双碳约束下煤化工行业节煤降碳减污协同

在碳达峰碳中和背景下,煤化工行业应采取更为积极的二氧化碳减排措施.基于煤化工行业原料结构调整、燃料结构调整、节能技术改造、末端捕集技术和产业结构调整五大节煤降碳措施力度不同,采用下游部门需求法和项目法以及大气污染物减排模型,核算预测3种情景(基准、政策和强化)煤化工行业煤炭消耗和二氧化碳排放变化,以及大气污染物协同减排效应.结果表明,煤化工行业基准和政策情景下煤炭消费量预计在“十四五”后期达峰,峰值分别为9.6亿t和9.3亿t;强化情景下有望在“十四五”前期达峰,峰值约为9.1亿t.二氧化碳排放量在基准、政策和强化情景下分别于“十五五”末期、“十四五”末期和“十四五”前期达峰,达峰量分别为6.4亿、 5.7亿和5.5亿t.控制现代煤化工项目建设规模、挖掘原料替代的空间以及节能技术改造是减少煤化工行业煤耗和二氧化碳排放的重要措施手段.实施煤化工行业节煤降碳措施,政策情景下预计到2035年每年可协同减少SO₂、 NO_x、 PM和VOCs等大气污染物排放3.7万、 4.3万、 1.1万和2.8万t.     

火电行业"十三五"主要大气污染物减排潜力情景分析研究

火电行业是总量减排的重点行业,也是主要大气污染物削减量的首要贡献者,其主要大气污染物排放量的削减抵消了其他行业的排放增长,为"十二五"全国减排任务的完成做出了重大贡献.本研究在火电行业主要大气污染物排放控制现状分析的基础上,结合火电行业技术政策措施要求,对火电行业"十三五"新增排放量进行了预测,并设置基于技术可行、排放标准以及超低排放三套减排情景,测算"十三五"减排潜力,评估火电行业"十三五"减排空间,对全国及各省火电行业减排形势提出了相应的意见和建议.     

中国水泥行业二氧化碳减排技术及成本研究

为降低水泥行业碳减排成本,确定最优碳减排技术路径,研究基于经济-能源模型,核算中国水泥行业最新碳减排技术的边际减排成本,使用情景分析方法,研究了与未实施减排技术相比,2020年17项技术的碳减排潜力,并将其作为基准情景,和2025,2030,2035年3个未来情景的碳减排潜力作比较,从而得出不同情景下的边际减排成本曲线。结果表明:1）2020年我国水泥行业17项减排技术的平均减排成本为124元/tCO₂,2020年实现总减排量3043万t,总减排成本为10.3亿元;在保持技术水平和排放水平不变的情况下,2035年17项减排技术可实现总减排量21307万t,总减排成本为103.4亿元。2）在各项减排技术中,集成模块化窑衬节能技术与水泥熟料烧成系统优化技术,具有较高减排潜力和较低减排成本,适合广泛推广;CO₂捕集利用与封存（CCUS）技术虽具有较高减排成本,但是未来减排潜力较大,应给予重视。3）技术普及率与熟料产量是决定减排潜力的重要因素,因此未来水泥行业应注重节能减排政策技术推广与产业结构调整,可进一步实现减排目标。     

京津冀地区燃煤电站不同污染控制情景下的环境效益分析

近年来火电行业大气污染物排放控制标准和要求不断趋严,继超低排放后一些企业进一步探索更为严格的排放控制要求下的污染治理措施。为探求京津冀地区火电行业大气污染物执行不同排放要求下产生的环境效益,以2013年京津冀地区火电行业污染源现状为基准情景,采用双向耦合WRF-CMAQ模式分别对燃煤电站执行超低排放和近零排放要求的环境影响进行预测模拟,综合分析不同控制要求下区域大气环境质量改善情况,从环境效益角度提出京津冀地区执行近零排放的建议。     

北京市减污降碳协同控制情景模拟和效应评估

将能源、建筑、产业和交通作为减污降碳重点领域,设置了基准情景、政策情景和强化情景,以2020年为基准年,2035年为目标年,开展北京市大气污染物和CO₂减排潜力测算,并构建了一种协同控制效应分级评估方法,对政策情景和强化情景下大气污染和CO₂协同控制效应进行量化评估.结果表明,与基准情景相比,政策情景和强化情景下大气污染物减排率分别在11%～75%和12%～94%,CO₂分别为41%和52%.优化机动车结构对于NO_x、 VOCs和CO₂的减排贡献最大,政策情景下减排率分别达到74%、 80%和31%,强化情景下分别达到68%、 74%和22%;完成农村地区散煤清洁能源改造对SO₂的减排贡献最大,政策和强化情景下分别达到47%和35%;提升新建建筑绿色化水平对PM₁₀的减排贡献最大,政策和强化情景下分别达到79%和74%.优化出行结构和推动数字基础设施绿色发展的协同控制效应最佳;强化情景下,完成农村地区散煤清洁能源改造、优化机动车结构和...     

基于CO_2和大气污染物排放征税分析的区域电力系统优化

为了优化电力系统并促进节能减排,将不确定性优化方法与区域电力系统模型相结合进行电力系统规划:以系统成本最小化作为目标函数;参考国家相关政策与标准设置资源量、电力供需平衡、排放限值等约束;对各发电技术发电量、外购电量、CO_2及大气污染物排放总量进行最优化;为了探讨征收排放税的减排效果以及可行性,设置对电力系统征收大气污染物排放税和碳税进行相应的情景分析.研究以淄博市作为实例,在淄博的电力系统规划中,情景1中违反系统约束概率的增大会使最优火力发电量增加,在3个情景中,清洁能源发电量均能达到占总电力需求量10%的目标;而外购电将主要作为保证电力系统安全平稳运行的补充;情景1中违反系统约束概率为0时SO_2,NO_x和烟尘的排放限值在所有情景中为最低,即淄博市现行的排放限值标准将会得到更好的减排效果,并且其他情景下的系统成本将显著增加.因此,基于对淄博市的案例研究结果可知,对于电力系统征收排放税并不具有必要性.     

非珠三角机动车尾气控制措施协同效果评估

广东非珠三角机动车保有量的大量增长带来了交通尾气污染物和CO_2的高强度、集中性排放,严重影响空气质量以及碳排放治理工作。因此,迫切需要设计更加高效可行的碳减排政策来控制交通尾气污染物以及CO_2的排放。该文基于平均行驶里程法预测了非珠三角地区2015-2020年5种污染物(CO、VOCs、NO_x、PM_(2.5)和CO_2)在不采取专门控制措施情景下的排放量,并根据现有经济、技术和政策规划设计了5种减排情景,计算不同减排情景下的减排量,定量分析了不同减排情景对多污染物的协同控制效应及其成本效益。研究表明:(1)在不采取专门的控制措施下,2015-2020年污染物排放量持续增长,2020年CO_2排放量将达到5 488.6×10~4t,相比2014年增长了141%;(2)在各类减排情景下,污染物排放量呈现不同程度的削减(VOC_S除外),其中,2020年提高燃油品质对NO_x(削减率37%)和CO(削减率41%)的削减率最高;(3)提高排放标准对CO_2和PM_(2.5)的协同控制效应最好,公交优先对CO_2和NO_x的协同控制效应最好;(4)综合考虑对各污染物的减排效果,提高排放标准成本效益最优,对空气污染物和CO_2的平均减排率为29%,平均单位成本为0.13元/g。研究显示,由于低费效比及其对多污染物的协同控制效应好,提高排放标准在研究中是最优的污染物减排措施。     

中国能源政策的大气污染物减排效果与附加效应--上海案例研究

为了研究中国能源政策对减少本地大气污染物排放的效果,以及减缓二氧化碳排放增长速度的附加效应,以上海为例,采用MARKAL模型对基础情景和能源政策情景下的能源消费及大气污染物排放量进行了预测,并分析了能源环境政策减缓二氧化碳排放增长的附加效应。结果显示,实施能源政策后,上海市的SO_2、PM_(10)。排放量均有大幅度降低,并可明显减缓CO_2排放的增长速度。2000～2020年,SO_2排放量将基本保持在2000年的水平,CO_2排放总量的年均增长率将由基础情景下的2.7％减小到能源政策情景下的1.1％～1.2％。     

基于情景分析的长株潭城市群主要污染贡献行业大气污染物清洁生产减排潜力研究

基于长株潭城市群大气污染物排放清单及源解析结果,以颗粒物、SO_2、NO_x等为主要指标,确定铅锌冶炼、钢铁、火电、水泥等重点行业为主要污染贡献行业。基于长株潭城市群工业企业发展现状、相关环保规划和环境质量改善目标,以2014年为情景基准年,以2020年、2025年为目标年进行情景设计,根据各行业大气污染物排放的不同特点及其清洁生产技术水平,设计不同清洁生产技术的应用情景组合,分析这些情景下通过技术更新和淘汰,确定重点行业清洁生产的减排潜力。     

基于能源消费情景模拟的北京市主要大气污染物和温室气体协同减排研究

在改善城市空气质量的同时降低温室气体(GHG)排放,是未来北京市能源管理和环境保护工作的共同目标和主要任务.本研究结合北京市中长期规划发展目标及能源消费结构,分别设置基于节能政策和环保要求的低、中、高这3种能源消费约束情景,并使用LEAP模型模拟预测3种情景下北京市主要大气污染物和GHG在2010～2020年间的减排效果.结果表明,通过加强节能减排和污染控制政策对能源消费系统施加约束和优化,至2020年北京市能源消费可降低1 000～3 000万tce,SO2、NOx、PM10/PM2.5、VOC和GHG排放量将分别降至7.1～10.02、15.92～21.87、8.98～13.38/5.14～9.60、5.64～7.48和14 820～16 470万t,与低约束情景相比,中、高情景下大气污染物和GHG排放将分别减少53%～67%、50%～64%、33%～55%/25%～60%、41%～55%和26～34%.进一步的协同减排分析表明,北京市应重点调控工业、交通、服务业部门的化石能源消费,在有效缓解能源消费压力的同时实现主要大气污染物与GHG的协同减排.     

粤闽浙沿海重点城市道路交通节能减排路径

随着社会和经济的高速发展,能源消耗量快速增加,随之而来的污染问题也日益加剧.目前的研究主要集中于单一城市或长三角、珠三角和京津冀等中国三大经济圈的道路交通节能减排,缺乏对东南沿海经济圈的相关研究.粤闽浙三省位于我国东南沿海经济发展的核心地带,在其经济发展的同时不可避免地带来了能耗及排放问题.基于长期能源替代规划系统模型,构建了2015~2035年粤闽浙沿海重点城市道路交通基准情景（BAU）以及现有政策情景（EPS）和改进政策情景（MPS）,其中,EPS和MPS均设置了车辆结构优化情景（VSO）、提高燃油经济性情景（IFE）和年均行驶里程减少情景（RDM）.基于情景模拟,评估在各项政策和措施的作用下,粤闽浙沿海重点城市的道路交通节能减排潜力.结果表明,在一级情景中,改进政策情景对于节约能耗、碳减排以及污染物减排效果最好,相比于基准情景2035年其节能力度达75%,且对CO₂、CO、NO_x、PM_2.5和SO₂的排放削减力度分别达68%、59%、66%、70%和64%;在二级情景中,提升燃油经济性的改进情景对于节约能耗（削减30%）效果显著;车辆结构调整的改进情景（削减36%、30%、36%、26%和40%）和年均行驶里程减少的改进情景（削减37%、37%、36%、37%和36%）对于CO₂、CO、NO_x、PM_2.5和SO₂减排效果显著.     

北京市大气污染减排潜力及居民健康效益评估

北京市能源消费正面临着污染物减排和保障居民健康的双重约束. 针对未来城市能源消费设计BAU(基准情景)和2个分别基于近期和中长期节能环保要求的受控情景(EC1、EC2),模拟预测了3个情景下主要大气污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5)在目标年(2020年)的排放水平,以确定大气污染减排潜力. 分别采用综合暴露-反应关系模型(IER)和泊松回归模型,评估北京市居民对PM_2.5暴露的健康风险,估算健康损失的经济价值. 结果表明:相较BAU情景,在EC1情景下, SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5减排率分别达到52.95%、49.77%、32.82%、41.41%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病219 783例,其中死亡1 295例、住院3 920例、门诊182 558例、患病32 011例,获得健康效益111.87×108元;在EC2情景下,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的减排率分别达到66.61%、63.42%、54.96%、57.44%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病519 234例,其中死亡2 930例、住院9 248例、门诊427 070例、患病79 986例,获得健康效益290.10×108元. 相较EC1情景,EC2情景可产生更大的减排潜力和居民健康效益. 从空间分布上来看,北京主城区因能源方案优化获得的健康效益较大,约占总健康经济效益的60%.      

京津冀地区钢铁行业协同减排成本-效益分析

京津冀地区是我国钢铁行业布局最集中的区域,也是大气污染治理的重点区域之一.分析京津冀地区钢铁行业各类治污手段中长期减排的成本-效益,对于选择最经济有效的减排路径、加快推动该地区大气环境质量达标意义重大.基于能源环境、环境分布、人群健康效益评价等模块构建多模型耦合方法,以2015年为基准年,以每5 a为时间节点,设计了京津冀地区钢铁行业规模-结构、规模-技术、规模-末端治理、综合减排4种协同减排情景,计算各情景下2015—2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂)的减排成本与效益,比较获取治污减排的最优路径方案.结果表明:①基于减排成本计算,规模-末端治理减排情景成本最低,分别为规模-结构、规模-技术减排情景投入的15.18%、23.94%;综合减排情景下治污减排潜力最大,但综合成本最高.②基于环境税效益评价方法、人群健康效益评价方法计算显示,人群健康效益评价方法计算的减排效益高于环境税效益评价方法,表明污染减排的潜在人群健康效益更高;基于两种减排效益方法,4种协同减排情景中综合减排效益分别为10.78×108、76.14×108元,高于规模-结构、规模-技术、规模-末端治理减排情景效益.③基于环境税效益评价方法,4种协同减排情景的效益-成本比表现为规模-末端治理减排情景(0.46) >规模-技术减排情景(0.24) >综合减排情景(0.15) >规模-结构减排情景(0.10);基于人群健康效益评价方法4种协同减排情景的效益-成本比依次为规模-末端治理减排情景(8.35) >综合减排情景(1.07) >规模-结构减排情景(0.57) >规模-技术减排情景(0.65),表明规模-末端治理减排情景的减排路径最优.研究显示,京津冀地区钢铁行业应基于环境质量底线目标要求,综合考虑减排潜力、减排成本与收益,以规模-末端治理为主要途径,选取协同减排的最优路径.      

基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业中长期减排潜力分析

京津冀地区是我国钢铁行业集中布局的地区,也是大气污染最突出的地区.分析京津冀地区钢铁行业各类治污工具的中长期减排影响,对于选择最优减排措施、加快推动该地区大气污染治理意义重大.构建基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业模型,以2015年为基准年,以每5 a为一个时间节点,结合规模减排、结构减排、技术减排、末端治理4种减排措施,模拟计算了4种单一政策情景及4种组合政策情景下2015-2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物（SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂）排放量及相应的减排影响.结果表明:在单一政策情景下,规模减排情景对5种污染物减排效果均十分显著.在组合政策情景下,4种减排措施叠加的综合减排情景效果最好,在该情景下京津冀地区钢铁行业到2030年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂排放量将分别削减27.73×104、17.85×104、42.94×104、27.35×104、23.15×107 t;在规模-末端治理情景下,除CO₂外其余污染物减排效果仅次于综合减排情景;规模-结构减排情景对PM₁₀和PM_2.5的减排效果相对明显;规模-技术减排情景对CO₂、SO₂、NO_x的减排效果相对明显.研究显示,京津冀地区钢铁行业需要在大力淘汰落后过剩产能、缩减产量等源头治理措施的基础上,持续加强末端治理、提高废钢比例、提升节能减排技术水平等协同治理能力,以提高治污减排效果.      

济南市典型行业VOCs排放特征及减排潜力分析

基于济南市2020年大气污染源排放清单,选取化工、工业涂装、印刷和家具制造作为VOCs排放典型行业,对VOCs排放现状及存在问题进行调查分析,并依据企业规模及末端治理技术现状,设计出2种减排情景,估算减排潜力.结果表明,典型行业VOCs排放量从大到小依次为化工(7 947.92 t)、工业涂装(2 383.29 t)、印刷(792.87 t)和家具制造(143.79 t),其中,化工和工业涂装以大型企业为主,VOCs排放量占比分别为46.45%和50.89%,印刷和家具制造以中型企业为主,VOCs排放量占比分别为51.76%和42.37%;末端治理以单一低效治理技术为主,燃烧技术和组合技术等高效治理技术的使用率仅为7.46%;企业现场调研发现部分企业存在未完成源头替代、无组织排放管理不到位和末端治理设施适配性差等问题,具有一定的减排潜力.在设计的2种减排情景下,化工行业减排潜力最大,减排率为69.58%～84.99%,工业涂装、印刷和家具制造行业的减排率分别为26.98%～34.74%、 36.96%～59.74%和8.55%～40.45%.各行业的大、中型企业减排潜力较大,平均减排率...     

大城市机动车污染物排放与控制的情景预测

机动车排放控制措施的有效实施对改善城市大气环境质量具有重要意义. 以北京市为例,利用情景预测法评估2011—2020年各项控制措施对城市机动车常规污染物(CO、NO_x、HC、PM₁₀)的削减效果.建立Gompertz模型并估算动态车龄分布以预测机动车保有量,运用排放因子法估算6种机动车排放控制情景的污染物削减量. 结果表明:与基准情景相比,轻型客车保有量调控情景对CO、HC和PM₁₀的削减效果较显著,在2020年可分别削减7.81%、9.88%和5.78%;排放标准更新情景对4种污染物均能有效削减,尤其是对NO_x和PM₁₀,可分别削减21.19%和24.67%;而淘汰高排放机动车情景的短期削减效果显著,但中、长期效果较差;新能源车推广情景因受到经济、技术条件的限制,削减效果较弱;综合情景考虑了以上所有的削减控制措施并达到最大的削减效果,2020年对CO、NO_x、HC和PM₁₀的削减率分别达到29.45%、42.54%、28.04%和41.30%,与基准年(2010年)相比,分别削减约2.81×105、0.63×104、3.77×104和0.17×104t.      

西安高新区多情景碳达峰预测及减排路径分析

第十三届全国人民代表大会第五次会议提出要致力于推进碳达峰碳中和工作,促进经济社会向全面绿色低碳转型,实现高质量发展.西安高新区作为陕西省重要的科技创新和产业聚集区,经济发展在很大程度上依赖于能源消耗,碳减排的任务就显得尤为艰巨.以西安高新区为研究对象,首先通过系统核算园区内碳排放,对不同能源种类和不同行业企业碳排放现状进行分析;然后利用Kaya模型设定多种独立的碳达峰情景,预测不同情景下的碳排放总量值及碳达峰时间;最后结合西安高新区发展特点科学甄选相应的碳减排路径,给出合理的减排建议.结果表明,目前电力消耗碳排放占比最多且份额呈逐年上升趋势,工业碳排量始终占主导地位且第三产业发展日益蓬勃;碳排放因子情景、能源强度情景和经济水平情景这3种情景下可于2030年达到碳达峰,其中经济发展水平对西安高新区未来碳达峰的峰值和时间影响最大,产业结构情景、能源结构情景和人口规模情景在2030年前没有出现峰值;未来减排路径主要从电力部门脱碳、经济稳健高质量发展、能源及产业结构绿色升级和构建绿色交通体系入手,可为实现碳中和预留更多的准备时间,也为我国工业园区低碳发展提供决策参考.     

多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。