适用于垃圾焚烧过程的碳排放核算方法研究

徐 伟 何 坤 谷 琳

(中国恩菲工程技术有限公司, 北京 100038)

0 前言

生活垃圾处理处置是人为温室气体的主要来源之一。近年来,随着我国经济社会快速发展,生活垃圾量及焚烧无害化处置量快速增长。2010年以来,中国生活垃圾产量以5%的平均速度逐年升高,焚烧已成为当前垃圾无害化处理处置的关键技术。2021年,中国生活垃圾焚烧无害化处理量为180 Mt,占全国生活垃圾无害化处理量的70%[1]。目前,中国的垃圾焚烧处理能力已超过美国、日本和欧盟,跃居世界首位。因此,垃圾焚烧发无害化处理的碳排放对我国“双碳”战略目标将产生重要的影响。

碳排放核算是碳排减排、碳交易的基础,也是“碳中和”规划的依据。垃圾焚烧发电产业链涉及前端环卫系统收集、转运、入炉焚烧、余热发电、渗滤液处置和炉渣飞灰处置等配套系统,各处置环节都涉及温室气体排放。其中垃圾入炉焚烧是直接碳排放最大的环节,是垃圾焚烧处置行业碳核算的重点[2-5]。目前国内碳核算方法通常是针对项目或生命周期[6-10],而单独针对垃圾焚烧过程的碳排放核算方法较少,导致垃圾焚烧环节碳排放量核算的准确性难以保证。

此外,目前我国能源消费结构仍以化石燃料为主,燃料的焚烧是重工业最重要的能量来源[11-12]。因此,焚烧过程的碳核算方法不仅对垃圾焚烧碳核算有重要影响,对其他能源依赖强度较高的工业(如钢铁、有色、电力等)也有重要意义。基于此,本文针对焚烧过程碳排放核算方法进行了详细的研究,分析比较了目前行业内主要使用的几种方法的原理和特点,并分析各类方法在实际应用中的效果,为垃圾焚烧过程的碳核算方法提供了建议。

1 垃圾焚烧过程碳核算方法

1.1 排放因子法

排放因子法是目前应用最为普遍的一种碳核算方法,也是《2006年IPCC国家温室气体清单编制指南》中使用的方法[13-14]。其原理是根据燃料燃烧活动水平和碳排放因子核算碳排放数据,具体计算方法见式(1)。

(1)

式中:E为核算期内燃料燃烧产生的CO2排放量,t;SWi为焚化或露天燃烧的固体废弃物类i的总量,t;dmi为焚化或露天燃烧的废弃物中的干物质含量,%;CFi为干物质中的碳比例,%;FCFi为矿物碳在碳总含量中的比例,%;OFi为氧化因子,%;i为废弃物类型。

排放因子法的特点是方法简单、适用范围广,通常适用于项目整体情况或全生命周期的碳排放核算。但在实际工作中,由于地区垃圾成分、能源品质、机组燃烧效率等因素不同,各类能源消费统计及碳排放因子测量容易出现较大偏差,其核算结果误差较大。

1.2 平衡法

平衡法主要通过联立元素、质量、能量等平衡方程组求解的方式进行碳核算,其中每种平衡都描述了特定的废物特征(如有机碳含量、热值、灰分含量)[15-17]。具体来说,平衡法将垃圾分为惰性物质、生物有机物质和化石有机物质、水分三个部分(图1)[16]。

图1 垃圾组分示意图

1)惰性物质(mI):各类垃圾中惰性物质之和,惰性物质包括所有不燃固体残留物,如玻璃、石头、灰烬或来自生物废物和塑料的其他无机物质(如纸中的高岭土等)。

2)生物有机物质(mB)和化石有机物质(mF):仅指不含水分和灰分的有机物质。由于废物中有机物质的定性成分通常是已知的(例如,生物物质包括纸张、木材、厨房垃圾等,化石有机物质包括PP、PE、PET、PVC等),因此其C、H、O、N和S的质量分数是可推导的(排除水分和惰性物质之后)。

3)水分(mW):各类物质含水量之和。

基于前面的假设,计算惰性物质(mI)、生物有机物质(mB)、化石有机物质(mF)和水分(mW)的值。需要的数据包括:入炉废物量、固体残留物量(灰渣)、烟气体积流量(干烟气)、烟气中O2和CO2含量(干烟气)、蒸汽产量、蒸汽压力和温度、给水温度)。具体通过下面6个平衡方程计算(方程数>未知数数量,使用统计学方法进行最佳结果拟合)。

1)质量守恒。mI、mB、mF和mW分别表示惰性物质、生物有机物质、化石有机物质和水分的质量分数,它们的和是1,计算式见式(2)。

mI+mB+mF+mW=1

(2)

2)惰性物质守恒。惰性物质质量分数mI大致对应于单位时间内焚烧残留物的测量质量流量∑Msolid residus与废物输入量Mwaste的商,计算式见式(3)。

(3)

3)碳平衡。入炉垃圾有机碳的含量cCwaste(即mB和mF分别与各自的碳含量cB与cF之积的和)根据焚烧厂烟气的监测数据(即烟气体积流量Vflue gas、烟气中的CO2浓度cCO2,fg、焚烧厂当地空气中CO2浓度cCO2,air、烟气中的O2浓度cO2,fg、焚烧厂当地空气中O2浓度,碳的分子量MC,理想气体在标准温度和压力下的摩尔体积Vm)计算,计算式见式(4)。

(4)

4)能量平衡。入炉垃圾的低位热值Hwaste根据蒸汽产量和蒸汽循环焓值变化计算,计算式见式(5)。

(5)

式中:cCB、cHB、cOB、cNB和cSB分别为生物有机物质中C、H、O、N和S元素的质量分数,%;cCF、cHF、cOF、cNF和cSF分别为化石有机物质中C、H、O、N和S元素的质量分数,%;S为蒸汽产量,kg/h;Δh为蒸汽循环的净焓,kJ/kg;η为锅炉效率,%。

5)O2消耗量平衡。生物有机物质(mB)、化石有机物质(mF)燃烧消耗的氧气量等于入炉空气中的O2含量与烟气中O2含量的差值,计算式见式(6)。

(6)

式中:MC、MH、MO、MN和MS分别表示C、H、O、N和S元素的摩尔质量。

6)O2消耗量和CO2产生量的差异。在固体燃料的燃烧过程中,O2被消耗并且同时产生CO2。由于生物有机物和化石有机物的化学组成不同(特别是在氢和氧含量方面),这两种材料在O2消耗和CO2生产方面表现出较大差异。例如,纤维素((C6H10O5)n)和聚乙烯((—CH2—CH2—)n)燃烧的化学方程见式(7)～(8)。

(C6H10O5)n+6nO2→6nCO2+5nH2O

(7)

(—CH2—CH2—)n+3nO2→2nCO2+2nH2O

(8)

从上面两个反应方程式可以看出,在纤维素的完全燃烧过程中,O2的消耗量等于产生的CO2的量(摩尔);而在聚乙烯的焚烧过程中,CO2的产生量少于氧气消耗量。这意味着,纤维素燃烧时,烟气中O2和CO2浓度的总和等于燃烧空气中O2和CO2含量的总和;而燃烧聚乙烯时,烟道气中O2和CO2的总和低于燃烧空气中O2和CO2的总和。

O2消耗量和CO2产生量之间的差异dO2-CO2可以通过燃料的化学组成信息(如mB、mF、cC、cH、cO、cN和cS等)来评估,这一结果相当于在焚烧厂获得的烟气数据,具体公式见式(9)。

(9)

通过上式(2)～(6)、(9)可解出计算惰性物质(mI)、生物有机物质(mB)、化石有机物质(mF)和水分(mW)的值,从而进行生物碳和化石碳排放的核算。

1.3 实测法

实测法是指通过连续监测碳排放数据的方法,实测的碳排放数据准确度最接近真实值。但相较于使用排放因子法和平衡法,进行CO2连续监测投资成本较高,叠加设备运维管理成本,连续监测整体成本远大于排放因子法和平衡法。

1.4 间接测算法

间接测算法是一种通过监测烟气O2浓度值,结合入炉垃圾性质实时计算焚烧炉CO2排放量的测算方法[13]。该方法仅需要提供单位质量垃圾理论燃烧烟气量及其中CO2的量,结合现场烟气中O2浓度的监测数据,就可计算得到烟气中CO2浓度。垃圾焚烧发电厂通常都会检测烟气中O2浓度数据,因此,可采用垃圾焚烧电厂现有的检测数据,无需增加新的设备。具体计算方法见式(10)。

(10)

式中:CO2为烟气中二氧化碳平均浓度(体积),%;FC为单位质量燃料产生的CO2体积(当量空气完全燃烧的条件下),m3/t;F为单位质量燃料产生的干烟气体积(当量空气完全燃烧的条件下),m3/t;O2.Air为当地空气中的O2浓度(体积),%;O2,Measure为每小时烟气中的平均氧气含量(体积),%;Ff为垃圾含碳量中化石碳的占比,%。

全天CO2排放总量的计算方法见式(11)。

(11)

式中:CO2,i为各小时烟气中的平均二氧化碳体积浓度,%;Qi为各小时平均烟气量,m3/h。

式(11)中,FC和F可通过垃圾成分计算得出,也可以采用估计值;O2.Air通常可以采用空气中氧气的体积分数21%,在一些特殊地区(如高海拔地区)需根据当地实际情况进行调整;O2,Measure是烟气中O2的监测值。

间接测算法核算成本低,且准确性较高;但在核算生物碳排放和化石碳排放量时,需要估算或测算可燃物中生物碳含量和化石碳含量的比例。

2 各类方法比较分析

2.1 应用场景

各类碳核算方法根据其各自的特点有不同的适用场景。

1)排放因子法是《2006年IPCC国家温室气体清单指南》使用的方法,该方法更适合较为宏观的碳核算和全生命周期碳核算的情景,如全厂或全生命周期的碳核算,其准确性受排放因子数据准确性影响较大,不同地区使用同一数据进行核算,有时会得到与实际情况差距较大的核算结果。

2)实测法具有较高的准确性,与其他方法相比,持续监测烟气中CO2含量需要较高的投资运行成本,适合在大规模项目中使用。

3)相比之下,平衡法和间接测算法核算成本低,通过联立方程求解的方式进行核算也保证了方法的科学性,相对来说更适合焚烧过程的碳排放核算。

2.2 准确性

核算准确性方面,Fellner等[16]使用排放因子法和间接测算法对7个垃圾焚烧炉进行碳核算,结果显示间接测算法平均偏差6%(最高值9.6%,最小值为0),排放因子法平均偏差45%(最高值140%,最小值为1.8%),因此可以看出间接测算法具有较高的准确率和稳定性,而排放因子法表现较差,其原因可能是各地区垃圾成分差异较大。Obermoser等[17]使用平衡法对一个年消耗6 000 t垃圾的炉子进行碳核算,核算相对误差低于10%,准确率较高。

3 间接测算法应用实例

本文使用间接测算法对国内某800 t垃圾焚烧发电厂碳排放数据进行测算,并使用CO2的实际监测浓度作为比较数据,分析间接测算法的准确率。监测期间该垃圾焚烧发电厂垃圾成分见表1。

表1 国内某800 t垃圾焚烧发电厂垃圾成分采样数据 %

CO2监测浓度与间接测算法数据对比如图2～图4所示。需要注意的是,图4中7—8日为停炉检修期间,因此CO2浓度浓度监测结果很低。从图2～图4可以看出,间接测算法的测算结果除了第一个月22日和23日两天误差超过20%,其余时间CO2浓度的测算结果均与CO2浓度监测值较为接近,表现出了较高的准确性。总体来说,间接测算法测算浓度与实际监测浓度平均偏差均在10%以下,证明了CO2浓度间接测算方法在核算垃圾焚烧过程碳排放时具有较高的准确性。

图2 某垃圾焚烧发电厂8月份CO2监测浓度与间接测算法数据比较

图3 某垃圾焚烧发电厂9月份CO2监测浓度与间接测算法数据比较

图4 垃圾焚烧发电厂2020年10月份CO2监测浓度与间接测算浓度

4 结束语

目前,国内外对垃圾焚烧过程进行碳排放核算的方法主要有排放因子法、平衡法、实测法和间接测算法。排放因子法更适合宏观或全生命周期的碳核算应用场景,在焚烧过程的碳核算方面受排放因子数据准确性影响较大,核算不同地区时准确率会出现较大的波动;实测法具有最高的准确性,但开展CO2连续监测投资成本较高,叠加设备运维管理成本,更适合大型项目的碳核算;平衡法和间接测算法测算成本较低,且表现出了较高的准确率和不错的稳定性,更适合一般项目的碳排放核算。