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面向减污降碳的集中供热结构调整路径研究

王堃 纪晓慧 淡默 张晓曦 刘开云 左朋莱 秦思达

王堃, 纪晓慧, 淡默, 张晓曦, 刘开云, 左朋莱, 秦思达. 面向减污降碳的集中供热结构调整路径研究[J]. 环境科学研究, 2023, 36(5): 913-921. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2023.02.10
引用本文: 王堃, 纪晓慧, 淡默, 张晓曦, 刘开云, 左朋莱, 秦思达. 面向减污降碳的集中供热结构调整路径研究[J]. 环境科学研究, 2023, 36(5): 913-921. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2023.02.10
WANG Kun, JI Xiaohui, DAN Mo, ZHANG Xiaoxi, LIU Kaiyun, ZUO Penglai, QIN Sida. Structural Adjustment Path of Central Heating Sector from Perspective of Synergistic Reduction of Air Pollutants and CO2 Emissions[J]. Research of Environmental Sciences, 2023, 36(5): 913-921. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2023.02.10
Citation: WANG Kun, JI Xiaohui, DAN Mo, ZHANG Xiaoxi, LIU Kaiyun, ZUO Penglai, QIN Sida. Structural Adjustment Path of Central Heating Sector from Perspective of Synergistic Reduction of Air Pollutants and CO2 Emissions[J]. Research of Environmental Sciences, 2023, 36(5): 913-921. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2023.02.10

面向减污降碳的集中供热结构调整路径研究

doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2023.02.10
基金项目: 国家重点研发计划项目(No.2019YFE0194500);北京市科学技术研究院科研及科普项目(No.11000022T000000468176);辽宁省自然科学基金项目(No.2022-MS-101)
详细信息
    作者简介:

    王堃(1991-),男,山西孝义人,助理研究员,硕士,主要从事大气污染控制研究,wkty@mail.bnu.edu.cn

    通讯作者:

    ①刘开云(1989-),女,山东济南人,助理研究员,博士,主要从事大气污染控制研究,liuky2021@tsinghua.edu.cn

    ②左朋莱(1984-),男,山西大同人,副研究员,硕士,主要从事大气污染控制研究,bmilprdapc@163.com

  • 中图分类号: X24

Structural Adjustment Path of Central Heating Sector from Perspective of Synergistic Reduction of Air Pollutants and CO2 Emissions

Funds: National Key Research and Development Program of China (No.2019YFE0194500); Beijing Academy of Science and Technology Scientific Research in 2022, China (No.11000022T000000468176); Natural Science Fund of Liaoning Province, China (No.2022-MS-101)
  • 摘要: 集中供热是事关国计民生的刚性需求,是能源消费的重要部门,是大气污染物减排的重要着力点. 开展面向减污降碳的集中供热结构调整路径分析对我国实现“双碳”目标、建设“美丽中国”具有重要意义. 通过构建2020年集中供热碳污耦合排放清单,摸清碳污排放现状;考虑热电联产供热范围以及生物质资源分布,分析拆炉并网、煤改气以及煤改生物质等措施的局限性及碳污减排潜力;结合情景分析,识别碳污减排关键路径,为开展集中供热减污降碳相关工作提供参考. 结果表明:①热电联产、燃煤工业锅炉分别是集中供热部门CO2和大气污染物的主要排放源,东北地区及内蒙古自治区是该部门碳污排放的热点区域. 燃煤工业锅炉污染控制水平及热效率较低是开展集中供热部门减污降碳的重要切入点. ②热电联产供热管网难以全面覆盖35 t/h以下燃煤工业锅炉,超40%的小容量燃煤工业锅炉需要采用其他方式进行综合改造. ③生物质能源利用潜力空间差异较大,制约了供热部门低碳化,如华北及东北地区难以满足本区域燃煤工业锅炉生物质改造的能源需求. ④加强低碳情景下,2060年集中供热部门SO2、NOx、可过滤细颗粒物、可凝结颗粒物及CO2排放量分别为1.9×105、2.6×105、1.0×104、1.1×105及5.0×108 t,较2020年分别减排75%、66%、90%、66%及58%. 研究显示,深入挖掘生物质资源、健全生物质成型燃料产业、推动拆炉并网是实现集中供热部门减污降碳的重要路径.

     

  • 图  1  我国各省份燃煤工业锅炉点源活动水平验证

    注:统计值为《3060零碳生物质能发展潜力蓝皮书》中各省份燃煤工业锅炉保有量数据.

    Figure  1.  Validation of unit-based activity level of coal-fired industrial boilers in each province in China

    图  2  不同供热方式的碳污排放占比及排放强度

    注:CO2排放强度单位为t/t.

    Figure  2.  Proportion and emission intensity of CO2 and air pollutants from various heating sectors

    图  3  全国及热电联产供热范围内燃煤工业锅炉的数量及容量

    Figure  3.  Number and capacity of coal-fired industrial boilers in nationwide and cogeneration central heating area

    图  4  热电联产供热范围内燃煤工业锅炉减排潜力

    注:CO2减排量的单位为107 t.

    Figure  4.  Potential reduction emission of CO2 and air pollutants for coal-fired industrial boilers in cogeneration central heating area

    表  1  2020年我国各省份集中供热部门碳污排放量

    Table  1.   Provincial CO2 and air pollutants emission for heating sector in 2020 in China 104 t

    省份SO2NOxPM2.5FPM2.5CPMCO21)省份SO2NOxPM2.5FPM2.5CPMCO21)
    北京市0.00.70.00.00.00.2湖北省1.11.00.50.10.40.2
    天津市0.71.10.30.00.20.2湖南省0.50.50.20.10.10.1
    河北省3.53.81.30.21.10.7广东省1.32.30.80.20.60.4
    山西省5.24.52.60.42.10.7广西壮族自治区0.90.80.30.10.20.1
    内蒙古自治区9.08.74.41.03.41.2海南省0.10.10.00.00.00.0
    辽宁省8.69.65.61.54.31.2重庆市0.40.30.20.00.20.1
    吉林省4.35.44.01.03.00.6四川省1.11.10.40.10.30.2
    黑龙江省6.46.56.12.04.20.7贵州省0.60.50.10.00.10.1
    上海市0.10.40.10.00.00.1云南省1.10.60.40.10.30.1
    江苏省2.43.71.70.21.50.7西藏自治区0.00.10.00.00.00.0
    浙江省1.82.01.10.11.00.5陕西省2.02.10.80.20.60.3
    安徽省0.50.70.40.10.40.1甘肃省1.72.30.90.30.70.2
    福建省1.51.60.80.30.50.2青海省0.80.80.50.10.50.1
    江西省1.00.70.50.20.30.1宁夏回族自治区2.32.10.80.20.60.3
    山东省7.77.93.30.42.81.6新疆维吾尔自治区7.05.42.40.71.60.7
    河南省1.52.31.10.11.00.4全国2)75.080.042.09.932.212.3
    注:1)CO2排放量单位为108 t. 2)不包括港澳台地区相关数据.
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    表  2  我国各省份不同生物质能源化利用情景下不同容量类型燃煤工业锅炉的煤改生物质潜力

    Table  2.   Provincial potential of coal to biomass for different capacity of coal-fired industrial boilers in China

    地区高能源利用情景基准能源利用情景低能源利用情景
    所有锅炉<35 t/h
    锅炉
    ≤10 t/h
    锅炉
    所有锅炉<35 t/h
    锅炉
    ≤10 t/h
    锅炉
    所有锅炉<35 t/h
    锅炉
    ≤10 t/h
    锅炉
    北京市
    天津市0.213.355.80.211.347.40.13.916.5
    河北省0.610.6111.20.58.286.30.34.648.8
    山西省0.43.610.20.22.26.30.21.54.1
    内蒙古自治区0.61.95.90.41.34.20.10.41.4
    辽宁省0.42.411.00.42.411.00.21.25.6
    吉林省1.35.721.80.94.115.50.10.41.7
    黑龙江省0.93.610.10.83.18.8−0.04−0.16−0.4
    上海市
    江苏省2.13.944.10.81.516.70.10.11.6
    浙江省1.63.335.41.43.031.91.32.829.9
    安徽省7.915.291.23.16.035.90.50.95.5
    福建省1.82.57.81.72.37.21.62.26.9
    江西省4.08.222.23.57.219.43.36.718.0
    山东省0.95.9328.80.42.5138.70.10.634.2
    河南省8.235.9950.51.98.2216.70.83.490.3
    湖北省4.49.886.12.45.447.41.33.026.1
    湖南省16.825.048.214.421.441.49.414.027.0
    广东省3.05.523.82.44.418.82.13.716.1
    广西壮族自治区11.321.163.19.417.652.68.415.746.9
    海南省7.46.86.4
    重庆市12.626.448.18.618.032.96.413.424.5
    四川省5.517.556.53.611.537.02.57.825.1
    贵州省14.339.2123.89.826.884.88.523.473.8
    云南省8.913.725.77.912.122.87.611.721.9
    西藏自治区2.913.853.52.913.753.02.913.753.0
    陕西省1.75.317.21.44.514.41.34.012.9
    甘肃省0.83.211.20.62.48.50.52.06.9
    青海省0.71.23.90.50.82.50.30.51.8
    宁夏回族自治区0.51.911.00.31.37.40.20.95.5
    新疆维吾尔自治区1.05.116.70.62.89.40.31.65.3
    全国1)1.45.721.80.93.613.80.62.59.4
    注:1)不包括港澳台地区相关数据.
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    表  3  不同生物质能源化利用情景下不同容量类型燃煤工业锅炉的煤改生物质潜力

    Table  3.   Potential of coal to biomass for different capacity of coal-fired industrial boilers

    容量类型用煤量/(108 t)煤改生物质潜力
    所有燃煤工业锅炉非热电联产供热范围
    高能源利用情景基准能源利用情景低能源利用情景高能源利用情景基准能源利用情景低能源利用情景
    所有类型1.31.40.90.64.93.42.6
    <35 t/h0.45.73.62.514.710.17.6
    ≤10 t/h0.0921.813.89.445.531.323.6
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    表  4  不同情景下CO2及大气污染物排放情况

    Table  4.   Emissions of CO2 and air pollutants under various scenarios

    情景排放量/(104 t)
    SO2NOxFPM2.5CPMCO21)
    2020年7577103212
    基准情景324821410
    低碳情景27361147
    加强低碳情景19261115
      注:1)CO2排放量单位为108 t.
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  • 收稿日期:  2022-11-24
  • 修回日期:  2023-02-23

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