大型公共建筑工程LCA 模型下的碳排放敏感性分析

0 引言

建筑业发展带来的能源消耗及过量的碳排放是影响全球气候变化的重要因素，据统计，我国公共建筑能耗占比较大，占我国建筑业碳排放比重的51.3%

，而大型公共建筑体量近几年增长迅速。因此，如何行之有效地减少大型公共建筑的碳排放量已经成为世界各国学者的研究热点。生命周期评价（life cycle Assessment，LCA）方法是结合我国建筑能源系统的实际特点，分别建立了系统设备材料综合生产、安装施工、运行维护以及拆除处置阶段的能耗和CO

排放计算数学模型

。丁云

等以绿色建筑三星项目——宜昌规划展览为例，对项目采用的24 种绿色低碳设计技术进行全面分析，并测算项目全生命周期的碳排放量，得知碳排放主要集中在建筑物使用和建料生产阶段，而建筑施工及拆除阶段碳排放量较少。相比之下大型公共建筑碳排放量明显高于住宅、别墅等普通公共建筑。本文以生命周期评价理论为研究基础，将江苏省某大型博览馆项目作为工程依托，根据其LCA 模型下碳排放量核算结果，进行下一步分析研究。

1 LCA 模型下碳排放量的核算方法

1.1 碳排放核算边界

大型公共建筑一般指建筑面积超过20 000m

且采用集中空调、采暖、照明等复杂能源系统的建筑。此类建筑LCA 模型下的碳排放核算范围应覆盖建筑物从摇篮到坟墓的整个过程，计算所消耗能源和材料产生的二氧化碳排放总和。李同燕

等对大型公共建筑全生命周期碳排放核算与评价的范围进行了界定，归结了大型公共建筑材料生产、加工、运输和项目建造的过程为物化阶段、建筑使用及内部能源循环的过程为运行阶段，物化及运行阶段也成为大型公共建筑碳排放数据影响较大的主要阶段。

1.2 碳排放核算模型

本核算模型数据源于江苏省某大型博览馆建筑的实际工况数据，基于PKPM-CES 软件模拟、LCI 数据库及《建筑碳排放计算标准-GB/T 51366-2019》

相关条款，采用碳排放因子法进行碳排放核算，建立了建筑全生命周期碳排放核算模型，即：

式（1）中：C

、C

、C

分别为建筑物化阶段、运营阶段、拆除阶段的单位建筑面积年总碳排放量，kgCO

/m

，以下主要介绍建筑物化与运营阶段的碳排放算法：

式（2）中：Ejz-i —第i 种能源总用量（kWh 或kg）；

根据图3的C-V特性曲线,采用Berkeley量子电容电压模拟器QMCV程序,对Al掺杂的HfO2高k栅介质的EOT、Vfb等电学特性进行了拟合和详细分析。

Ei —建筑第i 类能源年消耗量（单位/a）；

EFi/j—第i 种主要建材的消耗量或第i 类能源的碳排放因子（kgCO

/kWh 或kgCO

/kg），按文献[5]附录A 确定。

式（3）中：

A —建筑面积（m

）。

第2步：将每个患者的协变量分别带入这两个Logistic模型，获得每个患者i分别在两个处理组内的成功概率P0i=P(Yi=1|Ti=0,Xi)和P1i=P(Yi=1|Ti=1,Xi)。

式（4）中：

Ei，j —j 类系统的第i 类能源消耗量（单位/a）；

y —建筑设计寿命（a）；

ERi，j —j 类系统消耗由可再生能源系统提供的第i 类能源量（单位/a）。

2 案例工程碳排放统计

选取江苏省某大型博览馆项目作为实例研究对象，建筑地处南京市新区核心位置，地上四层，总高30.25 m，总建筑面积为25 156.2m²。建筑功能为办公、展厅及休息区，主体采用“钢筋混凝土＋钢结构”及部分钢木混合砌块的组合结构，屋顶设有集中空调、采暖系统、复杂照明系统、太阳能热水系统等。基于上述构建的碳排放LCA 核算模型，运用软件PKPM-CES计算建筑使用寿命为50 年的碳排放结果如表1 所示。

3 敏感性分析结果与讨论

3.1 LCA 模型下的敏感性分析方法

基于上述核算结果可知，建筑全生命周期碳排放主要源于建筑物化及运行阶段，故在此两阶段找寻减碳措施的不确定源，然而许多变量都是根据项目实际情况假设而得的，这种假设会导致不同的测算结果，从而产生误差。本节从敏感性分析的视角出发，研究各变量变化对模型输出结果的影响程度，把建筑碳排放结果的敏感性分析研究当成一个或多个不确定因素的变化，改变各个不确定性源的输入量，查看目标变量的波动情况并识别碳排放敏感因素。基于冯国会

总结的关于敏感性分析数理统计方法，其分析假设模型表示为：

y=f（x

，x

，x

）（x 为不确定敏感因子），敏感程度用敏感度系数表示，具体如公式（5）：

式中：S—敏感度系数，表示碳排放随不确定敏感因子x的变化程度；

1.健全资金管理组织机构、明确权责。资金管理的最高管理层次是企业的高层领导人员，企业管理的核心部门是财务部门，其主要工作是对各个部门提出的工作任务进行分析总结，并根据企业年度的发展方向制定资金方案，企业管理部门的相关工作人员将确定资金未来的走向，遵循相关管理部门制定的规划理念，对将要执行的方案进行详细的分类和标明，再上交给企业的高级管理层次，高级管理层次再经过进一步的商议做出决定。

Δ xi—表示不确定敏感因子（x）参数的微小扰动；

6月18日第一次追肥观测，示范田叶片对比差距不是太大、从葡萄穗上可以看出示范田的葡萄穗果粒、穗型明显优于对照田。7月31日第二次追肥观测，由于天气干旱、水跟不上、果实没有太大差距、总体叶片植株要强于对照田。8月16日第三次追肥，本次施肥观测、示范田总体粒度比较均匀、对照田明显大小粒比较严重。9月10日第四次追肥，本次观测，由于今年本地区霜霉病和白腐病集体爆发，后期雨水偏多，红宝石裂口比较严重。本示范田果实基本没有受到影响、上色均匀、果粒裂口基本没有，而对照田病害引起的上色不均匀、果穗因裂口产生的腐烂也比较厉害。示范田果实糖度明显高于对照田。

随着中国经济的增长和社会的发展,对交通基础设施建设的需求快速增加,公路桥梁建设所受的限制条件也日趋复杂.双层钢桁梁桥占地面积小,可以充分发挥桥位之利,其通行能力大,能有效地缓解交通压力.开启桥因能改善桥梁通航净空高度,使某些无法修建高架桥的河道建桥成为可能,其优点是墩台较低,能减少两岸引桥和路堤工程量.

Δ xi/xi—表示扰动幅度（本次研究取：10%～30%）；

从行业角度去看，28个申万二级行业也全线尽墨，平均跌幅高达29%，个股跌幅更是惨重，实现上涨的标的数量不足1成。表面上看，中美贸易摩擦是今年A股下跌的导火索，但实际上A股内部问题也比较突出，去杠杆背景下导致流动性紧缩成为今年下跌最主要的原因。

建筑物化阶段包括生产、运输以及建造过程，选择四种用量较大的建筑材料作为生产过程的变量敏感因子；建材输送工具配比率、运输距离、施工工期与装配化施工占比率，作为其他过程的变量敏感因子。对上述敏感因子（x）分别上升或下降10%、20%和30%（变化率0%时为该阶段原碳排放量kgCO

e/m

），计算敏感因子x 对案例建筑物化阶段的碳排放影响，具体影响程度如表2 所示。

3.2 案例工程的敏感性分析过程

3.2.1 物化阶段的敏感性分析

传感技术：通过这一技术，可在提高机电设备中传感器精度、灵敏度的基础上，进一步提高传感其的性能；同时，还要在基本技术发展的基础上，不断提高传感技术的抗干扰性，以确保传感技术的可靠性。

微通道是芯片的核心,微通道结构决定了通道内流体的运动[9]。微通道包含流体出入口、备用出入口、主辅通道等。以细胞的分离和检测为例,细胞液和悬浮液分别从不同的入口注入主通道,经过主通道检测和分离后不同种类的细胞液从不同的出口流出。

Cp —建筑绿地碳汇系统年减碳量（kgCO

/m

）；

y —模型输出量。

建筑运营阶段的碳排放主要由建筑内部暖通空调、电气与控制、供水与排污系统工作期间所产生，同时，建筑外部园林绿化工程可抵消吸附一部分CO

的产生，将绿化覆盖面积、与上述分项系统的运行能效设为该阶段的敏感因子（x），分别上升或下降10%、20%和30%并计算敏感因子（x）对案例建筑LCA 模型下运营阶段的碳排放影响，具体影响程度如表3 所示。

1.确保了国内自产原油的加工后路。勘探板块通常每年自产原油1 亿吨，生产成品油6600 万吨，按照基础量8000 万吨的规模可保障自产原油的正常加工，顺价销售。

3.2.2 运营阶段的敏感性分析

3.2.3 敏感性分析结果与评估

由表2 展示的结果表明，案例工程物化阶段建材生产过程中，采用钢结构建材对该过程碳排放影响程度最大；钢木混合砌块对该过程影响最小，表明采取此类建材替代钢材可有效降低该过程碳排放量。建造过程中，施工工期的浮动对该过程碳排放影响程度较大，而施工装配率的改变对碳排放敏感度较低，表明减少传统施工的占比可一定程度降低该过程的碳排放量。表3 展示的结果表明，提高运营阶段中供暖、空调、照明系统的能效或引入可再生能源可大幅降低该阶段的碳排放量，其他因子敏感度浮动相近，表明该过程的碳排放量可控范围有限。综合上述两表分析得出的敏感程度较大的几个因素对案例工程LCA 模型下的总碳排放影响，如图1 所示可以看出，各因子碳排放敏感程度排序为：暖通空调系统能耗＞电力控制系统能耗＞钢结构建材生产量＞园林绿化。

3.3 案例工程的减碳优化

根据已执行的《建筑节能与可再生能源利用通用规范》GB 55015-2021

，新建的公共建筑碳排放应在原设计标准的基础上降低达到限值要求。由于案例工程已投入使用，现阶段主要针对项目运营阶段照明、供暖与空调系统的能耗进行节能改造，同时引入可再生能源系统。基于彭卓

提出的绿色建筑技术措施减碳率EER（emission reduction rate），以采用每项减碳技术后建筑的实际情况作为初始值，对比没有采用这项技术时的碳排放情况，以验证项目改造后，碳排放降低强度与降低比例是否满足上述规范中的限值要求，具体如表4 所示。

4 结论

本文基于LCA 方法理论及案例工程现场碳排放量的监测与核算，对大型公共建筑碳排放关键阶段的影响因素进行了敏感性分析，所得结论如下：

（1）基于项目各阶段碳排放实测数据与建立的碳排放LCA 核算模型，最终得到大型公共建筑全生命周期（50 年）的单位面积碳排放量约为：4.253tCO

e/m

，主要集中于建筑物化与运营阶段。

（2）根据对LCA 核算结果中项目碳排放集中阶段的敏感性分析表明：

①钢结构建材的生产对此类大型公共建筑物化阶段碳排放影响敏感性较高，应根据项目位置与资源情况选取可利用建材，并提高项目施工装配率，减短工期以达到减碳目的；

② 控制项目运营过程中产生的能源消耗是该阶段减碳的关键，采用高能效的采暖、空调、照明系统的同时应提升建筑自然通风与自然光照明率，并充分利用可再生能源系统以减少各系统的耗电量与减碳潜力，成为大型公共建筑生命周期内减碳的重要过程。

（3）经验证该大型公共建筑工程改造后，单位面积年碳排放降低12.72kgCO

/（m

·a）、碳排放强度降低41.21%，同时项目全年总耗电量降低22.07%，均满足相关规范要求。

[1]中国建筑能耗研究报告2020[J].建筑节能(中英文),2021,49(02):1-6.

[2]任志勇.基于LCA 的建筑能源系统碳排放核算研究[D].大连理工大学,2014.

[3]丁云,陈荣,黄倞.绿色低碳建筑设计实例分析——宜昌规划展览馆[J].建筑节能,2018,46(10):73-76.

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[8]彭卓,郭春梅,汪磊磊,等.绿色建筑全生命周期CO

排放敏感性与减碳潜力研究[J].天津城建大学学报,2021,27(06):436-441.