基于船舶营运数据的海运废气排放量测算

邢 辉, 段树林, 梁炳南, 刘勤安

(大连海事大学 轮机工程学院，辽宁 大连 116026)

基于船舶营运数据的海运废气排放量测算

邢 辉, 段树林, 梁炳南, 刘勤安

(大连海事大学 轮机工程学院，辽宁 大连 116026)

为准确测算全球范围内的海运废气排放，提出一种基于船舶营运数据的测算方法。建立基于燃料消耗的排放测算模型，确定与燃料相关的排放因子和与设备相关的排放因子；建立基于船舶活动过程的排放测算模型，确定不同负荷工况下燃油消耗率与柴油机负荷之间的对应关系，并根据燃油消耗率和基于燃料消耗的排放因子得到54台不同类型柴油机基于能量消耗的排放因子。应用所建立的2种测算模型，计算并对比目标船2014年的废气排放量，以验证利用自上而下和自下而上2种方法得到的海运废气排放量测算结果的有效性。结果表明:2种模型得到的CO2排放量近似相等，但基于船舶活动过程的NOx，CO，SO2和PM排放量分别比基于燃料消耗的计算结果偏高13.47%，4.88%，3.92%和1.87%;计算结果具有可比性但也表现出差异。基于燃料消耗的排放测算方法比较简便易行，而基于船舶活动过程的排放测算结果相对更准确。

海上运输；废气排放；排放因子；燃油消耗率；海运船舶

Abstract: To estimate accurately the global shipping emissions, an operational data-based estimation approach for exhaust emissions from sea-going ships is proposed. The fuel consumption-based emission calculation model is established, and the fuel-related emission factors and the equipment-related emission factors are defined. The ship activity-based emission calculation model is also established. Moreover, the relationships of Specific Fuel Oil Consumptions (SFOC) against engine load are fitted based on emissions test reports of 54 marine diesel engines. The energy-based emission factors of different types of marine diesel engines for NOx, CO, CO2, SO2and PM are determined by combining the conversion of energy-based emission factors and fuel-based emission factors. The two emission calculation models on a target ship in 2014 are calculated to verify the effectiveness of the estimating results based on top-down and bottom-up methods respectively. The results show that the CO2emissions based on the two models are approximately equal, but the ship activity-based NOx, CO, SO2and PM emissions are more than the fuel consumption-based emissions by 13.47%, 4.88%, 3.92% and 1.87% respectively. The fuel consumption-based emissions calculation method is relatively simple; however, the results from ship activity-based emissions calculation method are relatively more accurate.

Keywords: maritime transport; exhaust emission; emission factor; specific fuel oil consumption; sea-going ship

海上运输在为经济社会发展作出巨大贡献的同时，也对大气污染物及温室气体排放带来了较大影响。为控制海运废气排放，一些区域性或全球性政策正陆续出台。为制定有效的排放控制措施，首先要做的工作就是准确预测海运废气排放的区域和数量。[1]目前，国内外对海运废气排放测算所采用的方法[1-5]主要有根据船舶消耗的燃油量采用的自上而下的方法和根据船舶活动过程采用的自下而上的方法2种。2种计算模型为各机构和学者[3-10]所大量采用，但所得到的排放清单有明显的不确定性。[2]例如，文献[1]通过对比发现不同学者测得的2001年国际海运CO2排放量在4.4亿～8.2亿t，2004年和2005年在5.2亿～9.6亿t；而国际海事组织(International Maritime Organization，IMO)针对2007年国际海运CO2排放达成的共识性数据为8.7亿t。[3]

为得到有效的海运废气排放测算方法，提出参照IMO给出的船舶能效营运指数(Energy Efficiency Operational Indicator，EEOI)计算方法，通过采用基于船舶营运数据的操作性方法比较准确地测算全球海运废气排放。对目标船舶应用测算模型，分别基于自上而下和自下而上的方法对比该船2014年的废气排放量，以验证测算结果的有效性和测算方法的可操作性。

1 研究方法

参照IMO开展船舶温室气体排放测算研究的方法[3-4]，分别采用基于燃料消耗的排放测算模型(模型1,自上而下的方法)和基于船舶活动过程的排放测算模型(模型2,自下而上的方法)开展单船年排放量的测算。

1.1基于燃料消耗的排放测算模型

通过对船舶轮机日志和油类记录簿进行统计分析，可得到船舶1 a当中各种类型的燃料消耗量，采用自上而下的计算模型可粗略估算出单艘船舶各成分废气的年排放量。估算式为

(1)

式(1)中：Ef为基于燃料消耗的年排放量，kg；M为年燃料消耗量，t；EFf为基于燃料消耗的排放因子，kg/t；m为设备种类，包括主机、副机和燃油辅锅炉；n为燃料种类；k为排放物种类。

1.1.1燃料相关的排放因子

不同类型燃料的含碳量(C%)和含硫量(S%)有差异，其主要对CO2,SO2和PM排放因子有影响。根据CO2和碳分子量的关系，确定CO2排放因子[3]；假设有97.75%的硫转化为SO2[3]，根据SO2和硫分子量的关系，确定SO2排放因子；颗粒物排放与硫含量有较大关联，其组成包括有机物质、碳粒、硫酸盐、灰分和水分等，目前还缺少比较全面的数据，这里根据IMO研究报告[3]的数据进行拟合，得到PM排放因子的计算式。若燃料采用液化天然气(Liquefied Natural Gas, LNG)或液化石油气(Liquefied Petroleum Gas, LPG)，则各排放物排放因子按IMO研究报告[3]取值。因此，基于燃料消耗的CO2，SO2和PM排放因子见表1。

表1 基于燃料消耗的CO2，SO2和PM排放因子 kg/t

1.1.2设备相关的排放因子

设备相关的排放因子主要涉及NOx和CO排放及燃气轮机、蒸汽轮机和燃油辅锅炉的PM排放。这里参照IMO研究报告[4]取值(见表2)；燃油辅锅炉NOx，CO和PM排放因子参照蒸汽轮机取值。

1.2基于船舶活动过程的排放测算模型

1.2.1计算模型

主机、副机和燃油辅锅炉是船上最主要的排放源。主机和副机的废气排放与发动机标定功率(P)、负荷因子(LF)、运转时间(T)及基于能量消耗的排放因子(EFe)有关。这里将LF定义为主机和副机的实际运行负荷Pa与标定功率P的比值，即LF=Pa/P；将EFe定义为每千瓦时的能量消耗所对应的废气排放量。LF随船舶运行工况、航速、装载条件、天气及海况的变化而变化；而EFe与发动机类型、生产年份和实际负荷有关。对于不同船舶或不同航次，因具体的船舶活动过程存在差异，因此其排放量也存在差异。

船舶在一个航次中可能会停靠多个港口，因此针对各个航段分别进行废气排放量计算。航段定义为船舶从离开一个港口至离开下一个港口所经历的时间段。在一个航段内，船舶主机、副机和燃油辅锅炉会处于不同的运行状态，这里将其运行工况划分为以下3个阶段：

(1) 海上定速巡航工况，主机、副机和燃油辅锅炉运行工况视为恒定不变；

表2 NOx，CO和PM排放因子 kg/t

(2) 抵、离港机动操纵工况，主机降负荷运行，副机并车运行，燃油辅锅炉按在港工况运行；

(3) 停泊工况，主机停用，副机和燃油辅锅炉按在港工况运行。

因此，某船1 a中某种成分废气的排放量计算式可表示为

(2)

(5)

式(2)～式(5)中：Ee为基于能量消耗的年排放量，kg；ME为主机；AE为副机；BOILER为燃油辅锅炉；P为标定功率，kW；M为年燃料消耗量，t；N为运行的发动机台数；LF为负荷因子；T为运行时间，h；EFe为基于能量消耗的排放因子，g/(kW·h)；EFf为基于燃料消耗的排放因子，kg/t；i为某1 a中各航段编号；j为运行工况编号；k为废气成分编号；n为燃料种类。

在一个航段内，各工况的Pa按主机、副机实际负荷取值。燃油辅锅炉都是间歇性、变负荷运行的，文献[5]根据锅炉标定功率及运行时间测算废气排放量的方法有待商榷。船舶实际运行过程中对锅炉仅关注其日耗油量，因此这里对锅炉废气排放量的计算仍按基于燃料消耗的测算方法进行。各航段内主机和副机的运行台数、实际负荷、运行时间及锅炉耗油量均可从船舶轮机日志与副机日志中获得。

1.2.2排放因子的确定

主机和副机基于能量消耗的排放因子与基于燃料消耗的排放因子存在以下转换关系。

EFe=SFOC·EFf·10-3

(6)

式(6)中：EFe为基于能量消耗的排放因子，g/(kW·h)；EFf为基于燃料消耗的排放因子，kg/t；SFOC为燃油消耗率，g/(kW·h)。

基于燃料消耗的排放因子EFf根据表1取值。燃油消耗率与柴油机负荷有关，这里通过对我国不同柴油机生产厂家生产的54台船用柴油机母型机台架试验报告(其中：二冲程低速主机17台；四冲程中速主机9台；四冲程高速主机7台；四冲程中速副机5台，带调距桨定速运转的四冲程中速主机8台；四冲程高速副机8台)进行统计分析，拟合得到不同负荷工况下柴油机燃油消耗率与负荷因子之间的对应关系。

按推进特性运转的主机SFOC与负荷因子之间的关系采用二次多项式进行拟合，即

SFOC(ME)=gmin(ME)CF(ME)(aLF2-bLF+c)

(7)

按负荷特性运转的副机SFOC与负荷因子之间的关系采用幂函数进行拟合，即

SFOC(AE)=gmin(AE)·CF(AE)·LF-d

(8)

式(7)和式(8)中：SFOC为燃油消耗率，g/(kW·h)；ME为主机；AE为副机；gmin为说明书上标注的最低燃油消耗率(这里记为理论最低燃油消耗率)，g/(kW·h)；LF为负荷因子，%；CF为最低燃油消耗率修正系数；a，b，c，d为方程系数。

带调距桨定速运转的主机SFOC与负荷因子之间的关系按式(8)计算。理论最低燃油消耗率gmin根据各船舶具体机型获得。各拟合公式的系数及决定系数R2见表3。

表3 燃油消耗率拟合公式的系数

由上述知，不同转速的柴油机按推进特性运转和按负荷特性运转，其SFOC与负荷因子之间有近似一致的的变化规律，可分别用二次多项式和幂函数来反映。但对于不同的柴油机，其SFOC存在差异，这里通过gmin来反映。此外，考虑到发动机的使用年限，实际的SFOC会发生变化，这里通过CF对gmin进行修正来反映这种变化。若视CF=1，则将主机和副机理论最低燃油消耗率gmin代入到式(7)及式(8)中，得到柴油机各工况下的燃油消耗率；再结合实际运行负荷和运行时间，计算得到主机和副机年燃油消耗量通常应低于轮机日志的统计结果。这一方面是由于轮机日志记录的燃油消耗量是根据加装燃油的数量计算的，对于重质燃油通常可能包含少量的杂质和水分；另一方面考虑到发动机的使用年限和性能状况，其实际的最低燃油消耗率一般应高于gmin。这里采用CF对gmin进行修正，确保2种模型用于计算的燃油消耗量近似相等。CF根据式(9)计算得到。

CF=[MFO+MDO-MFC]/MFC

(9)

式(9)中：MFO为实际的重油消耗量(忽略杂质和水分含量)，t；MDO为实际的轻油消耗量，t；MFC为按理论最低燃油消耗率gmin计算的燃油消耗量，t。

2 模型应用

大连海事大学教学实习船“育鲲”轮6 106总吨，主机为MAN B&W 6S35MC-C低速二冲程柴油机，带调距桨恒速运转，标定转速为173 r/min。对其2014年的航海日志、轮机日志、副机日志和油类记录簿进行统计分析，分别采用基于燃料消耗和基于船舶活动过程的测算方法计算其2014年的废气排放量。

2.1基于燃料消耗测算模型的统计参数

“育鲲”轮2014年所加装燃油的类型及消耗量见表4。实际操作中，燃油消耗总量通过统计2014年轮机日志的燃油存量记录及该船2014年度的加油量测算得到，所得数据基本能反映该船2014年的燃油消耗量；主机、副机和锅炉的燃油消耗量通过统计每天的燃油消耗量记录得到。需说明,由于一般船舶均未针对主机、副机和锅炉分别配置燃油消耗计量装置，轮机日志中各设备的燃油消耗量往往是轮机部人员根据经验大致记录的，因此轮机日志记录的数据可能与各设备实际燃油消耗量并不完全相符，导致测算结果存在一定的误差。

表4 “育鲲”轮2014年燃油类型及消耗量

2.2基于船舶活动过程测算模型的统计参数

“育鲲”轮主机和副机基本参数见表5。采用基于船舶活动过程的测算模型时，需统计的实船参数包括：各航段内定速巡航工况和机动操纵工况下的主机实际运行功率、运行时间、燃料类型及含硫量；各航段内定速巡航工况、机动操纵工况和停泊工况下的副机运行台数、实际运行功率、运行时间、燃料类型及含硫量；各航段内锅炉日耗油量、燃料类型、含硫量及使用各燃料时的运行时间。“育鲲”轮为专用教学实习船，不存在货物装卸情况，因此无明确意义上的航次，其航段难以从时间和空间上明确分割。根据该船2014年船舶动态的统计分析，结合主机和副机的运行工况，从时间上将其2014年的航行情况分割为9个航段，各航段参数统计见表6。

表5 “育鲲”轮主机和副机基本参数

主机在机动操纵阶段燃用MDO，在定速巡航阶段视为仅燃用LFO；副机各工况视为仅燃用LFO。机动操纵阶段主机和副机负荷波动较大，主机实际负荷取标定工况的10%，副机负荷取平均值。机动操纵工况废气排放量的测算结果存在较大的不确定性，但考虑到该工况运行时间仅占全年各工况总运行时间的1.91%，认为计算结果可信。

表6 “育鲲”轮2014年主机和副机运行参数统计

3 结果与讨论

3.1基于燃料消耗的废气排放量测算

根据式(1)、表1、表2和表4，计算得到“育鲲”轮2014年废气排放量(见表7)。

3.2基于船舶活动过程的废气排放量测算

根据式(7)～式(9)和表4～表6，确定“育鲲”轮2014年主机最低燃油消耗率修正系数为1.04，副机最低燃油消耗率修正系数为1.11。根据式(2)～式(6)、式(8)及表3～表6，计算得到“育鲲”轮2014年废气排放量(见表8)。

表7 “育鲲”轮2014年废气排放量(模型1) kg

表8 “育鲲”轮2014年废气排放量(模型2) kg

3.32种模型的对比

对比表7和表8，以基于燃料消耗的废气排放量测算结果为基准，基于船舶活动过程的NOx，CO，CO2，SO2和PM测算值偏差分别为13.47%，4.88%，-0.11%，3.92%及1.87%。2种模型测算的结果表现出较好的一致性，得到的CO2排放量近似相等。对理论最低燃油消耗率gmin进行修正可确保2种测算模型的燃油消耗量近似相等，因此总体来看2种测算方法得到的排放数据具有可比性，其NOx，CO，SO2和PM测算结果表现出的差异主要来自于基于能量消耗的排放因子。但是,柴油机负荷对基于能量消耗的排放因子的影响主要体现在低负荷工况上，而实际上一艘船舶1 a中低负荷运行的时间相对来说较短，因此总的测算结果差别不大。

应用基于燃料消耗的废气排放测算模型时会产生误差，一方面是由于轮机日志的记录可能无法真实反映各设备实际的燃油消耗量，另一方面采用恒定不变的排放因子而忽略运行工况的影响也会带来误差。采用该模型测算时，只需统计1 a中各设备的燃油消耗总量，结合给定的排放因子即可方便、快捷地得出船舶废气排放量。基于船舶活动过程的排放测算模型对船舶动力装置的运行工况进行详细分类，考虑具体工况的负荷情况，并利用所确立的船舶主机和副机基于能量消耗的排放因子与柴油机负荷因子之间的对应关系，可较为准确地进行船舶废气排放量测算。应用基于船舶活动过程的排放测算模型的难点在于准确获取各工况的负荷和运行时间；海上定速巡航工况和停泊工况一般均能准确地获知，而靠、离港机动操纵时主机和副机运行参数均较难准确获知。但是，考虑到该工况在总运行时间中占比较小，认为测算结果可信。

在基于船舶活动过程的废气排放测算模型中，依然存在轮机日志的记录不能真实反映各设备实际燃油消耗量所带来的误差的情况，但该模型所使用的排放因子更科学、合理。此外，基于船舶活动过程的废气排放测算模型对船舶各航段和运行工况的数据统计过程比较繁琐，导致该方法存在一定的弊端。因此，在不过分追求准确性的条件下，基于燃料消耗的废气排放测算模型更简便易行。

4 结束语

1) 提出一种基于船舶营运数据的海运废气排放量测算的操作性方法，分别建立基于燃料消耗和基于船舶活动过程的排放测算模型，确定模型参数。该方法对准确测算全球海运废气排放总量有一定的参考价值。

2) 分别采用基于燃料消耗和基于船舶活动过程的测算方法计算目标船舶2014年的废气排放量，2种模型测算的结果表现出较好的一致性，计算的CO2排放量近似相等。但是，基于船舶活动过程的NOx，CO，SO2和PM排放量分别比采用基于燃料消耗的计算结果偏高13.47%，4.88%，3.92%和1.87%，计算结果具有可比性，但也表现出差异。

3) 基于船舶活动过程的排放测算模型中，主机和副机基于能量消耗的排放因子目前仅针对柴油机，缺少双燃料发动机、燃气轮机和蒸汽轮机的基于能量消耗的排放因子，后续还需通过大量的样本测试完善相关数据。此外，各船舶并未定期进行实船排放测试，因此具体船舶基于能量消耗的排放因子无法准确获知，通过台架测试数据进行修正得到的排放因子会给测算结果带来一定的误差。

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MethodstoEstimateExhaustEmissionsfromSea-GoingShipsAccordingtoOperationalData

XINGHui,DUANShulin,LIANGBingnan,LIUQin’an

(College of Marine Engineering, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

X736.3

A

2016-05-16

交通运输部科技计划项目(2015328225150); 中央高校基本科研业务费专项资金(3132016336)

邢 辉(1980—), 男, 湖北浠水人, 副教授, 博士生, 主要从事船舶柴油机动力装置性能评价与优化方面的研究。 E-mail: xingcage@163.com

1000-4653(2016)03-0093-06