基于纤维素类能源植物的可持续航空燃料全生命周期排放方法分析

2024-02-21杨晓军袁中楠丁水汀侯德铭

航空科学技术 2024年1期

杨晓军，袁中楠，丁水汀，侯德铭

中国民航大学，天津 300300

目前，航空业的碳排放量约占全球人为CO2总排放量的2%[1]。由于航油燃烧产生的CO2基本排放在大气平流层，其所产生的实际温室效应要比地面排放大4倍左右，危害远远大于其他行业[2]。尽管受冠状病毒的短期影响，航空运输量显著减少，但由于贸易和旅行的全球化，预计到21世纪中叶，航空排放量将增加3倍以上[3]。如果航空业能够成功脱碳，将会在很大程度上减少碳排放，从而对全球气候变化产生积极影响[4]。因此，国际民用航空组织（ICAO）及其成员国正在共同努力制订国家行动计划，以减少国际航空的CO2排放。

为了遏制航空排放，ICAO及其成员国同意以国际航空碳抵消和减排计划（CORSIA）的形式实施全球碳市场计划，并且制定了全球理想目标，即从2020 年起在国际航空领域实现碳中性增长。受制于严格的性能和规格要求，其他替代燃料（如氢气、液化天然气或电池电力）短期内尚不可行。因此，使用基于生物质原料的可持续航空燃料（SAF）可以在实现这一目标方面发挥关键作用[5]。然而，有研究表明，一些替代燃料与传统喷气燃料相比实际上会使环境问题变得更糟，甚至增加碳排放，所以要想确定SAF是否可以真正实现碳减排，全生命周期评价（LCA）就显得尤为重要。

LCA是一种用于评估产品在全生命周期中对环境影响程度的方法。与航空燃料的其他评价方法不同，CORSIA LCA方法是将原料、工艺、运输和燃料燃烧各部分评估的影响方法结合起来，对不同的原料提供整个生命周期内选定技术的所有温室气体（GHG）排放评估[6]。CORSIA LCA方法是国际上第一个用于计算航空燃料生命周期GHG 排放的方法。其主要包含三个关键要素：（1）核心生命周期（CLCA）排放。CLCA 需要考虑整个燃料供应链中的质量和能量流，对燃料从提取到生产再到最终燃烧过程中产生的GHG排放进行分析评估。（2）土地利用变化（LUC）排放。LUC排放是由土地利用类型改变所导致的，分为土地从其他用途（如非原料农田、森林和草原）转换为SAF原料生产时造成的直接土地利用变化（DLUC）排放和随着SAF原料需求量的加大，用于生物质作物生产的土地增多而导致的作物生产水平变化以及国内外土地用途改变所引起的间接土地利用变化（ILUC）排放[7]。（3）排放信用（CE）。排放信用是基于固体废弃物管理对城市固体废弃物（MSW）的种类、数量和处理效果进行测算而产生的一种环境信用。这种环境信用可以用于抵消以MSW为原料生产的SAF在生命周期内产生的GHG 排放，从而实现废弃物管理、经济发展和环境保护的有机结合。对于生物质作物，CORSIA LCA值由CLCA和LUC排放值之和给出。因此，只有正确核算SAF引起的CLCA和LUC排放，确定最合适的生物质原料及工艺路径，才能推动航空业净零碳新路径的发展。

目前，国内外对SAF 均进行了不同程度的研究。E.Crossin[8]通过评估以澳大利亚南部地区的小桉树为原料制喷气燃料的LCA 值，发现相比于传统喷气燃料，小桉树制喷气燃料可减少40%的温室气体排放。A.Alam 等[9]研究了适合埃塞俄比亚芥种植的土壤和气候条件，确定了佐治亚州、亚拉巴马州和佛罗里达州三个种植埃塞俄比亚芥的合适地点。S.Michailos[10]研究了甘蔗渣生产喷气燃料的能源转化效率，并对其进行了LCA 评估，结果表明甘蔗渣制喷气燃料可实现26.5%的能源效率，GHG减排量约为47%。Han等[11]通过对油料种子的加氢处理工艺（HEFA）、玉米秸秆的费托（FT）工艺以及玉米秸秆的热解工艺进行了研究，并与传统航油对比，得到油料种子HEFA工艺GHG减排量为41%～63%、玉米秸秆FT工艺GHG减排量为89%，玉米秸秆热解工艺GHG 减排量为68%～76%。刘文质[12]对基于玉米秸秆的FT工艺进行了生命周期评估，发现工艺生产阶段用电造成的排放与玉米秆的生长阶段肥料造成的排放对生命周期排放的贡献度最高。于点[13]以生物质稻壳为原料，对FT 和生物油催化裂解气费托合成—烯烃齐聚耦合制取航煤（FT-OP）两种工艺路径进行分析，结果表明FT 工艺的环境性要优于FT-OP工艺。由此可见，国内外学者对生物质燃料的研究多集中在核心生命周期排放上，忽视了土地利用变化排放对能源作物可持续性的直接影响，而土地利用变化排放是实现零碳甚至负碳排放的关键因素，同时对于生物质燃料能否作为SAF以及能源作物的可持续性缺乏系统的研究。

鉴于此，本文旨在依据CORSIA SAF可持续性标准，结合ICAO CORSIA定义的生命周期排放模型，提供一套完整的基于生物质的SAF 全生命周期可持续性评价方法，为我国SAF可持续性认证提供理论指导。

1 CORSIA SAF可持续性标准

SAF可持续性标准是经CORSIA批准的由可持续发展认证计划在独立认证基础上判断SAF 合规性的依据，旨在为SAF的生产商在可持续性投资方面以及航空公司在国际航班中使用SAF 提供保障。当前已有124 个国家加入CORSIA，而CORSIA SAF 标准也是目前唯一国际性的标准。CORSIA SAF 可持续性标准见表1[14]。本文所用单位有：gCO2e/MJ（克二氧化碳当量/兆焦）、kgC/m2（千克碳/平方米）、kgC/ha（千克碳/公顷）、MJ/t（兆焦/吨）和t/yr（吨/年）。

表1 CORSIA SAF的可持续性标准1Table 1 CORSIA SAF sustainability criteria

航空替代燃料要想作为SAF，除了需要符合最基本安全性标准，还需要符合CORSIA 可持续性标准。由表1 可以看出，如果一种生物质要作为SAF的原料，首先，它的种植地不能是高碳土地，因为如果对高碳土地进行耕作，会导致土地碳库损失，从而造成碳排放。其次，在计算LUC 排放值时，需同时计算DLUC 和ILUC 的排放值，并选择其中数值较大的进行最终的全生命周期温室气体排放核算，只有估算了生物质原料所引起的最大的LUC排放，才能确保其可以实现真正意义上的碳减排。通过温室气体的评价指标可以看出，只有当航空替代燃料全生命周期排放值相比于传统航空燃料至少要减少8.9gCO2e/MJ 时才可被视为SAF。制定SAF 可持续性标准对于消除排放到大气中的GHG 至关重要，它将推动SAF 的研发与应用，减少对化石燃料的依赖，促进循环经济，同时还可以产生社会和经济效益，创造额外的就业机会和经济活动。为此，需要有一套全生命周期评价方法对其进行评估。

2 全生命周期排放评估模型

SAF 全生命周期排放方法是将原料、工艺、运输和燃料燃烧各部分评估的影响方法结合起来，对不同的原料提供整个生命周期内选定技术的GHG排放进行评估。该方法考虑了产品在整个生命周期中对环境的影响程度。其主要包含三个关键要素，即CLCA 排放、LUC 排放和排放信用。根据原料类型不同，如果原料是生物质作物，需要考虑由土地利用变化引起的LUC 排放和由原料生产SAF 全过程造成的CLCA排放；对于MSW原料，则无须考虑LUC排放，而是对使用MSW避免的排放信用和CLCA排放进行评估。生命周期排放评估模型示意图如图1所示。

图1 SAF全生命周期排放强度建模流程Fig.1 SAF whole life cycle emission intensity modeling flow chart

根据上述说明，基于生物质原料的SAF 全生命周期温室气体排放值LSf可表示为

2.1 核心生命周期排放评估模型

通常来讲，归因分析方法是指以数据为依据，计算每种路径中各个环节对最终结果的影响程度的方法。本文对CLCA GHG排放的计算将使用LCA归因分析方法，即以数据为依据，计算燃料生产供应链中产生温室气体排放的所有过程（原料种植和收集、原料运输、燃料加工、燃料运输和燃料燃烧），如式（2）所示

式中，CE表示CLCA 排放强度，是指与提取、生产、运输和消耗单位能源的燃料相关的GHG排放量；Efe_p代表原料种植阶段，包括原料种植、收获、加工、回收所有活动产生的GHG排放；Efe_t代表原料运输过程中产生的GHG 排放；Efefu_p代表将原料转换为SAF 过程中产生的GHG 排放，目前常见的转换路径有5 种，即FT 工艺、加氢处理酯和脂肪酸（HEFA）、合成异烷烃（SIP）、乙醇制航空燃料（ETJ）和异丁醇制航空燃料（ATJ）；Efu_t代表燃料运输过程中产生的GHG 排放；Efu_c代表飞机飞行时燃料燃烧产生的GHG排放，由于生物质原料在种植过程中会吸收大气中的GHG，假设飞机燃烧产生的GHG与原料种植吸收的GHG相等，那么，Efu_c= 0。

2.2 土地利用变化排放评估模型

在全生命周期过程中，SAF 原料生产造成的土地利用变化排放是SAF 的一个潜在劣势。LUC 会引起地上和地下碳储量的变化而导致碳泄漏，如果碳泄漏过大，SAF全生命周期GHG排放可能会高于传统航油，这不仅不会减少碳排放，还会增加环境负担。SAF原料的LUC排放取决于由碳储量损失导致的CO2排放和因土地残存生物质处理、土地径流影响等产生的非CO2排放，为了与CLCA 分析保持一致，需要进行LUC的排放强度计算，即

式中，LUCe表示LUC 排放强度，是指与土地利用变化相关的GHG排放；F代表土地转化为原料生产的排放系数，即每单位面积土地发生转换时产生的GHG排放；L代表土地面积；4 种考虑因素i、j、k、r 分别代表排放类别、土地类型、农业生态区、国家地区，对于DLUC，只需考虑土地类型这一种因素，而对于ILUC，需考虑由种植SAF 原料造成的相关土地转换的所有因素，详细说明见表2；T代表排放摊销期，即土壤碳库变化的时间，通常是25 年；E代表能量输出，就是燃料燃烧所获得的能量，等于每单位SAF原料中可以转化为燃料的能量与SAF原料产量的乘积。

表2 LUC排放模型考虑因素Table 2 Factors of LUC emission model

排放系数F是描述特定活动向大气排放温室气体的速率的系数，是将释放到大气中的污染物的数量与引起该污染物释放的相关活动联系起来的一个代表值[15]，定义排放系数计算公式如式（4）所示

其中

式中，ΔC代表土地转化造成的碳储量变化，具体计算见式（6）～式（8）；FCO2代表CO2排放系数, 可通过C到CO2的化学计量转换计算；FnCO2代表非CO2排放系数，具体计算见式（9）～式（11）。

碳储量即碳的储备量，通常包括有机碳储量（SOC）和地上与地下碳储量（CVEG）。碳储量变化是指碳库中的碳储量由于碳增加或碳损失而发生的变化。当损失大于增加时，碳储量变小，因而该碳库为碳源；当损失小于增加时，碳储量变大，该碳库为碳汇。碳储量（C）计算如式（6）所示

式中，SOC 代表有机碳储量，是土壤有机质中所含碳的量度；CVEG代表地上和地下碳储量。

SOC表达式为

式中，SOCR代表参考有机碳储量；FLU代表土地利用系数，反映了与土地利用类型相关的土壤有机碳的差异；FMG代表管理系数，反映了与土壤管理相关的土壤有机碳差异；FI代表投入系数，反映了与投入土壤的不同碳水平相关的土壤有机碳的差异。

CVEG表达式为

式中，CAGB代表生物质的地上生物量；CBGB代表生物质的地下生物量；CDW代表枯木中的碳储量；CLI代表凋落物中的碳储量。

对于非CO2温室气体，通常主要考虑甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）、氮氧化物（NOX）等。在土地非CO2排放的不同来源中，将土地转换为生物质原料用地需要考虑两种排放来源：（1）因土地开垦而燃烧的生物质；（2）土地转化导致的土壤矿化。

定义非CO2排放系数表达式为

式中，FF 代表与清理土地相关的生物质燃烧产生的非CO2排放量，FM代表与土地转换相关的土壤矿化引起的非CO2排放量。定义FF表达式为

式中，α表示土地因生物质燃烧而清除的面积比例；β表示土地的燃烧系数；CVEGA表示地上生物质碳储量；GCH4表示土地转换前生物质燃烧产生的CH4排放系数；GN2O表示土地转换前生物质燃烧产生的N2O 排放系数；GNOX表示土地转换前生物质燃烧产生的NOX排放系数；GWPCH4表示与CH4排放相关的IPCC全球变暖潜力；GWPN2O表示与N2O排放相关的IPCC 全球变暖潜力；GWPNOX表示与NOX排放相关的IPCC全球变暖潜力；θ表示木质生物质含碳率。

定义FM表达式为

式中，EF1代表土地直接排放的排放系数；ΔSOC 代表土地转换造成的土壤有机碳储量损失；R代表土壤有机质的碳氮比；EF5代表土壤径流引起的间接排放系数；FracLEACH-(H)表示因为径流损失的氮分数。

2.3 副产物固碳模型

在燃料加工过程中，产生的并不完全都是航空燃油，还会有部分副产物（废渣），这些副产物可以利用起来做成炭基肥、生物基材料、饲料等，这样可避免由副产物造成的GHG排放。为了保证计算碳排放的完整性，本文将考虑副产物的固碳效果，即因副产物二次利用而避免的GHG 排放。定义燃料生产过程中产生的副产物的固碳能力表达式为

式中，mcop代表燃油生产过程中产生的副产物的质量，t/t原料；Ccop代表副产物中的碳含量；γ代表副产物的利用率；E代表生物质燃烧所获得的能量，MJ/t原料。

在计算时需注意的是：（1）符合可持续性标准中温室气体减排持久性的要求；（2）避免重复计算。

3 结果与讨论

3.1 原料选择

第一代生物质制取SAF的主要原料是大豆、菜籽、棕榈等油脂类作物，其技术也是最为成熟的HEFA，但随着SAF需求量的持续增加，由于考虑到这些生物质原料存在“与人争粮”的问题，所以已被淘汰。有研究表明，以纤维素能源作物（能源草）为原料制成的SAF相比于传统航空煤油在生命周期排放内可以减少85%～94%的GHG 排放量[16]。目前，美国在进行柳枝稷的研究和开发，欧盟则重点开发利用芒属植物。我国拥有丰富的能源草种植资源和边际土地，在能源草开发利用上也具有较强优势[17]。

图2 所示为已有的SAF 默认生命周期排放值，可以看出，纤维素类能源植物全生命周期排放值普遍低于油脂类、糖/淀粉类作物。同时，由FT 工艺路径生产的SAF 全生命周期排放值低于其他4种路径。由于基于生物质的SAF核心生命周期排放值始终为正值，说明在此阶段总会造成GHG 排放，所以要想实现SAF 零碳甚至负碳排放，土地利用变化排放是关键性要素。

图2 SAF默认生命周期排放值Fig.2 SAF default life cycle emissions values

通过近年来的种植研究发现，芦竹可能是实现零碳甚至负碳的重要作物之一。该纤维素类能源作物为多年生植物，具有较高的光合速率，可在荒地、滩涂地、盐碱地以及退化土壤地等恶劣的土壤环境生长，并且该能源作物为固氮植物，本身含有水杨酸成分，生长过程中不需要化肥和农药，肥料主要来自空气中的氮。主要成分参数见表3。

表3 主要成分参数Table 3 The main component parameters

3.2 土地利用变化排放分析

目前，新疆、内蒙古、安徽、辽宁、湖北等地区都有该种纤维素类能源植物的试点种植基地，本文以湖北地区为例，详细说明种植该种能源植物所造成的DLUC 排放计算流程。

（1）确定由种植该作物引起的CO2排放计算参数。首先，需要确定原料种植地转换前后的土地类型，目前土地类型主要分为林地、农田、草地、湿地、聚居地及未利用地六大类。因为种植该能源植物主要开发的是边际土地，所以本文假设作物转换之前的种植地为未利用土地，后面需要对土地进行耕种、收割、管理等农业活动，因此转换后的土地类型定为农田。该种植地位于我国18 个农业生态区中的R14[18]，其土壤有机碳储量（0～20cm）参考值为3.95kgC/m2±1.15kgC/m2。

其次，确定与土地利用排放相关的系数，即土地利用系数FLU、管理系数FMG以及投入系数FI。由于土地转换之前为未利用土地，所以假设转换之前未对该土地进行管理，也基本没有土地投入，那么FLU=1，FMG=1，FI=1；转换之后由于一系列的农业活动而导致土地投入增加，但该种作物生长过程中的肥料主要来自空气中的氮，不需要额外施肥，因此只需对土地进行较少的管理与耕种，通过查询多年生作物土地利用排放系数表[19]可得：FLU=1，FMG=1.08，FI=1.44。通过国内外对纤维素类能源作物制生物油的研究，假设原料与SAF之间的转化率为50%。

（2）确定由种植该作物引起的非CO2排放计算参数。土地利用造成的非CO2排放包括两类：一是清理残留生物质燃烧造成的排放，由于种植作物前该土地是未利用土地，存在的生物质植物较少，因此忽略不计。二是土地矿化造成的排放，主要与土壤氮挥发直接排放系数、土壤径流间接排放系数、土壤有机碳、碳氮比等因素有关。具体参数选择见表4。

表4 确定由土地利用变化引起的GHG排放［20］Table 4 Determination of GHG emissions caused by land use change［20］

由于缺少实测数据，所以计算数据采用已有研究数据以及IPCC默认参数值，具体数据选择见表4[20]。同时，利用表4 数据并依据第2 节的LUC 计算方法，可计算出该种纤维素类能源植物在湖北地区的DLUC 排放强度为-9.94gCO2e/MJ，说明该土地用于种植该种纤维素类能源植物后并不会造成土地利用变化GHG排放，甚至可以实现负碳排放。

图3所示为计算的该种纤维素类能源植物在其他种植地区的DLUC排放值，通过比较可以看出，所有种植地区均能实现负碳排放，其中四川地区的DLUC排放值最低，说明该种植区土地固碳能力最强，更有利于SAF 可持续性发展。

图3 基于纤维素类能源植物的SAF在不同地区的DLUC排放Fig.3 DLUC emissions in different regions of SAF based on cellulosic energy plants

计算出以该种纤维素类能源植物为原料生产的SAF ILUC排放强度为-9.91gCO2e/MJ，具体确定参数见表5。

表5 确定由间接土地利用变化引起的GHG排放Table 5 Determination of GHG emissions caused by indirect land use change

依据SAF可持续性标准关于碳储量主题的第二条评价指标，需要同时计算由土地转换导致的DLUC 和ILUC 的GHG排放值，如果DLUC排放值超出ILUC排放值，将使用DLUC 排放值替代ILUC 排放值。不同地区的DLUC 和ILUC 排放强度值如图4 所示，可以看出新疆、辽宁、内蒙古、广东地区的DLUC 排放强度明显高于ILUC 排放强度。因此，将使用4 个地区中最高的DLUC 排放值作为以该种纤维素类能源植物生产SAF产生的LUC排放值，即LUCe=-8.68gCO2e/MJ。

图4 土地利用变化排放强度Fig.4 Emission intensity of land use change

3.3 核心生命周期排放分析

SAF原料的核心生命周期排放是使用归因计算方法，对原料种植、原料收获、原料运输、燃料加工、燃料运输、燃料燃烧各个阶段的资源消耗和能源使用产生的排放进行评估。

由于当前缺乏该种纤维素类能源植物生产SAF过程中各阶段的资源消耗清单与排放值，已知该种纤维素类能源植物中的纤维素含量约为37.74%、半纤维素含量约为19.97%、木质素含量约为26.11%，与玉米秸秆相当[21]，所以为了研究的完整性，本文采用玉米秸秆生产SAF 的核心生命周期各阶段数据作为替代进行分析[22]。其工艺转化路径分为三种：（1）采用FT路径，并且产生的余热蒸汽用于工业用汽或城市供暖（FTJ-1）；（2）采用FT 路径，利用燃烧炉余热将产生的水蒸气加热加压进行循环发电并用于生产耗电及预处理过程耗电（FTJ-2）；（3）采用生物油裂解气费托合成—烯烃齐聚耦合制SAF[23]（PYJ）。SAF 生产路径流程示意图如图5所示。

图5 SAF生产路径流程示意图Fig.5 SAF production path flow diagram

由图5可以看出，能源植物通过热解会产生合成气、生物油、生物炭三种产物，其中合成气可直接通过FT 路径生产SAF，生物油可通过PYJ路径制取SAF，副产物生物炭将在3.4节进行详细讨论。经计算，各工艺转化路径的CLCA GHG排放强度值见表6，可以看出，各工艺路径生产均会产生GHG排放，其中采用FTJ-2生产路径的总排放值明显低于其他两种路径。

表6 CLCA GHG排放清单Table 6 CLCA GHG emission inventory

对CLCA不同工艺路径主要资源消耗排放强度进行计算，结果如图6 所示。由图6 可以看出，电力消耗是CLCA中最大的排放源，而在工艺转化阶段耗电量较多，产生的排放就最高。同时可以看出，采用FTJ-2生产路径，合理利用余热蒸汽进行循环发电并将其用于生产中，可以有效减少电力消耗造成的排放，其工艺转化阶段排放显著降低，因此最终的CLCA的总排放值也就最低。

图6 三种工艺路径资源消耗的排放强度Fig.6 Emission intensity of resource consumption of three process paths

3.4 副产物固碳分析

由图5 可以看出，从纤维素类原料到SAF 工艺转换过程中，会产生副产物，即生物炭。生物炭作为副产物可以有多种利用途径，最为常见的就是将其作为炭基肥应用到土壤中，改善土壤环境，从而促进能源植物的生长和提高作物的质量和产量[24]，所以本文将考虑生物炭的固碳效果。根据当前公开数据的整理，生物炭的主要成分见表7，该种纤维素类能源植物热解后生物炭的产率约为26.1%。

表7 生物炭成分Table 7 Biochar composition

基于第2节副产物固碳模型，本文假设生物炭利用率为100%，经计算，生物炭的最大固碳强度为-42.688gCO2e/MJ。

3.5 全生命周期排放分析

根据以上分析，基于第2节全生命周期排放理论模型，以该种纤维素类能源植物为原料生产的SAF全生命周期排放值见表8。依据SAF可持续性标准中关于GHG主题的评价指标，与航空燃料的基线排放值（89gCO2e/MJ）相比，全生命周期GHG排放至少要减少8.9gCO2e/MJ才能满足SAF可持续性要求。

表8 基于纤维素类能源植物的SAF全生命周期排放值Table 8 Whole life cycle emission value of SAF based on cellulosic energy plants

经计算，基于该能源植物的SAF采用FTJ-1工艺路径的LSf减排值为69.29gCO2e/MJ，采用FTJ-2 工艺路径的LSf减排值为92.80gCO2e/MJ，采用PYJ 工艺路径的LSf减排值为71.19gCO2e/MJ，三种路径的减排值均大于8.9gCO2e/MJ，满足可持续性标准中GHG 减排指标，其中基于该能源植物的FTJ-2 工艺路径生产的SAF 可实现全生命周期负碳排放。在考虑了生物炭的固碳效果后，三种路径均可以实现全生命周期负碳排放，说明要合理利用燃料加工过程中产生的副产物，将其转化为可利用的资源，避免造成更多的碳排放。

3.6 敏感性分析

目前，我国对于SAF可持续性的研究处于起步阶段，一些相关数据缺失。考虑到各环节数据收集与计算的差异性，本文对基于该能源植物的FTJ-2 工艺路径生产的SAF两种情形（考虑和不考虑生物炭固碳效果）的全生命周期GHG排放值进行了敏感性分析。

对于FTJ-2工艺，其全生命周期GHG排放量有95%的可能性介于-14.36～3.04gCO2e/MJ 之间，而分布平均值为-5.5gCO2e/MJ，如图7（a）所示。基于这一范围，与传统航空燃料相比，相对GHG减排分别为116.1%和96.6%。最大和最小GHG 排放量分别为9.5gCO2e/MJ 和-21gCO2e/MJ，相对GHG 减排达到89.3%和123.6%。图7（b）是考虑生物炭固碳效果后的SAF FTJ-2 工艺路径GHG 排放的不确定性分析，可以看出，其全生命周期GHG 排放量有95%的可能性介于-57.05～-39.65gCO2e/MJ 之间，而分布平均值为-48.35gCO2e/MJ。基于这一范围，与传统航空燃料相比，相对GHG 减排分别为164.1%和144.6%。最大和最小GHG排放量分别为-33gCO2e/MJ 和-63.5gCO2e/MJ，相对GHG减排达到137.1%和171.3%。

图7 基于纤维素类能源植物的SAF FTJ-2工艺路径全生命周期GHG排放的不确定性分析Fig.7 Uncertainty analysis on GHG emissions in the whole life cycle of SAF FTJ-2 process path based on cellulosic energy plants