京津冀钢铁行业节能、SO2、NOx、PM2.5和水协同控制

徐向阳,任 明,高俊莲



京津冀钢铁行业节能、SO2、NO、PM2.5和水协同控制

徐向阳*,任 明**,高俊莲

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京 100083)

建立自下而上的综合动态优化模型,在节能、大气污染物(SO2、NO和PM2.5)减排和节水的综合约束下,研究京津冀地区2015~2030年钢铁行业48项节能减排技术优化发展路径,并预测该地区钢铁行业能耗、大气污染物排放和水耗.结果表明,国家应优先鼓励推广干熄焦,小球烧结技术等22项技术,此类技术可以有效协同控制能耗、大气污染物排放和水耗.京津冀地区钢铁行业具有很大的节能、大气污染物减排和节水潜力,到2030年在实现大量节能、大气污染物减排潜力的同时可以实现节水10.08亿m3.虽然计算得到的购水成本仅约占总成本的2%,但是京津冀地区面临着严重大气污染和极度的水资源短缺问题,仍然需要兼顾节能减排技术对水资源的影响.

钢铁行业；动态优化；协同控制；技术路径

北京、天津和河北(京津冀)地区面临着严重的大气污染与水资源短缺问题.2016年全国空气质量最差的10个城市中有6个位于河北省[1],大气污染严重危害着公众的健康生活.另一方面,京津冀地区属于严重缺水地区,其平均人均水资源量仅为全国平均水平的1/10,水生态环境长期处于严重超载状态[2].在京津冀协同发展背景下,大气污染和水资源短缺问题受到政府的极大关注.中国政府提出碳排放总量到2030年左右达到峰值,并在“十三五”生态环境保护规划中明确提出主要大气污染物的减排目标[3].在节水型社会建设“十三五”规划中要求严格控制水资源消耗总量和强度[4].钢铁行业是该地区主要能源消耗、水资源消耗和大气污染物排放源之一.2014年河北省钢铁行业能耗、水耗分别占河北省工业部门总能耗、水耗量的51.6%、27.7%[5];同年京津冀地区钢铁行业SO2、NO和烟粉尘的排放量分别约占京津冀地区工业部门总量的27.8%、13.6%和17.2%[6].因此,在京津冀地区严重的大气污染,极度水资源短缺以及气候变化多重资源与环境压力下,如何提高能源和水资源使用效率,减少能源和水资源消耗、CO2和大气污染物排放,实现协同控制的目的,是目前京津冀地区钢铁行业面临的巨大挑战.先进适用技术是提高能源和水资源的效率,减少大气污染物排放的关键.

钢铁行业的先进技术主要包括节能技术和末端治理技术.节能技术通过节约能源从而减少能源在燃烧时释放的CO2和大气污染物,并且有些节能技术还兼具节水效果.部分末端治理技术在减少一种大气污染物的同时会增加电力和水资源消耗,从而造成减少污染物的同时会增加CO2的排放,产生负协同效益[7].为了避免环境目标之间的转移,实现节能、节水和大气污染物减排的协同控制目标,在先进技术的选择过程中,需要综合权衡每项技术的节能、节水和大气污染物减排效果.

协同效益最早在IPCC第三次评估报告中提出,随后又出现协同控制的概念.一些学者关注钢铁行业大气污染物和温室气体的协同控制[8-9];也有些学者考虑钢铁行业节能技术对水资源的影响[10].钢铁行业中能耗、水耗和大气污染物排放是相互联系的.然而,关于如何通过技术的优化选择同时达到节能、大气污染物减排以及节水的协同控制目标的研究却很少.本文将钢铁行业能源、大气污染物排放和水的协同控制问题放在一个综合框架中进行研究.以48项国家鼓励推广的钢铁行业先进适用技术为基础,以成本最小为优化目标,在钢铁工业调整升级规划(2016~2020年)中制定的节能目标、大气污染物减排目标和节水目标为约束的条件下,建立自下而上的综合动态优化模型.研究2015~2030年京津冀地区钢铁行业优化技术发展路径,预测能源、水资源需求量,大气污染物(SO2、NO和PM2.5)排放量,并计算其相应的成本.本文研究结果可为京津冀地区钢铁行业节能减排技术推广路线提供借鉴,为京津冀地区钢铁行业协同控制大气污染,能耗(温室气体排放)及缓解水资源短缺的多重资源与环境问题提供参考.

1 研究方法及数据来源

1.1 综合动态优化模型

本文以钢铁行业先进适用技术为基础,建立自下而上的综合动态优化模型,用于京津冀地区钢铁行业节能减排技术的优化选择.模型以研究期间内(2015~2030年)累计总成本最小为优化目标,同时满足多个约束条件,包括能耗和水耗强度约束,SO2、NO和PM2.5排放强度约束.总成本包括技术投资成本、能源成本(购买煤炭和电力的费用)、水成本(购买水的费用)和排放成本(货币化的SO2、NO和PM2.5排放对环境造成的损害).模型综合考虑了技术的节能、节水、SO2、NO和PM2.5减排5个因素,详细描述了48项节能减排技术产能在研究期间内随时间的动态变化过程.模型输出结果包括:最优技术路径;技术的节能和节水潜力, SO2、NO和PM2.5减排潜力;能源和水需求量, SO2、NO和PM2.5排放量及成本.模型中考虑了基于高炉-转炉炼钢路径(京津冀地区主要以高炉-转炉炼钢路径为主[11])的节能和末端治理两大类国家鼓励推广的钢铁行业先进适用技术(表1),将生产过程分为炼焦,烧结,高炉炼铁,转炉炼钢和轧钢工序,上一工序的产品为下一工序的生产提供中间产品,用钢比系数(生产1单位粗钢所需的其他工序产品产量)将每个生产工序连接起来.

计算京津冀地区钢铁行业燃料、电力和水的需求量, SO2、NO和PM2.5的排放量T,

式中:L为技术的寿命.

式中:=1,…,6时分别表示燃料、电、水、 SO2、NO、PM2.5.

产能需要满足产品需求,

研究认为技术的扩散过程可以用Logistic(S)曲线来描述[12].本文建立技术发展速度约束方程(10).

1.2 数据来源

1.2.1 京津冀粗钢产量预测 2015年京津冀地区粗钢产量约为2.1亿t[5],根据京津冀地区钢铁行业发展规划[13-14],这里预测2020、2025和2030年京津冀地区粗钢产量为1.93,1.92,1.9亿t.

1.2.2 资源与环境约束数据 根据“十三五”钢铁工业转型升级规划设置2016~2030年平均每5a吨钢燃料消耗量下降2%、吨钢SO2排放量下降20%、吨钢NO排放量下降15%、吨钢PM2.5排放量下降6%、吨钢水耗量下降1.5%为钢铁行业发展约束目标.

1.2.3 节能减排技术参数 48项节能减排技术参数主要来自国家鼓励推广的钢铁行业节能减排技术目录[15-16]、研究文献[8-10,17-18]及GAINS模型[19],见表1所示.

表1 钢铁行业节能减排技术参数

续表1

注:用于减少某一特定污染物的末端治理技术通常不具有节能效果并且会增加电力和水资源消耗,因此,末端治理技术(T12~T15)的电力节约量和节水量会出现负值.技术寿命中“-”为缺失数据,通常用20a替代.

1.2.4 价格 钢铁行业所用燃料主要是洗精煤,因此这里用洗精煤的价格为燃料价格620元/t[20],电力价格为0.84元/kW·h[21].水资源的价格为3.95元/m3[22].由于中国没有大气污染物交易市场,文中根据大气污染物的外部环境损失成本估计污染物的价格,每千克SO2、NO和PM2.5的价格分别为50.34、39.56和233.74元[7].价格每年增长3%[12].

1.2.5 其他参数 根据历年京津冀地区钢铁产品结构,设置焦钢比、烧钢比、铁钢比和材钢比为0.392、1.327、0.872和1.323.技术累计产能初始增长率均为0.6[16].

2 结果与讨论

2.1 综合约束条件下技术优化发展路径

2015~2030年京津冀地区钢铁行业48项节能减排技术的优化发展路径可以通过1.1节中建立的综合动态优化模型计算获取,如图1所示.在图1中可以看出,技术渗透率大致可以分为3类不同的发展趋势.第一类技术的渗透率呈现出明显的增长趋势,如干熄焦技术(T1)和小球烧结技术(T4)等共22项.其中,干熄焦技术的渗透率由40%上升到100%,该技术不仅具有节能和大气污染物减排效果,还具有节水效果.第二类技术的渗透率没有明显的变化,如烧结机头电除尘技术(T12)和无焰富氧燃烧器(T34)等7项.其中,无焰富氧燃烧器的渗透率由60%下降为57%.第三类技术渗透率呈现明显下降趋势,如煤调湿技术(T2)等12项.

图1 钢铁行业各工序技术渗透率变化趋势

第一类技术投资成本低,具有较大的节能、节水和大气污染物减排效果,该类优先表现出明显的增长趋势;第二类技术与第一类技术相比,投资成本较高,节能,节水及大气污染物减排效果较低,该类技术渗透率没有明显的变化趋势; 第三类技术与前两类技术相比,投资成本高,节能,节水和大气污染物减排量低,将会逐步被替代.因此,第一类技术具有较大的节能和大气污染物减排效果,有些还兼具节水效果,具有较好的协同控制效果,对于在提高京津冀地区空气质量,节约能源(减少温室气体排放)的同时缓解水资源极度短缺问题至关重要,国家应优先鼓励推广该类技术;在目前政策约束条件下,国家可以对第二类技术进行补贴,促进其推广,从而达到更好的节能减排效果.

2.2 技术潜力分析

在最优技术发展路径下,计算出2015~2030年各项技术的累计节能,大气污染物(SO2、NO和PM2.5)减排和节水潜力如图2所示.从图2(a)中可以看出,累计节能潜力均大于1千万t标准煤的技术包括干熄焦技术(T1)和转炉烟气干法除尘技术(T28) 等7项;图2(b)和(c)中联合脱硫脱硝技术(T15)的SO2和NO减排潜力最大,分别为2.79百万t和36.10万t;图2(d)中PM2.5减排潜力较大的技术包括烧结机头电除尘技术(T12)和地面站立除尘技术(T3).图2(e)中高炉炉顶煤气干式余压发电技术(T16)等5项技术的节水潜力较大,均大于1亿m3.

本文建立的综合动态模型在考虑技术节能和大气污染物减排的基础上还考虑了水资源因素.当综合考虑所有技术效果时,通过计算发现: 2015~2030年京津冀地区钢铁行业不仅节约能源91.32百万t标准煤(约占2014年河北省钢铁行业能耗量的87%[5]),减少SO2、NO和PM2.5排放量分别为332.62,92.44,72.28万t(分别是2014年京津冀地区钢铁行业SO2、NO和PM2.5排放量的9.34、5.37和2.17倍[23]);而且还实现了10.08亿m3(是2014年河北省钢铁行业取水量的1.61倍[5])的水资源节约潜力.因此,在京津冀钢铁行业节能减排技术推广过程中,不仅可以实现节能和大气污染减排效果,还可以实现大量的节水潜力.在节能减排技术的推广过程中,要在考虑技术的节能和减排效果的同时,充分兼顾选取技术对水资源的影响.

负值是由于渗透率下降导致的能耗,水耗及大气污染物排放增加量,例如,连铸连轧技术(T30)渗透率下降导致的该技术节能量减少(生产中能耗增加),从而在图2(a)中为负值

2.3 能源,水资源需求和污染物排放预测

在最优技术发展路径下,预测2015~2030年京津冀地区钢铁行业能源和水资源需求量以及SO2、NO、PM2.5排放量如图3和4所示,可以看出2015~2030年京津冀地区钢铁行业的能源和水资源需求量、SO2、NO、PM2.5排放量均呈现出显著下降趋势(见图3和图4).这一方面是由于该地区钢铁产能的压减导致产量下降;另一方面是由于节能减排技术的优化发展带来的显著效果.

京津冀地区钢铁行业能源需求量由2015年的1.14亿t标准煤下降到2030年的0.98亿t标准煤,累计下降14%;水资源需求量由2015年的12.16亿m3下降到2030年的10.08亿m3,累计下降17%.SO2、NO、PM2.5排放量分别累计下降64%、52%和23%.

2.4 成本分析

最优技术发展路径下的成本如图5所示,包括技术投资成本,原料(煤炭,电力和水)购买成本和排放成本(货币化的SO2、NO、PM2.5排放对环境造成的损害). 2015、2020、2025、2030年的成本分别为2312.31,2401.25,2655.51,3179.51亿元.这4a累计成本为105.49百亿元,是2014年河北省钢铁工业增加值(2256.30亿元[11])的4.67倍.根据国家规定虽然京津冀地区钢铁产能(产量)逐步减少,能源、水和大气污染物排放量逐步减少(图3和图4),但从图5可以看出,成本呈现逐渐上升趋势.这种成本上升趋势主要是由于价格上升导致.

图3 钢铁行业能源和水资源需求预测

图4 钢铁行业大气污染物排放预测

其中,能源购买成本分别占2015、2020、2025、2030总成本的56%、55%、56%和53%;SO2、NO、PM2.5总的排放成本分别占总成本的42%、36%、34%和32%;水资源购买成本约占每年总成本的2%.钢铁行业是高耗水行业(2014河北省钢铁行业耗水量占河北省工业耗水量的27.7%[5]),然而从图5中可以看出,在生产过程中水的成本仅占总生产成本中的很小一部分,这会造成水资源容易被生产者忽略.因此,尤其对于京津冀这样极度缺水的地区,国家应该加强节水意识教育,在节能减排技术推广过程中充分考虑技术因素对水资源造成的影响.

图5 最优技术发展路径下成本预测

2.5 讨论

2.5.1 大气污染物减排潜力及排放预测 表2为与Wu等[9]计算的京津冀地区钢铁行业大气污染物减排潜力的对比;表3为与Wang等[24]预测的大气污染物排放量的对比,其中Wang的数据为京津冀与全国粗钢产量比值换算得出.对比发现,本文的综合动态优化模型结果与上述两位学者的研究结果保持了较好的一致性,对于预测的某些大气污染物数值存在略微差异.本文计算的SO2和NO的减排潜力略低于Wu等的计算结果,这主要是由于Wu等设定节能减排技术的最大渗透为100%,而在本文的计算过程中,每项技术的渗透率是由综合动态优化模型决定的.与Wang等预测的PM2.5排放量差异相对较大,这主要是由于不同数据来源的PM2.5排放因子差异引起的.但同时也注意到,本文也增加了水资源因素的研究.

2.5.2 技术发展趋势 陈敏[25]曾分析了在能耗和排放约束下钢铁行业节能减排技术渗透率的发展趋势.本文采用综合动态优化模型得到的干熄焦等技术渗透率变化趋势与其结果一致,但烧结烟气脱硫技术的渗透率呈相反趋势.通过与综合动态优化模型比较发现,烧结烟气脱硫技术的渗透率相反趋势是因为京津冀地区主要以石灰石-石膏湿法脱硫技术为主.该技术的使用会增加水耗,在综合动态优化模型中,节水约束条件会造成此类技术渗透率呈下降趋势.

表2 京津冀地区钢铁行业大气污染物减排和节水潜力

注: -为末计算.

表3 京津冀地区钢铁行业大气污染物排放量和水资源需求预测

注: -为末计算.

3 结论

3.1 通过计算发现,国家应优先推广干熄焦技术(T1)等22项第一类技术.该类技术具有较大的节能和大气污染物减排效果,有些还兼具节水效果,具有好的协同效果.

3.2 京津冀地区钢铁行业具有很大的节能,大气污染物减排和节水潜力.通过优化推广节能减排技术,2015~2030年京津冀地区钢铁行业不仅节约能源91.32百万t标准煤,减少SO2、NO和PM2.5排放量分别为332.62,92.44,72.28万t,而且还可节约10.08亿m3的水资源.

3.3 在节能减排技术优化发展路径下,到2030年京津冀地区钢铁行业能,水的需求量分别为0.98亿t标准煤和10.08亿m3.与2015年相比,到2030年能源、水需求量分别下降14%、17%;SO2、NO、PM2.5排放量将分别下降64%、52%和23%.

3.4 在京津冀钢铁行业节能减排技术推广过程中,不仅需要考虑技术的节能和减排的效果,而且需要兼顾技术因素对水资源造成的影响.尤其是京津冀地区面临严重的大气污染和极度的水资源短缺,在提高空气质量、减少能耗(温室气体排放)的同时,缓解水资源短缺问题是非常必要的.

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致谢：感谢International Institute for Applied Systems Analysis, IIASA的研究者Ermolieva, Tatiana和Yermoliev, Yurii在本文中的综合动态优化模型建立的过程中给予的帮助.

Co-control of energy, SO2, NO, PM2.5, and water in the iron and steel industry in the Beijing-Tianjin-Hebei region.

XU Xiang-yang*, REN Ming**, GAO Jun-lian

(School of Management, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China)., 2018,38(8)：3160~3169

Based on 48energy-saving and emission reduction technologies, a bottom-up integrated dynamic optimization model was developed with constraints of energy, water, SO2, NO, and PM2.5reduction targets. This model, in which the energy and water demand, as well as SO2, NO, and PM2.5emissions were predicted, was used to optimize the technology pathway of the iron and steel industry in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2015 to 2030. Results showed that 22technologies that presented co-control effects on energy, SO2, NO, PM2.5, and water, such as coke dry quenching and small pellet sintering, should be given priority in promotion. The model also predicted that implementation of 48technologies could potentially result in energy conservation and air emissions reduction in the iron and steel industry in the Beijing-Tianjin-Hebei region, and could save 1008million cubic meters of water by 2030. Although the cost of water accounts for only about 2% of the total industry cost, the water impacts of energy-saving and emission reduction technologies should be emphasized because apart from air pollution, water scarcity also poses a serious threat to the Beijing-Tianjin-Hebei region.

iron and steel industry；dynamic optimization；co-control；technology pathway

X322

A

1000-6923(2018)08-3160-10

徐向阳(1962-),女,北京市人,教授,博士,主要从事资源与环境政策分析.发表论文40余篇.

2018-01-10

国家自然科学基金资助项目(71403270);中华人民共和国生态环境部资助项目(2015207010161);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010YG06)

* 责任作者, 徐向阳, 教授, xxy@cumtb.edu.cn; 任明, 博士, renming789@126.com