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答题 | 全国减污降碳协同创新试点园区怎么建?

2024-01-16
媒体

自碳达峰碳中和目标战略提出以来
国家及地方政府的相关政策文件
对工业园区绿色低碳高质量发展
提出了新要求

2022年6月,国家生态环境部等七部委联合印发了《减污降碳协同增效实施方案》,要求在工业园区开展减污降碳协同度评价研究工作,鼓励各类产业园区根据自身主导产业和污染物、碳排放水平,积极探索推进减污降碳协同增效,开展各层面的减污降碳协同创新

2023年12月,国家生态环境部公布了第一批城市和产业园区减污降碳协同创新试点名单。国家东中西区域合作示范区先导区(连云港徐圩新区)成功入选全国第一批产业园区减污降碳协同创新试点。

徐圩园区入选国家首批减污降碳试点

2024年1月11日,《中共中央 国务院关于全面推进美丽中国建设的意见》发布,要求有计划分步骤实施碳达峰行动,开展减污降碳协同创新试点,积极稳妥推进碳达峰碳中和,推动美丽中国目标逐步变为现实。

江苏擎天工业互联网有限公司(以下简称“擎工互联”)为徐圩新区打造产业园区能耗与碳排放监测监管平台,积极探索符合区域实情、彰显园区特点的减污降碳协同创新模式。

园区概况

徐圩新区是国务院批准设立的国家东中西区域合作示范区的先导区,是国家七大石化产业基地之一,是江苏沿海开发、“一带一路”支点建设中产业合作的主要实施载体。近年来,徐圩新区围绕“生态、智能、融合、示范”发展理念,坚持走“生态优先、绿色发展”的高质量发展道路,着力部署推进减污降碳工作。

徐圩新区

应用案例

1. 低碳数智平台建设

擎工互联为徐圩新区打造了产业园区能耗与碳排放监测监管平台,旨在助力产业园区更绿色、更智慧、更高质量发展。该平台针对徐圩新区的“一区六园”,从园区管理、企业服务和运营服务三方面发力,通过数实融合,对园区能耗及碳排放数据进行采集、计算、汇聚、分析、管理,深度挖掘高能耗、高排放企业节能减排的潜力,为企业提供数字化碳盘查、碳足迹、碳资产管理等服务,搭建集清洁能源供应、能源托管、绿色产品设计、减排项目开发、碳披露、绿色金融为一体的生态平台,实现管理更精细、服务更贴心、运营更高效。

园区能耗与碳排放监测监管平台
▲ 图中为系统模拟数据,仅做效果展示

2. 减污降碳协同创新

依托产业园区低碳数智平台,擎工互联还积极探索适合徐圩新区特点的减污降碳协同创新模式,研究打造符合产业实情的生产过程碳排放动态拟合模型,以实现石化产业园区的工业生产过程碳排放的反演。

该模型通过人工智能、大数据等新兴技术,汇聚、整合园区二氧化硫、氮氧化物、颗粒物、挥发性有机物(VOCs)等废气数据和氨氮、总磷、总氨、化学需氧量(COD)等废水数据,构建一套从污染物数据反演碳排放情况的动态模型,实时计算生产过程碳排放量。该模型在极大提高园区碳排放数据实时、可得的同时,通过污染物在线监测系统的实时反馈和神经网络的自适应学习能力,持续训练优化,不断迭代模型算法,进一步提升碳排放反演的准确性,有效推进园区、企业减污降碳协同。

园区能耗与碳排放监测监管平台
▲ 图中为系统模拟数据,仅做效果展示

案例详情

1. 需求痛点

对于石化企业,常见的碳排放源除了化石燃料燃烧、外购电力和热力等,还有一个大类叫做工业生产过程碳排放。石化企业的原料和产物多为有机物,在生产过程中常常存在“碳流失”,这部分“流失的碳元素”,最终往往以CO₂气体的形式排至大气中。

但在现实中,生产过程碳排放的计算异常复杂。原因有三:
一是石化企业涉及到的原料和产物种类繁多,其消耗量、含碳量、纯度不一,碳核算工作量巨大;
二是企业温室气体报送在时间上往往存在滞后情况, 企业通常只能在一年后才能拿到经第三方机构核查后的上一年的温室气体报告数据,难以获得实时的碳排放数据。且由于排放源分散,CEMS二氧化碳直接监测难以适用于石化产业生产过程中的无组织排放场景;
三是计算应用“质量平衡法”,把生产过程当成黑盒,忽略工艺流程对碳排放的影响,导致计算准确率不高。

上述这些困难,使得企业、园区对生产过程碳排放无法做到及时、精细管控。

2. 模型机理

擎工互联结合15年的数字化碳管理服务经验,基于擎天碳排放MRV核算标准库,入园区、进厂房,深度调研化工产业生产过程及工艺流程,开展定性研究和定量求证,最终创新推出了生产过程碳排放反演模型。

污染物碳排放数据模型

(1)定性研究
- 研究工艺。深入研究石化企业生产过程和工艺流程,分析其碳元素流向,绘制碳流图。
- 分析流向。依托碳流图,进一步分析原料中的碳元素的具体细化“走向”。研究发现,碳元素一部分流入到产物中,另外有很大一部分流入废液、固废中。
- 穿透跟踪。跟踪废液、固废等流量与去向,经产业园区统一处理(燃烧、污水处理)后,从烟气、废水排口分别排出。
- 定性推理。烟气、废水排口的污染物指标数据(如二氧化硫、氮氧化物、化学需氧量COD),与生产过程碳排放量理论上存在较强关联性。

(2)定量建模
应用人工智能、大数据等新兴技术,对园区过往海量的污染物和已有的碳排放数据进行耦合分析,成功揭示了两者间的关联关系,从而构建了一套从污染物数据反演碳排放的算法。通过这套算法,只需输入污染物数据,就可科学、合理地反演出生产过程的碳排放量。
- 计算实时性。该模型可将生产过程碳排放的计算从每年一次,缩短至每小时/每天一次,大大提高了数据的实时性。
- 数据准确性。通过污染物在线监测系统的实时反馈和神经网络的自适应学习能力,不断训练优化、持续拟合,准确率超80%,具有较好的应用推广价值。
实时性的提升和准确率的提高,极大地帮助企业和园区监管生产过程,促使其能够动态发现问题,保证了碳排放量的可控性。

3. 技术亮点

(1)AI深度学习:基于AI人工智能,采用深度学习算法,利用神经网络对复杂的非线性数据进行持续寻优建模,使用实景数据训练的动态模型可有效应对实际工业环境的变化。
(2)时序关联分析:通过对时序数据的精细分解和拟合,从线性角度捕捉碳排放与污染物浓度之间的动态变化,进而建立碳排放和污染物间的直观数据感受。
(3)多源数据治理:融合废气、废水等多种污染物数据,实现园区主要污染物全覆盖,并进一步纳入原辅材料消耗量、能耗数据等,实现碳排放数据完整拟合,充分挖掘污染物和碳排放数据协同价值。
(4)实时监测与反馈:利用数据的实时性,确保数据来源的丰富和连续。通过AI持续优化模型,提升多维分析准确度,助力园区寻找减污降碳协同的最佳路径。

依托信息化技术,推进数实结合,帮政府找到科学的“双碳”施政方案,帮企业找到有效的“双碳”解决方案,一直是擎工互联秉持的“双碳”做题家的初衷。我们将以专业、严谨的态度,不断探索与实践,为实现绿色发展贡献力量。

如您希望深入了解园区双碳、园区减污降碳协同的具体做法,我们很乐意为您提供指导和支持。如您有任何需求,可扫描下方二维码联系我们,我们期待为您提供帮助。

如果您对我们的产品有任何了解、合作的意向,您可以随时联系我们,我们将会为您提供专业的服务。

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