The most commonly used approach is

The most commonly used approach is a Monte Carlo simulation to include key uncertainties in inputs parameters to the LCA model. I think this method can be extended to decision-support frameworks as well. For example, if you used an optimization model and one of your objectives or constraints was an environmental life cycle metric, you could still incorporate these uncertainties to identify robust 'optimal' solutions wherever possible. i.e. solutions that work across all or most of the scenarios that characterize uncertainty in the LCA 'space'

Kết quả (Việt) 1:

Là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng là một mô phỏng Monte Carlo để bao gồm chính sự không chắc chắn trong tham số đầu vào để mô hình LCA. Tôi nghĩ rằng phương pháp này có thể được mở rộng để hỗ trợ quyết định khung là tốt. Ví dụ, nếu bạn đã sử dụng một mô hình tối ưu hóa và một trong ràng buộc hoặc mục tiêu của bạn là một số liệu môi trường chu kỳ cuộc sống, bạn vẫn có thể kết hợp những sự không chắc chắn để xác định các giải pháp 'tối ưu' mạnh mẽ bất cứ nơi nào có thể. tức là các giải pháp làm việc trên tất cả hoặc hầu hết các tình huống đặc trưng không chắc chắn trong LCA 'space'

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp thường được sử dụng nhất là một mô phỏng Monte Carlo để bao gồm bất ổn chính trong các thông số đầu vào cho mô hình LCA. Tôi nghĩ rằng phương pháp này có thể được mở rộng đến các khuôn khổ hỗ trợ quyết định là tốt. Ví dụ, nếu bạn sử dụng một mô hình tối ưu và một trong những mục tiêu hoặc khó khăn của bạn là một chu kỳ cuộc sống số liệu về môi trường, bạn có thể vẫn kết hợp những bất trắc để xác định các giải pháp mạnh mẽ 'tối ưu' bất cứ nơi nào có thể. giải pháp tức là làm việc trên tất cả hoặc hầu hết các kịch bản đặc trưng cho sự không chắc chắn trong 'không gian' LCA