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Amazon Athena を使用したスコープ 1 の二酸化炭素排出量の推定 | アマゾン ウェブ サービス

プラトン再発行
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現在、400 以上の組織が署名しています。 気候公約明示的な気候変動目標の設定につながる原動力には、顧客の需要、現在および予想される政府関係、従業員の需要、投資家の需要、競争上の優位性としての持続可能性などが含まれます。 AWS の顧客は、持続可能性への取り組みを推進する方法にますます関心を持っています。 このブログでは、既存の企業データを適用して、スコープ 2040 の二酸化炭素排出量をより深く理解し、推定する方法を説明します。 Amazon シンプル ストレージ サービス (S3) と アマゾンアテナは、標準 SQL を使用してデータを簡単に分析できるサーバーレス対話型分析サービスです。

温室効果ガスプロトコル

　 温室効果ガスプロトコル (GHGP) は、組織の業務およびバリュー チェーンからの地球温暖化の影響を測定および管理するための基準を提供します。

GHGP の対象となる温室効果ガスは、GHGP が要求する XNUMX ガスです。 UNFCCC/京都議定書 （よく「京都バスケット」と呼ばれます）。 これらのガスは二酸化炭素 (CO) です。2）、メタン（CH4)、亜酸化窒素(N2O)、いわゆる F ガス (ハイドロフルオロカーボンおよびパーフルオロカーボン)、六フッ化硫黄 (SF)6）三フッ化窒素（NF3）。 各温室効果ガスは、ガスの温室効果と大気中での寿命によって決定される地球温暖化係数 (GWP) によって特徴付けられます。 二酸化炭素（CO）なので、2） のアカウント 人為的温室効果ガス総排出量の約 76%、温室効果ガスの地球温暖化係数は CO と比較して測定されます。2、したがって CO と表されます。2-当量(CO2e）。

GHGP は、組織の排出量を次の XNUMX つの主要な範囲に分割します。

  • スコープ 1 – 直接的な温室効果ガス排出 (例: 化石燃料の燃焼による)
  • スコープ 2 – 購入したエネルギー (通常は電力) からの間接排出
  • スコープ 3 – サプライヤーや顧客を含むバリューチェーンからの間接排出

温室効果ガス排出量はどのように見積もればよいのでしょうか?

GHG 排出量を推定するには、継続的排出量監視システム (CEMS) 法、支出ベースの方法、消費量ベースの方法など、さまざまな方法があります。

直接測定 – CEMS 法

組織は、CEMS メソッドを使用して炭素排出量を直接測定することで、固定燃焼源からの二酸化炭素排出量を推定できます。 この方法では、ガス分析装置、ガスサンプラー、ガス調整装置 (粒子状物質、水蒸気、その他の汚染物質を除去するため)、配管、作動バルブ、プログラマブル ロジック コントローラー ( PLC) およびその他の制御ソフトウェアおよびハードウェア。 このアプローチは有用な結果をもたらす可能性がありますが、CEMS は測定する温室効果ガスごとに特定のセンシング機器を必要とし、サポートするハードウェアとソフトウェアを必要とし、通常は集中排出源の環境衛生および安全アプリケーションにより適しています。 CEMS に関する詳細情報が入手可能です こちら.

支出ベースの方法

財務会計機能は成熟しており、多くの場合、すでに監査されているため、多くの組織は二酸化炭素排出量計算の基盤として財務管理を使用することを選択しています。 経済投入産出ライフサイクル評価 (EIO LCA) 手法は、支出データと金額ベースの排出係数を組み合わせて、生成される排出量を推定する支出ベースの手法です。 排出係数は、米国環境保護庁 (EPA) およびその他の査読済みの学術機関および政府機関によって公開されています。 この方法を使用すると、事業活動に費やされた金額に排出係数を乗算して、事業活動の推定二酸化炭素排出量を算出できます。

たとえば、以下に示すように、会社がトラック輸送に費やした金額を、排出される二酸化炭素換算量 (CO₂e) の推定キログラム (KG) に変換できます。

Estimated Carbon Footprint = Amount of money spent on truck transport * Emission Factor

これらの計算は総勘定元帳やその他の財務記録から非常に簡単に行うことができますが、最初の見積もりや小規模な温室効果ガス発生源を報告する場合に最も価値があります。 ユーザーが提供する唯一の入力はアクティビティに費やされた金額であるため、EIO LCA メソッドは効率の向上をモデル化するのには役に立ちません。 これは、EIO で計算される排出量を削減する唯一の方法が支出を削減することであるためです。 したがって、企業が二酸化炭素排出量の効率を改善し続けるにつれて、二酸化炭素排出量を見積もる他の方法の方が望ましい場合が多くなります。

消費ベースの方法

エンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムまたは燃料請求書の電子コピーから、レポート期間中に組織が調達した燃料の量を簡単に判断できます。 燃料ベースの排出係数は、米国環境保護庁や商用ライセンスされたデータベースなどのさまざまな情報源から入手できます。 燃料調達量に排出係数を乗じることでCO排出量の推計値が得られます。2燃焼によって放出されます。 この方法は、固定排出物の二酸化炭素排出量を推定するためによく使用されます (データ センターのバックアップ発電機や産業プロセスの化石燃料オーブンなど)。

特定の月に企業が定常燃焼用に既知の量のモーター ガソリンを消費した場合、スコープ 1 CO2定常的なガソリン燃焼のフットプリントは、次の方法で推定できます。

Estimated Carbon Footprint = Amount of Fuel Consumed * Stationary Combustion Emission Factor

組織は、燃料や電気料金、ERP データ、関連する排出係数に含まれる既存のデータを使用して炭素排出量を推定することができ、これらのデータはデータ レイクに統合されます。 Amazon Athena や アマゾンクイックサイト 組織は、推定される二酸化炭素排出量についての洞察を得ることができます。

以下のデータ アーキテクチャ図は、AWS のサービスを使用して組織の推定二酸化炭素排出量を計算および視覚化する方法の例を示しています。

分析アーキテクチャ

お客様は、ユースケースに基づいてデータ パイプラインの各段階でサービスを柔軟に選択できます。 たとえば、データ取り込みフェーズでは、既存のデータ要件に応じて、データをデータ レイクに取り込むための多くのオプションがあります。 AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、 AWS データ同期または AWSデータベース移行サービス.

AWS サービスを使用したスコープ 1 の固定排出フットプリントの計算例

オーブンで 100 標準立方フィート (scf) の天然ガスを燃やしたと仮定します。 の使用 米国 EPA の固定排出に対する排出係数 燃焼に伴う二酸化炭素排出量を推定できます。 この場合、排出係数は 0.05449555 Kg CO です。2e /scf。

Amazon S3 は、事実上無制限のスケーラビリティと高い耐久性により、AWS 上にデータレイクを構築して異種のデータソースを単一のリポジトリに保存するのに最適です。 サーバーレスの対話型クエリサービスである Athena を使用すると、データを Athena にロードしたり、複雑な抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを実行したりすることなく、標準 SQL を使用して Amazon S3 から直接データを分析できます。 Amazon QuickSight は、Amazon S3 や Athena などのさまざまなデータソースの視覚化の作成と、カスタム SQL を使用してデータのサブセットを抽出する柔軟性をサポートしています。 QuickSight ダッシュボードは、洞察 (会社の推定二酸化炭素排出量など) を迅速に提供し、ビジネスおよびサステナビリティ ユーザー向けに標準化されたレポートを生成する機能も提供します。

この例では、 サンプルデータ ファイル システムに保存され、Amazon S3 にアップロードされます。 AWSコマンドラインインターフェイス（CLI） 次のアーキテクチャ図に示すように。 AWS では、次に従って AWS リソースを作成し、CLI アクセスを管理することをお勧めします。 セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスのベストプラクティス ガイダンス。

以下の AWS CLI コマンドは、サンプル データ フォルダーを S3 ターゲットの場所にアップロードする方法を示しています。

aws s3 cp /path/to/local/file s3://bucket-name/path/to/destination

S3 コンソールのスナップショットには、ファイルを含む XNUMX つの新しく追加されたフォルダーが表示されます。

S3 バケットのファイルの概要

新しいテーブル スキーマを作成するには、まず、Hive DDL を使用して、Athena クエリ エディターでガス使用率テーブルに対して次のスクリプトを実行します。 このスクリプトは、データ形式、列の詳細、テーブルのプロパティ、S3 内のデータの場所を定義します。

CREATE EXTERNAL TABLE `gasutilization`(
`fuel_id` int,
`month` string,
`year` int,
`usage_therms` float,
`usage_scf` float,
`g-nr1_schedule_charge` float,
`accountfee` float,
`gas_ppps` float,
`netcharge` float,
`taxpercentage` float,
`totalcharge` float)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION 's3://<bucketname>/Scope 1 Sample Data/gasutilization'
TBLPROPERTIES ( 'classification'='csv', 'skip.header.line.count'='1')

アテナ ハイブ DDL以下のスクリプトは、Hive DDL を使用してガス排出係数データのテーブル スキーマを生成する別の例を示しています。

CREATE EXTERNAL TABLE `gas_emission_factor`(
`fuel_id` int,
`gas_name` string,
`emission_factor` float)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION 's3://<bucketname>/Scope 1 Sample Data/gas_emission_factor'
TBLPROPERTIES ( 'classification'='csv', 'skip.header.line.count'='1')

Athena でテーブル スキーマを作成した後、ガス料金の詳細を含むガス利用テーブルに対して以下のクエリを実行して、ガス利用と、ガス公共目的プログラム追加料金 (PPPS) や税引後の合計料金などの関連料金を表示します。 2020年:

SELECT * FROM "gasutilization" where year = 2020;

月ごとの Athena ガス使用量の概要

スクリーンショットに示されているように、さまざまな燃料タイプとそれに対応する CO2e 排出量を示す排出係数データを分析することもできます。

アテナ CO2E 排出係数

排出係数とガス利用データを使用して、以下のクエリを実行して、他の詳細とともに推定スコープ 1 二酸化炭素排出量を取得できます。 このクエリでは、燃料 ID に関するガス利用率テーブルとガス排出係数テーブルを結合し、標準立方フィート (scf) でのガス使用量に排出係数を乗じて推定 CO を取得しました。2衝撃。 また、月、年、合計料金、therms と scf で測定されたガス使用量も選択しました。これらは顧客にとって関心のある属性であることが多いためです。

SELECT "gasutilization"."usage_scf" * "gas_emission_factor"."emission_factor" AS "estimated_CO2e_impact", "gasutilization"."month", "gasutilization"."year", "gasutilization"."totalcharge", "gasutilization"."usage_therms", "gasutilization"."usage_scf" FROM "gasutilization" JOIN "gas_emission_factor" on "gasutilization"."fuel_id"="gas_emission_factor"."fuel_id";

アテナ参加

最後に、Amazon QuickSight を使用すると、Amazon S3 や Athena などのさまざまなデータソースを視覚化し、カスタム SQL を使用してデータのサブセットを取得できる柔軟性が得られます。 以下は、さまざまな年のガス使用量、ガス料金、推定二酸化炭素排出量を示す QuickSight ダッシュボードの例です。

QuickSight サンプル ダッシュボード

私たちは、1 つの定常燃焼源についてスコープ 1 の二酸化炭素排出量を推定しました。 すべての固定およびモバイル排出源 (排出係数が異なる) に対して同じプロセスを実行し、その結果を合計した場合、ネイティブ AWS のみを利用することで、ビジネス全体のスコープ 2 炭素排出量の正確な推定値を積み上げることができます。サービスと当社独自のデータ。 同様のプロセスにより、スコープ 1 排出係数の代わりにグリッド炭素強度を使用して、スコープ XNUMX 排出量の推定値が得られます。

まとめ

このブログでは、組織が異種ソースの既存データを使用してデータ アーキテクチャを構築し、スコープ 1 の温室効果ガス排出量の可視性を高める方法について説明します。 Athena、S3、QuickSight を使用すると、組織は燃料使用量を推定二酸化炭素排出量に変換する消費量ベースの方法を適用することで、反復可能な方法で定常排出二酸化炭素排出量を推定できるようになりました。

AWS で利用できるその他のアプローチには次のものがあります。 AWS での炭素会計, サステナビリティに関する洞察のフレームワーク, AWS 上のカーボン データ レイク、および一般的なガイダンスの詳細については、 AWS 炭素会計ページ.

AWS を使用した組織の二酸化炭素排出量の推定に関する情報に興味がある場合は、AWS アカウント チームに問い合わせて、以下を確認してください。 AWS サステナビリティ ソリューション.

参考文献

著者について


トーマス・バーンズ, SCR, CISSP アマゾン ウェブ サービスの主席サステナビリティ ストラテジストおよび主席ソリューション アーキテクトです。 Thomas は、世界中の製造業および産業顧客をサポートしています。 Thomas 氏は、クラウドを使用して、企業が IT の内部と外部の両方で環境への影響を軽減できるよう支援することに重点を置いています。

アイリーン・ジェン は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) で米国連邦民間科学の顧客をサポートするソリューション アーキテクトです。 彼女は顧客と提携してエンタープライズ クラウドの導入と戦略に関する技術的なガイダンスを提供し、適切に設計されたソリューションの構築を支援します。 彼女はデータ分析と機械学習にも非常に情熱を持っています。 自由時間には、アイリーンがピラティスをしたり、愛犬のムームーをハイキングに連れて行ったり、別のおいしい食べ物の場所を探したりしているのがわかります。 また、テクノロジー業界における多様性と女性をサポートするプロジェクトに彼女が貢献していることもわかります。

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