作为世界上最大的发展中国国家，中国近年来的发展有目共睹。伴随着国家实力的日益增强，发展带来的环境影响也日益严重。我国以钢铁企业为代表的重工业在国家建设中起到了至关重要的作用，同时也带来了不容忽视的能源消耗和碳排放问题。
　　2014年，我国钢铁行业粗钢产量为8。23亿吨，已经连续18年位居世界第一。同年，我国吨钢综合能耗降至584。7千克标煤/吨钢。虽然同比有所下降，但绝对值仍处于世界最高水平。
　　针对我国钢铁行业高耗能、高排放的现状，本研究利用碳素流分析的方法对冶金过程中碳元素足迹进行了追踪，利用系统动力学模型对长流程钢铁生产的重要工序进行了仿真，并通过情景分析图寻找到适合中国钢铁工业发展的低碳道路。具体来讲，本研主要从以下五个方面开展：第一，从背景及意义的角度入手，介绍了本研究开展的必要性和可行性，并对钢铁行业可持续发展、钢铁行业碳足迹研究和主要方法系统动力学等领域已有的研究成果进行了总结概述。
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上篇 中国钢铁工业低碳生产研究
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.2.1 研究内容
1.2.2 主要创新点
1.3 研究技术路线图
2 文献综述
2.1 可持续发展理论
2.1.1 可持续发展与低碳经济
2.1.2 能源经济与能源环境
2.1.3 碳排放控制与低碳评价
2.2 钢铁行业低碳研究
2.2.1 钢铁行业低碳生产概论
2.2.2 基于碳素流的低碳研究
2.3 系统动力学理论
2.3.1 动态系统思想概述
2.3.2 国外系统动力学的发展
2.3.3 国内系统动力学的发展
2.4 已有研究中存在的不足之处
3 基于碳素流分析关键影响因素分析
3.1 碳素流研究在钢铁企业的应用
3.2 钢铁生产能源与动力分析
3.3 钢铁生产碳素流分析
3.3.1 碳素流系统分析
3.3.2 分工序碳素流分析
3.4 低碳影响因素指标体系构建
3.4.1 低碳影响因素选取
3.4.2 指标权重确定
3.5 本章小结
4 基于关键影响因素的系统动力学模型构建
4.1 系统动力学在低碳领域的应用
4.2 钢铁行业低碳生产模型的构建
4.2.1 系统分析
4.2.2 模型构建
4.3 系统动力学模型验证
4.4 本章小结
5 基于系统动力学模型的系统仿真
5.1 铁钢比对能耗和排放的影响
5.1.1 国内外铁钢比情况
5.1.2 系统仿真
5.1.3 仿真结果分析
5.2 新技术对能耗和排放的影响
5.2.1 节能减排主要技术
5.2.2 系统仿真
5.2.3 仿真结果分析
5.3 煤气回收对能耗和排放的影响
5.3.1 煤气回收现状
5.3.2 系统仿真
5.3.3 仿真结果分析
5.4 本章小结
6 政策建议
6.1 钢铁行业建议
6.2 政府层面建议
6.3 本章小结
7 结论
7.1 研究成果
7.2 研究展望
参考文献
下篇 中国钢铁行业逆向物流研究
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 主要研究内容、方法与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 相关理论文献综述
2.1 逆向物流管理研究现状
2.1.1 逆向物流管理概述
2.1.2 逆向物流网络模式研究现状
2.1.3 逆向物流网络优化研究现状
2.2 演化博弈理论与应用研究现状
2.2.1 演化博弈理论概述
2.2.2 演化博弈理论相关应用研究现状
2.3 现有研究中存在的不足之处
3 我国钢铁企业逆向物流网络构建中的关键因素分析
3.1 影响我国钢铁企业逆向物流网络构建的因素分析
3.2 基于ANP的钢铁企业逆向物流网络构建关键影响因素分析
3.2.1 网络层次模型构建
3.2.2 两两比较判断与超级矩阵的构建
3.2.3 关键因素的识别
4 钢铁企业逆向物流网络模式演化分析
4.1 不同逆向物流网络模式的比较分析
4.2 考虑自营与联营模式的钢铁企业逆向物流演化博弈模型
4.2.1 模型描述与参数设定
4.2.2 支付矩阵
4.2.3 复制动态方程与ESS分析
4.3 钢铁企业逆向物流网络模式演化的稳定性分析
4.3.1 系统演化规律与数值模拟
4.3.2 关键因素对系统演化稳定性的影响
5 考虑外包的钢铁企业逆向物流网络模式演化分析
5.1 考虑外包模式的钢铁企业逆向物流演化博弈模型
5.1.1 模型描述与模型参数设定
5.1.2 收益矩阵
5.1.3 复制动态方程与ESS分析
5.2 考虑外包模式的钢铁企业逆向物流网络模式演化稳定性分析
5.2.1 系统演化规律与数值模拟
5.2.2 关键影响因素对系统演化稳定性的影响
6 考虑外包的钢铁企业与第三方合作的演化博弈分析
6.1 外包模式中钢铁企业与第三方回收商的演化博弈模型
6.1.1 模型描述与模型参数设定
6.1.2 收益矩阵
6.1.3 复制动态方程与ESS分析
7 钢铁企业逆向物流网络优化研究
7.1 问题描述
7.2 模型建立
7.2.1 假设、参数及决策变量的设定
7.2.2 模型建立
7.2.3 多目标处理
7.3 情景分析
7.3.1 情景分析模型
7.3.2 算例
7.3.3 结果分析
8 研究总结及未来展望
8.1 研究总结
8.2 研究展望
 参考文献