一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法。该方法包括以下内容：检测并收集钢铁联合企业主要生产过程(烧结、球团、焦化、炼铁、炼钢)中所使用的原料及产物的成分数据；基于Matlab对数据库内数据进行高斯分布拟合处理并进行滚动迭代，获得物料成分含量的均值和方差；根据物料碳含量及其他物质含量的不同，计算各物料碳排放因子及其误差范围；根据各主要工序实际原料的使用量对该工序的碳排放进行计算，进而获得钢铁全工序碳排放量及其误差范围。本发明专利技术能有效克服钢铁企业生产过程二氧化碳排放计算没有针对性、波动大、较难贴合实际的问题，具备处理大量数据实测数据并实时计算碳排放量的能力。力。力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法


[0001]本专利技术属于软测量领域，具体涉及一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法。

技术介绍

[0002]全球变暖等环境问题日益突出，在此背景下，世界各国以协约方式减排温室气体，我国做出了“3060”的承诺。目前我国的能源消费结构中，工业是国民经济的支柱产业，二氧化碳排放量最大，而钢铁行业在工业中的碳排放量仅次于电力行业，截至2018年，CO2排放量达1884.4百万吨，占工业CO2排放总量达18.72％。
[0003]目前国内外主流的钢铁生产过程二氧化碳计算方式主要包括WSA方法、IPCC方法和《中国钢铁生产企业温室气体排放核算方法与报告指南》，三种方法的计算方式大同小异，均为基于碳排放因子和物料量的碳排放计算，后续基于这些方法提出的一些改进方法也都遵循这一基本原则。因此在实际碳排放测算过程中，碳排放因子的测算精度极为重要。
[0004]企业在计算生产过程二氧化碳排放量时采用的物料碳排放因子为第三方提供或通过对实际物料的成分检测获得，前者具有获取成本低、计算便捷等优势，但是对于不同的生产企业生产过程难以反映实际的碳排放量；后者随着各类实时检测技术的普及，逐渐为各企业所采纳，但其没有改善目前多次碳排放因子测算之间的孤立性。尽管实时检测能够获得大量物料成分数据，但是对于一组数据所计算出的多个碳排放因子无法兼顾，这些碳排放因子经过测量确定数值后相对独立，对于过去的测量结果没有继承，也不对后续的测量有修正效果，使得其较难反映钢铁生产过程当中实际的二氧化碳排放因子。
[0005]本专利技术能有效克服钢铁企业生产过程二氧化碳排放计算没有针对性、波动大、较难贴合实际的问题，具备处理大量数据实测数据并实时计算碳排放量的能力，对于基于大数据的实时碳排放测算具有极好适应性。

技术实现思路

[0006]专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法，能有效克服钢铁企业生产过程二氧化碳排放计算没有针对性、波动大、较难贴合实际的问题，具备处理大量数据实测数据并实时计算碳排放量的能力，对于基于大数据的实时碳排放测算具有极好适应性。
[0007]技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0008]一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1，针对不同生产企业流程中不同的原料配比和产物，建立有针对性的各工序原料和产物数据库，收集其成分测量数据；
[0010]不同物料采集的周期可能不同，部分物料采用PGNAA技术进行实时成分测量，如铁
矿石、球团矿、烧结矿、煤粉等成分可以进行在线成分检测，有效减少误差，同时能够快速大量获取成分信息；其他物料采取传统实验室成分分析方式，周期较长且具有一定的滞后性。
[0011]为确保计算的精确性，要明确全生产流程中占据碳排放量较大的物料，尽量缩短采样周期；而碳排放因子较小、对整体碳排放量影响小的物料，采样周期可以适当延长，减小测量导致的误差。
[0012]步骤2，根据采集数据构建不同工序各类原材料高斯分布拟合模型并迭代；
[0013]基于Matlab平台，通过对采集数据的高斯分布拟合，获取均值和方差，其中均值作为碳排放因子计算的物料成分比例，方差用于估计碳排放计算的误差。
[0014]给各类物料成分的数据集设定容量，采集数量未达到上限前均将新数据全部录入，且每次采集后根据已有数据进行正态分布拟合获得均值和方差；在采集数量达到上限后，每次采集数据后便进行迭代更新，取缔最老的数据，每次录入后同样对已有数据进行正态分布拟合，实现原料成分的迭代更新。
[0015]步骤3，参考WSA方法的碳排放计算框架，采用碳物质量平衡的方法，针对不同生产过程实际物料成分计算碳排放因子，以获得更为精确的碳排放量；
[0016]计算方法如下：
[0017]步骤3.1：计算直接碳排放因子；
[0018]直接碳排放包括合碳物质以及合碳能源的碳排放，其碳排放因子由以下公式确定：
[0019][0020]其中，EF
i
为第i项的碳排放因子，单位为tCO2/t；(C)
i
为第i项的碳含量，单位为％。
[0021]步骤3.2：计算间接碳排放因子；
[0022]间接碳排放包括动力消耗以及部分辅料的碳排放，如电力和制造氧气等气体所造成的碳排放，但其碳排放地点并不在钢铁联合企业中，因此属于间接碳排放。而由于气体的制造过程大多通过消耗电力进行生产，因此，可以通过电力碳排放因子对其进行计算。
[0023]根据实际用电所在区域，结合上述电力碳排放因子，可获得其余物料的间接碳排放因子，如下公式所示：
[0024]EF
i
＝EF
e
·
Q
ei
[0025]式中，EF
i
为第i项的碳排放因子，单位为tCO2/t；EF
e
为当地电网碳排放因子，单位，tCO2/MWh；Q
ei
为单位第i件产品消耗电量，单位MWh/t。
[0026]步骤3.3：计算抵扣碳排放因子；
[0027]在碳素流模型中，进入钢铁联合企业的碳物质，一部分以二氧化碳的形式排放到环境中，另一部分以各工序的产品、副产品的形式离开钢铁联合企业或循环回收利用，如产品烧结矿、球团矿，或是副产品各种煤气。其具体计算方式与直接碳排放因子的计算类似。
[0028]步骤4，将碳排放因子带入各工序计算碳排放量；
[0029]碳排放量计算公式如下：
[0030]CE＝∑EF
idirect
×
M
idirect
+∑EF
ie
×
M
ie
‑
∑EF
ip
×
M
ip
其中，EF
idirect
以及M
idirect
分别表示直接碳排放因子及其对应的物质量，EF
ie
以及M
ie
分别表示间接碳排放因子及其对应的物质量，EF
ip
以及M
ip
分别表示抵扣碳排放因子及其对应的物质量。
[0031]有益效果：本专利技术相比现有技术，具有以下有效效果：
[0032](1)有效克服钢铁企业生产过程二氧化碳排放计算没有针对性、波动大、较难贴合实际的问题；
[0033](2)具备处理大量数据实测数据并实时计算碳排放量的能力，对于基于大数据的实时碳排放测算具有极好适应性。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的计算流程图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术，应理解这些实例仅用于说明本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高斯分布拟合及滚动修正的钢铁企业全流程碳排放核算方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1，针对不同生产企业流程中不同的原料配比和产物，建立有针对性的各工序原料和产物数据库，收集其成分测量数据；不同物料采集的周期可能不同，部分物料采用PGNAA技术进行实时成分测量，如铁矿石、球团矿、烧结矿、煤粉等成分可以进行在线成分检测，有效减少误差，同时能够快速大量获取成分信息；其他物料采取传统实验室成分分析方式，周期较长且具有一定的滞后性。为确保计算的精确性，要明确全生产流程中占据碳排放量较大的物料，尽量缩短采样周期；而碳排放因子较小、对整体碳排放量影响小的物料，采样周期可以适当延长，减小测量导致的误差。步骤2，根据采集数据构建不同工序各类原材料高斯分布拟合模型并迭代；基于Matlab平台，通过对采集数据的高斯分布拟合，获取均值和方差，其中均值作为碳排放因子计算的物料成分比例，方差用于估计碳排放计算的误差。给各类物料成分的数据集设定容量，采集数量未达到上限前均将新数据全部录入，且每次采集后根据已有数据进行正态分布拟合获得均值和方差；在采集数量达到上限后，每次采集数据后便进行迭代更新，取缔最老的数据，每次录入后同样对已有数据进行正态分布拟合，实现原料成分的迭代更新。步骤3，参考WSA方法的碳排放计算框架，采用碳物质量平衡的方法，针对不同生产过程实际物料成分计算碳排放因子，以获得更为精确的碳排放量；计算方法如下：步骤3.1：计算直接碳排放因子；直接碳排放包括合碳物质以及合碳能源的碳排放，其碳排放因子由以下公式确定：其中，EF
i
为第i项的碳排放因子，单位为tCO2/t；(C)
i
为第i项的碳含量，单位为％。步骤3.2：计算间接碳排放因子；间接碳排放包括动力消耗以及部分辅料的碳排放，如电力和制造氧气等气体所造成的碳排放，但其碳排放地点并不...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏翔，杨佳霖，杨宪，李振，丛琳，李娜，
申请(专利权)人：国网综合能源服务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：