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工业节能减排精准化管理与系统化决策
0.00     定价 ¥ 98.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030717818
  • 作      者:
    作者:温宗国//王奕涵|责编:张淑晓//高微
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2022-03-01
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内容介绍
本书针对当前工业节能减排管理的热点研究问题,详细介绍作者及其团队在工业节能减排领域多个层面开展的精准化管理、系统化决策、不确定性分析及实践应用等研究成果。其中,在精准化管理方面,构建工业节能减排精准化管理模型,并专门论证产业共生技术措施对节能减排的有效性;在系统化决策方面,分别从技术、企业和行业层面展开研究,开发多属性决策、数据包络分析模型和多目标优化求解算法等方法学工具;在不确定性分析方面,本书采用拉丁超立方采样方法模拟工业系统的各种不确定性条件,规避管理不达标的潜在风险;在实践应用方面,开发区域性决策方法和标准化应用软件,提升理论节能减排管理工具的应用价值。 本书可供工业节能减排领域相关的企业管理者、政策制定者及高等院校、科研院所研究人员阅读和参考。
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精彩书摘
第1章 绪论
  1.1 工业节能减排管理的重大挑战
  工业部门节能减排取得成效,但形势依然严峻。工业部门是重要的能耗和污染物排放部门,长期以来引发了全球气候变化、酸雨、光化学烟雾、雾霾等一系列环境问题,对地球生态及人类健康造成威胁。为应对上述问题,世界主要国家秉持可持续发展理念,采取了一系列节能减排措施,取得了一定成果。例如,中国自“十一五”起,建立或完善了超低排放、环境影响评价、排污许可证、*佳可行技术等管理制度体系,工业节能减排成效尤为显著。中国单位工业增加值能耗从2000年的2.55tce/万元①下降至2019年的0.955tce/万元,下降幅度超过60%,在工业增加值同期提升超5倍的趋势下,有效遏制了工业总能耗过快增长的趋势(图1-1)。第二次污染源普查显示,2017年工业源二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘、
  图1-1 2000~2019年中国工业增加值及单位工业增加值能耗(2005年不变价)
  (数据来源:国家统计局)
  化学需氧量、氨氮排放量比第一次污染源普查结果(2007年)下降27.3~83.9个百分点,在工业增加值稳步上升的同时实现污染排放大幅度下降。
  2020年10月,党的十九届五中全会把“生态文明建设实现新进步”作为“十四五”时期经济社会发展的六方面主要目标之一,并明确提出了2035年基本实现社会主义现代化远景目标——“广泛形成绿色生产生活方式,碳排放达峰后稳中有降,生态环境根本好转,美丽中国建设目标基本实现”。在新形势下,虽然工业节能减排已经取得较大成就,但也要充分认识到仍然面临的重大挑战:一方面,工业仍然是中国能耗和污染物排放的*大贡献部门,“十三五”期间工业能耗占全国能耗比例虽略有下降,但始终维持在60%以上;根据第二次污染源普查结果,2017年工业二氧化硫、烟粉尘排放占全社会排放的75%以上,氮氧化物排放占比36.2%,均高于中国工业增加值在该年度32%的比例。另一方面,进入“十四五”时期,中国城镇化进程将不断加快,党中央、国务院对促进经济社会绿色高质量发展、生态文明建设取得新成效提出了新要求和新任务,工业能耗及污染物排放水平仍需在当前基础上持续下降,节能减排管理目标将日益严格。
  现有节能减排措施应用趋于成熟,潜力空间逐渐收窄。工业部门节能减排的关键措施,如规模控制、结构调整和技术推广,均已在中国开展应用了较长时间。过去这些措施从生产工艺、过程优化及末端控制等多个角度,有效支撑了工业部门节能减排目标的实现。然而,现有措施的应用已经日臻成熟,在下一阶段继续推动节能减排的潜力空间逐渐收窄。以技术推广为例,*佳可行技术(best available techniques,BAT)体系*早由欧盟于1996年建立,设置各个工业行业在当前发展阶段*有效的节能减排技术,并通过与排污许可证制度挂钩以促成技术的推广。我国的*佳可行技术体系经历了快速发展的历程:环境保护部于“十一五”期间开始推动污染防治*佳可行技术体系的建设;2012年工业和信息化部(以下简称工信部)陆续出台了十余个行业的*佳节能减排可行技术的目录与指南,共发布11个行业、669项先进节能减排技术(专栏1-1);国家发展和改革委员会(以下简称发改委)自2014~2017年每年更新国家重点节能低碳技术推广目录②;科学技术部(以下简称科技部)出台了两批《节能减排与低碳技术成果转化推广清单》③等。欧盟及中国的*佳可行技术体系均在长期的实践过程中趋于成熟,各项先进适用技术得到了充分应用,进一步推广以拓展节能减排潜力的空间有限,且技术推广的成本不断攀升。在此背景下,对于过去“粗放式”应用节能减排措施的模式,已难以挖掘新的潜力空间,有必要将各类节能减排措施统筹分析和比对,进一步识别工业部门下一阶段节能减排的重点路径,实现工业节能减排精准化管理。
  节能减排管理目标增多,目标间协同效应及冲突关系复杂。为应对严峻的工业节能减排形势,我国相关的约束性指标日渐增多,显著增加了管理难度。以中国工业部门节能减排“十三五”规划为例(专栏1-2),规划对7类十[sjh1]余项与节能减排相关的指标提出了目标要求。除该规划外,其他标准、指南等政策文件均涉及节能减排管理目标约束。日益增加的目标数量,不仅要求节能减排管理过程中考虑目标本身的实现,还应考虑目标间复杂的协同效应及冲突关系。例如,现有研究表明,各项环境管理目标之间以及环境管理目标与经济成本目标之间都存在复杂的协同效应或冲突关系:一些生产工艺技术在削减某些污染物排放的同时,会增加另外一些污染物的排放(如在水泥生产中,新型干法水泥窑生产工艺相对于立窑生产工艺,削减了SO2、颗粒物的排放,但增加了NOx的排放);一些技术在削减污染物排放的同时,会增加能源消耗(如电除尘技术削减了颗粒物的排放,但增加了工业部门的电耗和碳排放);也有一些工艺技术虽然对节能和多种污染物减排都有较好的效果,但所需投资成本很高,会极大地增加企业的节能减排成本负担。因此,在工业节能减排管理过程中,应综合评估节能减排措施对多个管理目标同时产生的影响,寻求以*低成本实现节能减排综合管理目标的*优方案,需要开展深入的系统化决策。
  工业系统预测受多重波动因素影响,节能减排管理不确定性较强。工业节能减排管理,尤其是能耗、污染物排放目标的制定与路径设定均需依靠对工业系统的预测,如工业生产规模、产业结构及技术推广情况等。工业系统的趋势预测一般依靠外生变量或内生模型模拟等方式来开展,然而工业系统作为一个多流程、多物质能量代谢流动的复杂系统,系统的运行受到宏观经济、政策趋势、产业转型多方面不确定性因素影响,使得理论预测模型与实际工业系统运行状况也必然存在一定偏差。上述因素将导致预测结果与实际情况具有较大差异,从而增加工业节能减排的管理难度。若忽略不确定性因素的影响,基于理论预测制定的节能减排目标与路径的可行性和实施效果将大幅削弱。因此,工业节能减排管理需要充分考虑工业系统的不确定性以作出更优决策。
  综上所述,面对当前工业节能减排管理面临的复杂形势和方法学上存在的瓶颈,应当采取多路径统筹的精准化管理和多目标协同的系统化决策方法学,充分考虑工业系统预测的不确定性,方能实现科学的工业节能减排管理,服务于可持续的工业生产及生态环境质量改善。
  1.2 工业节能减排管理的关键问题
  2020年9月22日,习近平总书记在第75届联合国大会一般性辩论上的讲话中宣布,中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。该目标对未来较长一段时间内的工业节能减排管理工作提出了新的要求和任务。面对我国工业节能减排的巨大挑战,虽然目前已采取了一系列管理手段并取得了突出成效,但是仍有部分关键问题未得到有效解决:
  (1)如何识别工业节能减排的重要措施及关键工序,实现精准化管理?
  目前关键节能减排措施均已得到有效应用,但在实际管理过程中常常仅考虑单一措施本身的因素,如投资成本、推广难度和技术成熟度等,这与工业节能减排管理中多项路径措施集成应用的现状不符。在节能减排措施应用趋于成熟、潜力日渐收窄的形势下,有必要对完整的工业体系进行分解整合,分析和比对各项措施的节能减排潜力、经济成本等特征,从而精准地识别下一阶段*有效的节能减排路径。同时,工业系统通常由诸多工序组成,各个工序节能减排管理的措施也有所差异。因此,精准化管理模式可支撑行业*佳可行的节能减排路线图,为制定行业节能减排目标及规划路径提供支撑。
  (2)如何统筹工业节能减排的各项管理目标,促进系统化决策?
  各项工业节能减排措施的应用同时对能源、环境、经济等目标产生影响,从而导致目标的实现存在较强的协同效应和冲突关系。然而,在过去的节能减排管理中,往往将上述目标割裂开来,主要关注目标本身而忽略目标间的关联,从而导致管理目标间的隐性转移,造成“顾此失彼”的现象。因此,需要以系统化视角推动工业节能减排的管理,同时考虑能源、环境、经济等多维目标的优化。系统化决策在工业节能减排管理的各个层面中也有不同体现:在技术层面,系统化决策需要综合评估技术的节能、减排、经济、成熟度等多元因素,采用多属性决策方法选择重点推广的技术;在企业层面,系统化决策需要将企业生产过程视作一个有多重能源和物质代谢的系统,综合企业物质的投入产出关系评估综合的环境绩效,从而提出节能减排的改进措施;在行业层面,系统化决策需要将工业系统在多目标约束条件下开展协同控制,提出*优的节能减排路径。
  (3)如何在不确定条件下开展节能减排,降低管理上的不达标风险?
  工业作为一个不确定性的复杂系统,在行业规模、生产结构、技术普及等多个方面均具有显著的不确定性。这些不确定性会造成理论预测和实际结果的显著偏差,对行业节能减排目标及路线图设定均带来了较大难度。然而,传统工业节能减排管理对不确定性情况的考虑较少,在规划等相关政策文本中仍多以确定性方法开展工业系统预测,带来了实际管理有效性降低的风险。因此,有必要充分识别工业系统的不确定性,模拟关键工业系统参数波动下的大样本情景,从而增加节能减排管理目标与路线图的可靠度。同时,也应识别对工业系统不确定性有关键影响的敏感参数,提出这些关键参数的控制方案,从而降低不确定性风险。
  1.3 本书主要内容
  本书针对工业节能减排管理领域亟待解决的三类关键问题,基于自底向上建模、高维多目标优化、大样本采样等方法,探索工业节能减排的精准化管理与系统化决策模式,
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目录
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前言
第1章 绪论 1
1.1 工业节能减排管理的重大挑战 1
1.2 工业节能减排管理的关键问题 5
1.3 本书主要内容 6
第2章 工业节能减排精准化管理模型 10
2.1 工业节能减排精准化管理研究概述 10
2.2 工业节能减排精准化管理模型结构 11
2.2.1 行业系统模拟 11
2.2.2 行业节能减排措施 11
2.2.3 节能减排效益核算 14
2.3 钢铁行业节能减排预测 16
2.3.1 钢铁行业发展现状 16
2.3.2 钢铁行业节能减排措施情景设定 18
2.4 钢铁行业节能减排精准化管理实践 21
2.4.1 钢铁行业节能减排潜力 21
2.4.2 中国钢铁行业节能减排路径 22
2.4.3 中国钢铁行业精准化管理建议 25
2.5 本章小结 26
参考文献 26
第3章 产业共生系统建模及技术政策分析 29
3.1 产业共生的发展现状 29
3.1.1 产业共生的相关概念 29
3.1.2 产业共生的国内外实践 30
3.2 产业共生系统模拟 32
3.2.1 研究边界 33
3.2.2 网状结构模拟与匹配关系识别 33
3.3 共生系统的节能减排潜力及成本分析 38
3.4 关键共生技术的识别 43
3.4.1 跨行业耦合共生技术系统采样和不确定性因素识别 43
3.4.2 共生技术系统节能减排的可行目标与关键共生技术 43
3.5 本章小结 47
参考文献 48
第4章 产业共生技术优选的系统化决策:基于熵权TOPSIS的多属性评估 50
4.1 产业共生技术优选的系统化决策 50
4.2 钢铁行业共生技术评估属性设置 52
4.3 基于熵权TOPSIS的多属性决策方法 55
4.3.1 决策矩阵标准化 56
4.3.2 确定属性权重 57
4.3.3 理想解生成 57
4.3.4 相对接近度计算 58
4.4 随机采样 58
4.5 产业共生技术体系评价 59
4.6 产业共生技术优选系统化决策结果 60
4.6.1 *优产业共生技术筛选 60
4.6.2 产业共生技术优选方案及效果评价 62
4.7 本章小结 64
参考文献 64
第5章 企业节能减排系统化决策方法及应用 67
5.1 企业环境效率评估研究现状 67
5.2 案例企业概况 69
5.3 基于数据包络分析的环境效率评估方法 70
5.3.1 投入产出结构设定 70
5.3.2 数据包络分析法 71
5.3.3 回归分析 73
5.4 企业环境效率评估结果 74
5.4.1 企业环境效率整体结果 74
5.4.2 工艺环境效率结果 76
5.4.3 企业环境效率的影响因素分析 81
5.5 本章小结 82
参考文献 83
第6章 行业节能减排系统化决策:基于NSGA-Ⅲ的高维多目标协同控制 86
6.1 工业节能减排的高维多目标决策进展 86
6.2 钢铁行业系统高维多目标优化模型建立 90
6.2.1 优化变量 91
6.2.2 优化目标 94
6.2.3 约束条件 95
6.3 带约束的NSGA-Ⅲ方法 96
6.4 基于模糊C均值聚类的*终优化方案生成 101
6.5 钢铁行业系统高维多目标优化结果 102
6.5.1 优化算法评价 102
6.5.2 优化结果概述 103
6.5.3 *终优化方案 104
6.6 本章小结 108
参考文献 108
第7章 工业节能减排管理的不确定性分析 112
7.1 工业节能减排不确定性分析研究现状 112
7.2 工业节能减排不确定性分析模型及实践 113
7.2.1 模型架构 113
7.2.2 行业技术系统模拟 114
7.2.3 案例数据收集 115
7.2.4 能耗及成本核算 116
7.2.5 不确定性分析 117
7.3 不确定性分析结果 119
7.3.1 钢铁行业节能目标设定 119
7.3.2 原料-生产结构调整 121
7.3.3 技术分类与推广政策 122
7.4 本章小结 123
参考文献 124
第8章 区域工业节能减排应用:以山西省长治市为例 128
8.1 区域工业节能减排管理研究现状 128
8.2 案例区域介绍 130
8.3 区域工业减排管理方法 135
8.3.1 基于系统化决策的重点管控企业识别 135
8.3.2 基于精准化管理的企业减排路径 135
8.4 长治市工业节能减排精细化管控路径分析 139
8.4.1 长治市工业企业污染绩效评价结果 139
8.4.2 重点企业节能减排路径及潜力评估 141
8.5 区域工业节能减排精准管理建议 144
8.6 本章小结 146
参考文献 146
第9章 工业节能减排管理决策支持系统 150
9.1 平台整体结构 150
9.2 工业节能减排规范化数据体系 152
9.3 模型搭建 158
9.3.1 创建模型 159
9.3.2 配置关系 160
9.3.3 量化表征 160
9.4 数据交互 163
9.5 算法运算与结果呈现 164
9.6 本章小结 166
第10章 总结与展望 168
10.1 精准化管理 168
10.2 系统化决策 169
10.3 不确定性分析 170
10.4 管理应用实践 170
10.5 未来研究展望 171
附录 172
附录A 企业环境效率评估结果 172
附录B 高维多目标优化算法代码 179
附录C 不确定性分析采样结果 202
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