通过使用数字决策支持工具,实现工业废水处理系统的零净运行途径

科学领域:

• 环境工程 环境工程
• 气候科学 气候科学
• 工业生态学 工业生态学

背景情况:

• 有效的绿色转型战略需要准确的温室气体 (GHG) 排放量和运营制度的评估.
• 水处理系统 (WTS) 是工业排放的重要贡献者,需要有针对性的减排方法.
• 数字决策支持工具 (DST) 可以帮助评估和实现复杂工业运营中的净零目标.

研究的目的:

• 开发和验证数字决策支持工具 (DST),用于评估和实现工业水处理系统 (WTS) 的净零目标.
• 整合数学模型来模拟WTS行为,运营成本和全面的温室气体排放 (范围1,2,3和避免的排放).
• 分析各种缓解场景对温室气体排放和运营绩效的影响.

主要方法:

• 开发一个集成的DST,结合数学模型来模拟WTS性能 (废水质量,能源,成本).
• 构建一个温室气体排放模块来量化直接排放 (DE),与能源相关的排放 (ERE),上游/下游排放 (UDE) 和避免的排放 (AE),包括生物产生的CO2.
• 模拟四个不同的缓解场景 (S1-S7),重点是碳管理,N2O减少和生物气升级.

主要成果:

• DST准确地复制了WTS质量平衡 (9.3%的偏差),动态性能 (11.3%的偏差),能量平衡 (3.8-5.0%的偏差) 和运营支出 (3.9-4.3%的偏差).
• 运营排放平均为5.6公斤CO2-eq/m3,其中DE (39%),ERE (9%) 和UDE (52%) 是主要贡献者. N2O主导了DE,污泥处理驱动了UDE.
• 从肥料和天然气替代中避免的排放抵消了运营排放,实现了0.2kgCO2eq/m3的净零性能. 场景S1,S6和S7显示净负性能 (-2.1公斤CO2-eq/m3).

结论:

• 综合的DST为基于证据的决策提供了一个强大的框架,以优化资源使用和最大限度地减少WTS中的排放.
• 某些缓解策略 (S1,S6,S7) 可以通过最大限度地减少避免的排放来实现净负运营温室气体性能.
• 由于N2O排放增加或运营需求增加,替代策略 (S2-S5) 可能无法实现净零目标,这凸显了量身定制的减缓计划的重要性.