg kell határozza a közvetlen adatok gyűjtésére vonatkozó követelményeket.
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
az adatgyűjtés helyszíne (belföldi, külföldi, reprezentatív gyártóüzemek);
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
adatgyűjtési időszak (például év, évszak, hónap stb.);
When the location or term of data collection shall be limited to a certain range, provide a justification and show that the collected data will serve as sufficient samples.
amennyiben az adatgyűjtési helyszínt vagy időszakot adott korlátok közé kell szorítani, azt indokolni kell, és bizonyítani kell, hogy a gyűjtött adatok megfelelő mintaként fognak szolgálni.
Note: The basic rule is that the location of data collection is all target areas and the term of data collection is one year or more.
Megjegyzés: Alapszabályként az adatgyűjtés helyszíne valamennyi célterület, az adatgyűjtés időszaka pedig legalább egy év.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
A generikus adatok olyan adatok, amelyek nem a különböző egyedi folyamat(ok)ra vonatkozó közvetlen méréseken vagy számításokon alapulnak.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the OEF study, or multi-sector.
A generikus adatok lehetnek ágazatspecifikusak, azaz az OEF-vizsgálatban figyelembe vett ágazatra jellemzők, vagy több ágazatot is érinthetnek.
Industry-average life cycle data from life cycle inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
az életciklus-leltárok adatbázisaiból, ágazati szövetségek jelentéseiből, kormányzati statisztikákból stb. származó, az ágazatra jellemző átlagolt életciklusadatok.
To ensure comparability, generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Az összehasonlíthatóság biztosítása céljából a generikus adatok meg kell feleljenek az ebben az OEF-útmutatóban meghatározott adatminőségi követelményeknek.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this OEF Guide (see below).
Generikus adatokat – amennyiben rendelkezésre állnak – az ebben az OEF-útmutatóban meghatározott forrásokból kell gyűjteni (lásd alább).
Databases provided by international governmental organisations (for example IEA, FAO, UNEP);
nemzetközi kormányzati szervezetek (például IEA, FAO, UNEP) által biztosított adatbázisok;
National governmental LCI database projects (for data specific to the database host country);
életciklusleltár-adatbázisokhoz kapcsolódó, nemzeti kormányzati projektek (az adatbázis helye szerinti országra jellemző adatok esetében);
Potential sources of generic data can be found in e.g. the Resource Directory of the European Platform on LCA [81].
A generikus adatok további forrásai találhatók például az európai életciklus-elemzési platform erőforrásjegyzékében [81].
If the necessary data cannot be found in the above listed sources, other sources may be used.
Amennyiben a fent felsorolt forrásokban nem találhatók a szükséges adatok, lehetőség van más források alkalmazására.
Generic data should be used only for processes and activities outside the defined Organisational boundary or for providing emission factors for activity data describing foreground processes.
Generikus adatokat kizárólag a meghatározott szervezeti határon kívüli folyamatok és tevékenységek esetében, vagy a főfolyamatokat leíró, tevékenységre vonatkozó adatokhoz tartozó kibocsátási tényezők biztosítása céljából ajánlott alkalmazni.
Moreover, for those processes and activities within the Organisational boundaries which are better represented by generic data, generic data shall be used (see previous requirement).
Ezenfelül a szervezeti határokon belüli azon folyamatok és tevékenységek esetében, amelyek tekintetében a generikus adatok reprezentatívabbak, generikus adatokat kell alkalmazni (lásd az előbbi követelményt).
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Valamennyi generikus adat meg kell feleljen az ebben az OEF-útmutatóban meghatározott adatminőségi követelményeknek.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the OEF report.
Az adatforrásokat világosan dokumentálni kell, és jelenteni kell az OEF-jelentésben.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide) should, where available, be sourced from:
Generikus adatokat – feltéve, hogy megfelelnek az ebben az OEF-útmutatóban meghatározott adatminőségi követelményeknek, és amennyiben rendelkezésre állnak – az alábbi forrásokból ajánlott beszerezni:
Data developed in line with the requirements for the relevant OEFSRs;
a szervezeti környezeti lábnyomra vonatkozó releváns ágazati szabályokkal összhangban létrehozott adatok;
Data developed in line with the requirements for OEF studies;
az OEF-vizsgálatok követelményeivel összhangban létrehozott adatok;
Data developed in line with the requirements for Product Environmental Footprint studies;
a termékek környezeti lábnyomára vonatkozó vizsgálatok követelményeivel összhangban létrehozott adatok;
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network (giving preference to “ILCD-compliance” over “ILCD Data Network – entry level” datasets) [82];
az életciklus-adatok nemzetközi referenciarendszerének (ILCD) adathálózata (az „ILCD adathálózat beviteli szintű” adatkészleteivel szemben előnyben részesítve az „ILCD előírásainak való teljes megfelelést”) [82];
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
életciklus-adatok európai referencia-adatbázisa (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
Where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data are not available;
hogy mikor engedélyezettek a generikus adatok olyan anyagra vonatkozó közelítésként, amelyhez nem állnak rendelkezésre közvetlen adatok;
Data gaps exist when there is no specific or generic data available that is sufficiently representative of the process/activity in question.
Adathiány akkor áll fenn, amikor nem áll rendelkezésre az adott folyamat/tevékenység tekintetében kellően reprezentatív közvetlen vagy generikus adat.
For most processes/activities where data are missing, it should be possible to obtain sufficient information to provide a reasonable estimate of the missing data.
Azon folyamatok/tevékenységek többségénél, ahol adatok hiányoznak, lehetővé ajánlott tenni a hiányzó adatra vonatkozó ésszerű becsléshez elegendő információ beszerzését.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate approaches to resolve.
A hiányzó információk különböző típusúak lehetnek és eltérő tulajdonságokkal rendelkezhetnek, így mindegyikük esetében külön megközelítésre van szükség a megoldáshoz.
Data do not exist for a specific input/output, or
egy konkrét bemenetről/kimenetről nem állnak rendelkezésre adatok; vagy
Data exist for a similar process but:
egy hasonló folyamatra vonatkozóan rendelkezésre állnak adatok, azonban:
The data have been generated in a different region;
az adatok egy másik régióban keletkeztek;
The data have been generated using a different technology;
az adatok egy másik technológia alkalmazása során keletkeztek;
The data have been generated in a different time period.
az adatok egy másik időszakban keletkeztek.
Any data gaps shall be filled using best available generic or extrapolated data [83].
A hiányzó adatokat a rendelkezésre álló legjobb generikus vagy extrapolált adatokkal [83] kell pótolni.
Data Gathering Related to the Next Methodological Phases in an Organisation Environmental Footprint Study.
A szervezeti környezeti lábnyomra vonatkozó vizsgálat következő módszertani szakaszaihoz kapcsolódó adatgyűjtés
Figure 4 focuses on the data collection step to be taken when developing an OEF study.
A 4. ábra az OEF-vizsgálat kidolgozása során végrehajtandó adatgyűjtési lépéseket ismerteti.
Shall be obtained for upstream and downstream processes where appropriate;
A közvetlen adatok meg kell feleljenek az ebben az útmutatóban meghatározott adatminőségi követelményeknek.
Shall fulfil the data quality requirements specified in this guide;
A közvetlen adatoknak tartalmazniuk ajánlott faz összes valamennyi ismert bemenetet és kimenetet.
May need to be collected when specific data are unavailable;
Lehetséges, hogy közvetlen adatok hiányában generikus adatokat kell gyűjteni.
Should be used only for upstream and downstream processes/activities or in combination with activity data for processes within the organisational boundaries;
Kizárólag a felfelé és lefelé irányuló folyamatokhoz/tevékenységekhez, illetve a szervezeti határokon belül lezajló folyamatokhoz kapcsolódó tevékenységi adatokkal ötvözve ajánlott felhasználni ezeket.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data;
A több ágazatot érintő generikus adatok helyett – amennyiben rendelkezésre állnak – ágazatspecifikus generikus adatokat kell alkalmazni.
Shall fulfil the data quality requirements specified in this Guide;
Meg kell feleljenek az ebben a dokumentumban meghatározott adatminőségi követelményeknek.
Should, where available, be sourced from the data sources provided in this Guide.
Amennyiben rendelkezésre állnak, az ebben az útmutatóban meghatározott forrásokból ajánlott beszerezni azokat.
RESOURCE USE & EMISSIONS PROFILE
ERŐFORRÁS-FELHASZNÁLÁSI ÉS KIBOCSÁTÁSI PROFIL
Classification, i.e. assigning each data point within the resource use and emissions profile to the relevant environmental footprint impact categories.
Osztályozás, azaz az erőforrás-felhasználási és kibocsátási profilban szereplő egyes adatpontok hozzárendelése a megfelelő hatáskategóriákhoz.
Characterisation, i.e. applying characterisation factors (provided in this guide) to each input and output flow in order to obtain aggregated impacts within each environmental footprint impact category.
Jellemzés, azaz jellemzési tényezők alkalmazása az egyes bemenő és kimenő áramokra, hogy az egyes hatáskategóriákon belül összesített hatást kapjunk.
Similarly, where a jointly owned and/or operated facility produces multiple products, or when heat and electricity are simultaneously produced via co-generation, it may be necessary to partition related inputs and emissions among the products within the defined Product Portfolios of different organisations.
Hasonlóképpen, amennyiben egy közös tulajdonban álló és/vagy közösen üzemeltetett létesítmény több terméket állít elő, vagy ha kapcsolt hő- és villamosenergia-termelésre kerül sor, szükséges lehet a kapcsolódó bemeneteknek és kibocsátásoknak a különböző szervezetek meghatározott termékportfólióiba tartozó termékek közötti elosztása.
However, in case a process contributes to multiple products of the Product Portfolio of an Organisation and the OEF study covers the full Product Portfolio of that Organisation, allocation between the products is not required.
Abban az esetben azonban, amikor egy folyamat a szervezet termékportfóliójának több termékéhez hozzájárul, és az OEF-vizsgálat e szervezet teljes termékportfólióját érinti, a termékek közötti hozzárendelés nem szükséges.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance at the sectorial level provided by OEFSRs if available.
A többfunkciós folyamatokat tartalmazó rendszereket az alábbi döntési hierarchiának – és amennyiben rendelkezésre áll, a szervezeti környezeti lábnyomra vonatkozó ágazati szabályok által biztosított, ágazati szintű kiegészítő útmutatásnak – megfelelően kell modellezni.
In such cases, it is necessary to identify the ratio between co-products and waste since the inputs and outputs shall be allocated to the co-products part only.
Ilyen esetben meg kell állapítani a társtermékek és a hulladék arányát, mivel a bemeneteket és a kimeneteket kizárólag a társterméknek megfelelő részhez kell hozzárendelni.
Allocation procedures shall be uniformly applied to similar inputs and outputs of the system under consideration.”
A hozzárendelési eljárásokat egységesen kell alkalmazni az érintett rendszer hasonló bemenetei és kimenetei tekintetében.”