陸嘉麒,廖文杰,張 楠,3,顧敦罡,饒品華,李光輝

(1.上海工程技術(shù)大學(xué) 環(huán)境與資源創(chuàng)新中心,上海 201620;2.四川大學(xué) 新能源與低碳技術(shù)研究院,四川 成都 610065;3.英國(guó)曼徹斯特大學(xué) 過(guò)程集成中心,英國(guó) 曼徹斯特 M13 9PL)

0 引 言

低碳技術(shù)是顯著減少目前工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中以CO2為主的溫室氣體排放甚至是達(dá)到負(fù)排放的技術(shù),如以光伏為代表的可再生能源[1]、CO2捕集、利用與封存(CCUS)[2-3]以及生物質(zhì)為原料的化工生產(chǎn)[4-5]。低碳技術(shù)的研發(fā)不僅是實(shí)現(xiàn)我國(guó)2030碳達(dá)峰、2060碳中和的關(guān)鍵[6],更是達(dá)成可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)必不可少的途徑[7]。但低碳技術(shù)運(yùn)行階段實(shí)現(xiàn)碳減排的同時(shí),新設(shè)備制造及運(yùn)行時(shí)材料和能源消耗等相關(guān)聯(lián)的單元過(guò)程會(huì)造成額外碳排放,帶來(lái)其他環(huán)境影響,因此,SILVESTRE等[8]和BROMAN等[9]建議在新技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室規(guī)模研發(fā)設(shè)計(jì)階段綜合考慮其產(chǎn)業(yè)化后生命周期環(huán)境影響(Life Cycle Environmental Impacts,LCEI)的平衡損益。

生命周期評(píng)價(jià)(Life Cycle Assessment,LCA)方法自1969年可口可樂(lè)公司開(kāi)展對(duì)包裝容器材料的LCEI評(píng)價(jià)以來(lái)[10],被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)定量評(píng)價(jià)產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)的環(huán)境負(fù)擔(dān)[11-13],并分析確定生產(chǎn)系統(tǒng)及上下游產(chǎn)業(yè)鏈中環(huán)境影響貢獻(xiàn)較高的過(guò)程(熱點(diǎn)),提出改進(jìn)方案。在目前工業(yè)生產(chǎn)中,一項(xiàng)新技術(shù)開(kāi)發(fā)從實(shí)驗(yàn)室研究逐步放大到工業(yè)規(guī)模應(yīng)用,實(shí)驗(yàn)室階段的工藝設(shè)計(jì)將決定技術(shù)在工業(yè)應(yīng)用中約70%的環(huán)境影響[14],然而,傳統(tǒng)LCA需要從工業(yè)化生產(chǎn)系統(tǒng)中獲取清單數(shù)據(jù)[15],因此通常在技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用后進(jìn)行LCEI計(jì)算。在技術(shù)大規(guī)模投產(chǎn)后,即使從生命周期角度發(fā)現(xiàn)其環(huán)境足跡貢獻(xiàn)較高的單元過(guò)程,也難以對(duì)原始設(shè)計(jì)進(jìn)行工藝優(yōu)化和節(jié)能減排。

近年來(lái),為支持尚處于試驗(yàn)研發(fā)階段的新興技術(shù)綠色設(shè)計(jì),減少其工業(yè)化應(yīng)用導(dǎo)致的環(huán)境影響的不確定性,THONEMANN等[16]、VAN DER GIESEN等[17]、MONI等[18]總結(jié)了事前LCA(即在工業(yè)應(yīng)用前評(píng)估新技術(shù)的LCEI)方法論,并針對(duì)具體技術(shù)案例進(jìn)行分析[19-21]。事前LCA一般基于新技術(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù),計(jì)算工業(yè)化后的能耗和投入產(chǎn)出清單數(shù)據(jù),然后連接上下游產(chǎn)業(yè)鏈的背景數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其潛在的LCEI,分析潛在的環(huán)境影響熱點(diǎn)。LCA結(jié)果可為后續(xù)工藝試驗(yàn)研發(fā)和工藝設(shè)計(jì)提供綠色研發(fā)指導(dǎo)和建議,為企業(yè)和政府推動(dòng)新技術(shù)的低碳工業(yè)化應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)。

由于事前LCA方法論還處于萌芽階段,并未廣泛應(yīng)用,因此筆者總結(jié)了近幾年事前LCA方法論研究中被多次提及且尚待完善的要點(diǎn)。通過(guò)列舉應(yīng)用事前LCA在新興技術(shù)潛在生命周期碳排放(碳足跡)評(píng)價(jià)的代表性案例,驗(yàn)證方法論中需完善的要點(diǎn),并提出若干建設(shè)性意見(jiàn)。在此基礎(chǔ)上,以完善后事前LCA方法論應(yīng)用于廢棄聚氯乙烯(PVC)脫氯資源化技術(shù)評(píng)價(jià)為例,提出結(jié)合基礎(chǔ)試驗(yàn)和放大模擬量化不同過(guò)程變量對(duì)新興技術(shù)潛在碳足跡影響的研究方法,推廣事前LCA方法在指導(dǎo)低碳技術(shù)研發(fā)中的應(yīng)用。

1 事前LCA方法論中需完善要點(diǎn)

1.1 清單數(shù)據(jù)計(jì)算

基于傳統(tǒng)LCA與事前LCA方法區(qū)別(圖1圓角矩形),對(duì)尚未工業(yè)應(yīng)用的新興技術(shù)進(jìn)行事前LCA最核心的問(wèn)題是如何基于實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的工藝設(shè)計(jì)和試驗(yàn)數(shù)據(jù),計(jì)算其工業(yè)化后的生命周期清單數(shù)據(jù)(單元過(guò)程能耗及原輔料投入、直接溫室氣體排放、上下游產(chǎn)業(yè)鏈過(guò)程清單數(shù)據(jù))[22]。

圖1 基于工業(yè)規(guī)模清單數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)LCA與在新技術(shù)試驗(yàn)研發(fā)階段開(kāi)展事前LCA的對(duì)比Fig.1 Comparison of conventional LCA based on industrial-scale inventory data and ex-ante LCA for supporting the green design of emerging technologies at lab-scale development

一個(gè)技術(shù)在各開(kāi)發(fā)階段的不確定性、LCEI和研發(fā)成本的變化趨勢(shì)如圖2所示(基于VILLARES等[23]歸納總結(jié)繪制)。在小型試驗(yàn)階段,由于技術(shù)設(shè)計(jì)和工藝條件不固定,未針對(duì)能源和原輔料消耗進(jìn)行優(yōu)化,因此其潛在的環(huán)境影響與工業(yè)化技術(shù)相比不確定性大。隨著試驗(yàn)規(guī)模擴(kuò)大得到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)可減少技術(shù)的不確定性,如工藝設(shè)計(jì)和運(yùn)行參數(shù)可相對(duì)固定,提高生產(chǎn)過(guò)程的能源與原輔料利用率,計(jì)算得到LCEI絕對(duì)值和誤差范圍減小。PARVATKER等[24]提出將實(shí)驗(yàn)室小型裝置直接擴(kuò)展到中試和大試裝置,更有利于獲取準(zhǔn)確的生命周期清單,然而,由于放大試驗(yàn)裝置會(huì)使成本指數(shù)級(jí)增加,如何權(quán)衡試驗(yàn)規(guī)模成本及獲取相對(duì)不確定性較低的單元過(guò)程投入產(chǎn)出清單是開(kāi)展事前LCA的關(guān)鍵。

圖2 技術(shù)不同開(kāi)發(fā)階段的不確定性、LCEI和試驗(yàn)成本Fig.2 Uncertainty, LCEI and cost of a technology at different development stages

1.2 系統(tǒng)邊界定義的局限性

首先,與實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)相比,實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的工藝缺乏產(chǎn)物分離提純、過(guò)程污染物排放監(jiān)測(cè)、廢棄物循環(huán)利用與處置等過(guò)程或核算其能耗和投入產(chǎn)出清單數(shù)據(jù),如果忽略這部分環(huán)境影響可能會(huì)低估LCA結(jié)果[25];其次,實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)尤其是化學(xué)過(guò)程中,通常有多種產(chǎn)物或副產(chǎn)物[26],如何將整體工藝的LCEI分配到所有產(chǎn)物或重點(diǎn)關(guān)注某種產(chǎn)物,將其他副產(chǎn)物基于傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝的數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)境影響的抵扣效果,難以根據(jù)實(shí)驗(yàn)室規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行合理計(jì)算;最后,由于新技術(shù)在大規(guī)模投入應(yīng)用后會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)中上下游的物質(zhì)流產(chǎn)生影響,因此需利用情景分析(Scenario Analysis)合理設(shè)計(jì)新技術(shù)投產(chǎn)后的物質(zhì)流[27]。如在整體市場(chǎng)需求不變的情況下,廢棄塑料經(jīng)過(guò)機(jī)械回收作為二次材料使用會(huì)避免生產(chǎn)一次塑料,因此回收利用的產(chǎn)品可將一次塑料生產(chǎn)的LCEI作為負(fù)環(huán)境影響進(jìn)行抵扣[28]。

1.3 評(píng)價(jià)結(jié)果的解釋

傳統(tǒng)LCA中LCEI計(jì)算結(jié)果的不確定性高度依賴于評(píng)價(jià)對(duì)象單元過(guò)程數(shù)據(jù)質(zhì)量、背景數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)確性、系統(tǒng)邊界定義的完整性及選取評(píng)價(jià)指標(biāo)的合理性等因素[29],因此其應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)于準(zhǔn)確核算評(píng)價(jià)對(duì)象的LCEI及橫向?qū)Ρ染哂邢嗤δ軉挝坏耐惣夹g(shù),更在于分析其生命周期過(guò)程中的環(huán)境影響熱點(diǎn)并提出改進(jìn)方案。事前LCA相對(duì)傳統(tǒng)LCA,其計(jì)算得到的LCEI不確定性更大。因此不建議將基于實(shí)驗(yàn)室規(guī)模數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果與已工業(yè)化的技術(shù)直接比較論證其環(huán)境績(jī)效[23],而應(yīng)將已工業(yè)化技術(shù)的環(huán)境足跡作為研發(fā)參考基準(zhǔn),在新技術(shù)試驗(yàn)研發(fā)過(guò)程中提前發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化潛在的環(huán)境影響熱點(diǎn),為工業(yè)應(yīng)用提出綠色設(shè)計(jì)建議[30]。

2 事前LCA的常見(jiàn)方法和結(jié)果對(duì)比

2.1 基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)估算碳足跡

在目前事前LCA案例分析中,應(yīng)用較廣泛的方法是基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行放大規(guī)模估算或利用代理數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化后的LCEI估算[16]。如TECCHIO等[31]進(jìn)行了生物基可降解塑料聚丁二酸丁二醇酯(PBS)的事前LCA,首先其根據(jù)聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯(PET)工業(yè)生產(chǎn)制造的清單數(shù)據(jù),基于化學(xué)計(jì)量關(guān)系、中試規(guī)模和工業(yè)規(guī)模的清單數(shù)據(jù),以反應(yīng)物轉(zhuǎn)換率為變量建立了線性插值函數(shù);然后根據(jù)生物基PBS合成的化學(xué)計(jì)量關(guān)系和中試規(guī)模數(shù)據(jù),利用不同規(guī)模PET生產(chǎn)的插值函數(shù)估算工業(yè)規(guī)模生物基PBS生產(chǎn)清單數(shù)據(jù),并計(jì)算生命周期能耗和碳足跡等LCEI。評(píng)價(jià)結(jié)果如圖3(a)所示(累計(jì)能耗,MJ;碳足跡,kg(以CO2當(dāng)量計(jì)),下同),無(wú)論是PET還是PBS,中試規(guī)模的生命周期能耗和碳足跡比工業(yè)規(guī)模高7～10倍,且以生產(chǎn)1 kg樹(shù)脂為功能單位,基于生物質(zhì)合成的PBS相比化石能源的PET未體現(xiàn)出低碳優(yōu)勢(shì),因此未來(lái)需對(duì)工藝進(jìn)一步低碳優(yōu)化。VILLARES等[32]根據(jù)國(guó)際通用數(shù)據(jù)庫(kù)Ecoinvent中相似工藝過(guò)程作為代理數(shù)據(jù),估算了生物濾池法回收電子垃圾中的銅,其評(píng)價(jià)結(jié)果如圖3(b)所示(非生物資源消耗,kg(以銻當(dāng)量計(jì));碳足跡,kg;富營(yíng)養(yǎng)化,kg(以磷酸根當(dāng)量計(jì));人體毒性,kg(以二氯苯當(dāng)量計(jì))),基于放大到工業(yè)規(guī)模估算得到的LCEI,尤其是碳足跡相比基于實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的計(jì)算有數(shù)量級(jí)差距。另外,針對(duì)實(shí)驗(yàn)室規(guī)模技術(shù),也可應(yīng)用基于生產(chǎn)工藝中不確定參數(shù)確定,全局靈敏度分析,預(yù)測(cè)其潛在的LCEI概率分布[33]。

圖3 不同規(guī)模技術(shù)的LCEI對(duì)比[31-32]Fig.3 Comparison of LCEI for technologies on various scales[31-32]

2.2 基于過(guò)程模擬數(shù)據(jù)計(jì)算碳足跡

相對(duì)于根據(jù)試驗(yàn)規(guī)模投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)估算工業(yè)規(guī)模生產(chǎn)清單數(shù)據(jù),利用工程原理對(duì)工藝進(jìn)行放大模擬有利于減少LCEI評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性[24]。THONEMANN等[34]對(duì)電化學(xué)法還原CO2制甲酸的技術(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià),該案例分析基于化工模擬軟件Aspen Plus和Aspen Energy Analyzer將實(shí)驗(yàn)室規(guī)模反應(yīng)過(guò)程熱能、電力、原輔料等消耗及預(yù)處理、產(chǎn)物分離提純、蒸汽動(dòng)力系統(tǒng)等單元過(guò)程放大到工業(yè)規(guī)模,獲取了間歇式、流通式和三電極電解池3種反應(yīng)器設(shè)計(jì)的清單數(shù)據(jù)以計(jì)算碳足跡,并與傳統(tǒng)化工中甲酸甲酯合成法進(jìn)行對(duì)比[34],如圖4(a)所示。基于化工模擬計(jì)算得到新技術(shù)的碳足跡與已工業(yè)化生產(chǎn)的傳統(tǒng)化工甲酸甲酯合成法碳足跡在同一個(gè)數(shù)量級(jí)上,因此更有利于以事前LCA為基礎(chǔ)提出后續(xù)工藝發(fā)展建議和綠色設(shè)計(jì)。另外,在一系列生物質(zhì)熱解LCEI研究中,PETERS等[35]首先針對(duì)不同生物質(zhì)進(jìn)料成分構(gòu)成、反應(yīng)溫度和停留時(shí)間等過(guò)程變量,通過(guò)建立高精度多組分化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)機(jī)理模型,預(yù)測(cè)氣液固三相產(chǎn)物收率及每相產(chǎn)物的組分構(gòu)成,并得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證。在建立熱解過(guò)程模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步調(diào)研生物質(zhì)種植、運(yùn)輸、預(yù)處理、熱解、加水催化分解、產(chǎn)物精餾、副產(chǎn)物能量回收及蒸汽系統(tǒng)等過(guò)程的投入產(chǎn)出清單數(shù)據(jù),對(duì)生物質(zhì)熱解法制生物燃料[36]和生物炭[37]分別進(jìn)行了LCA[36],如圖4(b)所示。以生物質(zhì)碳匯作用為基礎(chǔ)制造的生物燃料的碳減排可觀,但也會(huì)造成非生物資源消耗和富營(yíng)養(yǎng)化等其他環(huán)境影響。

圖4 基于過(guò)程放大模擬的事前LCA研究[34,36]Fig.4 Ex-ante LCA studies based on scaling-up simulation[34,36]

2.3 事前LCA指導(dǎo)新興技術(shù)低碳設(shè)計(jì)

上述案例說(shuō)明根據(jù)實(shí)驗(yàn)室規(guī)模清單數(shù)據(jù)計(jì)算碳足跡與實(shí)際工業(yè)應(yīng)用有數(shù)量級(jí)差距,因此對(duì)于實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的新興技術(shù),不應(yīng)將事前LCA預(yù)測(cè)得到的結(jié)果用于論證新技術(shù)相對(duì)于已工業(yè)應(yīng)用的成熟技術(shù)是否具有更低的環(huán)境足跡,而應(yīng)將其作為發(fā)現(xiàn)目前工藝設(shè)計(jì)中LCEI貢獻(xiàn)較高過(guò)程的工具,為后續(xù)研發(fā)路線和工業(yè)化應(yīng)用提供綠色設(shè)計(jì)和改進(jìn)建議[17]。另外,基于中試試驗(yàn)清單數(shù)據(jù)的不確定性相對(duì)小型試驗(yàn)更低,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行過(guò)程放大模擬更有利于得到相對(duì)合理的碳足跡。此時(shí)可將工業(yè)規(guī)模同類技術(shù)作為基準(zhǔn),從生命周期角度優(yōu)化低碳技術(shù)工藝設(shè)計(jì)與運(yùn)行條件以減少其工業(yè)應(yīng)用的碳足跡,并最大化碳減排潛力。

3 案例分析

筆者以應(yīng)用事前LCA方法指導(dǎo)廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)的低碳研發(fā)作為案例分析。世界第三大塑料PVC年產(chǎn)量在2016年達(dá)4 000萬(wàn)t[38],而PVC合成消耗了近50%氯堿工業(yè)中生產(chǎn)的氯氣[39]。同時(shí),全球和中國(guó)PVC廢棄量分別為1 500萬(wàn)t[38]和500萬(wàn)t[40],未來(lái)廢棄量會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)[41]。因廢棄塑料熱值高,有利于焚燒發(fā)電,但會(huì)造成溫室氣體大量排放[42]。另外,由于PVC中含大量氯元素,熱處理過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量酸性腐蝕性氣體HCl[43],還可能產(chǎn)生劇毒物質(zhì)二噁英[44-45]。鑒于目前我國(guó)廢棄塑料回收利用率僅30%[46],為促進(jìn)廢塑料循環(huán),實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo),廢棄PVC的可持續(xù)循環(huán)利用技術(shù)在我國(guó)有很大發(fā)展空間。

對(duì)廢棄PVC進(jìn)行高效脫氯回收和碳?xì)浠衔镌鲋?可解決氯元素在固廢處理中帶來(lái)的問(wèn)題,同時(shí)建立物質(zhì)循環(huán)系統(tǒng)。首先,利用NaOH/乙二醇(EG)溶劑添加球磨法在190 ℃下對(duì)PVC進(jìn)行脫氯;脫氯后,通過(guò)離子交換膜電滲析法同步分離和回收PVC脫氯生成的NaCl和EG溶液。脫氯后的廢棄PVC中氯質(zhì)量分?jǐn)?shù)可由30.0%降至0.5%以下[47],有利于熱處理原料回收法(如熱解)生產(chǎn)石油化工原材料代替化石能源。此案例分析提出了融合基礎(chǔ)試驗(yàn)、過(guò)程模擬和事前LCA的可持續(xù)技術(shù)研發(fā)戰(zhàn)略,可指導(dǎo)廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)的低碳研發(fā)。

3.1 評(píng)價(jià)方法

1)以日本氯堿工業(yè)、PVC產(chǎn)業(yè)、相關(guān)材料的進(jìn)出口貿(mào)易和廢塑料處理與回收統(tǒng)計(jì)等工業(yè)為背景,利用物質(zhì)流定量分析了氯元素和PVC在工業(yè)中的流動(dòng),預(yù)測(cè)了脫氯資源化技術(shù)工業(yè)化應(yīng)用后,氯元素在PVC生命周期循環(huán)利用系統(tǒng)中的新陳代謝[48]。同時(shí),基于傳統(tǒng)LCA的方法計(jì)算了目前日本廢棄PVC處理的碳足跡,作為廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)研發(fā)的基準(zhǔn)目標(biāo)。

2)對(duì)廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)進(jìn)行研究,不僅驗(yàn)證了處理工藝對(duì)實(shí)際廢棄PVC的有效性,也積累了放大模擬所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)于脫氯過(guò)程,基于實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的球磨反應(yīng)器制造了中試規(guī)模試驗(yàn)裝置,在不同化學(xué)和機(jī)械條件下進(jìn)行廢棄PVC脫氯試驗(yàn)[47,49]。同時(shí),進(jìn)行從NaCl/EG中回收NaCl和EG小型試驗(yàn),研究了淡水室鹽濃度和電極電壓等運(yùn)行條件對(duì)處理結(jié)果的影響[50],具體試驗(yàn)方法可參照文獻(xiàn)[47,50-51]。

3)基于試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用離散元法(Discrete Element Method)對(duì)球磨反應(yīng)過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬,建立PVC脫氯反應(yīng)的表觀化學(xué)反應(yīng)速率常數(shù)與球磨機(jī)碰撞能量的線性關(guān)系,用于預(yù)測(cè)工業(yè)規(guī)模廢棄PVC的脫氯反應(yīng)過(guò)程[47,51]?；陔姖B析回收NaCl/EG試驗(yàn)建立離子和溶劑傳質(zhì)模型,模擬了工業(yè)規(guī)模的電滲析法生產(chǎn)飽和食鹽水,并計(jì)算溶劑滲透的通量[50]。利用Aspen Plus模擬后續(xù)蒸發(fā)制鹽和EG精餾脫水過(guò)程的能耗和物質(zhì)投入產(chǎn)出清單[50],具體過(guò)程模擬方法可參考文獻(xiàn)[47,50-51]。

案例分析功能單位為處理1 kg廢棄PVC。廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)事前LCA的系統(tǒng)邊界如圖5(a)所示,系統(tǒng)邊界定義為廢棄PVC投入機(jī)械回收法生產(chǎn)再生塑料的比例與目前工業(yè)保持一致,剩余廢棄PVC為脫氯資源化技術(shù)的應(yīng)用對(duì)象。廢棄PVC脫氯資源化的產(chǎn)物為工業(yè)鹽和碳?xì)浠衔?工業(yè)鹽可用于氯堿工業(yè),碳?xì)浠衔锟蓱?yīng)用于燃燒發(fā)電或熱解回收石油化工原料;回收產(chǎn)物避免了一次原料生產(chǎn)過(guò)程,可作為碳足跡的抵扣。生命周期清單數(shù)據(jù)來(lái)源主要為Ecoinvent等常用數(shù)據(jù)庫(kù),具體系統(tǒng)邊界定義、清單數(shù)據(jù)來(lái)源、模型公式等LCA方法參考文獻(xiàn)[30,51]。

圖5 案例分析研究范圍和主要結(jié)果[30]Fig.5 Research scope and main results of the case study[30]

3.2 基于碳足跡的研發(fā)路線

根據(jù)建立的事前LCA模型,以裝置效率參數(shù)(P/K,MJ/kg(以廢棄PVC計(jì))為廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)中關(guān)鍵變量;P為反應(yīng)裝置單位時(shí)間能耗,MJ/h;K為PVC脫氯過(guò)程的表觀反應(yīng)動(dòng)力學(xué)常數(shù),1/h)和脫氯率(Xde-Cl)分別作為x軸和y軸得到了廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)碳足跡等高線圖[30],如圖5(b)所示(碳足跡,kg(CO2當(dāng)量)/kg(廢棄PVC)),綠色實(shí)線代表目前日本廢棄PVC處理的碳足跡,作為脫氯資源化技術(shù)的研發(fā)目標(biāo)。等高線代表在不同P/K和Xde-Cl變量組合下,得到了相同廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)碳足跡。將中試脫氯試驗(yàn)得到的P/K和Xde-Cl數(shù)值代入等高線圖中發(fā)現(xiàn),在沒(méi)有球磨的條件下(無(wú)球磨,黑色三角),不僅脫氯率低,且碳足跡較高。在低球磨碰撞能量和NaOH濃度較低的條件下(低效條件,紅色菱形),脫氯效率達(dá)90%以上,但碳足跡仍很高。提高球磨碰撞能量和NaOH濃度(高效條件,黃色圓形)可提升脫氯率,較無(wú)球磨條件可降低碳足跡50%以上。將單次處理中廢棄PVC處理量放大10倍(提高處理量,綠色方形),碳足跡可進(jìn)一步降低,接近以現(xiàn)狀為基準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)目標(biāo)。根據(jù)模擬工業(yè)規(guī)模脫氯過(guò)程的清單數(shù)據(jù),廢棄PVC脫氯資源化技術(shù)相對(duì)于目前常用的焚燒發(fā)電,降低廢塑料處理系統(tǒng)碳足跡潛力很大[51]。

4 結(jié) 論

1)應(yīng)用事前LCA方法可在低碳技術(shù)研發(fā)初期,基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)和過(guò)程模擬預(yù)測(cè)其潛在的碳足跡等生命周期環(huán)境影響,為后續(xù)研發(fā)和工業(yè)化應(yīng)用提供綠色設(shè)計(jì)建議。但由于研發(fā)初期的技術(shù)不確定性較高,因此建議不以精確評(píng)價(jià)其潛在的碳足跡并證明其優(yōu)于其他技術(shù)作為研究目的,而將分析得到的不同工藝設(shè)計(jì)和運(yùn)行條件下的碳足跡變化及各過(guò)程碳足跡貢獻(xiàn)情況作為重要參考指標(biāo),指導(dǎo)新興技術(shù)的綠色低碳研發(fā)。

2)為實(shí)現(xiàn)我國(guó)雙碳目標(biāo),針對(duì)未來(lái)大規(guī)模推廣的可再生能源系統(tǒng)、CCUS、儲(chǔ)能、氫能、生物質(zhì)利用、資源循環(huán)等碳中和技術(shù),建議通過(guò)技術(shù)研發(fā)、過(guò)程集成及產(chǎn)業(yè)生態(tài)3個(gè)方向的學(xué)科交叉,根據(jù)其潛在的碳足跡等環(huán)境影響優(yōu)化工藝設(shè)計(jì)方案并實(shí)現(xiàn)落地項(xiàng)目的全生命周期管理。

3)基于工業(yè)過(guò)程的數(shù)學(xué)建模與LCA耦合的研究方法也能推廣到已工業(yè)化的技術(shù),通過(guò)建立過(guò)程變量與環(huán)境足跡的關(guān)系,量化生產(chǎn)工藝中對(duì)環(huán)境影響貢獻(xiàn)最大的因素,并通過(guò)數(shù)學(xué)規(guī)劃、深度學(xué)習(xí)等算法提出工業(yè)降碳改進(jìn)方案。