“碳雙控”形勢下煉化企業的生產經營計劃優化

張豐勝，王新平，王文婷，李 勍，楊 劍，藍興英，石孝剛，趙法志

(1.中國石油天然氣集團有限公司生產經營管理部，北京 100007；2.中國石油規劃總院；3.中國石油大學(北京)重質油全國重點實驗室；4.中國石油獨山子石化分公司)

石油石化行業作為國民經濟的支柱產業,是高能耗和高碳排放的行業。2022年全球石油石化行業CO2排放量增長2.5%,達到了11.2 Gt,占全球能源CO2排放總量的30.4%[1-2]。目前,石油石化行業的碳排放主要集中在美國、中國、歐洲、俄羅斯和中東地區,全球各國在減少碳排放方面已采取了一系列的措施,并在可再生能源、能源效率、綠色出行等方面取得了一定的進展[3-4]。中國宣布將在2030年實現碳達峰,2060年實現碳中和,大力發展新能源產業,并于2023年7月開始推動能源消耗總量和強度雙控(能耗雙控)逐步向碳排放總量和強度雙控(碳排放雙控)轉變[5-8]。

煉化企業作為石油石化行業的關鍵環節,長遠來看必須通過節能工藝改造、節能設備投用、清潔能源替代、CO2移除等方式實現碳減排。例如以催化裂解生產烯烴工藝路線替代蒸汽裂解工藝路線,可實現減少碳排放量[9],又如提高煉油廠設備的電氣化率[10]、提高加熱爐熱效率[11]、引進綠電綠氫[12]、引進CCUS技術等[13],但以上措施受到技術成熟度、投資成本、企業土地空間等諸多因素限制。短期來看,在不增加額外投資的前提下,煉化企業可通過優化生產計劃的方式來實現碳減排目標,即通過優化原料結構和裝置加工方案減少生產過程的CO2的排放量。目前,流程工業模型系統(PIMS)等線性規劃建模工具已被廣泛應用于煉化企業計劃優化排產,為達到煉油廠碳減排目標,需在計劃優化模型中補充各工藝過程的CO2排放模塊,并為CO2排放量設定特定約束,從而得出同等效益目標下的CO2減排生產方案[14-16]。Abdul-manan等[17]開發了不同區域的6個煉油廠的線性規劃模型,分析了碳排放額度和價格對全球煉油廠運營的影響,在實現煉油廠利潤最大化的同時,將碳排放降至最低水平;田健輝等[18]提出了基于線性規劃構建煉化企業CO2排放預測模型的方法,以預測特定生產方案下CO2的排放量。

然而,在煉化企業碳排放的測算精度上,關注煉油廠整體碳排放的研究較多,從裝置級碳排放著手的研究較少。本研究將針對中國的煉化一體化企業A和燃料型企業B,采用排放因子法,對A企業51個生產裝置和B企業16個生產裝置的碳排放量和碳排放強度進行精準測算,將“碳排放雙控”的顆粒度從煉油廠級別推進到裝置級別。并利用自主開發的線性優化軟件RIPO,將碳排放量視為虛擬公用工程進行建模,建立考慮碳排放的計劃優化模型,進行碳排放量與效益的多目標優化,在實際生產中指導了兩家企業在2022年和2023年的生產優化。

1 方法與數據

1.1 核算邊界

本研究的核算邊界是煉化企業的所有生產裝置和輔助生產系統,圖1顯示了A企業的核算邊界,邊界內所有CO2排放均在考慮范圍內。其中,煉油裝置區域以原油進廠開始,物料經過常減壓蒸餾、催化裂化、加氫裂化、連續重整等一、二次生產裝置,產出成品油及其他煉油產品?；ぱb置區域以煉油區供應的乙烯原料和外購的乙烯原料進入乙烯裝置開始,物料經過聚乙烯、聚丙烯、丁二烯等化工裝置,產出聚烯烴、橡膠等化工產品。公用工程區域包括水系統、電系統、蒸汽系統、氮氣系統、儲運系統及其他輔助部門等。

圖1 A企業核算邊界示意 —核算邊界; —煉油裝置邊界; —化工裝置邊界; —公用工程邊界; —石化原料、中間品、產品流向; —氫氣流向

1.2 碳排放因子的計算

煉化企業計算碳排放量通常采用碳排放因子法,碳排放因子指消耗單位能源介質產生的CO2排放量。煉化企業CO2排放分為直接排放和間接排放,直接排放包括燃料燃燒排放、工藝排放和逃逸排放。燃燒排放包括燃煤、燃料油、燃料氣在鍋爐、加熱爐、反應爐中燃燒時產生的CO2,燃燒產生的CO2排放量可通過燃料燃燒量乘以對應的碳排放因子計算得到,也可以通過燃料燃燒量乘以相應的燃料含碳量和碳氧化率計算得到。工藝排放指工藝過程本身產生的CO2排放,如催化裂化裝置催化劑燒焦、連續重整裝置催化劑再生、天然氣制氫等過程產生的碳排放。逃逸排放指油品貯存期間揮發對應的CO2排放,計算中一般會忽略或者根據經驗估算此過程碳排放量。間接排放指石油加工過程中,因消耗間接能源如電、蒸汽、氮氣、工業風等產生的CO2排放,間接排放通過間接碳排放因子乘以相應能源的消耗量計算得到。

通常情況下,中國煉化企業對以上各個過程的碳排放因子及碳排放計算都參照SH/T 5000—2011《石油化工生產企業CO2排放量計算方法》[19],該方法基于行業平均水平給出了各種能源介質的碳排放因子,以供企業估算碳排放量。然而,企業如需精細計算裝置的碳排放量,必須根據企業本身的能源消耗品種和工藝情況,確定準確的間接碳排放因子。本研究創新性地通過對煉化企業A和B的能源邏輯結構進行梳理,得到了所有間接能源的碳排放因子。

定義核算邊界內外購的能源為一次能源,如外購燃煤、外購蒸汽、外購電力等,一次能源消耗產生的CO2根據行業標準方法進行計算,其熱值和碳排放因子等參數取用行業標準值。定義非外購能源為二次能源,為一次能源通過一個或多個能源轉化裝置轉化而來,如自產蒸汽、自產電、自產氮氣、水、風等,二次能源的碳排放因子可通過考慮能源轉化裝置消耗的一次能源量、能量轉化率、能量平衡等計算得到。圖2為A企業一次能源和二次能源的轉化示意。一次能源首先經過熱電廠轉化為自產電力和自產蒸汽兩種二次能源,一次能源的碳排放量通過熱電廠傳遞給了自產電力和自產蒸汽,自產電力和自產蒸汽通過能源轉化裝置產生自產氮氣、水和風等其他二次能源,自產電力和自產蒸汽承擔的碳排放量傳遞給自產氮氣、水和風等。二次能源的碳排放因子計算方法舉例見式(1)～式(5)。

圖2 A企業能源一級轉化和二級轉化示意 —自產電力、蒸汽; —自產氮氣、水和風

自產蒸汽碳排放因子(t/GJ)=熱電廠總碳排放量×熱電廠供熱比/熱電廠供熱量

(1)

自產電碳排放因子[t/(MW·h)]=熱電廠總碳排放量×(1-熱電廠供熱比)/熱電廠供電

(2)

熱電廠總碳排放量=熱電廠燃料燃燒量×燃料碳排放因子

(3)

熱電廠供熱比=熱電廠供熱量×單位供熱煤耗/(熱電廠供熱量×單位供熱煤耗+熱電廠供電量×單位供電煤耗)

(4)

供熱量、供電量、化石燃料消耗量均取2021年企業實際統計數據;單位供熱煤耗、單位供電煤耗取行業標準數據。

自產氮氣間接碳排放因子=∑空分裝置消耗二次能源量×二次能源排放因子/空分裝置氮氣產量

(5)

其中,空分裝置消耗的二次能源量、空分裝置氮氣產量取煉油廠2021年統計數據,對應二次能源的排放因子由能源邏輯遞推得到,其他二次能源碳排放因子的計算同自產氮氣。

1.3 裝置級碳排放量測算

本研究針對煉油廠A和B,統計了分裝置消耗(或產生)的能源數據,將其與對應的碳排放因子相乘可得某能源在該裝置產生(或可抵消)的碳排放量,將該裝置所有能源產生和抵消的碳排放量相加即可得到該裝置的總碳排放量,由此確定分裝置、分能源碳排放數據。具體計算方法見式(6)～式(10)。

裝置電碳排放量=(消耗電量-生產電量)×電碳排放因子

(6)

裝置總碳排放量=∑(消耗能源-產生能源)×能源碳排放因子+裝置工藝排放-裝置CO2吸收量

(7)

其中,工藝排放如催化裂化燒焦碳排放量計算方法如下：

催化裂化燒焦碳排放量=∑催化裂化燒焦量×焦炭碳排放因子-燒焦自產蒸汽量×蒸汽碳排放因子-燒焦自產電量×自產電碳排放因子

(8)

為校對數據,以生產裝置為核算單元計算得到的全廠碳排放總量,可與以全廠為邊界計算得到全廠的碳排放總量進行核對。

全廠碳排放總量(以裝置為邊界)=∑裝置碳排放量+輔助設施碳排放量

(9)

全廠碳排放總量(以全廠為邊界)=全廠自產燃料燃燒排放+全廠工藝排放+全廠消耗外購能源的排放-CO2回收利用

(10)

1.4 考慮碳排放的計劃優化

1.4.1分裝置分能源碳排放系數計算

定義某能源碳排放系數為煉油裝置單位原料加工量(或化工裝置單位產品產量)消耗該能源而排放的CO2量,包括燃料燃燒碳排放系數、電力碳排放系數、蒸汽碳排放系數等,滿足式(11)～式(13)。

能源碳排放系數=能源碳排放因子×裝置能源噸耗

(11)

裝置工藝碳排放系數=裝置工藝碳排放量/裝置加工量(產品產量)

(12)

裝置碳排放量=∑裝置能源碳排放系數×裝置加工量(產品產量)

(13)

1.4.2RIPO模型

煉化企業的計劃優化模型是將多種品質的進廠原油經過最優化的加工方案生產產品,實現經濟效益最大化。本研究使用自主開發的煉化優化排產軟件RIPO,利用數學規劃模型對煉油廠資源進行建模,以企業利潤最大化為目標函數,原料采購量、產品銷售量、公用工程采購量等作為決策變量,各裝置側線收率、各裝置公用工程單耗、物料性質等作為約束方程系數,原料供應量上下限、產品銷量上下限等作為要求向量,各原料價格、各產品價格、各公用工程價格等作為價值系數,通過求解矩陣方程,尋找在滿足各種約束條件下的最優解。

1.4.3碳排放系數與RIPO模型結合

將碳排放量視為虛擬公用工程,在RIPO模型中輸入分裝置分能源的碳排放系數,經過運算實現以下研究目標：計算某生產方案下的全廠碳排放量,計算分類型碳排放量,進行碳排放量與生產效益的多目標優化,研究碳價與減碳量之間的關系,通過優化裝置生產方案減少碳排放量。

2 結果與討論

2.1 企業碳排放核算

2.1.1企業碳排放總量

從全廠邊界碳排放量核算來看,A企業2021年燃料燃燒CO2排放量為8 226 kt,其中主要排放源為自備電廠的燃料燃燒碳排放(6 190 kt),工藝排放為第二大排放源(440 kt)。由于A企業外供公用工程對應的碳排放量高于外購公用工程對應的碳排放量,其間接碳排放量為-450 kt,另外該企業少量回收CO2的量為16 kt。同樣,燃料型煉油廠B企業在核算邊界內的2021年碳排放量為2 250 kt,因B企業沒有自備電廠,電和蒸汽均需外購,從全廠來看燃料燃燒碳排放所占的比例僅為34%,電和蒸汽等間接排放占比30%,工藝排放占比36%。

2.1.2二次能源碳排放因子

通過圖2將一次能源CO2排放量按熱值分攤給所產生的二次能源,在分攤過程中確保沒有能量的損失,根據每個二次能源分攤到的CO2排放量,計算該二次能源的碳排放因子,A企業的二次能源碳排放因子計算結果如表1所示。

表1 A企業二次能源的間接碳排放因子 t/t

表1中,基于煉油廠實際能源消耗得到的二次能源碳排放因子,與行業通用的二次能源碳排放因子不同。例如,A煉油廠自產電的碳排放因子為1.177 2 t/(MW·h),遠高于行業標準外購電力的碳排放因子0.667 1 t/(MW·h),而B企業外購大量電力和蒸汽,對應碳排放因子分別為0.777 t/(MW·h)、0.309 t/t(3.5 MPa蒸汽)和0.267 t/t(1.0 MPa蒸汽)?？梢姼鶕嶋H情況計算每個煉油廠獨有的二次能源碳排放因子,對于準確評估煉油廠的碳排放水平具有重大意義,自備熱電廠雖然可以為煉油廠節約能源成本,但若未來考慮CO2價格,還需要根據具體碳排放成本評估是否需要自產電和蒸汽。

2.1.3分裝置分能源碳排放核算

根據一次能源行業標準碳排放因子和二次能源實際碳排放因子,結合煉油廠分裝置分能源的消耗量,可計算得到分裝置分能源的碳排放量,將裝置的碳排放數據與全廠邊界的碳排放數據進行核對,結果如表2所示。

表2 A企業全廠級碳排放與裝置級碳排放核算對比

熱電廠等能源轉化裝置產生二次能源,按終端裝置能源消耗結構看,燃料燃燒碳排放占比26.2%,間接排放占比68.5%。根據每個煉油裝置的原料加工量和化工裝置的產品產量,可得到每個裝置的碳排放強度,如圖3和圖4所示。煉油裝置碳排放量較高的裝置為常減壓蒸餾、催化裂化、加氫裂化、制氫、溶劑再生和延遲焦化等加工量較大的裝置,碳排放強度較高的裝置有制氫、催化裂化、催化重整等反應溫度較高、工藝排放量較大的裝置,其余煉油裝置碳排放強度均在0.4 t/t以內;化工裝置碳排放量較高的為乙烯、丁苯橡膠等產品產量較大的裝置,碳排放強度較高的裝置有順丁橡膠、丁苯橡膠、乙二醇、甲醇、乙烯、丁二烯、苯乙烯等,化工裝置碳排放強度為0.4～3.0 t/t,明顯高于煉油裝置。

圖3 A企業煉油裝置碳排放量及碳排放強度■—碳排放量; —碳排放強度。圖4同

圖4 A企業化工裝置碳排放量及碳排放強度

2.2 企業碳排放優化測算分析

2.2.1考慮碳價格的計劃優化靈敏度分析

為了考察碳價格對碳排放總量和經濟效益的影響,在RIPO計劃優化模型中設置基礎方案和對比方案,并進行靈敏度分析?；A方案先優化全廠效益,隨后減去不同碳價格下的碳排放成本,得到最終總體效益=模型計算的最佳效益-碳排放量×碳排放價格;對比方案則在RIPO模型中直接引入碳價格,通過模型運算得到最優效益。

計算時放開原油加工量、乙烯產量等約束條件,通過優化原油加工、裝置負荷和產品產量等,考察不同碳排放價格下兩個方案的總體效益。圖5展示了RIPO模型優化后的碳排放量降低比例隨著碳價格變化的趨勢,以及對比方案相對基礎方案的效益增加值隨著碳價格變化的趨勢。由圖5可見,隨著碳價格的增加,對比方案的效益比基礎方案的效益明顯提升,當碳價格為1 000元/t時,效益增加值超過1億元,碳減排比例超過3%,這主要是因為對比方案通過優化裝置負荷和產品結構,減少了CO2排放,減少了生產成本。

圖5 A企業某一價格體系下碳價格對碳排放總量和效益增加值的影響■—效益增加值; —碳排放降低比例

2.2.2碳排放優化測算

本測算將碳排放量作為強制約束條件,放開模型的裝置負荷等其他約束,通過流程優化進行排產。進一步賦予CO2較高的成本,以測算企業的最大減排量,為企業通過流程優化降低碳排放量提供抓手。

以A企業2023年排產優化為例(未考慮輔助設施),設置基礎方案和減碳方案?；A方案固定原油加工量和乙烯產量,放開汽油、柴油、橡膠、塑料等產量約束條件,優化運行后該方案CO2排放量為5 800 kt。減碳方案設置三種情景：情景一設置與基礎方案相同的原油加工量和乙烯產量,在基礎方案上強制碳排放量減少2.5%,優化其他裝置和產品的生產結構,該情景的運算結果是化工產品結構發生了變化,苯乙烯、聚苯乙烯、丁苯橡膠和順丁橡膠產量分別減少35.3%,4.5%,6.6%,11.9%,聚乙烯、聚丙烯產量分別增加2.8%和4.5%;情景二設置與基礎方案相同的原油加工量和乙烯產量,給CO2以較高價格,優化裝置負荷和產品結構,運算結果是全廠減排CO23.3%;情景三是放開原油加工量和乙烯產量等參數,優化生產方案,最多可實現CO2總排放量減少6.2%。

同樣,對B企業2023年碳排放優化方案(未考慮輔助設施)設置基礎方案,固定原油加工總量和噴氣燃料產量,放開不同種類原油加工量和汽柴油產量等約束條件,優化結果為CO2排放量為1 445 kt。減碳方案情景一設置與基礎方案相同的原油加工總量,在基礎方案上強制減少碳排放量3%,優化裝置負荷和產品結構,運算結果是重整負荷降低,汽油產量減少10%;情景二設置與基礎方案相同的原油加工量,給CO2以較高價格,運算結果是通過減少汽油產量增加瀝青產量實現減排CO2最多7.9%;情景三是放開原油加工量等參數,給CO2以較高價格,最多可實現減少CO2排放量8.1%,此時汽油產量減少14.4%。

以上分析表明,在特定碳價格和生產約束條件下,A和B企業通過優化裝置運行方案,最多可實現碳減排量6.2%和8.1%,這驗證了利用納入碳排放的計劃優化模型進行碳減排的可行性。煉油方面,由于汽油加工路線的碳排放量較高,碳減排主要是通過減少汽油產量,多產柴油和瀝青等短流程、碳排放量低的產品實現?；し矫?降低碳排放量主要是通過減少橡膠、乙二醇等產品的產量實現。由于化工碳排放強度遠高于煉油碳排放強度,降低乙烯裝置負荷的減碳效果明顯優于降低原油加工量的減碳效果,但由于目前減油增化是整體煉化轉型趨勢,這就需要企業在產品結構調整、效益優化和碳排放量之間進行平衡。

實際生產中,2022年A企業通過使用考慮碳排放的計劃優化模型,優化乙烯下游排產,優先選擇高附加值、低碳排放強度的產品進行生產,安排乙二醇裝置停工待料,每月降低乙二醇裝置碳排放約6 kt。此外,A企業通過碳排放精細化計算,采用增加下網電量、減少自發電燃煤消耗的方式平衡碳配額缺口,2022年實現下網電量同比增加150%,降低碳排放總量近300 kt。同樣,本研究對企業B進行碳排放精細化核算,發現制氫裝置碳排放總量和強度均較高,在2022年實際生產中,B企業關停了制氫裝置,降低CO2排放量50～60 kt/a。此外,B企業加工進口原油,不同原油加工路線各異,本研究通過考察加工不同原油的碳排放量的差異,實現了對企業原油選購的指導。

3 結論和展望

隨著我國“雙碳”戰略穩步推進,“碳排放雙控”對石油石化行業節能減碳提出了更高的要求,本研究著眼于煉化企業現有的生產工藝和能源結構,從生產經營和計劃優化的角度探究了通過調整生產方案實現碳減排的潛力。針對煉化一體化企業A和燃料型企業B,結合計劃優化軟件進行單煉油廠碳排放優化測算方法研究,為企業提供碳減排優化解決方案,且在實際生產中指導了兩家企業2022年和2023年的生產優化,實現碳減排3%～8%。本方法具有很強的適用性,可廣泛地為煉化企業碳減排提供生產經營角度的策略支持,有向更多煉化企業推廣的潛力。