我国水泥行业陆海碳捕集、利用与封存部署早期机会研究

樊静丽 ,  毛依帆 ,  李凯 ,  张贤

工程（英文） ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (3) : 367 -383.

PDF (4258KB)
工程（英文） ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (3) : 367 -383. DOI: 10.1016/j.eng.2024.09.011
研究论文

我国水泥行业陆海碳捕集、利用与封存部署早期机会研究

作者信息 +

Early Opportunities for Onshore and Offshore CCUS Deployment in the Chinese Cement Industry

Author information +
文章历史 +
PDF (4360K)

摘要

作为全球最大的水泥生产国，我国水泥行业深度脱碳对于减缓全球气候变化具有重要意义。碳捕集、利用与封存（CCUS）已成为水泥行业不可或缺的减排技术，但规模化部署仍缺乏实证评估。本研究提出一个针对水泥行业CCUS改造的源汇匹配评估（SSM-Cement）模型，集成厂级改造适宜性筛选、精细化地质封存评估、陆海管网源汇匹配优化以及全链条经济性分析四个模块，系统评估我国水泥行业CCUS部署潜力与空间布局。基于厂级生产规模、剩余寿命等指标，从1132个现有水泥厂中筛选出919个符合CCUS改造条件的候选排放源。通过源汇匹配优化，进一步识别出603个水泥厂可以通过建设陆上或海上 CO 2运输管道实施 CCUS 改造，预计 2030—2060 年间将累计减排 18.5 Gt CO2。改造后厂级的平准化水泥成本（LCOC）为每吨水泥30~96美元（平均为每吨水泥73美元）；平准化碳避免成本（LCAC）为每吨CO2 -5~140美元（平均为每吨CO2 88美元），呈现了更显著的区域差异。我国的东北和西北地区水泥厂由于具备较多强化驱油机会，对应LCAC集中在每吨CO2 35~70美元，可视为行业CCUS实施优先区域。陆海封存空间分布显示，陆上累计封存15.8 Gt CO2（ 约占85%），海上累计封存2.7 Gt CO2（ 约占15%），匹配到海上封存地的沿海省份水泥厂对应LCAC平均约每吨CO2 90美元，尽管明显高于陆上低成本地区，但这仍然为未来海上CCUS规模化部署提供了机会。本研究旨在为水泥行业低碳转型与CCUS系统部署提供决策参考。

Abstract

The promotion of deep decarbonization in the cement industry is crucial for mitigating global climate change, a key component of which is carbon capture, utilization, and storage (CCUS) technology. Despite its importance, there is a lack of empirical assessments of early opportunities for CCUS implementation in the cement sector. In this study, a comprehensive onshore and offshore source–sink matching optimization assessment framework for CCUS retrofitting in the cement industry, called the SSM-Cement framework, is proposed. The framework comprises four main modules: the cement plant suitability screening module, the storage site assessment module, the source–sink matching optimization model module, and the economic assessment module. By applying this framework to China, 919 candidates are initially screened from 1132 existing cement plants. Further, 603 CCUS-ready cement plants are identified, and are found to achieve a cumulative emission reduction of 18.5 Gt CO2 from 2030 to 2060 by meeting the CCUS feasibility conditions for constructing both onshore and offshore CO2 transportation routes. The levelized cost of cement (LCOC) is found to range from 30 to 96 (mean 73) USD·(t cement)−1, while the levelized carbon avoidance cost (LCAC) ranges from −5 to 140 (mean 88) USD·(t CO2)−1. The northeastern and northwestern regions of China are considered priority areas for CCUS implementation, with the LCAC concentrated in the range of 35 to 70 USD·(t CO2)−1. In addition to onshore storage of 15.8 Gt CO2 from 2030 to 2060, offshore storage would contribute 2.7 Gt of decarbonization for coastal cement plants, with comparable LCACs around 90 USD·(t CO2)−1.

关键词

水泥行业 / 碳捕集、利用与封存 / 平准化水泥成本 / 源汇匹配 / 海上封存与陆相页岩油

Key words

Cement industry / Carbon capture, utilization, and storage / Levelized cost of cement / Source–sink matching / Offshore storage continental shale oil

引用本文

引用格式 ▾
樊静丽,毛依帆,李凯,张贤. 我国水泥行业陆海碳捕集、利用与封存部署早期机会研究[J]. 工程（英文）, 2025, 46(3): 367-383 DOI:10.1016/j.eng.2024.09.011

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

1 引言

水泥行业具有高碳排放和高能耗的特征，是全球温室气体排放的重要来源[1‒2]。2021年，全球水泥行业二氧化碳排放量近25亿吨[3]，约占全球总排放量的7% [4‒5]。欧盟推出的碳边境调节机制（CBAM）作为针对进口水泥碳排放的碳关税政策[6]，凸显了探索低碳与可持续替代方案的紧迫性。国际能源署（IEA）提出，到2050年碳排放强度阈值需降至每吨水泥40~125 kg CO2当量（CO2-eq），而当前水平为每吨水泥375~925 kg CO2-eq [7]。

要在2050年之前实现如此大幅度的减排目标是一项巨大挑战[8]，亟须探索技术解决方案[9]。第一，全球水泥需求预计将从2020年的42亿吨增长至2030年的47亿吨[10‒11]，特别是在印度、中国等新兴经济体及其他亚非国家；因此，仅依靠需求削减并不现实。第二，水泥行业约60%的排放源于矿物分解过程[12]。尽管采用湿法窑向干法窑转变、提升材料效率及原材料替代等措施可降低工艺相关碳排放，但即使在最优条件下，整体减排潜力仍有限[4,13]。第三，行业内其余排放主要来自燃料燃烧[13‒15]。虽然采用低排放燃料、提升能效和电气化等措施能提供部分解决方案，但仍无法实现净零或近零排放[4,6,17]。

碳捕集、利用与封存（CCUS）已成为水泥行业深度脱碳的一种重要技术[18‒20]。与传统方法不同，CCUS可通过同一烟气管道捕获工业过程及燃料燃烧产生的二氧化碳，从而提升整体减排效率[1]。多家大型水泥企业已启动CCUS研发示范项目。例如，位于挪威布雷维克的海德堡水泥集团Norcem工厂采用燃烧后捕集技术，运行着年捕集能力40万吨的设施[21]。尽管当前CCUS成本较高，可达约每吨CO2 100~150美元[22]，但随技术的持续进步与大规模项目部署，其成本在不久的将来将显著降低[23]。

以往水泥行业的研究主要集中于开发能源技术模型，以模拟低碳转型路径及CCUS减排策略。例如，Zhang等[24]开发了国家能源技术（NET）-水泥模型，结果表明若30%的熟料生产线配备CCUS技术，到2050年可实现近200 Mt CO2减排。Xu等[25]和Zhou等[26]探讨了CCUS技术对我国水泥行业二氧化碳减排策略的影响，从宏观层面分析了CCUS在水泥行业的脱碳潜力。然而，这些研究往往缺乏详细的厂级设计与全链条CCUS分析。为填补这一空白，若干自下而上的源汇匹配模型被用于评估CCUS改造的厂级技术经济性，并在水泥行业进行了初步探索。例如，Hasan等[27]在美国国家CCUS网络内，设计了一个包含444个多行业二氧化碳源的低成本CCUS供应链网络（其中96个为水泥厂），判定其中16个可通过提高驱油采收率（EOR）技术实现盈利。Garg等[28]将MARKet ALlocation（MARKAL）模型与源汇映射模型耦合，评估了印度1345个碳密集型排放源，识别出108个和156个水泥排放源，其碳避免成本分别为每吨CO2 83~109美元和84~95美元。Wang等[29]开发了一个碳-能-水协同的源汇匹配模型，旨在为我国水泥行业制定最优部署策略。研究发现，基于CCUS实现我国工业排放减少20%、40%和60%情景下的经济成本分别为每吨CO2 333.4元、352.5元和376.9元。此外，水泥厂相对分散的分布特征使该行业在源汇匹配方面区别于其他碳源，因此亟须探索有利于该行业CCUS改造的具体布局方案。

考虑到水泥厂广泛分布于沿海地区，海上封存凭借其巨大碳封存潜力正成为支持CCUS部署的可行方案。Zhang等[30]评估了我国东南沿海海上CCUS部署的可行性，将39个水泥厂与我国海上封存场地进行匹配，运输距离为50~350 km，CO2排放量为90.74 Mt∙a-1。然而，现有的CCUS源汇匹配分析尚未纳入完善的海上封存数据库及海陆运输路线。鉴于高成本对企业参与积极性的制约效应[31]，学者们强调了激励政策对推动电厂（尤其是电力行业）CCUS改造的重要性[32]。然而，此类政策在水泥行业CCUS项目推广中的有效性尚未得到充分关注。因此，通过开发包含陆上与海上封存的专属CCUS布局方案来应对这些挑战，对于识别早期机遇并量化水泥行业CCUS改造潜力至关重要。

本文开发了一个专为水泥行业设计的陆海一体化源汇匹配评估（SSM-Cement）模型。该模型将厂级CO2排放源、陆上与海上封存场地、管网系统、地质利用、全链条技术成本及激励政策整合于统一体系。鉴于我国是全球最大水泥生产与消费国[33‒35]，本研究评估了CCUS技术改造庞大现有水泥设施的潜力与经济性。SSM-Cement模型提出了多种具有成本效益的CCUS源汇匹配方案，这些方案融合了陆海集成管网系统，并辅以45Q税收抵免与碳定价政策激励。通过详细厂级分析，本文揭示了碳减排成本的空间异质性，具体为平准化水泥成本（LCOC）、额外平准化水泥成本（LACOC）及平准化碳避免成本（LCAC）。结合不同CCUS激励政策的影响，研究进一步揭示了在工厂与省级层面实施低成本改造的优先机遇。

2 方法与数据

2.1 系统评估模型

SSM-Cement综合评估框架包含四个主要模块，如图1所示。第一模块构建了CO2排放综合数据库，涵盖我国1132家现有水泥厂（对应1550条熟料生产线），整合了行业相关与燃料相关排放数据及厂级生产特征（如规模、剩余寿命和产能）。通过评估厂级熟料生产规模与剩余寿命后，确定919家水泥厂作为CCUS改造的潜在候选对象。第二模块基于封存潜力与注入能力（评估方法参考Fan等[36]的研究），构建了全国CO2封存场地数据库（分辨率为40 km × 40 km），包含1063个陆上深部咸水层（DSA）封存场地、535个陆上EOR封存场地、257个海上DSA封存场地以及114个海上EOR封存场地。第三模块构建了源汇匹配模型，其优化过程以CCUS全链条（CO2捕集、管道运输与封存）成本最小化为目标。首先生成覆盖全国道路与天然气管网的陆海一体化运输管网系统，可根据管网可及性（< 20 km）识别具备CCUS实施条件的排放源与封存场地；随后综合考虑封存潜力、注入能力、管道流量守恒、管道容量、EOR收益、45Q税收抵免及碳市场收益（依情景而定）等多种约束条件；最终得到具有成本效益的陆海共享CCUS管网系统。第四模块通过结合LCOC、LCAC及LACOC等厂级经济指标，评估CCUS技术改造的减排潜力与成本，最终识别水泥行业减排潜力与成本的空间异质性，并制定省级CCUS早期部署规划。

2.2 水泥厂级评估

水泥厂级评估包括CO2排放量计算及工厂CCUS技术改造适宜性分析。

2.2.1 CO2排放量计算

本数据集涵盖1132家运营中的水泥厂，年熟料产量达15.1亿吨，分别约占全国总量的97%和98% [37‒38]。具体核算目标为水泥生产过程中产生的直接CO2排放，包括矿物热分解与燃料燃烧[33]。电力消耗产生的间接排放无法在同一工厂内被捕集，因此未纳入统计。考虑到我国水泥行业可能存在地理差异，研究考虑了各厂的地理坐标、熟料产能、投产年份、运营天数、热值及碳含量等参数，以突出省份间的差异性。还根据各厂的熟料生产规模对各厂的熟料排放因子进行了调整。此外，采用政府间气候变化专门委员会（IPCC）提出的技术方法计算各水泥单元的CO2捕集量[39]，计算公式如下：

Ei,t=PCi,t×RDi,t(EFclin+EFfuel)

式中，Ei,t为水泥厂i在t年份的年CO2排放量（t CO2∙a-1）；PCi,t为水泥厂i在t年份的熟料生产能力（t 水泥∙d-1）；RDi,t为水泥厂i在t年份的年运行天数（d），各省数值不同；EFclin为熟料生产过程的排放因子，熟料生产能力为2000~4000 t∙d-1和4000 t∙d-1以上时，CO2相对于熟料的排放因子分别取522.02 kg∙t-1和517.41 kg∙t-1 [33,39‒40]；EFfuel为燃料所需排放因子，单位为kg CO2∙（t熟料）-1 [33,41‒42]，可通过公式（2）计算得出。

EFfuel=(Uce/Tc)×NCVc×CCc×Oc×(44/12)

式中，Uce为单位熟料生产的当量煤耗（t∙t-1）；Tc为原煤转换系数，取0.7143；NCVc为原煤低位热值，范围为17.78~26.67 MJ∙kg-1，各省数值不同[33,43]；CCc为原煤碳含量，范围为25.64~28.10 kg∙GJ-1，各省数值不同[33]；Oc为氧化率，取0.98 [33]。

水泥厂CCUS技术改造的年CO2捕集量可通过公式（3）计算得出。

Acapi,t=Ei,t×CR

式中，Acapi,t为水泥厂i在年份t的年CO2捕集量（t CO2∙a-1）；CR为CO2捕集率，取0.9。

2.2.2 水泥厂适宜性筛选

本文采用熟料产能（> 2500 t∙d-1）作为首要筛选标准，因为根据我国建筑材料联合会制定的《建材行业淘汰落后产能指导目录》，产能低于2500 t∙d-1的熟料生产线已于2021年年底前淘汰[44]。剩余寿命（> 15年）作为第二筛选标准，以确保候选工厂在CCUS改造后至少具备15年运营时间。通过应用这些标准，初始1132家水泥厂被缩减至919家符合CCUS源汇匹配流程的候选标准。

2.3 水泥厂源汇匹配优化模型

如图1所示，综合评估模型的核心是水泥行业的源汇匹配优化模型。下文阐述了其关键流程与基本假设，建模过程的更多详细信息可参见Fan等[36]的文献。

2.3.1 基本假设

（1）假设在2030年开始CCUS部署后，各设施运行状态与能耗水平维持现状。在假设现有水泥厂运营寿命为40年的前提下，计算其剩余寿命期内既定的CO2排放量。

（2）鉴于燃烧前捕集与富氧燃烧捕集技术目前尚不成熟[45]，本研究采用燃烧后捕集作为CO2捕集技术，并假设水泥行业使用广泛应用的胺基吸收剂作为碳捕集方法[46]。

（3）捕集的CO2通过管道输送至封存场地；大规模部署CCUS技术时，管道输送被视为成本最低的运输模式[47]。假设CO2运输管网遵循我国现有国道及天然气管道线路铺设，从而规避地理限制、土地征用及道路使用权成本。基于空间邻近性原则（˂ 20 km），假定排放源与封存场地可接入候选管网系统。

（4）EOR与咸水层封存分别被视为CO2利用与封存的主要方式，相关设施分布于我国陆上和海上盆地。CO2用于提高石油采收率并增产，同时降低CCUS项目全链条成本[48]。为有效容纳主干管道中较大流量的CO2，假定CO2封存场地的网格分辨率为40 km × 40 km。考虑到CO2注入后将在地质构造中扩散，假设每个网格内允许设置50口注入井[36]，尽管工程实践中可钻设更多井位。

（5）管网匹配模式允许多个排放源接入共享网络，并可能同时匹配多个封存场地，其匹配过程以封存潜力与注入速率作为约束条件[49]。

2.3.2 目标函数与约束条件

源汇匹配模型旨在优化排放源与陆上及海上封存场地的整合，其目标是最小化CCUS全链条的总成本。目标函数由公式（4）表示。

Cost=∑i(CAP_cai+OM_cai)×Si+  ∑(n,m),d(CAP_trd+OM_trd)×Dist(n,m)×P(n,m),d+  ∑(well,j)((CAP_st(well,j)+OM_st(well,j))×Kj-   Astoj×Doil×Roil×Poil×Lj)

式中，Cost为2030—2060年期间陆上和海上封存的CCUS全链条技术总成本（美元）；CAP_cai为水泥厂i的CO2捕集设施资本成本（美元）；OM_cai为水泥厂i的CO2捕集设施累计运行维护（O&M）成本（美元）；Si 为二进制变量，表示水泥厂i是否与对应封存地匹配（若匹配则Si = 1，否则Si = 0）。此外，CAP_trd为CO2运输管道资本成本（美元）；OM_trd为CO2运输管道累计运行维护成本（美元）；Dist(n.m)为节点n到m的地理路径长度；Pn,m,d为二进制变量，表示直径为d的管道最终是否在管网中建设。CAP_st(well,j)为CO2封存链资本成本（美元），OM_st(well,j)为CO2封存链累计运行维护成本（美元），下标“well”表示实际钻井数量；Kj为二进制变量，表示封存地j是否被匹配；Astoj为封存地j的累计封存量（t CO2）；Doil为CO2与石油的置换比，基于我国胜利油田实际工程项目取4∶1；Roil为桶与吨的置换比，取7.3桶∙t-1；Poil为油价；Lj为二进制变量，表示封存地j是否为油田场地。

封存地j的累计封存量必须低于其封存潜力，如公式（5）所示；其年度封存量必须低于CO2注入速率容量，如公式（6）所示。

Astoj≤Tstoj,∀j∈J
Astoj/Period≤Injj×50,∀j∈J

式中，Tstoj表示封存地j的封存潜力；J代表所有封存地的集合；Period表示CCUS运营周期内的总年数；Injj为封存地j的CO2注入速率容量。

管道中的CO2流可实现在任意弧段Arc(n, m)流量守恒，如公式（7）所示；且任意弧段Arc(n, m)的实际CO2流量必须低于管径d所对应的最大流量限制，如公式（8）所示。

Aston×Kn=Acapn×Sn+∑(n,m)amountArc(n,m)×Period-  ∑(m,n)amountArc(n,m)×Period,∀n∈N,m∈N
amountArc(n,m)≤∑dP(n,m),d⋅Limitd

式中，amountArc(n,m)表示从节点n到m的弧段所对应的管道年CO2输送量；N为所有节点的集合；Limitd为直径为d的管道的最大流量。

2.4 经济指标计算

基于源汇匹配优化模型的计算结果，对每家水泥工厂的CCUS全链条改造方案进行综合经济技术评估。需要说明的是，模型中CO2运输成本与封存成本（EOR收益）分别由各条已建管道和启用的封存地确定，并不直接对应改造CCUS的工厂。本文采用Fan等[36]提出的成本分摊机制：首先识别通过单条管道或封存地的所有可能具备CCUS改造条件的工厂，随后根据各工厂各自累计CO2捕集量分别计算运输成本与封存成本的分配权重，最终累加所有分配后的运输成本与封存成本以代表各工厂的总成本。该方法可得出工厂级的CO2运输成本、封存成本及EOR收益，从而计算对应的经济指标。

平准化成本是衡量技术经济效益与竞争力的关键指标[50]。平准化电力成本（LCOE）通常定义为单位发电量的成本[51‒53]。类似地，LCOC用于量化单位水泥产量的成本[54]，如公式（9）所示。进一步地，通过计算LACOC与LCAC来评估CCUS改造带来的额外经济成本。LACOC主要反映工厂改造CCUS技术后单位水泥产量增加的成本，如公式（10）所示；LCAC则主要体现CCUS改造后水泥厂每减排1 t CO2的净成本，如公式（11）所示。

LCOCi=CAP_pli+CAP_cci+∑t(OM_pli,t+OM_cci,t-EORi,t)×(1+r)-t∑tAcemi,t×(1+r)-t
LACOCi=CAP_cci+∑t(OM_cci,t-EORi,t)×(1+r)-t∑tAcemi,t×(1+r)-t
LCACi=LACOCiEF_pli-EF_cci=LCOCi-LCOC_pliEF_pli-EF_cci

式中，LCOCi表示采用CCUS技术改造的水泥厂i的平准化水泥成本[美元∙（t 水泥)-1]；CAP_pli和OM_pli,t分别代表水泥厂i的建设投资成本与年度运营维护成本（美元），如公式（12）和（13）所示；LACOCi表示采用CCUS技术改造的水泥厂i的额外平准化水泥成本[美元∙（t 水泥）-1]；CAP_cci和OM_cci,t分别代表水泥厂i进行CCUS技术改造的资本成本与年度运营维护成本，如公式（14）和（15）所示；EORi,t为年度EOR收益（咸水层封存不产生此项收益）；Acemi,t表示第t年水泥厂i的水泥产量；LCACi为采用CCUS技术改造的水泥厂i的平准化碳避免成本[美元∙（t CO2）-1]；EF_pli与EF_cci分别表示水泥厂i改造前与改造后的CO2排放因子；LCOC_pli代表水泥厂i进行CCUS技术改造前的平准化水泥成本；r为折现率。

CAP_pli=UC_pl×Acemi
OM_pli,t=UO_pl×Acemi,t
CAP_cci=UC_ca×Acemi+CAP_tri+CAP_sti
OM_cci,t=UO_ca×Acemi,t+OM_tri,t+OM_sti,t

式中，UC_pl与UO_pl分别代表水泥厂i的单位建设投资成本与单位年度运营维护成本[美元∙（t 水泥）-1]；UC_ca与UO_ca分别代表采用CCUS技术改造后水泥厂i的单位资本成本与单位年度运营维护成本[美元∙（t 水泥）-1]；CAP_tri和OM_tri,t分别表示CO2运输管道的资本成本与年度运营维护成本（美元）；CAP_sti和OM_sti,t则分别代表CO2封存链的单位资本成本与年度运营维护成本（美元）。

2.5 情景设置

当前除EOR收益外，水泥厂进行CCUS改造缺乏实质性激励政策。本研究探讨两种激励政策方案：碳定价与45Q税收抵免（表1）。鉴于水泥行业作为重点排放源，且有望参与我国未来碳交易市场，碳定价被视为相关政策激励。此外，美国《通胀削减法案》扩展了45Q税收抵免政策，为CCUS提供显著激励，其中，2022年永久地质封存的抵免额度达85美元∙（t CO2）-1，EOR或其他工业利用方式为60美元∙（t CO2）-1。这为我国制定CCUS激励政策提供了重要参考。将碳定价或45Q税收抵免政策纳入我国水泥行业CCUS改造方案时，源汇匹配优化模型的目标函数分别如公式（16）和（17）所示。

Cost_45Q=∑i(CAP_cai+OM_cai)×Si+  ∑(n,m),d(CAP_trd+OM_trd)×Dist(n,m)×P(n,m),d+  ∑(well,j)((CAP_st(well,j)+OM_st(well,j))×   Kj-Astoj×Doil×Roil×Poil×Lj)+  ∑jAstoj×Pseq×Kj
Cost_car=∑i(CAP_cai+OM_cai)×Si+ ∑(n,m),d(CAP_trd+OM_trd)×Dist(n,m)×P(n,m),d+ ∑(well,j)((CAP_st(well,j)+OM_st(well,j))×   Kj-Astoj×Doil×Roil×Poil×Lj)+  ∑iAcapi×Pc×Si

式中，Cost_45Q与Cost_car分别表示S2_补贴政策（SP）和S3_碳政策（CP）情景下2030—2060年陆上及海上封存CCUS全链条技术的总成本（美元）；Pseq代表最新45Q税收抵免政策下的CO2封存补贴额度，其中DSA与EOR封存类型适用不同标准；Pc为采用《2022年世界能源展望》提出的2050年净零排放（NZE）情景预测的2030年全国碳价（未来将动态调整）。

2.6 数据来源

本研究使用的水泥厂数据，主要来源于2021年各省工业和信息化厅公开发布的水泥熟料企业名单，具体包括各厂区地理位置、投产年份、熟料产能、设备型号等关键信息。年度运行天数根据各省水泥窑停窑及生产限制政策文件收集而得。本研究涉及的陆上DSA、陆上EOR、海上DSA及海上EOR等CO2封存场地数据源自已有文献[36,55‒57]。封存潜力计算采用美国能源部（US DOE）方法[58]，注入速率上限依据达西定律确定[59]。地层总厚度与咸水层孔隙度数据源自我国地质调查局，可采储量、埋深及美国石油学会（API）值取自《中国含油气盆地图集》与IHS Markit数据库[60‒61]。美元兑人民币汇率按2021年平均汇率6.8974计算[62]。2030年90美元∙t-1的碳价数据源自《2022年世界能源展望》中的2050年净零排放情景[63]。海上管道运输的投资成本与年度运营维护成本均按陆上成本的1.55倍计算[64‒65]；海上EOR和DSA封存的投运成本均按陆上成本的3倍估算[47,66]。分析采用的主要参数列于表2 [26,49,52,63,67‒72]。

3 结果与分析

3.1 候选水泥厂与CO2封存地的空间分布

我国水泥行业在碳排放规模和地质封存能力方面均存在显著区域差异，这对CCUS源汇匹配布局产生了重要影响。在现有的1132家水泥厂中，有213家因熟料产能低于2500 t∙d-1且剩余运营年限不足15年（无法满足CCUS部署要求）而被排除。其余919家候选工厂广泛分布于不同区域，即主要集中在华中、华东和华南地区，东北和西部地区分布相对分散[图2（a）]。2030—2060年间，我国水泥行业单厂累计CO2排放量介于11.9~283.4 Mt之间。排放量前五位的省份为广东（2.35 Gt）、河南（2.09 Gt）、四川（2.08 Gt）、安徽（2.03 Gt）和广西（1.78 Gt）。经济发达的长三角和珠三角地区对水泥需求旺盛，大型产能设施主要集中在安徽、广东和江苏三省，其平均熟料产能分别达5000 t∙d-1、4798 t∙d-1和4942 t∙d-1。相比之下，西部和东北地区水泥厂规模明显偏小，省级平均熟料产能介于2500~4200 t∙d-1，2030—2060年间累计CO2排放量在11.9~70.3 Mt之间。

我国现有地质封存资源较为丰富，其中包括1063个陆上DSA封存地、535个海上DSA封存地、257个陆上EOR封存地及114个海上EOR封存地，这些场地均具备与候选水泥厂源汇匹配的潜力。这些封存地的平均CO2封存能力分别为940 Mt、1672 Mt、20 Mt和31 Mt，对应的平均注入速率上限分别为5 Mt∙a-1、14 Mt∙a-1、13 Mt∙a-1和15 Mt∙a-1。总体而言，陆上与海上DSA封存地的平均封存能力分别是陆上与海上EOR封存地的24.1倍和34.4倍。陆上盆地中，塔里木盆地、松辽盆地和苏北盆地的封存能力位列前三，分别达282 Gt、168 Gt和78 Gt；在海上盆地中，东海盆地以356 Gt的封存潜力居于首位[图2（b）]。

我国候选水泥厂CCUS筛选流程如图2（c）所示。2020年，我国水泥行业CO2排放总量约为1.37 Gt，本研究所建立的数据库覆盖其中约89%的排放源。经基础设施规模与运行寿命筛选后，共有919家工厂被确定适合进行CCUS改造，其CO2排放量合计为1.02 Gt∙a-1，约占行业总排放量的74%。在进一步筛选中，由于316家工厂无法满足陆海CO2管道网络可达性（20 km半径范围内）而被剔除。最终，在考虑90%的捕集率后，共有603家工厂具备CCUS改造条件，其最大CO2排放量为0.60 Gt∙a-1。这些工厂实施CCUS改造后，相对于2020年总排放量最高可实现43.8%的减排幅度。这些具备改造条件的工厂主要分布在山东（40.0 Mt）、河南（39.8 Mt）、安徽（36.5 Mt）、广东（36.0 Mt）和广西（35.8 Mt）等省份。

如图2（d）所示，预计在2025—2040年间，我国新建及大型水泥设施将维持高位排放水平，年排放量超过1.18 Gt，占2025—2060年间累计排放量7.6 Gt的64%。然而，2040年后，随着部分水泥厂逐步达到设计寿命末期，年度CO2排放量预计将显著下降，从2045年的1.01 Gt∙a-1降至2050年的0.51 Gt∙a-1。结果表明，在早期大规模部署CCUS，可有效缓解我国现有水泥基础设施产生的大量CO2排放，从而在未来碳预算约束下实现更显著的减排效益。

3.2 候选水泥厂与CO2封存地的源汇匹配空间布局

在综合考虑陆海运输路线可行性的基础上，源汇匹配结果揭示了CCUS改造的水泥厂与四类CO2封存地之间的成本效益最优连接关系。本研究提出了一种典型的源汇匹配布局方案，在平衡整体CO2减排成本与EOR收益的同时，挖掘最大可行的减排潜力。结果表明，2030—2060年间，本布局可累计实现15.8 Gt陆上封存（占比85%）与2.7 Gt海上封存（占比15%）。其中，陆上管网主要分布在我国华北、华中、华南、西南及东北地区，海上管网则集中分布在北部、东部及南部沿海区域。

如图3（a）所示，2030—2060年期间跨省及陆海之间的CO2流向特征明显。其中五条主要管道的累计CO2流量均超过500 Mt，分别为广西-北部湾盆地（683 Mt）、江苏-安徽（637 Mt）、贵州-北部湾盆地（622 Mt）、山东-江苏（529 Mt）以及四川-湖北（527 Mt）。为支持这一CCUS布局方案，需建设总长约61 500 km的管道基础设施，其中陆上管道达59 500 km（96.8%），海上管道仅占3.2%（1975 km），这凸显了大规模减排高度依赖陆上管网的特征。如图3（b）所示，管径为4~30 in（1 in = 2.54 cm；年运输量介于1317 t~21.4 Mt之间）的管道总长达54 200 km，此类管径的管道占比显著（6%~22%），长度约占管道总长度的88%。这些管道作为连接分散水泥厂的支线，有效提升了减排潜力。相比之下，大直径管道占比相对较低，62 in与70 in的管道仅各占总量的1%。这些大型管道作为主干线，负责将来自各地区的大量CO2输送至指定封存场地。图4（a）展示了各省累计CO2捕集量，前五个省份分别为山东（1.24 Gt）、河南（1.23 Gt）、安徽（1.13 Gt）、广东（1.12 Gt）和广西（1.11 Gt），合计占总减排潜力的32%。由此可见，在我国水泥行业大规模部署CCUS技术需综合考虑各地实际情况，并针对CO2捕集、运输与封存设施的建设进行差异化规划，以确保整体减排成效的最大化。

在全国层面，共有27个省份的603家具备CCUS改造条件的水泥厂与180个封存地实现了有效源汇连接，可在2030—2060年间累计实现18.5 Gt的CO2减排。在不同类型的封存方式中，有189家水泥厂与50个陆上DSA封存地（13.5 Gt）相连，主要分布在渤海湾盆地（陆域）、南襄盆地和苏北盆地；275家水泥厂与111个陆上EOR封存地（2.3 Gt）相连，主要集中在鄂尔多斯盆地、松辽盆地和渤海湾盆地。得益于良好的咸水层或油田地质封存条件，安徽、河南和天津的陆上DSA封存累计量最高（分别为4.02 Gt、3.45 Gt和2.28 Gt CO2），而新疆、山东和辽宁的陆上EOR封存累计量最高（分别为0.48 Gt、0.43 Gt和0.28 Gt CO2），如图4（b）所示。另有3家水泥厂与5个海上DSA封存地（2.1 Gt）相连，主要位于北部湾盆地和渤海湾盆地（封存量分别为2.05 Gt和0.01 Gt CO2）；97家水泥厂与14个海上EOR封存地（0.6 Gt）相连，主要分布于渤海湾盆地、珠江口盆地和东海盆地（分别对应0.35 Gt、0.28 Gt和0.02 Gt CO2）。通过EOR技术可显著降低广西和广东的海上封存成本[图4（b）]。由于油田封存容量相对有限，与EOR相关的陆上和海上封存量（2.9 Gt）仅占总封存量的16%。海上封存地的空间异质性显著影响了东部沿海地区的CCUS源汇连接。水泥厂往往优先与附近的海上封存地相连，以降低总体CO2运输成本，并在部分情况下可获得海上EOR的协同收益。根据运输路线测算，陆上封存所需的平均运输距离（91 km）远大于海上封存（31 km）。大部分减排量（陆上68%、海上79%）发生在0~100 km运输距离内，其次100~200 km范围内占比分别为陆上20%与海上17%。这表明共享管网设施可在短距离内形成显著的规模经济效应。

3.3 我国水泥厂CCUS改造的经济成本

基于对LCOC、LACOC及LCAC的经济成本评估结果发现，在三种情景下，整体成本均呈现上升趋势（图5），这反映了CCUS改造工厂的CO2排放量、减排成本与EOR减排比率之间的相关关系。其中，EOR减排率定义为2030—2060年间各水泥厂累计封存至EOR封存地的CO2量占其总捕集量的比例。当EOR封存份额超过0.5时，可将该水泥厂归类为EOR主导型；反之则为DSA主导型。

如图5（a）所示， EOR主导型工厂因能受益于燃料收入，普遍处于LCOC的低成本范围[-51~71美元∙（t 水泥）-1]，而DSA主导型工厂的LCOC则处于高成本范围[-5~96美元∙（t 水泥）-1]。当引入各类激励政策后，即使部分DSA封存地距离较远，更多水泥厂仍倾向于选择具有充足封存能力的DSA场地，从而在实现同等CO2减排目标的前提下，将LCOC降低的目的（最多达270%）。在S1_无政策（NP）情景下，整体LCOC范围为31~96美元∙（t 水泥）-1：其中EOR主导型工厂的LCOC处于31~71美元∙（t 水泥）-1区间，而DSA主导型工厂的LCOC处于64~96美元∙（t 水泥）-1区间。由于缺乏EOR收益，LCOC曲线出现急剧上升。当累计CO2减排量超过2.7 Gt时，DSA主导型工厂的比例逐渐增加。在S2_SP情景下，整体LCOC范围缩小至-51~73美元∙（t 水泥）-1，其中EOR主导型工厂为-51~46美元∙（t 水泥）-1，DSA主导型工厂为-13~73美元∙（t 水泥）-1。随着DSA封存地补贴力度加大，两类工厂的LCOC差距逐渐缩小甚至消失。S3_CP情景的成本分布与S1_NP相似，但引入碳定价后，整体LCOC降至-44~17美元∙（t 水泥）-1。如图5（b）所示，不同情景下累计CO2封存量介于3.85~18.50 Gt（占比21%~100%），参照2021年我国水泥市场价格约为80美元∙t-1 [73]，S2_SP和S3_CP情景中LCOC均低于80美元∙（t 水泥）-1，覆盖了100%的封存量。S1_NP情景的12.8 Gt封存量主要集中于60~80美元∙（t 水泥）-1区间；S2_SP情景主要分布在20~40美元∙（t 水泥）-1区间；而S3_CP情景的封存量大部分（83%）处于0~20美元∙（t 水泥）-1区间。这表明激励政策普遍有助于降低CCUS成本，其中碳定价政策的减排效果更为显著。

如图5（c）和（e）所示，从LACOC和LCAC的结果来看，其变化趋势与LCOC曲线基本一致。在S1_NP情景下，LACOC估算值显示额外成本或收益介于-2~63美元∙（t 水泥）-1之间。具体而言，486家水泥厂在2030—2060年间实现累计CO2减排量15.4 Gt（占比83%），其LACOC主要集中于60~70美元∙（t 水泥）-1区间[图5（d）]。同理，基于S1_NP情景的LCAC估算显示，CCUS改造产生的碳避免成本介于-5~140美元∙（t CO2）-1区间。该情景下497家水泥厂实现累计CO2减排15.4 Gt（占比83%），其LCAC主要处于80~120美元∙（t CO2）-1 区间[图5（f）]。引入45Q税收抵免和碳市场相关激励措施后，LACOC和LCAC均显著下降。与S1_NP情景相比，S2_SP和S3_CP情景下的平均LACOC分别降低36美元∙（t 水泥）-1和71美元∙（t 水泥）-1，平均LCAC分别降低78美元∙（t CO2）-1和153美元∙（t CO2）-1。因此，在三种CCUS改造情景中，分别有2家、165家和603家水泥厂的LACOC与LCAC低于零，优先部署这类工厂可在2030—2060年间累计实现0.1 Gt、4.6 Gt和18.5 Gt CO2减排量。总体来看，CCUS改造水泥厂的LACOC和LCAC分别集中于0~40美元∙（t 水泥）-1和-120~20美元∙（t CO2）-1区间。这表明当补贴政策超过阈值时，会产生显著的激励效应。

3.4 各省水泥厂CCUS改造的空间异质性

资源禀赋与地质条件可能导致省级层面陆海封存潜力及其相应减排成本的空间异质性，这一特征可在不同CCUS改造情景下进一步探究。LCAC呈现显著的空间分异特征：我国西北地区LCAC为0~66美元∙（t CO2）-1，而西南地区则急剧上升至94~112美元∙（t CO2）-1，形成“北低南高”的分布特征[图6（a）和（b）]。具体而言，陆上封存实现15.8 Gt CO2减排量，平均LCAC为90美元∙（t CO2）-1；而海上封存主要使沿海地区水泥厂实现2.7 Gt减排量，平均LCAC为91美元∙（t CO2）-1。陆海封存成本相近的原因在于海上封存可能带来EOR收益，且海上封存地与陆上水泥厂的运输距离较短。

东北与西北地区展现出较明显的成本效益优势，宁夏、新疆和青海的平均LCAC甚至低于全国中位数，尽管其平均CO2封存量仅为23 Mt。这些地区煤炭与石油储量丰富，当地水泥厂通常可获得低成本燃料，从而通过EOR等CO2利用技术降低CCUS项目成本。华东、华北和华中地区LCAC处于中等水平，分别为84美元∙（t CO2）-1、86美元∙（t CO2）-1和92美元∙（t CO2）-1，主要成本区间集中在70~105美元∙（t CO2）-1。由于除可利用油田外，DSA还提供更多封存容量，这些区域的省级累计封存量显著增加，分别提升至5.0 Gt、1.9 Gt和2.9 Gt，其中苏北盆地、南襄盆地和华北盆地南部的封存表现尤为突出。山东、浙江和湖南三省具有显著的海上封存潜力，可将沿海水泥厂与渤海湾盆地、东海盆地、北部湾盆地和珠江口盆地的DSA及EOR封存地进行连接。其中，山东的平均LCAC为42美元∙（t CO2）-1（低于全国平均值），其他区域成本相对较高，介于62~103美元∙（t CO2）-1区间。这些省份可利用多样化的辅助胶凝材料（如西北和华北黄土高原地区丰富的黏土、砂岩、铁矿石和煤矸石，以及华东更多的矿渣资源）降低生产过程中的排放。相比之下，西南和华南地区平均LCAC较高，分别达101美元∙（t CO2）-1和112美元∙（t CO2）-1。受四川盆地注入容量严重受限的影响，其省级平均CO2封存量分别仅为0.58 Gt和0.69 Gt。但引入海上封存后，其封存量可分别提升至0.75 Gt和0.99 Gt。例如，广东、广西和贵州近90%的水泥厂可与北部湾盆地、琼东南盆地和珠江口盆地的海上封存地连接。尽管受海上CO2运输与封存成本影响，这些地区的LCAC较高[分别为80美元∙（t CO2）-1、99美元∙（t CO2）-1和111美元∙（t CO2）-1]，但大型水泥厂仍可分别实现0.27 Gt、0.57 Gt和0.51 Gt的显著减排。

实施相关激励政策将显著降低水泥厂CCUS改造的成本。当引入45Q税收抵免政策后，陆上封存的平均省级LCAC下降至-34~55美元∙（t CO2）-1，海上封存的平均省级LCAC下降至-20~46美元∙（t CO2）-1 [图6（c）]。相较于S1_NP情景，山东、河南、安徽、四川和湖南五省的水泥厂在成本竞争力方面表现尤为突出。这些省份因毗邻渤海湾盆地、南襄盆地、四川盆地和华北盆地南部，具备优越的CO2减排条件，2030—2060年间累计减排量可达1.01~1.24 Gt。此外，广西、贵州和安徽可通过部署海上CCUS项目进一步受益，这些区域累计海上CO2封存量可达0.69~1.11 Gt，对应平均LCAC为-20~46美元∙（t CO2）-1。

引入碳定价政策后，我国几乎所有候选水泥厂都能以相对较低成本实施CCUS改造项目。各省陆上封存平均LCAC将降至-104~45美元∙（t CO2）-1，海上封存成本区间为-115~-46美元∙（t CO2）-1 [图6（d）]。这表明碳定价政策对CCUS改造成本具有显著影响。就陆上封存而言，山东、河南和安徽三省的水泥厂展现出早期CCUS示范项目的突出潜力——减排成本低且规模效益显著，累计减排量分别可达1.10 Gt、1.23 Gt和1.13 Gt。对于海上封存，广西[平均成本-61美元∙（t CO2）-1，累计封存1.00 Gt]、广东[-58美元∙（t CO2）-1，0.72 Gt]和云南[-46美元∙（t CO2）-1，0.63 Gt]的水泥厂通过与北部湾盆地连接，也具备CCUS改造机会。这些区域为沿海大型排放源提供了经济可行的厂级CCUS解决方案，平均成本为-60美元∙（t CO2）-1，累计减排量达0.60 Gt。

3.5 敏感性分析

本研究探讨了不同折现率对水泥厂CCUS改造经济成本的影响。以S1_NP情景作为比较基准，分别应用8%和10%的折现率评估CCUS全链条中各工厂的减排成本。结果表明，随着折现率上升，CCUS系统成本将相应增加[图7（a）]。与连接EOR封存地的工厂相比，连接DSA封存地的工厂受到的成本影响更大。例如，在S1_NP情景下，CCUS系统的平均LCAC为88美元∙（t CO2）-1，其中约104 Mt∙a-1的CO2被封存至油田。当折现率调整为8%与10%时，LCAC分别升至104美元∙（t CO2）-1和110美元∙（t CO2）-1，而油田封存的CO2量则分别降至71 Mt∙a-1和56 Mt∙a-1。这些变化主要归因于用于EOR的CO2比例下降，其产生的收益无法充分抵消捕集、运输与封存成本的上升。

本研究还对封存地空间分辨率进行了敏感性分析。在S1_NP情景下，将每个封存地的网格尺寸从40 km × 40 km缩小至20 km × 20 km（每个网格仅钻探一口井），CCUS系统成本上升，平均LCAC达到142美元∙（t CO2）-1 [图7（b）]。就封存类型而言，与水泥厂匹配的封存地数量（20 km × 20 km网格）出现不同程度增加，但年度CO2封存量反而下降[图7（c）]。值得注意的是，尽管油田的CO2运输成本较高[11美元∙（t CO2）-1]，但因额外的EOR收益，与油田匹配的水泥厂成本[137美元∙（t CO2）-1]仍低于与咸水层匹配的水泥厂[152美元∙（t CO2）-1]。

此外，EOR封存地匹配的水泥厂数量始终超过DSA封存地（38个陆上与3个海上），但其年度CO2封存量仅占咸水层封存量的一小部分（陆上13%，海上8%）。

4 结论与政策建议

4.1 结论

本研究构建了SSM-Cement模型——一个针对水泥行业CCUS的陆海源汇匹配评估框架。该模型由水泥厂适宜性筛选模块、封存地潜力评估模块、源汇匹配优化模块及经济评估模块构成。在满足实际陆海CO2运输路线建设前提条件下，研究共识别出603家具备CCUS改造条件的水泥厂，其在2030—2060年间的CO2封存能力可达18.5 Gt。研究为我国水泥行业建立了典型的空间布局，明确了具备改造条件的水泥厂与四类CO2封存地之间的源汇联系，并在源汇匹配中综合考虑了CO2减排潜力、减排成本与EOR收益等因素。

本文采用LCOC、LACOC和LCAC多项经济指标，对工厂级的CCUS改造成本进行了研究。在S1_NP情景下，受益于燃料收入的EOR主导型工厂，普遍表现出较低的改造成本，而DSA主导型工厂成本往往更高。在S2_SP情景下，随着对DSA封存地补贴力度的加大，EOR主导型和DSA主导型工厂之间LCOC的差距逐渐缩小，甚至随着封存潜力的增加而消失。这表明更高的补贴将使DSA主导型工厂在CCUS改造成本方面更具经济可行性。在具有显著EOR收益的情景下优先部署CCUS至关重要，这不仅能有效降低CCUS改造的整体成本，而且在S3_CP情景中尤为明显。在S3_CP情景下几乎所有经济参数均呈现负值，表明形成了有利于CCUS部署的经济环境。

为实现我国水泥行业大规模CCUS部署战略，本研究识别出具有低改造成本的水泥厂。区域层面LCAC空间分布呈现“北低南高”格局：西北地区成本为0~66美元∙（t CO2）-1，而西南地区高达94~112美元∙（t CO2）-1。在我国东北地区，陆上油田是CCUS项目的优选封存方案；在中部和东部地区，DSA除可利用油田外，还提供额外的封存容量，其中苏北盆地、南襄盆地和华北盆地南部等区域的CO2封存潜力尤为显著。尽管南部地区（包括云南、贵州、广东和广西）的成本略有上升（但仍处于合理范围），但其CO2封存机会巨大。这些区域通过连接北部湾盆地、琼东南盆地和珠江口盆地的海上DSA及EOR封存地，形成具有经济可行性的CCUS解决方案。

4.2 政策建议

本研究结果强调，在水泥行业CCUS部署进程中，采用厂级的集成化自下而上方法和发展我国零排放水泥市场是两项关键举措。向水泥厂的CCUS改造项目投入充足资金、鼓励开发零排放水泥产品是实现这一目标的关键。应促进政府与地方水泥企业合作，在实施初期为具备CCUS改造条件的工厂提供资金扶持。此外，采用强制性CO2减排政策可进一步推动CCUS在水泥行业的部署。

为支持碳中和计划，CCUS项目示范应优先考虑山东、宁夏、江苏、内蒙古及河北的水泥厂陆上封存方案，而江苏与山东的水泥厂应优先部署海上封存（图8）。这些地区因靠近封存地，可有效降低运输成本。此外，青海、新疆、宁夏、辽宁和甘肃的水泥厂LCAC介于43~62美元∙（t CO2）-1区间，通过实施政府补贴机制[图9（a）和（b）]，可有效识别负成本的减排机会。进一步借助碳市场收益机制，可在山东、河南、安徽、广东、广西和云南等省份推动成本效益最优的CCUS应用[图9（c）和（d）]。

必须明确指出，尽管仅靠CCUS技术可实现高达43%的显著减排潜力，但仅凭此技术不足以实现我国水泥行业的净零排放目标。因此，亟须实施其他战略措施，例如，提前淘汰不具备改造条件的落后产能，推进熟料替代、材料效率提升及生物质燃料替代等渐进式技术进步。通过多路径的协同作用，行业可实现CO2深度减排。此外，源汇连接空间分布差异显著，这对我国水泥行业CCUS集群规划提出了挑战与严格要求。在初始阶段必须进行共享CCUS基础设施的科学规划与协同管理，以确保资源优化配置与CCUS技术的高效部署。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

Road map update for carbon capture, utilization, and storage demonstration and deployment in the People’s Republic of China. Report. Metro Manila: Asian Development Bank; 2022. . 10.22617/tcs220232-2
[2]

Paltsev S, Morris J, Kheshgi H, Herzog H. Hard-to-abate sectors: the role of industrial carbon capture and storage (CCS) in emission mitigation. Appl Energy 2021;300:117322. . 10.1016/j.apenergy.2021.117322
[3]

Cement. Report. Paris: International Energy Agency; 2022.
[4]

Watari T, Cao Z, Hata S, Nansai K. Efficient use of cement and concrete to reduce reliance on supply-side technologies for net-zero emissions. Nature Commun 2022;13:4158. . 10.1038/s41467-022-31806-2
[5]

Global energy review: CO2 emissions in 2021. Report. Paris: International Energy Agency; 2022. . 10.1787/12ad1e1a-en
[6]

The EU reached a provisional agreement to set up an EU carbon border adjustment mechanism]. Report. Beijing: Ministry of Commerce of the People’s Republic of China; 2022. Chinese. . 10.1355/9789815104028-003
[7]

Achieving net zero heavy industry sectors in G 7 members. Report. Paris: International Energy Agency; 2022. . 10.1787/f25c9648-en
[8]

Wei Y, Chen K, Kang J, Chen W, Wang X, Zhang X. Policy and management of carbon peaking and carbon neutrality: a literature review. Engineering 2022;14:52‒63. . 10.1016/j.eng.2021.12.018
[9]

Zhang S, Chen W. China’s energy transition pathway in a carbon neutral vision. Engineering 2022;14:64‒76. . 10.1016/j.eng.2021.09.004
[10]

The GCCA 2050 cement and concrete industry roadmap for net zero concrete. Report. London: Global Cement and Concrete Association; 2021.
[11]

An energy sector roadmap to carbon neutrality in China. Report. Paris: International Energy Agency; 2021. . 10.1787/5f517ddb-en
[12]

Monteiro J, Roussanaly S. CCUS scenarios for the cement industry: is CO2 utilization feasible? J CO2 Util 2022;61:102015. . 10.1016/j.jcou.2022.102015
[13]

Ostovari H, Müller L, Skocek J, Bardow A. From unavoidable CO2 source to CO2 sink? A cement industry based on CO2 mineralization. Environ Sci Technol 2021;55:5212‒23. . 10.1021/acs.est.0c07599
[14]

Ren M, Ma T, Fang C, Liu X, Guo C, Zhang S, et al. Negative emission technology is key to decarbonizing China’s cement industry. Appl Energy 2023;329:120254. . 10.1016/j.apenergy.2022.120254
[15]

Nhuchhen DR, Sit SP, Layzell DB. Decarbonization of cement production in a hydrogen economy. Appl Energy 2022;317:119180. . 10.1016/j.apenergy.2022.119180
[16]

Zhang S, Worrell E, Crijns-Graus W. Evaluating co-benefits of energy efficiency and air pollution abatement in China’s cement industry. Appl Energy 2015;147:192‒213. . 10.1016/j.apenergy.2015.02.081
[17]

Li N, Ma D, Chen W. Quantifying the impacts of decarbonisation in China’s cement sector: a perspective from an integrated assessment approach. Appl Energy 2017;185:1840‒8. . 10.1016/j.apenergy.2015.12.112
[18]

changeClimate 2022 : mitigation of climate change. Report. Geneva: Intergovernmental Panel on Climate Change; 2022.
[19]

Zhang X, Gao X. The pathway toward carbon neutrality: challenges and countermeasures. Engineering 2022;14:1‒2. . 10.1016/j.eng.2022.05.009
[20]

Ma J, Li L, Wang H, Du Y, Ma J, Zhang X, et al. Carbon capture and storage: history and the road ahead. Engineering 2022;14:33‒43. . 10.1016/j.eng.2021.11.024
[21]

Global status of CCS 2021. Report. Docklands: Global CCS Institute; 2021.
[22]

Global costs of carbon capture and storage. Report. Docklands: Global CCS Institute; 2017.
[23]

Yang L, Wei N, Lv H, Zhang X. Optimal deployment for carbon capture enables more than half of China’s coal-fired power plant to achieve low-carbon transformation. iScience 2022;25:105664. . 10.1016/j.isci.2022.105664
[24]

Zhang C, Yu B, Chen J, Wei Y. Green transition pathways for cement industry in China. Resour Conserv Recycl 2021;166:105355. . 10.1016/j.resconrec.2020.105355
[25]

Xu J, Fleiter T, Fan Y, Eichhammer W. CO2 emissions reduction potential in China’s cement industry compared to IEA’s cement technology roadmap up to 2050. Appl Energy 2014;130:592‒602. . 10.1016/j.apenergy.2014.03.004
[26]

Zhou W, Jiang D, Chen D, Griffy-Brown C, Jin Y, Zhu B. Capturing CO2 from cement plants: a priority for reducing CO2 emissions in China. Energy 2016;106:464‒74. . 10.1016/j.energy.2016.03.090
[27]

Hasan MMF, Boukouvala F, First EL, Floudas CA. Nationwide, regional, and statewide CO2 capture, utilization, and sequestration supply chain network optimization. Ind Eng Chem Res 2014;53:7489‒506. . 10.1021/ie402931c
[28]

Garg A, Shukla PR, Parihar S, Singh U, Kankal B. Cost-effective architecture of carbon capture and storage (CCS) grid in India. Int J Greenh Gas Control 2017;66:129‒46. . 10.1016/j.ijggc.2017.09.012
[29]

Wang Y, Wen Z, Xu M, Kosajan V. The carbon-energy-water nexus of the carbon capture, utilization, and storage technology deployment schemes: a case study in China’s cement industry. Appl Energy 2024;362:122991. . 10.1016/j.apenergy.2024.122991
[30]

Zhang K, Lau HC, Liu S, Li H. Carbon capture and storage in the coastal region of China between Shanghai and Hainan. Energy 2022;247:123470. . 10.1016/j.energy.2022.123470
[31]

Yao X, Zhong P, Zhang X, Zhu L. Business model design for the carbon capture utilization and storage (CCUS) project in China. Energy Policy 2018;121:519‒33. . 10.1016/j.enpol.2018.06.019
[32]

Chen W, Lu X, Lei Y, Chen JF. A comparison of incentive policies for the optimal layout of CCUS clusters in China’s coal-fired power plants toward carbon neutrality. Engineering 2021;7:1692‒5. . 10.1016/j.eng.2021.11.011
[33]

Guo Z, Bai X, Liu S, Luo L, Hao Y, Lv Y, et al. Heterogeneous variations on historical and future trends of CO2 and multiple air pollutants from the cement production process in China: emission inventory, spatial-temporal characteristics, and scenario projections. Environ Sci Technol 2022;56:14306‒14. . 10.1021/acs.est.2c04445
[34]

Cement. Report. Reston: U.S. Geological Survey; 2022.
[35]

Tan C, Yu X, Guan Y. A technology-driven pathway to net-zero carbon emissions for China’s cement industry. Appl Energy 2022;325:119804. . 10.1016/j.apenergy.2022.119804
[36]

Fan JL, Fu J, Zhang X, Li K, Zhou W, Hubacek K, et al. Co-firing plants with retrofitted carbon capture and storage for power-sector emissions mitigation. Nat Clim Change 2023;13:807‒15. . 10.1038/s41558-023-01736-y
[37]

[Cement industry green development level assessment report 2022]. Report. Beijing: Environmental Impact Assessment; 2022. Chinese. . 10.1016/j.eiar.2022.106757
[38]

Tang L, Ruan J, Bo X, Mi Z, Wang S, Dong G, et al. Plant-level real-time monitoring data reveal substantial abatement potential of air pollution and CO2 in China’s cement sector. One Earth 2022;5:892‒906. . 10.1016/j.oneear.2022.07.003
[39]

2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories. Report. Geneva: Intergovernmental Panel on Climate Change; 2006.
[40]

Shen L, Zhao J, Wang L, Liu L, Wang Y, Yao Y, et al. Calculation and evaluation on carbon emission factor of cement production in China. Chin Sci Bull 2016;61:2926‒38. . 10.1360/n972016-00037
[41]

Ma J, Xu L, Sui M. Analysis of factors affecting carbon emission in cement production. Cem Technol 2021;6:28‒35.
[42]

Zhao JA, Zheng ZQ, Cao Z, Yao JH. Spatial and causal analysis of discrepancies in CO2 emission factors for cement production among provinces in China. Resour Sci 2016;38:1791‒800. . 10.18402/resci.2016.09.16
[43]

National Bureau of Statistics. China energy statistics yearbook 2017. Beijing: China Statistics Press; 2018. . 10.18356/877dc5af-en
[44]

[Building materials industry phase out of outdated production capacity guidance catalogue (2019 edition)]. China Building Materials 2019;12:38‒40. Chinese. . 10.5810/kentucky/9780813177946.003.0002
[45]

Development roadmap of carbon capture, utilization and storage technology in China. Beijing: Ministry of Science and Technology; 2019. Chinese. . 10.15302/j-sscae-2021.06.004
[46]

Global status of CCS: CCS vital to achieve net-zero. Report. Docklands: Global CCS Institute; 2020.
[47]

Special report on carbon capture utilisation and storage: CCUS in clean energy transitions. Report. Paris: International Energy Agency; 2020. . 10.1787/83a9b9c9-en
[48]

Yang L, Xu M, Yang Y, Fan J, Zhang X. Comparison of subsidy schemes for carbon capture utilization and storage (CCUS) investment based on real option approach: evidence from China. Appl Energy 2019;255:113828. . 10.1016/j.apenergy.2019.113828
[49]

Fan J, Xu M, Wei S, Shen S, Diao Y, Zhang X. Carbon reduction potential of China’s coal-fired power plants based on a CCUS source-sink matching model. Resour Conserv Recycl 2021;168:105320. . 10.1016/j.resconrec.2020.105320
[50]

Fan JL, Yu P, Li K, Xu M, Zhang X. A levelized cost of hydrogen (LCOH) comparison of coal-to-hydrogen with CCS and water electrolysis powered by renewable energy in China. Energy 2022;242:123003. . 10.1016/j.energy.2021.123003
[51]

Fan J, Li Z, Li K, Zhang X. Modelling plant-level abatement costs and effects of incentive policies for coal-fired power generation retrofitted with CCUS. Energy Policy 2022;165:112959. . 10.1016/j.enpol.2022.112959
[52]

Fan J, Wei S, Yang L, Wang H, Zhong P, Zhang X. Comparison of the LCOE between coal-fired power plants with CCS and main low-carbon generation technologies: evidence from China. Energy 2019;176:143‒55. . 10.1016/j.energy.2019.04.003
[53]

Filimonova IV, Kozhevin VD, Provornaya IV, Komarova AV, Nemov VY. Green energy through the LCOE indicator. Energy Reports 2022;8:887‒93. . 10.1016/j.egyr.2022.10.165
[54]

Wei N, Liu S, Wei F, Li X. Assessment of emission reduction potential of CO2 capture, geological utilization, and storage in cement industry of China. Environl Sci 2023;44(12):6621‒9.
[55]

Fan JL, Li Z, Ding Z, Li K, Zhang X. Investment decisions on carbon capture utilization and storage retrofit of Chinese coal-fired power plants based on real option and source-sink matching models. Energy Economics 2023;126:106972. . 10.1016/j.eneco.2023.106972
[56]

Fan JL, Wei S, Shen S, Xu M, Zhang X. Geological storage potential of CO2 emissions for China’s coal-fired power plants: a city-level analysis. Int J Greenh Gas Control 2021;106:103278. . 10.1016/j.ijggc.2021.103278
[57]

Fan JL, Shen S, Wei SJ, Xu M, Zhang X. Near-term CO2 storage potential for coal-fired power plants in China: a county-level source-sink matching assessment. Appl Energy 2020;279:115878. . 10.1016/j.apenergy.2020.115878
[58]

Goodman A, Bromhal G, Strazisar B, Rodosta T, Guthrie WF, Allen D, et al. Comparison of methods for geologic storage of carbon dioxide in saline formations. Int J Greenh Gas Control 2013;18:329‒42. . 10.1016/j.ijggc.2013.07.016
[59]

Baik E, Sanchez DL, Turner PA, Mach KJ, Field CB, Benson SM. Geospatial analysis of near-term potential for carbon-negative bioenergy in the United States. Proc Natl Acad Sci USA 2018;115:3290‒5. . 10.1073/pnas.1720338115
[60]

Guoyu L, Minggang L. Atlas of China’s petroliferous basins. 2nd ed. Beijing: Petroleum Industry Press; 2002. Chinese.
[61]

Energy & natural resources. Report. Andover: S&P Global; 2019.
[62]

exchange rate CNY USD. Report. Beijing: Bank of China; 2022.
[63]

World energy outlook 2022. Report. Paris: International Energy Agency; 2022. . 10.1787/3a469970-en
[64]

Energy technology perspectives 2020, special report on carbon capture utilisation and storage, CCUS in clean energy transitions. Report. Paris: International Energy Agency; 2020. . 10.1787/208b66f4-en
[65]

Development roadmap of carbon capture, utilization and storage technology in China ]. Report. Beijing: Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China; 2019. Chinese.
[66]

Technology readiness and costs of CCS. Report. Docklands: Global CCS Institute; 2021.
[67]

Roussanaly S, Fu C, Voldsund M, Anantharaman R, Spinelli M, Romano M. Techno-economic analysis of MEA CO2 capture from a cement kiln—impact of steam supply scenario. Energy Procedia 2017;114:6229‒39. . 10.1016/j.egypro.2017.03.1761
[68]

Liang X, Li J. Assessing the value of retrofitting cement plants for carbon capture: a case study of a cement plant in Guangdong, China. Energy Convers Manage 2012;64:454‒65. . 10.1016/j.enconman.2012.04.012
[69]

Tian Q, Zhao D, Li Z, Zhu Q. Robust and stepwise optimization design for CO2 pipeline transportation. Int J Greenh Gas Control 2017;58:10‒8. . 10.1016/j.ijggc.2017.01.003
[70]

Zhang D, Wang Z, Sun J, Zhang L, Zheng L. Economic evaluation of CO2 pipeline transport in China. Energy Convers Manage 2012;55:127‒35. . 10.1016/j.enconman.2011.10.022
[71]

Sanchez DL, Johnson N, McCoy ST, Turner PA, Mach KJ. Near-term deployment of carbon capture and sequestration from biorefineries in the United States. Proc Natl Acad Sci USA 2018;115:4875‒80. . 10.1073/pnas.1719695115
[72]

Wei N, Li X, Dahowski RT, Davidson CL, Liu S, Zha Y. Economic evaluation on CO2-EOR of onshore oil fields in China. Int J Greenh Gas Control 2015;37:170‒81. . 10.1016/j.ijggc.2015.01.014
[73]

China cement industry economic performance report 2021. Report. Beijing: China Cement Association; 2021.
AI Summary AI Mindmap
PDF (4258KB)

3348

访问

0

被引

详细
导航
相关文章

AI思维导图

/

〈 〉