中國能源系統(tǒng)生命周期碳排放的時間有效性

蘇　醒， 羅　仲, 張　旭

(同濟大學 機械與能源工程學院，上海 201804)

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中國能源系統(tǒng)生命周期碳排放的時間有效性

蘇醒， 羅仲, 張旭

(同濟大學 機械與能源工程學院，上海 201804)

摘要：能源系統(tǒng)生命周期清單分析數(shù)據(jù)庫是產(chǎn)品或系統(tǒng)生命周期評價的基礎，由于我國能源生產(chǎn)過程的基礎數(shù)據(jù)種類繁多且更新較快，能源上游清單數(shù)據(jù)庫需要考慮時間有效性的影響.結合單因素敏感性分析和參數(shù)自身時效性分析的方法篩選出10個對主要能源系統(tǒng)生命周期碳排放影響較大的時間敏感參數(shù)，并進行更新時間間隔劃分.此方法可以減少生命周期評價數(shù)據(jù)庫維護工作量，也為提高產(chǎn)品或系統(tǒng)生命周期評價的可靠性打下基礎.

關鍵詞：生命周期評價; 清單分析; 不確定性分析; 時間有效性

生命周期評價(LCA)方法已經(jīng)有40多年的發(fā)展歷史.作為一種產(chǎn)品環(huán)境特征分析和環(huán)境決策支持工具，生命周期評價方法得到了較為廣泛的應用，研究對象已經(jīng)逐步從單一產(chǎn)品發(fā)展到系統(tǒng).但生命周期評價方法仍存在許多缺陷及限制，不確定性是直接影響生命周期評價方法可靠度的最主要原因.Elkington等[1]一針見血地指出生命周期評價的結果完全取決于輸入?yún)?shù)，如果不能準確量化數(shù)據(jù)對生命周期評價結果的影響，將極大阻礙生命周期評價方法的可靠性和廣泛應用.因此，第二版的生命周期評價標準ISO14044(2006)[2]對LCA的標準化流程進行了修訂，要求生命周期評價后需要對結果的可靠性進行解釋.

生命周期評價中的不確定性來源很多，不同研究者有著不同的分類方法.對于生命周期評價中的清單分析階段，Owens[3],Huijbregts[4],Tukker[5]等學者一致認為對任何產(chǎn)品進行生命周期清單分析時，都需要收集大量的數(shù)據(jù)，清單數(shù)據(jù)是生命周期的基礎，參數(shù)不確定性是最主要的不確定性來源.

而能源系統(tǒng)生命周期清單數(shù)據(jù)庫是所有產(chǎn)品或系統(tǒng)生命周期評價的基礎.文獻[6-7]指出，一直以來，我國能源活動的CO2構成中能源生產(chǎn)加工和轉化過程占據(jù)50%以上，而中國正處于工業(yè)化初中期，隨著工業(yè)化程度的增加以及工業(yè)水平的提升，能源生產(chǎn)效率逐年提高，以原煤開采效率為例，從1983年至今已從89%提升到90%以上[8].隨著時間的發(fā)展，能源上游階段生產(chǎn)、運輸?shù)冗^程的一次能源消耗和環(huán)境排放系數(shù)可能會隨著能源轉換技術和污染物控制技術的不斷進步而減小.因此，使用某一特定年份的能源系統(tǒng)生命周期清單數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品或系統(tǒng)的生命周期評價可能會帶來很大的誤差，能源上游清單數(shù)據(jù)庫需要考慮時間有效性的影響.從文獻檢索來看，還未見針對生命周期評價中時間有效性開展的相關研究.

由于能源上游階段主要包括原料開采、原料運輸、能源生產(chǎn)、能源輸配等主要部分，每個部分又包含著各自的能源上游階段，需要進行迭代計算才能保證能源生命周期研究邊界的完整性，而能源系統(tǒng)生命周期清單數(shù)據(jù)庫涵蓋數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)全面更新難度大，如果能識別出能源系統(tǒng)生命周期評價數(shù)據(jù)庫中的時間敏感參數(shù)，通過時間有效性分析，對能源系統(tǒng)生命周期數(shù)據(jù)庫參數(shù)需要更新的時間間隔進行劃分，對主要參數(shù)進行合理的時間序列預測，可以在減少數(shù)據(jù)庫維護工作的同時提高數(shù)據(jù)質量，也能為提高產(chǎn)品或系統(tǒng)生命周期評價的可靠性打下基礎.

1能源上游階段生命周期清單分析模型

能源進入用戶側之前，要經(jīng)過開采、運輸、生產(chǎn)、輸送和分配等階段，這些階段可以統(tǒng)稱為能源的上游階段，它和能源的使用階段構成了能源的整個生命周期.本文把能源上游階段劃分為能源開采和能源生產(chǎn)兩個階段，如圖1所示.這兩個階段又分別包含著能源的運輸過程，由于能源的開采、生產(chǎn)、運輸階段里也包含著能源的使用，因此在計算中存在著自身引用和相互引用，需要反復迭代循環(huán)計算，最終把所有能耗轉化為一次能源的消耗量，同時累積計算所有過程的環(huán)境排放.

圖1　能源上游階段生命周期研究邊界

生命周期清單分析的輸出參數(shù)很多，包括一次能源消耗和數(shù)十種污染物排放.輸入?yún)?shù)對不同輸出參數(shù)的影響程度可能不同，本文選取生命周期碳排放(全球變暖潛力，global warming potential，GWP)作為清單分析的輸出參數(shù)，碳排放主要由CO2，CH4，N2O組成，其中CH4和N2O的CO2當量系數(shù)分別為25和298[9].評價參數(shù)的功能單位是每生產(chǎn)1 GJ能源(一次能源，二次能源都需要通過計算轉化為一次能源消耗量)排出多少克的污染物，即g·GJ-1.

2能源上游階段生命周期碳排放的時效敏感因素篩選

按照我國的能源結構，研究對象選取煤炭、石油、天然氣和燃煤發(fā)電系統(tǒng).筆者所在團隊在2005年開始構建建筑生命周期清單數(shù)據(jù)庫的BESLCI軟件，其中能源系統(tǒng)生命周期清單數(shù)據(jù)庫中需要調用的參數(shù)超過200多個[10-11].由于這些參數(shù)在不同年份里的具體數(shù)值難以獲得，對這200個參數(shù)都進行時間有效性分析是不可行的.一些參數(shù)盡管自身的時間變異性相對較大，可能其對生命周期清單分析結果的影響卻非常小，分析這些參數(shù)的時間有效性意義不大.首先要篩選出需要進行時間有效性分析的參數(shù)，需考慮時間有效性參數(shù)的篩選原則如圖2所示.

圖2　清單分析數(shù)據(jù)庫中需考慮時效性的參數(shù)選擇

Fig.2Screening method of temporal parameters in inventory databases

能源上游階段的碳排放主要由CO2，CH4，N2O組成.以生命周期碳排放作為清單輸出的分析參數(shù)，采用單因素敏感性分析方法量化所有參數(shù)對能源上游階段GWP的影響.從前期調研的數(shù)據(jù)來看，能源上游階段基礎參數(shù)的逐年變動范圍一般在5%以內，為了避免參數(shù)漏選，選取參數(shù)當前值的±20%作為參數(shù)的變化范圍.如果在參數(shù)的變異范圍內目標值出現(xiàn)大于1%的變異程度[11]，認為此參數(shù)可能需要進行時效性分析，然后通過文獻調研等方法確定此參數(shù)在在不同年份里的具體數(shù)值，量化其自身時間變異程度，進而量化分析多個參數(shù)自身時間變異性對生命周期清單分析結果的綜合影響.

從我國的能源消費結構來看，煤、石油、天然氣和電力是最主要的能源使用類型，而電力又以煤電為主，因此選擇煤炭、原油、天然氣、煤電和綜合電力作為研究對象.分析200多個輸入?yún)?shù)對所選輸出結果的影響.對輸入?yún)?shù)全部定義了±20%的變動范圍后，得到了對主要能源系統(tǒng)上游生命周期GWP影響程度在1%以上的參數(shù).如圖3～7所示.

圖3　煤炭上游生命周期GWP的主要敏感因素

圖4　原油上游階段生命周期GWP的主要敏感因素

圖3～7說明了可能需要考慮時間有效性的參數(shù)，根據(jù)圖2給出的篩選標準，還需要對參數(shù)自身的時間變異性進行分析.運輸過程中運輸距離和運輸結構與礦產(chǎn)資源位置、能源產(chǎn)業(yè)所在地關系密切，與時間關系不大，可認為運輸距離、運輸結構不必考慮時效性.從文獻查閱結果來看，柴油貨車和內燃機車的能耗強度與時間并無明顯的線性關系，內河駁船運輸亦是如此，所以這三類數(shù)據(jù)不考慮時效性.因此，根據(jù)敏感性分析結果篩選出需要考慮時效性的參數(shù)主要有10個，查閱相關文獻可以得到近10年來這些參數(shù)的具體數(shù)值，詳見表1.

從各類能源上游生命周期GWP敏感性分析結果與表1中的參數(shù)來看，煤電生產(chǎn)過程、煤炭生產(chǎn)過程以及電源結構對各類能源生命周期GWP的影響均很大，這些參數(shù)在不同年份里的數(shù)據(jù)組合可能會對輸出結果產(chǎn)生較大影響，這和煤炭占一次能源消費比重70%左右的現(xiàn)狀是吻合的.以煤電上游生命周期GWP為例，圖8給出了采用各年份時效數(shù)據(jù)對結果的影響.

從圖8可以看出，近10年來，我國煤電生命周期GWP下降幅度達9%，這和我國基礎能源水平的不斷提升有著極大的關系.但是，我國當前的能源水平與發(fā)達國家相比仍有較大差距，以煤電生產(chǎn)過程參數(shù)為例，日本東京電力公司1999年的供電煤耗為320 g·(kW·h)-1，法國電力公司1999年的供電煤耗為331.6 g·(kW·h)-1，德國巴伐利亞電力公司1999年的供電煤耗為332.1 g·(kW·h)-1，我國2014年的供電煤耗仍低于上述國家1999年的水平.2000年美國、日本和德國的輸電線損率分別為6.00%,3.89%,4.60%，也遠低于我國2012年的水平[14].我國電力的生產(chǎn)和輸配效率仍有很大的提高空間.

圖5　天然氣上游階段生命周期GWP的主要敏感因素

圖6　煤電生命周期GWP的主要敏感因素

圖7　綜合電力生命周期GWP的主要敏感因素

3時間敏感參數(shù)更新時間間隔分析

上述結果表明采用不同年份數(shù)據(jù)對輸出參數(shù)的影響很大，具體影響程度與輸出參數(shù)的類型選擇和數(shù)據(jù)庫參數(shù)的自身時間變異性有關，而數(shù)據(jù)庫參數(shù)自身時間變異性又與具體年份相關.一般來講，隨著經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫參數(shù)的自身時間變異程度越來越小.因此，要精確量化數(shù)據(jù)庫參數(shù)的有效時間間隔是難以實現(xiàn)的.本節(jié)以2005年至2014年這10年間的數(shù)據(jù)年平均時間變異程度，并結合單因素敏感性分析反算有效的數(shù)據(jù)時間間隔.

一般生命周期清單分析輸出結果變動范圍在2.5%以內認為是可接受的[11].首先通過單因素敏感性分析反向計算輸出結果偏離2.5%時數(shù)據(jù)庫參數(shù)的變異程度，然后根據(jù)數(shù)據(jù)庫參數(shù)年平均變異程度計算確保結果偏差小于2.5%時的時間間隔，如式(1)所示.

表1　能源上游階段生命周期GWP敏感參數(shù)年度數(shù)據(jù)

注：表中數(shù)據(jù)根據(jù)文獻[8,12,13]整理得到.

圖8　我國各年度煤電生命周期GWP

(1)

式中：[]表示取整數(shù)部分;σvout=2.5%為輸出結果偏離2.5%時數(shù)據(jù)庫參數(shù)的變異程度;σyear為數(shù)據(jù)庫參數(shù)年變異程度;y為輸出結果偏差小于2.5%時的有效時間間隔.

因此，在更新生命周期清單分析數(shù)據(jù)庫時，可以先確定輸出參數(shù)的可接受變異程度，然后通過單因素敏感性分析與數(shù)據(jù)庫參數(shù)自身時間變異性結合的方法反算數(shù)據(jù)庫參數(shù)的有效時間間隔，然后選擇有效年份的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行計算.

4結論

(1) 通過單因素敏感性分析與參數(shù)自身時效性分析相結合的方法篩選出了10個自身時效性對各類能源系統(tǒng)生命周期GWP影響較大的參數(shù).

(3) 提出了能源系統(tǒng)生命周期GWP的主要時間敏感參數(shù)更新時間劃分的方法.長期以來，我國的能源結構以煤為主，因此煤電生產(chǎn)標準耗煤量和原煤生產(chǎn)耗電數(shù)據(jù)的有效時間間隔較短，分別為2年和1年.

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Temporal Validity of Energy System Life Cycle Carbon Emissions in China

SU Xing, LUO Zhong, ZHANG Xu

(College of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Abstract：Energy system life cycle inventory database is the base of a product or system life cycle assessment. Due to a great variety and rapidly update frequency, the temporal validity of parameters should be considered in uncertainty analysis of life cycle assessment of energy upstream stage. Ten key parameters related to energy system life cycle carbon emission were screened by combined sensitivity and parameter time validity analysis, and the update interval of key parameters was devised. This method can reduce the maintenance workload of the database, and provide a foundation for improving the reliability of the product or system life cycle.

Key words：life cycle assessment; inventory analysis; uncertainty analysis; temporal validity

收稿日期：2015-06-15

基金項目：國家自然科學基金青年基金(51408420)

中圖分類號：TK01

文獻標志碼：A

第一作者： 蘇醒(1982—)，男，助理教授，工學博士，主要研究方向為復雜能源系統(tǒng)生命周期評價及有效性.

E-mail: suxing@#edu.cn