某电解铝企业的碳排放核算方案

基于碳排放的相关政策背景,阐述了电解铝行业碳排放核算的作用和内容;根据某电解铝企业2017年实际运行情况,详细介绍了企业的碳核算方案,其碳排放总量为所有化石燃料燃烧的碳排放量、能源作为原材料用途的碳排放量、工业生产过程中的碳排放量、企业净购入电力导致的碳排放量的总和,共1 138 879.63 t,吨铝产生的二氧化碳排放为11.82 t。     

某阳极铜生产系统温室气体排放量核算浅析

西北某企业新建阳极铜生产线,对其生产所需原辅料以及生产工艺情况进行了介绍,由此分析阳极铜生产温室气体排放源主要是净购入电力产生的排放,其余依次为能源的原材料用途、工业生产过程、燃料燃烧,核算二氧化碳排放总量为174 262 t。     

典型钢铁制造流程碳排放及碳中和实施路径

高炉-转炉钢铁生产流程是典型的钢铁制造流程,也是典型的铁-煤化工过程,能耗高、碳排放量大,是中国钢铁行业实现碳中和目标的重点领域。2020年,由该流程生产的钢产量占全国粗钢产量的90%以上,是钢铁行业重要的CO₂排放源,因此,以典型高炉-转炉钢铁流程为主的企业碳排放计算和碳中和路径研究引起重视。目前国内外有多种针对钢铁企业碳排放的计算方法,但不同CO₂计算边界和方法对企业CO₂排放结果差异较大,影响因素也不同。剖析了钢铁生产流程的碳排放特征,以典型高炉-转炉制造流程为例,从系统边界、碳排放核算方法以及影响因素等角度全方位分析了钢铁制造流程碳排放,核算了不同方法下390万t和550万t钢铁企业的碳排放量,并对比了不同核算方法的差异性。结果表明,A企业和B企业铁前工序的CO₂排放占总碳排放的比例分别为60.99%和54.12%,减少钢铁制造流程CO₂排放应优先考虑焦化、烧结和炼铁工序;影响钢铁制造流程减排的因素主要包括化石燃料的消耗、能源的回收率、自发电的比例和碳排放因子的选取,其...     

铜冶炼企业降低碳排放强度的措施

某铜冶炼企业碳排放量占比例最大的是净外购电力的排放,其次是燃料燃烧排放,并且电力消耗在无用功上较为突出。通过对锅炉高压给水泵、重金属回收风机、环集SO2风机进行变频技术改造;阳极炉稀氧燃烧工艺优化等措施,企业2016年碳排放强度比2015年降低了4.9%,实现了节能减排、降低碳排放强度的目的。     

电解锰生产企业温室气体排放核算方法与源解析

电解锰生产是我国工业企业中重要的温室气体排放源之一,而缺乏系统规范的核算方法制约了国家和行业对电解锰生产企业温室气体排放的研判和认识。根据电解锰生产特点,提出电解锰生产企业温室气体排放核算边界、排放源和计算方法,形成完整的核算方法。源解析表明,案例企业生产1 t电解锰产品排放5.36 t CO₂,矿石中碳酸盐分解和电力消费是主要排放源,分别占22%和74%;制液和电解过程是温室气体排放的主要生产工序,分别占30%和67%。降低电解过程的电力消耗、提高碳酸锰矿石品位是电解锰行业减少温室气体排放的优化路径。本研究可为电解锰行业开展温室气体排放核算和减排研究提供重要参考。     

铝用炭素工业碳排放核算方法

铝用炭素材料是氧化铝—冰晶石熔盐铝冶炼生产过程中不可或缺的重要材料之一,分为铝用炭素阳极材料与铝用炭素阴极材料,其生产过程中造成大量二氧化碳排放,包括因物理化学反应造成的二氧化碳排放、燃料燃烧造成的二氧化碳排放,以及因能源消耗造成的二氧化碳排放。但现有文献中涉及铝用炭素工业碳排放具体核算的很少,在IPCC国家温室气体清单指南中亦未涉及铝用炭素工业碳排放核算。根据铝用炭素材料具体生产工艺过程中的物料衡算,以物料平衡核算法为主,分别对铝用预焙阳极、铝用石墨化炭阴极生产过程中的碳排放进行了核算,明确了相关核算公式,并选取相关典型数据进行了实际核算。     

铜冶炼能耗核算与碳排放量核算差异性和相关性分析

本文以铜冶炼行业为例,重点分析了能耗核算与碳排放核算的关系。首先,分别梳理了铜冶炼能耗与碳排放核算的相关标准、核算边界及核算方法等;其次,对铜冶炼能耗核算与碳排放核算进行差异性和相关性分析,两者差异性主要体现在边界范围,如耗能工质、过程排放等方面,相关性主要体现在能源碳排放量与能耗值的线性关系;再次,分别基于典型铜冶炼工艺案例和国内行业统计数据,对其综合能耗和碳排放量进行估算,并验证两者呈近线性相关,铜冶炼按全国电力排放因子核算的碳排放量与其按等价值核算的综合能耗比值约为2.0;最后,从核算边界、电力折标系数及排放因子取值等方面提出标准修订建议,供相关部门工作人员参考。     

钢铁企业生产过程碳排放核算模型的研究及应用

钢铁行业是我国国民经济发展的基础产业，同时也是高耗能、高排放行业。作为中国能源消费和碳排放大户，随着低碳经济的兴起，其面临的节能减排压力与日俱增。企业精准掌握碳排放量及排放强度、充分了解在生产过程中的影响制约因素，为制定合理的节能减排方案提供充分依据。通过对钢铁企业影响碳排放量的因素进行分析，建立企业碳排放核算模型，实现让管理者对于碳排放量了然于心。根据长时间的模型计算结果进行分析，有利于钢铁企业找到切实可行的节能减排方案。     

铝电解工业碳排放核算方法

铝电解工业作为能源型产业,生产过程中会排放二氧化碳,大量火电消耗亦会导致大量二氧化碳排放,但其碳排放核算边界、核算方法等尚存在诸多不明晰之处。分析了铝电解工业碳排放核算现状,确立了铝电解不同生产阶段中碳排放分别核算、加和求总的核算原则,分别列出了焙烧启动过程碳排放、正常电解过程中预焙阳极消耗碳排放和能源消耗间接碳排放、阳极效应过程碳排放以及铝电解碳排放总量核算公式,并选取相关数据进行了实际核算。     

业界动态

中国钢铁业首次商业化应用"发酵法制乙醇"全国特大型钢铁企业唐钢和全球知名钢铁服务企业哈斯科集团签订乙醇项目合作框架协议,这开创了国内钢铁企业利用生物技术把钢铁气体作为乙醇燃料的先河。乙醇是一种可部分取代汽油的清洁低碳能源,其燃烧碳排放量仅为传统化石燃料的一半。     

晋南钢铁高炉喷吹富氢气体工业化实践

 钢铁工业是中国制造业中碳排放量最高的行业,碳排放占全国碳排放总量的15%左右。高炉是钢铁工业碳消耗量最大的工序,碳消耗占钢铁流程总碳消耗的70%以上,减少高炉冶炼碳消耗是降低钢铁工业碳排放的最有效措施。高炉喷吹富氢气体不但可以提高冶炼效率,减少污染物排放,而且可以减少焦炭或煤粉消耗,从源头上降低高炉冶炼碳消耗,从而减少碳排放。以山西晋南钢铁两座1 860 m3高炉风口喷吹富氢气体工业化生产数据为例,详细研究了高炉喷吹富氢气体对燃料比、风口理论燃烧温度、炉腹煤气量、H₂利用率以及CO₂排放量的影响。结果表明,喷吹富氢气体可以显著降低高炉固体燃料消耗,在吨铁富氢气体喷吹量为65 m3条件下,富氢气体与固体燃料的置换比为0.49 kg/m3;风口喷吹富氢气体降低了风口理论燃烧温度,吨铁每喷吹1 m3富氢气体,风口理论燃烧温度降低约1.5 ℃,高炉鼓风量和炉腹煤气量都少量降低;喷吹富氢气体以后,炉内H₂的利用率平均为37.3%,CO的利用率约为43.2%;吨铁CO₂排放量可以降低80 kg左右,高炉CO₂排放降低了5.6%,取得了较好的经济、环境和减污降碳效果。     

基于LMDI?STIRPAT模型的中国钢铁行业碳达峰路径研究

基于排放因子法核算中国钢铁行业2000—2019年碳排放,运用两阶段对数平均迪式分解法（LMDI）和STIRPAT模型分析碳排放增长的影响因素和2030年碳排放。结果表明,碳排放持续增长,2014年达到阶段峰值18.48亿吨。规模因素是碳排放增加的主要原因,能源强度是最大的抑制因素。情景分析表明,基准情景下将在2025年达峰,碳排放量为19.04亿吨;低碳情景下碳达峰时间为2021年,碳排放量为18.67亿吨;强低碳情景已于2020年达到碳排放峰值,碳排放量为18.52亿吨;快速发展情景则无法在2030年前实现碳达峰。      

炼铁新技术及基础理论研究进展

从炼铁新技术及基础理论研究方面介绍了烧结球团提质降耗新技术、焦炭在高炉内行为解析研究、高炉喷吹清洁燃料技术、高炉长寿技术、高炉炼铁数据建模技术以及冶金尘泥再处理技术。从基础研究出发,提出了目前最具有潜力的炼铁新技术;然后在国家碳中和战略的大背景下,综述了目前国际上的非高炉炼铁技术研究进展,为我国低碳炼铁发展提供依据;最后从最新微观研究手段出发,介绍了目前炼铁研究领域在微观尺度的研究进展,多尺度综合调控研究高炉炼铁过程机理,为未来低碳炼铁发展方向提供思路。      

Change in Carbon Dioxide (CO2) Emissions From Energy Use in China's Iron and Steel Industry

As the largest energy consuming manufacturing sector and one of the most important sources of carbon dioxide (CO2) emissions, the China's iron and steel industry has paid attention to the study of changing trend and influencing factors of CO2 emissions from energy use. The logarithmic mean Divisia index (LMDI) technique is used to decompose total change in CO2 emissions into four factors: emission factor effect, energy structure effect, energy consumption effect, and steel production effect. The results show that the steel production effect is the major factor which is responsible for the rise in CO2 emissions; whereas the energy consumption effect contributes most to the reduction in CO2 emissions. And the emission factor effect makes a weak negative contribution to the increase of CO2 emissions. To find out the detailed relationship between change in energy consumption or steel production and change in CO2 emissions, the correlation equations are also proposed.     

Change in Carbon Dioxide （CO2） Emissions From Energy Use in China＇s Iron and Steel Industry

 As the largest energy consuming manufacturing sector and one of the most important sources of carbon dioxide (CO2) emissions, the China′s iron and steel industry has paid attention to the study of changing trend and influencing factors of CO2 emissions from energy use. The logarithmic mean Divisia index (LMDI) technique is used to decompose total change in CO2 emissions into four factors: emission factor effect, energy structure effect, energy consumption effect, and steel production effect. The results show that the steel production effect is the major factor which is responsible for the rise in CO2 emissions; whereas the energy consumption effect contributes most to the reduction in CO2 emissions. And the emission factor effect makes a weak negative contribution to the increase of CO2 emissions. To find out the detailed relationship between change in energy consumption or steel production and change in CO2 emissions, the correlation equations are also proposed.     

Co2 Accounting and Abatement: An Approach for Iron and Steel Industry

The issue of energy use in iron and steel making operations has been focused by several authors. Since current operations use predominantly fossil fuel based carbon bearing inputs, energy use is related to CO₂ emissions which is a Green House Gas. Abatement of CO₂ emissions requires a proper CO₂ accounting procedure to be established for an existing operation. Varied approaches have been used, but information on mass and energy balance for individual process steps and the plant as a whole have scarcely been correlated to emission patterns for individual process steps as well as the total plant. In the accounting procedure suggested, the first step is to establish a carbon balance encompassing input carbon, fuel gases generated and solid/liquid fuel produced. Once the quantities of by-product fuel gases are established through carbon accounting, consumption route of these gases are examined using a carbon flux diagram, to ascertain which process steps emit maximum CO₂. Predictive models can be used to work out downstream fuel gas streams requirements as well as surplus generated. Use of analytical models for reduction of CO₂ emissions at source can be combined with an objective of overall cost reduction objective for evolving implementation strategies without sequestration. Greater CO₂ abatement can be obtained through use of carbon capture and sequestration, as applied to steel mills. An example case for sequestering the stove flue gas of a conventional blast furnace using an amine system for capture combined with slag sequestration is discussed. Use of a ‘top gas recycle system’ with CO₂ separation using VPSA is shown to lead to greater degree of abatement. The emission allocation issues, related to Life Cycle Analysis are important for arriving at the total emission pattern. Implementing carbon abatement requires additional auxiliary technology development, such as recovery of low grade heat, for supporting energy requirements associated with CO₂ separation.     

云南省水电铝行业碳减排途径和潜力研究

在“双碳”背景下,电解铝行业面临着巨大的减排压力。在对全国电解铝生产各环节碳排放现状调查的基础上,以云南省为例,对比各环节碳排放水平,并对目前各环节碳减排的研究现状、主要措施及降碳效果进行了评述,查找差距并剖析原因,提出云南省电解铝在碳减排方面的措施并核算减排潜力。结果表明,云南省电解铝产业碳排放占比铝行业比重高于全国平均水平,提高绿电结构后,到2025年电解铝产业碳排放总量将可降低30%以上,远高于国家电解铝电力结构碳减排5.82%的指标。阳极碳耗碳排放是除电力碳排放之外占比最大的,通过利用优质的阳极后可降低碳排放1.20%。通过先进技术革新后铝液综合交流电耗可达到先进清洁生产水平,碳排放可降低0.63%。我国电解铝生产阳极效应全氟化碳排放量远高于其他发达国家,未来5年内云南省电解铝产业阳极效应碳排放将减少1.31%。