Biomasse richtig einzusetzen, ist ein äußerst komplexes Unterfangen. Wie stiften die pflanzlichen, tierischen oder mikrobiellen Produkte den größten gesellschaftlichen Nutzen? Dies nicht nur heute sondern auch in Zukunft. In Form von Baustoffen wie Holz, Hanf oder Flachs? Oder ist ein Einsatz in der Energieerzeugung im Strom- und Wärmemarkt oder als Treibstoff für Autos sinnvoller? Die Lebensmittelproduktion darf nicht außer Acht gelassen werden. Dabei schwingt zudem immer die Frage mit, welche wertvollen Anbauflächen im Zuge dessen gebraucht werden. Zielkonflikte zwischen den verschiedenen Anwendungen sind vorprogrammiert - auch wenn die Herstellung von Lebensmitteln Vorrang hat.

Selbst innerhalb der energetischen Biomassenutzung gibt es Zielkonflikte, denn Strom-, Wärme- oder Kraftstoffgewinnung können konkurrieren. Hier setzt BENSIM, das BioENergy SImulation Model an. Es wurde am Department Bioenergie am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung UFZ entwickelt, um eine Entscheidungsgrundlage für Politik und Wirtschaft zu bieten und eine möglichst „optimale Biomassenutzung“ zu erlauben. Es müssen beispielsweise Konkurrenzen zwischen der Lebensmittelproduktion, den Passfähigkeiten1 im Stromsystem und künftigen Entwicklungen wie der Elektromobilität berücksichtigt werden. Besonders die Energieerzeugung aus Biomasse wird durch viele Einflussfaktoren bestimmt, die gegeneinander wirken können. Beispielsweise können so genannte technologische Lerneffekte die Fixkosten einer Technologie reduzieren. Gleichzeitig können die Kosten der eingesetzten Biomasse durch eine steigende Nachfrage in Zukunft sehr stark anziehen. Alle diese Faktoren bieten Unsicherheiten in Bezug darauf, wie eine optimale Entwicklung aussehen sollte. Mit der Länge des Betrachtungshorizonts nehmen die Unsicherheiten immer weiter zu. Was letztlich unter dem Begriff „optimale Biomassenutzung“ zu verstehen sein könnte, ist von vielen Faktoren und Treibern abhängig. Die wichtigsten Faktoren sind:
– Treibhausgasemissionen,
– die Kosten entlang der Wertschöpfungskette
– Flächennutzung/Flächenverbrauch und
– die gesellschaftliche Akzeptanz der Optionen sowie deren unterschiedliche Auswirkungen.

Alle diese Faktoren müssen berücksichtigt werden. Sie lassen sich jedoch nur schwer gegenüberstellen und vergleichen. Auf welcher Basis lassen sich für Politik und Wirtschaft dennoch verantwortliche Entscheidungen zur Förderpolitik und zu Investitionen treffen? Die Herausforderungen sind groß. Im Rahmen der Energiewende müssen Lösungen für Regelenergie im Stromsystem bereit stehen, um die natürliche Schwankungen der Wind- und Solarstrom abfangen zu können. Alternative Energieträger müssen in den verschiedenen Verkehrssektoren und für eine Wärmeversorgung genau zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen. In dem ganzen Prozess spielt die Wissenschaft eine zentrale Rolle. Sie muss von Politik und Wirtschaft unabhängig bleiben, ist trotzdem aber oft von der jeweiligen Förderpolitik und der Zugänglichkeit zu Daten abhängig. Größtmögliche Transparenz von Daten und Modellen ist gerade bei vielfältigen und konkurrierenden wirtschaftlichen Interessenslagen essentiell. Die Überprüfbarkeit der Ergebnisse ist zwingend nötig, um Fehlentscheidungen möglichst auszuschließen.

Was betrachtet das Simulationsmodell für Biomassekonkurrenzen des UFZ?

BENSIM ist ein Simulationsmodell, das entweder den kostengünstigsten Technologiemix – oder alternativ – den Mix mit den geringsten Treibhausgas-Minderungskosten unter bestimmten Szenarien sucht. Datenbasis für die Modellierung sind Investitions- und Betriebskosten sowie Kosten der Input-Output-Variablen für die betrachteten Optionen, z.B. Rohstoffe, Strom/Wärme, nutzbare Nebenprodukte und Treibhausgas-Emissionen. Die Datengrundlage ist einer intensiven Überprüfung und Literaturrecherche unterzogen worden, um möglichst verlässliche Daten zu gewährleisten und damit eine sichere Rechengrundlage zu haben. Die Technologieoptionen sollen insgesamt eine über Szenarien vorgegebene Nachfrage erfüllen. Anhand des Modells wird zudem untersucht, wie sensibel die Ergebnisse auf Parametervariationen sind. Bisher wurde BENSIM auf die Biokraftstoff- und Strom/Wärme-Märkte angewendet (Meilensteine 2030). Das Modell wird kontinuierlich erweitert, um die Komplexitäten der Biomassenutzung besser abzubilden.

Gasförmige Kraftstoffe möglicherweise am effizientesten

Die Forschungsergebnisse von BENSIM zeigen, dass die künftige Rolle der so genannten „zweiten Generation Kraftstoffe“ bisher in der Forschung überschätzt worden ist. Dabei handelt es sich um Kraftstoffe, die auf Basis von holzartiger Biomasse (Lignocellulose) hergestellt werden und für die fast die gesamte Pflanze verwertet werden kann. Denn insbesondere die Investitions- wie auch die Rohstoffkosten dieser Kraftstoffe sind systematisch zu niedrig veranschlagt worden. Gasförmige Kraftstoffe hingegen weisen im Vergleich zu flüssigen Kraftstoffen in der Regel höhere Wirkungsgrade auf, und haben dadurch große Vorteile gegenüber flüssigen Kraftstoffen. Dies ist von zentraler Bedeutung, denn es müssen dadurch weniger Biomasse und Agrarflächen eingesetzt werden und die Kosten fallen deutlich geringer. Da auch die Ökobilanzen besser sind, ergeben sich deutlich geringere Treibhausgas-Minderungskosten. Die künftige Bedeutung von möglichst effizienten Kraftstoffpfaden erwies sich als sehr wichtig, hatte aber bisher eine eher untergeordnete Rolle in der Forschung gespielt. Hier können sowohl Biomethan aus Maissilage als auch Bioethanol aus Zuckerrübe aus der einheimischen Produktion einen Beitrag leisten, während im Kraftstoffsektor holzartige Biomasse eher gasförmig genutzt werden sollte.

Eine weitere wichtige Schlussfolgerung, die aus den Forschungsergebnissen gezogen werden kann: So lange keine anderen erneuerbaren Lösungen wie beispielsweise Elektroautos den Landverkehr abdecken, sollte dieser Vorrang gegenüber dem Biomasseeinsatz im Flugverkehr haben. Und hier können gasförmige Kraftstoffe eingesetzt werden, die viel effizienter sind. Längerfristig jedoch werden Biokraftstoffe für den Flugverkehr eine wichtige Rolle spielen. Dies gilt jedoch nur, so lange in diesem Sektor keine anderen Alternativen vorhanden sind.

Forschungssteckbrief BENSIM:

Zurzeit wird BENSIM weiterentwickelt, um die Komplexitäten der verschiedenen Wärmemärkte zu analysieren. Künftig sollen auch weitere Sektoren der Bioökonomie modelliert werden, wobei zusätzlich zu Energie auch erneuerbare Chemikalien und Materialien in Betracht genommen werden. Das Ziel ist, künftig immer größere Fragestellungen analysieren zu können, die alle relevanten Sektoren ergreifen.

1 Passfähigkeit: Notwendigkeit mit Hilfe von Biomasse Fluktuationen im Stromsystem auszugleichen.

Referenzen

  Millinger, M. & Thrän, D. (2016). Biomass price developments inhibit biofuel investments and research in Germany: the crucial future role of high yields. Journal of Cleaner Production, 172, 1654-1663. doi:10.1016/j.jclepro.2016.11.175

  Thrän, D., Arendt, O., Banse, M., Braun, J., Fritsche, U., Gärtner, S., ... Wolf, V. (2017). Strategy elements for a sustainable bioenergy policy based on scenarios and systems modeling demonstrated on the example of Germany. Chemical Engineering & Technology, 40(2), 211-226. doi:10.1002/ceat.201600259

  Thrän, D., Arendt, O., Ponitka, J., Braun, J., Millinger, M., Wolf, V., ... Baur, F. (2015). Meilensteine 2030: Elemente für die Entwicklung einer tragfähigen und nachhaltigen Bioenergiestrategie (Endbericht zu FKZ 03KB065, FKZ 03MAP230, Schriftenreihe des Förderprogramms „Energetische Biomassenutzung“, Bd. 18). Leipzig: Deutsches BiomasseForschungszentrum (DBFZ).

  Thrän, D., Schaldach, R., Millinger, M., Wolf, V., Arendt, O., Ponitka, J., Gärtner, S., Rettenmaier, N., Hennenberg, K. & Schüngel, J. (2016). The MILESTONES modeling framework: An integrated analysis of national bioenergy strategies and their global environmental impacts. Environmental Modelling & Software, 86, 14-29. doi:10.1016/j.envsoft.2016.09.005

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