工业园区生态化发展的挑战与过程系统工程的机遇

贾小平，石磊，杨友麒

（1青岛科技大学环境与安全工程学院，山东青岛266042；2清华大学环境学院，北京100084；3南昌大学资源环境与化工学院，江西南昌330031；4中国化工信息中心，北京100029）

引 言

工业园区不仅是工业生产的空间载体，更是工业发展的重要组织模式。欧美日韩等发达国家在其工业化进程中形成了许多著名的工业园区，如德国鲁尔工业区、荷兰鹿特丹工业区、美国休斯敦化工区、日本川崎工业区和韩国蔚山工业园区等。发展中国家尤其是中国效仿这一工业组织模式，也建立起以园区为载体的工业发展体系。根据联合国环境规划署的数据显示，到20世纪末全球工业园区的数量已经超过2万个[1]。

工业园区尤其以钢铁、化工为代表的重化工业园区，往往产业活动规模大、强度剧烈、物质能量密集、安全环境风险居高不下，成为环境与经济冲突的焦点。因此，生态化也成为工业园区可持续发展的必然选择。与环境管制的一般轨迹类似，工业园区生态化也经历了末端治理、过程控制、生态设计和系统集成4个不同的范式。生态化轨迹从单要素污染治理向多要素、跨介质、多过程和多目标协同防治转变，过去传统的单一要素、单一过程和单一维度的治理手段和研究手段都难以实现园区尺度环境与经济的双赢目的。因此，基于系统工程视角的研究范式和方法成为园区生态化的理性选择。

事实上，致力于将系统工程思想和方法用于解决过程系统的设计、开发、运行和控制的过程系统工程（process systems engineering,PSE）在工业园区生态化进程中已经得到了高度的认可和应用。PSE无论是在时间维度上，还是在空间维度上都向两极（即宏观和微观）延伸[2]，如图1所示。空间维度可以大体划分为分子、设备、工厂、企业、工业园区、全球生产网络等层次。尤其进入21世纪以来，全球范围内兴起的园区循环化改造、生态工业园区（ecoindustrial park,EIP）和绿色园区规划及建设实践，使PSE找到了大展宏图的应用舞台和广阔空间。同时，随着EIP、产业共生（industrial symbiosis,IS）和产业生态系统（industrial eco-systems）等概念的兴起，PSE的内涵也逐渐发生变迁。1999年清华大学李有润等[3-4]在国家自然科学基金重点项目“以经济和环境为优化目标的过程集成智能方法”的资助下，开展了生态工业系统集成方法的研究，积极推进并拓展PSE方法在生态工业中的应用，并开展了若干EIP的规划和建设工作。Lawal等[5]综述了1998—2019年之间过程集成工具对产业共生研究的支撑作用。一方面，从传统的过程系统沿着产品生命周期链拓展，成为产品系统工程（product systems engineering）；另一方面，应实践需求，PSE逐渐将空间因素纳入考量，为特定空间区域内统筹考虑过程、产品和供应链的开发、生产和管理提供系统方法的支持。更进一步地，这些园区层面规划、建设和运营实践也为PSE提出了研究范式和具体领域的研究挑战和机遇。

图1 过程系统的时间和空间维度（修改自文献[2]）Fig.1 Time scale and length scale of process systems(revised from Ref.[2])

在介绍工业园区生态化历程及特点的基础上，本文系统地综述了在工业园区尺度上应用PSE方法来驱动其生态化的研究现状，最后提出工业园区生态化给PSE发展所带来的挑战和机遇。

1 工业园区生态化趋势

自20世纪60年代以来，生态环境因素越来越成为影响工业包括工业园区发展的主导性力量。历经半个世纪，工业园区生态化经历了4种不同的范式：以废物处理为核心的末端治理范式、以生产过程改善为核心的清洁生产范式、以产品改进为核心的生命周期管理范式和以整体系统优化为核心的绿色发展范式。其中，前两种范式主要作用于单一过程或企业，产品生命周期范式主要作用于产业链层面，而系统优化范式则主要在园区整体层面，表现为当前世界范围内普遍推行的EIP、绿色园区和园区循环化改造等形式。

以EIP建设为代表的园区生态化，其思想渊源始于对产业共生现象的观察以及工业生态系统与自然生态系统的类比。EIP是由制造业和服务业组成的一个社区，社区内的企业间通过在环境管理和循环利用等方面的合作，实现从原材料的提取到产品的生产、消费再到废弃物的处置整个生命周期形成一个质和能量的闭路循环系统。通过这种合作，整个社区可以实现一种群体效益，而这种集体效益是远远大于单个企业各自为战带来的效益的总和，可以产生1+1＞2的效应[6]。

事实上，工业园区的生态化是一项非常复杂的系统工程，涉及诸多因素的共同作用。就本质而言，工业园区以及负载其上的产业集群或生态系统实际上是全球化与本土化两股力量在园区尺度上竞争与融合的结果。在全球化方面，当前全球生产网络和贸易体系业已形成，贸易争端的影响越来越快和越来越频繁地波及到全球，不仅使工业园区的经济风险加大，同时生态风险也在加大。生产越来越集中在少数地区，世界范围内出现了大量的产业集群和产业生态系统，化工、汽车和电子信息等产业都出现了世界级的产业集群，不同产业集聚也会形成类似于自然生态系统一样的产业生态系统，如丹麦卡伦堡、日本川崎、韩国蔚山等产业共生体系。在本土化方面，为了强化园区或产业系统在全球的竞争力，一方面采用废物交换、基础设施共享和物质能量集成等手段来强化成本竞争优势；另一方面通过重构供应链网络、创新网络和管治网络来强化差异化竞争优势，从而将工业园区锁定或根植在本地复合生态系统中。

这种竞合的复杂作用，导致工业园区生态化的轨迹从单要素污染治理向多要素、跨介质、多过程和多目标协同防治转变。由此，过去传统的单一要素、单一过程和单一维度的治理手段和思维难以实现园区尺度环境与经济的双赢目的，也就因此诞生了PSE这类以系统思维为导向的研究范式和手段。

2 过程工业园区可持续性分析与评价

可持续性研究为过程工业的结构优化发挥导向性作用，是解决过程工业高能耗、高排放和资源依赖问题的重要课题[7]。过程工业园区系统以物质、能量和水为基础，以产品、单元过程、过程系统、工厂以及工业园区多个尺度为对象，应用系统工程方法实现节能、节水、减排、降污、安全的系统可持续性目的。运用产业生态学与PSE相结合的方法，以过程工业园区为对象，以其可持续性为目标，开展建模设计、优化集成、评估、分析与规划管理，可为过程工业和区域产业生态化建设提供技术与决策支撑，如图2所示。其中的评估和分析主要用来回答PSE中的优化目标函数问题，并给出什么是理想的工业园区答案。EIP作为一个区域性的工业生态系统，企业成员之间通过相互合作以及与周边区域的合作，有效共享基础设施、能源、物质、水、信息及自然栖息地等资源，构建产业共生体系，实现园区整体可持续性（包括环境效益、经济效益以及社会发展）的均衡提升[8]。因此，园区可持续性评估的目的在于了解过程工业园区对环境、经济和社会目标的协调程度，从而识别和确认瓶颈，以便通过各种策略，如重建系统结构、优化企业操作参数或改变管理模式，使得工业园区建立在与环境协调和可持续的基础之上。

图2 工业园区设计与分析评估的关系示意图Fig.2 Diagram of the relationship between industrial park design and evaluation

2.1 工业代谢分析

工业代谢分析方法可用来研究工业生态系统中的物质和能量流动，从而可以更好地理解供应链、废物排放以及工业与社会技术系统等之间的关联[9]。在园区尺度上开展工业代谢分析，摸清工业过程层面的工业代谢机理，识别园区内物质循环利用（或物质替代）、延长产业共生链、梯级利用、基础设施共享和废物排放最小化等机会，促进园区内物质、能源和水的协同规划和建设[10-11]。

周哲等[12]运用工业代谢分析方法对煤炭利用过程造成的污染情况加以分析，提出相应的改进模型，并在此基础上找出环境最优的产品结构、物流组成及流量。韩峰[11]提出基于元素流分析的工业代谢效率评价方法，对案例中关键元素的工业代谢水平进行评价，并识别出元素流失的主要环节。Tian等[13]以上虞工业园区为例，研究了碳元素和硫元素在园区尺度上的代谢，得出该园区碳效率为69%，仅有硫输入总量65%的硫元素进入产品系统。武娟妮等[14-15]研究了宜兴经济开发区碳、氮、磷元素的工业代谢，对园区中产业系统和污水处理系统的氮代谢途径和通量进行了解析。Ma等[16]研究了化工园区的氯元素代谢问题。

作者以工业园区的水系统为例，提出了图3所示的工业代谢关系。根据工业园区水资源代谢关系中的水质和水量变化特征，工业园区水系统分为水供给、水利用、水转换和水消纳4个环节，进而将此4环节划分为给水处理、水输送、水利用、循环/再生利用、废水处理和废水排放6个涉水过程。将涉水过程表征为工业园区水网络关系的节点，且将每个节点表征为包含水量、水质、时间和空间4个特征值在内的向量。根据以上框架梳理水系统各尺度的流动情况及特征污染物元素分布情况，研究用水和废水在各种介质中的输送和转化机制，梳理水网络系统中各单元内部及单元之间的水资源代谢关系。

2.2 绩效评价

园区整体可持续性评估是过程工业园区优化集成的基础。在规划设计和优化管理过程工业园区时必须考虑其可持续性程度，准确定量地评价一个工业园区可持续性的重要性是不言而喻的，已成为工业园区研究面临的挑战之一。绩效评价特征演变如图4所示。具体来讲，有以下4个特征：（1）从单一要素代谢分析到多要素综合代谢分析；（2）从单一维度评价到综合评价；（3）从静态评价到动态评价；（4）从片段评价到生命周期评价。下面将评述若干相关的评价方法和指标。

能值分析理论以能值为量纲，为环境资源和经济的评估提供客观标准，并为环境与经济的转化和发展应采取的公共政策提供科学依据[17]。Bakshi[18]探讨了基于能值概念的可持续PSE框架，通过能值分析评估工业生态系统的进化历程和可持续发展的程度。Lou等[19]提出了工业生态系统在不确定条件下的能值分析方法。杨等[20]利用热力学分析方法分析了生态工业系统内物质、能量流动和利用的复杂模式，并建立了系统消耗指数、物质循环利用效率等一系列评价指标来表征系统资源利用的效果和对环境的潜在影响。针对化工冶金等以过程工业为主的工业园区，李强等[21]构建了工业园区效益影响评价方法，重点分析因产业链接构建所产生的物质流、能量流变化，并分析其对整个产业体系价值流的影响，通过建立产业链接效益分析指标体系予以量化，以此分析产业链接构建对园区效益的影响。

图3 工业园区水资源代谢分析示意图Fig.3 Diagram of water metabolism analysis in process industrial parks

图4 绩效评价特征演变Fig.4 Evolution of performance evaluation

生态工业园可使园区内资源共享，然而园区内一个参与者的活动中断，会影响其他参与者，甚至造成整个园区不能维持其正常的工作。Valenzuela-Venegas等[22]提出了EIP的韧性指标（resilience indicator），该韧性指标可用于生态工业园设计阶段。以EIP的稳定性为目标，基于工业网络的网络连接指数（NCI）及流量适应性指数（φ）来表征韧性指标。网络连接指数强调的是工业园内的连接水平，并测量整个网络在可能的中断情况下的耐久性。流量适应性指数则用来量化园区的流量和参与者存量是否足以补偿破坏性事件。

工业园区的生态效率取决于生态服务保持效率、资源能源效率以及污染物排放强度等。基于资源和能源代谢以及环境影响分析，Tian等[23]探讨了EIP的生态效率评估模型。除了关注资源能源的效率外，还应该关注土地使用模式及其生态服务维持效率。EIP的可持续性应该考虑人造资本（建筑、机器、设备和基础设施）、人力资本以及自然资本[24]。化工园区从规范化发展走向高质量发展，不仅需要考量生态化的整体绩效，也需要考量生态化的内在过程。杨挺[25]提出了过程评价与绩效评价相结合的化工园区生态化评价指标体系。过程评价重在考察产业链系统、基础设施系统和治理系统及其互动关系；绩效评价重在经济、生态和环境的综合评价。中国化工园区20强案例验证了该套评价指标体系的有效性和科学性。

钱宇等[7]探讨了过程工业的资源、能源、技术、经济、环境等多因素综合优化评价问题，并构建了全生命周期分析与可持续性决策支持平台用于各类资源/能源化工过程技术路线和可行方案的系统分析和可持续性评价。Lim等[26]提出了一种同时研究生命周期评价（life cycle assessment，LCA）和生命周期成本（life cycle cost，LCC）的方法来对水网络进行经济和环境分析。以特定工业园区水网络系统为研究对象，研究者们引入柔性（flexibility）、弹性/韧性（resilience）和非操作性（inoperability）等概念用于评估系统性能[27-28]。Jia等[27]提出一种将过程集成与非操作性投入产出模型（inoperability inputoutput model，IIM）相结合的方法以支持工业园区基础设施的风险分析和评估管理。IIM是一种用于计算相互关联的基础设施在系统中传播效应的风险分析方法。应用IIM研究园区水基础设施关联程度和稳定性之间的关系，研究扰动触发后工业园区基础设施关联方案的非操作性、弹性和柔性，以此为依据为园区决策者提供相应的风险管理措施，保证园区既能达到节水减排的要求，也能避免遭受突发事件给园区带来的经济损失。

过程工业园区绩效既是目标也是过程，园区始终处于动态的发展变化中，评价指标体系具有动态性，体现其发展的阶段性特征。针对煤化工园区生产过程特点，以分析氮、硫元素迁移转化规律为目标，刘文涛[29]将机理模拟和Aspen Plus过程模拟相结合，系统开展了焦化生产系统中碳、氮、硫元素的动态物质流分析，明确了其迁移转化规律。

3 当前过程工业园区PSE研究现状

EIP作为一个涉及科学、技术、经济和社会多个层面的复合系统，既不同于着眼于宏观物流分析的经济系统，也不同于着眼于微观物理化学变化的工艺系统。过程集成作为PSE研究的主要部分，从过程系统设计的整体考虑，综合利用物质和能量，将物质流、能量流和信息流整体优化，获得理想的过程系统。以系统视角和全局观的PSE方法来研究工业园区，过程集成的能量集成、物质集成和信息集成研究对象可对应于EIP的能量流、物质流和信息流，可为工业园区设计、规划和运行管理提供有力的方法和工具支撑。下面对在园区尺度的节能、节水、碳排放、物料集成、多重网络集成优化、信息化、运营操作韧性等研究现状进行综述。

3.1 园区节能、节水PSE研究

水和能源一直以来是工业园区研究的重点领域，特别是近年来水资源短缺和气候变化问题关注度日益提高，因此，规划和改造园区、实施节能节水减排措施是重要的研究课题[30]。自从全局集成（total site integration，TSI）之后，涌现了大量有关多过程、跨厂区的节能、节水研究成果的报道[31-34]。

表1 部分PSE在园区尺度的节能研究Table 1 PSE applications of energy conservation in industrial parks

3.1.1 能量网络的集成优化 工业园区能量集成是指通过对园区内各工厂内的热、冷流股进行跨厂区的优化集成，以实现能量最大限度的回收利用，使公用工程消耗最小化。与此同时也意味着对环境污染的减少。20世纪末针对单个工厂的换热网络集成研究已经相对成熟，许多学者将研究目光转向了系统边界跨越厂区问题，将换热网络的边界从单个企业扩大到工业园区。按照集成形式，能量集成可分为工厂间热、冷工艺流股之间的直接集成和引入中间能量载体（通常是水、蒸汽或有机导热体）的间接能量集成两大类；按照求解策略，则可分为夹点方法和数学规划方法，如表1所示。

3.1.2 水网络的优化集成 园区水用量最小化有两个研究方向：一是通过PSE的系统综合理论，使园区内各企业之间的水网络优化，对其网络结构进行优化设计，达到最小用水量；二是通过宏观政策调控，积极引导园区内各企业进行节水、水循环使用等技术升级，达到最小用水量。自Takama等[60]首次提出水网络优化问题，其后水网络集成优化逐步发展成为一个成熟的领域，我国学者也提供了系统的研究成果[61-62]。部分PSE在园区尺度的节水研究如表2所示。

3.1.3 能量-水网络的同时优化集成 Bogataj等[89]和Dong等[90]几乎同时在2008年开始了水网络和换热网络同时集成优化的研究。自2010年之后，该方面的研究逐渐增多[91-95]，其中都健团队在超结构模型上拓展，用混合整数非线性规划（MINLP）进行水-热网络同时优化，通过3个案例分析表明年度总成本可以下降24%～29%。

3.2 园区碳排放问题

目前，全国共有国家级和省级工业园区2500余家，贡献了全国一半以上的工业产值[96]。工业园区的低碳发展可以通过推进重点行业低碳转型、控制工业过程温室气体排放、实施工业低碳发展试点等实现。这些措施均需要系统化的思维和方法作支撑，因此，PSE为EIP低碳规划建设提供了直接的方法和工具，跨厂区能量集成能有效减少燃料消耗而达到减排的效果。由于工业园区企业的多样性和关联性，若能利用系统集成方法对产生的CO2进行优化设计，将更好地实现园区碳减排目标[97-98]。

Dhole等[35]早期提出在全局尺度上制定碳排放目标。Tan等[99]首先提出碳排放的夹点分析方法（carbon emission pinch analysis,CEPA），针对的是区域内不同类型能源间的碳排放分析，目的是求得碳排放约束下需要的最小清洁能源数量。贾小平等[100]运用碳夹点分析方法对区域能源规划问题进行系统分析，确定出区域能源需求及其对应的CO2排放量目标。Munir等[101]提出了另一种形式的碳夹点分析方法，该方法以工业过程或企业为对象，以园区内含CO2的排放气体为碳源，以园区内利用CO2的过程为碳阱，为了能使碳源CO2在园区内碳阱得到利用，需要额外提供一些不含杂质的CO2。利用该方法可以得到最小的纯CO2需要量和碳净排放量。

表2 部分PSE在园区尺度的节水研究Table 2 PSE applications of water conservation in industrial parks

随着碳捕获、利用与封存（CCUS）概念和技术的推广，研究者将其纳入过程工业碳减排研究，并起到了很好的效果[102-106]。Al-Mohannadi等[107]以整个工业园区的碳减排为目标，利用数学规划法对工业园区的CO2进行回收利用。该方法能有效地对当前工业园区的碳减排做出合理的减排方案。Al-Mohannadi等[108]考虑了多周期工业园区碳集成的问题，这样可以解决工业园区一定时期内的碳减排规划建设问题。考虑到在工业园区内CO2回收利用的减排潜力有限，Hassiba等[109-110]同时考虑在工业园区尺度上的碳集成和能量集成问题。Aziz等[111]提出集成化夹点分析框架开展低碳工业区规划问题研究（low CO2emissions industrial site planning）。Aviso等[112]提出生物基碳管理网络（bio-based carbon management networks,BCMNs）概念，并用P-图综合方法来优化管理碳网络。

3.3 园区产业链优化

物质集成是工业园区系统设计的核心部分，通过产品体系规划、元素集成以及数学优化构建原料、产品、副产品以及废物的园区产业链，实现物质资源利用的最优化。过程工业是由彼此关联的过程组成的复杂网络，而一个独立的过程必须依靠其他化学品生产过程提供原材料或应用其产品。Rudd等[113]建立了与200多种化学品生产相互关联的400多个化工过程的物料流和能量流模型。Spriggs等[114]提出了EIP问题的质量集成模型，在多个生产企业之间实现物质（例如副产品、废物流、公用工程）的协同交换，通过直接交换和/或设施共享来转换和分离不同化学品，并将它们分配给各个EIP成员。从本质来看，工业园区的质量集成问题可用Shah[115]提出的多厂区（multisite）物料排产和调度来表征。基于MINLP模型，Terrazas-Moreno等[116-117]和Castro等[118]提出更全面的多厂区-多产品-多周期的排产和调度问题。Misrol等[119]以有机废弃物为原料合成生物燃气制造系统。Li等[120-121]和胡山鹰等[122]针对过程工程中废物最小化的反应路径综合问题，提出简单计量系数反应方程概念，并构建复杂反应路径综合的双层优化法，实现废物最小的生态工业生产模式。Fan等[123]提出基于资源的生态工业系统构建和优化方法。郑东晖等[124]提出一种考虑动力学影响和环境约束的反应路径综合方法，求解带有模糊参数的多目标机会约束规划模型，得到一系列经济、环境上均优化可行的反应路径。

以丹麦卡伦堡生态工业园与韩国蔚山生态工业园为案例，Valenzuela-Venegas等[125]选取水、蒸汽、CO2、油物质流动为研究对象，通过多目标优化方法构建5个优化配置方案：经济、社会、弹性、经济与环境、经济环境与弹性。提出的多目标优化方案有利于优化工业园区物质流动配置。在综合考虑环境、经济和弹性基础上，规划设计EIP的物质网络时，不仅要优化其经济效益，也要提高园区拓扑结构的运营弹性。Grant等[126]开发了利用信息技术设计规划工业共生系统的软件。Singh等[127]利用层次Pareto优化方法（hierarchical Pareto optimization）对工业生态系统进行了综合分析和可持续性优化。

Noureldin等[128]提出C-H-O共生网络合成CHOSYN概念。在一个CHOSYN网络里，含有C、H、O原子的各种化合物进行交换、转化、分离、混合与配置，以C-H-O为基础可生成大量产业共生的机会。CHOSYN合成方法分为两个阶段：第一阶段是原子尺度的定目标化，计算出园区内各工厂生产目标产品所需要的最小原料消耗量，此时C-H-O共生网络还是个“黑箱”；第二阶段是合成C-H-O共生网络，根据各厂提供的“源流股”及可接受的“阱流股”，最大化利用工厂内部源流股及最小化利用外部源流股。CHOSYN网络方案的生成过程如图5所示。根据文献[129]提供的案例，对于一个由页岩气液化燃料厂、发电厂、二甲醚厂、乙烯厂、钢厂、生物柴油厂和醋酸厂7个厂组成的EIP，用CHOSYN法设计可以使外部资源总成本节省47%。

3.4 多重网络集成优化

目前，在园区尺度上，以往的PSE研究主要侧重在单个资源网络的优化。例如，Valenzuela-Venegas等[125]对工业园区物质网络的优化、Aguilar-Oropeza等[130]对工业园区水网络的优化以及Liew等[131]对“全局”能源利用的优化设计。但在由不同工厂组成工业共生园区时则要求同时考虑所有资源（包括原料、水和能量等）最大限度优化利用，从而构成一个复杂完整的生态工业系统。对于这种复杂系统不仅要优化其经济性能和环境性能，还要考虑整个共生系统的韧性和柔性，这就增加了模型的复杂度和求解难度，使过去处理传统单个工厂、单一资源优化的方法必须向处理复杂系统的方法过渡。

图5 CHOSYN网络方案的生成过程[129]Fig.5 Synthesis process of CHOSYNnetwork[129]

3.5 园区信息化问题

由于互联网、人工智能、云计算、大数据、5G通讯等信息技术的迅猛发展，也给工业园区的发展提供了许多新机会、新动力。这要从两个方面来讨论：一方面是信息技术可以突破地理区域的限制，实现虚拟EIP；另一方面是利用信息技术来提升同一地区内的工业园区管理水平，逐步实现智能化园区。

自从2010年美国通用电气公司提出工业物联网（industrial internet of things,IIoT）以来，IIoT发展很快，从而把制造业的信息化推向了一个新阶段,也为虚拟EIP的实现奠定了基础。虚拟EIP具有以下明显的优点：（1）扩大了系统范围，不必要求所有成员都入园，节约土地和动迁成本；（2）不受园区地理空间的限制，企业合作方式比实体EIP灵活；（3）园区系统柔性强、稳定性好。由于中小企业规模和自身工艺的限制，若是只注重企业内部的能源物流集成，在单个企业里引入清洁生产和厂内废物资源的循环利用则存在很大的局限性。因为有大量企业内部无法消化的废物资源，若是能突破固定的地理界限，通过“废物资源化”这条纽带将众多产业链存在联系的中小企业通过现代信息技术手段连接起来，企业可以根据自身的发展需要选择最佳的合作伙伴，各企业通过各自废物资源的交换突破产品性质和生产工艺的限制，整个虚拟园区以网络为依托，实现资源的高效利用；虚拟工业园区有助于循环经济创新，实现跨区域或流域资源整合。如美国卡罗莱纳州6个郡77.7万公顷的北卡罗莱纳州三角研究园建立虚拟共生网络，实现了副产品和废物的交换，目前已经有1328家企业通过网络加入了该虚拟型的EIP，实现对1249种不同物资进行交换[136]。

杨友麒[137]曾提出利用信息技术来实现虚实结合的EIP设想，这种虚实结合的EIP关键是建立一个智能化园区运行系统平台，其目标是将智慧园区的五种流统一管理，这“五种流”分别是：物质流、能量流、价值流、技术流、信息流。用信息流将其统一组织协调好，使得资源利用率最高、运营效率最好、安全环保最有保证、技术创新转移最快、客户需求信息传递最及时。针对EIP设计和管理的模型化问题，陈定江等[138]将逻辑表达式引入EIP模型（成员模型和连接模型），并通过构建和求解MINLP问题来获取优化方案。该园区模型具有良好的扩展性、可修改性、可重用性，可作为EIP决策系统的核心模型。王剑婷等[139]探讨了生态工业决策网络图作为结构化表征生态工业决策问题的工具，系统决策由直接定性、层次分析法综合以及逻辑推理三类过程完成实现。

在用信息技术提升工业园区管理水平方面，2010年Grant等[126]对信息技术在工业共生中的应用做了系统调查，综合评估了17项工具，但发现功能完整且得到较广应用的工具不多。这里要注意区分“园区智慧化”与“企业智能化”的不同。我国制造业进行“两化融合”的进程分为数字化-网络化-智能化三个阶段，大多数企业还处在数字化转型阶段。欧洲有些化工园区已进入网络化，但发达国家也没有智能化园区。Martín等[140]提出用集成生态网络分析的多智能系统（multi-agent system）建模来实现概念化的智能化园区（smart eco-industrial parks）。各个智能体均为具有自治性、社会性、反应性和预动性等基本特性的实体。让若干个具备简单智能却便于管理控制的系统通过相互信息通信和交互作用协作实现复杂智能。德国北威州的化工园区则在通往智能化园区的道路上迈出了坚实的一步[141]。以马来西亚棕榈油业工业共生为例，Yazdanpanah等[142]提出基于正规产业共生机会过滤方法（FISOF）的决策支持算法，利用分布式知识和集体策略来筛选工业共生方案。周哲等[143]针对工业生态复杂系统的运行规律问题，研究了系统内部成员间交互作用与系统结构变化之间的因果关系，并基于复杂自适应系统理论（complex adaptive system）的多主体(agent-based)模型模拟了企业与市场、“企业-环境-政府”之间的相互影响和不断交互的过程。基于知识本体（ontology）的策略，Zhang等[144]开展了知识管理框架研究，以提升EIP的能效。van Capelleveen等[145]综述了应用信息技术识别产业共生机会的研究成果。

3.6 园区运营操作韧性（弹性）研究

园区产业共生网络在结构上具有节点异质化、关系多元化等特点[146]。因此，园区运营操作韧性或弹性是当前妨碍园区实现工业共生的关键问题。如前所述，PSE在跨企业物料流、热能和水的集成技术方面提出了不少方法和工具。但是深入考察实际运营的EIP就发现，在实施以上3个方面跨企业集成交换合作的案例并不多[136,147-148]。虽然这种集成交换理论上会带来资源利用率提高、排废减少、成本降低，但会造成园区内生产网络的复杂化及管理问题，企业成员之间管网交叉运行，一旦某一企业出了问题需要暂时停车或调整，势必引起相关联的企业跟着停车或调整。但这些装置属于不同的业主法人，管理调度起来会十分复杂，这就是园区运行的操作弹性脆弱（vulnerability）问题。这类问题还发生在工业园区与外部的关键基础设施（例如供水、供电和通信系统）之间[149]。脆弱性强调的是网络结构在受到某个干扰时对整个网络产生的破坏性。工业园区外部的关键基础设施故障或内部成员企业的操作调整产生的级联效应传播到工业园区及其中的企业成员中，导致园区不正常运行。

Meerow等[150]系统性地回顾了1973—2014年间的产业生态学及相关学术领域中关于弹性和复杂性的研究。其中如何评估园区的韧性和脆弱性也是一个很有意义的话题[22,151]。马蔚钧等[152]应用Matlab-Simulink工具箱建立了生态工业系统模型，提出生态工业系统柔性分析的影响因子法，对限制系统柔性的关键因素进行分析，提出了改进系统柔性的方案。Li等[153]基于复杂网络理论探讨了产业共生单一系统和多个系统间相互依赖性与弹性的关系，提出了一个可以保留交换内容异质性和共生关系多样性信息的相依网络模型。并以宜兴经济开发区为案例，研究结果表明相互依赖性的增长加大了系统的脆弱性，而不一定能增加其弹性。Kuznetsova等[154]将IIM模型与专家法结合运用到卡伦堡EIP的产业链中，预测工业园区的相互依赖行为产生的影响，评估破坏性事件传播的风险并提供可能的技术解决方案和调整策略，以提高EIP的整体恢复能力。Chopra等[155]利用网络分析法对产业共生网络韧性进行了研究，识别出工业园区的脆弱节点，并提出了产业共生网络的进化应注意增加网络韧性。Li等[156]基于网络理论和全局效率的概念开展了园区网络拓扑结构节点/边故障/失误对园区整体的破坏效应。

4 工业园区尺度对PSE研究的挑战

在发展早期阶段，PSE主要是将系统工程的思想和方法用于解决过程系统的设计、开发、运行和控制等问题[157]。随着产品工程的深化、产品服务系统和产业生态系统等概念的兴起，PSE的内涵开始发生变迁。一方面，从传统的过程系统沿着产品生命周期拓展，成为产品系统工程；另一方面，应实践需求，PSE逐渐将空间因素纳入考量，为特定空间区域内统筹考虑过程、产品和供应链的开发、生产和管理提供系统方法的支持[158]。进入21世纪以来的园区循环化改造、EIP、绿色园区和智慧园区的规划和建设实践，使得以往孤立处理单一问题的做法难以胜任，而基于系统研究范式的PSE可以为其提供有力的方法和工具。反过来，这些园区层面规划、建设和运营实践也为PSE提出了研究范式和具体领域的研究挑战和机遇。

工业园区不仅是单元过程系统的增多，还带来了更多的复杂性，包括：（1）系统边界的扩大，不仅空间边界从过程尺度扩大到园区尺度，时间边界也因工业园区生命周期而需要延长；（2）系统单元的异质化与多样化，不仅是基于物理化学的过程单元，还包括了自然生态要素和社会经济要素；（3）优化维度的多样化，不仅是PSE通常考虑的经济性、环境性和操作柔性，还需要考虑社会性和生态学意义上的适应性；（4）主体博弈性，园区内跨企业的各个单元分属于不同业主法人，因而引起不同利益相关者的诉求不同会带来博弈均衡问题。以资源、能源、环境与社会的可持续协调发展为目标，是PSE理论和方法的核心[159]。

概言之，随着环境管制范式从末端治理向系统导向的演进，EIP发展无论在研究目的、研究内容、研究范式还是在方法工具等方面都对PSE提出了新的挑战和机遇，形成了园区系统工程（park system engineering），如表3所示。

表3 园区系统工程与传统PSE的比较Table 3 Comparison between park system engineering and traditional PSEs

4.1 研究范式冲突的挑战

PSE在过程系统的设计、优化和运行领域已经形成一种经典范式，即首先根据给定的设计目标和规范进行系统合成，构造一个或多个初始系统，然后进行系统的分析、模拟、优化，最后进行系统集成和综合决策。如果构造的初始系统满足了所要求的系统特性，则设计活动结束，否则就重复以上步骤，直到求出最优解[160]。可以看出，系统分析、建模优化、系统集成和决策研判是PSE的构成环节。

然而，EIP不同于作为PSE传统研究对象的过程系统。一般而言，EIP是以工业发展为导向的社会-经济-环境复合生态系统，在一定空间范围内通过促进废物交换、物质能量梯级利用以及基础设施共享等手段实现园区尺度上环境与经济的双赢[161]。因此，EIP的规划、建设和运营是将各种自然生态因素、技术物理因素、社会经济因素耦合起来，充分考虑物质代谢、信息反馈和生态演替等过程中的等级性、异质性和多样性，达到工业系统与自然生态系统的协调发展。如此以来，PSE的研究对象就需要从传统的人造系统转向人工与自然生态相结合的复合生态系统。

本体对象上的转变必然要求研究维度上的转变。EIP规划、建设和运营不单是纯粹的技术问题，而是涉及科学、技术、管理、法规和政策的综合体。因此，在研究维度上，PSE需要从传统侧重于事件发生的“事理”关系转向事件为什么发生的“道理”关系和事件如此才能发生的“情理”关系上[162-163]。其中，一个根本性的视角转换在于EIP规划建设是一个优化问题还是演化问题。自丹麦卡伦堡产业共生体系发现以来，文献已经报道了数百个EIP案例，辨析出一些基本的模式，例如自组织型、全新规划型、改造型和循环经济型等，也评估了一些案例的得失成败[164]。基本上，自组织型和改造型的EIP更容易成功，而全新规划型则存在更多的问题。这尽管是较为初步的结论，但也映射出EIP存在优化与演化的路线之争，同时也反映出EIP发展背后隐含着复杂的动态机制。这对以优化为主导的PSE研究范式提出了很大的挑战。换句话说，PSE需要以复杂系统理论来重新武装自己，带上复杂的“有色眼镜”来探求产业生态系统的演化模式及其规律，才能真正指导EIP的规划、建设和运营。

在研究方法上，PSE需要继续遵循以往经典范式，在以下4个环节做出思考：（1）系统综合，即EIP要素成员的设计及其相互关系的确定；（2）系统建模，尤其是过程系统、产品系统和生态系统的耦合建模；（3）系统评估，确定EIP的评估维度及其指标体系；（4）系统优化或演化，确定策略、目标及其路径。但同时，更需要思考可能产生范式冲突的问题，例如从事理、道理和情理三方面，能否辨析并明确量化出EIP及其所内嵌的产业生态系统的所有联系；如何模拟产业生态系统与EIP的演化，EIP是一个典型的开放系统，临界自组织性显著；EIP的最优调控策略及合适的方法和工具。

在系统集成方面，EIP的规划、建设和运营同样也高度依赖能量集成、物质集成和信息集成。PSE已经提供了有关这3个集成的工具包，在空间尺度上也提供有总工地集成的方法[165]。然而，研究对象与视角的转换给PSE增加了一项新的内容，即生态集成。所谓生态集成，是指考虑了生态关系的系统集成，也就是说将工业过程子系统与自然生态子系统作为人工复合生态系统进行整体考虑，集成后不仅子系统内部而且两个子系统之间都能够彼此有机地协调工作，达到环境与经济双赢的效果且系统可持续发展。在系统集成方面，EIP的规划、建设和运营还会由显性知识（信息）和隐性知识（knowhow）造成的困惑。这是因为园区内部物料交易产品非标准化，和企业市场交易有原则上的不同[126]。

4.2 具体领域的挑战

工业园区生态化转型及其循环产业链建设毕竟是探索中的事情，仍然存在大量的不确定性和挑战。作为一个典型的多尺度复杂系统，EIP规划建设需要PSE提供相应的方法和工具来支撑产业链的诊断与优化、基础设施的级联分析与协同优化、工业园区的综合评价和规划改造、区域产业生态系统的可持续性分析与生态演替。具体而言，有如下5方面的挑战最为突出：自持性分析、多尺度复杂建模、生命周期博弈优化、生态集成和基于大数据的智慧决策。具体如图6所示。

图6 EIP发展给PSE带来挑战的具体领域Fig.6 The specific areas of challenge brought by EIPdevelopment

（1）EIP自持性分析。工业园区作为产业发展的基本空间单元，是一个典型的开放系统。一方面，原材料、资本、知识、劳动力、技术等生产要素以及产品本身具有很大的全球流动性；另一方面，废物交换、基础设施共享和服务共享等具有很强的本地化倾向。因此，EIP的建设受到技术进步、市场波动、政策调控以及各种不确定因素的影响，其转型升级面临着更多的路径依赖性和诸多锁定。尤其在当前国内国际双循环发展新格局态势下，产业生态系统如何在狭小的园区空间内自我维持且竞争性发展是一个巨大的挑战。这就给PSE在工业园区尺度上的应用带来了很大的挑战。PSE需要在复杂系统科学基础上发展出相应的方法和工具来应对这些非线性特征。

（2）多尺度复杂建模。工业园区是一个包含产业、基础设施、自然生态和管治系统等在内的典型的多尺度复杂系统。EIP规划建设需要PSE提供相应的方法和工具来支撑不同尺度上的系统分析、优化与集成。例如，在产业尺度上，需要探讨循环共生产业链的诊断与优化；在基础设施尺度上，需要探讨不同基础设施的建设时序、级联分析与协同优化；在工业园区尺度上，需要探讨EIP的综合评价和规划改造运营；在更大的区域产业生态系统尺度上，需要探讨可持续性分析与生态演替。更重要的，PSE需要发展出多尺度和跨尺度的复杂建模方法和工具，同步和整体优化上述尺度所提及的研究问题。

（3）生命周期博弈优化。工业园区生态化需要多个企业、多个产业和多个生命周期环节之间的共生与协同。一方面，EIP需要生命周期优化，在产品生命周期尺度上寻求环境与经济的双赢；另一方面，EIP需要考虑不同产业主体的利益诉求。企业处于商业上的考虑不愿意公开其供应链、废物产生与排放以及环境防治成本等信息，这给EIP的建设带来了困难。经验表明，相互信任和合作基础有利于促进产业共生网络的构建和EIP的建设。为应对这些挑战，PSE需要发展基于不完全信息、模糊信息和冲突信息的决策支撑方法和工具，引入演化视角和多主体、多目标的动态优化方法与工具来支撑EIP的规划建设。

（4）生态集成。工业园区智慧生态化要求建构一个符合产业生态学原理、具有高资源效率、高环境相容和高度自适应性的区域经济发展系统，也就是说理想的工业园区是一个经济发展系统与自然生态系统高度融合的人工复合生态智能系统。这一系统的建构不仅给PSE提出了生态集成的挑战，也提出了更高水准的信息集成挑战。事实上，工业发达国家已经开启了智慧园区的探索建设工作。我国也正尝试着在化工领域开展智慧化工园区的示范与推进工作。目前的智慧园区建设还仅停留在园区内的部分试点企业。其工作主要侧重在感知层、数据层搭建和展示，对于模型层和决策层还有很长的路要走。园区生态化的建模和决策不仅需要常规的显性知识，还涉及隐性知识，而后者的数字化还处于探索阶段。同时，对于产业系统与自然生态系统的融合更是没有深层次的触及，主要原因在于缺乏对产业发展导向的人工复合生态系统的理解。

（5）基于大数据的整体决策。生态工业示范园区、绿色园区和园区循环化改造中都强调了循环产业链的构建和优化，强调产业链延伸和补链项目的重要性。然而，对循环产业链的诊断和优化是一项高度复杂的系统工程，需要系统理论、方法和工具的支持。在信息化和工业化深度融合的发展阶段，大数据、互联网+、智能制造等技术使得基于共享的范围经济（长尾经济）的优越性越来越大，在我国制造业转型升级中越来越重视“增量升值”的范围经济，其正在逐步取代规模经济成为工业主流模式。随着企业层面上制造业大数据的积累，跨越企业层面的数据融合越来越成为园区智慧生态化的巨大挑战。

上述挑战表明，工业园区生态化是复杂的系统工程，单一层面的理念、知识、方法、工具等已不足以破解那些重大的难题。现在的PSE学界正在使用和研究的方法和工具可以作为基础，尝试用来解决上述挑战，并针对工业园区的大尺度、环境-经济-社会多目标等特点，做出新的发展和创新[166]。为此，PSE需要进一步拓展其内涵，主动适应智慧生态化要求并做出研究范式变革才能获得更多的发展机遇。表3基于现有PSE应对工业园区的挑战归纳出相关的技术和工具。

5结 论

工业园区生态化发展是大势所趋，但如何生态化是一项复杂的系统工程。它既涉及资源、能源、环境和生态等物理化学生态层面的刚性因素，也涉及技术、社会组织和政策等社会经济层面的软性因素。这些因素相互之间的复杂互动耦合关系给工业园区生态化带来了巨大的挑战。这种挑战不仅体现在对工业园区尺度上产业生态系统本体认知、数据获取以及系统方法的支撑上，也体现在对现有研究范式的全面挑战上。然而，这些挑战给PSE的拓展提供了良好的机遇和实践场景。目前，PSE已经较为系统地覆盖了工业园区能量集成、物质集成和信息集成等领域，为工业园区的能量、物质和信息优化提供了工具支撑，也开始介入跨企业共生集成、生命周期集成、生态集成和数据集成等新兴领域，为EIP的真正实现提供了方法指导和决策支撑。可以预期，随着工业园区生态化的进一步深化，PSE也将步入一个快速发展的蓝海。