为快速掌握区域内全部水泥企业的碳排放情况,在部分企业实际生产数据未知时,也能建立其生产碳排放清单,文中基于熟料生产特征,构建了可根据设备设计产能和运行时长两种参数来核算企业CO2排放的数值模型。以京津冀地区59条典型水泥熟料...为快速掌握区域内全部水泥企业的碳排放情况,在部分企业实际生产数据未知时,也能建立其生产碳排放清单,文中基于熟料生产特征,构建了可根据设备设计产能和运行时长两种参数来核算企业CO2排放的数值模型。以京津冀地区59条典型水泥熟料生产线的生产数据作为统计样本,借助Eviews对生产线的实际产能、熟料烧成煤耗与设计产能间的关系进行回归分析,并引入了生产时间修正系数,完成了CO2核算模型的建立。将其应用到京津冀地区全部106条水泥熟料生产线中,得出2018年度京津冀地区水泥熟料总产量,该核算值与数字水泥网发布的统计数据之间的相对误差均值为7.81%。通过核算,CO2直接排放系数为0.93 t CO2/t熟料,与国内均值相差7.27%。构建的核算模型与实际生产契合良好,更重要的是可以通过此数值模型自下而上建立区域内全部企业的CO2排放清单,实现较高时空精度的清单网格化,并可与现有卫星遥感探测、移动监测设备所得的数据形成比对,使水泥行业的碳监测和减排政策的制定更具针对性。展开更多
文摘为快速掌握区域内全部水泥企业的碳排放情况,在部分企业实际生产数据未知时,也能建立其生产碳排放清单,文中基于熟料生产特征,构建了可根据设备设计产能和运行时长两种参数来核算企业CO2排放的数值模型。以京津冀地区59条典型水泥熟料生产线的生产数据作为统计样本,借助Eviews对生产线的实际产能、熟料烧成煤耗与设计产能间的关系进行回归分析,并引入了生产时间修正系数,完成了CO2核算模型的建立。将其应用到京津冀地区全部106条水泥熟料生产线中,得出2018年度京津冀地区水泥熟料总产量,该核算值与数字水泥网发布的统计数据之间的相对误差均值为7.81%。通过核算,CO2直接排放系数为0.93 t CO2/t熟料,与国内均值相差7.27%。构建的核算模型与实际生产契合良好,更重要的是可以通过此数值模型自下而上建立区域内全部企业的CO2排放清单,实现较高时空精度的清单网格化,并可与现有卫星遥感探测、移动监测设备所得的数据形成比对,使水泥行业的碳监测和减排政策的制定更具针对性。
