万亚丽,徐辉,朱燕,陈孚尧,张远远,曹泊,吴蒙,赵欣

• 1:江苏地质矿产设计研究院(中国煤炭地质总局检测中心)
• 2:江苏省温室气体排放核算与监测技术公共服务平台
• 3:成都理工大学地球科学学院
• 4:中国煤炭地质总局勘查研究总院

摘要(Abstract)：

为开展水泥行业碳达峰碳中和路径研究，采用碳排放因子法计算了1995—2021年徐州市水泥行业CO_2排放量，运用BP神经网络模型对水泥行业CO_2排放量进行了评估，基于不同情景对2022—2030年CO_2排放量进行了预测。结果表明：1995—2021年徐州市水泥行业CO_2排放量为736.78～2 732.27万t。水泥行业CO_2排放整体呈先升高后降低的趋势。2010年碳排放量达到峰值2 732.27万t后，逐渐波动下降到2021年的812.81万t。BP神经网络模型预测水泥行业CO_2排放量是可行的。根据基准情景、低碳情景、强化低碳情景，通过BP神经网络模型对2022—2030年徐州市水泥行业碳排放量预测：基准情景下，2030年徐州市水泥行业CO_2排放量为2 484.75万t，相比于2021年，年均增长率约为22.86%。低碳情景下，2030年CO_2排放量为1 979.80万t，年均增长率约为15.95%。强化低碳情景下，2030年CO_2排放量为1 502.43万t，年均增长率约为9.43%。建议从政策和技术升级等方面实施CO_2减排，助力徐州市水泥行业碳达峰碳中和的实现。

关键词(KeyWords)： BP神经网络模型;碳排放量预测;碳达峰路径

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 徐州市政策引导类计划（创新引领示范专项）“徐州市可持续发展碳排放综合管控技术研究及应用示范”（KC23381）;; 中国煤炭地质总局科技创新项目“碳排放核算与监测技术研究”（ZMKJ-2023-JBGS-07-01）;; 江苏省碳达峰碳中和科技创新基金专项“面向可持续发展目标的徐州市减排降碳关键技术研究及重大科技示范”（BE2023855）

作者(Author): 万亚丽,徐辉,朱燕,陈孚尧,张远远,曹泊,吴蒙,赵欣

参考文献(References)：

• [1] KIM Y, WORRELL E. CO2emission trends in the cement industry:an international comparison[J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change,2002,7(2):115-133.
• [2]王向华，朱晓东，程炜，等.不同政策调控下的水泥行业CO2排放模拟与分析[J].中国环境科学，2007,27(6):851-856.
• [3]毛紫薇，王灿，陈吉宁.山东省水泥行业CO2减排关键技术的实施分析[J].中国人口·资源与环境，2010,20(3):14-18.
• [4]XU J,FLEITER T,EICHHAMMER W,et al. Energy consumption and CO2emissions in China’s cement industry:A perspective from LMDI decomposition analysis[J]. Energy Policy,2012,50(50):821-832.
• [5] ANSARI N,SEIFI A. A system dynamics model for analyzing energy consumption and CO2emission in Iranian cement industry under various production and export scenarios[J]. Energy Policy,2013,58(5):75-89.
• [6] HASANBEIGI A,MORROW W,MASANET E,et al. Energy efficiency improvement and CO2emission reduction opportunities in the cement industry in China[J]. Energy Policy,2013,57(3):287-297.
• [7]魏军晓，耿元波，沈镭，等.中国水泥生产与碳排放现状分析[J].环境科学与技术，2015,38(8):80-86.
• [8]吴翠华，于晓华，高军政，等.典型水泥窑协同处置废弃物的碳排放核算及碳减排分析[J].环境工程，2023,41(7):30-36,60.
• [9]田璐璐，王姗姗，王克，等.河南省水泥行业节能潜力及协同减排效果分析[J].硅酸盐通报，2016,35(12):3915-3924,3947.
• [10]CAI B, WANG J, HE J, et al. Evaluating CO2emission performance in China’s cement industry:An enterprise perspective[J].Applied Energy,2016,166:191-200.
• [11]KAJASTE R, HURME M. Cement industry greenhouse gas emissions-management options and abatement cost[J]. Journal of Cleaner Production,2016,112:4041-4052.
• [12]何峰，刘峥延，邢有凯，等.中国水泥行业节能减排措施的协同控制效应评估研究[J].气候变化研究进展，2021,17(4):400-409.
• [13]贺晋瑜，何捷，王郁涛，等.中国水泥行业二氧化碳排放达峰路径研究[J].环境科学研究，2022,35(2):347-355.
• [14]孙挺.水泥行业碳排放核算及低碳发展路径研究[J].中国水泥，2022,238(3):80-83.
• [15]张宾，林永权，陶从喜.水泥工业碳中和技术现状与趋势[J].中国水泥，2022,245(10):57-61.
• [16]李婉君，王秀丹，刘正刚，等.水泥生产碳减排路径评述[J].中国水泥，2022,242(7):24-29.
• [17]李文旭，唐丽英，汪思敏，等.浅析水泥行业“碳达峰、碳中和”的有效途径[J].四川建材，2022,48(5):1-2.
• [18]吴蒙，秦云虎，王双美，等.规模以上工业企业能源消费碳排放及情景分析：以淮海经济区徐州市为例[J].中国煤炭地质，2023,35(4):59-64.
• [19]陆佳勤，甘信华.江苏省工业碳排放时空分异及减排策略[J].资源与产业，2022,24(4):150-156.
• [20]韩钰铃，刘益平.基于LMDI的江苏省工业碳排放影响因素研究[J].环境科学与技术，2018,41(12):278-284.
• [21]安英莉，卞正富，戴文婷，等.煤炭开采形成的碳源/碳汇分析——以徐州贾汪矿区为例[J].中国矿业大学学报，2017,46(2):415-422.
• [22]荣伟伟.江苏生态文明建设形势分析及对策研究[J].环境科技，2018,31(1):73-78.