《巴黎协定》背景下中国碳排放情景预测——基于BP神经网络模型

2015年联合国气候变化大会上通过的《巴黎协定》,为2020年后全球应对气候变化行动做出了安排,中国做出的自主贡献承诺及未来的减排效果成为国际关注的焦点。基于趋势外推法、BP神经网络模型与敏感性分析,对2030年中国的碳排放情景做出预测。结果表明,在中短期发展趋势下,2030年我国单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60%~65%的目标能够实现,但要实现非化石能源占比达20%这一目标仍任务艰巨,提高可再生能源占比的重要作用不可忽视。     

我国页岩气开发的能源投入回报研究——以涪陵页岩气为例

与常规天然气开采相比,页岩气开采增加了水力压裂过程,开采的能源投入也相应增加。页岩气开发、运输、存储过程中的甲烷泄漏远高于常规天然气,产生的温室效应更大,对气候变化影响显著。因此,页岩气开发的能源效率及其温室气体排放的影响成为需要深入研究的问题。文章从净能源角度,采用能源投入回报(EROI)方法,以涪陵页岩气为例,具体计算了页岩气生产的标准EROI(EROIstnd),以及考虑生命周期温室气体排放治理的环境投入的EROI(EROIENI)。计算结果显示:页岩气的EROIstnd约为12.5,EROIENI约为8.3。通过EROI结果可以看出页岩气生产能源效率较高,同时,温室气体排放控制的环境投入对于EROI有较大的负面影响。政策建议为:政府应进一步加大页岩气扶持力度;控制页岩气开发过程中的损失;大力发展温室气体控制技术。