环境科学  2023, Vol. 44 Issue (4): 2365-2374   PDF    
引用本文
付佩, 兰利波, 陈颖, 郝卓, 邢云翔, 蔡旭, 张春梅, 陈轶嵩. 面向2035的节能与新能源汽车全生命周期碳排放预测评价[J]. 环境科学, 2023, 44(4): 2365-2374.
FU Pei, LAN Li-bo, CHEN Ying, HAO Zhuo, XING Yun-xiang, CAI Xu, ZHANG Chun-mei, CHEN Yi-song. Life Cycle Prediction Assessment of Energy Saving and New Energy Vehicles for 2035[J]. Environmental Science, 2023, 44(4): 2365-2374.
面向2035的节能与新能源汽车全生命周期碳排放预测评价
付佩, 兰利波, 陈颖, 郝卓, 邢云翔, 蔡旭, 张春梅, 陈轶嵩     
长安大学汽车学院, 西安 710064
收稿日期: 2022-08-25; 修订日期: 2022-11-14
基金项目: 长安大学研究生科研创新实践项目（300103722025）；国家重点研发计划项目（SQ2021YFE0192900）
作者简介: 付佩(1994~), 女, 博士研究生, 工程师, 主要研究方向为燃料电池机制与新能源汽车全生命周期评价, E-mail: peifu@chd.edu.cn
通信作者: 陈轶嵩, E-mail: chenyisong_1988@163.com
摘要: 发展节能与新能源汽车是降低交通运输行业碳排放的重要技术路径.为量化预测节能与新能源汽车的全生命周期碳排放，利用全生命周期评价方法，以汽车相关技术路线和政策为参考，选取燃油经济性、整车轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子为关键参数，构建传统燃油汽车（ICEV）、轻度混合动力汽车（MHEV）、重度混合动力汽车（HEV）、纯电动汽车（BEV）和燃料电池汽车（FCV）的数据清单并对其全生命周期碳排放进行量化预测评价，对电力结构碳排放因子和不同制氢方式碳排放因子进行了敏感性分析和讨论.结果发现，2022年ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量（以CO2-eq计）分别为208.0、195.5、150.0、113.5和205.0 g ·km-1.到2035年，BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益，分别降低69.1%和49.3%.电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放的影响最显著.关于燃料电池汽车的不同制氢方式，短期应以工业副产氢提纯为主供应FCV氢能需求，长期以可再生能源电解水制氢和化石能源制氢结合碳捕获、利用和封存技术来满足FCV氢能需求，最终实现FCV全生命周期减碳效益的显著提高.
关键词: 节能与新能源汽车      全生命周期评价(LCA)      碳排放      电力结构      不同制氢方式     
Life Cycle Prediction Assessment of Energy Saving and New Energy Vehicles for 2035
FU Pei , LAN Li-bo , CHEN Ying , HAO Zhuo , XING Yun-xiang , CAI Xu , ZHANG Chun-mei , CHEN Yi-song     
School of Automobile, Chang'an University, Xi'an 710064, China
Abstract: The development of energy saving and new energy vehicles is an important technology path to reduce carbon emissions for the transportation industry. To quantitatively predict the life cycle carbon emissions of energy saving and new energy vehicles, this study used the life cycle assessment method and selected the fuel economy level, lightweight level, carbon emission factor of electricity structure, and carbon emission factor of hydrogen production as key performance parameters to establish inventories of internal combustion engine vehicles (ICEV), mild hybrid electrical vehicles (MHEV), heavy hybrid electrical vehicles (HEV), battery electrical vehicles (BEV), and fuel cell vehicles (FCV) based on automotive-related policy and technical routes. The sensitivity of carbon emission factors of electricity structure and different hydrogen production methods were analyzed and discussed. The results showed that the current life cycle carbon emissions (CO2 equivalent) of ICEV, MHEV, HEV, BEV, and FCV were 207.8, 195.2, 149.9, 113.3, and 204.7 g·km-1, respectively. By 2035, BEV and FCV were predicted to have a significant reduction of 69.1% and 49.3%, respectively, compared with ICEV. The carbon emission factor of electricity structure had the most significant influence on BEV life cycle carbon emissions. In terms of different hydrogen production methods of FCV, hydrogen demand should be mainly supplied by industrial hydrogen by-product purification in the short-term future, whereas hydrogen energy production by water electrolysis and hydrogen production from fossil energy combined with carbon capture, utilization, and storage technology should be used to meet the hydrogen demand of FCV in the long-term future, so as to achieve a significant improvement in the life cycle carbon reduction benefits of FCV.
Key words: energy saving and new energy vehicles      life cycle assessment(LCA)      carbon emission      electricity structure      different hydrogen production methods     

根据国际能源署(international energy agency, IEA)数据显示, 2020年我国二氧化碳排放量为98.94亿t, 约占全球的二氧化碳排放量的30.9%, 其中道路交通运输行业及其相关的石油行业、电力行业是碳排放的重要来源.为应对全球变暖问题, 我国政府承诺力争到2030年前达到碳峰值, 到2060年前实现碳中和.面向碳中和愿景, 2020年10月, 国务院发布的《新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)》中提出, 到2025年实现新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量20%左右的发展愿景; 2021年10月, 国务院印发的《关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知》明确到2030年, 当年新增新能源和清洁能源动力的交通运输工具比例应达到40%左右.新能源汽车迎来了暴发式增长, 2021年我国国内新能源汽车销量达到298.9万辆, 同比增长169.1%.纯电动汽车(battery electrical vehicles, BEV)和燃料电池汽车(fuel cell vehicles, FCV)在使用过程具有零排放的优势, 但在考虑原材料获取和整车制造时, BEV和FCV是否相比于传统燃油汽车(internal combustion engine vehicles, ICEV)具有减碳效益是一个值得研究的课题, 全生命周期评价方法(life cycle assessment, LCA)可以系统地解决这个科学问题.同时, 随着核心技术的不断迭代和技术创新要素持续提质增效, 汽车的节能水平、轻量化水平和电力结构的清洁度等不断提高, 面向未来关键参数变化以实现量化预测汽车全生命周期的碳排放评估具有重要研究意义.

国内外学者研究了新能源汽车全生命周期碳排放情况.关于BEV整车全生命周期评价, Qiao等[1]的研究从不同组件、材料和能源消耗这3个方面比较了中国BEV和ICEV生产制造过程的全生命周期碳排放, 生产BEV的全生命周期碳排放量(以CO2-eq计)为15.0~15.2 t, 比ICEV高50%; Wu等[2]的研究发现, 电力结构的优化和热电联产规模扩大可以使2020年的BEV相比于ICEV的全生命周期碳排放降低13.4%; 有研究发现[3~5], BEV的全生命周期碳排放均低于ICEV, 但BEV引起的淡水富营养化、人体毒性和酸化等的影响高于ICEV.关于BEV的动力蓄电池全生命周期碳排放评价, 不同学者基于实景数据对磷酸铁锂电池、锰酸锂电池和三元锂电池进行了对比评价[6~12].关于FCV全生命周期评价碳排放, 不同学者在重点考虑不同氢能路径[13~17]、车辆热负荷变化[18]、储氢罐碳纤维制造[19]、燃料电池衰退[20]、未来汽车销量[21]和燃料电池功率密度[22]等关键因素下进行了量化评价.关于混合动力汽车(hybrid electrical vehicles, HEV)全生命周期评价, Andersson等[23]、Yang等[24]和Yuksel等[25]的研究在考虑电力结构、行驶工况和不同生物燃料等影响因素下发现, 插电式混合动力汽车和HEV的全生命周期碳排放低于ICEV, 但PM2.5和SO2排放比ICEV高.

国内外不同学者针对新能源汽车全生命周期碳排放评价, 在数据清单构建、技术路线设计和评价模型搭建上进行了一定的研究[26].但是, 国外的数据不符合我国汽车产业的发展国情和未来趋势, 同时, 2022年国内能源革命、智能革命和互联网革命为汽车技术创新发展注入强大动能, 培育和促进汽车技术快速迭代发展.汽车技术参数正不断进步, 如何准确核算技术进步下的节能与新能源汽车的全生命周期碳排放是我国汽车行业共同面临的迫切需求.为解决这一问题, 通过文献调研、实地调研和数据库调研构建符合我国汽车产业发展现状的数据清单, 同时, 基于《节能与新能源汽车技术路线图 2.0》和汽车相关产业政策[27], 对汽车燃油经济性、轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子等关键技术参数进行合理预测, 量化预测ICEV、轻度混合动力汽车(mild hybrid electrical vehicles, MHEV)、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放, 对电力结构碳排放因子和不同氢能制氢方式的碳排放因子进行了敏感性分析和讨论, 旨在为企业和政府制定战略决策提供参考, 并为汽车行业的碳交易提供技术参考.

1 材料与方法 1.1 评价对象

根据中国市场的销量情况, 选取国内典型的车型(ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV)进行全生命周期碳排放评价, 典型车型的具体参数见表 1.

表 1 典型车型的具体参数 Table 1 Parameters of typical vehicle types

1.2 系统边界和功能单位

全生命周期评价(LCA)是指对一个产品的整个生命周期中所有输入、输出和潜在环境影响进行汇编和评价的过程.基于ISO 14040国际标准[28], 目标和范围的确定、清单分析、影响评价和结果解释是全生命周期评价的4个步骤.本文的研究目的是对我国2022年和未来节能与新能源汽车全生命周期碳排放评价及关键参数的对比分析, 为企业和政府提供战略决策参考.将整车的全生命周期划分为动力系统和其他部件的生产、整车装配、运行使用和报废回收这4个阶段, 系统边界如图 1所示.

图 1 系统边界 Fig. 1 System boundary

功能单位是指经过量化的产品功能或绩效特征[29].假设不同动力汽车在中国道路行驶20万km为功能单位.同时, 不同动力汽车的全生命周期碳排放的结果的功能单位(以CO2-eq计)为g·km-1.

1.3 评价模型

本作者科研团队在前期积累模型和参考其他学者构建模型的基础上[14, 30~35], 搭建ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放评价模型, 模型总共包含整车生产、整车装配、运行使用和报废回收碳排放评价模型.

(1)

式中, P1-CO2表示整车生产阶段碳排放量, P2-CO2表示整车装配阶段碳排放量, P3-CO2表示运行使用阶段碳排放量, P4-CO2表示报废回收阶段碳排放量.

1.3.1 整车生产阶段碳排放评价模型

整车生产阶段碳排放的评价模型为：

(2)

式中, mij表示整车第i个部件所包含的第j种车用材料质量(kg), k表示整车的部件数量, n表示车用材料的种类数; p0ij表示生产单位质量第i种车用材料的碳排放当量(kg·kg-1), e1ij表示汽车第i个部件制造过程所需的第j种能源量(MJ), p1ij表示生产单位第i种能源所排放的第j种污染物排放量(kg·MJ-1), r表示能源的种类数.此阶段会涉及到一些车用材料, 如钢、铸铁、铝、铜和橡胶等.根据GaBi数据库, 生产1 kg的钢的碳排放量为2.41 kg, 生产1 kg的铝的碳排放量为20.7 kg, 生产1 kg的铸铁的碳排放量为2.38 kg, 生产1 kg的铜的碳排放量为4.76 kg, 生产1 kg的橡胶的碳排放量为2.96 kg.

1.3.2 整车装配阶段碳排放评价模型

整车装配阶段的碳排放评价模型为：

(3)

式中, e2j表示汽车整车装配过程中所需要的第j种能源量(MJ).此阶段主要的能量消耗为电能和热能, 根据《中国电力行业年度发展报告2021》发布数据测算得知, 2022年电力结构的碳排放强度为0.565 kg·(kW·h)-1.根据GaBi数据库, 热能的碳排放强度为0.102 kg·MJ-1.

1.3.3 运行使用阶段碳排放评价模型

对于ICEV、MHEV和HEV, 汽车使用过程的主要消耗为汽油.设汽车的百公里燃油消耗量为Q1[L·(100 km)-1], 全生命周期的行驶里程为s(km), 汽油生产的碳排放因子为C1(kg·L-1), 汽油使用燃烧的碳排放因子为C2(kg·L-1).燃料加工生产的排放利用GaBi数据库数值, C1=0.396 kg·L-1, 燃料燃烧过程的排放参考了GB 27999-2019中CO2转换系数为C2=2.37 kg·L-1. ICEV、MHEV和HEV的运行使用阶段碳排放为：

(4)

对于BEV, 汽车使用过程中主要消耗电能.假设汽车的百公里耗电量为Q2[kW·h·(100 km)-1], 2022年电力结构的碳排放强度为C3[kg·(kW·h)-1], 汽车充电的效率为η.根据《中国电力行业年度发展报告2021》发布数据测算得知, 2022年C3=0.565 kg·(kW·h)-1.本文假设η=0.95, BEV运行使用阶段的碳排放为：

(5)

对于FCV, 汽车使用过程中主要消耗氢能.假设汽车百公里氢能消耗量为Q3[kg·(100 km)-1], 2022年氢能的碳排放强度为C4(kg·kg-1).根据《中国氢能产业发展报告2020》和GaBi数据库数据测算[36], 2022年C4=13.9 kg·kg-1.FCV的运行使用阶段的碳排放为：

(6)
1.3.4 报废回收阶段碳排放评价模型

由于缺乏报废回收过程中拆解和粉碎等工艺的能耗和排放数据, 所以本研究主要考虑金属部件的钢、铸铁、铝和铜这4种金属的回收利用[37~39].设钢、铸铁、铝和铜金属的回收率分别为ξ1、ξ2、ξ3和ξ4.汽车报废回收阶段的碳排放为：

(7)

式中, e3ij表示回收单位金属i过程中所需的第j种能源量(MJ·kg-1).

1.4 清单分析

5款典型汽车的部件质量占比见表 2, 发动机和不同蓄电池的材料质量占比见表 3, 其他部件材料质量占比见表 4, 各部件的制造能耗量见表 5.

表 2 5款典型汽车的部件质量占比[27, 29, 40, 41]/% Table 2 Component mass proportion of five typical vehicles/%

表 3 发动机和不同蓄电池的材料质量占比[1, 29, 40, 42]/% Table 3 Material mass proportion of engines and different batteries/%

表 4 其他部件材料质量占比[41~43]/% Table 4 Material mass proportion of other components/%

表 5 各部件的制造能耗量[40~43]/MJ·kg-1 Table 5 Manufacturing energy consumption of different components/MJ·kg-1

1.5 预测情景构建

综合《节能与新能源汽车技术路线图 2.0》和关键技术的发展趋势, 本文选取汽车的燃油经济性、整车轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子这4个关键因素进行预测分析.根据《节能与新能源汽车技术路线图 2.0》中的节能汽车总体技术路线可知, 到2035年, 在综合工况下ICEV、MHEV和HEV的燃油经济性分别降低到5.3、4.5和3.3 L·(100 km)-1; 根据纯电动汽车技术路线可知, 到2035年, 普及性BEV的综合工况下的电耗小于10 kW·h·(100 km)-1; 根据燃料电池乘用车技术路线图可知, 到2035年, FCV的综合工况下的氢耗约为0.8 kg·(100 km)-1; 根据乘用车轻量化技术路线可知, 到2035年, ICEV、MHEV和BEV的轻量化系数降低25%, BEV和FCV的整车轻量化系数降低35%.

发动机效率的提高、动力蓄电池能量密度的提高、可再生能源在能源结构中占比的不断提高和铝合金材料使用量的提高等汽车关键性能参数的提高影响着汽车全生命周期碳排放量[27].为量化预测ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放趋势变化, 本文构建面向2025、2030和2035年的关键参数预测情景, 见表 6.

表 6 面向2025、2030和2035年的关键参数预测情景[13, 27, 36] Table 6 Key parameters prediction scenario for 2025, 2030, and 2035

2 结果与讨论 2.1 影响评价和结果

根据ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV清单数据, 并基于本文构建的汽车全生命周期碳排放评价模型, 在GaBi中搭建数学评价模型并进行运算, 得到ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量, 见表 7.从中可知, 2022年ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量分别为4.16×104、3.91×104、3.00×104、2.27×104和4.10×104 kg.轻度混合汽车和重度混合汽车相比于传统燃油汽车具有减碳效益, 分别降低6.0%和27.9%; 纯电动汽车相比于传统燃油汽车碳排放降低45.4%, 效益最明显; 燃料电池汽车相比于传统燃油汽车的减碳效益不明显, 主要原因是氢能获取过程的高碳排放.随着车辆燃油经济性的提高、车辆轻量化水平的提高、电力结构的清洁和氢能获取过程的清洁, ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV在2025年全生命周期碳排放分别降低7.2%、12.3%、8.3%、19.8%和23.2%, 在2030年分别降低17.1%、22.8%、22.7%、49.3%和43.9%, 在2035年分别降低23.1%、29.4%、29.3%、55.9%和60.5%.到2035年, BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益, 分别降低68.8%和49.4%.

表 7 ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量/kg Table 7 Life cycle carbon emission results of ICEV, MHEV, HEV, BEV, and FCV/kg

以g·km-1为功能单位, 5款汽车的全生命周期碳排放量如图 2所示.从中可知, 2022年ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量分别为208.0、195.5、150.0、113.5和205.0 g·km-1.同时发现, 汽油的使用是ICEV、MHEV和HEV的全生命周期碳排放的主要来源, 电能的生产和氢能的生产分别是BEV和FCV的全生命周期碳排放的主要来源, BEV和FCV的动力系统生产的碳排放高于ICEV, 汽车报废回收对于降低碳排放具有正效益.

图 2 5款汽车的全生命周期碳排放量 Fig. 2 Life cycle carbon emission of five vehicles

2.2 敏感性分析

上文分析可知, 电能的生产和氢能的生产是影响BEV和FCV的全生命周期碳排放的主要因素.为深入分析电力结构和不同制氢方式对整车全生命周期碳排放的影响, 选取电力结构的碳排放因子和不同制氢方式对应的碳排放因子进行讨论.

2.2.1 电力结构

上文假设我国2022年的电力结构的碳排放因子为0.565 kg·(kW·h)-1.为深入分析电力结构的变化对ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV全生命周期碳排放的影响程度, 本文以2022年的情景为基础, 假设碳排放因子分别降低10%、20%和30%, 再分别提高10%、20%和30%, 构建7种情景.不同情景下汽车全生命周期碳排放量见表 8.

表 8 不同情景下汽车碳排放量 Table 8 Vehicle carbon emission based on different scenarios

由表 8可知, 电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放量影响最大, 对ICEV、MHEV、HEV和FCV的影响较小.随着电力结构的碳排放因子降低10%, BEV、FCV、HEV、MHEV和ICEV的全生命周期碳排放分别降低8.81%、1.71%、1.33%、1.02%和0.96%.

2.2.2 不同制氢方式

上文提到, 根据《中国氢能产业发展报告2020》和GaBi数据库数据测算, 本文假设我国制氢的碳排放因子为13.9 kg·kg-1.我国2022年氢能来源主要包括化石能源制氢、电解水制氢和工业副产氢提纯.根据《氢能产业发展中长期规划(2021—2035)》可知, 碳捕获、利用和封存(carbon capture, utilization, and storage, CCUS)技术以及可再生能源制氢是未来的重点发展方向.为探究不同制氢方式对氢燃料电池汽车全生命周期碳排放的影响程度, 搜集甲烷蒸气重整(steam methane reforming, SMR)、SMR+CCUS、煤气化、煤气化+CCUS、工业副产氢提纯、混合电网电解水和风电电解水制氢的碳排放因子见表 9.基于不同制氢方式的FCV与ICEV和BEV的全生命周期碳排放量如图 3所示.

表 9 不同制氢方式的碳排放因子/kg·kg-1 Table 9 Carbon emission factors of different hydrogen production methods/kg·kg-1

Ⅰ.SMR, Ⅱ.SMR+CUSS, Ⅲ.煤气化, Ⅳ.煤气化+CUSS, Ⅴ.混合电网电解水, Ⅵ.风电电解水, Ⅶ.工业副产氢提纯 图 3 不同制氢方式下FCV与BEV和ICEV全生命周期碳排放量 Fig. 3 Life cycle carbon emission of BEV, ICEV, and FCV based on different hydrogen production methods

由图 3知, 基于煤气化和混合电网电解水制氢的FCV的全生命周期碳排放均高于BEV和ICEV.基于SMR+CUSS、煤气化+CUSS、水电电解水制氢和工业副产氢提纯的FCV的全生命周期碳排放相比于ICEV分别降低72.7%、67.1%、72.8%和70.8%, 比BEV分别降低49.4%、39.7%、50.2%和46.5%.基于SMR的FCV的全生命周期碳排放比ICEV低24.8%, 比BEV高37.9%.因此, 短期未来应以工业副产氢提纯为主供应氢能需求, 长期未来以可再生能源电解水制氢和化石能源制氢+CUSS技术来满足FCV氢能需求, 最终实现FCV全生命周期减碳效益的显著提高.

3 结论

(1) 面向2035的整车燃油经济性和轻量化水平的提高、电力结构和氢能的碳排放因子的降低对节能与新能源汽车的全生命周期碳排放的降低具有明显的积极影响.从全生命周期视角, 2022年纯电动汽车和混合动力汽车相比于传统燃油汽车具有降低碳排放效益, 同时纯电动汽车和燃料电池汽车在未来具有较大的降低碳排放潜力.2022年ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放量(以CO2-eq计)分别为208.0、195.5、150.0、113.5和250.0 g·km-1, 到2035年, ICEV、MHEV、HEV、BEV和FCV的全生命周期碳排放分别为160.0、138.0、106.0、50.0、81.0 g·km-1, BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益, 分别降低68.8%和49.4%.

(2) 从敏感性分析可知, 在发展推广纯电动汽车时应注意电力结构的清洁程度, 电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放量影响最大, 对ICEV、MHEV、HEV和FCV的影响较小.随着电力结构的碳排放因子降低10%, BEV、FCV、HEV、MHEV和ICEV的全生命周期碳排放分别降低8.81%、1.71%、1.33%、1.02%和0.96%.

(3) 关于燃料电池汽车的不同制氢方式, 2022年基于煤气化和混合电网电解水制氢的FCV的全生命周期碳排放均高于BEV和ICEV.短期应以工业副产氢提纯为主满足FCV氢能需求, 长期以可再生能源电解水制氢和化石能源制氢+CUSS技术来满足FCV氢能需求, 最终实现FCV全生命周期减碳效益的显著提高.

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