科普专栏

制定减少钢铁厂能源消耗和二氧化碳排放战略路线图的方法

1 前言

为了应对气候变化，钢铁行业越来越关注减少能源消耗和CO₂（温室气体）排放。研究了一种方法，将合理的技术因素纳入改进机会的评估，以帮助钢铁公司制定减少CO₂排放和能源消耗的战略路线图。该方法是自下而上的，并相当详细地应用于钢铁工业的具体操作。该方法已在几个运营工厂（联合钢厂，小型钢厂和其他工厂）中被采用，生成了平准化CO₂减排成本曲线（LCC）和平准化能源消减成本曲线（LECC），这构成了战略路线图发展改进项目选择的基础。本文描述了在几个工厂开发和实施的方法的关键点，以确定和量化钢铁厂短期（1-5年），中期（5-10年）和长期（>10年）的节能量和CO₂减排量。

2 研究背景与方法

2.1 背景

在确保可持续发展方面，气候变化预计将给钢铁行业带来新的挑战、风险（和机遇）。全球钢铁行业需要一个强大的技术经济平台，为制定能源消耗/CO₂减排目标做准备，作为新兴气候变化法规的一部分。

为了满足钢铁行业的这一需求，开发了一种新的方法，帮助重点了解和减轻气候变化风险，特别是那些与CO₂排放有关的风险。

该方法使用一种正式途径识别、量化和排名钢铁厂减少CO₂排放（和能源消耗）的机会，以便全面了解与各种减排方案相关的规模和成本。

该方法已成功应用于生成平准化CO₂减排成本曲线（LCC）和平准化能源消减成本曲线（LECC），并为几个具有不同工艺配置的运营工厂制定降低能源消耗和CO₂排放的战略路线图：联合钢铁厂（BF/BOF）、基于废钢的EAF小型钢厂、基于木炭的小型高炉的小型钢厂、种植园和木炭生产以及铁矿石开采业务。

本文概述了该方法，并提供了一些与钢铁行业内节能和CO2减排量化和合格相关的样本结果（输出）。

2.2 方法论概述

设计了一种方法，在评估减少能源和温室气体排放机会时纳入合理的技术因素。与传统的经济模型相比，该方法是自下而上的，并且更详细地适用于钢铁工业的具体操作。制定减少能源消耗和CO₂排放路线图的计划由几个步骤组成，分为两个阶段。

阶段1：①建立基线期（参考期）并收集这个时期的数据。②在基线期，编制在工地/业务边界层面所有排放源和汇的清单，并在基线期将清单分类至营运层面。③评估每个工艺单元和整个钢厂的初步能量和质量平衡。④确定每个工艺单元的关键性能指标（KPIs），并进行基准测试：a.内部基准——对于每个KPI，估计最佳月份的数据，最佳3个月的平均值，以及最佳连续3个月的平均值。b.外部基准——确定最佳实践基准测试和同类中最佳基准测试。c.对基准条件的归一化和归一化基准数字的估计。⑤根据基准测试的结果（外部和内部），确定差距（对于基准工厂），并改进KPIs设定目标。⑥识别改进机会和行动（“改进项目”），以弥合与各种KPIs设定目标（最佳实践性能水平）之间的差距。⑦建立减少能源消耗和CO₂排放的初始（初步）改进项目清单——项目可以是改进操作（没有或有限的资本投资）或与现有技术的实施相关（有资本投资）。

阶段2 ：①对于每个改进项目，估计能源消耗和CO₂排放的减少幅度，并评估机会，消除任何竞争性替代方案/次优方案。②应用“风险过滤器”识别和消除任何不可接受（不可行的）机会——将项目分为低风险、中风险、高风险（技术风险、实施风险和其他风险等）。③对于入围项目，估计可能存在的运营成本（OPEX）的影响、资本投资需求（CAPEX）以及实现机会（项目）所需的时间。④对每个改善项目进行财务分析，并在此基础上生成成本图表，以评估每吨CO₂减排的成本影响。⑤选择可行的改进项目纳入路线图，以减少能源消耗和CO₂排放。⑥确定可行的改进项目的实施顺序。⑦制定减少能源消耗和CO₂排放的路线图，显示短期（1-5年），中期（5-10年）和长期项目（>10年）；并估计在路线图的每一步可能减少的能源消耗和CO₂排放的程度。

3 数据质量和精确性

这里需要注意的重要一点是，数据质量是识别改进机会的关键要求。由于现代钢铁厂的运作接近最佳实践或理论极限，实际的棕地改进预计将是微不足道的（取决于效率水平）。在之前对几家钢铁厂运营进行的审查中，精度范围确定为±3%~±9%，而±5%对于确保作出质量决策至关重要。

数据采集、收集和报告系统需要根据现行标准频繁审查。需要审核以下领域，以确保特定KPI的准确性：①燃料和电力的计量；②固体燃料、还原剂和助熔剂的称重；③每个单位的产品称重；④用于从现场收集数据，将其传输到报告并存储数据的系统。

由于综合排放管理系统对钢铁企业来说相对较新，因此在数据收集、分析、存储和报告中通常会发现高度不符合的情况，显然，这需要注意实施系统改进。

在钢铁厂中发现的典型不符合情况的例子，可能对CO₂排放和能源消耗数据的估计产生重大影响：①用于测量煤/石灰石的称重箱没有经过校准，只是归零——在联合钢铁厂，这些是报告所依赖的主要设备，大约80%的排放量取决于这些设备。②用于测量出煤量的给煤机可靠性差，有时发现不工作；手动记录数据再转录到3级数据系统。在一些工厂里，这个装置被用来对进厂的煤进行交叉检查。③铁路地磅的校准历史不佳，数据是手动捕获的。并不是所有的火车都称重，而且数据是手工记录的。④整个工厂缺乏数据采集和数据输入、数据检查和数据审查、数据操作和存储以及数据恢复和报告的受控程序。⑤由于传感器问题，1级和2级系统中数据丢失（和/或不正确）。⑥在某些情况下，缺乏足够的传感器（仪表）来测量消耗点的燃料或电量——在某些车间，虽然有几个电和天然气的消耗点，但只有一个仪表来测量入口点的总消耗。⑦没有对能源数据或报告进行内部审查，主要是由于缺乏正式的制度。

除了解决与数据收集和数据准确性相关的不符合情况外，还需要对操作员进行培训，以使他们意识到（并敏感）所收集的工厂数据的准确性对于评估CO₂排放量的重要性。

4 结果和讨论

本文开发的方法成功应用于生成LCC/LECC图表，这些图表被用于选择改进项目，以制定具有不同工艺配置的几个运营工厂的减少能耗和碳排放的战略路线图。为了开发可靠的基线数据，需要考虑在较长时期内收集所有工艺单元的数据（例如，至少运行3年）。

在延长期间，有几个月的生产异常，这些月不包括在基线期。如图1所示，在考虑建立基线期的36个月（3年期间：2015年1月至2017年12月）中，排除了6个月的异常生产数据。选择剩余的30个月（运行稳定、生产正常）作为基线数据。

一旦确定了基线期，就可以估计每个工序的下列参数的平均基线数字：①生产（例如，焦炭、烧结、球团、铁水、钢水、钢坯和轧钢等，取决于钢厂配置）；②具体消耗（装料、电力、燃料、助熔剂、碳、合金等，取决于各单元的消耗）；③产品/副产品（包括钢坯/轧制产品、球团矿、烧结矿、从现场销售和/或运输的副产品等）。

对每个单元过程和整个工厂进行简易的质量和能量平衡。基线能源消耗和CO₂排放数据是利用每个单元过程的平均基线数据来估算的。

估算了一些参考钢厂配置的单位能耗和单位CO₂排放量，并给出了这些数字作为示例（表1）。虽然这些数值是以吨钢为单位表示的，但这些数字包括与这些工厂的下游轧机装置和高炉/转炉联合钢厂的烧结装置相关的能源消耗和CO₂排放。这里需要注意的另一点是，工厂以不同的铁水/DRI与废钢比例运行。

如表2所示，CO₂排放的主要贡献者为主要能源消耗：冶金煤或木炭、天然气和电力。次要贡献者是购买的生铁、碳添加剂、生（未煅烧）助熔剂。很明显，转向“绿色电力”和用氢气取代天然气，有望减少所有工厂的CO₂排放，但DRI/EAF路线是最大的受益者。预期可减少98%以上（范围1及范围2的排放）；然而，用于炼钢的其他材料仍有一些残余的CO₂排放。

在这个阶段，重要的是要了解并牢记与范围3 CO₂排放有关的来源，包括采购的原材料、煅烧助熔剂、耐火材料、用于原材料和成品外部运输的柴油。在以煤为主要燃料和还原剂的高炉/转炉联合钢厂中，由于消除了天然气和电力的排放，CO₂减排量并不显著（仅约5%），而对于废钢EAF小型钢厂，使用10%-30%购买的生铁和高比例的化学能输入的工厂的CO₂减排量超过70%。

对于KPIs，将基线数据与基准数据（内部和外部基准数据）进行比较，以确定当前和最佳实践性能水平之间的“潜在差距”。性能不佳的“潜在差距”表明，在改善KPIs、降低能耗、CO₂排放和降低运营成本方面存在改进机会。

确定改进项目来弥补差距，从而在短期内将工厂当前的性能水平提高到最佳实践水平。此外，一些“未来”项目也将被确定在中期和长期进一步减少CO₂排放。

对改进项目进行了技术和财务分析，确定以下重点，制定LCC（和LECC）图表：①评估项目对能源消耗和CO₂排放的影响；②评估项目对运营成本（OPEX）和资本支出（CAPEX）要求的影响；③评估改善项目的财务可行性。

在图2所示的LCC图表中，具有负净成本值的、与CO₂减排相关的改进项目与潜在的财务储备相关（实施项目成本，例如通过CAPEX投资，已包括在内）。

这些项目通常包括无/低资本支出（CAPEX）的运营改进计划。这些举措可谓“唾手可得”，应该在短期内实施，改善业务底线。

相比之下，那些净成本为正的改进项目每年的净成本增加。通常，这些涉及中等或较高的资本支出投资。虽然需要资本支出投资，但这些机会往往与能源消耗和CO₂排放的显著减少有关。如前所述，这些项目在CO₂价格为0美元/tCO₂时是不可行的；然而，在不同的定价方案下，这些项目可能会变得有吸引力。

根据适用LCC（和LECC）对改进项目评估的结果，最终选择项目来制定战略路线图。评估了与改进项目的实施相关的风险，并最终选择项目，完善了战略路线图（图3）。

很明显，通过实施不需要或只需要极低资本支出的改进项目，可以在短期内将CO₂排放量减少约15%；结合有资本支出的项目，中期增长率约为13%；在两个“未来主义”项目（用氢气替代天然气和实施100%可再生能源）的帮助下，长期增长约34%，这些项目与高资本支出/高运营成本相关，目前不可行。

5 结论

本文提出的方法提供了一种严谨、稳健和可防御的方式来制定减少钢铁厂能源消耗和CO₂排放的战略路线图。

下列是成功应用该方法的关键要素及其有效利用的准则：①需要准确确定能源和CO₂排放清单；②必须准确地确定每个工艺单元的能量极限；③能量和质量平衡必须在详细的KPI级别上建模；④必须通过标准化完成适当的基准测试，以实现准确的目标设置；⑤通过对改进机会的经济评价分析，降低成本曲线可以实现目标设定。

作为新出现的气候变化法规和风险的一部分，钢铁行业需要一个强大的技术经济平台来为CO₂减排目标做准备。该方法通过提供一个客观、可量化的模型来指导行业在应对气候变化风险和机遇方面的资本支出，满足了这一需求。冶金煤或木炭、天然气和电力。次要贡献者是购买的生铁、碳添加剂、生（未煅烧）助熔剂。很明显，转向“绿色电力”和用氢气取代天然气，有望减少所有工厂的CO₂排放，但DRI/EAF路线是最大的受益者。预期可减少98%以上（范围1及范围2的排放）；然而，用于炼钢的其他材料仍有一些残余的CO₂排放。