基于數(shù)智化生產(chǎn)線的木質(zhì)建材生產(chǎn)碳排放評估

李佩嫻,宋廣翰,楊曉露,宋向南,盧昱杰*

基于數(shù)智化生產(chǎn)線的木質(zhì)建材生產(chǎn)碳排放評估

李佩嫻1,2,宋廣翰1,楊曉露1,宋向南3,盧昱杰1,2*

(1.同濟大學土木工程學院,上海 200092；2.同濟大學工程結(jié)構(gòu)性能演化與控制教育部重點實驗室,上海 200092；3.廣州大學管理學院,廣東 廣州 510006)

為研究數(shù)智化生產(chǎn)線的木質(zhì)建材碳排放特征,為減碳策略提供底層數(shù)據(jù)支撐,對某數(shù)智化工廠生產(chǎn)的地板、木門和門套進行了基于生命周期評價的碳排放核算,其單位質(zhì)量碳足跡分別為1.21,1.26和0.47kgCO2e/kg,地板和木門的碳排放強度均高于同類產(chǎn)品.材料和制造過程是木質(zhì)建材產(chǎn)品的主要碳排放來源,分別占產(chǎn)品總碳排的54.74%～77.47%和18.57%～38.94%;運輸階段和廢氣處理階段碳排放之和均低于碳排放總量的9%.基于蒙特卡洛模擬的不確定性分析表明本研究結(jié)果具有較高精準度.數(shù)智化工廠未來可考慮從甄選低碳原材料、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升設(shè)備能源效率、擴大清潔能源比例等方面進一步提升.

木質(zhì)建材；生命周期評價；碳排放；低碳策略；智能制造

建材是產(chǎn)生碳排放的重點領(lǐng)域之一.數(shù)據(jù)顯示,2018年全國建材碳排放比重達到了全國碳排放總量的28.3%[1].推動建材生產(chǎn)過程“減碳、控碳”是實現(xiàn)國家尺度“雙碳”目標的主要途徑之一.木質(zhì)建材加工需求旺盛,生產(chǎn)模式也逐漸從手工、半手工模式轉(zhuǎn)向數(shù)智化,即數(shù)字化與智能化相結(jié)合.本文所選的案例企業(yè)是全國率先推出木質(zhì)家具產(chǎn)品智能制造的企業(yè)之一,在行業(yè)內(nèi)部具有很強的代表性,該類數(shù)字化智能制造工廠模式可能革新整個行業(yè)的發(fā)展.但不可忽視的是,智能制造帶來標準化和高效性等利好的同時,也將消耗更多的動力能源,特別是人類追求高質(zhì)量生活水平所需的高奢產(chǎn)品定位導(dǎo)致生產(chǎn)工藝流程復(fù)雜化和生產(chǎn)材料多樣化,有可能導(dǎo)致產(chǎn)品生產(chǎn)階段碳排放過高.在上述背景下,前瞻性的評估產(chǎn)品智能制造過程的碳足跡并針對性的提出減排建議,不僅對案例企業(yè)本身具有積極意義,也將為智能化變革下的木質(zhì)建材加工行業(yè)低碳發(fā)展提供一定程度的信息支撐.

生命周期評價(LCA)廣泛應(yīng)用于包括木質(zhì)建材的碳排放特征分析.前人已重點關(guān)注木質(zhì)建材生產(chǎn)對生態(tài)環(huán)境的影響,并提出了針對性的減碳策略.例如,研究發(fā)現(xiàn)原材料供應(yīng)及產(chǎn)品分銷階段對產(chǎn)品溫室氣體排放有較大影響,可通過改變運輸模式、減少閑置運輸能力等提高綠色供應(yīng)鏈管理[2-4].此外,木質(zhì)建材碳排放與生產(chǎn)成本等因素相關(guān).文獻通過LCA法對不同經(jīng)濟、環(huán)境影響因素建模,分析了木質(zhì)產(chǎn)品的價值鏈[5],且將其生命周期各階段的碳足跡分開估算,提出了相應(yīng)減排措施[6].

前人多從國家尺度或者產(chǎn)品尺度研究木質(zhì)建材碳排放.王珊珊等[7]通過國家間行業(yè)對比分析了中國造板行業(yè)的節(jié)能減排現(xiàn)狀,評估木材替代同類型建材達到的溫室氣體減排效果[8].國家尺度的數(shù)據(jù)主要來源于國家、地方政府公布的公共數(shù)據(jù)庫資源及相關(guān)文獻,且多存在均衡性與同質(zhì)性假設(shè),計算結(jié)果具有較高的不確定性.產(chǎn)品尺度的木質(zhì)建材碳排放研究的方法主要包括碳排因子法和實測法.相關(guān)研究使用實測法分析多功能木質(zhì)家具的碳足跡[9],核算木質(zhì)床頭柜在主要生產(chǎn)階段的碳足跡[10],并對強化木地板的碳足跡核算方法和步驟進行了探討[11].不過上述方法受制于測量設(shè)備和收集技術(shù)等外界因素,無法保證測量數(shù)據(jù)的精度且成本相對較高.碳排放因子法是IPCC提出的一種自下而上的碳排放估算方法,也是目前廣泛應(yīng)用的方法.其基本思路是從產(chǎn)品或服務(wù)的具體生產(chǎn)過程出發(fā),針對每一種排放源收集其活動數(shù)據(jù)與排放因子,以活動數(shù)據(jù)和排放因子的乘積作為該項目碳排放量的估算值.相比之下,碳排放因子法研究產(chǎn)品尺度的碳排放基于大量詳細的過程物料清單數(shù)據(jù),具有收集成本低廉、數(shù)據(jù)類型清晰等優(yōu)勢.

數(shù)據(jù)清單的不確定性嚴重影響LCA研究結(jié)果的可信度.為保證LCA結(jié)果的準確度,定量評估并控制原始數(shù)據(jù)質(zhì)量顯得尤為重要[12].已有學者[13]提出建立數(shù)據(jù)質(zhì)量指標法與蒙特卡羅模擬相結(jié)合的數(shù)據(jù)不確定度分析方法,但其并沒有通過相應(yīng)的原始數(shù)據(jù)對該方法進行對比驗證.不確定性分析方法包括泰勒級數(shù)展開、Zadeh模糊集與邏輯理論和貝葉斯模型平均、蒙特卡羅模擬法等[14].泰勒級數(shù)展開多用于條件復(fù)雜的不確定性分析;模糊算法的模型相對簡單、單調(diào),計算次數(shù)較少,但結(jié)果準確度不夠;而蒙特卡羅模擬法通過對每一項不確定性來源進行分布假設(shè),利用計算機進行多次計算,從而獲得整體碳排放不確定性的統(tǒng)計特征,更適合產(chǎn)品碳足跡評價.使用蒙特卡羅模擬計算不確定性廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域的碳足跡分析,如某塑料軟包裝印刷企業(yè)的印刷前階段碳足跡評價[11]、乳制品“從搖籃到零售”的生命周期評價[15]以及生物質(zhì)燃料乙醇的經(jīng)濟、能源和環(huán)境生命周期評估[16]等.

本研究通過核算數(shù)智化生產(chǎn)線的木質(zhì)建材從搖籃到大門的碳排放量,分析3種典型木質(zhì)產(chǎn)品的分階段碳排放特征,挖掘各個階段碳減排潛力,使數(shù)智化企業(yè)鑒定并優(yōu)先處理最具溫室氣體減量潛力的環(huán)節(jié),也同時為家具生產(chǎn)行業(yè)數(shù)智化變革發(fā)展提供低碳信息支撐.

1 研究方法

圖1 基于數(shù)智化生產(chǎn)線的木質(zhì)建材生命周期評價框架

本研究應(yīng)用LCA法評估了基于數(shù)智化生產(chǎn)線的地板、木門和門套3種典型木質(zhì)產(chǎn)品從搖籃到大門的碳排放.產(chǎn)品生產(chǎn)過程的資源、能源消耗量和廢棄物產(chǎn)生量都來源于案例企業(yè)統(tǒng)計的物料投入清單.對于油漆等物料揮發(fā)導(dǎo)致的有機廢氣,本研究基于廢氣產(chǎn)量和廢氣特征統(tǒng)計數(shù)據(jù),提出了基于碳元素平衡邏輯的碳排放計算方法:假設(shè)有機廢氣中的碳元素全部通過天然氣高溫熱解為二氧化碳.考慮到產(chǎn)品各階段不同數(shù)據(jù)的來源特征及處理方式,研究通過蒙特卡洛模擬法對清單數(shù)據(jù)及計算結(jié)果的不確定性進行分析,保證結(jié)果的可靠性和準確性.研究框架如圖1所示.

1.1 范圍與目標

以3類單件產(chǎn)品作為功能單元,即1片地板、1扇木門及1套門套,相關(guān)產(chǎn)品的規(guī)格見表1.

表1 功能單位——單件產(chǎn)品規(guī)格

本研究的系統(tǒng)邊界為搖籃到大門(C2G),包括材料、運輸、制造和廢氣處理過程(表2).具體而言,材料主要包括膠合板、桉木板等主材,油漆、膠黏劑等輔材以及紙皮、珍珠棉、封箱塑料膠帶等包裝材料.運輸碳排放指原材料從上游商家運輸?shù)焦S的過程中燃油產(chǎn)生的碳排放(不包含上游商家原料采購和廠內(nèi)運輸).制造環(huán)節(jié)是指地板、木門和門套3種典型產(chǎn)品通過機械生產(chǎn)加工過程,主要生產(chǎn)程序包括材料切割、定厚砂光和噴涂等.制造過程碳排放主要來源于機械用電,不包括人工活動產(chǎn)生的碳排放.廢氣處理指噴涂過程中油漆產(chǎn)生的揮發(fā)性有機物經(jīng)專業(yè)裝置采集后,在天然氣焚燒產(chǎn)生的高溫下,熱解轉(zhuǎn)化為二氧化碳和水蒸氣排放的過程.根據(jù)工廠提供信息,揮發(fā)性有機物熱解效率為90%.基于保護企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)的考慮,圖2系統(tǒng)邊界圖中的生產(chǎn)程序為不完全過程.

表2 本研究系統(tǒng)邊界

注:√表示本研究包含該階段,×表示本研究不包含該階段.

圖2 系統(tǒng)邊界內(nèi)過程

1.2 數(shù)據(jù)清單收集

系統(tǒng)邊界內(nèi)的數(shù)據(jù)取舍原則如下:1)普通物料重量<1%產(chǎn)品重量時,以及含稀貴或高純成分的物料重量<0.1%產(chǎn)品重量時,可忽略該物料的上游生產(chǎn)數(shù)據(jù);總共忽略的物料重量不超過5%;2)廠房、生活設(shè)施用能可以忽略.

本研究的數(shù)據(jù)主要分為現(xiàn)場數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù).現(xiàn)場數(shù)據(jù)中,產(chǎn)品生產(chǎn)過程的能源消耗、資源消耗、廢棄物相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于企業(yè)實測統(tǒng)計.生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)分配根據(jù)以下原則:1)材料、運輸、有機廢氣采集都基于產(chǎn)品質(zhì)量進行數(shù)據(jù)分配;2)能源消耗基于實測功率和實測各工序機械運行時間進行分配;3)有機廢氣和天然氣消耗系全廠區(qū)公用的廢氣處理系統(tǒng),本研究根據(jù)廢氣質(zhì)量進行分配,即產(chǎn)生廢氣質(zhì)量越大的產(chǎn)品,其分配的天然氣消耗量越大.具體而言,原材料消耗量由產(chǎn)品尺寸′損耗系數(shù)得出.運輸距離為企業(yè)估算,運輸工具類型為實際使用.制造階段機械設(shè)備的電力消耗為每道生產(chǎn)工序?qū)崪y功率′運轉(zhuǎn)時間.有機廢氣排放量由廢氣采集口實測獲得.用于廢氣處理的天然氣消耗量來自廠區(qū)廢氣處理終端設(shè)備的實測數(shù)據(jù),以同比例法推算單位質(zhì)量有機廢氣消耗的天然氣量,即處理1g有機廢氣需消耗天然氣量0.033m3.具體數(shù)據(jù)清單見表3～6.

表3 單件產(chǎn)品生產(chǎn)所需原材料(kg)

注:“-”表示該產(chǎn)品不使用該種原材料.

背景數(shù)據(jù)主要通過查閱碳智匯、Ecoinvent、USLCI、USA Input Output、GaBi、Ecoinvent等數(shù)據(jù)庫和文獻資料,并根據(jù)地理就近原則、時間就近原則和相似度原則取用碳因子數(shù)據(jù),即優(yōu)先選擇廣東數(shù)據(jù)、中國國內(nèi)數(shù)據(jù),采集時間最接近2021年的數(shù)據(jù),以及因子來源與所分析產(chǎn)品最相像的數(shù)據(jù),最終取用的碳排因子清單見表7.

表4 原材料運輸清單

注:“噸位”指汽車能裝載的最大噸數(shù).

表5 單件產(chǎn)品生產(chǎn)能源消耗清單(kW·h)

注:“-”表示該產(chǎn)品生產(chǎn)過程不包含該項生產(chǎn)程序.

表6 單件產(chǎn)品有機廢氣排放量及所需天然氣量

注:“-”表示該產(chǎn)品未使用該種油漆.

表7 能源、原材料、運輸工具碳排放因子

1.3 確定性碳排放計算方法

按照生產(chǎn)過程針對材料、運輸、生產(chǎn)及廢氣處理4個階段進行碳足跡計算,各階段計算公式如下:

(1)材料碳排放計算方法:

(2)運輸碳排放計算方法:

(3)制造碳排放計算方法:產(chǎn)品在制造階段的碳排放主要來自于機械設(shè)備所用電力能源,見式3.

(4)廢氣處理碳排放計算方法:由于木質(zhì)品在生產(chǎn)過程中需要大量噴涂,油漆產(chǎn)生的揮發(fā)性有機物廢氣需要經(jīng)過專業(yè)設(shè)備進行采集與處理.廢氣處理階段產(chǎn)生的二氧化碳主要來源于兩部分:一是揮發(fā)性有機物本身熱解轉(zhuǎn)變的CO2,二是燃燒天然氣的間接碳排放.第一部分碳排放計算方法如下:根據(jù)廢氣采集口實測數(shù)據(jù),將揮發(fā)性有機物均攤到單件產(chǎn)品,獲取單件產(chǎn)品生產(chǎn)過程揮發(fā)的有機物質(zhì)量m,j;根據(jù)實測,90%有機廢氣被熱解,本文假設(shè)涉及碳元素的化學物質(zhì)都將轉(zhuǎn)化為CO2,可基于碳原子平衡推導(dǎo)有機廢氣轉(zhuǎn)變?yōu)榈腃O2量.第二部分碳排放計算方法采用碳排放因子法,將天然氣消耗量與天然氣碳排放因子相乘獲得天然氣的間接碳排放.廢氣處理階段的總碳排放計算公式如下:

1.4 不確定性識別與分析

采用蒙特卡羅模擬進行不確定性識別與分析.在蒙特卡羅模擬中,為每個不確定性分析參數(shù)設(shè)置概率密度函數(shù)(正態(tài)分布、均勻分布等),根據(jù)概率密度函數(shù)產(chǎn)生隨機樣本,并通過既定模式計算產(chǎn)品碳足跡,重復(fù)多次計算即可生成產(chǎn)品碳足跡的密度分布函數(shù),并計算均值、標準差、95%置信區(qū)間等,得出產(chǎn)品的不確定度浮動范圍.蒙特卡羅模擬的精度隨著重復(fù)次數(shù)增加而提高.

2 結(jié)果與分析

2.1 確定性碳排放計算結(jié)果

如表8所示,一塊地板的碳足跡為1.54kgCO2e,其中材料和制造過程的碳排放相對較高,分別占碳排放總量的72.17%和18.97%;其他環(huán)節(jié)占比相對較低,運輸和廢氣處理的碳排放占比分別僅為3.15%和5.72%.一扇木門的C2G碳排放為154.47kgCO2e,其中材料隱含的碳排放占比高達77.47%,制造占比18.57%,運輸和有機廢氣處理階段碳排放占比僅為2.76%和1.21%.一副門套的產(chǎn)品碳足跡為15.81kgCO2e,其中材料與制造過程的碳排放量較高,分別占比54.74%和38.94%,運輸和有機廢氣處理占比僅為5.95%和0.37%.

橫向?qū)Ρ?種產(chǎn)品,總碳排放與產(chǎn)品尺寸直接相關(guān),但由于工藝流程不同,各階段所占比例區(qū)別較大.廢氣處理在地板碳排放中所占比例5.72%遠大于廢氣處理在其他兩種產(chǎn)品中的比例1.21%和0.37%,這主要是由于該廠在制作地板過程中噴漆多達十余層,相對其他產(chǎn)品而言產(chǎn)生更多揮發(fā)性有機廢氣.木門的材料碳排放占比最高,高達77.47%,這主要是由于木門使用的密度板碳排放因子較高、消耗量大,機械流程較少.門套的制造碳排放占比遠高于其他兩種產(chǎn)品,這是由于門套線條組合較為復(fù)雜,需要更長的機械時間進行木材組合加工,電力消耗比例較高.

表8 三種典型木質(zhì)建材的碳排放核算結(jié)果(kgCO2e)

如圖3所示,3種木質(zhì)建材生產(chǎn)過程96%以上的廢氣處理碳排放均來自天然氣的直接燃燒,有機廢氣熱解產(chǎn)生的二氧化碳占比非常小,僅占產(chǎn)品總碳排放的0.2%以下(地板0.2%,木門0.04%和門套0.01%).由此可見,雖然計算過程中對于油漆組分進行了一定程度的估計和假設(shè),但這些假設(shè)對于整體碳足跡核算結(jié)果并不會造成太大影響.

圖3 廢氣處理產(chǎn)生的碳排放細分

2.2 不確定性識別與分析

鑒于清單數(shù)據(jù)大部分為現(xiàn)場實測,可靠性較高,假設(shè)大部分參數(shù)的實際分布為正態(tài)分布,其均值()取清單數(shù)據(jù),標準差(SD)假設(shè)為均值的5%.運輸距離為估計,因此標準差假設(shè)為均值的10%.電力碳排放因子在確定性分析中采用0.4948kgCO2e/(kW·h),假設(shè)電力因子符合均勻分布,最小值和最大值分別為0.4和0.6kgCO2e/ (kW·h).有機廢氣熱解直接產(chǎn)生的二氧化碳占產(chǎn)品總碳排放的比例極低,因此無需分析其不確定性.

根據(jù)表9的參數(shù)設(shè)置,在R語言中采用蒙特卡洛模擬法對3種產(chǎn)品碳足跡進行了不確定性分析,每種產(chǎn)品模擬10萬次,模擬結(jié)果如圖4所示.如表10所示,本研究的不確定度(用相對標準差RSD表示,RSD=標準差/均值)為4.25%～5.26%,相比文獻[12-13,23-24]介于6.26%～30.3%的不確定度,本研究結(jié)果可靠度及精準度較高.

表9 不確定性分析參數(shù)設(shè)置

注:SD表示標準差;表示均值;min表示下限;max表示上限.

圖4 蒙特卡羅模擬結(jié)果(以門套為例)

表10 不確定性分析結(jié)果和確定性碳排放計算值比較

3 討論

3.1 碳排放強度對比

本研究木地板、木門和門套對應(yīng)的單位質(zhì)量碳足跡分別為1.21,1.26和0.47kgCO2e/kg.為便于與相關(guān)文獻對比,將單件地板和木門的碳足跡(1.54和154.47kgCO2e)基于地板和木門的尺寸換算成8.83和46.21kgCO2e/m2.

文獻[11]對某家強化木地板制造企業(yè)進行了全生命周期碳核算,材料與制造階段碳排放之和為6.095kgCO2e/m2,材料碳排放是制造碳排放的近2倍.若將文獻[11]結(jié)果作為國內(nèi)一般機械化工廠生產(chǎn)木地板的平均水平,數(shù)智化工廠生產(chǎn)的木地板碳排放強度將高出行業(yè)水平44.87%.值得注意的是,盡管本研究地板的制作過程機械化程度高,但由于工廠的智能化管理和機械設(shè)備的能效優(yōu)化,其制造階段碳排放占比(18.97%)低于國內(nèi)同類產(chǎn)品的制造碳排放占比(34.2%),體現(xiàn)了數(shù)智化工廠的優(yōu)勢.此外,由表11可知,某挪威木地板[25]的材料與制造過程碳足跡極高,為16.374kgCO2e/m2,且材料占比為99.2%,這可能是由于其所取材料碳排放因子較高,且其制造過程的機械化水平較低.某日本木質(zhì)地板(東京銷售)碳足跡為52.0kgCO2e/套,一套47kg,約合1.106kgCO2e/ kg.本研究地板的碳足跡高于國內(nèi)同行和日本水平,低于挪威水平.

由表12可知,本研究木門碳足跡高于加拿大某板式木門,考慮到加拿大林業(yè)發(fā)達、木材資源豐富,該結(jié)果可能主要由于原材料的碳排放因子區(qū)別.同時,木門碳足跡遠低于鋼門,印證了木材的綠色屬性,說明了本文計算結(jié)果的合理性.值得注意的是,由于本文的系統(tǒng)邊界是“搖籃到大門”,因此并未算入“大門到墳?zāi)埂边^程中可考慮的木材固碳作用.若考慮木材的生物固碳[26],木門將成為負碳產(chǎn)品,在減少溫室效應(yīng)方面優(yōu)于鋼制門等其他材料.

表11 本研究地板與同類產(chǎn)品的碳排放水平比較

注:“-”表示該數(shù)據(jù)未知.

表12 本研究木門與同類產(chǎn)品的碳排放水平比較

3.2 產(chǎn)品減碳措施

根據(jù)C2G的碳排放分析,3種產(chǎn)品碳排放大多來自于材料和制造階段,而運輸階段和廢氣處理階段的碳排放占比較小.與同類產(chǎn)品相比,該數(shù)智化工廠生產(chǎn)的木質(zhì)建材碳排放普遍較高,主要原因可能是由高奢產(chǎn)品定位導(dǎo)致的復(fù)雜工藝流程和多種原材料,以及批量化機械使用.一般而言,機械化率和工序復(fù)雜程度與碳排放成正比,但從該案例可知,由于工廠已對主要設(shè)備進行能效優(yōu)化,機械能耗產(chǎn)生的碳排放占比較低.基于研究結(jié)果,對于同類型數(shù)智化工廠產(chǎn)品減碳可從以下方面入手.

(1)甄選低碳原材料:數(shù)智化建材加工企業(yè)應(yīng)強化綠色供應(yīng)鏈管理,從供應(yīng)鏈的角度,對材料供應(yīng)商提出環(huán)保要求,促進密度板等主材的上游生產(chǎn)企業(yè)提升生產(chǎn)過程的綠色化程度,主動購買具有綠色標簽的原材料,降低原材料生產(chǎn)過程中的能源消耗和碳排放.

(2)優(yōu)化低碳產(chǎn)品設(shè)計:數(shù)智化建材加工企業(yè)可以通過優(yōu)化設(shè)計,盡早與上游原料供應(yīng)商對接,減少原材料的損耗量.例如,本研究的案例工廠現(xiàn)階段生產(chǎn)地板時,一塊膠合板大板可供裁出7塊地板原料,有0.32m2的膠合板原材料被浪費,企業(yè)可與上游供應(yīng)商協(xié)調(diào)設(shè)計生產(chǎn)出特定尺寸的原材料,以降低材料消耗.另一方面,數(shù)智化的產(chǎn)品包裝工藝應(yīng)考慮簡約、耐用和可回收性,避免出現(xiàn)重復(fù)、過度包裝,例如減小采購膠帶的寬度,優(yōu)化打包算法、降低膠帶使用長度等.

(3)提升設(shè)備能源效率:在智能化工廠中,產(chǎn)品生產(chǎn)過程中消耗的電力碳排放貢獻較大.一方面可升級改造生產(chǎn)設(shè)備,提升能源效率,降低機械實際運轉(zhuǎn)功率,有效減少電力消耗與間接碳排放.另一方面可加強工藝過程的清潔化設(shè)計,優(yōu)化生產(chǎn)工藝流程,實現(xiàn)流水線式柔性生產(chǎn)和短流程生產(chǎn),減少機器空轉(zhuǎn)時間.

(4)使用清潔能源:智能化工廠可通過在屋頂、空地等場所安裝分布式光伏、風機,提升生產(chǎn)耗電的清潔化程度,降低電力碳排放[29].以本研究案例企業(yè)為例,若在全廠屋頂以常規(guī)技術(shù)鋪設(shè)太陽能板,并將自發(fā)電均用于廠區(qū)生產(chǎn),則產(chǎn)品生產(chǎn)能耗的碳排放可降低近30%.若改進光伏鋪設(shè)方式,推行建筑光伏一體化,結(jié)合區(qū)域光儲系統(tǒng),可進一步降低生產(chǎn)能耗碳排放[30-31],適當?shù)窒麛?shù)智化生產(chǎn)帶來的高碳排放.

4 結(jié)論

4.1 數(shù)智化工廠生產(chǎn)的木地板、木門和門套對應(yīng)的單位質(zhì)量碳足跡分別為1.21,1.26和0.47kgCO2e/kg.

4.2 由于工藝流程不同,3種產(chǎn)品的各階段碳排放占比差異較大,但碳排放的主要來源均為材料和制造過程,分別占產(chǎn)品總碳排放的54.74%～77.47%和18.57%～38.94%.

4.3 基于數(shù)智化生產(chǎn)線的木地板的單位質(zhì)量碳排放高于行業(yè)均值44.87%.

4.4 數(shù)智化生產(chǎn)帶來的高碳排可通過甄選低碳原材料、優(yōu)化低碳產(chǎn)品設(shè)計、提升設(shè)備能源效率、擴大清潔能源應(yīng)用比例等途徑適當?shù)窒?

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Carbon emissions assessment of wooden building materials manufactured from a digital and intelligent production line.

LI Pei-xian1,2,SONG Guang-han1,YANG Xiao-lu1,SONG Xiang-nan3,LU Yu-jie1,2*

(1.College of Civil Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China；2.Key Laboratory of Performance Evolution and Control for Engineering Structures of Ministry of Education,Tongji University,Shanghai 200092,China；3.School of Management,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China).,2022,42(8)：3922～3930

In order to understand carbon emissions from wooden building materials produced in digital and intelligent factories and to provide ground references and benchmarks for carbon reduction strategies,a life-cycle assessment (LCA) was conducted in this study to quantify the carbon footprints of main wooden building materials. The results show that the carbon footprints (per unit mass: kg CO2e/kg) for a wood floor tile,a wood door,and a wood door frame are 1.21,1.26,and 0.47,respectively. The carbon footprints of the floor tile and the door are greater than their domestic counterparts in the literature. The raw materials and production processes are the main sources of carbon emissions for wooden building materials,accounting for 54.74%～77.47% and 18.57%～38.94% of the total carbon emissions,respectively,while the carbon emissions during transportation and waste gas treatment process account for less than 9% of the total carbon emissions. The Monte Carlo simulations show a relatively low uncertainty of the calculated carbon emissions in this study. Digital and intelligent factories could potentially reduce carbon emissions in the future by procuring low-carbon raw materials,optimizing the product designs,improving the energy efficiency of equipment,and using clean energy like solar and wind.

wooden building materials；life cycle assessment；carbon emissions；low-carbon strategy；intelligent manufacturing

X820.3

A

1000-6923(2022)08-3922-09

2022-02-05

國家自然科學基金資助項目(52108090,52078374,71904032); 上海市浦江人才計劃(2020PJD074)

* 責任作者,教授,lu6@#edu.cn

李佩嫻(1992-),女,湖南長沙人,博士后,博士,主要從事綠色低碳建筑研究.發(fā)表論文20篇.