胡 燕,馮連勇,齊 超,李 銳

(1.中國石油化工股份有限公司石油勘探開發(fā)研究院，北京100083；2. 中國石油大學(北京)工商管理學院，北京102249；3. 北京市燃氣集團，北京 100082)

Energy Return on Investment稱為能源投入回報值，簡稱EROI，是一種評價能源生產(chǎn)的新方法。以往能源生產(chǎn)的可行性分析大多以現(xiàn)金流、利潤率等作為評價指標，以追求經(jīng)濟效益為目的。隨著化石能源稀缺性及其對經(jīng)濟限制性作用的凸顯，這些以貨幣為單位的衡量方法忽略了能源生產(chǎn)過程中對能源的消耗，不能完全評價自然資源開采的真正價值。EROI方法同時計算了能源產(chǎn)出和能源投入，既能夠評價能源生產(chǎn)的效率和價值，還能得出為社會提供的真正能源量，即凈能源量，而非總產(chǎn)量。

EROI方法在凈能源分析方法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來。最早在1949年，White描述了凈能源對人類文明的重要性[1]。1955年，Cottrell[2]又說明凈能源對經(jīng)濟社會的重要作用。1973年，Odum[3]提出，對于整個物種來講具有真正價值的是凈能源。1981年，Hall[4]在Science雜志上發(fā)表文章，不僅闡述了凈能源思想，而且還提出了單位“努力”(鉆井進尺)的石油產(chǎn)量這一指標，EROI的概念隱含其中。同年，Hall等人[5]正式提出EROI概念，并在1982年將其應(yīng)用到美國石油領(lǐng)域的研究中來[6]。1984年，Cleveland等[7]繼續(xù)在Science雜志發(fā)表文章，對EROI提出了更為系統(tǒng)的探討。綜合1984～2012年學術(shù)界對EROI方法的研究發(fā)現(xiàn)：EROI的定義形式多樣，但表達的基本含義相同[8]；化石能源EROI值雖然較高但呈下降趨勢，多集中于對美國和全球的研究[9-12]；可再生能源和非常規(guī)能源的EROI值低于化石能源[13-16]；中國對于EROI的研究與國外相比非常少[17-18]。

1 EROI方法說明

1.1 EROI計算方法

最初，EROI的計算均采用熱當量法，將能源生產(chǎn)過程中的產(chǎn)出與投入轉(zhuǎn)化為熱當量值(式(1))。

(1)

(2)

式中λi表示第i種能源的質(zhì)量因子。

EROI的計算需要確定兩個重要維度：一是“產(chǎn)出邊界”，確定了產(chǎn)出項的種類；二是“投入層級”，確定了投入項的種類。本文介紹Murphy等[19]建立的EROI方法兩維計算標準，并將其應(yīng)用到大慶油田EROI的計算中來(表1)。

表1 EROI方法的兩維計算標準及其命名

表1中，EROI標識的第一個下標表示產(chǎn)出邊界，第二個下標表示投入層級。EROI1,i作為EROI計算標準(又稱EROIstnd)，以便比較不同研究結(jié)果。數(shù)據(jù)的可得性越強，計算的層級就越高，EROI標識的下標就會逐漸累加，如EROI1,d+id+lab+aux+env，但為簡便起見將其只表示成EROI1,env。該計算標準沒有說明產(chǎn)出中是否包括副產(chǎn)品，以及能源加總時是否進行了質(zhì)量校正，因此研究者應(yīng)在具體的研究中給予說明。

1.2 主要系數(shù)

1.2.1 能源質(zhì)量因子

任何能源均具有“量”和“質(zhì)”兩個屬性，熱當量法僅僅體現(xiàn)了能源“量”的屬性，但正是因為“質(zhì)”的不同，等量的能源才具有不等量的經(jīng)濟價值[20]。Cleveland[9]和Gagnon等[10]利用Divisia指數(shù)對化石能源進行了質(zhì)量校正，但是沒有給出具體推導過程和計算過程?；诖耍疚耐ㄟ^推導Divisia指數(shù)來介紹不同能源間的加總方法。

假定存在一個價值量(Vt)，包含了n種能源的價值(價格p與數(shù)量q的乘積)，見式(3)。

(3)

式(3)兩邊對時間t求全微分，得式(4)。

(4)

經(jīng)變換后得式(5)。

(5)

以Divisia數(shù)量指數(shù)為基礎(chǔ)做進一步推導，見式(6)。

(6)

求關(guān)于時間[0,T]的積分，得到Divisia數(shù)量指數(shù)，見式(7)。

(7)

對等式兩邊去對數(shù)后，進一步推導得到式(8)。

(8)

由于能源年產(chǎn)量和價格數(shù)據(jù)具有不連續(xù)性，我國成品油和天然氣價格受國家控制而表現(xiàn)出間斷性，所以需要考慮離散數(shù)據(jù)下的Divisia指數(shù)，即在區(qū)間[0,T]等距離插入m-1個點進行離散化，同時，將能源化為熱當量值E并用價格區(qū)分其差異，得到式(9)。

(9)

簡化后，即對任意t∈[0,T]得到式(10)。

(10)

1.2.2 能源轉(zhuǎn)換系數(shù)

直接投入的能源均已物理單位表示，其轉(zhuǎn)換系數(shù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》中“能源折平均低位發(fā)熱量系數(shù)表”。但是，間接投入一般均以貨幣為單位，能源轉(zhuǎn)換系數(shù)需要表示出單位貨幣量所包含的能源量，也就是間接投入的包被能。工業(yè)能源強度(圖1)被認為是能源生產(chǎn)過程中間接投入最合適的轉(zhuǎn)換系數(shù)[21]。

圖1 2000～2012年我國工業(yè)能源強度

2 實證分析

2.1 大慶油田簡介

目前，大慶油田是我國產(chǎn)量最大的油田，為我國的石油工業(yè)做出了巨大貢獻。本文按照原油產(chǎn)量變動趨勢將大慶油田生產(chǎn)分為四個時期：快速上升期、緩慢上升期、平穩(wěn)期、下降期(圖2)。

2.2 數(shù)據(jù)說明和計算標準

大慶油田年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括兩部分：能耗指標統(tǒng)計(包括汽油、柴油、自用油、自耗氣和電量等)和財務(wù)統(tǒng)計。根據(jù)該數(shù)據(jù)特點，確定產(chǎn)出邊界為生產(chǎn)階段，投入為兩個層級，第一層級為直接投入，第二層級為直接投入和間接投入的總和。另外，在對石油天然氣產(chǎn)量和直接投入量加總過程中進行了質(zhì)量校正，其計算標準如表2所示。

圖2 1960～2012年大慶油田原油產(chǎn)量及其占全國總產(chǎn)量比重

表2 大慶油田EROI兩維計算標準及其命名

層級能源投入熱當量法質(zhì)量因子修正法層級1直接能源投入EROI1,dEROI1,Qd層級2間接能源投入EROIstndEROI1,Qstnd

表2中，Qd表示質(zhì)量校正后的直接投入，Qstnd表示質(zhì)量校正后的直接與間接投入總和。EROI1,d表示將產(chǎn)出和直接投入轉(zhuǎn)換成熱當量后作比值；EROI1,Qd表示將產(chǎn)出和直接投入進行質(zhì)量校正后作比值。EROIstnd和EROI1,Qstnd計算較為復雜，計算公式如式(11)、式(12)所示。

(11)

(12)

2.3 EROI值計算結(jié)果

大慶油田EROIstnd從2001年的10∶1下降到2012年的6.4∶1，四種計算結(jié)果顯示了相同的下降趨勢，但熱當量法比質(zhì)量因子修正法計算的結(jié)果要高些(表3)。本文發(fā)現(xiàn)采用熱當量法和質(zhì)量因子修正法計算的產(chǎn)出量差距很小，原因一是天然氣產(chǎn)量在大慶油田的總產(chǎn)量中比重很小，其中2001年僅為4.36%，2012年僅為7.13%，在石油占絕大比例的情況下，修正法對總產(chǎn)量的影響作用甚微；原因二是天然氣出廠價格由國家發(fā)改委制定，這在很大程度上扭曲并低估了天然氣真正價值，致使質(zhì)量因子修正法的使用效果減弱。

表3 大慶油田EROI值結(jié)果

本文還采用外推法對EROIstnd進行了預測，將2001～2012年的年均增長率作為未來5年產(chǎn)出量和投入量的增長率，結(jié)果顯示未來5年EROI值將持續(xù)下降(圖3)。如果按照目前的遞減趨勢，EROI將在20年之內(nèi)達到1∶1。按照大慶油田計劃，未來將繼續(xù)保持4000萬t/a的產(chǎn)量，本文也將此作為預測結(jié)果之一。盡管如此，EROIstnd依舊處于下降趨勢(圖3)。需要說明，本文在計算EROI值過程中沒有考慮環(huán)境外部性，但實際上大慶油田的采油方式經(jīng)歷了從水驅(qū)產(chǎn)油到聚驅(qū)采油的過程，聚驅(qū)物質(zhì)對環(huán)境具有不可逆轉(zhuǎn)的破壞性，若能夠統(tǒng)計出環(huán)境外部性能源支付，那么EROI值將大大降低。

圖3 大慶油田EROIstnd值歷史趨勢及其預測

2.4 敏感性及影響因素分析

能源強度的大小對EROI值的影響不可忽略，由此本文在目前工業(yè)能源強度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提高并降低10%，對EROIstnd值進行敏感性分析。結(jié)果顯示，當能源強度提高10%時，2001～2012年EROIstnd值年平均降低5.9%，當能源強度降低10%時，EROIstnd值年平均升高6.7%。此外，本文又采用正交分解法對EROI的影響因素進行分析。首先確定影響大慶油田EROIstnd的因素有產(chǎn)量、汽油、柴油、自用油、自耗氣、電量、間接投入、工業(yè)能源強度。其中，間接投入單位為109元、工業(yè)能源強度單位為噸標煤/萬元，其他因素單位為1015J。再者，取2001～2012年的年平均變動率絕對值作為水平變動率，以2012年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分別減增水平變動率，取得水平1和水平2。結(jié)果顯示，EROIstnd值受各因素影響的敏感程度從大到小依次為：間接投入、工業(yè)能源強度、產(chǎn)量、自耗氣、柴油、自用油、汽油、電量；最優(yōu)方案下的EROIstnd值可達到7∶1，優(yōu)化途徑為增加產(chǎn)量和汽油量的同時減少其他因素的數(shù)量，電量使用量保持不變。

3 結(jié)論

過去十年中，我國勘探開發(fā)技術(shù)雖然有了大幅進步，但并沒有阻止大慶油田生產(chǎn)能力的下降。造成這一問題的主要原因是油田的開采難度越來越大、面臨的挑戰(zhàn)越來越多，能源、資金、人力投入越來越多的同時產(chǎn)量卻不升反降。作為我國目前最大的油田，大慶油田目標是建設(shè)“百年油田”，可是從EROI值來看，大慶油田需要重新審視戰(zhàn)略規(guī)劃。對于EROI方法來說，它的發(fā)展時間雖然較短，但目前國外學術(shù)界對該方法重視程度很高，不僅應(yīng)用到軍事領(lǐng)域，更將其與石油峰值、碳排放等重點問題結(jié)合，分析了整個能源和經(jīng)濟領(lǐng)域的基本現(xiàn)狀和發(fā)展情況。尤其是我國在石油需求增速大于供給增速的背景下，石油公司、政府在進行生產(chǎn)評價時應(yīng)當轉(zhuǎn)變視角并吸收新思想和新方法，利用EROI這一工具，站在能源效益而非只有經(jīng)濟效益的角度來規(guī)劃和指導今后能源行業(yè)的發(fā)展。

[1] Hall C.A.S, Cleveland C.J., Berger M. Energy return on investment for United States petroleum, coal and uranium. In Mitsch W, editor. Energy and Ecological Modeling, Symposium Proceedings, Elsevier Publishing Company; 1981： 715-724.

[2] Cottrell W. F. Energy and Society: The Relationship Between Energy, Social Change, and Economic Development [M]. New York：McGraw-Hill, Book Company, 1955：134-136

[3] Odum H.T. Energy, Ecology, and Economics [J].Ambio, 1973(2): 220-227.

[4] Hall C.A.S, Cleveland C.J. Petroleum Drilling and Production in the United State: Yield per Effort and Net Energy Analysis [J].Science, 1981, 211: 576-579.

[5] White L. A. The Science of culture[M]. New York: Grove Press; 1949.

[6] Hall C.A.S., Cleveland C.J., Berger, M. Energy Return On Investment for United States Petroleum, Coal and Uranium [A]. Energy and Ecological Modeling [C]. 1982:715-724.

[7] Cleveland C.J., Costanza R., Hall C.A.S. Energy and the United States Economy: A Biophysical Perspective [J].Science, 1984, 225:890-897.

[8] Mulder K., Hagens N. J. Energy Return on Investment: Toward a Consistent Framework[J].Ambio, 2008, 2 (37): 74-79.

[9] Cleveland C.J. Net energy from the extraction of oil and gas in the United States[J]. Energy，2005(30): 769-782.

[10] Gagnon N, Hall C.A.S, Brinker L. A preliminary investigation of energy return on energy investment for global oil and gas production[J]. Energies，2009(2): 490-503.

[11] Guilford C.M., Hall C.A.S., O’ Connor P., Cleveland C.J. A new long term assessment of energy return on investment (EROI) for U.S. oil and gas discovery and production[J]. Sustainability，2011(3): 1866-1887.

[12] Grandell L., Hall C.A.S, H??k M. Energy return on investment for Norwegian oil and gas from 1991 to 2008[J]. Sustainability，2011(3): 2050-2070.

[13] Cleveland C.J., O’Connor P. Energy return on investment (EROI) of oil shale[J]. Sustainability，2011(3): 2307-2322.

[14] Kubiszewski I., Cleveland C.J. Meta-analysis of net energy return for wind power systems[J]. Renewable Energy，2010(35): 218-225.

[15] Saga K., Imou K., Yokoyama S., Minowa T. Net energy analysis of bioethanol production system from high-yield rice plant in Japan[J]. Applied Energy，2010，87: 2164-2168.

[16] Murphy D.J., Hall C.A.S., Powers B. New perspectives on the energy return on (energy) investment (EROI) of corn ethanol[J]. Environment, Development and Sustainability，2011，13(1): 179-202.

[17] 張煒, 錢瑜, 王冉, 等. 能源投資收益率的研究進展及其應(yīng)用前景[J]. 環(huán)境科學與管理, 2007(32): 1-7.

[18] 胡燕, 馮連勇, 田冬. 能源生產(chǎn)評價新方法——能源投入回報值[J]. 中國能源, 2011, 33(1): 22-28.

[19] Murphy D.J., Hall C.A.S., Dale. Order from Chaos: A Preliminary Protocol for Determining the EROI of Fuels[J].Sustainability, 2011(3): 1888-1907.

[20] Zarnikau J., Guernouche S., Schmidt P. Can Different Energy Resources be Added or Compared? [J].Energy, 1996, 21(6): 483-491.

[21] Hall C.A.S., Klitgaard K.A. Energy and the Wealth of Nations-Understanding the Biophysical Economy [M].London：Springer New York Dordrecht Heidelberg, 2011：123-130.