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Abstract
Where Have All the Panels Gone? –
Improving the Data Availability for Circular Economy
Using the Example of PV Panels
Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner and Vera Susanne Rotter
The collection, exchange and publication of comparable, harmonized data for primary
raw materials has long been proven to be an instrument to prevent raw materials risks.
An extension to secondary raw materials from anthropogenic stocks is consequential
due the need for environmental protection as well as the classification of raw materials
as critical. The Urban Mine Platform (UMP) developed in the H2020 project Prospecting
Secondary raw materials in the Urban mine and Mining wastes (ProSUM) provides the
basic structure and methodology for collecting and harmonizing data for secondary
raw materials (SRM). This inventory allows to significantly improve the knowledge
and understanding of anthropogenic material flows and its use as a tool for sustainable
resource management. However, available data is partly not of sufficient quality, spatial
coverage, etc. Based on the results of the ProSUM project the project Optimising quality
of information in RAw MAterials data collection across Europe (ORAMA) aimed at
Metalle und Elektronikschrott
analysing and assessing data collection methods as well as data availability and quality
for SRM and set – among others – a focus on photovoltaic (PV) panels.
Since PV panels are one of the main technologies for decarbonising future energy supply
systems, amounts put on the market (POM) are expected to increase. Consequently, PV
panels will become a significant share of total (waste) electrical and electronic equipment
((W)EEE) in many countries. But it is not only the quantity that is relevant, it is also
the materials they contain that are of interest, especially metals like silver, indium, and
gallium, which have the potential to be extracted as SRM.
Currently, there is no reliable data available concerning stocks and flows of PV panels.
Data on composition and lifetime are only available from a few sources and it is not
harmonised. Further, the change of composition and power-to-weight-ratio over time
is not sufficiently reported and considered.
Recommendations regarding PV panels developed within the ORAMA project deal with
the following three main issues:
1) Improve existing waste, energy and production and trade statistics in order to obtain
data solely for PV panels (mandatory reporting under WEEE Directive, new HS-/
PRODCOM-Codes, etc.).
2) Activate data collection by producers / PROs, researchers and treatment and recycling
facilities in order to produce harmonised data. Therefore, four tools were developed
(usage of UNU key classification, data collection protocol, sampling protocol, survey).
3) Improve collaboration with industry associations and encourage them to enhance
their regular industry reports by including the data needed for the purpose of stock
and flow analysis of PV panels (e.g. data on annual installed net maximum electrical
capacities per country and PV technologies, power-to-weight-ratios on annual basis
and differentiated by PV technology type, data on lifetime and especially on early
failures, more complete and harmonised data on composition considering changes
over time).
394
Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
Where have all the Panels gone? –
Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft
am Beispiel von PV-Modulen
Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner und Vera Susanne Rotter
1. Warum brauchen wir bessere Stoffstromdaten für PV-Module?...........396
2. Methodische Herangehensweise................................................................397
2.1. Das ProSUM-Datenmodel..........................................................................397
2.2. Vorgehen im ORAMA-Projekt...................................................................399
2.2.1. Analyse der Datenverfügbarkeit für PV-Module.....................................399
2.2.2. Entwicklung von Empfehlungen und Werkzeugen für Daten
zu PV-Modulen........................................................................................... 400
3. Ergebnisse: Datenverfügbarkeit, Praxis-Werkzeuge und
Metalle und Elektronikschrott
Empfehlungen für Daten zu den Stoffströmen von PV-Modulen.........401
3.1. Vorhandene Daten und Datenlücken........................................................401
3.2. Werkzeuge für die Verbesserung der verfügbaren Daten
für PV-Module.............................................................................................403
3.3. Weitere Empfehlungen zur Verbesserung der Daten für PV-Module.....407
4. Zusammenfassung und Schlussfolgerung................................................408
5. Quellen..........................................................................................................408
Die Erhebung und Bereitstellung von Daten für primäre Rohstofflager hat sich seit
langem als Instrument zur Wirtschaftsförderung und Absicherung von Rohstoffrisiken
bewährt. Da die Nutzung von Sekundärrohstoffen sowohl aus Umwelt- als auch aus
Lieferrisiko-Perspektive sinnvoll ist, ist es notwendig, analoge Daten auch für potentiell
gewinnbare Sekundärrohstoffe zu erheben und öffentlich zur Verfügung zu stellen
[17, 23, 24]. Diese Daten können sowohl für Entscheidungen von Wirtschaftsakteuren
als auch für informierte Politikstrategien genutzt werden.
Im Horizon-2020-geförderten Projekt Optimising quality of information in RAw
MAterials data collection across Europe (ORAMA) wurden in zwei Arbeitspaketen vertie-
fende Untersuchungen zu verfügbaren Daten für Elektroaltgeräte (waste electrical and
electronic equipment, WEEE), Altfahrzeuge (end-of-live vehicles, ELV), Altbatterien
(batteries, BATT) und Bergbauabfälle (mining waste, MINWASTE) durchgeführt. Dar-
auf aufbauend wurden Empfehlungen abgeleitet und Werkzeuge für die Aufnahme har-
monisierter Daten und damit für die Verbesserung der Datenverfügbarkeit entwickelt.
395
Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
Aufgrund der spärlichen Datenlage wurden innerhalb der Elektroaltgeräte Photovaltaik
(PV)-Module vertieft betrachtet. In diesem Artikel werden das methodische Vorgehen
und die wesentlichen Projektergebnisse für PV-Module zusammenfassend vorgestellt.
Eine detaillierte Beschreibung aller Untersuchungen findet sich in den ORAMA-
Projektberichten [13, 26, 27, 30, 31]. Eine Zusammenfassung inklusive Policy Briefs
findet sich im Final Report [28]. Diese Dokumente sowie die Aufnahme des gehaltenen
Webinars sind auf der ORAMA-Homepage (https://orama-h2020.eu/) abrufbar.
1. Warum brauchen wir bessere Stoffstromdaten für PV-Module?
Spätestens seit Verabschiedung des Kreislaufwirtschaftspakets der EU [3] hat Kreislauf-
wirtschaft hohe politische Bedeutung erlangt. Um effektive Politiken und Strategien
zur Kreislaufwirtschaft entwickeln zu können, bedarf es aber zunächst einer soliden
Datenbasis zu den Stoffströmen von Produkten – von der Produktion, über die Nut-
zung bis hin zur Entsorgung [1, 2, 20, 25]. Derzeit verfügbare Statistiken, Datenbanken
und in Projekten erhobene Daten geben nur ein unvollständiges Bild darüber, welche
Stoffe und Materialien in welchen Mengen in genutzten Produkten bzw. genutzter
Infrastruktur stecken, wann diese zu Abfall werden und somit potentiell zurück-
Metalle und Elektronikschrott
gewonnen und als Sekundärrohstoff (secondary raw materials, SRM) dem Markt zur
Verfügung gestellt werden können.
Die Nutzung von PV-Modulen hat seit den 1980er Jahren stetig zugenommen [6].
Aufgrund des Ziels der Dekarbonisierung der Energieversorgung zur Verringerung
von Treibhausgasen wird die Menge installierter PV-Module in den nächsten Jahren
und Jahrzehnten weiter stetig steigen. Folglich werden PV-Module in vielen Ländern
einen bedeutenden Massenanteil an den gesamten Elektro- und Elektronikgeräten
ausmachen. Mit einer gewissen Zeitverzögerung ist dann auch im Abfallstrom mit
deutlich steigenden Mengen an Alt-PV-Modulen zu rechnen, die den Abfallstrom
Elektro- und Elektronikaltgeräte dominieren werden.
Aufgrund der für die Herstellung benötigten Rohstoffe bedeutet die Nutzung von PV-
Modulen jedoch auch eine Belastung der Umwelt durch die Gewinnung, Produktion
und Entsorgung. An ihrem Lebensende sollten die PV-Module hochwertig recycelt
werden, um hochwertige Sekundärrohstoffe zu gewinnen, die dann Primärrohstoffe
(primary raw materials, PRM) ersetzen und dadurch Umweltbelastungen verringern. Je
nach Modulart enthalten PV-Module eine Reihe von Stoffen und Materialien – von Glas,
Kunststoffen, Aluminium, Kupfer und Silber über verschiedene Halbleitermaterialien,
die Silizium, Indium, Gallium und Tellur enthalten, bis hin zu gefährlichen Metallen
wie Blei und Cadmium. Um prognostizieren zu können, wann welche Modularten mit
welcher materiellen Zusammensetzung zur Entsorgung anfallen, ist ein detailliertes
Wissen über in Verkehr gebrachte Mengen, Lebensdauern und Materialzusammen-
setzungen sowie der Verbindungstechniken notwendig. Auf diesen Informationen
aufbauend können Indikatoren und Ziele für eine nachhaltige Stoffstromlenkung
abgeleitet werden sowie unternehmerische und politische Strategieentwicklungen und
Entscheidungsfindungen stattfinden [20]. So können Anforderungen an Sammlung
396
Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
und Entsorgung formuliert und rechtzeitig notwendige Kapazitäten für hochwertiges
Recycling aufgebaut werden. Ein solides Verständnis der anthropogenen Stoffströme
erhöht letztlich die Effektivität politischer und unternehmerischer Strategien [8].
Die im Projekt Prospecting Secondary raw materials in the Urban mine and Mining wastes
(ProSUM) entwickelte Urban Mine Platform (http://www.urbanmineplatform.eu/homepage)
ist die erste europäische Plattform, die Daten zu Stoffströmen ausgewählter Abfall-
ströme zusammenführt. Dafür wurden alle verfügbaren Daten und Informationen
zu in Verkehr gebrachten Mengen, anthropogenen Lagern (genutzter und nicht ge-
nutzter Bestand) und Abfallaufkommen von WEEE, ELV, BATT und MINWASTE in
harmonisierter Form überführt [10, 12, 16, 17]. Außerdem wurden Protokolle und
Methoden zur Aktualisierung / Fortschreibung des Datenbestandes bereitgestellt
[10, 12, 16, 17]. Die Granularität und Uneinheitlichkeit der Daten sowohl für Produkte
als auch Stoffströme schränken die Funktionalität derzeit aber zum Teil noch erheb-
lich ein [17]. Dies ist unter anderem für PV-Module der Fall [13, 26]. Aufbauend auf
den Erkenntnissen des ProSUM-Projektes war Ziel in ORAMA, vertiefte Analysen
vorhandener Datenerfassungssysteme und -wege durchzuführen und hierauf aufbau-
end Empfehlungen für eine verbesserte Datenerhebung – die den Anforderungen der
Modellierung der Urban Mine gerecht wird – zu entwickeln [28].
Metalle und Elektronikschrott
2. Methodische Herangehensweise
Bevor erläutert wird, welche Arbeiten zu PV-Modulen im ORAMA-Projekt durchge-
führt wurden, wird das methodische Vorgehen des ProSUM-Projektes vorgestellt, auf
dessen Ergebnisse die Untersuchungen von ORAMA aufbauen.
2.1. Das ProSUM-Datenmodel
Das Datenmodell (unified data model), das in ProSUM entwickelt wurde und die Basis
der Urban Mine Platform (UMP) bildet, besteht aus einer Verknüpfung von Datensätzen
zu Massenflüssen, Produktzusammensetzungen und Lebensdauern von Produkten [16].
Um existierende Daten zu Produktzusammensetzungen zu harmonisieren, wurde ein
vierstufiges Klassifizierungssystem entwickelt. Die vier Ebenen sind die Beschreibung
des Produktes, der Komponenten, der Materialien und der chemischen Elemente. Dem
liegt die Überlegung zugrunde, dass jedes Produkt als ein Satz von verschiedenen
Komponenten beschrieben werden kann, jede Komponente als ein Satz verschiedener
Materialien, und jedes Material anhand seiner chemischen Zusammensetzung aus
Elementen. Für alle vier Ebenen wurden Code-Listen entwickelt, um die jeweiligen
Ebenen harmonisiert sowie eindeutig zu beschreiben. Im Idealfall liegen detaillierte
Informationen auf allen Ebenen vor, so dass dann auch Zuordnungen zwischen den
Ebenen gemacht werden können, das heißt z.B. welche Masse eines bestimmten Ele-
mentes im gesamten Produkt oder in einer spezifischen Komponente zu finden ist.
Aber es ist beispielsweise auch möglich, dass die Zusammensetzung eines Produktes
nur auf Elementebene vorhanden ist.
397Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
Den Produkten können dann Stoffströme, also z.B. in Verkehr gebrachten Mengen
oder Abfallmengen, zugeordnet werden. Hieraus kann dann z.B. berechnet werden,
welche Masse eines bestimmten Materials oder chemischen Elements in einem Land
in einem bestimmten Jahr in Verkehr gebracht wurde.
Bild 1 zeigt schematisch den hierarchischen
Produkt-/ Abfallstrom (f = flow)
Zusammenhang von Produkt- /Abfall-
Produkt (p = product) strom und den vier Ebenen zur Produkt-
Komponente (c = component) beschreibung.
Material (m = material)
So wurde beispielsweise für Elektro- und
Element (e = element)
Elektronikgeräte auf der Produktebene
die Klassifizierung in die 54 sogenannten
UNU-keys (United Nations University
keys) genutzt [18]. Diese werden weiter
Bild 1: Schematische Darstellung des hie- in 196 sub-keys und 897 sub-sub-keys
rarchischen Zusammenhangs der differenziert. Damit können alle gängigen
Ebenen Produkt- / Abfallstrom und
Elektro- und Elektronikgeräte auf der
Metalle und Elektronikschrott
Produktbeschreibung des ProSUM
Unified Data Models [16] Produkt-Ebene beschrieben werden.
Die möglichen Spezifizierungen für die Ebenen c (Komponente) und m (Material) wur-
den in Code-Listen mit je zwei Hierarchieebenen zusammengetragen. Komponenten-
bezeichnungen wurden aus Datenbanken, wissenschaftlichen Studien, Hersteller-
angaben und eigenen Demontageversuchen zusammengetragen und enthalten knapp
100 Einträge für component group und etwa 300 detailliertere component-Einträge. Die
Einteilung der Materialien enthält etwa 40 material type- und 450 material-Einträge [12].
Aus den zahlreichen recherchierten Daten, die in das ProSUM-Datenmodell übertra-
gen wurden [12], lassen sich nach einem Prozess der Datenqualitätsprüfung und einer
Datenkonsolidierung generische Zusammensetzungen für Produkte – im Idealfall mit
spezifiziertem Produktionsjahr – erstellen.
Die erstellten, harmonisierten Produktbeschreibungen wiederum lassen sich mit Daten
zu den Produktströmen verknüpften. So sind z.B. die 54 UNU-keys kompatibel zu
den Kategorien der Elektro- und Elektronikaltgeräterichtlinie 2012/19/EU sowie den
Einträgen der Produktions- und Handelsstatistiken (PRODCOM-Codes, HS-Codes).
In Verknüpfung mit Lebensdauerkurven unter Annahme von Weibullverteilungen
kann so auf Basis von Daten zu in Verkehr gebrachten Mengen beispielsweise errechnet
werden, welche Mengen welcher Produkte in einem bestimmten Jahr ins Lager gehen
und wann sie als Abfall anfallen werden. Das entwickelte Datenmodell macht es also
möglich, die Urbane Mine auf jeder der Ebenen (Bild 1) quantitativ darzustellen.
Das entwickelte Sekundärrohstoffinventar – die Urban Mine Platform – ist seit Januar
2018 online. Zielgerichtete Abfragen nach den Kriterien f, p, c, m, e (Bild 1) sind möglich,
soweit die Datenmenge bzw. -qualität als ausreichend betrachtet wurde.
398Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
2.2. Vorgehen im ORAMA-Projekt
Basierend auf den Erkenntnissen des ProSUM-Projektes wurden in ORAMA vertiefte
Analysen vorhandener Datenerfassungssysteme und -wege sowie von Daten selbst
durchgeführt. Hierauf aufbauend wurden Empfehlungen für die Verbesserung von
Datenerhebungen erarbeitet sowie Praxis-Werkzeuge entwickelt, die von betroffenen
Anwenderinnen und Anwendern (zuständige Behörden, wissenschaftliche Institutionen,
Hersteller, Behandlungsanlagen für Abfälle etc.) genutzt werden können.
2.2.1. Analyse der Datenverfügbarkeit für PV-Module
Zunächst wurden verfügbare Berichte, wissenschaftliche Literatur, Statistiken und
Modellierungstools mit Blick auf Daten zu Stoffströmen (in Verkehr gebrachte Mengen
(iVgM), potentielle Abfallmengen (waste generated), gesammelte sowie behandelte
Abfallmengen), Lebensdauern und stofflichen Zusammensetzungen von PV-Modulen
analysiert und hinsichtlich der Datenverfügbarkeit und -qualität bewertet (Auswertung
von 35 Quellen) [13].
Aufbauend auf dieser ersten Analyse und Bewertung fand eine vertiefende Betrach-
tung im Rahmen einer Fallstudie statt [26]. Diese hatte weiterhin die verschiedenen
Metalle und Elektronikschrott
Stufen des Lebenszyklus von PV-Modulen im Blick und untersuchte insbesondere die
folgenden Fragestellungen:
• Führen Daten zur iVgM, die aus den Daten der Energiestatistik generiert wurden,
zu denselben Ergebnissen wie die Daten, die im Rahmen der WEEE-Richtlinie
erhoben werden?
• Können die iVgM-Daten entsprechend der verschiedenen PV-Technologien auf
nationaler Ebene differenziert werden und wie ändern sich die Anteile der ver-
schiedenen PV-Technologien im Laufe der Zeit? Sollte dies bei der Modellierung
der UMP berücksichtigt werden?
• Ist eine Unterscheidung nach PV-Technologien für die Konvertierung von Daten
zur installierten Leistung in Daten in Tonnen (power-to-weight-ratio) möglich und
notwendig?
• Was wäre der ideale Fall für eine Klassifizierung der Zusammensetzung von PV-
Modulen? Sollte der UNU-Schlüssel 0002 für PV-Paneele überarbeitet / spezifiziert
werden?
• Gibt es best cases bezüglich der Angabe der stofflichen Zusammensetzung von PV-
Modulen?
• Sollten Änderungen in der stofflichen Zusammensetzung über die Zeit bei der
Modellierung in der UMP berücksichtigt werden?
• Liegen die bisher im Rahmen der WEEE-Richtlinie erhobenen Ergebnisse für Elek-
tro- und Elektronikaltgeräte in der gleichen Größenordnung wie Ergebnisse aus
Modellierungen hierzu?
• Was ist die beste Methode, um die Lebensdauer von PV-Panels darzustellen? Gibt
es Hinweise darauf, dass sich die Lebensdauer im Laufe der Zeit ändert oder für
die verschiedenen PV-Technologien unterschiedlich ist?
399Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
Einen grafischen Überblick der über den Lebensweg von PV-Modulen betrachteten
Aspekte gibt Bild 2. Hierin ist auch erkennbar, welche Aspekte nicht betrachtet wur-
den (rotes x). Dies betrifft insbesondere die Frage des Exports von gebrauchten PV-
Modulen, den Verbleib von Abfall-PV-Modulen, die nicht gesetzeskonform erfasst
wurden, sowie die Behandlung und das Recycling im Anschluss an die Erfassung von
Abfall-PV-Modulen.
„power-to-
weight“ bester
Produktions- und
Umwand- verfügbarer Fall
Handelsstatistiken –
lungsfaktor
[t/MWp] a, tt idealer Fall
Energiestatistiken WEEE-Statistik
iVgM a, tt iVgM a, tt stoffliche Zusammensetzung a, tt
[MWp] [t] [mg/kg]
Export für die Wiederverwendung
Lager tt Lager tt, comp
[MWp] [t] illegale, nicht im Monitoring erfasste Abfallströme
Lebensdauer-
kurven
WEEE-Statistik Abfall gesammelt tt, comp Abfall erzeugt tt, comp
Metalle und Elektronikschrott
[t] [t]
bester
verfügbarer Fall
Abfall behandelt tt, comp Abfall behandelt tt, comp –
[t] [t] idealer Fall2
Die tiefgestellten Ergänzungen bedeuten:
a = Differenzierung über den Zeitverlauf | tt = Differenzierung nach PV-Technologietyp
comp = Differenzierung der stofflichen Zusammensetzung
Die Einheiten bedeuten:
MWp = installierte Leistung in Mega-Wattpeak | t = Tonnen | mg/kg = Milligramm je Kilogramm
Die mit einem roten x gekennzeichneten Aspekte wurden nicht betrachtet.
Bild 2: Grafische Darstellung des Untersuchungsumfangs der im ORAMA-Projekt durchge-
führten Fallstudie zu PV-Modulen [26]
2.2.2. Entwicklung von Empfehlungen und Werkzeugen für Daten zu PV-Modulen
Die Ergebnisse der Literaturanalyse und der Fallstudie bildeten die Basis für die Ent-
wicklung von Empfehlungen und Praxis-Werkzeugen (Tools). Dabei war es Ziel, die
verschiedenen Stufen des Lebenszyklus sowie verschiedene Akteure wie europäische
und nationale Behörden, Hersteller, Abfallbehandler und Wissenschaftler zu adressie-
ren und ihnen Empfehlungen und Anleitungen an die Hand zu geben, um in Zukunft
Daten zur Verfügung stellen zu können, die harmonisiert sind und für detaillierte
Stoffstrommodellierungen genutzt werden können.
Die Ergebnisse der Fallstudie wurden im Rahmen eines öffentlichen ORAMA-Work-
shops am 13. Juni 2019 beim Joint Research Center (JRC) in Ispra sowie in einem öf-
fentlichen Webinar am 17. Oktober 2019 vorgestellt. Zusätzlich fanden Gespräche und
Interviews (siehe Werkzeug 4) mit Akteuren statt. Rückmeldungen von Akteuren im
400Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
Rahmen des Workshops, des Webinars sowie auf Basis von Gesprächen und Interviews
gingen in einer letzten Überarbeitung in die Weiterentwicklung der Empfehlungen
und Praxis-Werkzeuge ein.
3. Ergebnisse: Datenverfügbarkeit, Praxis-Werkzeuge und
Empfehlungen für Daten zu den Stoffströmen von PV-Modulen
Im Folgenden werden, aufbauend auf den Ergebnissen der Analyse vorhandener Daten
und Datenerhebungswege, die entwickelten Praxis-Werkzeuge und Empfehlungen an
offizielle und privatwirtschaftliche Statistiken vorgestellt.
3.1. Vorhandene Daten und Datenlücken
Da die Berichterstattung nach der WEEE-Richtlinie noch neu und – als separate Zahlen
für PV-Module – freiwillig ist [5], sind hieraus keine vollständigen Daten zu in Verkehr
gebrachten, gesammelten und behandelten Mengen entnehmbar. Daten aus Produk-
tions- und Handelsstatistiken können nicht genutzt werden, da die entsprechenden
Codes (HS, PRODCOM) auch andere Produkte bzw. PV-Modul-Teile enthalten. Um
Metalle und Elektronikschrott
die Menge an in Verkehr gebrachten PV-Modulen bestimmen zu können, können
Daten aus Energiestatistiken (jährlich installierte Kapazitäten, kumulierte Kapazitäten)
genutzt werden. Jedoch müssen diese mittels eines Faktors, der sogenannten power-to-
weight-ratio (t/MWp) in die Einheit Tonnen umgerechnet werden. Der Vergleich dieser
umgerechneten Daten mit den wenigen aus der WEEE-Statistik vorhandenen Daten
zeigt aber, dass die Umrechnung eine gute Näherung darstellt. Jedoch enthält keine der
analysierten Quellen eine Unterscheidung der in Verkehr gebrachten Mengen nach
PV-Modultechnologie. Dies ist nur über weltweite Durchschnittsangaben ermittelbar,
für die aber auch kein Zeitverlauf existiert.
Für die stoffliche Zusammensetzung existieren nur wenige vollständige Datensätze,
wobei im Allgemeinen nicht dokumentiert ist, wie die Daten gewonnen wurden
(Informationen des Herstellers oder Abfallanalyse, Probenahme / Probenvorberei-
tung / Probenanalyseverfahren usw.). Die verfügbaren Daten stammen dabei nicht aus
offiziellen Statistiken, sondern aus wissenschaftlicher Literatur, Forschungsberichten
und Veröffentlichungen von Industrieorganisationen. Die Daten sind nicht harmoni-
siert und bezüglich der Änderungen der stofflichen Zusammensetzung über die Zeit
existieren nur für einzelne Materialien / Stoffe Verläufe über die Zeit. Dies betrifft z.B.
Silber in siliziumbasierten Modulen. Hier sind über die Zeit deutliche Abnahmen der
eingesetzten Mengen ersichtlich [15, 19].
Für die Angabe der Lebensdauer von PV-Modulen werden in der Regel Weibull-Ver-
teilungen genutzt [21, 29]. Jedoch ist in der Regel nicht angegeben, wie diese Lebens-
dauerkurven ermittelt wurden. Auch sind kaum Informationen zu Ausfällen zu Beginn
der Nutzungsdauer (Transport, Aufbauschäden, etc.) verfügbar. Da es diese aber gibt,
postuliert ein Autor die Nutzung einer sogenannten Bathtub-Verteilung anstelle von
Weibull [19]. Trotz Daten aus verschiedenen Publikationen kann nur von einer insgesamt
mittleren Qualität der Angaben zur Lebensdauer von PV-Modulen ausgegangen werden.
401Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
In Studien, die den zukünftig zu erwartenden Abfallanfall (Waste generated) von PV-
Modulen modellieren, werden teilweise verschiedene Verteilungen der Lebensdauer-
kurven angenommen. So können unterschiedliche mögliche Realitäten abgebildet
werden. Werden die Ergebnisse dieser Modellierungen (orangene und grüne Balken
in Bild 3) mit den bisher im Rahmen der WEEE-Richtlinie gemeldeten Mengen für
erfasste Altmodule (graue Balken in Bild 3) verglichen, zeigt sich, dass die tatsächlich
erfassten Mengen deutlich geringer sind als die vorhergesagten Mengen.
Abfallmenge PV-Module,
t
6.500
19.342
19.341 70.000
5.500
4.500
3.500
Metalle und Elektronikschrott
2.500
1.500
500
n
i
k
nd
nd
n
ch
rn
e
ei
en
h
he
ar
nd
ie
ie
ic
ak
pe
ei
ni
la
la
re
lg
ec
an
em
rla
kr
ow
ch
en
an
Zy
er
Be
ch
Sp
an
än
de
ts
ch
rit
st
Sl
Ts
eu
Fr
Ö
D
ie
rie
ßb
N
D
G
ro
G
theoretisch erzeugte Abfallmenge, in Verkehr
gebrachte Mengen aus Energiestatistiken „WEEE generated“ berechnet
theoretisch erzeugte Abfallmenge, in Verkehr mit dem WEEE generation tool
gebrachte Mengen aus Industriestatistiken der EU KOM (Daten für 2015
und 2016 entsprechend der ge-
theoretisch erzeugte Abfallmenge, in Verkehr
nannten Quellen hinzugefügt)
gebrachte Mengen aus WEEE-Statistik
theoretisch erzeugte Abfallmenge,
„regular loss“ Szenario „WEEE generated“
theoretisch erzeugte Abfallmenge, gemäß IRENA / IEA-PVPS
„early loss“ Szenario
gesammelte Menge entsprechend offizielle WEEE-
Eurostoat, WEEE-Statistik Berichterstattung
Bild 3: Vergleich von modellierten und tatsächlich gemeldeten Abfallmengen von PV-Modulen
in 2016 [4, 7, 29]
Auf Basis der vorliegenden Daten kann nicht ermittelt werden, ob die modellierten
Mengen (waste generated) eine Überschätzung darstellen, oder ob die Datenerhebung
zu den berichteten Mengen (waste collected) unvollständig ist. In der Praxis können
402Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
hier verschiedene Gründe vorliegen: Die Lebensdauer von PV-Modulen könnte län-
ger sein als angenommen, so dass erst später mit dem Anfall von Modulen als Abfall
zu rechnen ist. Möglich ist aber auch, dass es einen Weiterverkauf von gebrauchten
Modulen in andere Länder gibt. Hierüber gibt es jedoch keine Datenerfassung. Ein
weiterer Grund könnte sein, dass Altmodule zwar als Abfall anfallen, aber von Dein-
stallationsfirmen z.B. an Schrotthändler oder Schrottplätze gegeben werden, die nicht
gemäß der WEEE-Richtlinie über die von ihnen angenommen und behandelten Men-
gen berichten. Sowohl die Möglichkeiten des Exports gebrauchter Module als auch der
Behandlung durch in der WEEE-Berichterstattung nicht erfasste Betrieben wurde von
Praktikern in Interviews als möglich bestätigt.
Eine detaillierte Bewertung und Beschreibung existierender Daten findet sich in den
Berichten D 2.2 und D 2.3 des ORAMA-Projektes [13, 26]. Im Bericht D 2.2 werden
die Daten entlang der Kriterien Vollständigkeit, Interoperabilität, interne Konsistenz,
Aktualität, räumliche Abdeckung, Transparenz der Datenerhebungsmethode und
Detaillierungsgrad bewertet.
Zusammenfassend ist festzustellen, dass einige Statistiken, wissenschaftliche Literatur
und Berichte Daten für die Stoffstrommodellierung von PV-Modulen enthalten. Be-
Metalle und Elektronikschrott
sonders bemerkenswert ist, dass es verschiedene, regelmäßig erscheinende Berichte
von Industrievereinigungen gibt, die einige gut nutzbare Daten enthalten. Jedoch
besteht zwischen den verschiedenen Quellen keine Konsistenz und es ist fragwürdig,
welche Daten miteinander kombinierbar sind. Weiterhin ist auffallend, dass sich
Forschungsprojekte, die Behandlungs- und Recyclingtechnologien für PV-Module
entwickeln, weder mit Datenerfassungsmethoden befassen noch umfassende Daten
z.B. zur stofflichen Zusammensetzung bereitstellen. Darüber hinaus befassen sich Pro-
jekte zur Abfallstatistik, wie z.B. der Eunomia-Bericht [11] nicht mit den besonderen
Herausforderungen von PV-Daten.
3.2. Werkzeuge für die Verbesserung der verfügbaren Daten für PV-Module
Zur Verbesserung der Datenerhebung und in der Folge der Daten selbst für die Stoff-
strommodellierung von PV-Modulen wurden vier Praxis-Werkzeuge entwickelt. Sie
zielen darauf ab, die Quantität und Qualität der Informationen und Daten zu erhöhen.
Die Werkzeuge sind:
1) Verwendung der Klassifizierung für UNU-Schlüssel 0002 PV-Module
Die im Rahmen des ProSUM-Projektes entwickelte Klassifizierung, die aufgrund we-
niger verfügbare Informationen recht grob war, wurde im Rahmen von ORAMA auf
Basis der durchgeführten Literaturanalyse überarbeitet. Diese Klassifikation ermöglicht
es nun, die verschiedenen Modultechnologien zu unterscheiden und z.B. auch auf-
kommende Modularten wie sogenannte Building-Integrated PV-Module (BIPV) oder
PV-Technologien der 3. Generation abzubilden. Die neu entwickelten UNU sub-keys
und sub-sub-keys sind aus Bild 4 ersichtlich.
403Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
0002 Photovoltaic Panels (without Balance of System)
EEE Sub-keys EEE Sub-sub-keys
Sub-key Description Sub-sub-key Description
000201 PV panels stand-alone 00020101 PV stand-alone Crystalline Silicon (c-Si)
00020102 PV stand-alone Cadmium Telluride (CdTe)
00020103 PV stand-alone Copper-Indium-Sulphur/-Selenide (CI(GS)S)
00020104 PV stand-alone Amorphous Silicon (a-Si)
00020105 PV stand-alone Gallium Arsenide (GaAS)
00020106 PV stand-alone Organic PV (OPV)
00020107 PV stand-alone Dye-sensitized Cells (DSC)
00020108 PV stand-alone unspecified
000202 PV panels building integrated (BIPV) 00020201 PV BIPV Crystalline Silicon (c-Si)
00020202 PV BIPV Cadmium Telluride (CdTe)
00020203 PV BIPV Copper-Indium-Sulphur/-Selenide (CI(GS)S)
00020204 PV BIPV Amorphous Silicon (a-Si)
00020205 PV BIPV Gallium Arsenide (GaAS)
00020206 PV BIPV Organic PV (OPV)
00020207 PV BIPV Dye-sensitized Cells (DSC)
00020208 PV BIPV unspecified
000203 PV panels portable 00020301 PV portable Crystalline Silicon (c-Si)
00020302 PV portable Cadmium Telluride (CdTe)
00020303 PV portable Copper-Indium-Sulphur/-Selenide (CI(GS)S)
00020304 PV portable Amorphous Silicon (a-Si)
00020305 PV portable Gallium Arsenide (GaAS)
00020306 PV portable Organic PV (OPV)
00020307 PV portable Dye-sensitized Cells (DSC)
Metalle und Elektronikschrott
00020308 PV portable unspecified
000204 PV panels unspecified 00020401 PV unspecified
Bild 4: Darstellung der Codelisten der sub-keys und sub-sub-keys des UNU-keys 0002
Photovoltaic Panels (without Balance of System) zur Beschreibung der Produktgruppe
PV-Module [26, 27]
Auch wurden neue, zusätzliche Codes für die Ebenen der Komponente und Materialien
entwickelt. Dies erlaubt eine präzisere Beschreibung der stofflichen Zusammensetzung
als bisher. Bild 5 zeigt in einer Mindmap den Zusammenhang zwischen den Ebenen
component group, component, material type und material. Nicht dargestellt ist in der
Abbildung die Systematik der PV-Zelle selbst. Hier wird aber zwischen den verschiede-
nen Schichten unterschieden, die dann in die verschiedenen Halbleiter- und sonstigen
Materialien unterscheidet.
Das Praxis-Werkzeug zur Nutzung der UNU-key-Klassifikation beschreibt ausführlich,
wie Daten angegeben werden sollten. Das Praxis-Werkzeug richtet sich insbesondere
an Hersteller, Wissenschaftler und Behandlungsanlagen von Abfällen. Würden Daten-
sätze zur stofflichen Zusammensetzung von PV-Modulen in dieser Art bereitgestellt,
ließen sich die Daten für die UMP oder auch andere Plattformen wie das RMIS (EU
Raw Materials Information System) nutzen.
2. Datenerfassungsprotokoll für PV-Module
Aufbauend auf dem Ergebnis der Literaturanalyse (d.h. die Daten sind weder harmoni-
siert dargestellt noch gut beschrieben) wurde ein Datenerfassungsprotokoll entwickelt.
Es bietet einen detaillierten Ansatz für die Strukturierung von Daten entsprechend der
verschiedenen Schritte im Lebenszyklus von PV-Modulen und erklärt, welche Art von
Informationen / Metadaten für die transparente Darstellung der Daten erforderlich sind.
404Bild 5: Darstellung der Codes für die Beschreibung von PV-Modulen auf den Ebenen component und material (schwarz: bereits existierende Codes, rot:
Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
405
neue PV-spezifische Codes; Details der Komponentengruppe PhotovoltaicCell hier nicht dargestellt [26, 27]
Metalle und ElektronikschrottKristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
Das Datenerfassungsprotokoll richtet sich an alle Akteure, die Daten erheben und ver-
öffentlichen. Es ist in der Technical Guideline für WEEE und PV-Module zu finden [27].
3. Stichprobenprotokoll (sampling protocol) für PV-Module
Gegenwärtig ist die Menge der PV-Module, die in die Abfallbehandlungsanlagen ge-
langen, nicht sehr groß. Es liegen deshalb bisher nur wenige oder keine Informationen
über den Anteil der verschiedenen PV- Technologien im Abfallstrom, deren Alter, den
Grund für die Entsorgung, die durchgeführte Behandlung, zu fehlenden Komponenten
etc. vor. Das Protokoll dient der systematischen Erfassung dieser Art von Daten und
Informationen und richtet sich an Anlagen, die Altmodule behandeln. Eine Beschrei-
bung findet sich in [27] und das Protokoll kann als MS-Excel-Datei von der Autorin
des Artikels bezogen werden.
Metalle und Elektronikschrott
Bild 6: Auszug (Screenshot) des im ORAMA-Projekt entwickelten Sampling Protocols [27]
4. Befragung zu Datenerfassungsmethoden und Datenverfügbarkeit für PV-Module
Die Umfrage zielt darauf ab zu bewerten, welche Informationen für jede Phase des
Lebenszyklus von PV-Modulen verfügbar sind. Auf diese Weise können Informatio-
nen für die verschiedenen Schritte des Lebenszyklus erhalten und eine Bewertung der
Datenerfassungsmethoden durchgeführt werden. Der Fragebogen ist in [27] einsehbar.
Die Durchführung der Befragung wurde im Rahmen des ORAMA-Projektes begonnen
und wird weiter fortgeführt.
3.3. Weitere Empfehlungen zur Verbesserung der Daten für PV-Module
Weitere Empfehlungen wurden zum einen für offizielle Statistiken, zum anderen für die
freiwilligen, jährlichen Berichte von Industrievereinigungen und Instituten aufgestellt.
Zunächst sollte es unter dem Dach der WEEE-Richtlinie verbindlich werden, Mengen
zu PV-Modulen (in Verkehr gebrachte Mengen, gesammelte, behandelte, für die Wie-
derverwendung vorbereitete sowie recycelte, verwertete und exportierte Abfälle) als
406Verbesserung der Datenverfügbarkeit für die Kreislaufwirtschaft am Beispiel von PV-Modulen
separate Daten zu melden. Dies geschieht bisher freiwillig gemäß der Eurostat-Leitlinie
zur Berichterstattung über Elektro- und Elektronik-Altgeräte [5]. Die Durchführungs-
verordnung (EU) 2019/290 zur Festlegung des Formats für die Registrierung von Elek-
tro- und Elektronikgeräten schreibt bereits vor, dass die Hersteller von PV-Modulen
separat Daten an die nationalen Register melden müssen. Nun muss der Kommissions-
beschluss 2005/369/EU zur Festlegung von Datenformaten zur Berichterstattung gemäß
der WEEE-Richtlinie dringend angepasst werden.
Darüber hinaus sollte die Energiestatistik so erweitert werden, dass nicht nur kumulierte
Installationen ausgewiesen werden, sondern auch die jährlich neu installierten Kapa-
zitäten. Weiterhin wäre eine Unterscheidung in die verschiedenen PV-Technologien
sinnvoll. In den Produktions- und Handelsstatistiken sollten Codes für PV-Module
ohne die Einbeziehung von LED und Komponenten von PV-Modulen eingeführt
werden. Dabei sollten sich die Codes an den im ORAMA-Projekt entwickelten UNU
sub- und sub-sub-keys orientieren.
Neben der Änderung offizieller Statistiken könnten die Industrieverbände und wis-
senschaftlichen Einrichtungen, die bereits eine Reihe von Daten zu PV-Modulen
regelmäßig veröffentlichen [9, 14, 15, 22], ihren Fokus von energierelevanten Daten
hin zu stoffstromrelevanten Daten weiterentwickeln. Folgende Daten wären sinnvoll
Metalle und Elektronikschrott
für den Zweck von Stoffstrommodellierungen:
• jährlich installierte nominale Leistung pro Land (bereits teilweise im Rahmen des
Programms für photovoltaische Energiesysteme der Internationalen Energieagen-
tur (IEA-PVPS) veröffentlicht; sollte fortgesetzt und die Daten weiter verbessert
werden);
• power-to-weight-ratio auf Jahresbasis, differenziert nach Art der PV-Technologie;
• Anteil der verschiedenen PV-Technologien pro Land und Region an den neu ins-
tallierten Leistungen;
• Anteil der BIPV und der mobilen PV im Vergleich zu klassischen PV-Modulen;
• Daten zur Lebensdauer, insbesondere zu frühen Ausfällen und
• vollständigere Daten zur Zusammensetzung, insbesondere Auswertung der Ver-
änderungen der stofflichen Zusammensetzung über die Zeit.
4. Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Da PV-Module eine der wichtigsten Technologien zur Dekarbonisierung der Energie-
versorgung sind, ist zu erwarten, dass die Mengen an in Verkehr gebrachten Geräten
und – zeitverzögert – die Abfallmengen zunehmen werden.
Derzeit gibt es keine zuverlässigen Daten über Bestände und Ströme von PV-Modulen
und die wenigen verfügbaren Daten widersprechen sich teilweise. Daten zur Zusam-
mensetzung und Lebensdauer sind nicht harmonisiert. Außerdem existieren keine
ausreichenden Daten, um die Änderungen der stofflichen Zusammensetzung und der
power-to-weight-ratio über die Zeit umfassend darstellen zu können.
407Kristine Sperlich, Paul Martin Mählitz, Michelle Wagner, Vera Susanne Rotter
Um bessere Daten für Politikentscheidungen und Entscheidungen von Wirtschafts-
akteuren zu generieren, muss die Erhebung von Daten an verschiedenen Stellen des
Lebenszyklus von PV-Modulen verbessert werden. Dafür müssen die verschiedenen
Akteure – von Herstellern über Wissenschaft bis hin zu Herstellerverantwortungs-
systemen und Behandlungs- und Recyclinganlagen – zusammengebracht werden und
zusammenarbeiten. In ORAMA wurden Empfehlungen und Instrumente entwickelt,
um harmonisierte Daten zu erzeugen. Diese sollten von den Akteuren angewendet wer-
den. Dabei ist das Prinzip der Arbeiten von ProSUM und ORAMA, das für WEEE, ELV,
BATT und MINWASTE entwickelt wurde, auch auf andere Stoffströme übertragbar.
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mendations and technical guidelines. Deliverable D 4.2. Optimizing quality of information in
Raw Material data collection across Europe (ORAMA).
Ansprechpartner
Kristine Sperlich
Technische Universität Berlin
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Fachgebiet Kreislaufwirtschaft und Recyclingtechnologie
Institut für Technischen Umweltschutz
Straße des 17. Juni 135
10623 Berlin, Deutschland
+49 30 314-25136
kristine.sperlich@campus.tu-berlin.de
Metalle und Elektronikschrott
Paul Martin Mählitz
Technische Universität Berlin
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Kreislaufwirtschaft und Recyclingtechnologie
Institut für Technischen Umweltschutz
+49 30 314-25247
p.maehlitz@tu-berlin.de
Michelle Wagner
United Nations University (UNU)
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Sustainable Cycles Programme (SCYCLE)
Platz der Vereinten Nationen 1
53113 Bonn, Deutschland
wagner@vie.unu.edu
Professor Dr. Vera Susanne Rotter
Technische Universität Berlin
Fachgebietsleiterin
Fachgebiet Kreislaufwirtschaft und Recyclingtechnologie
Institut für Technischen Umweltschutz
+49 30 314-22619
vera.rotter@tu-berlin.de
410Schlacken aus der Metallurgie
Schlacken aus der Metallurgie
Schlacken aus der Metallurgie, Band 2
Karl J. Thomé-Kozmiensky Andrea Versteyl
Michael Heußen Heribert Motz
Schlacken aus der Metallurgie, Band 3
Karl J. Thomé-Kozmiensky
Schlacken
aus der Schlacken
Metallurgie aus der
– Rohstoffpotential und Recycling –
Metallurgie
Band 2
– Ressourceneffizienz und Stand der Technik –
Thomé-Kozmiensky und Versteyl
Thomé-Kozmiensky und Versteyl
Heußen • Motz
3
Heußen • Motz
Chancen für Wirtschaft und Umwelt
Schlacken aus der Metallurgie, Band 1 Schlacken aus der Metallurgie, Band 2
– Rohstoffpotential und Recycling – – Ressourceneffizienz und Stand der Technik –
2011 (ISBN: 978-3-935317-71-9) 2012 (ISBN: 978-3-935317-86-3)
Hrsg.: Karl J. Thomé-Kozmiensky, Andrea Versteyl Hrsg.: Michael Heußen, Heribert Motz
Preis: 15,00 EUR Preis: 15,00 EUR
Schlacken aus der Metallurgie, Band 3
Paketpreis – Chancen für Wirtschaft und Umwelt –
Schlacken 30,00 EUR 2014 (ISBN: 978-3-944310-17-6)
aus der Metallurgie, statt 45,00 EUR Hrsg.: Michael Heußen, Heribert Motz
Band 1 bis 3 Preis: 15,00 EUR
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Dorfstraße 51
D-16816 Nietwerder-Neuruppin
Tel. +49.3391-45.45-0 • Fax +49.3391-45.45-10
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Olaf Holm • Elisabeth Thomé-Kozmiensky • Daniel Goldmann • Bernd Friedrich (Hrsg.):
Recycling und Sekundärrohstoffe – Band 13
ISBN 978-3-944310-51-0 Thomé-Kozmiensky Verlag GmbH
Copyright: Elisabeth Thomé-Kozmiensky, M.Sc., Dr.-Ing. Olaf Holm
Alle Rechte vorbehalten
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Redaktion und Lektorat: Dr.-Ing. Olaf Holm
Erfassung und Layout: Janin Burbott-Seidel, Martin Graß, Cordula Müller,
Claudia Naumann-Deppe, Sarah Pietsch, Roland Richter,
Gabi Spiegel, Ginette Teske, Elisabeth Thomé-Kozmiensky
Druck: Beltz Grafische Betriebe GmbH, Bad Langensalza
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