Stochastic Analysis of the Environmental Impact of Energy Production Processes, Based on the Example of MSP Power Plant

Chapter

Abstract

This chapter deals with the application of the stochastic method, used to analyse the environmental impact of the manufacturing processes, namely the energy production in the AMPSAK Power Plant. The quantitative analysis of uncertainty of this kind has been proposed, based on the case of comparative analysis of four scenarios of the power plant’s annual work cycle, taking into consideration that the scenarios differ only in the change of proportioning ratios of the two types of fuels: hard coal and blast furnace gas (the remaining fuels, such as natural gas and coke oven gas are left at their current levels – they are used as start-up gas, owing to their higher heating value). The MC methodology, because of its stochastic nature, has been applied for the quantitative analysis (Heermann 1997). There is little mention, in the subject literature, of research carried out in the area of the application of stochastic analysis in the manufacturing industry, let alone steel industry. In the work of Marice et al. (2000) an effort is made to apply the stochastic method in the Life Cycle Inventory analysis (LCI) in order to evaluate uncertainty of cumulated emissions and necessary materials to conduct the assessment of, e.g., the influence of the energy produced in coal power plants.

Keywords

Life Cycle Assessment Impact Category Life Cycle Inventory Hard Coal Life Cycle Assessment Methodology 
These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

References

  1. Aczel, A.D.: Statystyka w zarządzaniu. PWN, Warsaw (2000) (the original: Complete BusinessStatistic. Richard D. Irwin Inc. Boston Sydney, 1993)Google Scholar
  2. Adamczyk, W.: Ekologia wyrobów. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warsaw (2004)Google Scholar
  3. Assies, JA.: State of art. Life–cycle assessment, Workshop report, Leiden, Dec 1991Google Scholar
  4. Benjamin, J., Cornell, A.: Rachunek prawdopodobieństwa, statystyka matematyczna i teoria decyzji dla inżynierów. WNT, Warsaw (1977) (the original: Probability, Statistics and Decision for Civil Engineers. McGraw-Hill, Inc. 1970)Google Scholar
  5. Bieda, B.: LCA – A Tool For Environmental Management., Oct 2004, Kraków (2004b)Google Scholar
  6. Bieda, B.: Ekologiczna ocena cyklu inwestycji (LCI) jako system wspomagania decyzji w zarządzaniu środowiskiem w warunkach niepewności. Zeszyty Naukowe Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica. Zagadnienia Techniczno-Ekonomiczne – TEORIA I PRAKTYKA 50(1), 7–18 (2005)Google Scholar
  7. Bieda, B.: Decision support system for a modern municipal solid waste landfill life-cycle assessment based on the transit time contaminants modeling using Monte Carlo simulation, IBER conference, 2–6/10/2006, Las Vegas, USA (2006c)Google Scholar
  8. Bieda, B.: Decision Support Systems Based on the Life Cycle Inventory (LCI) – Part of a Life Cycle Assessment (LCA) For Municipal Solid Waste (MSW) Management Case Study. Archiwum Gospodarkii Odpadami 4, 13–32 (2006)Google Scholar
  9. Bieda, B.: Zarządzanie gospodarką odpadami na świecie. Zrównoważone wykorzystanie zasobów w Europie – surowce z odpadów. (ed.) Kudełko, J., Kulczycka, J., Wirth, H. EUROMINES Europejskie Stowarzyszenie Przemysłu Wydobywczego Rud Metali i Kopalin Użytecznych. Wydawnictwo IGSMiE PAN, Kraków, pp. 28–45 (2007b)Google Scholar
  10. Bieda, B.: Application of life cycle inventory (LCI) and life cycle management (LCM) methods as useful tools for municipal solid waste (MSW) management scenario analysis under uncertainty. LCM2007 conference, 27–29/8/2007 Zurich, Switzerland (2007d)Google Scholar
  11. Bieda, B.: The use of life cycle assessment (LCA) for Mittal Steel Poland S.A. Water Treatment Processes, R’07 World Congress, recovery of materials and energy for resource efficiency 3–5/9/2007 Davos, Switzerland (2007e)Google Scholar
  12. Bieda, B.: The use of the life cycle assessment (LCA) conception for Mittal Steel Poland SA energy generation – Kraków plant case study. Energy and sustainability. ENERGY 2007: First international conference on energy and sustainability, 20–22 June, 2007, the New Forest, UK, red. C. A. Brebbia, V. Popov, Southampton; Boston: WIT Press, 2007, WIT transactions on ecology and the environment, vol. 105, pp. 165–174 (2007f)Google Scholar
  13. Bieda, B.: The use of a stochastic approach for life aycle assessment (LCA) for Mittal steel Poland S.A. – a case study on Krakow plant energy generation. International Workshop on Stochastic and Applied Global Optimization, SAGO2008, 19–22/7/2008, Skukuza, RSA (2008c)Google Scholar
  14. Bieda, B.: Zastosowanie Symulacji Monte Carlo do Określania Stopnia Niepewności dla Ekologicznej Oceny Cyklu Życia (LCA) na przykładzie Siłowni Arcelormittal Poland w Krakowie, Conference Informatyka dla Przyszłości, 26/9/2008, Warsaw (2008e)Google Scholar
  15. Bieda, B.: The use of life cycle assessment (LCA) conception for Arcelormittal Steel Poland S.A. Energy Generating – Krakow Plant Case Study, Konferencja Waste Recycling Xii, Kraków, 20–22/11/2008, Kraków, Czasopismo Techniczne. 16(105), (2008f)Google Scholar
  16. Bieda, B.: Zastosowanie Symulacji Monte Carlo do określania stopnia niepewności analizy zbioru wejść i wyjść (LCI) drugiej fazy ekologicznej oceny cyklu życia (LCA) w zarządzaniu środowiskowym na przykładzie Siłowni w Zakładzie Energetycznym Huty Arcelormittal Poland SA, Oddział w Krakowie. In: Grabara, J., Nowak, J.S. (eds.) PTI, Przegląd Zastosowań Informatyki, pp. 385–399. Wyd. PTI – Oddz. Górnośląski, Katowice (2009)Google Scholar
  17. Bieda, B.: Stochastic assessment by Monte Carlo simulation for Lci applied To steel process chain: the arcelormittal steel Poland S.A. In Kraków, Poland Case Study. International Conference LCM2009, 5–9/09/2009, Cape Town, RSA (2009b)Google Scholar
  18. Biegus, A.: Probabilistyczna analiza konstrukcji stalowych. Wyd. Naukowe PWN, Warsaw-Wroclaw (1999)Google Scholar
  19. Bizan-Gatys, I.: Czysta Produkcja Wstępem do ISO 14000, Przegląd Komunalny, 4/1997 (1997)Google Scholar
  20. Boustead, I.: Eco-balance methodology for commodity thermoplastics, a report for the European Center for Plastics in the Environment, Brussels (1992)Google Scholar
  21. Bubnicki, Z.: Podstawy informatycznych systemów zarządzania. Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław (1993)Google Scholar
  22. Burmaster, D.E., Anderson, P.D.: Principle of good practice for the use of Monte Carlo techniques in human health and ecological risk assessment. Risk Anal. 14, 477–481 (1994)CrossRefGoogle Scholar
  23. Castells, F., Alonso, J.C., Garreta, J.: Antecedentes y estado actual del Análisis de Ciclo de Vida. Ingenierĭa Quĭmica 29(339), 151–160 (1997)Google Scholar
  24. Crow, E.L., Shimizu, K.: Lognormal Distributions-Theory and Applications, pp. 116–118. Marcel Dekke, Inc, New York (1988)Google Scholar
  25. D.U. No. 183, item 1142 of 16/10/2008. Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 12 września 2008 r. w sprawie sposobu monitorowania wielkości emisji substancji objętych wspólnotowym systemem handlu uprawnieniami do emisji (2008)Google Scholar
  26. Eco Indicator 99 method. http://www.pre.nl/eco-indicator99/default.htm (2009). Accessed 28 Dec 2009
  27. Economic Research Service (ERS), US Department of Agriculture. Commodity costs and returns. http://www.ers.usda.gov/Data/CostsAndReturns/testpick.htm (2009). Accessed 28 Dec 2009
  28. Evans, J.R., Olson, D.L.: Introduction in Simulation and Risk Analysis. Prentice Hall, New Jersey (1998)Google Scholar
  29. Evelyn, J.: Fumifugium or The Inconvenience of the Aer and Smoke of London Dissipated: Together with Some Remedies Humbly propose. W Godbid, London (1661)Google Scholar
  30. Finley, B., Proctor, D., Scott, P., Harrington, N., Pasutenbach, D., Price, P.: Recommended distributions for exposure factors frequently used in health risk assessment. Risk. Anal. 14, 533–553 (1994)CrossRefGoogle Scholar
  31. Finnveden, G., Hauschild, M.Z., Ekvall, T., Guinée, J., Heijungs, R., Hellweg, S., Koehler, A., Pennington, D., Suh, S.: Recent development in life cycle assessment. J. Environ. Manage. (2009). doi: 10.1016/j.jenvman.2009.06.018
  32. Florito, F.: La Simulaciõn como una herramienta para el manejo de la incertidumbr. Buneso Aires, Argentina, Universidad del CEMA. (ROZKLAD TROJKATNY_LOGMNORMAL) (2006)Google Scholar
  33. Frischknecht, R., Rebitzer, G.: The ecoinvent database system: a comprehensive web-based LCA database. J. Cleaner. Prod. 13, 1337–1343 (2005)CrossRefGoogle Scholar
  34. Gaddum, J.H.: Lognormal distributions. Nature 156, 463–466 (1945)CrossRefGoogle Scholar
  35. Goedkoop, M., Effting, S., Collignon, M.: The ecoindicator 99: a damage oreiented method for life cycle impact assessment. Manual for designers, Pré Consultanta B.V., (2000)Google Scholar
  36. Goldchmidt, V.N.: Rare elements in coal ashes. Ind. Eng. Chem. 27, 1100–1102 (1952)CrossRefGoogle Scholar
  37. Guinee, B.J., Gorre, M., Heijungs, R.: Handbook on Life Cycle Assessment. Operational Guide to the ISO Standards. Kluwer Academic Publishers, London (2001)Google Scholar
  38. Haimes, Y.Y., Barry, T., Lambert, J.H.: When and how can you specify a probability distribution when you don’t know much? Risk. Anal. 14, 661–706 (1994)CrossRefGoogle Scholar
  39. Hauschild, M.: Assessing environmental impacts in a life-cycle perspective. Environ. Sci. Technol. 39(4), 905–912 (2005)CrossRefGoogle Scholar
  40. Heermann, D.W.: Podstawy Symulacji Komputerowych w Fizyce. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warsaw (1997)Google Scholar
  41. Heijungs, R.: Identyfication of key issues for futher investigation in improving the reliability of life cycle assessment. J. Cleaner. Prod. 4(3), 159–166 (1996)CrossRefGoogle Scholar
  42. Hofstetter, P.: Perspective in Life Cycle Impact Assessment: A Structured Approach to Combine Models of the Technosphere, Ecosphere and Valuesphere. Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London (1998)Google Scholar
  43. Holnicki-Szulc, P.: Modele propagacji zanieczyszczeń atmosferycznych w zastosowaniu do kontroli i sterowania jakością środowiska. Akademicka Oficyna Wydawnictwa EXIT, Warsaw (2006)Google Scholar
  44. Hoła, B., Mrozowicz, J.: Modelowanie procesów budowlanych o charakterze losowym. Dolnośląskie Wydawnictwo Edukacyjne, Wrocław (2003)Google Scholar
  45. IISI – life cycle inventory study for steel industry products, International Iron and Steel Institute, Belgium (2002)Google Scholar
  46. Iwasiewicz, A., Paszek, Z.: Statystyka z elementami metod monitorowania procesów. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków (2004)Google Scholar
  47. Janicki, A., Izydorczyk, A.: Komputerowe metody w modelowaniu stochastycznym. Modele w finansach, technice i biologii. Algorytmy numeryczne i statystyczne. Symulacja i wizualizacja zjawisko losowych. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warsaw (2001)Google Scholar
  48. Jasieńko, S., i inni (red.).: Chemia i fizyka węgla. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław (1995)Google Scholar
  49. Jaynes, E.T.: Information theory and statistical mechanics. Phys. Rev. 106, 620–630 (1957)CrossRefGoogle Scholar
  50. Kacperska, E., Słota, D.: Metody matematyczne w zarządzaniu w ujęciu dynamiki systemowej. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice (2000)Google Scholar
  51. Kim, S., Dale, B.E.: Energy and greenhouse gas profiles of Polyhydroxybutyrates derived from corn grain: a life cycle perpective. Environ. Sci. Technol. 42(20), 7690–7695 (2008)CrossRefGoogle Scholar
  52. Kisielnicki, J.: Informatyczna infrastruktura zarządzania. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw (1993)Google Scholar
  53. Kłos, Z., Kurczewski, P.: LCA centres in poland. Basic information about history, location and research activities, Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej No. 62, Poznań (2007)Google Scholar
  54. Kłos, Z.: Environmental Protection Oriented Property of Technical Objects. A Study of Machines and Devices Influence on Environment. Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej, Poznań (1990)Google Scholar
  55. Kłos, Z. First PhD Thesis, The Inter. J. of LCA.5(1), (2000)Google Scholar
  56. Kowalski, Z., Kulczycka, J., Góralczyk, M.: Ekologiczna ocena cyklu życia procesów wytwórczych (LCA). Wydawnictwo naukowe PWN, Warsaw (2007)Google Scholar
  57. Kucowski, J., Laudyn, D., Przekwas, M.: Energetyka a ochrona środowiska. WNT, Warsaw (1997)Google Scholar
  58. Kulczycka, J. (ed.): Ekologiczna ocena cyklu życia (LCA) nową techniką zarządzania środowiskowego. Praca zbiorowa pod redakcją J. Kulczyckiej. Wydawnictwo Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, Kraków (2001)Google Scholar
  59. Kulczycka, J.: Life cycle thinking in polish official documents and research. Int. J. Life. Cycle. Assess. 14, 375–378 (2009)CrossRefGoogle Scholar
  60. Layton, D.W., Breamer, P.: Migration of contaminated soil and airborne particulates ti indoor dust. Environ. Sci. Technol. 43, 8199–8205 (2009). lognormalCrossRefGoogle Scholar
  61. Lee, R.C., Wright, W.E.: Developmnent of human exposure-factor distributions using maximum-entropy inference. J. Expo. Anal. Env. Epid. 4, 329–341 (1994)Google Scholar
  62. Lessmann, K., Beyer, A., Klasmeier, J., Matthies, M.: Influence of distributional shape of substance parameters on exposure model output. Risk. Anal. 25, 1137–1145 (2005). CV=058CrossRefGoogle Scholar
  63. Lessmann, K.: Probabilistic exposure assessment. Parametr uncertainties and their effects on model output. Diploma Thesis. Germany, University of Osnabrűck. CV=0.9) (2002)Google Scholar
  64. Lewandowska, A., Fołtynowicz, Z.: Analiza niepewności w ocenie cyklu życia pomp z wykorzystaniem analizy wrażliwości i techniki Monte Carlo. Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej, no. 58, Maszyny Robocze i Transport (2004)Google Scholar
  65. Lorance, R.B., Wendling, R.V.: Basic techniques for analyzing and presentation of cost risk analysis. www.decisioneering.com/support/whitepaper/lorance.html (1999). Accessed 27 Dec 1999
  66. Łukaszewicz, R.: Dynamika Systemów Zarządzania. PWN, Warsaw (1975)Google Scholar
  67. Maciejewski, W.: Ekonometria stosowana, Analiza porównawcza. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw (1980)Google Scholar
  68. Marice, B., Frischknecht, R., Coelho-Schwirtz, H.: Uncertainty analysis in life cycle inventory. Application to the production of electricity with French coal power plant. J. Cleaner. Prod. 8(2), 95–108 (2000)CrossRefGoogle Scholar
  69. Meier, M.: Eco-Efficiency Evaluation of Waste Gas Purification Systems in the Chemical Industry. LCA Documents, vol. 2. Ecomed Publishers, Landsberg/Germany (1997)Google Scholar
  70. Merkisz, J., Kurczewski, P., Lewicki, R.: Wybrane Aspekty Prośrodowiskowego Projektowania Silników Spalinowych. Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej 6, 89–98 (2007)Google Scholar
  71. Morgan, M.G., Henrion, M.: Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis. Cambridge University Press, Cambridge (1990)CrossRefGoogle Scholar
  72. Naylor, T.H.: Modelowanie cyfrowe systemów ekonomicznych. PWN, Warsaw (1975)Google Scholar
  73. Ocena wpływu cyklu życia procesu wytwarzania energii na Wydziale Siłowni w Zakładzie Energetycznym Huty ArcelorMittal Poland SA, Oddział w Krakowie. Eds.: Kulczycka J., Henclik A. (tapescript), IGSMiE, PAN (2008)Google Scholar
  74. Olkuski, T.: Straty energii chemicznej w procesach energetycznego wykorzystania węgla kamiennego. Studia, Rozprawy Monografie, 124. Wydawnictwo IGSMiE PAN, Kraków (2004)Google Scholar
  75. Overview and Methodology. Data v2.0. In: Frischknecht, R., Jungbluth, N. (eds.) Ecoinvent report No. 1, Dűbendorf, December, 2007. http://www.ecoinvent.org/fileadmin/documents/en/01_overviewAndMetthodology.pdf (2007). Accessed 18 Mar 2010
  76. Pedersen, B.: Environmental assessment of products, UETP-EEE, IBSN951-9110-83-6 (1993)Google Scholar
  77. Piórecki, S.: Normowanie i kosztorysowanie w budownictwie. Normowanie, vol. 1. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań (1971)Google Scholar
  78. Piórecki, S.: Badanie czasu pracy i wpływu jego dyspersji na wydajność produkcji w budownictwie. Rozprawy No. 59, Politechnika Poznańska, Poznań (1973)Google Scholar
  79. PN-EN ISO 14041. Zarządzanie środowiskowe – ocena cyklu życia – Określenie celu i zakresu oraz analiza zbioru, PKN, Warsaw (2002)Google Scholar
  80. PN-EN ISO 14042. Zarządzanie środowiskowe – ocena cyklu życia – Ocena wpływu cyklu życia, PKN, Warsaw (2002)Google Scholar
  81. Rabl, A., Spadaro, J.V., Van Der Zwaan, B.: Uncertainty of air pollution cost estimates: to what extent does it matter? Environ. Sci. Technol. 39(2), 399–408 (2005)CrossRefGoogle Scholar
  82. Rabl, A., Spadaro, J.V.: Damages and costs of air pollution: an analysis of uncertainties. Environ. Int. 25(1), 29–46 (1999)CrossRefGoogle Scholar
  83. Roy, P., Nei, D., Orikasa, T., Xu, Q., Okadome, H., Nakamura, N., Shiina, T.: A review of life cycle assessment (LCA) on some food products. J. Food. Eng. 90, 1–10 (2009)CrossRefGoogle Scholar
  84. Rubin, H.: Oral Statement at the Symposium on the Foundations of Statistical Inference at Waterloo. Ontario, Canada (1970)Google Scholar
  85. Runeckles, V.C.: Zanieczyszczenia powietrza a zmiana klimatu. In: Bell, J.N.B., Treshow, M. (eds.) Zanieczyszczenie powietrza a życie roślin, pp. 485–512. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warsaw (2004)Google Scholar
  86. Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., Ratto, M.: Sensitivity Analysis in Practice. A Guide to Assessing Scientific Models. Wiley, Chichester (2004)Google Scholar
  87. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., Tarantola, S.: Global Sensitivity Analysis. The Primer. Wiley, Chichester (2008)Google Scholar
  88. Smith, R.: Use of Monte Carlo simulation for human exposure assessment at a superfund site. Risk. Anal. 14(4), 433–439 (2006)CrossRefGoogle Scholar
  89. Smith, E.P., Ye, K.: A statistical perspective of uncertainty. In: Warren-Hicks, W., Moore, D.R. (eds.) Uncertainty Analysis in Ecological Risk Assessment. A Special Publication of SETAC, pp. 149–159. SETAC Press, Pensacola, FL (1995)Google Scholar
  90. Snopkowski, R.: Symulacja stochastyczna. AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków (2007)Google Scholar
  91. Spadaro, J.V., Rabl, A.: Estimating the uncertainty of damage costs of pollution: a simple transparent metod and typical results. Environ. Impact Assess. Rev. 28, 166–183 (2008)CrossRefGoogle Scholar
  92. Statistica 8. Electronic Manual (2010). Accessed 7 Apr 2010Google Scholar
  93. Steen, B.: On uncertainty and sensitivity of LCA-based priority setting. J. Cleaner. Prod. 5, 252–262 (1997)CrossRefGoogle Scholar
  94. Taguchi, G.: Introductuion to Quality Engineering. Asian Productivity Organization, New York (1999)Google Scholar
  95. Taguchi, G., Clausing, D.: Robust quality. Harvard business review. No. 68, Jan–Feb (1990)Google Scholar
  96. Tarantola, S., Jesinghaus, J., Puolamaa, M.: Global sensitivity analysis. A quality assurance tool in environmental policy modeling. In: Saltelli, A., Chan, K., Scott, E.M. (eds.) Sensitivity Analysis, pp. 385–397. Wiley, Chichester, New York (2008)Google Scholar
  97. Thompson, M., Ellis, A., Wildacsky.: Cultural theory. Westview Print Builders (1990)Google Scholar
  98. Tilwari, J.L., Hobbie, J.E.: Random differential equations as models of ecosystems. II initial condition and parameters specifications in terms of maximum entropy distributions. Math. Biosci. 3, 37–53 (1976)Google Scholar
  99. Tomazi, K.: Optimization of bach reactions in series with uncertainty. Ann. Oper. Res. 132, 189–206 (2004)CrossRefGoogle Scholar
  100. Trybalski, K.: Analiza właściwości dynamicznych procesów i układów technologicznych przeróbki surowców mineralnych. Rozprawy Monograficzne, No. 83. AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków (1999)Google Scholar
  101. Valopi, L.M.: Case study #3: a hazardous waste case study. Uncertainty Analysis in Ecological Risk Assessment. Proceeding of the Pellston Workshop on Uncertainty Analysis in Ecological Risk Assessment, 23–28 Aug 1995. In: Warren-Hicks, W., Moore, D.R.(eds.) A Special Publication of SETAC, SETAC Press, Chichester (1995)Google Scholar
  102. Vignon, B.W., Tolle, D.A., Corneby, B.W., Lotham, H.C., Harrison, C.I., Boguski, T.L., Hunt, R.G., Sellers, J.D.: Life–cycle assessment: inventory guidelines and principles, conducted by Battelle and Franclin Associates for EPA, Ltd. Office of research and development, EPA/600/R-92/245 pp. 1–20 (1993)Google Scholar
  103. Wajs, W., Bieda, B., Tadeusiewicz, R.: Linear programming and risk analysis methods for Municipal Solid Waste Decision Support System, Materiały konferencyjne 10th IFAC Symposium on Automation in Mining, Mineral and metal processing, 4–6/09/2001 Tokyo, Japonia pp. 135–140 (2001)Google Scholar
  104. Wajs, W., Bieda, B., Tadeusiewicz, R.: Most informative scenarios and risk analysis for Niepołomice municipal solid waste. Conference materials, INFOCORMS, 18–21/06/2000, Seul, South Korea (2000)Google Scholar
  105. Wajs, W., Bieda, B., Tadeusiewicz, R.: Project cost analysis for Niepolomice municipal solid waste using the Monte Carlo simulation. In: Brebbia, C.A. (ed.) Risk Analysis II, pp. 225–234. WIT Press, Southampton/Boston (2000b)Google Scholar
  106. Weidema, B.: SPOLD ’99 format-an electronic data format for exchange of LCI data (1999.06.24), SPOLD. http://www.spold.org (2010). Accessed 24 Feb 2010
  107. Wniosek o wydanie pozwolenia zintegrowanego dla Instalacji energetycznego spalania paliw (Siłowni) Mittal Steel Poland S.A. Oddział w Krakowie – Streszczenie (w języku niespecjalistycznym), Mazur M., Gruszczyński S., Bergier T., Bogacki M., Grzesik K., Oleniacz R., Szczygłowski P., Wszołek T., Wszołek W., Ciesielka W., Litwa P., Kłaczyński M., Kraków (2006)Google Scholar
  108. Woodward, D.G.: Use of sensitivity analysis in build own operate transfer project valuation. Int. J. Proj. Manage. 13, 239–246 (1995)CrossRefGoogle Scholar
  109. Zdanowicz, R.: Modelowanie i symulacja procesów wytwarzania. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice (2002)Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012

Authors and Affiliations

  1. 1.Faculty of ManagementAGH University of Science and TechnologyKrakówPoland

Personalised recommendations