Three part of researches will be conducted to analyze co-benefits of Greenhouse Gas (GHG) mitigation and air pollutant mitigation of Biomass Waste-to-Energy (BWtE). Firstly,Based on life-cycle assessment model, GHG and air pollutant emission assessment of BWtE technology was carried out. And, in combination with technical economic analysis of BWtE, GHG and air pollutant emission reduction cost were calculated. Secondly, based on geographic information system (GIS), BWtE technology diffusion mechanism was analyzed. Spatial database biomass waste resources was collected and of spatial diffusion simulation of was BWtE constructed. Finally, a specific bottom-up regional energy system model (C-RESM-BWtE) for BWtE will be built. And the potential GHG and air pollutant emission mitigation will be quantified under the combination of different policy scenarios.
围绕生物质废弃物资源能源化利用(BWtE)的温室气体(GHG)与大气污染协同效益,开展三方面研究。首先,基于全生命周期评价方法,开展BWtE技术GHG和大气污染物排放评价,在结合BWtE技术经济性分析的基础上,对BWtE技术GHG和大气污染物减排成本进行定量核算;其次,开展基于地理信息系统(GIS)的BWtE技术扩散机制研究,收集整理和构建生物质废弃物资源空间数据库,对BWtE的空间技术扩散进行动态模拟;最后,构建适用于BWtE技术的自底向上分区域能源系统优化模型(C-RESM-BWtE),对不同政策组合情景下,BWtE技术在区域GHG与大气污染物协同减排中的潜在贡献进行定量分析。
生物质废弃物及其不当的处理方式可能带来负面环境影响,而能源化利用是降低负面环境影响,减少温室气体(GHG)排放的一种重要方式。本研究围绕生物质废弃物资源能源化利用(BWtE)技术的GHG与大气污染物协同减排,开展了四方面研究。(1)基于全生命周期评价方法,开展了BWtE技术GHG和大气污染物排放评价,在结合BWtE技术经济性分析的基础上,对BWtE技术的减排成本进行了定量核算;(2)开展了BWtE技术扩散动态模拟,建立了包含农作物秸秆、林业剩余物、禽畜粪便等生物质废弃物资源的空间分布数据库,根据技术的不同利用方式,对2种典型技术的扩散机制进行了模拟。首先,采用基于地理信息系统的空间分析建模方法,对农业秸秆资源分布与燃煤电厂分布进行了空间匹配,考虑不同的运输距离与掺混比例,模拟了农业秸秆与煤炭掺混发电技术的可能扩散方式。然后,对于以“户用”为主要方式的生物质清洁利用技术,构建了Agent-based模型,模拟了其在家庭群体中的扩散方式;(3)构建了自底向上分区域能源系统优化模型(C-RESM-BWtE),以生物质供暖技术为例,分析了不同政策情景下BWtE技术在北方地区GHG与大气污染物协同减排中的潜在贡献;同时,(4)对于可结合碳捕集与封存的BWtE技术,量化评估了其在我国深度脱碳中的可能作用。项目执行过程中,发表/接收期刊论文15篇;出版学术专著1部;构建了Agent-based家庭能源消费模型和分区域能源系统优化模型。项目研究成果支持了1个行业标准的编写和1项认证认可行业标准计划项目的批准立项。项目研究成果还支持了2套数据库的开发。此外,项目研究成果所形成的部分观点,已提炼为政策建议,供政府部门参阅。
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数据更新时间:2023-05-31
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