[논문 리뷰] A Cradle-to-Gate Life Cycle Analysis of Bitcoin Mining Equipment Using Sphera LCA and ecoinvent Databases

Ludmila Courtillat--Piazza, Thibault Pirson외 2명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 31.

Recycling and Waste Management TechniquesEnvironmental Science인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 Sphera LCA 및 ecoinvent 데이터베이스를 사용하여 비트코인 ASIC 마이닝 하드웨어의 크레들 투 게이트 생애주기 평가(LCA)를 수행하여, 특수 목적 통합 회로(ASIC)가 모든 영향 카테고리에서 환경 영향의 주요 원천임을 밝혀냈다. 특히 자원 고갈 및 생태독성 영향에서 두드러진다. 고탄소 지역에서의 사용 단계 배출보다는 온실가스 배출이 낮지만, 저탄소 전력으로 마이닝을 수행할 경우 생산 단계의 영향이 총 생애주기 영향의 최대 80%를 차지할 수 있어, 암호화 마이닝 시스템의 환경 평가에 제조 단계를 포함시킬 필요성이 매우 크다는 점을 시사한다.

ABSTRACT

Bitcoin mining is regularly pointed out for its massive energy consumption and associated greenhouse gas emissions, hence contributing significantly to climate change. However, most studies ignore the environmental impacts of producing mining equipment, which is problematic given the short lifespan of such highly specific hardware. In this study, we perform a cradle-to-gate life cycle assessment (LCA) of dedicated Bitcoin mining equipment, considering their specific architecture. Our results show that the application-specific integrated circuit designed for Bitcoin mining is the main contributor to production-related impacts. This observation applies to most impact categories, including the global warming potential. In addition, this finding stresses out the necessity to carefully consider the specificity of the hardware. By comparing these results with several usage scenarios, we also demonstrate that the impacts of producing this type of equipment can be significant (up to 80% of the total life cycle impacts), depending on the sources of electricity supply for the use phase. Therefore, we highlight the need to consider the production phase when assessing the environmental impacts of Bitcoin mining hardware. To test the validity of our results, we use the Sphera LCA and ecoinvent databases for the background modeling of our system. Surprisingly, it leads to results with variations of up to 4 orders of magnitude for toxicity-related indicators, despite using the same foreground modeling. This database mismatch phenomenon, already identified in previous studies, calls for better understanding, consideration and discussion of environmental impacts in the field of electronics, going well beyond climate change indicators.

연구 동기 및 목표

• 비트코인 마이닝 하드웨어, 특히 생애주기 분석에서 무시되기 쉬운 ASIC 마이너의 환경 영향을 평가하기 위해.
• 생산 단계가 전체 환경 부담에 얼마나 기여하는지, 특히 운영 중 에너지 소비와 비교하여 평가하기 위해.
• 전력 원천과 장비 수명 주기의 영향을 평가하여 생산 영향의 상대적 중요도를 분석하기 위해.
• Sphera LCA 및 ecoinvent라는 두 주요 LCA 데이터베이스 간의 이질성, 특히 독성 관련 지표에서의 격차를 규명하고 논의하기 위해.
• 제조 및 운영 단계를 모두 포함하는 향후 암호화 마이닝 시스템 평가를 위한 데이터 기반 기초를 제공하기 위해.

제안 방법

• ReCiPe 2016 특성화 방법을 사용하여 Antminer S9 ASIC 마이너의 크레들 투 게이트 생애주기 평가를 수행하였다.
• 배경 인벤토리 모델링을 위해 Sphera LCA(GaBi) 및 ecoinvent 3.8 데이터베이스를 활용하여 이중 데이터베이스 비교를 가능하게 하였다.
• ASIC 마이너의 전체 생산 체인, 즉 자원 채굴, 부품 제조, 시스템 통합을 모델링하였다.
• 다양한 전력 원천과 장비 수명 주기를 대상으로 민감도 분석을 수행하여 총 생애주기 부담에 미치는 영향을 평가하였다.
• 최신 모델인 Antminer S19 Pro에 맞게 LCA 모델을 수정하여, 다양한 세대의 ASIC 마이너 간 영향을 비교하였다.
• 동일한 프론트엔드 모델링 조건에서도 Sphera LCA 및 ecoinvent 데이터베이스 간 독성 관련 영향 카테고리에서 최대 4개 지수 차이가 발생하여 데이터의 상당한 불일치를 규명하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 영향 카테고리에서, 비트코인 ASIC 마이닝 하드웨어의 총 환경 영향에 대해 생산 단계가 차지하는 상대 기여도는 어느 정도인가?
• RQ2 전력 원천과 장비 수명 주기의 변화가 전체 생애주기에서 생산 관련 영향의 중요도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 Sphera LCA 및 ecoinvent 데이터베이스 간의 격차가 전자 하드웨어의 독성 관련 환경 영향 평가에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 최신 ASIC 마이너(예: Antminer S19 Pro)의 내재 영향이 이전 모델(예: Antminer S9) 대비 해시레이트 단위 환경 부담 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ5 전력이 저탄소일 경우, 마이닝 하드웨어의 생산 단계가 총 생애주기 영향의 주요 기여 요소가 되는 조건은 무엇인가? 특히 온실가스 배출이 사용 단계에 의해 지배되는 경우를 포함하여.

주요 결과

• 모든 ReCiPe 2016 영향 카테고리에서, 특히 온실가스 배출, 자원 고갈, 생태독성 영향에서 ASIC 칩이 주요 환경 영향 원천이다.
• 저탄소 또는 재생 가능 전력으로 마이닝이 이루어질 경우, 생산 단계의 영향이 총 생애주기 영향의 최대 80%를 차지할 수 있어, 사용 단계 에너지 소비가 환경 부담을 지배한다는 가정에 도전한다.
• 동일한 프론트엔드 모델링 조건에서도 Sphera LCA 및 ecoinvent 데이터베이스 간 생태독성 지표에서 최대 4개 지수 차이가 발생하여, 데이터의 상당한 불일치가 있음을 시사한다.
• Antminer S19 Pro 제조 과정의 환경 영향은 Antminer S9 대비 약 2배에서 2.5배 높게 추정되며, 이는 더 크고 강력한 마이너일수록 내재 영향이 크게 증가함을 시사한다.
• 온실가스 배출이 사용 단계에 의해 지배되는 경우조차도, 기후 외의 영향 카테고리에서는 생산 단계의 영향이 무시할 수 없음을 입증한다.
• 연구 결과는 전력망의 탈탄소화가 진행되고 운영 배출이 감소하는 상황에서, 암호화 마이닝 시스템의 LCA에 생산 영향을 포함시키는 것이 매우 중요하다는 점을 강조한다.