基于能量流分析的大型工业企业低碳指标体系构建研究

时间:2022-09-28 11:35:33

基于能量流分析的大型工业企业低碳指标体系构建研究

[摘要]工业企业的低碳化生产是我国实现节能减排总目标的重要途径。本文从大型工业企业的能量流分析入手,以大型钢铁企业为例研究了碳元素流动路径,并在此基础上利用AHP分析方法建立了评价指标体系。体系从能量流所反映出来的五个不同角度出发,以三级评价指标对钢铁企业的低碳生产水平给出了衡量。结果显示能量的回收利用是实现大型工业企业低碳生产最为有效的途径。

[关键词]能量流;低碳生产;指标体系

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2013.02.017

[中图分类号]F206[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2013)02-0035-06

1 引言

工业企业是国家经济发展的支柱,也是国家能耗产生的主要来源。DavidI.Stern[1]认为处于工业化进程中的发展中国家,工业在国民经济中的比例会在相当长的时期内占据主导地位。必然要在充分工业化之后,才可能由服务业来主导国民经济。因此,能耗高的工业所占的比例不仅不会大幅降低,而且还可能升高。钢铁工业作为重要的原料生产和加工部门,是国民经济的支柱产业,是国家实现经济高速增长的重要保障之一,也是一个国家经济和社会发展水平的重要标志之一。同时钢铁工业也是资金、资源、能源、技术密集型产业。随着工业化、城市化进程的不断加快,资源匮乏和生态环境恶化已经成为制约我国钢铁产业可持续发展的主要瓶颈之一。

钢铁行业在传统产业中占据着重要的地位。我国钢铁行业连年来迅猛发展:图1显示,在进入21世纪以来,中国钢铁产量有了数量上的飞跃,远远超越了美国和日本。至2010年,粗钢产量突破6亿吨,达到6.27亿吨,同比增长9.26%。这已经是我国粗钢产量连续14年位居世界第一。与此同时,钢铁行业的能耗水平也受到了各界的关注。图2显示了2002-2009年粗钢产量及吨钢可比能耗的变化趋势。

曲线显示,7年来我国的粗钢产量保持稳定持续增长的态势;能耗水平在2005年时达到峰值,随后随着环保政策的出台,政府监管的加强和企业自身节能减排意识的提高,能耗呈现出下降趋势。但随着钢产量的不断上升和技术更新的速度有限,2006-2009年的下降速度放缓。根据工信部印发的《钢铁工业十二五发展规划》,在十二五期间,钢铁行业单位工业增加值能耗和二氧化碳排放分别下降18%,重点统计钢铁企业平均吨钢综合能耗低于580千克标准煤。为了实现十二五规划的目标,钢铁企业需要进一步加大降耗力度,同时控制碳氧化物的排放。

殷瑞钰院士曾提出,钢厂的3项主要功能分别是:钢铁产品制造,能源转换和废弃物的消纳、处理及再资源化[2]。能源转化的过程主要就是C元素随着能量的流动而发生化学反应的过程。C元素以煤炭和焦的形式进入流程,以CO2为主的碳氧化物形式耗散排放,另一部分以化合物的形式进入钢材等最终产品[3]。在钢铁生产流程内部,碳元素经过了复杂的化学反应,例如完全和不完全的氧化反应、置换反应等。

C元素在整个流程中的运行与能量的运行轨迹是同步的。随着工序的推进,能量在流程中呈现出流动的态势,这就形成了钢铁企业的能量流的概念。

能量流(EnergyFlow)源于生态学,是指能量在区域生态系统的食物链、食物网内转变、转移与消耗的过程。钢铁企业中,各种能源介质沿着转换、使用、排放的路径流动,形成了能量流[4]。能源经过一系列加工、转换、改质环节到能源产品或排放物,组成能源转换过程;各种能源产品经过分配进入各个用户使用直到废弃物排放组成了能源使用过程[5]。本文在钢铁生产过程中的能量流分析的基础上,讨论了一种低碳生产指标体系的构建思路。

2 钢铁企业能量流分析

钢铁的生产是一个复杂的过程,主要有矿山开采选矿烧结炼铁炼钢连铸轧钢等工序。其中能耗大、污染严重的主要是铁前系统。按重点企业能耗工序平均值计算,炼铁系统三大工序——烧结、焦化、高炉炼铁,就占了吨钢综合能耗的72%左右。从世界范围来看,钢铁生产流程CO2排放量占到人类活动CO2排量的5%~6%[6]。其中高炉炼铁的能耗又位于各工序之首。图3展示的是2005-2010年间大型钢铁企业分工序能耗的分布状态。为了方便绘制,数据取以10为底的对数进行处理。由图3可以看出,烧结、焦化和高炉工序的能耗是最高的,轧钢处于第二阶层,转炉则基本上已经实现了负能炼钢。

*数据来源:中国钢铁工业年鉴

2.1 分工序能量分析

在暂时不考虑电炉短流程炼钢的前提下,钢铁企业五大主要工序和产量、可比能耗之间的相关关系如表1所示。

首先,从表中可以看出,吨钢可比能耗与粗钢产量呈负相关,体现出大型钢铁企业的规模效应在能耗控制方面的效果;其次,吨钢可比能耗与5个主要工序能耗均密切相关,尤其是转炉和焦化工序的能耗对其影响最为明显。

在整个流程中,各个工序利用到的含碳原料和燃料不尽相同。根据国内某钢厂的年度能源平衡表提供的原、燃料消耗数据和国家计委能源所1999年的《能源基础数据汇编》提供的折算系数,各种类型的原、燃料及其他可燃气体对应的年度CO2排放量如图4所示。

本文用E(X,i)来表示能量流,其中X代表名称,i代表相关工序。

钢铁企业能量流的6大组成部分为:外部输入、前一道工序传入、本工序传出、系统耗散、回收自用、回收他用[7-8]。见图6所示。

E(in,i)——外部供应给工序i的能量,包括电力、燃料、热力、蒸汽等(kgce/t);

E(tr,i)——工序i从前期工序中接受的能量,包括化学能、热能等(kgce/t);

E(rs,i)——工序i回收自用的能量,包括燃料、热力和动力等(kgce/t);

E(di,i)——工序i处理工程中耗散的能量,包括机器运转消耗的热能等(kgce/t);

E(ro,i)——工序i回收并被用于其他工序的能量,包括蒸汽、热能和电力等(kgce/t);

E(ou,i)——工序i的产出品带走的热能和化学能等(kgce/t)[9]。

E(in,i)+E(tr,i)+E(rs,i)=E(di,i)+E(rs,i)+E(ro,i)+E(ou,i)(1)

其中,传入部分能量E(tr,i)来自上一工序的输出,而输出部分能量E(ou,i)是下一工序的能量输入。因此可以将能量传入和传出统一表达为E(i-1)和E(i).因此,有以下关系式:

E(in,i)+E(i-1)+E(rs,i)=E(di,i)+E(rs,i)+E(ro,i)+E(i)(2)

E(i)=E(i-1)+E(in,i)+E(rs,i)-E(di,t)-E(rs,i)-E(ro,i)(3)

E(i)=f(E(i-1),U(i),i)(4)

其中,U(i)包括两组变量,一组是E(in,i)和E(rs,i),它们使得本工序的能量数量上有所增加,为正向控制变量;另一组包括E(di,i)、E(rs,i)和E(ro,i),它们的增加使得工序的能量减少。

由分析可知,钢铁企业的能量流按照实际生产中的运转情况可分为6类,而从不同的角度进行研究又可以将这6类分别纳入几个不同的大类:从能源变化角度,可分为正向变量和负向变量两类;从能量流动角度,可分为输入型变量和输出型变量等。下一节将从能耗控制目标角度入手,建立基于钢铁企业能量流分析的评价指标体系。

3 基于能量流的碳排放评价指标体系构建研究

3.1 指标体系构建

根据上节分析,本文将6类能量流变量对应于3大类目标:每个工序的目标是减少本工序的能耗,也就是减少E(i-1)-E(i),本文记作“目标1”,称之为工序能耗控制目标;钢铁企业能耗控制的总体目标是“节能减排”,也就是减少E(in,i)和E(di,i),本文称其为“目标2”,也就是系统节能减排目标;而有效达成这两个目标的手段之一,就是增加能源回收,也就是增加E(R)=E(rs,i)+E(ro,i),讨论中记作“目标3”,对应于回收利用目标。此外,由于企业的相关技术指标也会影响企业的碳排放量,因此选取8个代表性的比例指标,将他们也纳入到指标分析体系当中去,记作“目标4”。

详细的指标体系及符号表示见表2。

2.1和2.2节的分析表明,工序能耗对总能耗的影响非常明显:所谓工序能耗即对应工序的输入与输出能量之差,对应于I1;根据原、燃料CO2放散图的数据,可知原、燃料的用量和回收量对低碳生产的影响也是直接而明显的,其消耗、放散和回收水平分别对应目标I2、I3和I4;另外,冶炼过程的铁钢比等指标对应于目标I5。在此基础上,本文选取了30个三级指标,能够较为全面地对钢铁企业的低碳生产水平进行评价。其中,有18项指标为“负向”指标,即指标值越小,对低碳生产的总目标贡献越大;另有12项为“正向”指标,即指标值越大,对总目标的贡献越大[9]。

3.2 指标权重确定

在评价指标体系基本构架完成后,采用AHP方法对指标间的相对权重进行计算[10]。权重矩阵建立的主要依据是某钢厂2010年能源平衡表及2010年钢铁行业主要生产工序能耗指标标杆值。

5个二级指标及对应的三级指标之间的权重矩阵如下:

判断矩阵构建完成后需要对它们进行一致性检验以确定矩阵的有效性。一致性判断结果如下表所示。一般认为,该指标值小于0.1时,判断矩阵的一致性是可以接受的[11]。可见以上5个判断矩阵都满足一致性要求。

根据权重矩阵,计算可得如表10带权重的指标体系:

由表10可以看出,相对于一级目标,I4是较为关键的一个指标,即能源的回收量对节能减排、低碳生产的作用最为明显;技术相关的比例指标和原、燃料消耗量对低碳生产的作用基本持平;工序能耗和煤气放散率对低碳生产的影响程度基本相同。相对于二级指标,影响最为显著的5个因素分别为:转炉能耗、外购电力消耗量、焦炉煤气放散率、回收焦炭量和炉外精炼比。

4 结论

本文从能量流分析的角度入手,以钢铁企业为例建立了大型工业企业低碳生产评价指标体系。指标体系从工序能耗、能量输入、能量耗散、能量回收利用和能量相关技术指标5个方面进行了构建,与钢铁企业生产过程中的能量流动状况彼此对应,密切相关。结果显示,能量回收再利用的理念与相关技术是低碳生产的最关键影响因素,也是在绿色环保理念下钢铁企业能耗管理的最有效途径。

主要参考文献

[1]ISDavid,CutlerJClerelond.EnergyandEconomicGrowth[C].RensselaerWorkingPapersinEconomics,2004.

[2]殷瑞钰.钢铁制造流程的本质、功能与钢厂未来发展模式[J].中国科学:E辑,2008(9).

[3]郑海峰.钢铁企业主要C素流和能量流的研究及应用[D].沈阳:东北大学,2006.

[4]蔡九菊,王建军,张琦,等.钢铁企业物质流、能量流及其对CO2排放的影响[J].环境科学研究,2008(1).

[5]王建军,蔡九菊,张琦,等.钢铁企业能量流分析[C].2005中国钢铁年会论文集,2005.

[6]徐匡迪.低碳经济与钢铁工业[J].钢铁,2010(3).

[7]王建军,蔡九菊,张琦,等.钢铁企业能量流模型化研究[J].中国冶金,2006(5).

[8]陈春霞,王建军,孙飞飞.钢铁工业工序能量流分析[C].2007中国钢铁年会论文集,2007.

[9]傅加锋,庄贵阳,高庆先.低碳经济的概念辨识及评价指标体系构建[J].中国人口、资源与环境,2010(20).

[10]张敬,张芸,张树深,等.钢铁行业二氧化碳排放影响因素分析[J].现代化工,2009(1).

[11]冯其明.一种提高判断矩阵一致性程度的方法[J].科学导报,2010,28(6).

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