2025, Vol. 46
2. 北京市应对气候变化管理事务中心, 北京 100086;
3. 北京市大兴区生态环境局, 北京 102699;
4. 生态环境部环境规划院土壤保护与景观设计中心, 北京 100043
, CHEN Cao-cao2 , WANG Po3 , GUO Jian-qiang3 , HU Xi-min3 , JIA Chong3 , LIU Jing3 , HUANG Yue4 , DONG Jing-qi4 , ZHANG Hong-zhen4 , LI Xiang-lan1
2. Beijing Municipal Climate Change Management Center, Beijing 100086, China;
3. Beijing Municipal Daxing District Ecological Environment Bureau, Beijing 102699, China;
4. Center for Soil Protection and landscape Design, Chinese Academy of Environmental Planning, Beijing 100043, China
随着“双碳”目标的提出, 《中国应对气候变化的政策与行动2023年度报告》中指出, 要落实好“1+N”政策体系, 加快构建新型电力系统, 完善碳排放统计核算制度. 根据世界银行估算, 2020年全球产生22.4亿t固体废物, 随着人口的快速增长和城市化, 预计到2050年, 每年产生的固体废物量相对2020年增加73%. 《中华人民共和国气候变化第三次两年更新报告(2023)》显示, 2018年废弃物处理温室气体排放仅次于能源活动、工业生产过程以及农业活动, 位居第四, 排放量(以CO2-eq计, 下同)约为2.00亿t, 占比1.5%. 针对固体废物处理行业, 详细摸清温室气体排放现状, 对区域绿色高质量发展具有重要意义.
生活垃圾是典型的固体废物, 《中国城市建设统计年鉴(2023)》显示, 2022年我国产生2.4亿t生活垃圾, 目前主要处理方式为填埋处置, 占用了大量土地资源, 且对土壤、地下水和大气等造成污染, 同时产生大量的温室气体排放[1~3]. 基于中国近40 a生活垃圾产量和填埋量相关统计数据, 预测2021~2030年全国垃圾填埋场甲烷源碳排放量为8.90~11.80亿t[4]. 采用全生命周期评价法(life cycle assessment, LCA)核算垃圾填埋处理的碳排放量为815.00 kg·t-1[5]. 在“双碳”背景下, 生活垃圾处理减量化、无害化和资源化至关重要. 我国《“十二五”全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划》(国办发[2012]23号)指出, 要加大生活垃圾无害化处理设施建设力度, 减少原生生活垃圾填埋量, 优先采用垃圾焚烧处理技术. 上海是我国生活垃圾焚烧处理的典型城市之一, 2019年实施生活垃圾分类管理条例后, 垃圾填埋量减少, 焚烧及再生资源利用垃圾比例提高, 单位垃圾碳排放量降至0.294 t·t-1[6]. 前人采用中国核证自愿减排量(Chinese certified emission reduction, CCER)核算出生活垃圾焚烧发电项目碳排放强度为290.00 kg·t-1[7], 显著低于垃圾填埋处理的碳排放强度, 与其他技术相比垃圾焚烧发电排放的温室气体最少[8], 说明垃圾焚烧发电技术在低碳环保方面发挥着重要作用. 随着经济社会的发展, 垃圾焚烧发电项目逐渐兴起并迅速发展, 垃圾焚烧发电可以产生两类碳减排：一是避免垃圾在填埋场堆放过程中分解释放温室气体；二是利用垃圾焚烧锅炉产生的过热蒸汽供汽轮发电机组发电, 避免相应电量由火力发电导致的温室气体排放. 精准核算垃圾焚烧发电碳排放, 利于研究垃圾焚烧处置替代填埋处置产生的减排效益, 有助于生活垃圾处理行业实现“双碳”目标.
目前城市生活垃圾处理碳排放量核算方法主要为联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)推荐方法、LCA[9]、物质平衡法(meterial balance method, MBM)、清洁发展机制(clean development mechanism, CDM)以及CCER等[10]. 其中IPCC方法可以依据不同层次数据来源核算碳排放, 核算过程相对清晰, 但默认的排放因子库主要获取于发达国家, 与国内实际情况存在一定差异[11]. LCA可以涵盖垃圾处理全过程的碳排放, 核算机制更加合理, 但面临清单数据难以获得的问题[12]. MBM根据质量守恒定律计算输入元素与输出元素质量差得出碳排放量, 存在清单数据难以获得、计算过程复杂等问题[13]. CDM通过比较人为温室气体排放情景与项目实际温室气体排放情景下, 即计算CDM项目建设前后的碳排放量, 核算碳减排效益[14]. 借鉴CDM, 我国从2012年起开发自愿减排市场, 即CCER[15], 对项目温室气体减排效果进行量化, 目前已发布200余项方法学, 涉及电力、化工、交通和垃圾等30多个领域. 虽然2017年CCER因为个别项目不规范等问题被叫停, 但已经备案的CCER交易仍在继续, 《2023年中国碳市场年报》显示CCER相关温室气体减排总量达到0.50亿t. 2023年10月19日, 生态环境部发布《温室气体自愿减排交易管理办法(试行)》, 标志着CCER重启, 作为促进能源产业绿色发展的关键路径[16], CCER对实现“双碳”目标有重要作用, 具有广阔发展前景[17]. 其中“CM-072-V01：多选垃圾处理方式”是CCER方法学之一, 该方法学适用于拟在固体垃圾处理点处理新鲜垃圾的项目活动, 项目涉及焚烧、气化和厌氧消化等一种或多种组合的垃圾处理工艺, 核算内容全面具体, 核算过程清晰易懂, 更适用于核算我国碳排放交易试点市场中垃圾焚烧发电的碳排放量[7]. 由于国内外学者采取不同的核算方法, 且研究案例存在垃圾组分不同、焚烧工艺不同和基础数据不准确的问题, 导致垃圾焚烧发电的碳核算结果存在一定差异[13, 18, 19].
本文选取北京市某循环经济园作为研究案例, 确定项目碳排放核算边界, 采用CCER方法学, 以传统垃圾填埋为基准线, 核算垃圾焚烧的碳排放量和相对于垃圾填埋的碳减排量, 并提出垃圾焚烧的减排路径.
1 材料与方法 1.1 研究区概况本文研究案例的循环经济园位于北京市南郊(图 1), 是北京市重点基础设施建设工程, 列入北京市“3个100”重点建设项目. 建设用地面积30.84 hm2(约462亩), 园区主要处理大兴区、亦庄经济区、大兴国际机场和北京市中心城区南部的生活垃圾, 同时能够处理全市范围的医疗垃圾. 2023年年底投入运行, 具备生活垃圾焚烧、渗滤液处理、炉渣处理和医疗垃圾处理能力, 其中设计日处理规模为生活垃圾5 100 t、渗滤液2 000 t、医疗垃圾80 t和炉渣1 200 t. 满负荷年设计发电量为755 000 MW·h(7.55亿度), 并入电网量为589 000 MW·h, 占比为78%. 建有总容积为363万m3的残渣飞灰填埋场, 填埋场有效容积为328万m3.
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图 1 案例循环经济园区地理位置示意 Fig. 1 Geographic location of case circular economy park |
环卫收集的垃圾由全密闭式垃圾专用运输车运输至案例循环经济园区, 称重后将垃圾倒入垃圾池, 新鲜垃圾储放5~7 d进行发酵, 期间产生的渗滤液采用厌氧处理, 垃圾发酵后用抓斗抖落至投料口, 进行焚烧. 利用焚烧产生的过热蒸汽推动汽轮机发电供园区自用, 剩余电量并入电网. 焚烧产生的烟气经半干式脱酸反应塔和布袋除尘器等处理达标后排放. 焚烧产生的炉渣及烟气净化产生的飞灰处理后填埋(图 2).
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案例循环经济园区提供 图 2 生活垃圾焚烧发电工艺流程 Fig. 2 Domestic waste incineration power generation process flow |
CCER方法学参考联合国气候变化框架公约(United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)清洁发展机制执行理事会(Excutive Board of Clean Development Mechanism, CDM-EB)整合的CDM项目方法学ACM0022：Alternative waste treatment processes(第1.0.0版), 适用于1种或多种组合的垃圾处理项目[20]. 基于CCER方法学, 核算案例循环经济园区建成投产前后, 每年180万t生活垃圾和3万t医疗废物, 共计183万t垃圾处理的碳减排量.
按照CCER方法学, 生活垃圾焚烧发电项目碳减排量为基准线排放量减去项目排放量和泄漏排放量(图 3). 基准线碳核算包括2部分, 一是183万t垃圾采取无填埋气回收的填埋方法处理产生的碳排放量；二是园区垃圾焚烧发电每年并入电网量589 000 MW·h替代北京市电网的碳排放量. 案例循环经济园区的碳排放量核算包括4部分, 一是183万t垃圾在焚烧锅炉中连续焚烧产生的温室气体(CO2、CH4和N2O)排放量, 燃烧效率为97.43%. 二是焚烧时用于启炉和辅助燃烧的化石燃料, 每年消耗1 940 t柴油的碳排放量. 三是垃圾池产生的73万t渗滤液采用厌氧处理[21]产生的碳排放量. 四是焚烧产物44万t炉渣填埋处理的碳排放量, 包括未燃烧的生活垃圾、燃烧后产生的炉渣以及飞灰. 其中前3部分作为项目排放量, 第4部分作为泄漏排放量. 由于生活垃圾焚烧发电过程中的耗电量和园区其他用途耗电量均来自于项目自身发电, 因此不核算耗电过程的碳排放量.
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红色虚线表示基准线碳核算边界；蓝色虚线表示园区生活垃圾焚烧碳核算边界 图 3 CCER方法碳核算边界 Fig. 3 CCER methodology carbon accounting boundary |
基准线排放量：
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式中, BEy为第y年的基准线排放(t)；BEy1为第y年垃圾焚烧处理, 从而避免填埋产生的填埋气体量(t), 采用填埋-无填埋气回收碳排放系数819.500 kg·t-1核算(表 1)；BEy2为第y年焚烧余热发电并入电网替代化石燃料燃烧产生的电量(t), 采用2020年北京市电网排放因子0.687 t·(MW·h)-1核算.
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表 1 核算所需参数选定及来源 Table 1 Selection and source of coefficients required for accounting |
项目排放量：
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式中, PEy为第y年焚烧产生的碳排放(t)；PEEC, INC, y为第y年与焚烧相关的电力消耗产生的碳排放(t), 本文案例所用电为项目垃圾焚烧发电, 耗电网供电量为0；PEFC, INC, y为第y年与焚烧相关的化石燃料消耗产生的碳排放(t), 柴油碳排放系数取值为3.797 kg·t-1(表 1)；PEww, INC, y为第y年渗滤液处理过程产生的碳排放(t), 渗滤液处理-厌氧碳排放系数是1.102 kg·t-1；PECOM, INC, y为第y年与焚烧相关的化石垃圾边界内燃烧产生的碳排放(t)；PECOM, CO2, C, y为第y年在边界内与燃烧室C相关的燃烧产生的CO2碳排放(t)；PECOM, CH4, N2O, C, y为第y年在边界内与燃烧室C相关的燃烧产生的CH4和N2O的碳排放(t), CH4的排放因子为0.2 kg·(1 000 t)-1垃圾, N2O的排放因子为47.0 kg·(1 000 t)-1垃圾[21]；44/12为CO2与C的相对分子质量之比；EFFCOM, C, y为第y年燃烧室C的燃烧效率, 97.43%；Qwaste, C, y为第y年供给燃烧室C的新鲜垃圾量(t), 183万t；FFCwaste, C, y为第y年供给燃烧室C的垃圾中化石碳的比例(t·t-1, 以C计), 12.775%[21].
泄漏排放量LEy在本文案例中为采取填埋的方式处理的44万t炉渣, 焚烧炉渣处置系数为11.500 kg·t-1.
项目减排量：
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(5) |
式中, ERy为第y年的减排量(t).
生活垃圾焚烧发电碳减排量核算过程中, 核算边界的确定、碳排放系数的选择等都存在不确定性. 采用Oracle Crystal Ball不确定度分析软件进行蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation), 该软件用于定量风险分析和优化分析, 根据设定的假设变量、决策变量和约束条件, 计算预测变量的最优解并进行预测分析. 本文将碳排放系数作为假设变量, 进行1 000次随机取样, 预测碳减排量, 模拟不确定性结果.
2 结果与讨论 2.1 基准线碳排放量分析由垃圾填埋处理产生的碳排放量和垃圾焚烧发电替代电网供电碳排放量组成的基准线年碳排放总量为190.46万t, 单位垃圾碳排放量为1.041 t·t-1(图 4). 其中垃圾无填埋气回收填埋方法年碳排放量为150.00万t, 单位垃圾碳排放量为0.820 t·t-1, 占基准线年碳排放总量的78.76%. 垃圾焚烧发电替代电网供电年碳排放量为40.46万t, 单位垃圾碳排放量为0.221 t·t-1, 占基准线年碳排放总量的21.24%. 陈纪宏等[22]以青岛市市北、市南、李沧和城阳这4区为研究对象, 采用LCA方法核算出垃圾混合收集和填埋情况下, 单位垃圾碳排放量为0.690 t·t-1, 较本文研究结果低0.130 t·t-1, 归因于本文未考虑填埋气回收. 张炳康等[13]采用IPCC国家温室气体清单指南法, 对合肥市某生活垃圾焚烧发电项目进行碳排放量核算, 结果显示, 生活垃圾焚烧发电替代燃煤发电的单位垃圾碳排放量为0.386 t·t-1, 较本文研究结果高0.166 t·t-1, 归因于本文核算的发电量不包含园区自身年耗电量, 且本文选取的核算系数为2020年北京市电网排放因子, 电网供电包含燃煤发电、太阳能发电、风能发电和核能发电等, 低于仅替代燃煤发电的碳排放系数. 本文垃圾填埋和垃圾焚烧发电两项单位垃圾碳排放强度与前人研究的单位垃圾碳排放强度结果相近, 一定程度上验证了本文采用CCER方法学计算的基准线排放量的合理性.
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图 4 垃圾焚烧发电项目基准线碳排放量及其组成分析 Fig. 4 Carbon emission and composition analysis of the base line of waste incineration power generation project |
案例循环经济园整个园区碳排放量包括生活垃圾焚烧发电项目碳排放量和泄漏排放量两部分. 案例循环经济园区的年总碳排放量为84.11万t, 单位垃圾碳排放量为0.460 t·t-1(图 5). 生活垃圾焚烧发电项目年碳排放量为83.61万t, 单位垃圾碳排放量为0.457 t·t-1, 占案例循环经济园整个园区碳排放量的99.41%. 泄漏排放总量为0.51万t, 占比较少. 张炳康等[13]对生活垃圾焚烧发电整个项目单位垃圾碳排放量核算的研究结果为0.399 t·t-1, 焚烧过程的单位垃圾碳排放量为0.385 t·t-1, 占总项目的96.49%. 黄静颖等[7]采用CCER方法学, 计算出垃圾焚烧10 a期项目平均年碳排放量为5 420.90 t, 单位垃圾碳排放量为0.530 t·t-1. 两项研究结果均与本文研究结果相近, 差值小于0.1 t·t-1. Moora等[23]以爱沙尼亚的伊鲁垃圾焚烧厂为例, 进行为期1 a的人工垃圾分类研究和实验室分析, 结果表明燃烧城市垃圾的平均碳排放量约为0.429 t·t-1, 与本文研究结果高度相近. 然而廖凌娟等[10]以东莞市某垃圾焚烧发电厂为例进行碳排放核算研究, 该垃圾厂焚烧垃圾类型为城市生活固废, 日处理规模为1 200 t, 核算结果显示垃圾焚烧发电单位垃圾碳排放量为0.610 t·t-1, 较本文研究结果高0.153 t·t-1, 归因于其焚烧锅炉燃烧效率为95.00%, 低于本文案例燃烧效率. 通过与不同垃圾焚烧发电项目的单位垃圾碳排放强度比较分析发现, 本文案例生活垃圾焚烧碳排放量正常, 不存在过度排放现象, 说明项目建设准备过程中, 应根据当地垃圾资源有针对性地确定处理规模和工艺路线. 由此可见, 降低生活垃圾焚烧碳排放量应该着重于工艺流程优化, 通过技术升级设计出更适合垃圾特性的焚烧锅炉, 可以有效提高燃烧效率, 减少垃圾未完全燃烧产生的碳排放.
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图 5 案例循环经济园区项目碳排放量及其组成分析 Fig. 5 Carbon emission and composition analysis of case circular economy park project |
生活垃圾焚烧发电项目碳核算主要包括焚烧过程中CO2、CH4和N2O排放, 渗滤液处理过程中的碳排放、化石燃料燃烧时的碳排放和耗电造成的碳排放共4个部分. 本文案例生活垃圾焚烧发电项目的碳排放总量为83.61万t, 单位垃圾碳排放量为0.457 t·t-1, 其中焚烧过程中CO2的排放是主要排放源, 为83.52万t, 单位垃圾碳排放量为0.456 t·t-1, 占总垃圾焚烧排放量的99.89%, 焚烧过程中CO2排放以外的碳排放统称为其他排放, 共计0.09万t, 单位垃圾碳排放量接近0. 其他排放中(图 6), 渗滤液厌氧处理排放量为804.46 t, 占比89.38%；焚烧过程中N2O的排放量为86.01 t, 占比9.56%. 通过各部分碳排放贡献率分析发现, 垃圾焚烧发电项目的碳减排主要依靠减少焚烧过程中CO2排放来实现, 由于本文案例焚烧垃圾的组成成分不清晰, 无数据来源, 采取CCER方法学中基于未分类垃圾的计算公式计算得出, 且垃圾中化石碳比例的参考取值为12.775%[21], 具有较大的不确定性. 因此应该从垃圾分类入手, 科学引导居民进行垃圾分类的同时, 引进智能垃圾桶等新型垃圾分类装备, 并通过分选、破碎等物理手段, 提高垃圾分类的效率和效果, 以此降低垃圾的含碳量, 减少焚烧过程中CO2的排放[24].
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图 6 垃圾焚烧其他排放贡献率分析 Fig. 6 Analysis of other emission contribution rates from waste incineration |
CCER方法学中垃圾焚烧发电碳减排量的计算为基准线碳排放量减去生活垃圾焚烧碳排放量和泄漏排放量. 本文案例循环经济园建成后, 年焚烧处理183万t垃圾, 另外处理73万t渗滤液和44万t炉渣, 相对于无填埋气回收填埋183万t垃圾的碳减排量为106.35万t, 单位垃圾减排量为0.581 t·t-1, 与以往研究结果相差不大[13], 但高于黄静颖等[7]、孙雨清等[25]和杨卫华等[26]研究案例结果(表 2), 其主要原因包括：一是案例循环经济园的基础数据来源于项目建设报告, 缺失数据根据国内已有研究经验概算, 园区项目核算的碳减排量存在一定误差. 二是已有案例研究时间较早, 焚烧工艺落后, 由于焚烧锅炉的焚烧效率低等技术原因造成垃圾焚烧的高碳排放量, 影响减排效果. 三是本文案例垃圾处理规模远高于其他案例, 高发电量提高了基准线排放量, 从而产生高碳减排量. 从电力市场来看, 我国41% 碳排放来自电力行业(主要是火电), 非化石能源发电项目的发展对实现“双碳”目标意义重大[27]. 园区应该充分利用垃圾焚烧发电, 参与碳交易和绿色证书交易, 将碳减排的环境效益转换为经济效益, 促进碳市场和电力市场融合发展[28], 并推动以生物质能发电等新能源为主体的电力系统构建[27]. 综上, 本文案例循环经济园区生活垃圾焚烧发电项目具有良好的环境效益和经济效益, 该项目的建设对北京市垃圾处理行业碳减排和碳交易作出了积极贡献.
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表 2 垃圾焚烧单位垃圾碳减排量强度对比 Table 2 Comparison of intensity of carbon reduction per unit of waste incineration |
蒙特卡洛模拟结果显示, 案例循环经济园区采用CCER方法核算的碳减排结果呈正态分布(图 7), 表明均值具有代表性, 核算结果的不确定性较低. 本文案例生活垃圾焚烧发电碳减排量平均值为(106.35±0.50)万t, 95%置信区间为80.90~132.93万t. 不确定性因素主要包括4个方面：一是方法的不确定性, 本文依据项目建设报告数据, 结合CCER方法和以往经验系数概算, 与实际存在差距. 二是核算边界的不同可能对数值大小带来影响[31], 本文案例垃圾焚烧发电首先供给整个园区的耗电使用, 剩余电量并入电网, 核算的替代电网发电碳减排量可能偏小. 三是垃圾组分不明确, 平均垃圾含碳量可能高于本文案例使用的含化石碳比例, 导致核算的项目碳排放量数值偏小. 四是系数的不确定性, 系数的选择会影响计算结果[32], 例如本文案例在基准线核算中, 垃圾填埋碳排放量核算系数选自中国产品全生命周期温室气体排放系数库, 具体取值为819.500 kg·t-1, 该系数库数据来源于文献(通过文献调研分析数据后取合理值), 与IPCC Emission Factor Database(EFDB)提供的垃圾填埋碳排放系数884.270 kg·t-1相近, 说明本文案例所选取的中国产品全生命周期温室气体排放系数库的系数具有合理性.
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图 7 基于蒙特卡洛模拟的频率直方图 Fig. 7 Frequency histogram based on Monte Carlo simulation |
(1) 基于项目建设报告中垃圾焚烧处理规模及工艺, 采用CCER方法学, 从基准线碳排放量、生活垃圾焚烧发电碳排放量和泄漏排放量3个方面定量核算案例循环经济园区碳减排量. 结果显示, 基准线年碳排放总量为190.46万t, 单位垃圾碳排放量为1.041 t·t-1；生活垃圾焚烧发电碳排放量为83.61万t, 单位垃圾碳排放量为0.457 t·t-1, 泄漏排放总量为0.51万t, 单位垃圾碳排放量接近零. 其中焚烧过程中CO2的排放是主要排放源, 占总生活垃圾焚烧排放量的99.89%. 按照项目规划, 年碳减排量为106.35万t, 单位垃圾减排量为0.581 t·t-1, 表明本文案例循环经济园区的建设对北京市生活垃圾处理碳减排有重要意义.
(2) CCER方法学根据垃圾处理量、垃圾处理方式和含碳量等基础数据, 可以快速、高效地定量核算垃圾焚烧发电项目碳减排量. 尽管该方法因个别项目管理不规范等问题在2017年被叫停, 但该方法应用领域广泛和普适性较高, 2023年生态环境部《温室气体自愿减排交易管理办法(试行)》的发布标志着CCER重启. 提高垃圾焚烧发电项目的CCER碳核算精度将为减污降碳协同创新试点城市和试点园区建设提供重要理论参考.
(3) 明确垃圾焚烧发电项目的碳核算边界, 通过监测数据加强碳核算方法精度提升, 将极大降低循环经济园区碳减排效应评估的不确定性. 为降低焚烧过程中CO2排放量, 提高垃圾分类的效率和效果、降低垃圾的化石碳含量、提高焚烧锅炉燃烧效率、发电机发电效率、炉渣利用效率以及加强管道供热系统建设是值得推荐的减排措施.
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