低碳转型背景下的钢铁企业长流程碳排放优化模型构建

毛晓波,薛溟枫,周 寅,杨永标

(1.国网江苏省电力有限公司 无锡供电分公司,江苏 无锡 214071;2.东南大学,江苏 南京 210096)

钢铁企业作为我国重要的工业企业,是一种能源、资源密集型企业,我国非常重视钢铁企业的节能减排工作的开展,并取得了一定的成绩。可以说减少碳排放量早已成为国际共识[1]。我国作为二氧化碳排放量很高的发展中国家,也必须积极应对全球气候变化问题。目前我国已经将二氧化碳排放量的年下降比纳入了社会发展与国民经济发展的中长期规划中。然而我国的减排工作正面临着发展经济与大力开展减排工作的矛盾[2]。大力推进节能减排工作往往需要付出一定代价。由于我国钢铁企业是二氧化碳排放大户,因此可以从钢铁企业着手尽力解决这种矛盾。基于该背景钢铁企业长流程碳排放优化方法的研究,引起了很多学者的重视。如在碳排放优化中应用了WBCSD、WRI、WSA、IPCC等计算方法,实现了长流程碳排放优化的目的。很多研究成果目前已经获得实际应用,取得了较好的优化效果。现对以往研究成果进行总结与归纳,结合近些年来新兴起的低碳转型发展理念,设计一种新的钢铁企业长流程碳排放优化模型。

1 钢铁企业长流程碳排放优化模型构建

1.1 构建生产工序物理模型

构建钢铁企业生产工序物理模型,包括焦化工序物理子模型、高炉工序物理子模型、转炉工序物理子模型[3]。

其中构建的焦化工序能源需求物理子模型具体如下:

(1)

式中:H为耗电量,kW·h;J1为焦炭产量,t;J2为焦煤耗量,t;J3为焦油产量,t;T为焦油产率,%;Z为蒸汽需求,t/h;B为苯产率,%;BQ为高炉煤气(blast furnace gas,简称BFG)需求,m3/h;G为煤气发生率,%;C为焦炉煤气(coke oven gas,简称COG)需求,m3/h;K为全焦率,%[4]。

其中焦油产率的计算公式具体如下:

T=25.30-54.20Vdaf+0.852Vdaf2

(2)

式中:Vdaf为焦煤的无灰基干燥挥发分[5]。

苯产率的计算公式具体如下:

B=5.248+2.514Vdaf+0.587Vdaf2

(3)

煤气发生率的计算公式具体如下:

(4)

式中:b为焦煤种类的相关修正系数[6]。

全焦率的计算公式具体如下:

K=0.580(A1+FC1)+0.852

(5)

式中:A1为干基灰分对应的固定碳含量,%;FC1为干燥基对应的固定碳含量,%。

构建的高炉工序能源、物质输出输入规律物理子模型具体如下:

(6)

式中:Vg为高炉煤气总量,m3;V1为高炉煤气中实际二氧化碳含量,%;V2为高炉煤气中实际一氧化碳含量, % ;V3为氢气含量,% ;V4为甲烷含量, %;V5为氮气含量;CK为碳元素焦比,kg/t;CM为喷煤焦比,kg/t;Cmq为进入煤气的碳素含量, % ;CC为生铁渗碳含量, %;Cda为合金元素的对应还原碳含量,%;Cd6为铁元素的对应还原碳含量,%;Cb为风口前燃烧碳含量,%;qc为风口前实际碳素燃烧热量,J/g;qb为热风带人的热量,J/g;q6为铁的还原吸热,J/g;qda为合金元素对应还原耗热,J/g;qf为水分分解耗热,J/g;qs为脱硫耗热,J/g;qh为铁水带走热量[7],J/g;qgas为煤气带走热量,J/g。

构建的转炉工序输出与输入物理子模型具体如下式所示:

(7)

式中:M1为转炉煤气发生量,m3/h;M2为转炉煤气内的一氧化碳发生量, %;M1为转炉煤气内的二氧化碳发生量, %;M7为二氧化硫发生量, %;M8为水的发生量,%;M9为氧气发生量,%;M5为氮气发生量;Q6为烟尘氧化热,MJ/kg;HM为转炉工序中的热能,MJ;Tf为铁水熔点,℃;Qc为铁元素的氧化热,%;Qz为矿石分解耗热,J/g;eq为钢水产量,t[8]。

至此完成钢铁企业生产工序对应物理模型的构建。

1.2 物质流配比约束

在钢铁企业技术水平与设备配置一定的情况下,对长流程中的物质流实施配比约束,使其物质流能够以不同比例向不同的流股分配[9]。

在物质流的配比约束中,将工序中输入的流体分为四类,第一类是下游第j道工序中产出的不合格品后,向第i道工序返回的物质流F(j,i);第二类是来自流程外的原料向第i道工序输入时的对应物质流O(i);第三类是第i道工序生产出来的不合格品向本工序内循环应用的物质流返回的对应物质流F(i,i);第四类是向第i道工序输入上道工序生产原料的物质流P(i-1)[10]。

同时将输出流体分为四类:第一类是向第i+1道工序输出第i道工序中合格产品的物质流P(i);第二类是第i道工序中生产出的不合格产品向上游工序内循环应用的物质流返回的物质流F(i,k);第三类是第i道工序面向外界环境实施废弃物排放的对应物质流D(i);第四类是第i道工序中生产出的不合格产品向本工序中循环应用的物质流返回的对应物质流F(i,i)[11]。

通过下式计算个股流股:

(8)

式中:x为不同的物质流股[12]。

在钢铁企业技术水平与设备配置一定的情况下,生产长流程可以视为一个比较稳定的系统,通过下式表示其物质流分配系数矩阵,实现物质流配比约束:

(9)

完成物质流的配比约束后,为了更好地优化钢铁企业碳排放,对1.1节构建的生产工序物理模型进行优化,构建最终的长流程碳排放优化模型。

1.3 碳排放优化模型构建

在低碳转型背景下,分别构建焦化长流程碳排放优化子模型、高炉长流程碳排放优化子模型、转炉长流程碳排放优化子模型,完成钢铁企业长流程碳排放优化模型的构建[13]。

其中在焦化长流程碳排放优化子模型的构建中,首先确定子模型中的优化变量,具体如表1所示。

表1 子模型中的优化变量

焦化长流程碳排放优化子模型的目标函数是一个由成本目标函数与二氧化碳排放量对应目标函数构成的多目标函数,具体如下式所示:

(10)

式中:f(x)为焦化长流程碳排放优化子模型的多目标函数;PCEsj(x)为二氧化碳排放量对应目标函数;Psj(x)为成本目标函数;EFi为碳排放因子;E1为动力消耗的对应二氧化碳排放量,kg/m3;Pi为各变量对应的单价;P′为生产吨烧结矿的加工费用[14]。

将工艺约束、平衡约束、最大矿石使用量约束、废料使用量约束、固体燃料使用量约束、非负约束、三氧化二铝与氧化镁约束作为焦化长流程碳排放优化多目标函数的约束条件。

将高炉长流程碳排放优化子模型的优化变量定为高炉渣量、BFG发生量、鼓风量、COG消耗量、BFG消耗量[15]。

该子模型的多目标函数具体如下所示:

(11)

式中:f(x)′为高炉长流程碳排放优化子模型的多目标函数;PCEgl(x)为高炉长流程碳排放优化子模型的二氧化碳排放量对应目标函数;Pgl(x)为高炉长流程碳排放优化子模型的成本目标函数[16]。

将渣中氧化镁含量、高炉炉渣碱度、产品参数约束作为高炉长流程碳排放优化多目标函数的约束条件。

转炉长流程碳排放优化子模型的优化变量定为高炉渣量、南非块矿、巴西块矿、海南块矿、乌球团、豫河球团矿B、俄矿、锰矿。

该子模型的多目标函数具体如下所示:

(12)

将另外两个子模型的约束条件作为高炉长流程碳排放优化子模型的约束条件。在约束条件通过求解式(10)～式(12),完成低碳转型背景下的钢铁企业长流程碳排放优化。

2 模型性能测试

对于构建的低碳转型背景下的钢铁企业长流程碳排放优化模型,对其性能进行测试。

2.1 实验企业数据

实验选择某地区的一个联合钢铁企业作为实验企业,该企业的主要输出产品是粗钢,石灰、铁水、烧结矿、焦炭等中间环节产品仅作为其余工序的输入原料,不进行出售。实验钢铁企业的生产工序情况具体如表2所示。

表2 实验钢铁企业的生产工序情况

该企业各工序中的二氧化碳排放量数据具体如下:

•外购电力排放量:32.58万t;

•自备电厂排放量:64.52万t;

•热风炉排放量:452.63万t;

•石灰窑排放量:75.36万t;

•炼钢排放量:5.21万t;

•炼铁排放量:596.32万t;

•烧结排放量:256.32万t;

•炼焦排放量:105.24万t。

利用构建模型对该钢铁企业实施长流程碳排放优化,对优化结果进行测试。

2.2 成本性能测试

首先测试通过构建模型能否降低实验钢铁企业生产粗钢的成本。测试结果如图1所示。

图1 成本测试结果

根据图1的成本测试对比结果,通过构建模型能够显著降低生产粗钢的成本,生产的粗钢数量越大,模型降低成本的作用就越明显,最高成本降低数值为40元/t。有效证明了构建模型具有显著地降低成本作用。

2.3 二氧化碳排放量性能测试

接着测试构建模型是否能够降低实验钢铁企业的二氧化碳排放量。选择两种二氧化碳排放量较大的工序进行测试,分别为高炉与炼铁,观察两种工序中构建模型的二氧化碳排放量性能。

高炉工序中二氧化碳排放量对比测试数据如图2所示。

图2 高炉工序的二氧化碳排放量对比测试数据

根据图2的二氧化碳排放量对比测试数据,高炉工序中含有10 t铁时,二氧化碳排放量由55 kg降低到了23 kg,随着铁容量的增加降低幅度随之减小,但整体上呈现降低趋势,综上可知,通过构建模型优化后,高炉工序的二氧化碳排放量得到了显著降低。

炼铁工序中二氧化碳排放量对比测试数据如图3所示。

图3 炼铁工序中二氧化碳排放量对比测试数据

根据图3的二氧化碳排放量对比测试数据,在炼铁工序中,通过构建模型优化后,炼铁工序的二氧化碳排放量也得到了显著降低,证明了模型有着较好的二氧化碳排放量降低能力。

综合成本和二氧化碳排放量两种测试结果可知,构建模型既能实现钢铁企业长流程下的成本优化,也能够实现碳排放方面的优化。

3 结 语

在低碳转型背景下,构建了一种新的钢铁企业长流程碳排放优化模型,通过物质流分配以及针对不同工序设定不同的约束条件,分别构建了焦化工序、高炉工序和转炉工序碳排放优化子模型,实现了成本与碳排放的综合优化,对于钢铁企业的发展有很大意义。今后将在更大范围内对该模型继续进行优化测试,以取得更加详细的测试成果。