การคำนวณผลกระทบจาก Carbon Footprint ของเครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย Low Temperature Steam Formaldehyde
ประเด็นสำคัญ
- ผลกระทบโดยประมาณ: เครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย Low Temperature Steam Formaldehyde (LTSF) ขนาด 150 ลิตร ที่มีรอบการทำงาน 2-3 ชั่วโมงต่อรอบ มี Carbon Footprint ประมาณ 2.8-5.6 kg CO₂e รอบ จากการใช้พลังงานไฟฟ้า
- แหล่งปล่อยหลัก: การใช้พลังงานไฟฟ้าเป็นแหล่งปล่อยก๊าซเรือนกระจกหลัก เนื่องจากฟอร์มาลดีไฮด์สลายตัวและไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกโดยตรง
- ความไม่แน่นอน: การคำนวณนี้อิงจากสมมติฐานเกี่ยวกับการใช้พลังงาน เนื่องจากไม่มีข้อมูลเฉพาะของเครื่อง
- แนวทางลดผลกระทบ: การใช้พลังงานหมุนเวียนและการจัดการโหลดให้เหมาะสมสามารถลด Carbon Footprint ได้อย่างมีนัยสำคัญ
การคำนวณ Carbon Footprint
เครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย LTSF ขนาด 150 ลิตร ใช้พลังงานไฟฟ้าประมาณ 5-10 kWh ต่อรอบ โดยอิงจากสมมติฐานที่เปรียบเทียบกับเครื่องฆ่าเชื้ออื่น ๆ โดยใช้ Emission Factor ของไฟฟ้าในประเทศไทยที่ 0.563 kg CO₂e/kWh คำนวณได้ว่า Carbon Footprint ต่อรอบคือ 2.8-5.6 kg CO₂e หากใช้งาน 5 รอบต่อวัน ตลอด 365 วันต่อปี ผลกระทบรวมจะอยู่ที่ประมาณ 5.13-10.28 ตัน CO₂e ต่อปี
ข้อจำกัด
การคำนวณนี้ใช้สมมติฐานเนื่องจากไม่มีข้อมูลการใช้พลังงานที่แน่นอนของเครื่อง LTSF ขนาด 150 ลิตร และไม่มีข้อมูลจำนวนรอบต่อปีที่แน่นอน
ข้อเสนอแนะเพื่อลด Carbon Footprint
- เพิ่มประสิทธิภาพ: จัดโหลดให้เต็มรอบเพื่อลดจำนวนรอบการทำงาน
- พลังงานสะอาด: ใช้ไฟฟ้าจากแหล่งหมุนเวียน เช่น โซลาร์เซลล์
- ติดตามการใช้งาน: บันทึกจำนวนรอบเพื่อคำนวณผลกระทบรวมและหาวิธีลดการใช้งานที่ไม่จำเป็น
รายงานการคำนวณผลกระทบจาก Carbon Footprint ของเครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย Low Temperature Steam Formaldehyde
วัตถุประสงค์
เพื่อจัดเตรียมข้อมูลสำหรับหน่วยงาน CSSD ในโรงพยาบาลในการลด Carbon Footprint โดยคำนวณผลกระทบจากเครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย Low Temperature Steam Formaldehyde (LTSF) ขนาดประมาณ 150 ลิตร ที่มีรอบการทำงาน 2-3 ชั่วโมงต่อรอบ การคำนวณนี้ครอบคลุมการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากพลังงานไฟฟ้า (Scope 2)
ขอบเขตการคำนวณ
- Scope 2: การปล่อยทางอ้อมจากการใช้พลังงานไฟฟ้าในการทำงานของเครื่อง
- Scope 1: ไม่รวม เนื่องจากฟอร์มาลดีไฮด์สลายตัวและไม่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกโดยตรง
- Scope 3: ไม่รวม เนื่องจากต้องใช้ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น การผลิตฟอร์มาลดีไฮด์หรือการจัดการของเสีย
ข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ
ข้อมูลต่อไปนี้ใช้ในการคำนวณ โดยบางส่วนเป็นสมมติฐานเนื่องจากไม่มีข้อมูลเฉพาะจากเครื่องจริง:
พารามิเตอร์ |
ค่า |
ขนาดเครื่อง |
150 ลิตร |
รอบการทำงาน |
2-3 ชั่วโมงต่อรอบ (ใช้ค่าเฉลี่ย 2.5 ชั่วโมง) |
การใช้พลังงานไฟฟ้า |
5-10 kWh ต่อรอบ (สมมติฐานจากเครื่องขนาดใกล้เคียง) |
Emission Factor สำหรับไฟฟ้า |
0.563 kg CO₂e/kWh (จาก TGO, 2023) |
จำนวนรอบต่อวัน |
5 รอบต่อวัน (สมมติฐานสำหรับการคำนวณต่อปี) |
ขั้นตอนการคำนวณ
การปล่อยจากพลังงานไฟฟ้า (Scope 2)
- การใช้ไฟฟ้าต่อรอบ: 5-10 kWh
- การปล่อย CO₂e = การใช้ไฟฟ้า × Emission Factor
- สำหรับ 5 kWh:
[5 , \text{kWh} \times 0.563 , \text{kg CO₂e/kWh} = 2.815 , \text{kg CO₂e}]
- สำหรับ 10 kWh:
[10 , \text{kWh} \times 0.563 , \text{kg CO₂e/kWh} = 5.63 , \text{kg CO₂e}]
- การปล่อยรวมต่อรอบ: 2.8-5.6 kg CO₂e
การคำนวณต่อปี
- สมมติใช้งาน 5 รอบต่อวัน:
- สำหรับ 2.815 kg CO₂e/รอบ:
[5 , \text{รอบ/วัน} \times 2.815 , \text{kg CO₂e/รอบ} = 14.075 , \text{kg CO₂e/วัน}]
- สำหรับ 5.63 kg CO₂e/รอบ:
[5 , \text{รอบ/วัน} \times 5.63 , \text{kg CO₂e/รอบ} = 28.15 , \text{kg CO₂e/วัน}]
- รวมต่อปี (365 วัน):
- สำหรับ 14.075 kg CO₂e/วัน:
[14.075 , \text{kg CO₂e/วัน} \times 365 , \text{วัน} = 5,132.375 , \text{kg CO₂e} \approx 5.13 , \text{ตัน CO₂e}]
- สำหรับ 28.15 kg CO₂e/วัน:
[28.15 , \text{kg CO₂e/วัน} \times 365 , \text{วัน} = 10,275.75 , \text{kg CO₂e} \approx 10.28 , \text{ตัน CO₂e}]
- การปล่อยรวมต่อปี: 5.13-10.28 ตัน kg CO₂e
การปล่อยจากฟอร์มาลดีไฮด์
- ฟอร์มาลดีไฮด์ที่ใช้ในกระบวนการ LTSF มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากกระบวนการผลิต แต่ไม่มีข้อมูลปริมาณการใช้ฟอร์มาลดีไฮด์ต่อรอบ
- เนื่องจากขาดข้อมูลเฉพาะ การคำนวณนี้จึงเน้นที่การปล่อยจากพลังงานไฟฟ้า ซึ่งเป็นส่วนที่โรงพยาบาลสามารถควบคุมได้
ข้อจำกัดและความไม่แน่นอน
- สมมติฐาน: การคำนวณใช้สมมติฐานเกี่ยวกับการใช้พลังงาน (5-10 kWh ต่อรอบ) เนื่องจากไม่มีข้อมูลจากผู้ผลิตหรือการใช้งานจริง
- ข้อมูลท้องถิ่น: Emission Factor อิงจากค่าเฉลี่ยของประเทศไทย หากโรงพยาบาลใช้แหล่งพลังงานที่แตกต่าง ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนแปลง
- จำนวนรอบ: ไม่มีข้อมูลการใช้งานจริง จึงสมมติ 5 รอบต่อวันเพื่อประเมินผลกระทบต่อปี
- Scope 3: ไม่รวมการปล่อยจากกระบวนการผลิตฟอร์มาลดีไฮด์หรือการจัดการของเสีย ซึ่งอาจมีผลกระทบเพิ่มเติม
ข้อเสนอแนะเพื่อลด Carbon Footprint
เพื่อช่วยหน่วยงาน CSSD ลด Carbon Footprint จากเครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย LTSF มีข้อเสนอแนะดังนี้:
เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน:
- จัดกลุ่มอุปกรณ์ให้เต็มความจุต่อรอบเพื่อลดจำนวนรอบการทำงาน
- ตรวจสอบและบำรุงรักษาเครื่องอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ
- หากเป็นไปได้ อัปเกรดเป็นรุ่นที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น
ใช้พลังงานหมุนเวียน:
- เปลี่ยนมาใช้พลังงานจากแหล่งสะอาด เช่น ไฟฟ้าจากโซลาร์เซลล์ เพื่อลด Emission Factor ของไฟฟ้า
- ใช้ระบบจัดการพลังงานในโรงพยาบาลเพื่อลดการใช้ไฟฟ้าโดยรวม
ติดตามและวิเคราะห์การใช้งาน:
- บันทึกจำนวนรอบการทำงานและการใช้พลังงานเพื่อหาวิธีลดการใช้งานที่ไม่จำเป็น
- ติดตั้งระบบตรวจสอบพลังงานเพื่อระบุจุดที่สามารถปรับปรุงได้
พิจารณาวิธีการฆ่าเชื้อทางเลือก:
- สำรวจวิธีการฆ่าเชื้อด้วยไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์พลาสมา ซึ่งอาจใช้พลังงานน้อยกว่า (ประมาณ 2.3 kWh ต่อรอบสำหรับบางรุ่น)
- อย่างไรก็ตาม ต้องตรวจสอบว่าเหมาะสมกับอุปกรณ์ที่ต้องการฆ่าเชื้อหรือไม่
การเปรียบเทียบกับวิธีการฆ่าเชื้ออื่น
เครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย LTSF มีข้อดีคือสามารถใช้กับอุปกรณ์ที่ไวต่อความร้อนและความชื้น แต่ใช้พลังงานมากกว่าเครื่องฆ่าเชื้อด้วยไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์พลาสมา (ประมาณ 2.3 kWh ต่อรอบ) และอาจน้อยกว่าเครื่องฆ่าเชื้อด้วยไอน้ำแบบมาตรฐาน (40-60 kWh ต่อรอบ) การเลือกวิธีการฆ่าเชื้อควรพิจารณาความเหมาะสมของอุปกรณ์และเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อมของโรงพยาบาล
ข้อแนะนำสำหรับการดำเนินการต่อ
- การวัดข้อมูลจริง: โรงพยาบาลควรเก็บข้อมูลการใช้พลังงานไฟฟ้าจริงจากเครื่องเพื่อคำนวณ Carbon Footprint ที่แม่นยำ
- การประเมินเครื่อง: ตรวจสอบข้อมูลจำเพาะจากผู้ผลิตเพื่อยืนยันการใช้พลังงานและปรับปรุงการคำนวณ
- การฝึกอบรมบุคลากร: อบรมเจ้าหน้าที่ CSSD เกี่ยวกับวิธีการใช้งานเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดการใช้พลังงาน
สรุป
การคำนวณ Carbon Footprint จากเครื่องอบฆ่าเชื้อด้วย LTSF ขนาด 150 ลิตร แสดงผลกระทบประมาณ 2.8-5.6 kg CO₂e ต่อรอบ หรือ 5.13-10.28 ตัน kg CO₂e ต่อปี (สมมติ 5 รอบต่อวัน) โดยส่วนใหญ่มาจากการใช้พลังงานไฟฟ้า การลดผลกระทบสามารถทำได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ใช้พลังงานหมุนเวียน และพิจารณาวิธีการฆ่าเชื้อทางเลือก การใช้ข้อมูลจริงจากเครื่องและการบันทึกจำนวนรอบการทำงานจะช่วยให้ผลลัพธ์แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Key Citations