基于事前生命周期評價方法的低碳技術研發(fā)潛力分析

陸嘉麒,廖文杰,張 楠,3,顧敦罡,饒品華,李光輝

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

0 引 言

低碳技術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到負排放的技術,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]。低碳技術的研發(fā)不僅是實現(xiàn)我國2030碳達峰、2060碳中和的關鍵[6],更是達成可持續(xù)發(fā)展目標必不可少的途徑[7]。但低碳技術運行階段實現(xiàn)碳減排的同時,新設備制造及運行時材料和能源消耗等相關聯(lián)的單元過程會造成額外碳排放,帶來其他環(huán)境影響,因此,SILVESTRE等[8]和BROMAN等[9]建議在新技術的實驗室規(guī)模研發(fā)設計階段綜合考慮其產(chǎn)業(yè)化后生命周期環(huán)境影響(Life Cycle Environmental Impacts,LCEI)的平衡損益。

生命周期評價(Life Cycle Assessment,LCA)方法自1969年可口可樂公司開展對包裝容器材料的LCEI評價以來[10],被廣泛應用于系統(tǒng)定量評價產(chǎn)品、技術和服務的環(huán)境負擔[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)境影響貢獻較高的過程(熱點),提出改進方案。在目前工業(yè)生產(chǎn)中,一項新技術開發(fā)從實驗室研究逐步放大到工業(yè)規(guī)模應用,實驗室階段的工藝設計將決定技術在工業(yè)應用中約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],因此通常在技術產(chǎn)業(yè)化應用后進行LCEI計算。在技術大規(guī)模投產(chǎn)后,即使從生命周期角度發(fā)現(xiàn)其環(huán)境足跡貢獻較高的單元過程,也難以對原始設計進行工藝優(yōu)化和節(jié)能減排。

近年來,為支持尚處于試驗研發(fā)階段的新興技術綠色設計,減少其工業(yè)化應用導致的環(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)應用前評估新技術的LCEI)方法論,并針對具體技術案例進行分析[19-21]。事前LCA一般基于新技術試驗數(shù)據(jù),計算工業(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)預測其潛在的LCEI,分析潛在的環(huán)境影響熱點。LCA結(jié)果可為后續(xù)工藝試驗研發(fā)和工藝設計提供綠色研發(fā)指導和建議,為企業(yè)和政府推動新技術的低碳工業(yè)化應用提供理論基礎。

由于事前LCA方法論還處于萌芽階段,并未廣泛應用,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。通過列舉應用事前LCA在新興技術潛在生命周期碳排放(碳足跡)評價的代表性案例,驗證方法論中需完善的要點,并提出若干建設性意見。在此基礎上,以完善后事前LCA方法論應用于廢棄聚氯乙烯(PVC)脫氯資源化技術評價為例,提出結(jié)合基礎試驗和放大模擬量化不同過程變量對新興技術潛在碳足跡影響的研究方法,推廣事前LCA方法在指導低碳技術研發(fā)中的應用。

1 事前LCA方法論中需完善要點

1.1 清單數(shù)據(jù)計算

基于傳統(tǒng)LCA與事前LCA方法區(qū)別(圖1圓角矩形),對尚未工業(yè)應用的新興技術進行事前LCA最核心的問題是如何基于實驗室規(guī)模的工藝設計和試驗數(shù)據(jù),計算其工業(yè)化后的生命周期清單數(shù)據(jù)(單元過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與在新技術試驗研發(fā)階段開展事前LCA的對比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

一個技術在各開發(fā)階段的不確定性、LCEI和研發(fā)成本的變化趨勢如圖2所示(基于VILLARES等[23]歸納總結(jié)繪制)。在小型試驗階段,由于技術設計和工藝條件不固定,未針對能源和原輔料消耗進行優(yōu)化,因此其潛在的環(huán)境影響與工業(yè)化技術相比不確定性大。隨著試驗規(guī)模擴大得到的試驗數(shù)據(jù)可減少技術的不確定性,如工藝設計和運行參數(shù)可相對固定,提高生產(chǎn)過程的能源與原輔料利用率,計算得到LCEI絕對值和誤差范圍減小。PARVATKER等[24]提出將實驗室小型裝置直接擴展到中試和大試裝置,更有利于獲取準確的生命周期清單,然而,由于放大試驗裝置會使成本指數(shù)級增加,如何權(quán)衡試驗規(guī)模成本及獲取相對不確定性較低的單元過程投入產(chǎn)出清單是開展事前LCA的關鍵。

圖2 技術不同開發(fā)階段的不確定性、LCEI和試驗成本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,與實際工業(yè)生產(chǎn)相比,實驗室規(guī)模的工藝缺乏產(chǎn)物分離提純、過程污染物排放監(jiān)測、廢棄物循環(huán)利用與處置等過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)境影響可能會低估LCA結(jié)果[25];其次,實際生產(chǎn)系統(tǒng)尤其是化學過程中,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)物或重點關注某種產(chǎn)物,將其他副產(chǎn)物基于傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝的數(shù)據(jù)計算環(huán)境影響的抵扣效果,難以根據(jù)實驗室規(guī)模數(shù)據(jù)進行合理計算;最后,由于新技術在大規(guī)模投入應用后會對產(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)合理設計新技術投產(chǎn)后的物質(zhì)流[27]。如在整體市場需求不變的情況下,廢棄塑料經(jīng)過機械回收作為二次材料使用會避免生產(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作為負環(huán)境影響進行抵扣[28]。

1.3 評價結(jié)果的解釋

傳統(tǒng)LCA中LCEI計算結(jié)果的不確定性高度依賴于評價對象單元過程數(shù)據(jù)質(zhì)量、背景數(shù)據(jù)庫的準確性、系統(tǒng)邊界定義的完整性及選取評價指標的合理性等因素[29],因此其應用場景相對于準確核算評價對象的LCEI及橫向?qū)Ρ染哂邢嗤δ軉挝坏耐惣夹g,更在于分析其生命周期過程中的環(huán)境影響熱點并提出改進方案。事前LCA相對傳統(tǒng)LCA,其計算得到的LCEI不確定性更大。因此不建議將基于實驗室規(guī)模數(shù)據(jù)的評價結(jié)果與已工業(yè)化的技術直接比較論證其環(huán)境績效[23],而應將已工業(yè)化技術的環(huán)境足跡作為研發(fā)參考基準,在新技術試驗研發(fā)過程中提前發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化潛在的環(huán)境影響熱點,為工業(yè)應用提出綠色設計建議[30]。

2 事前LCA的常見方法和結(jié)果對比

2.1 基于試驗數(shù)據(jù)估算碳足跡

在目前事前LCA案例分析中,應用較廣泛的方法是基于試驗數(shù)據(jù)進行放大規(guī)模估算或利用代理數(shù)據(jù)預測新技術產(chǎn)業(yè)化后的LCEI估算[16]。如TECCHIO等[31]進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),基于化學計量關系、中試規(guī)模和工業(yè)規(guī)模的清單數(shù)據(jù),以反應物轉(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合成的化學計量關系和中試規(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),并計算生命周期能耗和碳足跡等LCEI。評價結(jié)果如圖3(a)所示(累計能耗,MJ;碳足跡,kg(以CO2當量計),下同),無論是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,因此未來需對工藝進一步低碳優(yōu)化。VILLARES等[32]根據(jù)國際通用數(shù)據(jù)庫Ecoinvent中相似工藝過程作為代理數(shù)據(jù),估算了生物濾池法回收電子垃圾中的銅,其評價結(jié)果如圖3(b)所示(非生物資源消耗,kg(以銻當量計);碳足跡,kg;富營養(yǎng)化,kg(以磷酸根當量計);人體毒性,kg(以二氯苯當量計)),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驗室規(guī)模的計算有數(shù)量級差距。另外,針對實驗室規(guī)模技術,也可應用基于生產(chǎn)工藝中不確定參數(shù)確定,全局靈敏度分析,預測其潛在的LCEI概率分布[33]。

圖3 不同規(guī)模技術的LCEI對比[31-32]Fig.3 Comparison of LCEI for technologies on various scales[31-32]

2.2 基于過程模擬數(shù)據(jù)計算碳足跡

相對于根據(jù)試驗規(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),利用工程原理對工藝進行放大模擬有利于減少LCEI評價結(jié)果的不確定性[24]。THONEMANN等[34]對電化學法還原CO2制甲酸的技術進行評價,該案例分析基于化工模擬軟件Aspen Plus和Aspen Energy Analyzer將實驗室規(guī)模反應過程熱能、電力、原輔料等消耗及預處理、產(chǎn)物分離提純、蒸汽動力系統(tǒng)等單元過程放大到工業(yè)規(guī)模,獲取了間歇式、流通式和三電極電解池3種反應器設計的清單數(shù)據(jù)以計算碳足跡,并與傳統(tǒng)化工中甲酸甲酯合成法進行對比[34],如圖4(a)所示。基于化工模擬計算得到新技術的碳足跡與已工業(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數(shù)量級上,因此更有利于以事前LCA為基礎提出后續(xù)工藝發(fā)展建議和綠色設計。另外,在一系列生物質(zhì)熱解LCEI研究中,PETERS等[35]首先針對不同生物質(zhì)進料成分構(gòu)成、反應溫度和停留時間等過程變量,通過建立高精度多組分化學反應動力學機理模型,預測氣液固三相產(chǎn)物收率及每相產(chǎn)物的組分構(gòu)成,并得到試驗數(shù)據(jù)驗證。在建立熱解過程模型的基礎上,進一步調(diào)研生物質(zhì)種植、運輸、預處理、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)等過程的投入產(chǎn)出清單數(shù)據(jù),對生物質(zhì)熱解法制生物燃料[36]和生物炭[37]分別進行了LCA[36],如圖4(b)所示。以生物質(zhì)碳匯作用為基礎制造的生物燃料的碳減排可觀,但也會造成非生物資源消耗和富營養(yǎng)化等其他環(huán)境影響。

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

2.3 事前LCA指導新興技術低碳設計

上述案例說明根據(jù)實驗室規(guī)模清單數(shù)據(jù)計算碳足跡與實際工業(yè)應用有數(shù)量級差距,因此對于實驗室規(guī)模的新興技術,不應將事前LCA預測得到的結(jié)果用于論證新技術相對于已工業(yè)應用的成熟技術是否具有更低的環(huán)境足跡,而應將其作為發(fā)現(xiàn)目前工藝設計中LCEI貢獻較高過程的工具,為后續(xù)研發(fā)路線和工業(yè)化應用提供綠色設計和改進建議[17]。另外,基于中試試驗清單數(shù)據(jù)的不確定性相對小型試驗更低,在此基礎上進行過程放大模擬更有利于得到相對合理的碳足跡。此時可將工業(yè)規(guī)模同類技術作為基準,從生命周期角度優(yōu)化低碳技術工藝設計與運行條件以減少其工業(yè)應用的碳足跡,并最大化碳減排潛力。

3 案例分析

筆者以應用事前LCA方法指導廢棄PVC脫氯資源化技術的低碳研發(fā)作為案例分析。世界第三大塑料PVC年產(chǎn)量在2016年達4 000萬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,全球和中國PVC廢棄量分別為1 500萬t[38]和500萬t[40],未來廢棄量會持續(xù)增長[41]。因廢棄塑料熱值高,有利于焚燒發(fā)電,但會造成溫室氣體大量排放[42]。另外,由于PVC中含大量氯元素,熱處理過程中會產(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]。鑒于目前我國廢棄塑料回收利用率僅30%[46],為促進廢塑料循環(huán),實現(xiàn)碳中和目標,廢棄PVC的可持續(xù)循環(huán)利用技術在我國有很大發(fā)展空間。

對廢棄PVC進行高效脫氯回收和碳氫化合物增值,可解決氯元素在固廢處理中帶來的問題,同時建立物質(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PVC進行脫氯;脫氯后,通過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)量分數(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試驗、過程模擬和事前LCA的可持續(xù)技術研發(fā)戰(zhàn)略,可指導廢棄PVC脫氯資源化技術的低碳研發(fā)。

3.1 評價方法

1)以日本氯堿工業(yè)、PVC產(chǎn)業(yè)、相關材料的進出口貿(mào)易和廢塑料處理與回收統(tǒng)計等工業(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,預測了脫氯資源化技術工業(yè)化應用后,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,基于傳統(tǒng)LCA的方法計算了目前日本廢棄PVC處理的碳足跡,作為廢棄PVC脫氯資源化技術研發(fā)的基準目標。

2)對廢棄PVC脫氯資源化技術進行研究,不僅驗證了處理工藝對實際廢棄PVC的有效性,也積累了放大模擬所需基礎數(shù)據(jù)。對于脫氯過程,基于實驗室規(guī)模的球磨反應器制造了中試規(guī)模試驗裝置,在不同化學和機械條件下進行廢棄PVC脫氯試驗[47,49]。同時,進行從NaCl/EG中回收NaCl和EG小型試驗,研究了淡水室鹽濃度和電極電壓等運行條件對處理結(jié)果的影響[50],具體試驗方法可參照文獻[47,50-51]。

3)基于試驗數(shù)據(jù),采用離散元法(Discrete Element Method)對球磨反應過程進行數(shù)值模擬,建立PVC脫氯反應的表觀化學反應速率常數(shù)與球磨機碰撞能量的線性關系,用于預測工業(yè)規(guī)模廢棄PVC的脫氯反應過程[47,51]。基于電滲析回收NaCl/EG試驗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精餾脫水過程的能耗和物質(zhì)投入產(chǎn)出清單[50],具體過程模擬方法可參考文獻[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為脫氯資源化技術的應用對象。廢棄PVC脫氯資源化的產(chǎn)物為工業(yè)鹽和碳氫化合物,工業(yè)鹽可用于氯堿工業(yè),碳氫化合物可應用于燃燒發(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)過程,可作為碳足跡的抵扣。生命周期清單數(shù)據(jù)來源主要為Ecoinvent等常用數(shù)據(jù)庫,具體系統(tǒng)邊界定義、清單數(shù)據(jù)來源、模型公式等LCA方法參考文獻[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)為廢棄PVC脫氯資源化技術中關鍵變量;P為反應裝置單位時間能耗,MJ/h;K為PVC脫氯過程的表觀反應動力學常數(shù),1/h)和脫氯率(Xde-Cl)分別作為x軸和y軸得到了廢棄PVC脫氯資源化技術碳足跡等高線圖[30],如圖5(b)所示(碳足跡,kg(CO2當量)/kg(廢棄PVC)),綠色實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的研發(fā)目標。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脫氯資源化技術碳足跡。將中試脫氯試驗得到的P/K和Xde-Cl數(shù)值代入等高線圖中發(fā)現(xiàn),在沒有球磨的條件下(無球磨,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),碳足跡可進一步降低,接近以現(xiàn)狀為基準的開發(fā)目標。根據(jù)模擬工業(yè)規(guī)模脫氯過程的清單數(shù)據(jù),廢棄PVC脫氯資源化技術相對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)應用事前LCA方法可在低碳技術研發(fā)初期,基于試驗數(shù)據(jù)和過程模擬預測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)化應用提供綠色設計建議。但由于研發(fā)初期的技術不確定性較高,因此建議不以精確評價其潛在的碳足跡并證明其優(yōu)于其他技術作為研究目的,而將分析得到的不同工藝設計和運行條件下的碳足跡變化及各過程碳足跡貢獻情況作為重要參考指標,指導新興技術的綠色低碳研發(fā)。

2)為實現(xiàn)我國雙碳目標,針對未來大規(guī)模推廣的可再生能源系統(tǒng)、CCUS、儲能、氫能、生物質(zhì)利用、資源循環(huán)等碳中和技術,建議通過技術研發(fā)、過程集成及產(chǎn)業(yè)生態(tài)3個方向的學科交叉,根據(jù)其潛在的碳足跡等環(huán)境影響優(yōu)化工藝設計方案并實現(xiàn)落地項目的全生命周期管理。

3)基于工業(yè)過程的數(shù)學建模與LCA耦合的研究方法也能推廣到已工業(yè)化的技術,通過建立過程變量與環(huán)境足跡的關系,量化生產(chǎn)工藝中對環(huán)境影響貢獻最大的因素,并通過數(shù)學規(guī)劃、深度學習等算法提出工業(yè)降碳改進方案。