能源投入回报值(EROI)评价方法及其在我国大庆油田的应用

胡 燕,冯连勇,齐 超,李 锐

(1.中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院，北京100083；2. 中国石油大学(北京)工商管理学院，北京102249；3. 北京市燃气集团，北京 100082)

Energy Return on Investment称为能源投入回报值，简称EROI，是一种评价能源生产的新方法。以往能源生产的可行性分析大多以现金流、利润率等作为评价指标，以追求经济效益为目的。随着化石能源稀缺性及其对经济限制性作用的凸显，这些以货币为单位的衡量方法忽略了能源生产过程中对能源的消耗，不能完全评价自然资源开采的真正价值。EROI方法同时计算了能源产出和能源投入，既能够评价能源生产的效率和价值，还能得出为社会提供的真正能源量，即净能源量，而非总产量。

EROI方法在净能源分析方法的基础上发展起来。最早在1949年，White描述了净能源对人类文明的重要性[1]。1955年，Cottrell[2]又说明净能源对经济社会的重要作用。1973年，Odum[3]提出，对于整个物种来讲具有真正价值的是净能源。1981年，Hall[4]在Science杂志上发表文章，不仅阐述了净能源思想，而且还提出了单位“努力”(钻井进尺)的石油产量这一指标，EROI的概念隐含其中。同年，Hall等人[5]正式提出EROI概念，并在1982年将其应用到美国石油领域的研究中来[6]。1984年，Cleveland等[7]继续在Science杂志发表文章，对EROI提出了更为系统的探讨。综合1984～2012年学术界对EROI方法的研究发现：EROI的定义形式多样，但表达的基本含义相同[8]；化石能源EROI值虽然较高但呈下降趋势，多集中于对美国和全球的研究[9-12]；可再生能源和非常规能源的EROI值低于化石能源[13-16]；中国对于EROI的研究与国外相比非常少[17-18]。

1 EROI方法说明

1.1 EROI计算方法

最初，EROI的计算均采用热当量法，将能源生产过程中的产出与投入转化为热当量值(式(1))。

(1)

(2)

式中λi表示第i种能源的质量因子。

EROI的计算需要确定两个重要维度：一是“产出边界”，确定了产出项的种类；二是“投入层级”，确定了投入项的种类。本文介绍Murphy等[19]建立的EROI方法两维计算标准，并将其应用到大庆油田EROI的计算中来(表1)。

表1 EROI方法的两维计算标准及其命名

表1中，EROI标识的第一个下标表示产出边界，第二个下标表示投入层级。EROI1,i作为EROI计算标准(又称EROIstnd)，以便比较不同研究结果。数据的可得性越强，计算的层级就越高，EROI标识的下标就会逐渐累加，如EROI1,d+id+lab+aux+env，但为简便起见将其只表示成EROI1,env。该计算标准没有说明产出中是否包括副产品，以及能源加总时是否进行了质量校正，因此研究者应在具体的研究中给予说明。

1.2 主要系数

1.2.1 能源质量因子

任何能源均具有“量”和“质”两个属性，热当量法仅仅体现了能源“量”的属性，但正是因为“质”的不同，等量的能源才具有不等量的经济价值[20]。Cleveland[9]和Gagnon等[10]利用Divisia指数对化石能源进行了质量校正，但是没有给出具体推导过程和计算过程。基于此，本文通过推导Divisia指数来介绍不同能源间的加总方法。

假定存在一个价值量(Vt)，包含了n种能源的价值(价格p与数量q的乘积)，见式(3)。

(3)

式(3)两边对时间t求全微分，得式(4)。

(4)

经变换后得式(5)。

(5)

以Divisia数量指数为基础做进一步推导，见式(6)。

(6)

求关于时间[0,T]的积分，得到Divisia数量指数，见式(7)。

(7)

对等式两边去对数后，进一步推导得到式(8)。

(8)

由于能源年产量和价格数据具有不连续性，我国成品油和天然气价格受国家控制而表现出间断性，所以需要考虑离散数据下的Divisia指数，即在区间[0,T]等距离插入m-1个点进行离散化，同时，将能源化为热当量值E并用价格区分其差异，得到式(9)。

(9)

简化后，即对任意t∈[0,T]得到式(10)。

(10)

1.2.2 能源转换系数

直接投入的能源均已物理单位表示，其转换系数来自《中国能源统计年鉴》中“能源折平均低位发热量系数表”。但是，间接投入一般均以货币为单位，能源转换系数需要表示出单位货币量所包含的能源量，也就是间接投入的包被能。工业能源强度(图1)被认为是能源生产过程中间接投入最合适的转换系数[21]。

图1 2000～2012年我国工业能源强度

2 实证分析

2.1 大庆油田简介

目前，大庆油田是我国产量最大的油田，为我国的石油工业做出了巨大贡献。本文按照原油产量变动趋势将大庆油田生产分为四个时期：快速上升期、缓慢上升期、平稳期、下降期(图2)。

2.2 数据说明和计算标准

大庆油田年度统计数据包括两部分：能耗指标统计(包括汽油、柴油、自用油、自耗气和电量等)和财务统计。根据该数据特点，确定产出边界为生产阶段，投入为两个层级，第一层级为直接投入，第二层级为直接投入和间接投入的总和。另外，在对石油天然气产量和直接投入量加总过程中进行了质量校正，其计算标准如表2所示。

图2 1960～2012年大庆油田原油产量及其占全国总产量比重

表2 大庆油田EROI两维计算标准及其命名

层级能源投入热当量法质量因子修正法层级1直接能源投入EROI1,dEROI1,Qd层级2间接能源投入EROIstndEROI1,Qstnd

表2中，Qd表示质量校正后的直接投入，Qstnd表示质量校正后的直接与间接投入总和。EROI1,d表示将产出和直接投入转换成热当量后作比值；EROI1,Qd表示将产出和直接投入进行质量校正后作比值。EROIstnd和EROI1,Qstnd计算较为复杂，计算公式如式(11)、式(12)所示。

(11)

(12)

2.3 EROI值计算结果

大庆油田EROIstnd从2001年的10∶1下降到2012年的6.4∶1，四种计算结果显示了相同的下降趋势，但热当量法比质量因子修正法计算的结果要高些(表3)。本文发现采用热当量法和质量因子修正法计算的产出量差距很小，原因一是天然气产量在大庆油田的总产量中比重很小，其中2001年仅为4.36%，2012年仅为7.13%，在石油占绝大比例的情况下，修正法对总产量的影响作用甚微；原因二是天然气出厂价格由国家发改委制定，这在很大程度上扭曲并低估了天然气真正价值，致使质量因子修正法的使用效果减弱。

表3 大庆油田EROI值结果

本文还采用外推法对EROIstnd进行了预测，将2001～2012年的年均增长率作为未来5年产出量和投入量的增长率，结果显示未来5年EROI值将持续下降(图3)。如果按照目前的递减趋势，EROI将在20年之内达到1∶1。按照大庆油田计划，未来将继续保持4000万t/a的产量，本文也将此作为预测结果之一。尽管如此，EROIstnd依旧处于下降趋势(图3)。需要说明，本文在计算EROI值过程中没有考虑环境外部性，但实际上大庆油田的采油方式经历了从水驱产油到聚驱采油的过程，聚驱物质对环境具有不可逆转的破坏性，若能够统计出环境外部性能源支付，那么EROI值将大大降低。

图3 大庆油田EROIstnd值历史趋势及其预测

2.4 敏感性及影响因素分析

能源强度的大小对EROI值的影响不可忽略，由此本文在目前工业能源强度数据的基础上提高并降低10%，对EROIstnd值进行敏感性分析。结果显示，当能源强度提高10%时，2001～2012年EROIstnd值年平均降低5.9%，当能源强度降低10%时，EROIstnd值年平均升高6.7%。此外，本文又采用正交分解法对EROI的影响因素进行分析。首先确定影响大庆油田EROIstnd的因素有产量、汽油、柴油、自用油、自耗气、电量、间接投入、工业能源强度。其中，间接投入单位为109元、工业能源强度单位为吨标煤/万元，其他因素单位为1015J。再者，取2001～2012年的年平均变动率绝对值作为水平变动率，以2012年数据为基础分别减增水平变动率，取得水平1和水平2。结果显示，EROIstnd值受各因素影响的敏感程度从大到小依次为：间接投入、工业能源强度、产量、自耗气、柴油、自用油、汽油、电量；最优方案下的EROIstnd值可达到7∶1，优化途径为增加产量和汽油量的同时减少其他因素的数量，电量使用量保持不变。

3 结论

过去十年中，我国勘探开发技术虽然有了大幅进步，但并没有阻止大庆油田生产能力的下降。造成这一问题的主要原因是油田的开采难度越来越大、面临的挑战越来越多，能源、资金、人力投入越来越多的同时产量却不升反降。作为我国目前最大的油田，大庆油田目标是建设“百年油田”，可是从EROI值来看，大庆油田需要重新审视战略规划。对于EROI方法来说，它的发展时间虽然较短，但目前国外学术界对该方法重视程度很高，不仅应用到军事领域，更将其与石油峰值、碳排放等重点问题结合，分析了整个能源和经济领域的基本现状和发展情况。尤其是我国在石油需求增速大于供给增速的背景下，石油公司、政府在进行生产评价时应当转变视角并吸收新思想和新方法，利用EROI这一工具，站在能源效益而非只有经济效益的角度来规划和指导今后能源行业的发展。

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