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21世纪以来，碳排放量的持续增长直接破坏了碳循环的全球平衡，导致气候发生不可逆的恶化[1-2]。因此，需要通过社会经济和技术干预以减少碳排放并增加碳封存[3]。欧盟委员会于2020年3月发布的《循环经济行动计划》将为2050年实现碳中和做出关键贡献[4]。2020年10月，日本提出到2050年实现“碳中和”，以最大限度地发展绿色社会[5]。中国于2020年9月在联合国大会上提出“2030年力争CO2排放峰值，2060年实现碳中和”的气候行动目标 (简称“双碳”目标) [6]。实现“双碳”目标刻不容缓，需要全人类共同的努力。
土壤碳库占陆地生态系统碳库的90%以上，大气碳库仅为土壤碳库的1/3~1/2[7]。因此，要加强土壤保护力度，具体到土壤修复产业中，体现为恢复土壤碳库容量，减少土壤修复过程中的能源消耗、碳排放等[8]。污染场地修复过程产生的碳排放已成为我国工业活动碳排放中不可忽视的一部分[9]，“绿色、低碳、可持续”将成为土壤修复工程技术发展的主要方向。据不完全统计，清除土壤中1 kg污染物最高可产生5 t CO2排放[10]。现有的修复技术研究主要集中于应用过程的改进与优化，如优化设备参数[11]、尾气处理优化[12]、污染物去除方式[13]、联合技术修复[14]等，而针对修复过程的碳足迹与产生的碳排放分析核算的研究还不足，形成一套完整的土壤修复碳足迹评价体系仍需要进一步深入研究和发展。周实际等[15]采用基于全生命周期过程分析的排放因子法，核算重金属污染土壤的稳定化技术工程的碳排放量，提出减排路径，但仍缺少足够的碳排放核算数据。吴翠华等[16]使用排放因子法计算水泥窑协同处置废弃物的碳排放，多角度分析了处置过程减排路径，但没有从时间角度预测未来的碳排放强度。
杨洁等[17]罗列了多种采用不同方式加热的热脱附技术修复污染土壤典型案例，单位碳排放量最低为 0.5 kgCO2eq·m−3，最高达330.0 kgCO2eq·m−3，但未给出具体的核算过程与核算方法。刘文晓等[18]运用Site Wise工具计算某焦化厂有机污染土壤原位热脱附和阻隔通风修复过程的碳足迹，二者相差约6.48倍；刘爽等[19]采用生命周期评价理论核算异位热脱附技术在污染土壤修复过程产生的碳排放量，得到修复1 m3污染土壤的总碳排放量为212.22 kgCO2，但上述碳排放核算并没有针对技术优化和能源结构优化策略下的碳排放潜力进行研究。此外，基于中国碳中和碳达峰策略，热脱附技术需进一步采用优化策略进行碳减排，但针对热脱附技术修复过程碳减排策略和减排潜力尚不明确，缺乏定量标准指标。
本研究以异位热脱附修复过程造成的碳排放为角度，采用排放因子法，构建技术优化、能源类型优化和能源结构优化3种优化策略，通过核算场地修复过程造成的碳排放量来揭示异位热脱附技术的碳减排潜力和年际碳排放差异，并从技术与能源结构2个方面优化热脱附过程，依靠优化后的核算结果提出降碳减排策略。此外，本研究还利用我国2000—2022年电网能源结构组成数据，构建神经网络时间序列预测模型，对我国未来5年 (2023—2028) 有机污染场地异位热脱附技术碳排放量进行预测分析。
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1) 碳排放因子来源。本研究涉及的数据包括煤炭、柴油、汽油、天然气等化石能源的碳排放因子；火电、水电、风电、太阳能、核电等不同电力类型的碳排放因子。以上国内外各类型碳排放因子的获取，国际层面参考联合国政府间气候变化专门委员会 (IPCC，2006) (https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/) [20]、英国参考英国环境部 (UK，2023) (https://www.gov.uk/) [21]、美国参考美国环境保护署 (EPA) (https://www.epa.gov/) [22]、欧盟参考欧洲环境署 (EEA) (https://www.eea.europa.eu/) [23]、中国参考《中国产品全生命周期温室气体排放因子集2022》 (CPC，2022) (http://www.caep.org.cn/) [24]。
2) 活动水平数据来源。污染场地异位热脱附所需的能源和材料数据来源于华东地区涉及农药、电镀、焦化、化工、金属冶炼五大污染行业所造成的五处有机物污染场地，取均值数据[19]，以1 m3 实方污染土壤为基本单位。
3) 电力能源结构数据来源。实际电网电力来源包括火电、水电、风电、太阳能、核电和生物电能等，文中2000—2022年我国电网电力能源结构占比数据来源于气候和能源智库EMBER网站 (https://ember-climate.org/) 。
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1) 核算边界。土壤热脱附修复主要包括6个过程：①土壤开挖：使用挖机将污染区的土壤挖出；②运输：用车辆将开挖土壤从污染场地运输到预处理场地的过程，预处理场地通常在污染场地内或附近布设，以节约运输成本；③预处理：为避免二次污染和气味逸散，污染土壤需要进行破碎、筛分、调节含水率等预处理；④主处理：通过给料机和传送装置，将土壤输送到回转窑，通入天然气，将土壤均匀加热到特定温度，并按照设定速率向窑尾输送至出料仓，在回转窑中使土壤中的污染物充分气化挥发；⑤尾气处理：热脱附后的废气经过旋风除尘器、二次燃烧室、热交换器、急冷塔、布袋除尘器和喷淋吸收洗涤塔后达标排放；尾气处理需投入电力和水，并用活性炭和氢氧化钠 (NaOH) 溶液吸收尾气；⑥最终处置：热脱附后的土壤，会暂存在修复场地内等待效果评估单位的验收，验收合格后回填到场地内或运输到场地外处置。
2) 核算方法-排放因子法。碳排放核算基础公式 为：碳排放量 = 活动水平数据 (AD)×碳排放因子 (EF) 。目前，排放因子法是应用最普遍，适用范围最广的碳排放核算方法[25]。核算过程简洁，数据的获取方式也相对容易。具体核算式如式(1)[26]。
式中：Eco2为污染土壤热脱附修复总CO2排放量；i为材料类别，qi为材料i的消耗量；efi为材料i的排放因子；r为燃料类别，efd为燃料r的直接碳排放因子；vd为燃料r的消耗量；efin为燃料r的间接碳排放因子；t为耗电设备类别，efp为不同类型电力碳排放因子；ut为设备t的耗电量。
3) 预测方法-神经网络预测法。人工神经网络 (artificial neural network，ANN) 是一种模仿生物神经网络 (动物的中枢神经系统，特别是大脑) 的结构和功能的数学模型或计算模型， 用于对函数进行估计和预测[27, 28]。而极强的可靠性和容错性是人脑的神经网络系统最与众不同的特点之一，因而可靠性是构造的神经网络系统的重要因素[29]。此外，基于人工神经网络技术结构上的优势和对信息处理的高效性，其适用性较广。例如，运用人工神经网络技术进行图像处理、智能识别、自动监控和信号处理等[30]。本研究基于ANN构建异位热脱附技术电力能源的时间序列预测模型Prophet Model，以2000—2022年的5大类型电力能源结构 (发电量与占比) 作为初始训练集进行碳排放量可视化数据分析，得出模型线性变化趋势，并以此预测未来5年 (2023—2028年) 不同类型发电量占比与其对应的碳排放量。
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1) 不同数据库碳排放因子差异对核算结果的影响。国际上各大碳排放数据库的温室气体清单，是根据自身的方法学，部门与核算边界来核算得到碳排放量。含碳量 (以热值计) 和碳氧化率是碳排放因子的主要参数。各个机构的核算边界与方法学不统一，机构清单列出的排放因子值略有差距，具有参考意义。本研究基于不同国内外机构 (IPCC、EPA、EEA、UK、CPC等) 的碳排放因子，对热脱附技术在各个国家或地区具体碳排放强度进行核算，以揭示不同国家或地区采用不同方法学下的碳排放差异。
2) 基于技术优化策略热脱附技术碳减排潜力估算。有机物污染土壤修复产生的尾气主要含有颗粒物、SO2、NOx、CO及苯系物等，通过对热脱附技术进行优化调整可以在一定程度上减少碳排放，如脱附剂的选择，废气处理与碳捕集技术，过程的优化与控制和多修复技术耦合。不同技术的耦合使用可以发挥各个技术的优势，产生协同效应，可以实现单一技术无法达到的修复效果，以此降低修复过程碳排放。而微生物技术作为一种绿色低碳、具有较大碳减排潜力的修复技术。本研究拟构建微生物修复+热脱附耦合修复场景，核算3种工况下的碳排放。工况1：微生物修复技术消减10%原土中污染物量。工况2：微生物修复技术消减20%原土中污染物量。工况3：微生物修复技术消减40%原土中污染物量。
3) 基于能源类型调整和结构优化热脱附技术碳减排潜力估算。一般而言，提供同等热量下，柴油和汽油等传统化石能源产生的碳排放高于清洁电力能源产生的碳排放。基于此，本研究对热脱附技术涉及的能源活动水平进行如下2方面优化。①能源结构优化：电力能源主要分为传统火力发电与清洁电力能源 (绿电) 两大类，风电、太阳能等绿电的排放因子仅为火电的十分之一左右，将热脱附过程中的火电能源优化为水电、风电、核电、太阳能等绿电或将成为较为理想的碳减排策略。本研究分别核算火电调整为绿电后的碳排放量，评估碳减排潜力。②能源类型调整：从能源量化的角度看，核算过程中传统化石能源与电力能源之间可以通过热值，即释放的热能进行等量换算。如：1 L柴油将能量完全释放可产生约8 330 kcal的热能，1度电将能量完全释放可产生约860 kcal的热能。同时，柴油机的效率约为35%~45%，本研究取40%；我国一般小发电机效率约为80%~90%，本研究取85%；故1 L柴油的热能约等于4.56度电的能量。本研究以热值衡算的方式，将柴油，天然气等能源替换为电力能源，使整个技术过程转为以电力消耗为主，核算能源类型调整后碳排放量，评估碳减排潜力
4) 基于实际电网能源组成变化下热脱附技术排放量核算和预测。一般核算主要聚焦异位热脱附修复过程的静态数据，而实际电网能源结构动态变化下获取的碳排放量则更准确，更能满足实时场景的需求和预测。为实现未来2023—2028年基于时间动态变化下的碳排放核算预测需求，本研究采用深度学习算法Prophet模型，基于2000—2020年我国国家层面实际电网不同类型电力能源结构数据，对我国未来5年实际电网能源结构数据进行预测。Prophet模型是一种加法回归模型，它由趋势项 (trend) 、季节项 (seasonality) 及假期项 (holidays) 构成，可用作预测时间序列。
本研究中，Prophet模型以Spyder作为软件开发工具，使用Python作为编程语言，采用TensorFlow作为RNN搭建的工具。将2000—2022年的我国不同类型电力能源发电数据进行汇总处理，通过模型预测能源变化趋势结果，以此得到未来2023—2028年我国热脱附技术的碳排放变化情况。核算边界是我国地理边界内有机物污染场地异位热脱附技术直接或间接产生的碳排放。具体步骤如下：①将2000—2020年我国国家层面实际电网不同类型电力能源作为初始集进行训练，输入已知的时间序列的时间戳和相应的值；②将2021与2022年的数据作为测试集，提取数据特征，构建模型，按照时间顺序输入模型中，输入需要预测的时间序列的长度 (2023—2028年) ；③训练模型并进行预测，输出未来的时间序列走势。以期通过Prophet计算，得出时间序列的预测值 (yhat) 、预测值的下界 (yhat_lower) 和预测值的上界 (yhat_upper) ，并根据结果计算各类型电力能源占比。
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图1(a)表明，煤炭的碳排放因子范围为2.01~2.69 kgCO2eq·kg−1，其中IPCC发布的因子值最高 (2.69 kgCO2eq·kg−1) ，EEA发布的因子值最低 (2.01 kgCO2eq·kg−1) 。其中，2022 CPC的煤炭碳排放因子相对较小 (2.03 kgCO2eq·kg−1) ，这主要因为我国本土煤的灰分较高，含碳量整体低于世界平均水平[31-32]。此外，柴油的碳排放因子范围为2.70~3.15 kgCO2eq·L−1 (图1(b)) ，车用汽油的碳排放因子范围为2.20~3.23 kgCO2eq·L−1 (图1(c)) ，天然气的排放因子范围为1.94~2.56 kgCO2eq·m−3 (图1(d)) 。
由于2022 CPC基于全生命周期理论，采用我国自身的排放因子，将排放过程分为生产过程产生的上游排放，使用过程产生的下游排放和废弃物处理排放三部分，选取方法更加契合我国碳排放实际状况与能源架构。2022 CPC的柴油和车用汽油的碳排放因子分别达到3.15和3.04，相对较高[33]。美国和英国的排放因子覆盖区域与行政区域不完全对应，排放因子由EPA和UK Gov通过能源公司的经营范围每年定期更新，具备足够的可靠性[34]。EEA则通过欧洲38个国家的其他机构合作，收集与环境、气候和可持续发展相关的数据发布排放因子[23]。
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图2显示了采用国内外不同机构排放因子，通过排放因子法核算得到热脱附修复1 m3有机污染土壤产生的碳排放量 (表1) 。可以看出，采用不同碳排放因子获得的单位有机污染土壤碳排放量具有36.09 kgCO2eq·m−3的差异，排放量范围在173.87~209.96 kgCO2eq·m−3之间 (图2) 。其中，欧洲的碳排放量最低，与中国相差约17.19%。因为欧洲污水处理厂吸收尾气采用的NaOH溶液浓度较低，导致碳排放因子与排放量较低。各个国家或地区通常基于当地实际情况选用恰当的核算公式和对应因子获取碳排放量，由于排放因子相关参数会随着产业调整与技术更迭发生变化[31]，因此明确碳排放活动所在国家或地区的产业特征，是准确核算碳排放的重要前提条件。
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热脱附技术可从技术角度进行优化，在一定程度上能够降低修复能耗与碳排放量，可采用不同修复技术的耦合、能源效率的改进、脱附剂的创新等手段。徐停[14]的研究表明，通过添加高效氧化剂对污染土壤进行一定时间的预处理，可达到快速削减原土中污染物量的目的，尤其是非饱和水中污染物可快速被降解和矿化。这一耦合技术可以显著降低主处理加热过程的能耗 (缩短加热时间) 和后续尾气处理过程物料 (活性炭和NaOH) 的消耗量。而微生物修复技术具有成本低、环境友好、操作方便、能就地恢复等优点[45]，具有更大的碳减排潜力。因此，本研究基于3种不同工况核算联合修复技术的碳减排潜力。工况1：微生物修复技术消减10%原土中污染物量。工况2：微生物修复技术消减20%原土中污染物量。工况3：微生物修复技术消减40%原土中污染物量。图3为基于以上联合技术不同工况获取的热脱附碳排放量；工况1为173.67 kgCO2eq·m−3；工况2为169.3 kgCO2eq·m−3；工况3为158.83 kgCO2eq·m−3。相较于单一热脱附技术 (209.96 kgCO2eq·m−3) ，联合技术的碳减排潜力达到了15%~22%。
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图4为2022年中国全生命周期产品因子集颁布的不同电力类型 (火电、水电、太阳能、风电、核电、生物质电) 碳排放因子，因子范围在0.012~0.930之间。其中，火电因子 (0.930) 远远高于其它类型因子 (0.012、0.014、0.028、0.090、0.126) 。根据国家发布的2021年国内各类型发电装机占比显示[46]，火电装机容量占比54.6%。火电主要以燃煤 (含煤矸石) 发电为主，另有石油、天然气等，碳排放因子较高。截止目前，通过燃烧化石能源获得电力的火电仍然在我国乃至世界范围的发电方式和电力来源中占据市场主导地位。虽然煤炭等化石能源发电效能不断地经过技术改进而提高，但火电仍会对环境造成大量污染和不可逆的资源消耗。其余清洁能源 (核电、风电、太阳能电、水电、生物质电) 由于可再生性和环境友好的特性，产生的碳排放量远低于火电。
图5为采用清洁电力能源替换火电策略后热脱附技术总碳排放量。采用火电能源，热脱附技术核算后的碳排放量为209.96 kgCO2eq·m−3。采用核能、水力、风力、太阳能作为能源，该技术碳排放量范围约为203.94~204.68 kgCO2eq·m−3，总减排量在5.28~6.02 kgCO2eq·m−3，碳排放降低了2.51%~2.87%。这说明当前热脱附技术采用电力供应占比较小，仅通过优化调整电力类型的策略对该技术的整体碳减排潜力不大。因此，可采用优化能源结构的手段 (调整其他处理过程化石能源消耗变为电力能源) 提升热脱附技术的碳减排潜力。
由于当前热脱附技术大部分采用化石燃料如柴油，天然气作为能源，电力能源占比较小，通过对该技术碳排放各过程占比整体分析，发现主处理过程碳排放较大。因此，本研究采用优化能源结构手段 (化石能源转化为清洁电力能源) 尝试提升该技术碳减排潜力 (物料变化见表2) 。
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图6为提供同等能量下，能源结构调整后 (化石能源优化为电力) 热脱附技术碳排放量。结果表明调整为使用火电后，热脱附技术碳排放量为281.62 kgCO2eq·m−3，相比未优化前 (209.96 kgCO2eq·m−3)，采用火电后，碳排放量不减反增，这说明采用火电替换热脱附技术中的化石能源并不能达到预期减排效果。而全部采用核电、水电、风电、生物质电或太阳能等绿电替换化石能源，核算后的单位碳排放量在125.83~145.17 kgCO2eq·m−3之间，碳减排达到了64.79~84.13 kgCO2eq·m−3，碳排放降低了约31%~40%。
以上结果表明，能源结构的调整和优化对热脱附技术的整体碳减排潜力提升显著。相对化石能源来说，清洁绿色电力能源具有更低的碳排放因子；同时，能源结构优化后热脱附电力能源消耗占比大幅提升，采用绿电后，这使得主要的耗电过程 (土壤开挖、运输和预处理部分) 的碳排放显著降低。因此，能源结构优化策略中，化石能源转化为绿电可显著提升热脱附技术的碳减排潜力。
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由于实际热脱附技术消耗电力来源于国家电网，故应结合具体能源结构占比获取该技术修复过程排放量更为精确。国家电网的电力能源不仅有火电，还包含清洁能源如风电、水电、核电、生物质电和太阳能电。图7为基于中国国家层面的过去20年 (2000—2022年) 实际电网电力能源结构占比及未来预测占比 (2023—2028)。从图7可得，2000—2022年国家电网的电力能源结构不断趋向于清洁能源占比的提高 (从17.87%升至35.4%) 和火电占比的降低 (从82.13%降至64.6%)，热脱附技术的碳排放也会随着能源结构的改变而降低。表3为深度学习Prophet模型预测的我国2023—2028年火电、水电、太阳能、风电、核电的生物能电占比数据，可以看出，未来五年火电能源结构的占比会继续降低 (60.22%)，以进一步减少异位热脱附技术过程的化石能源消耗与碳排放。
根据预测得到的电力能源结构数据 (图7) ，结合CPC因子数据库，得到基于2023—2028年中国电力能源结构变化下的能源类型未替换前的热脱附技术碳排放水平 (图8) 。基于国家电力能源结构变化下的污染场地热脱附修复技术，会随着我国清洁能源发电在电力能源结构中的占比不断提升，逐年小幅降低碳排放量，从2023年的207.84 kgCO2eq·m−3减少至2030年的207.62 kgCO2eq·m−3。结果表明，虽然清洁能源占比显著提升，但其碳排放降低幅度仅有0.1%，这源于活动过程中大量使用化石能源，而电力能源占比较低。基于2.4，2.5和2.6结果，热脱附技术仅依靠国家电网能源结构调整，其减排潜力并不显著，还应采用化石能源大量调整为绿色电力能源策略，方可显著降低碳排放。
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1) 采用国内外不同机构碳排放因子获得的单位污染土壤碳排放量具有36.09 kgCO2eq·m−3的差异，排放量在173.87~209.96 kgCO2eq·m−3，欧盟的最低，低于中国17.19%。碳排放核算应基于实际情况选用合适的方法学公式与对应因子得出准确的碳排放量，因此明确碳排放活动所在地区的产业特征，是核算碳排放的重要前提条件。
2) 采用国内外不同机构碳排放因子获得的单位污染土壤碳排放量具有36.09 kgCO2eq·m−3的差异，排放量在173.87~209.96 kgCO2eq·m−3 ，欧盟的最低，低于中国17.19%。碳排放核算应基于实际情况选用合适的方法学公式与对应因子得出准确的碳排放量，因此明确碳排放活动所在地区的产业特征，是核算碳排放的重要前提条件。
3) 能源类型变化 (太阳能、风电等替换火电) 策略下，热脱附技术的碳排放量由209.96 kgCO2eq降低到203.94~204.68 kgCO2eq·m−3，碳减排潜力为2.51%~2.87%。能源类型变化 (油改电) 策略下，当化石能源全部转化成太阳能、风电等清洁能源时，碳排放量为125.83~145.17 kgCO2eq·m−3，碳减排潜力显著，达到31%~40%；太阳能、风电、水电、核电、生物质电等清洁能源丰富的地区 (如西北、西南、湖北) 可进行能源结构调整以获取更低碳排放。
4) 通过Prophet模型预测的碳排放量从2023年的207.84 kgCO2eq·m−3降低至2028年的207.62 kgCO2eq·m−3。这表明，虽然清洁能源占比显著提升，但该技术碳排放降低幅度仅有0.1%，这源于活动过程中大量使用化石能源，而电力能源占比较低。因此，仅依靠国家电网能源结构调整，其减排潜力并不显著，还应采用化石能源大量调整为绿色电力能源策略，方可显著降低碳排放。
场地修复异位热脱附碳排放核算、优化与预测
Accounting, optimization and prediction of carbon emission in ex-situ thermal desorption for site remediation
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摘要: 场地修复碳排放随市场发展逐年增加，迫切需要采取碳减排措施，降低我国实现“双碳”目标的压力。本研究聚焦污染场地异位热脱附修复技术进行碳排放核算、减碳协同增效优化和潜力预测；以场地有机污染土壤修复活动为对象，对异位热脱附修复过程进行碳排放量化分析。本研究还基于生命周期评价理论探究国内外机构 (IPCC、EPA、EEA、UK、CPC等) 不同碳排放因子下的碳排放核算差异，探索技术优化、清洁电力能源优化 (火电改风电、太阳能等) 、能源类型调整 (化石能源改为电力) 策略下碳排放量核算差异及碳减排潜力，获取基于实际电网能源结构动态变化下碳排放量。此外，本研究利用我国2000—2022年电网能源结构数据，构建Prophet时间序列预测模型，对我国未来5年 (2023—2028) 有机污染场地异位热脱附技术碳排放量进行预测分析。因此，本研究有望提升场地修复热脱附碳排放核算精度，拓展和丰富减碳协同增效路径，获取动态变化下的碳排放预测和碳减排潜力预测方法提供理论基础。Abstract: Carbon emissions from site remediation have been steadily increasing in tandem with market development, necessitating urgent implementation of carbon reduction measures to alleviate the pressure on China's pursuit of its “double carbon” goal. This study focused on the ex-situ thermal desorption remediation technology for carbon emission accounting, carbon reduction synergistic optimization and potential prediction. The carbon emission in the process of ex-situ thermal desorption was quantitatively analyzed in the field of organic contaminated soil remediation. Based on the life cycle assessment theory, this study also explored variations in carbon emission accounting using different factors from domestic and foreign institutions (IPCC, EPA, EEA, UK, CPC, etc.). It investigated differences in carbon emission accounting and the potential for carbon emission reduction under strategies such as technology optimization, clean power energy optimization (from thermal power to wind power, solar energy), and energy type adjustment (from fossil energy to electricity). Additionally, this study used China's 2000-2022 power grid energy structure data to construct a Prophet time series prediction model to predict and analyze carbon emissions from ex-situ thermal desorption technology for organic contaminated sites in China in the next five years (2023-2028). Therefore, this study is expected to improve the accuracy of carbon emission accounting for thermal desorption in site remediation, expand and enrich the path of carbon reduction synergies, and provide theoretical basis for carbon emission prediction and carbon emission reduction potential prediction methods under dynamic changes.
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微生物燃料电池(microbial fuel cells，MFC)是一种以微生物作为催化剂将有机物中的化学能转化为电能的技术，主要由阴极、阳极、分隔材料和外电路等4个部分组成，阳极区的有机物降解后产电细菌将电子通过外电路传递至阴极，产生的质子扩散至整个阴极区域，质子与电子在阴极与电子受体发生反应，产生电流[1-2]。人工湿地(constructed wetlands, CWs)以其底部厌氧、表层好氧/缺氧特征，具备微生物燃料电池的发生条件。这使得微生物燃料电池和人工湿地耦合技术(microbial fuel cells-constructed wetlands, MFC-CWs)在去除污染物的同时也具备产电功能[3-4]。从目前研究成果来看，MFC-CWs 虽有电流输出，但产电密度较低，污染物降解能力也未得到实质性的提升[5]。YADAV等[6]构建的MFC-CWs 产电量为15.73 mW·m−2。FANG等[7]发现的MFC-CWs 最高产电量为852 mW·m−2。TURKER等[8]得出的MFC-CWs 最高产电量为15.1 mW·m−2。
尽管碳纳米复合材料在发电效率的研究方面取得了一些重要的成果，但碳纳米复合材料的进一步应用仍面临一些挑战，特别是电极材料昂贵和能量产率低[1]。在此情况下，目前的研究开始变换思路，将电子外输转为电子的原位利用，将人工湿地的产电能力转化为加快污染物降解的源动力，以电子的内部消耗来换取净化性能的极大提升。针对如何利用电子的传递和消纳进行生物电能向净化性能转化这一核心问题，RAMIREZ-VARGAS等[9]通过具有导电能力的碳质填料的填充，将人工湿地演变为一种短路状态的微生物燃料电池。碳质填料作为电子传导通道，在无需外置电路情况下，构建出电子产出-传导-消纳的原位利用路径，在电位梯度驱动下，使得有机污染物作为电子供体得以被高效降解。导电填料人工湿地中污染物去除负荷能提高10倍，且污染物去除率较常规人工湿地有显著提高[10]。
然而，目前国内外利用导电填料填充人工湿地产生原位电场来提高去除率的研究尚处于起步阶段，反应器规模通常较小，工程应用中的人工湿地构建深度通常在60 cm以上，在此条件下，导电填料的电阻比实验装置中电阻有显著提升，加上导电填料种类的有限，自发电场能否产生，污染物净化效率能不能提高，均有待于进一步研究。鉴于此，本研究在对不同饱和状态下碳质填料的电阻率进行测定的基础上，构建了与实际工程等深的人工湿地实验装置，以探索碳质填料的导电特征及其对人工湿地污染物净化效果的影响；同时，优化水力停留时间和有机负荷对系统产电性能的影响，以期为碳质填料人工湿地的应用提供参考。
1. 材料与方法
1.1 实验装置构建
实验装置原理如图1(a)所示，现场装置照片如图2所示。分别构建导电材料焦炭人工湿地(electro-conductive material coke constructed wetland，EC-CW)和石英砂人工湿地(quartz sand constructed wetland，QS-CW)。EC-CW和QS-CW尺寸相同，均为底部进水，顶部出水，分别在反应器主体填料的顶部和底部填充粒径为2~3 cm的鹅卵石，高度均为5 cm，保证系统配水及集水均匀，填料填充完成后，其上均种植美人蕉3株。
图 1 反应装置示意图及原理图Figure 1. Schematic diagram of reaction device and the illustration of working principle of CW in short circuit mode在反应器高度为25、45、65、90 cm处分别设置取样口，考察污染物的沿程降解情况。同时在反应器中间预埋1根直径为3 cm、高度为1.2 m的高密度电极杆，电极杆上共设置16个圈状电极(以增大电极与填料的接触面积，减少实验误差)，每个电极圈间隔为5 cm。
该反应装置底部为进水区，水中丰富的有机物为产电菌提供碳源，在降解的过程中释放电子和H+，电子沿着具有导电性的填料颗粒向上传导到床体顶部，在此区域，与氧气、硝酸盐等电子受体反应，生产H2O及N2。因此，反应器底部类似于微生物燃料电池的阳极区，而反应器的顶部被视为阴极区(图1(b))。
碳质填料作为电子传导通道，在无需外置电路情况下，电子在系统内部产生与传递，最终在阴极发生还原反应，从而在系统中形成短路状态的自发电极化现象。这一现象形成的自发电场驱动电子的加速产生与传递，从而提升了作为电子供体的有机污染物的降解效率，使得系统净化效果得到提升。
1.2 系统运行参数及采样方法
实验所用生活污水取自桂林理工大学校园集水井，其pH为7.2，化学需氧量(COD)为105~120 mg·L−1、氨氮(
NH+4 启动阶段设置系统水力停留时间(HRT)为30 h，连续进水，同时测定反应器中不同断面的电位值，待反应器中电位值保持稳定时，说明系统启动成功。系统运行分为5个周期，所对应的HRT依次设置为 6、12、18、24和30 h，每周期运行时间为14 d，考察不同HRT下出水水质和系统的产电性能。随后在进水中加入乙酸钠，分别调整进水COD为300 mg·L−1和500 mg·L−1，对比有机负荷对系统出水水质和沿程电势差(electric potential difference，EPs)的影响。在实验过程中，每天测量对比系统不同高度电势变化情况。每2 d采样测定进出水及沿程水样的COD、
NH+4 NO−3 1.3 检测方法
1)EPs的测量。本实验通过碳质填料的填充，使产电微生物富集在碳质填料颗粒表面，形成自然电场，因此，在床体中并无实际电极存在，其电场的测量无法按照常规方法进行。有研究发现，自然电场广泛存在于自然界中，是地电场的重要组成部分。它由各种岩石的接触电位差、氧化还原电势、水流穿过多孔岩石产生的过滤电势以及矿化溶液离子在岩石交界面上的扩散和岩石骨架对离子的吸附作用等所产生[11]，因此，本研究采用地球物理勘探学科中对自然电场的测量方法监测人工湿地床体电场产生情况。如图1所示，高密度电极杆与外接高密度电阻率仪(WDDS-3型)相连，利用自然电场法通过测定电极杆上不同位置电极间的电势差，来表征床体不同高度电势分布情况。
2)导电性能测试。本研究选取3种碳质填料(活性炭、无烟煤及焦炭)开展实验。活性炭购于河南清之鑫环保科技有限公司，无烟煤、海绵铁和焦炭购于河南华宇环保科技有限公司。活性炭粒径为3~5 mm，比表面积为1 000 m2·g−1，填充密度为0.45~0.55 cm3·g−1，pH为8；无烟煤粒径为3~5 mm，含碳率为90%，孔隙率为53%，密度为1.57 g·cm−3，堆密度为0.947 g·cm−3；焦炭粒径为3~5 mm，真密度为1.81 g·cm−3，视密度为0.9 g·cm−3，孔隙率为35%。
为研究不同碳质填料在不同人工湿地类型及运行状态下电阻率的变化情况，对3种选定的填料分别在自然干燥、纯水充满及充满后排空，生活污水充满及充满后排空条件下测量电阻率值，以探讨填料受饱和状态及水质成分的影响，具体实验步骤如下。
不饱和状态电阻率的测定。在自制电阻率测定装置中测定不饱和状态电阻率，装置由直径5 cm的PVC管和两端的铜质封片组成，先在PVC管中填入待测填料并压实，在端口处填充硫酸铜泥浆以保证填料与铜片之间的充分接触，最后用万用表测量两端电阻。
纯水-填料饱和/(不饱和)状态电阻率的测定。待第一步测定完成后，在填充填料的PVC管中注满纯水，用生料带缠绕连接处，防止水溢出，使填料呈现饱和状态，然后用同样的方法测电阻，随后，将纯水倒出，使填料呈现不饱和状态，再次测填料的电阻。
生活污水-填料饱和/(不饱和)状态电阻率的测定。待第2步测定完成后，重新更换填料，然后注满实验用生活污水，测量饱和及不饱和条件下电阻，步骤同第2步。
电阻率换算。填料样本的电阻(R)与沿电流方向的长度(L)成正比，与垂直流方向的横截面积(S)成反比[12]，如式(1)所示。
R=ρLS (1) 式中：R为填料样本的电阻，Ω；ρ为试样电阻率，Ω·m；L为标本长度，m；S为与垂直流方向的横截面积，m2。
由式(1)得填料标本电阻率，如式(2)所示。
ρ=RSL=Rπr2L=πRd24L (2) 式中：ρ为试样电阻率，Ω·m；L为标本长度，m；r为标本横截面半径，m；d为标本横截面直径，m。
3)水质测定方法。用紫外分光光度法(HJ-T346-2007)测定水样的
NO−3 NH+4 1.4 数据分析
使用Microsoft Excel 2010和IPM SPSS Statistics 22.0对数据进行统计分析。数据结果使用sigmaplot 12.5绘图。
2. 结果与讨论
2.1 不同填料在不同环境中的电阻率大小
3种填料的电阻率如表1所示。在自然干燥条件下，3种基质的电阻率大小为无烟煤˃活性炭˃焦炭，分别为(45.8±1.9)、(31.7±5.7)、(2.5±0.1) Ω·m。一般认为，电阻率值小于10−5 Ω·m的固体为导体，大于108 Ω·m的固体为绝缘体，若在两者之间被认为是半导体[14]。因此，上述3种填料均属于半导体材料。在自然干燥条件下，焦炭的导电性能最好，无烟煤的导电性能最差。
表 1 不同基质填料在饱和及非饱和条件下电阻率Table 1. Resistivity of different substrates under saturated and unsaturated conditions填料 电阻率/(Ω·m) 自然干燥 纯水饱和 纯水不饱和 生活污水饱和 生活污水不饱和 活性炭 31.7±5.70b 4.80±0.700a 2.40±0.600b 5.70±0.500a 4.30±0.400b 无烟煤 45.8±1.90a 4.80±0.300a 15.7±1.30a 5.10±0.300a 16.2±2.00a 焦炭 2.50±0.100c 2.10±0.100b 0.800±0.200b 2.50±0.400b 1.50±0.200c 注：n=3，表中相同字母表示没有显著差异，不同字母表示具有显著差异(P<0.05)。 | Show Table
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饱和状态是人工湿地的正常运行状态。在饱和状态下(分别充纯水和生活污水)测量了3种基质的电阻率，结果表明，在饱和条件下电阻率明显降低[15]，纯水和生活污水下基质的电阻率均为活性炭>无烟煤>焦炭。与纯水相比，生活污水条件下的电阻率值略高。活性炭和无烟煤的电阻率分别由(45.8±1.9)、(31.7±5.7) Ω·m (自然干燥)降低到(4.8±0.7)、(4.8±0.3) (纯水)和(5.7±0.5)、(5.1±0.3) Ω·m(生活污水)。而焦炭的电阻率，自然干燥条件下与饱和条件下的差别相对较小(表1)。
由于人工湿地通常会间歇运行，此时会处于不饱和状态。测定结果表明，无论是纯水还是生活污水，在不饱和状态下的电阻率均为无烟煤>活性炭>焦炭。焦炭和活性炭在非饱和状态下的电阻率比饱和状态下低。而无烟煤在非饱和条件下电阻率增加，这与其颗粒之间的压实度较低有关。无烟煤颗粒表面光滑、坚硬，填料颗粒接触较差，低压实密度影响其电阻率值[16]。
上述结果表明，即使人工湿地在饱和与非饱和交替条件下运行，焦炭的电阻率值也始终低于无烟煤和活性炭，具有显著差异(P<0.05)且相对稳定。因此，后续实验以焦炭为基质构建人工湿地实验系统，并与传统石英砂(电阻率为1 018 Ω·cm)人工湿地系统进行比较，研究导电材料对有机物去除的效果。
2.2 HRT对电势差及有机物去除率的影响
EC-CW和QS-CW系统中EPs和COD的沿程变化如图3所示。EC-CW中的COD进水平均值为100 mg·L−1，在水力停留时间为6、12、18、24和30 h时，在5~80 cm深度处，2电极之间的EPs分别为(637.46±89.47)、(780.30±24.96)、(637.46±89.47)、(605.29±25.66)和(605.47±29.41) mV。由于电子供体数量的原因，EPs随HRT由6 h增加到12 h而增加，但随HRT由12 h增加到30 h而略有下降。在此过程中，随着HRT由6 h提高到30 h，EC-CW的COD去除率由65%逐渐提高到78%，出水COD最小值在25 mg·L−1以下，显著低于进水值(P<0.05)。出水满足《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准。
图 3 EC-CW 及QS-CW在不同HRT条件下EPs及COD的沿程变化Figure 3. Spatial distributions of EPs and COD in EC-CW and QS-CW at different HRTs如图3(a)和图3(b)所示，在EC-CW中，当床体高度为0~40 cm时，EPs为-17~27 mV，显著低于40~80 cm处的EPs。其原因是，由于床体底部为厌氧/缺氧区，作为电子供体的有机物浓度较高，而电子受体较少，有机物在这个区域被微生物迅速氧化。有研究[7,17]也表明，超过50%的耗氧有机物(以COD计)在40 cm深度以下被去除。由此推测，EC-CW底部区域可视为阳极区。此后，随深度的增加EPs亦有所增加，在由40 cm增加到80 cm的过程中，由于植物根系释放的氧气使电子受体数量增加，由底部阳极区产生的电子与电子受体发生反应，使EPs逐步升高。
以往的许多研究[18]表明，HRT的变化会影响阳极富集的电活性菌、产甲烷菌等厌氧菌的多样性和活性，进而影响人工湿地的阳极电位。如图3(c)~(e)所示，随着HRT的降低，EC-CW的阳极区逐渐减小，甚至小于25 cm的深度。由此推测，较短的HRT可造成较高的水流速度，对床体稳定的厌氧/缺氧区产生直接影响。
值得注意的是，虽然石英砂的电阻率很高，但在QS-CW系统中也监测到了EPs(图3)。当系统HRT为6、12、18、24和30 h时，在5~80 cm深度处，2电极之间监测的EPs分别为(334.46±15.82)、(318.17±7.90)、(283.75±17.21)、(275.66±25.36)和(277.42±12.76) mV。EPs较EC-CW系统低但稳定，没有呈现出明显的阳极区，与EC-CW系统存在显著差异(P<0.05)。如前所述，自然电场在自然界里广泛存在，故在QS-CW中，水流通过石英砂颗粒填料时由于阴阳离子吸附作用等，形成电动势、吸附势、扩散势，会在任意两点之间产生的电位差[19]。此外，在图3中还可以发现，在QS-CW系统中，EPs随HRT的降低而略有增加。其原因可能是，由于HRT降低使流速增加，吸附的阴阳离子数量增加的缘故。
对于QS-CW中有机物的去除，HRT分别为6、12、18、24和30 h时，COD去除率分别为38%、40%、47%、52%和57%，比EC-CW低21%左右。有研究[20]也表明，在填充导电填料人工湿地系统中，底部厌氧/缺氧区释放的电子在不借助外电路的情况下，可沿着导电填料颗粒向上传递，类似在短路条件下运行，电势的形成促进了电活性微生物的富集，从而加速消耗作为电子供体的有机物，避免自由电子在底部的累积，进而发生的甲烷化反应。
2.3 有机负荷对系统EPs及有机物去除率的影响
在2种进水COD(300 mg·L−1和500 mg·L−1)下EC-CW和QS-CW中有机物去除率和EPs的沿程变化如图4所示。当HRT为30 h、进水COD 为300 mg·L−1和500 mg·L−1时，在5~80 cm深度处，EC-CW和QS-CW对应的2电极之间的EPs分别为(456.75±22.60)、(432.00±41.80) mV和 (238.51±36.91)、(229.03±7.27) mV。与图3(a)中所示的EPs相比，在相同的HRT(30 h)下，随着COD由100 mg·L−1增加到500 mg·L−1，EC-CW中的EPs逐渐降低；而QS-CW系统中随着COD的增加EPs增幅不大，这进一步证明了QS-CW中的EPs受微生物作用产生的氧化还原电势的影响较小，而是一种受水流速度影响的自然电势。
图 4 EC-CW 及 QS-CW系统EPs和COD沿程分布Figure 4. Spatial distributions of EPs and COD in EC-CW and QS-CW前人研究[21]中也观察到，EC-CW 中COD的负荷对CW-MFCs的性能有很大的影响，系统EPs随进水COD的提高而明显下降。COD应满足为阳极氧化提供足量的有机物，同时到达阴极的有机物足够少。因为较多的COD到达阴极将刺激异养菌的繁殖，使阴极需氧量增加，从而极大减少了完成电路循环所需的电子受体数量。同时，阴极上异养生物膜的形成，限制了反应物与电极和电极产物的传质过程[22]。
当COD由100 mg·L−1增加到300 mg·L−1时，EC-CW中的COD去除率由78%逐渐增加到82%(图3(a))。这是由于COD的升高为阳极氧化提供了足够的有机物，出水COD为40 mg·L−1(达到了《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级B标准)，也表明到达阴极的耗氧有机物数量较少。当进水COD由300 mg·L−1进一步提高到500 mg·L−1时，平均去除率下降到62%，阴极出现较多的有机物，出水COD升高至210 mg·L−1，表明进水COD过高，影响了床体内部电子产生与传递过程。对比来看，在较高的进水COD负荷下(500 mg·L−1)，EC-CW对COD的去除率仍优于QS-CW，比QS-CW系统高出16%左右。
2.4 氮磷的去除
除有机物外，还对比了2个系统对氮磷等污染物的净化效果，结果如图5所示。由图5可知，EC-CW对
NH+4 NO−3 NO−3 NH+4 NO−3 NH+4 
图 5 2系统NH+4 NO−3 Figure 5. Removal rate ofNH+4 NO−3 2个湿地系统中COD去除率与EPs的线性拟合结果如图6所示。在EC-CW系统中，其线性拟合较好(R2=0.686)，而QS-CW中线性拟合较差(R2=0.248)。这进一步说明EC-CW中有机物的降解与自然电场的产生有关。
图 6 2系统中COD去除率与EPs线性回归分析Figure 6. Relationship between COD removal rate and EPs in two systems将2个系统沿程电势进行了聚类分析，以探讨床体自然形成的两极分区，并体现床体中的氧化还原特性，聚类结果如图7所示(图中纵坐标1、2、3、4、5等表示环形电极的编号，D5~D75表示各电极所对应的反应器深度)。由图7(a)可以看出，在EC-CW系统中，高密度电极杆上的15个环形电极监测的EPs聚为3类：5~35 cm (D5~ D35)处电极的EPs在聚类重新标定距离(rescaled distance cluster combine)为1 的水平上聚类在一起，为第I类也即1~7号电极(对应的深度为5~35 cm)聚为一类；第II类包括埋深在40~60 cm (D40~D60)处的8~12号电极；而第III类包括埋深在65~75 cm (D65~ D75)处的13~15号电极。由此推测，聚类Ⅰ、聚类Ⅱ和聚类Ⅲ分别为阳极区、过渡区和阴极区[3]。阳极区是电活性微生物降解作为电子供体的有机物的主要区域；而阴极区是电子受体消纳传递来的自由电子的主要区域；过渡区为阴阳两极的过渡区域。EC-CW系统较好的聚类说明其床体中有较好的氧化还原区域划分，也验证了前人通过填充导电填料来扩展电极空间，进而形成短路模式人工湿地系统，提高有机物去除效率的设想[24]。在QS-CW系统中，在聚类重新标定距离为1 的水平上15个电极分成3个类群(图7(b))。聚类Ⅰ、聚类Ⅱ和聚类Ⅲ深度分别为5~15 (D5~ D15)、20~60 (D20~ D60)和65、75 cm (D65、D75)，电极编号分别为1~3、4~12、13，15。与EC-CW相比，阳极区和阴极区较小，过渡区较大，这说明系统中没有明显的氧化还原空间划分。
2.5 处理效果和经济性核算
对于常规生活污水而言，EC-CW人工湿地在HRT为30 h时，实验出水即可满足《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准。在相同进水条件下，焦炭填料人工湿地比石英砂填料湿地去除率提高了约21%。由此推算，在实际工程中，焦炭填料湿地能够减少近20%的建设规模。虽然焦炭填料费用较石英砂高，但考虑到征地成本和建设成本，焦炭填料湿地的经济性更好。
3. 结论
1)实际人工湿地通常处于饱和/非饱和或二者交替运行状态，根据对无烟煤、活性炭和焦炭在自然干燥、饱和及不饱和条件下的电阻率测试结果，发现焦炭的电阻率相对较低，且在不同运行环境中较为稳定，为0.8~2.5 Ω·m，其为较好的导电填料。
2)碳质填料-焦炭人工湿地中最大EPs达到605~780 mV；聚类分析结果表明，该床体中氧化还原分区明显。随着HRT的变化及有机负荷的波动，该系统下COD去除率与EPs呈现的线性关系较石英砂系统好，石英砂湿地中EPs较低但相对稳定。
3)在不同水力负荷和有机负荷条件下，焦炭填料人工湿地对COD的去除率显著高于石英砂填料人工湿地，去除率可提高16%~21%，但两者氨氮和总磷的去除率差别不大。
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图 2 基于国内外不同机构排放因子下热脱附技术修复有机污染土壤 (1m3) 碳排放量
Figure 2. Carbon emissions for thermal desorption-based remediation of organic contaminated soil (1 m3) under different carbon emission factors
图 3 基于单一热脱附技术和联合技术优化下的热脱附技术的碳排放量[17]
Figure 3. Carbon emissions of thermal desorption technology under optimization using sole thermal desorption and combined technologies
图 5 采用清洁电力 (核能，水力，风力，太阳能) 替换火力发电策略后的热脱附技术总碳排放量变化
Figure 5. Change in total carbon emissions from thermal desorption technologies after replacing thermal power with clean electricity (nuclear, hydro, wind, and solar)
图 6 能源类型调整后热脱附技术碳排放量 (化石能源替换为电力)
Figure 6. Carbon emissions of thermal desorption technology after adjustment of energy types (substituting fossil energy with electricity)
图 7 基于中国国家层面的实际电网能源结构占比 (2000—2022年) 及预测数据 (2023—2028年)
Figure 7. Actual power grid energy structure ratio (2000—2022) and forecast data (2023—2028) at China’s national level
图 8 基于Prophet模型预测得到的2023—2028年中国电力能源结构变化下的热脱附技术碳排放水平
Figure 8. Carbon emissions of thermal desorption technology under the change of power energy structure in China from 2023 to 2028 based on Prophet model
表 1 热脱附过程涉及所有物料国内外不同机构碳排放因子和对应碳排放量
Table 1. Carbon emission factors and corresponding carbon emissions for all materials in the thermal desorption process
修复过程 设备名称 材料/能源类型 活动水平 主要能源/材料排放因子EF/ ( kgCO2eq·单位活动水平−1) 修复1 m3土壤碳排放量/ (kgCO2eq·m−3) 国际 美国 英国 欧盟 中国 国际 美国 英国 欧盟 中国 土壤开挖 挖掘机 柴油/L 0.11 2.73 2.70 3.02 3.14 3.15 0.30 0.30 0.33 0.35 0.35 运输 卡车 柴油/L 0.13 2.73 2.70 3.02 3.14 3.15 0.35 0.35 0.39 0.41 0.41 预处理 筛分机 柴油/L 0.6 2.73 2.70 3.02 3.14 3.15 1.64 1.62 1.81 1.88 1.89 破碎机 柴油/L 0.15 2.73 2.70 3.02 3.14 3.15 0.41 0.41 0.45 0.47 0.47 — 生石灰/kg 6.00 0.75 0.75* 0.75* 0.75* 1.34 4.50 4.50 4.50 4.50 8.04 负压大棚骨架 钢材/kg 0.13 1.06 2.25 1.77 1.22 2.42 0.14 0.29 0.23 0.16 0.31 负压大棚覆膜 PVDF膜 0.0012 — — — — — — — — — — 负压大棚地面 混凝土/m3 0.0054 295.98 296.10 310.93 255.60 321.30 1.60 1.60 1.68 1.38 1.74 负压大棚引风机 电力/kWh 2.52 0.88 0.86 0.81 0.88 0.93 2.23 2.18 2.04 2.22 2.34 — 一般固废 50.00 — — — — — — — — — — 主处理 上料机 柴油/L 0.20 2.73 2.70 3.02 3.14 3.15 0.55 0.54 0.60 0.63 0.63 热脱附设备 钢材/kg 0.08 1.06 2.25 1.77 1.22 2.42 0.08 0.18 0.14 0.10 0.19 — 天然气/m3 35.00 2.09 1.944 2.56 2.35 2.16 73.15 68.04 89.60 82.25 75.60 — 电力/KWh 1.50 0.884 0.864 0.81 0.88 0.93 1.33 1.30 1.22 1.32 1.40 尾气处理 — 电力/KWh 2.50 0.884 0.864 0.81 0.88 0.93 2.21 2.16 2.03 2.20 2.33 — 活性炭/kg 0.98 4.96* 3.06 4.43 2.37 9.97 4.86 3.00 4.34 2.32 9.77 — NaOH/kg 50.00 1.85* 1.98 1.66 1.43 1.97 92.50 99.00 101.00 71.50 98.50 — 自来水/t 0.20 0.17* 0.21 0.177 0.119 0.17 0.03 0.04 0.04 0.02 0.03 — 废水/t 5.00 1.44* 1.37 3.04 0.3 1.06 7.20 6.85 15.20 1.50 5.30 最终处置 回填设备 柴油/L 0.21 2.73 2.7 3.02 3.14 3.15 0.57 0.57 0.63 0.66 0.66 总碳排放 — — — — — — — — 193.65 192.92 208.24 173.87 209.96 *注：由于美国、英国、欧盟的生石灰排放因子未在EPA、EEA、UK Gov数据库发布，本研究使用IPCC国际排放因子 (0.75) 替代；由于IPCC指南中未公布自来水和废水排放因子，本研究IPCC涉及相关核算因子取中国、美国、英国和欧盟公布的自来水、废水排放因子平均值；由于IPCC未公布NaOH与活性炭在活动消耗过程中的排放因子，本研究采用中国、美国、英国和欧盟公布的NaOH与活性炭排放因子平均值；中国的NaOH与废水[35-36]、英国的废水[37]、美国的钢材[38]、欧盟的混凝土[39]、美国与欧盟的自来水[40-41]、欧盟的活性炭、NaOH以及废水[42]、英国的NaOH与活性炭 [43]、美国的NaOH与活性炭[44]的排放因子来源于参考文献，其它数据来源于IPCC，EPA，EEA，UK Gov，CPC，CLCD等国内外不同机构数据库 (见2.1 数据来源) 。
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表 2 不同优化策略下，有机物污染土壤 (1 m3) 异位热脱附技术物料消耗量调整 (基于5个场地) [19]
Table 2. Adjustment of material consumption for ex-situ thermal desorption technology of organic-contaminated soil (1 m3) under different optimization strategies (based on 5 sites)[19]
修复过程 设备名称 材料/能源类型 原始消耗量 微生物耦合技术优化后消耗量 电力能源调整 (火电→清洁能源) 能源结构优化 (化石能源→清洁能源) 能源结构优化后消耗量 土壤开挖 挖掘机 柴油/L 0.11 不影响 消耗量不受影响，排放因子降低，见3.4所述因子变化 电力/kWh 1.06 运输 卡车 柴油/L 0.13 不影响 电力/kWh 1.26 预处理 筛分机 柴油/L 0.6 不影响 电力/kWh 5.81 破碎机 柴油/L 0.15 电力/kWh 1.45 — 生石灰/kg 6.00 生石灰/kg 不影响 负压大棚骨架 钢材/kg 0.13 钢材/kg 负压大棚覆膜 PVDF膜 0.001 2 PVDF膜 负压大棚地面 混凝土/kg 0.005 4 混凝土/kg 负压大棚引风机 电力/kWh 2.52 电力/kWh — 一般固废 50.00 一般固废 主处理 上料机 柴油/L 0.20 不影响 电力/kWh 1.94 热脱附设备 钢材/kg 0.08 钢材/kg 不影响 — 天然气/m3 35.00 消减10%~40% 电力/kWh 345.80 — 电力/KWh 1.50 电力/KWh 不影响 尾气处理 — 电力/KWh 2.50 消减10%~40% 电力/KWh 不影响 — 活性炭/kg 0.98 活性炭/kg — NaOH/kg 50.00 NaOH/kg — 自来水/t 0.20 自来水/t — 废水/t 5.00 废水/t 最终处置 回填设备 柴油/L 0.21 不影响 电力/kWh 2.03
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表 3 我国2023—2028年火电、水电、风电、太阳能、核电和生物质电占比预测数据
Table 3. Predicted proportional data for thermal power, hydro, wind, solar, nuclear, and biomass power
年份 火电占比/% 水电占比/% 风电占比/% 太阳能占比/% 核电占比/% 生物能电占比/% 2023 63.99 15.68 8.63 4.94 4.79 1.97 2024 63.05 15.86 8.99 5.17 4.89 2.03 2025 62.06 15.10 9.93 5.65 5.04 2.22 2026 61.53 14.98 10.17 6.02 5.09 2.23 2027 60.91 15.01 10.41 6.26 5.14 2.26 2028 60.22 15.18 10.67 6.41 5.22 2.30
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