集成ORC的太陽能輔助燃煤碳捕集發電系統全生命周期分析

董志堅， 葉學民， 宋睿哲， 李春曦

(1.華北電力大學 動力工程系，河北保定 071003；2.華北電力大學 河北省低碳高效發電技術重點實驗室，河北保定 071003；3.華北電力大學 保定市低碳高效發電技術重點實驗室，河北保定 071003)

近年來，我國對各種減排設備和可再生能源的投入比例日漸增多，旨在盡早實現碳達峰及碳中和的發展目標。燃煤發電可產生持續、穩定的電力，為緩解清潔能源的供應緊張和可再生能源的波動性、不穩定性貢獻了中堅力量。因此在未來幾十年，燃煤發電仍占據全球發電的主導地位。燃煤電廠排放的污染物會造成很多環境問題，如溫室效應、酸化和富營養化等[1]。為提高燃煤電廠的清潔生產，必須在組成層面了解發電系統環境污染的形成原因。生命周期評價(LCA)可評估技術、產品和服務在整個生命周期中的環境有效性，包括目的和范圍、清單數據、影響評估和對生命周期結果的解釋。同時LCA作為一種環境管理工具，已在能源清潔利用和生產領域得到廣泛使用[2]。

針對燃煤發電帶來的環境影響，Rasheed等[3]對巴基斯坦沙希瓦爾的某清潔燃煤電廠原材料運輸和電廠運行階段進行了生命周期評價，指出各種環境影響類別得分中，氣候變化潛勢(CCP)和平流層臭氧消耗潛勢(ODP)分別取得最高和最低得分，燃煤電廠的運行階段主要影響除人類毒性潛勢(HTP)外的其他中點影響類別,如CCP、陸地酸化潛勢(TAP)、ODP、陸地生態毒性潛勢(TEP)及非生物枯竭潛勢(ADP)。Nie等[4]采用LCA方法對含氧燃料燃燒和燃燒后CO2捕集技術進行了評估和比較。Petrescu等[5]對比了分別采用甲基二乙醇胺(MDEA)、水氨和鈣環的燃燒后碳捕獲與封存(CCS)技術的超臨界燃煤電廠與不采用CCS技術的超臨界燃煤電廠的技術性能，基于LCA評估了上述4種方案生命周期內的環境影響。燃煤電廠中通過整合太陽能可減少集成系統污染物排放，Zhai等[6]分別對330 MW、600 MW和1 000 MW容量的3種子系統(即燃煤發電系統和有無蓄熱的太陽能輔助燃煤發電系統)進行了LCA分析，指出3種子系統的污染物排放和一次能源消耗(PEC)主要發生在燃料處理和運行階段。Oró等[7]比較了太陽能發電廠高溫混凝土、熔融鹽儲熱介質中的顯熱存儲以及使用相變材料的潛熱存儲3種不同的熱能存儲系統的環境影響，指出顯熱存儲在液體介質中的熔融鹽系統需要更多的材料和復雜的設備，且對環境影響較大。Liu等[8]采用LCA方法評估了余熱回收有機朗肯循環發電廠的環境影響，指出電廠建設階段對全球變暖潛勢(GWP)和富營養化潛勢(EP)的貢獻最大，所有環境影響類別中GWP影響最大，HTP其次。王云等[9]運用LCA方法評估了集成CCS前后燃煤發電系統的CO2排放量，表明燃煤發電系統集成CCS設備可減排86%CO2。王繼選等[10]研究了太陽能輔助燃煤碳捕集發電系統各階段對環境影響的貢獻，指出系統運行階段CO2排放最高，且耦合CCS后，CO2排放、陸地酸化潛勢和固體廢棄物對環境的貢獻均有所降低。賈亞雷等[11]對風電、光伏發電和燃煤發電進行了LCA分析，表明建設階段對風電和光伏發電的碳排放影響較高，而燃煤發電的碳排放主要集中于運行階段。由此可見，LCA方法可在不同過程階段量化相關的環境影響，有助于決策者制定解決方案，實現能源的清潔利用和生產。

目前，實現燃煤發電節能減排的方式除采用碳捕集系統、提高機組的容量外，還可集成部分新能源(太陽能、地熱能和生物質能等)和輔助設備(有機朗肯循環(ORC)、吸收式熱泵及超臨界CO2循環等)。對于集成ORC和太陽能的燃煤碳捕集發電系統，目前尚沒有完整的LCA分析，對燃煤發電機組與集成ORC和太陽能的燃煤碳捕集發電系統之間LCA的比較也未見報道；另外，關于集成輔助設備對系統生命周期環境影響方面的研究較少。基于此，筆者構建了一種更清潔、高效的集成ORC與太陽能的燃煤碳捕集發電系統，通過回收再沸器前蒸汽、再沸器冷凝水和CO2壓縮過程的能量，提高能源的利用效率，實現煤炭的清潔生產；對燃煤發電系統和集成ORC的太陽能輔助燃煤碳捕集發電系統進行LCA分析，研究集成輔助設備對各系統生命周期內環境類別的影響，并對碳捕集系統的再生能耗和碳捕集率開展敏感性分析，為發電系統環境評估提供理論依據。

1 系統介紹

基于某660 MW燃煤機組(方案一)，構建了集成ORC的太陽能輔助燃煤碳捕集發電系統(方案二)，如圖1所示,其中H表示低壓加熱器。圖中鍋爐排出的煙氣依次經過空氣預熱器(AP)、靜電除塵器(ESP)、引風機(IDF)及脫硫裝置(FGD)并冷卻后進入CO2捕集系統。當再沸器所需熱量完全來自汽輪機抽汽時會降低燃煤電廠凈發電功率，因此方案二中再沸器熱量主要來自壓縮CO2過程的余熱、太陽能集熱器的熱量和汽輪機中壓缸抽汽[12]。中壓缸抽汽經輔助汽輪機降壓后與H6低壓加熱器中凝結水換熱，隨后進入再沸器。主凝結水充分吸收CO2壓縮過程的余熱后被太陽能加熱汽化，進而給乙醇胺(MEA)提供部分再生能耗。再沸器冷凝水的余熱被ORC系統回收后返回H8低壓加熱器的出口。季節變化時，太陽輻射時間及輻射強度不足時，通過適當調節汽輪機抽汽量使碳捕集系統穩定運行。

圖1 集成ORC的太陽能輔助燃煤碳捕集發電系統示意圖Fig.1 Schematic diagram of coal-fired solar-assisted carbon capture power generation system integrated with ORC

2 研究方法

2.1 LCA

基于SimaPro 9.0.0.48軟件，采用ReCiPe Midpoint (H) V1.13方法對2種方案進行完整的生命周期評價。以每生產1 MW·h電量所消耗的資源及污染物的排放量作為基準進行計算。各種環境影響得分用相應的當量表示，如用CO2-eq表示各種CO2排放量的綜合影響，陸地酸化潛勢得分以SO2-eq計算，富營養化潛勢得分以NO3-eq計算等。

2.2 目的和范圍

LCA分析的目的是確定不同方案各階段資源消耗和污染物的排放對環境的影響，分析輔助設備對集成系統生命周期過程污染物排放的影響，為集成系統實現清潔和可持續能源生產提供理論指導。

LCA分析的系統邊界如圖2所示，主要包含燃煤電廠、碳捕集系統、CO2運輸儲存系統、煙氣脫硫脫硝系統、ORC系統及太陽能系統，每個系統均有建設、運行和退役3個階段。建設階段主要分析原材料開采、生產和運輸等過程引起的排放；運行階段主要考慮燃料燃燒引起的排放；退役階段以資源回收為主，主要考慮回收建設階段30%的金屬廢棄物在運輸過程中的排放[13]。太陽能為清潔能源，因此不考慮太陽能系統運行階段對環境的影響。

圖2 LCA分析的系統邊界Fig.2 System boundary for LCA analysis

2.3 生命周期清單

生命周期清單(LCI)數據的收集和分析是進行生命周期評價的重要環節，核心是建立系統邊界內的原材料、能源和排放物輸入和輸出的過程，用功能單位1 MW·h來表達[4]。2種方案的LCA計算假設見表1。燃煤發電系統組件的質量函數計算式[17]見表2。表3給出了燃煤發電系統組件材料及其質量分數[17]。不同方案建造所需建材質量計算結果見表4。

表1 2種方案的LCA計算假設Tab.1 LCA calculation assumption for two scenarios

續表1

表2 燃煤發電系統組件的質量函數Tab.2 Weight function of components of coal-fired power generation system

表3 燃煤發電系統組件材料及質量分數Tab.3 Material and mass fraction of components of coal-fired power generation system

表4 不同方案建造所需建材質量Tab.4 Mass of construction materials for different scenarios t

ORC系統膨脹機產生1 kW·h電量消耗有機工質5.4 kg。ORC系統蒸發器、冷凝器和回熱器為管殼式換熱器，其材料主要是鋼，密度為7 930 kg/m3，厚度為0.2 cm[18]。換熱器的質量mh為：

mh=ρAδ=ρQhδ/(UΔT)

(1)

式中：ρ為材料密度，kg/m3；δ為材料厚度，m；A為換熱器的面積，m2；Qh為換熱器的熱量，kW；U為傳熱系數，W/(m2·K)；ΔT為對數平均溫度差，K。

ORC系統膨脹機和泵的質量mi可以由兩者產生和消耗的功率計算，其表達式[19]為：

mi=aWi

(2)

式中：α為1 kW功率所需的材料質量，kg,膨脹機和泵所需要的鋼材質量分別為31.22 kg/kW和14 kg/kW；Wi為膨脹機產生的能量或泵消耗的能量，kW。

2.4 生命周期影響評估

影響評估是通過分析清單分析所得的環境交換數據對環境影響進行評估，為結果解釋提供數據信息。取CCP、ODP、TAP、淡水富營養化潛勢(FE)、海洋富營養化潛勢(ME)、HTP、TEP、淡水生態毒性潛勢(FEP)及海洋生態毒性潛勢(MEP)9種環境影響類別來評價生命周期內系統的環境影響。

3 結果與討論

3.1 生命周期影響評估

表5給出了2種方案下9種影響類別的影響得分，各種環境影響得分用相應的當量表示，其中CCP以CO2當量表示各種CO2排放量的綜合影響，ODP以CFC-11當量表示各種CFC-11排放量的綜合影響，TAP以SO2當量表示各種SO2排放量的綜合影響，相應的FE以P當量表示各種P排放量的綜合影響，ME以N當量表示各種N排放量的綜合影響，HTP、TEP、FEP及MEP均以1,4-DB當量表示各種1,4-DB排放量的綜合影響。表6給出了不同過程階段對不同環境影響類別的貢獻。

表5 2種方案選定影響類別和功能單位(1 MW·h電量)的影響得分Tab.5 Impact scores for the selected categories and functional units (1 MW·h electricity) of two scenarios kg

3.1.1 氣候變化潛勢

由表5可知，在所有影響得分中，CCP得分最大。由表6可知，2種方案中，系統運行階段對CCP得分貢獻最大。其主要原因為煤炭燃燒釋放出以自由CO2和CH4形式存在于煤中的固定碳[4]。相比于方案一，采用CCS的方案二CCP得分減少了40.30%。由此可知，賦予現有燃煤電廠碳捕集能力，將大幅減緩全球變暖趨勢，盡快實現碳達峰、碳中和的目標，有利于現有發電系統的清潔生產[6]。

對于方案一，由表6還可知，燃煤電廠運行階段對CCP得分的貢獻約為98.8%，而其他階段僅約為1.2%。其他階段中，煤炭開采和運輸階段對CCP的影響略高于建設階段；退役階段由于僅考慮了30%金屬回收運輸過程對環境的影響，因而得分貢獻最小。對于方案二，CCP的影響得分為2.55×102kg，這主要是由于碳捕集系統的應用大幅削減了燃煤電廠煙氣中排放的CO2濃度。由表6還可知，對比方案一,方案二除運行階段外,其他階段對CCP得分的貢獻均增加，其他階段對CCP得分的貢獻由大到小依次為煤炭開采和運輸階段、建設階段、石灰石開采和運輸階段及退役階段。

表6 2種方案各過程階段對選定的中點影響類別得分的貢獻Tab.6 Contribution of each stage of two scenarios to the scores of the selected midpoint impact categories %

3.1.2 臭氧損耗潛勢

造成臭氧損耗的原因主要是系統運行釋放出2種主要的鹵代有機化合物：R11(三氯氟甲烷)和R114(二氯四氟乙烷)[4]。這些化合物是發電機冷卻液的主要成分。由表5可知，2種方案中ODP得分在所有影響類別中最小，方案二的ODP得分高于方案一。這是由于運行CCS系統需要額外的工藝和材料，引起R11和R114排放量的增加。另外，由于采用ORC系統，增加了發電機造成鹵代有機化合物的排放，這與文獻[6]的結果一致。由表6可知，對于方案二,各階段對ODP得分的貢獻由大到小依次為運行階段、煤炭的開采和運輸階段、建設階段、石灰石開采和運輸階段及退役階段。由此可知，造成ODP的最重要過程是運行階段。

3.1.3 陸地酸化潛勢

由表5可知，方案一的TAP得分取得最佳值6.87×10-2kg。方案二由于引入CCS，增加了一些額外熱耗、能耗環節,且MEA溶劑降解及運輸等過程產生了大量的NH3，導致方案二的TAP得分高于方案一，這與文獻[20]的結論一致。由表6可知，方案一燃煤電廠運行階段以及煤炭的開采和運輸階段對TAP得分的貢獻占主要部分，分別為56.01%和41.02%，而方案二運行階段對TAP得分的貢獻最大，為91.25%。這是因為相比方案一，方案二運行階段額外增添了ORC設備和集熱場建設原材料,并考慮了有機工質泄漏。

3.1.4 富營養化潛勢

富營養化潛勢中，FE影響類別主要與磷酸鹽等有關，ME影響類別與氮化合物(如NOx和氨等)有關[5]。由表5可知，相比于方案一，方案二的FE和ME得分均顯著增大[20]。由表6可知，方案一燃煤電廠運行階段是FE和ME得分最大的貢獻者，占92.60%和80.66%；其次是煤炭的開采和運輸階段，主要是由于煤礦開采過程硝酸鹽的排放所致。針對ME影響類別，石灰石的開采和運輸階段貢獻高于建設階段，FE影響類別則相反，主要是由于脫硫脫硝技術的不徹底導致排放部分NOx，以及其他過程如MEA反應及泄漏造成氨和氮的排放[6]。

3.1.5 人體毒性潛勢

由表5可知，生命周期內方案一的HTP得分為5.80×10-1kg，主要是由運輸過程中釋放到環境中的灰塵及大量懸浮顆粒物導致的[4]。由表6可知，方案一煤炭開采和運輸階段對HTP得分的貢獻為61.66%，影響最大，其次為建設階段、運行階段、石灰石的開采和運輸階段及退役階段[21]。而方案二運行階段對HTP得分的影響高于建設階段。該結果與上述結論并不矛盾，主要是因為集成系統除煤炭運輸過程外，增加了MEA生產和運輸、有機工質運輸等多個子過程及基礎設施所需原材料的生產和建設過程。與方案一相比，采用CCS技術的方案二HTP得分更高。其根本原因是隨著MEA的降解和揮發，需要生產更多的MEA加以補充，而在MEA生產過程中對水體和空氣排放了大量的對人類有害的環氧乙烷。

3.1.6 生態毒性潛勢

由表5可知，方案一TEP、FEP和MEP得分分別為4.34×10-2kg、5.95×10-2kg和1.29×10-1kg。其中TEP得分與文獻[6]超臨界燃煤電廠(凈發電功率474.87 MW)TEP得分基本一致，而FEP和MEP得分比文獻值低。其可能原因是所選機組的容量、原材料的選型和數量等略有差異。相比于方案一，方案二的TEP、FEP和MEP得分分別增大了64.52%、215.96%和265.12%。這主要是由于CO2捕集裝置中氟化氫的排放、基礎設施生產過程及維持設施建設中的電力消耗過程產生的汞排放及MEA原料生產過程中對空氣和土壤造成的微量金屬排放[5]。由表6可知，不同方案中對生態毒性潛勢得分貢獻最大的階段是運行階段，其余階段貢獻相對較小。總體而言，由于所研究電廠采取了各種控制和緩解措施，因此此類影響得分的貢獻較小。

3.2 敏感性分析

3.2.1 碳捕集系統對方案二技術指標的影響

碳捕集系統的構造及運行條件不同，將導致碳捕集系統的再生能耗和碳捕集率在一定范圍內波動。基于方案二，針對碳捕集率(50%～90%)和CO2的再生能耗(3.5～4.2 GJ/t)變化時對集成系統技術指標的影響進行分析，結果如圖3所示。

再生能耗為3.6 GJ/t時，根據圖3(a)可知，當碳捕集率從50%增至90%時，方案二凈發電功率呈線性降低趨勢，降幅為8.41%；而CO2減排量則逐漸增加，增幅為80%。這主要是因為隨著碳捕集率增大，壓縮CO2耗功增加，且為捕獲較多的CO2，碳捕集系統所需的MEA溶液增加；同時MEA再生所需能耗增加，中壓缸抽汽量增加，汽輪機做功降低。隨著碳捕集率增大，太陽能場質量及面積增大。碳捕集率每增大10%，其質量和面積增大約13.42%，這是因為MEA再生能耗主要來源于中壓缸抽汽、壓縮過程余熱和太陽能熱量。隨著碳捕集率增大，在熱源比不變時，3股熱源所提供的能量均需增大，因而太陽能場的質量及面積均會增大。

碳捕集率保持在85%不變時，由圖3(b)可知，再生能耗變化不會對CO2減排量產生影響。當再生能耗從3.5 GJ/t增至4.2 GJ/t時，方案二凈發電功率與太陽能場的質量和面積變化趨勢與圖3(a)中的變化趨勢一致,凈發電功率降幅為1.72%，太陽能場質量和面積增幅均為20%，而碳捕集率從50%增至90%時太陽能場質量和面積增幅為65.28%。以上分析表明，碳捕集率對系統技術參數的影響更敏感。

(a) 碳捕集率的影響

(b) 再生能耗的影響圖3 碳捕集率和再生能耗對系統技術指標的影響Fig.3 Impact of carbon capture rate and regeneration energy consumption on system technical indicators

3.2.2 碳捕集系統對方案二環境指標的影響

碳捕集率和再生能耗變化時對集成系統環境指標的影響分別如圖4和圖5所示。圖4為固定再生能耗(3.6 GJ/t)時，碳捕集率對系統環境指標的影響。當碳捕集率從50%增至90%時，單位電量CCP得分從352.09 kg降為289.43 kg。其原因是隨著碳捕集率增大，減少了環境中排放的CO2。隨著碳捕集率增大，除CCP外的其他環境指標得分相對增大。碳捕集率每增大10%，單位電量ODP和TAP得分分別增大10.04%和29.17%，同時單位電量HTP、ME和FE得分分別增大14.57%、19.34%和13.90%。當碳捕集率為90%時，系統的單位電量TEP、FEP和MEP得分分別為0.07 kg、0.21 kg和0.53 kg,相對于CCP得分而言，三者對環境的影響較小。這主要是由于碳捕集率增大，相應的MEA溶液、壓縮能耗、中壓缸抽汽量及太陽能場面積與原材料質量等均增加，同時凈發電功率下降，所以隨著碳捕集率增大，除CCP外的單位電量其他影響類別得分均增大。

(a) 單位電量CCP、ODP及TAP得分的變化

(b) 單位電量HTP、ME及FE得分的變化

(c) 單位電量TEP、FEP及MEP得分的變化圖4 碳捕集率對系統環境指標的影響Fig.4 Impact of carbon capture rate on system environmental indicators

(a) 單位電量CCP、ODP及TAP得分的變化

(b) 單位電量HTP、ME及FE得分的變化

(c) 單位電量TEP、FEP及MEP得分的變化圖5 再生能耗對系統環境指標的影響Fig.5 Impact of renewable energy consumption on system environmental indicators

圖5為當碳捕集率為85%時，再生能耗對系統環境指標的影響。隨著再生能耗增加，系統所有環境影響類別得分均呈增大趨勢。當再生能耗從3.5 GJ/t增至4.2 GJ/t時，單位電量CCP得分從254.26 kg增至258.72 kg，單位電量ODP得分由原來的3.33×10-5kg增至3.39×10-5kg，而單位電量TAP得分僅增大了1.5%。當再生能耗每增加0.1 GJ/t時，單位電量HTP、ME和FE得分均增大0.24%。對于生態毒性潛勢得分而言，增加再生能耗對三者的影響甚微。其主要原因是隨著再生能耗增加，凈發電功率變小，導致單位電量CCP得分增大。同時由于太陽能場的質量和面積增大，導致原材料的數量增多，對環境造成了附加污染，因而所選影響類別得分隨著再生能耗增加呈增大趨勢。

4 結 論

(1) 在功能單元所有選定類別的影響得分中，2種方案的CCP得分最高，ODP得分最低。其中系統運行階段排放的CO2占比較大，對CCP得分的貢獻最大。相比于方案一，采用CCS的方案二CCP得分減小了40.30%。除CCP外，因增加輔助系統，其他影響類別得分為：方案二>方案一。對于HTP得分，煤炭的開采和運輸階段的貢獻最大，其他影響類別中系統運行階段的貢獻最大。因此在系統穩定運行的前提下，應盡可能采取措施減少運行階段污染物的排放，才能實現能源系統的清潔生產。

(2) 當碳捕集率從50%增至90%時，凈發電功率呈線性降低趨勢，降幅為8.41%；CO2減排量逐漸增加，增幅為80%。隨著碳捕集率增大，太陽能場質量及面積增大。當碳捕集率為85%時，再生能耗變化不會影響CO2減排量。當再生能耗從3.5 GJ/t增至4.2 GJ/t時，凈發電功率與太陽能場的質量和面積變化趨勢與碳捕集率從50%增至90%時的變化趨勢一致；凈發電功率降幅為1.72%，太陽能場質量和面積增幅均為20%。對集成系統技術參數而言，碳捕集率對其影響更顯著。

(3) 當碳捕集率從50%增至90%時，單位電量CCP得分從352.09 kg降為289.43 kg。隨著碳捕集率增大，除CCP外的其他環境指標得分相對增大。隨著再生能耗增加，集成系統所有環境影響類別得分均呈增大趨勢。碳捕集率對系統環境類別得分的影響更敏感。在實現碳達峰、碳中和目標的前提下，應盡可能減少因各種技術的引入對環境造成的附加影響，從而實現能源的清潔生產。