基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放核算方法

摘要

一种基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放核算方法，包括以下步骤：基础数据采集，包括采集水泥厂数据及水泥行业数据；利用降尺度手段，匹配所述水泥厂各水泥生产线水泥产能数据及所述水泥行业数据，核算各水泥厂年度活动水平数据；采用排放因子方法，利用碳排放因子数据以及水泥厂年度活动水平数据，获得基于水泥生产线、高精度的全球水泥厂二氧化碳排放数据。本方法解决了碳排放评估中生产工艺流程信息不完备问题，提高了水泥行业碳排放核算数据的空间精准度，有效的降低了核算结果的不确定性，提高了水泥行业二氧化碳排放核算的空间准确性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种碳排放核算方法，特别是一种基于水泥厂层面的二氧化碳排放核算方法。

背景技术

水泥行业是全球能源、碳排放最密集的行业之一，其在能源经济体系和气候变化中的作用至关重要。目前水泥生产工艺流程，水泥行业发展阶段和相应的环境影响方面，在全球各区域间存在着巨大的差异，中国和其他发达国家的水泥消费似乎正在趋于平稳，而新兴经济体预计将经历建筑业的快速增长，从而成为排放大国，实现新兴经济体水泥行业的低碳发展是全球减排的基础。因此，迫切需要依据区域特征，基于水泥厂生产工艺流程、年龄结构的厂级层面的二氧化碳排放核算方法。然而，目前的水泥行业的二氧化碳排放计算方法大多局限于国家层面或极个别具有特定工艺的假设工厂。鉴于世界范围内水泥行业生产工艺和发展阶段的空间差异，这样的水泥行业的二氧化碳排放核算方法带来很大的不确定性，无法推广，不足以支持全球化水泥行业精准碳减排工作。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于水泥厂层面的二氧化碳排放评估方法，以解决现有技术全球水泥厂二氧化碳排放核算方法存在的不足。

本发明提供一种基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放核算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S01、基础数据采集，包括采集水泥厂数据及水泥行业数据；其中，水泥厂数据包括全球水泥厂各水泥生产线的水泥产能数据，以及水泥厂地理位置数据；水泥行业数据包括全球各国家水泥行业的年度产量数据、水泥行业熟料-水泥转换系数、水泥行业能源结构数据以及碳排放因子数据；

步骤S02、利用降尺度手段，匹配所述水泥厂各水泥生产线水泥产能数据及所述水泥行业数据，核算各水泥厂年度活动水平数据；

步骤S03、采用排放因子方法，利用步骤S01中获得的碳排放因子数据以及步骤S02中获得的水泥厂年度活动水平数据，获得基于水泥生产线、高精度的全球水泥厂二氧化碳排放数据。

其中，所述碳排放因子数据包括不同国家熟料生产的碳排放因子以及燃料的碳排放因子。

进一步地，所述步骤S01中，获取所述水泥厂数据及水泥行业数据后，对所述数据进行预处理，预处理按照下列步骤进行：

(1)去除重复项；

(2)将获得的水泥厂数据按照水泥生产线分类整理。

其中，所述水泥厂年度活动水平数据具体为各水泥生产线的熟料产量及水泥厂各窑炉的各燃料消耗量。

进一步地，所述步骤S02中，以所述水泥行业年度产量数据作为基准，以国家或地区为单位，按照所述水泥厂各生产单元的产能进行分配，可以得到全球各水泥厂各水泥生产线的水泥产量：

A

其中，A代表每个水泥厂的各生产线的水泥产量；C代表水泥加工生产线的具体产能；i、c、t分别代表水泥厂、国家、计算年份。

根据全球分国家水泥行业熟料-水泥转换系数，进一步得到全球水泥厂年度熟料产量：

A

其中，A

进一步地，所述步骤S03中，水泥厂二氧化碳排放包含水泥生产过程排放和燃料燃烧排放两个部分，具体而言：

各水泥厂的水泥生产线的水泥生产过程碳排放量计算方式如下：

E

其中，E

各水泥厂的水泥生产线的燃料燃烧碳排放量计算方式如下：

其中，E

本发明的基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放评估方法，采用微观层面水泥厂运营状态、水泥产能、水泥生产线类型(综合、熟料、生料粉磨)、水泥类型(灰色或白色)、地理位置数据、以及宏观层面水泥行业产量数据，形成多尺度、精细化全球水泥厂碳排放数据库，实现基于水泥厂生产工艺流程、年龄结构的全球水泥厂二氧化碳排放数据的提取。将厂级层面全球水泥厂碳排放数据库引入碳排放核算领域，解决了碳排放评估中生产工艺流程信息不完备问题，提高了水泥行业碳排放核算数据的空间精准度，有效的降低了核算结果的不确定性，提高了水泥行业二氧化碳排放核算的空间准确性，为国家预测水泥行业潜在碳排放量，实现水泥行业的精准减排和水泥行业的碳达峰、碳中和提供数据支撑。

附图说明

为了更完整地理解本发明，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1为本发明的基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放核算方法的流程图。

具体实施方式

为说明清楚本发明的目的、技术细节及有效应用，使之便于本领域普通技术人员理解与实施，下面将结合本发明实施例及附图作进一步的详细阐述。显然，此处描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种基于水泥厂层面的全球水泥行业二氧化碳排放核算方法，包括以下步骤：

步骤S01、基础数据采集，包括采集水泥厂数据及水泥行业数据。

其中，水泥厂数据为包括全球水泥厂的点源数据，主要包括全球水泥厂各水泥生产线的水泥产能数据，以及水泥厂地理位置数据。

所述水泥厂各类生产单元活动水平数据的采集，利用CEMNET发布的全球水泥报告(https://www.cemnet.com/global-cement-report/)以及Global Cement Directory(https://www.globalcement.com/directory)进行，并用中国(CCMENT,https://www.ccement.com/)、印度(印度矿产资源年鉴，https://ibm.gov.in/index.php？c＝pages&m＝index&id＝107)、俄罗斯(俄罗斯水泥厂列表，https://заводы.рф/factories/cementnye-zavody)等主要水泥生产国的本土公开数据库作为补充；利用上述数据集，获取全球水泥厂的运营状态、水泥产能、水泥生产线类型(综合、熟料、生料粉磨)、窑类型(干、半干、半湿、湿、立井和新干窑)的信息、水泥类型(灰色或白色)信息、以及地址信息等。利用Industryabout数据，同时查阅全球水泥厂官方网址，收集全球水泥厂的开始服役时间、退役时间信息。

以巢湖海螺水泥厂为例，获得其运营状态为：运转；退役时间为：未退役；开始服役时间为：2016年；其水泥生产线类型为生料粉磨，其窑类型为新干窑；年产能为：200万吨；其地址为：安徽省合肥市巢湖市长江西路269号巢湖水泥厂老厂区。

对于所述水泥厂地理位置数据，利用OpenStreetMap或百度地图采集。依据获取的水泥厂的地址信息，在对应地图网站中获得精确的地理位置数据，例如经度、纬度等。

其中，水泥行业数据包括全球各国家水泥行业的年度产量数据、水泥行业熟料-水泥转换系数、水泥行业能源结构数据以及碳排放因子数据。对于所述年度产量数据、产能数据，利用CEMNET发布的全球水泥报告，以及全球主要水泥生产国水泥行业生产报告获取全球所有国家水泥行业分水泥生产线的年度产量数据、以及产能数据；利用IEA能源消费量数据收集全球分国家水泥行业熟料-水泥转换系数R

获取所述水泥厂数据及水泥行业数据后，需要对所述数据进行预处理。预处理按照下列步骤进行：

(1)去除重复项；

(2)将获得的水泥厂数据按照水泥生产线分类整理，以便后期对应。

前期收集的数据是以水泥厂为分类的，而一个水泥厂可能对应多条水泥生产线，该步骤中，将数据以水泥生产线归集，例如，以熟料、生料粉磨等进行分类整理。

步骤S02、利用降尺度手段，匹配所述水泥厂各水泥生产线水泥产能数据及所述水泥行业数据，核算各水泥厂年度活动水平数据。

水泥厂年度活动水平数据包括水泥厂工业过程活动水平数据，以及水泥厂燃料燃烧活动水平数据；具体而言，水泥厂工业过程活动水平数据为各水泥生产线的熟料产量，水泥厂燃料燃烧活动水平数据为水泥厂各窑炉的各燃料消耗量。

以所述水泥行业年度产量数据作为基准，利用步骤S01中获得的各水泥厂的地理位置数据，以国家或地区为单位，按照所述水泥厂各生产单元的产能进行分配，具体的计算方式如公式(1)所示，可以得到全球各水泥厂各水泥生产线的水泥产量。

A

其中，A代表每个水泥厂的各生产线的水泥产量；C代表水泥加工生产线的具体产能；i、c、t分别代表水泥厂、国家、计算年份。

根据全球分国家水泥行业熟料-水泥转换系数，进一步得到全球水泥厂年度熟料产量，具体的计算方式如公式(2)所示。

A

其中，A

步骤S03、采用排放因子方法，利用步骤S01中获得的不同国家的水泥熟料生产碳排放因子数据、和分燃料类型的燃料燃烧碳排放因子数据，以及步骤S02中获得的水泥厂年度活动水平数据，获得基于水泥生产线、高精度的全球水泥厂二氧化碳排放数据。

水泥厂二氧化碳排放包含水泥生产过程排放和燃料燃烧排放两个部分，具体而言：

各水泥厂的水泥生产线的水泥生产过程碳排放量计算方式如下：

其中，E

各水泥厂的水泥生产线的燃料燃烧碳排放量计算方式如下：

其中，E

按照上述各步骤，可以计算出基于水泥生产线、窑类型、高精度、全覆盖的全球水泥厂二氧化碳排放量，并且，可以依据全球水泥厂的二氧化碳排放量，提炼出国家、区域、全球不同空间尺度的水泥厂二氧化碳排放强度、空间分布、年龄结构等特征，厘清水泥厂的运营特征与其二氧化碳排放之间的联系，提供了精确到工厂层面的全球水泥产能和相关二氧化碳排放的详细情况。

按照本发明所述的计算方法得到的工厂层面的二氧化碳排放量，可以通过国家发布的能源消耗排放等数据进行验证。通过多角度的验证，可以证明本发明计算得到的二氧化碳排放量具有很高的精度。