中国钢铁行业大气污染物排放清单及减排成本研究

日期:2017-04-14     浏览:5    下载:0     体积:2M     评论:0    


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钢铁产业是高耗能、高污染产业,其能耗约占我国总能耗的15%,能耗以煤和焦炭为主。大量的煤炭和焦炭消耗导致了钢铁企业成为我国重要的大气污染物排放行业之一,其引发的大气污染问题引起了广泛关注。针对钢铁厂开展污染物排放及减排成本的研究,对我国钢铁行业大气污染物控制政策制定、改善钢铁产业结构和社会稳定发展具有重要意义。本研究采用“自下而上”的清单编制方法,对钢铁生产过程排放特性进行研究,测算了2013年我国钢铁行业的SO2、NOx、PM、PM10、PM2.5和PCDD/Fs的排放量,采用情景分析法预测了2020-2030年SO2、NOx、分粒径PM的排放量,设置了4项减排情景并计算基准年了减排潜力,并分析比较了采用各项节能减排技术和末端治理技术对全国以及主要区域SO2、NOx、PM10和CO2及其协同减排的经济性。主要内容如下:
  (1)采用文献综述和资料调研的方法,建立了基于钢铁生产设备规模的活动水平数据库;同时结合文献数据和监测数据,建立了基于2013年排放水平钢铁行业的多种污染物的排放因子数据库,根据活动水平数据库和排放因子数据库构建了分省分工序的钢铁行业排放清单。清单结果分析表明,2013年我国钢铁行业共计排放 SO2、NOx、PM、PM10、PM2.5和PCDD/Fs分别为1794 kt、883 kt、4852 kt、1591 kt、1109 kt和543 g I-TEQ;烧结和球团过程造成的SO2和NOx排放分别占钢铁生产全流程的79%和50%,是最主要的SO2和NOx排放工序,颗粒物则主要在轧钢和炼铁工序产生最多,轧钢和炼铁工序的PM、PM10和PM2.5排放占比分别达到71%、63%和50%。钢铁行业颗粒物的无组织排放量很大,PM、PM10和PM2.5的无组织排放量分别是有组织排放的3.8倍,2.0倍和1.5倍,这与其产生基数量大和控制相对困难有关。
  (2)采用情景分析法对2020-2030年钢铁行业SO2、NOx及分粒径PM排放量进行预测。三种产量及产业结构情景和三种控制方案下,除了 NOx排放量在2020年有所提升,所有污染物均呈下降趋势。中产量和产业结构情景和适中方案下,2020年及2030年SO2、NOx、PM、PM10、PM2.5排放量分别为1124 kt和70 kt、758 kt和585 kt、3171 kt和2288 kt、1137 kt和872 kt、839 kt和692 kt。对于上述大气污染物,钢铁行业不同钢铁产量及产业结构的减排效果大于控制方案的减排效果,其中对于NOx尤为明显;而对于分粒径PM而言,粒径越小则这种差别越明显。对基准年的减排潜力分析表明,末端治理情景减排潜力最大,SO2、NOx、PM、PM10、PM2.5及PCDD/Fs相对于基准年排放量的减排率分别为68%、34%、62%、41%、49%和61%,这是由目前末端治理设施普及率较低、采用的末端治理措施控制运行效果不佳导致的。
  (3)建立了考虑节能和减排双重收益的钢铁行业节能减排技术成本效益计算模型,获取了各项节能减排技术的成本和效益数据库,并构建了多种污染物的减排供给曲线。本研究构建了 SO2、NOx、PM10和 CO2以及四种污染物的协同减排供给曲线。各项技术的单位减排成本由低到高排列,排列顺序对应了考虑经济性情况下采用节能减排技术的优先级。考虑四种污染物协同减排时,各项技术最佳减排路径为:高效连铸技术—棒材多线切分与控轧控冷—废热循环利用—蓄热式燃烧器—高炉鼓风除湿—旋切式高风温顶燃热风炉—电炉余热回收—热轧过程控制—高炉顶压发电—链篦机-回转窑球团生产—喷吹煤粉技术—回收高炉煤气—燃气蒸汽联合循环—环冷机液密封—烟气脱硫—连续退火技术—冷轧余热回收—烧结余热发电—回收转炉煤气—干熄焦技术—热轧余热回收—烟气脱硝—强化辐射节能—煤调湿技术。且对各工序的减排潜力分析表明,烧结工序的SO2和NOx具有较大的减排潜力,减排量占比分别达到57%和41%;炼铁工序的PM10和CO2具有较大的减排潜力,均为40%左右,且四项污染物的协同减排潜力占比最大,达34%。综合起来,其余工序减排潜力从大到小排序为轧钢、炼钢和球团。对我国主要地区——京津冀、长三角和珠三角地区进行了减排供给曲线和总减排潜力及总成本的分析表明,考虑节能减排双重收益时,减排路径略有不同,但与不考虑节能减排收益时大致相同,只是供给曲线有一定量的下移。京津冀、长三角和珠三角地区若采用全部技术,则APeq减排潜力分别为107 kt、79 kt和13kt,总减排成本分别为75.2亿元、-515.4亿元和-17.6亿元。

作 者:
赵羚杰 
学科专业:
动力工程 
授予学位:
硕士 
学位授予单位:
浙江大学 
导师姓名:
吴学成高翔 
学位年度:
2016 
研究方向:
 
语 种:
chi 
基金项目:
 
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