CN108256701A - 基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 - Google Patents
基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108256701A CN108256701A CN201810332930.5A CN201810332930A CN108256701A CN 108256701 A CN108256701 A CN 108256701A CN 201810332930 A CN201810332930 A CN 201810332930A CN 108256701 A CN108256701 A CN 108256701A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- emission
- methane
- scene
- reduction
- landfill
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 326
- 230000009467 reduction Effects 0.000 title claims abstract description 135
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 239000002699 waste material Substances 0.000 title claims abstract description 50
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 139
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 claims abstract description 85
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000011049 filling Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 29
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims description 22
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 claims description 15
- 238000000151 deposition Methods 0.000 claims description 13
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 13
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 claims description 12
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 11
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 9
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 6
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 claims description 6
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 5
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 claims description 5
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims description 3
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 abstract description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 15
- 239000010791 domestic waste Substances 0.000 abstract description 2
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 15
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 11
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 8
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 7
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 6
- 150000001335 aliphatic alkanes Chemical class 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- GQPLMRYTRLFLPF-UHFFFAOYSA-N Nitrous Oxide Chemical compound [O-][N+]#N GQPLMRYTRLFLPF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 3
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 3
- 102000003712 Complement factor B Human genes 0.000 description 2
- 108090000056 Complement factor B Proteins 0.000 description 2
- 229910018503 SF6 Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 239000001272 nitrous oxide Substances 0.000 description 2
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 2
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 2
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 2
- 239000002910 solid waste Substances 0.000 description 2
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 2
- 229920006926 PFC Polymers 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000002361 compost Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 1
- WRQGPGZATPOHHX-UHFFFAOYSA-N ethyl 2-oxohexanoate Chemical compound CCCCC(=O)C(=O)OCC WRQGPGZATPOHHX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 239000010794 food waste Substances 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- SFZCNBIFKDRMGX-UHFFFAOYSA-N sulfur hexafluoride Chemical compound FS(F)(F)(F)(F)F SFZCNBIFKDRMGX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960000909 sulfur hexafluoride Drugs 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B09—DISPOSAL OF SOLID WASTE; RECLAMATION OF CONTAMINATED SOIL
- B09B—DISPOSAL OF SOLID WASTE NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B09B1/00—Dumping solid waste
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于IPCC‑SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法,属于垃圾处理领域。该方法采用GIS空间分析技术,分析20年间全国生活垃圾填埋处理产生的甲烷在区域间的动态变化,再结合IPCC方法与SD模型,构建城市生活垃圾甲烷排放模型,运用不同的减排技术情景研究甲烷排放峰值点,并根据省域排放差异系数得到2050年全国甲烷排放分布,同时综合分析减排潜力和减排成本优选出最佳减排技术,从而为合理制定减排措施提供了科学参考。
Description
技术领域
本发明属于垃圾处理领域,涉及基于IPCC-SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法。
背景技术
气候变化是目前人类社会共同面临的严峻挑战,以变暖为显著特征的全球气候变化已成为不争事实,并引起社会广泛关注。《联合国气候变化框架公约》及其《京都议定书》中列出了六种温室气体,包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亚氮(N2O)、氢氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)和六氟化硫(SF6)。
其中甲烷是一种对温室效应贡献仅次于二氧化碳(CO2)的重要温室气体,其100年的全球增温潜势值(GlobalWarmingPotential,GWP)是CO2的25倍。科学家估计,到2030年甲烷的贡献将达到50%,成为头号温室气体。可见,控制甲烷的排放量对抑制温室效应的作用是十分重要的。在全球温室气体的排放源中废弃物部门占3.6%,虽然废弃物处理在总体排放中比例不大,但是由于单位废弃物处理排放的温室气体量大,且废弃物处理较集中,减排潜力大,因此一直是温室气体减排的重点实施领域。废弃物处理还具有重要的环境效益,减少废弃物领域的温室气体排放,无论对于生态环境保护,还是对于废弃物处理技术本身的发展,均具有十分重要的意义。
目前,国内城市固体废弃物主要是生活垃圾,生活垃圾无害化处理方式主要有卫生填埋、堆肥和焚烧三种,并在相当长的一段时间内,我国对城市生活垃圾的处理主要以卫生填埋为主。废弃物在处理过程中产生的碳排放是温室气体的重要来源,主要会产生CH4和CO2等温室气体。国内外学者对垃圾填埋、焚烧等不同处理方式,采用IPCC推荐方法、基于清洁发展机制(CDM)的核算方法和生命周期评价法(LCA)探索其碳排放规律,并制定针对固体废物的碳减排策略。
填埋场甲烷释放量预测是科学制定减排措施,对未来甲烷排放进行控制最基本的依据。然而,由于填埋场复杂的环境条件,目前填埋场甲烷释放量预测模型比较单一,且准确性与可靠性较差,难以对填埋场甲烷释放造成的温室效应做出准确的评估。2004年赵玉洁等运用Manicorena模型对CH4的产气量进行预测;2009年魏宁等采用一阶动力模型对国内城市垃圾填埋气中的甲烷排放量进行了计算和预测,并结合清洁发展机制(CDM)项目和国情分析了垃圾填埋气的利用前景。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于IPCC-SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法,采用IPCC推荐的一阶衰减法(FOD)计算2001-2015年全国区域尺度的垃圾填埋处理甲烷排放量,通过GIS对各区域和各省的空间分布进行动态变化研究,并结合IPCC方法和系统动力学(System Dynamics,SD),构建甲烷排放模型,通过综合分析各技术的减排潜力和减排成本,认为两端加强减排技术为最优减排路径。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
基于IPCC-SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法,该方法包括以下步骤:
S1:采用IPCC模型计算甲烷排放方法:一阶衰减法(First Order Dynamic,FOD),构建甲烷排放模型;
S2:运用SD模型模拟城市生活垃圾填埋处理的甲烷排放趋势,通过SD软件构建模型框架,建立的SD模型共有人口子系统、GDP子系统、清扫面积子系统和甲烷排放子系统;对SD模型进行适应性检验、历史检验和灵敏度分析;
S3:设定垃圾分类收集情景、垃圾回收处理情景、源头控制情景、中部氧化情景、终端处理情景、垃圾分类回收处理情景、前中期加强减排情景、两端加强减排情景、中后期加强减排情景和全程强制减排情景10种减排技术情景;其中,垃圾分类收集情景、垃圾回收处理情景、源头控制情景、中部氧化情景和终端处理情景属于单一技术改进,垃圾分类回收处理情景、前中期加强减排情景、两端加强减排情景和中后期加强减排情景属于双重技术改进,全程强制减排情景属于综合技术改进;
S4:基于所建立的SD模型,分别模拟在单一技术改进、双重技术改进和综合技术改进影响下生活垃圾填埋处理的甲烷排放量的仿真值;
S5:分别模拟在单一技术改进、双重技术改进和综合技术改进情境下生活垃圾填埋处理的甲烷排放空间变化;多技术协同减排的减排效果更好;
S6:分析垃圾收集阶段影响因子的变化过程,分别对比标准情景与垃圾分类技术和垃圾回收技术情景下各相关因子的变化情况;垃圾填埋所排放的甲烷主要由沉积年分解的DDOCm和当年分解的总DDOCm释放,这两个因子直接影响到甲烷排放的数量;两因子的变化趋势和填埋产生甲烷气体的变化趋势大致相同,当只采用垃圾收集技术时,DDOCm数量相比标准情景会减少,且增加速度变缓,但是不会产生峰值;但是一旦在垃圾填埋处理部分采用减排技术,DDOCm会和甲烷排放量一样产生峰值,且产生峰值的时间段相似;由于目前垃圾填埋处理甲烷排放的约束因子较少,通过系统内部进行甲烷减排只能减缓甲烷的增长速度,但是从外部引入减排技术对填埋处理阶段进行干预,则会产生更好的减排效果,不仅仅是减缓增长速度,而是能从根本上减少甲烷的排放;
S7:将标准情景与各减排技术情景的甲烷排放量相减得到各减排技术的减排量,作为各个减排技术的减排潜力,而最小和最大减排成本由经验数据获取的单位甲烷排放量减排所需成本与减排潜力相乘得到;两端加强减排技术结合减排潜力和减排成本两方面来看,是最优化的减排技术。
进一步,所述步骤S1具体为:
(1)CH4排放量的计算
单一年份的垃圾填埋产生的CH4排放量采用式(1)进行估算;在厌氧填埋条件下的有机物降解会产生CH4,其中部分会被垃圾填埋场覆盖层氧化,部分被回收用作能源或喷焰燃烧,垃圾填埋场实际排放的CH4少于产生的量;
其中:CH4排放为T年的CH4排放量,单位为Gg;T为清单年份;X为废弃物类别,RT为T年回收的CH4量,单位为Gg;OXT为T年的CH4氧化因子,为比例形式;
(2)CH4产生量的计算
CH4产生量由填埋垃圾可降解有机碳的量决定,垃圾中可降解有机物降解产生的CH4可采用式(2)估算:
CH4产生T=DDOCm decompT·F·16/12 (2)
其中:CH4产生T为可降解有机物降解产生的CH4量;DDOCm decompT为T年分解的DDOCm,单位为Gg;F为产生的垃圾填埋气体中的CH4体积比例;16/12为CH4/C分子量比率;
填埋垃圾的可降解有机碳的量由式(3)估算得到:
DDOCm=W·DOC·DOCf·MCF (3)
其中:DDOCm为沉积的可分解DOC质量,单位为Gg;W为沉积的废弃物质量,单位为Gg;DOC为沉积年份的可降解有机碳含量,比例形式,单位为Gg;DOCf为可分解的DOC比例;MCF为沉积年份有氧分解的CH4修正因子;
在一阶反应中,CH4产生量始终与反应材料数量成比例,只要知起始年份垃圾填埋场中分解材料的数量,每一年均作为估算方法中的第一年,假设衰减反应开始于沉积后一年的1月1日;
则T年末垃圾填埋场累积的DDOCm见式(4):
DDOCmaT=DDOCmdT+(DDOCmaT-1·e-k) (4)
T年末分解的DDOCm见式(5):
DDOCm decompT=DDOCmaT-1·(1-e-k) (5)
其中:T为清单年份;DDOCmaT为T年末垃圾填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmaT-1为(T-1)年年终时填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmdT为T年沉积到填埋场的DDOCm,单位为Gg;DDOCmdecompT为T年填埋场分解的DDOCm,单位为Gg;K为反应常量,k=ln(2)/t1/2/年;t1/2为垃圾降解半衰期时间,单位为a。
本发明的有益效果在于:通过IPCC计算方法计算全国各区域的垃圾填埋处理的甲烷排放量,并通过GIS研究各区域甲烷排放分布的动态变化趋势,并结合IPCC方法和SD模型,从经济、人口和社会各方面综合考虑选择因子,构建了垃圾场填埋处理甲烷排放模型,同时设定了包括单一技术情景和综合技术情景在内的10种甲烷减排技术情景,进行仿真模拟,并根据省域排放差异系数,得到未来全国甲烷排放分布,同时综合分析各技术的减排潜力和减排成本得到最优减排技术。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,本发明提供如下附图进行说明:
图1为全国垃圾填埋处理甲烷排放模型;
图2为15年间各地理分区垃圾填埋处理甲烷排放的动态变化;(a)为2001年,(b)为2005年,(c)为2011年,(d)为2015年;
图3为15年间各省市垃圾填埋处理甲烷排放的动态变化;(a)为2001年,(b)为2005年,(c)为2011年,(d)为2015年;
图4为单一减排技术情景仿真结果;
图5为综合减排技术情景仿真结果;
图6为单一技术情景下省域甲烷排放空间分布图;(a)为标准情景,(b)为垃圾分类收集技术情景,(c)为垃圾回收处理技术情景,(d)为源头控制技术情景,(e)为中部氧化技术情景,(f)为终端处理技术情景;
图7为全程强制减排技术情景;(a)为垃圾分类回收处理技术情景,(b)为前中期加强减排技术情景,(c)为两端加强减排技术情景,(d)为中后期加强减排技术情景,(e)为全程强制减排技术情景;
图8为垃圾处理阶段各技术情景下的影响因子变化;(a)为标准情景,(b)为采用垃圾分类技术,(c)为采用垃圾回收技术;
图9为填埋处理阶段各技术情景下的影响因子变化;
图10为各技术的减排潜力与减排成本关系。
具体实施方式
下面将结合附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述。
1.研究方法及数据来源
1.1IPCC方法
目前,估算固体废弃物填埋场CH4产生量的模型有动力学模型和统计模型。其中IPCC方法为甲烷排放预测最常用的模型,因此,本文采用IPCC推荐计算甲烷排放方法:一阶衰减法(First Order Dynamic,FOD),构建甲烷排放模型,具体计算方法如下:
(1)CH4排放量的计算
单一年份的垃圾填埋产生的CH4排放量可采用式(1)进行估算。在厌氧填埋条件下的有机物降解会产生CH4,其中部分会被垃圾填埋场覆盖层氧化,部分被回收用作能源或喷焰燃烧。因此,垃圾填埋场实际排放的CH4少于产生的量。
其中:CH4排放为T年的CH4排放量,单位为Gg;T为清单年份;X为废弃物类别、类型或材料,如:厨余、织物等;RT为T年回收的CH4量,单位为Gg;OXT为T年的CH4氧化因子,比例形式。
(2)CH4产生量的计算
CH4产生量主要由填埋垃圾可降解有机碳的量决定,因此垃圾中可降解有机物降解产生的CH4可采用式(2)估算。
CH4产生T=DDOCm decompT·F·16/12 (2)
其中:CH4产生T为可降解有机物降解产生的CH4量;DDOCm decompT为T年分解的DDOCm,单位为Gg;F为产生的垃圾填埋气体中的CH4比例(体积比例);16/12为CH4/C分子量比率。
填埋垃圾的可降解有机碳的量由式(3)估算得到。
DDOCm=W·DOC·DOCf·MCF (3)
其中:DDOCm为沉积的可分解DOC质量,单位为Gg;W为沉积的废弃物质量,单位为Gg;DOC为沉积年份的可降解有机碳含量,比例形式,单位为Gg;DOCf为可分解的DOC比例(比例形式);MCF为沉积年份有氧分解的CH4修正因子(比例形式);
在一阶反应中,CH4产生量始终与反应材料数量成比例,因此只要可知起始年份垃圾填埋场中分解材料的数量,每一年均可作为估算方法中的第一年,假设衰减反应开始于沉积后一年的1月1日。
则T年末垃圾填埋场累积的DDOCm见式(4):
DDOCmaT=DDOCmdT+(DDOCmaT-1·e-k) (4)
T年末分解的DDOCm见式(5):
DDOCm decompT=DDOCmaT-1·(1-e-k) (5)
其中:T为清单年份;DDOCmaT为T年末垃圾填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmaT-1为(T-1)年年终时填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmdT为T年沉积到填埋场的DDOCm,单位为Gg;DDOCmdecompT为T年填埋场分解的DDOCm,单位为Gg;K为反应常量,k=ln(2)/t1/2/年;t1/2为垃圾降解半衰期时间,单位为a。
1.2SD模型
通过对全国生活垃圾处理系统的分析,综合考虑社会、经济、人口等因素,采用Stella9.1.3软件构建模型,模型运行时间为2011-2050年,仿真步长为1年。
1.2.1模型的构建
本研究运用SD模型模拟了城市生活垃圾填埋处理的甲烷排放趋势,通过SD软件构建了模型框架,建立的SD模型共有人口子系统,GDP子系统,清扫面积子系统和甲烷排放子系统共73个变量(其中包括了4个状态函数,10个速率变量和59个辅助变量),具体模型变量和模型流图见图1。
1.2.2模型检验
SD模型的检验方法主要有适应性检验,历史检验和灵敏度分析三种。模型经过结构检验分析,反复调试参数后能够成功运行即说明建立的模型通过适应性检验。但是模型实际运行并得出模拟结果前,为了确保模型的有可靠性和有效性,还要进行历史值检验与灵敏度检验。
(1)历史值检验
由于模型因子较多,因此选取几个较有代表性的因子2011-2015年的数据,采用相对误差法进行历史值检验。从检验结果(表1)中可以看出,2011-2015中各因子的仿真值和历史值的相对误差均在10%以内,检验结果较理想,因此认为各变量均通过历史检验且构建的模型具有可靠性。
表1历史值检验结果
(2)灵敏度分析
灵敏度分析是验证模型有效性的重要方法,一个稳定性好且有效的模型应具有较低的灵敏度。通过分析制约因素,选择模型中的10个主要参数,分别对其变化3%、2%、1%、-1%、-2%、-3%,观察各个参数对填埋处理甲烷排放量这一变量的影响(如表2),可以看出,所有常数参数对2050年填埋处理甲烷排放量的灵敏度都在合理范围之内(小于10%),模型行为模式并没因为参数的微小变动而出现异常变动,因此模型是有效的,而且表明模型可以用于仿真模拟分析。
表2灵敏度检验结果
1.3数据来源
本文使用的主要数据来源于2001-2015年的《中国统计年鉴》《城市建设统计年鉴》。部分数据来源于《全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》与行业内专家确定。
2.结果分析
2.1城市生活垃圾填埋处理甲烷排放十五年的空间分布及动态演变过程分析
通过IPCC方法利用2001-2015年全国各地理分区及各省/直辖市的生活垃圾填埋量对填埋处理的甲烷排放量进行计算(由于数据获取的局限性,港澳台、南海及西藏地区未获取数据,在图中显示No Data),并利用GIS软件,对这十五年的填埋处理甲烷排放量进行区域分布动态变化研究,结果如图2和图3所示。
图2为15年间各地理分区垃圾填埋处理甲烷排放的动态变化;(a)为2001年,(b)为2005年,(c)为2011年,(d)为2015年;从图2中可以看出,在这十五年间,各区域的甲烷排放量呈现持续增长的趋势。西北和西南地区的甲烷排放量一直保持全国最低,总体的增加速度较慢。华东地区的甲烷排放量一直居于全国之首,在2001-2005年增加速度较快。东北地区的甲烷排放量虽然保持增长趋势,但由于增速较慢,在全国各区域的排名持续下降,从2001年的第二下降到2015年的第五。华北地区的甲烷排放量除了在2010年排在第3,在其他年份都仅次于华东地区,在2005-2010年增加速度最快。而华中地区的甲烷排放量在全国各区域的排名呈现先增后减的趋势,相比其他区域,虽然排放量在增加但是增加速度由快变缓。
图3为15年间各省市垃圾填埋处理甲烷排放的动态变化;(a)为2001年,(b)为2005年,(c)为2011年,(d)为2015年;从图3中可以看出,在这十五年间各省的垃圾填埋处理甲烷排放量均呈现上升趋势。西北和西南地区大部分省市的甲烷排放呈现较低水平,西北地区仅陕西省排放稍多,西南地区仅四川省稍多。北京市和河北省的甲烷排放增速较快拉高了整个华北地区的甲烷排放量。东北地区仅辽宁省的甲烷排放增速较快,黑龙江和吉林两省的甲烷排放量保持较低水平。在华中地区,河南省的甲烷排放量呈现增速不断增加趋势,而湖北省正好相反,呈现增速不断减小趋势,湖南省增速则呈现减-增趋势。而华南地区的甲烷排放主要产生于广东省,广东省的甲烷排放一直位于全国前三位,到2015年甚至位列全国第一,远超位列第二的辽宁省16.52万吨。华东地区由于沿海的山东省、江苏省和浙江省的甲烷排放量持续增加,因此整体甲烷排放量一直居高不下,但是从整体趋势上看出,山东和江苏两省的甲烷排放增速在逐渐减缓,甚至下降,浙江则保持平稳增速。
2.2情景设定
为了预测未来全国生活垃圾处理甲烷排放的发展趋势及在不同减排技术下甲烷排放的变化趋势,设计了以下10种减排技术情景,如表3所示。其中单个甲烷减排技术情景根据蔡博峰收集到的甲烷减排技术确定,由于数据收集的局限性,分别从垃圾收集,垃圾分类,填埋处理流程的源头,中部以及终端各选取一种甲烷减排技术作为单个情景,并进行两两组合以及全程组合减排研究。
表3不同减排情景设定
2.3不同技术情景的甲烷排放趋势模拟
本文基于所建立的SD模型,分别模拟出在2001年-2050年在单一减排技术和综合减排技术影响下生活垃圾填埋处理的甲烷排放量的仿真值(图4,图5)。
从图4中可以看出,当不应用任何减排技术时,甲烷排放量呈现持续增长趋势,增长的速率经过缓-快-缓三个阶段,这和垃圾填埋处理在不同阶段具有不同的甲烷产生方式有关。并且在模拟时间内,甲烷的产生量没有出现峰值。当应用各单一减排技术时,分类收集技术情景和回收处理技术情景未出现峰值点,与标准情景相比,预测年间的甲烷排放量均有减少,但是仍呈现增长趋势,增长速度较缓慢;其余各减排情景中的甲烷排放量均出现峰值点,且峰值点出现时段较集中,其中终端处理技术情景峰值点出现在2029年,中部氧化技术情景峰值点出现在2027年,源头控制技术情景峰值点出现在2028年。其中终端处理技术情景的减排量最少;中部氧化技术情景的减排量在2038年前均比源头控制技术情景的减排量少,从2039年开始减排量最多。
从图5中可以看出,当应用各综合减排技术时,除垃圾分类回收处理情景仅降低增长速度未出现峰值外,其余各减排情景中的甲烷排放量均出现峰值,峰值产生的时段也较为集中,其中前中期加强减排情景和全程强制减排情景的峰值点均出现在2026年,两端加强减排情景和中后期加强减排情景的峰值点均出现在2027年。
相比单一减排技术情景而言,综合减排技术情景的减排量明显大幅度增加。其中全程强制减排情景的甲烷减排量最多,其次是前中期加强减排情景。而在2038年前,中后期加强减排情景的甲烷减排量比两端加强减排情景的甲烷减排量要少,从2039年开始,中后期加强减排情景的甲烷减排量相比两端加强减排情景的甲烷减排量更多。未出现峰值的垃圾分类回收处理情景的甲烷减排量最少,且呈现出缓慢增加的趋势。
2.4不同技术情景的甲烷排放空间变化模拟
标准情景的甲烷排放空间分布图及单一技术情景下的甲烷排放空间分布图如图6所示。图6为单一技术情景下省域甲烷排放空间分布图;(a)为标准情景,(b)为垃圾分类收集技术情景,(c)为垃圾回收处理技术情景,(d)为源头控制技术情景,(e)为中部氧化技术情景,(f)为终端处理技术情景;
由图6可知,标准情景下的各省/直辖市的排放量集中在11-30万吨,采取了单一减排技术的各技术情景下的各省/市甲烷排放量主要集中在5-30万吨。且四川、辽宁和广东省的甲烷排放量最大,而广东省排放量远超其他省,而甘肃省、青海省、云南省和上海市的排放量较少,其中青海省的排放量最少,从各个省/市的甲烷排放的总体分布可以看出,中部氧化技术的减排效果比垃圾分类收集技术、垃圾回收处理技术和源头控制技术稍好,终端处理技术的减排效果最差。
各综合技术情景的甲烷排放空间分布图如图7所示,(a)为垃圾分类回收处理技术情景,(b)为前中期加强减排技术情景,(c)为两端加强减排技术情景,(d)为中后期加强减排技术情景,(e)为全程强制减排技术情景;由图7可知各综合技术情景下的各省/市甲烷排放量主要集中在0-15万吨。总体上来看,各综合技术情景的甲烷排放分布与标准情景的排放分布有较大差异,同时可看出多技术协同减排的减排效果更好。仅垃圾分类回收处理技术情景中辽宁省和广东省的排放量在30万吨以上,其余技术情景均只有广东省的排放量在30万吨以上。从各省/市的甲烷排放量分布来看,前中期加强减排技术和全程强制减排技术的减排效果最好,其次是两端加强减排技术情景与中后期加强减排技术情景,但这四种减排技术情景的效果差别不明显。减排效果最差的垃圾分类回收处理技术情景,该技术情景与前四种减排技术情景的减排效果相比有明显差距。
3.1不同情景减排路径相关因子分析
为了分析垃圾收集阶段影响因子的变化过程,本研究分别对比标准情景与两种垃圾处理技术情景下各相关因子的变化情况,图8为垃圾处理阶段各技术情景下的影响因子变化;(a)为标准情景,(b)为采用垃圾分类技术,(c)为采用垃圾回收技术;由图8可以看出,采用了垃圾分类技术和垃圾回收技术后,各因子的值均呈现降低趋势,因此可认为甲烷排放与垃圾无害化处理量和垃圾年填埋量有密切正相关,而由于垃圾处理量减少,处理产生的甲烷减少,垃圾处理年投资也随之减少。并且各因子的减少量在垃圾分类技术情景比垃圾回收技术情景更多。
垃圾填埋所排放的甲烷主要由沉积年分解的DDOCm和当年分解的总DDOCm释放,因此这两个因子直接影响到甲烷排放的数量。为了分析垃圾处理阶段影响因子变化过程,本研究通过对比标准情景以及10种不同减排技术下两因子的变化趋势,如图9所示。从图中可以看出,两因子的变化趋势和填埋产生甲烷气体的变化趋势大致相同,当只采用垃圾收集技术时,DDOCm数量相比标准情景会减少,且增加速度变缓,但是不会产生峰值;但是一旦在垃圾填埋处理部分采用减排技术,DDOCm会和甲烷排放量一样产生峰值,且产生峰值的时间段相似。经分析主要是由于目前垃圾填埋处理甲烷排放的约束因子较少,通过系统内部进行甲烷减排只能减缓甲烷的增长速度,但是从外部引入减排技术对填埋处理阶段进行干预,则会产生更好的减排效果,不仅仅是减缓增长速度,而是能从根本上减少甲烷的排放。
3.2不同减排技术的减排潜力与成本分析
将标准情景与各减排技术情景在2050年的甲烷排放量相减得到各减排技术的减排量,作为各个减排技术的减排潜力。而最小和最大减排成本由蔡博峰文中和经验数据获取的单位甲烷排放量减排所需成本与减排潜力相乘得到,具体结果见图10。
由图10可知,减排潜力最大的前四个减排技术情景分别是全程强制减排技术情景、前中期加强减排技术情景和中后期加强减排技术情景和两端加强减排技术情景,均为综合技术情景,说明多技术协同减排的效果比单一技术的减排效果更好。但就成本而言,由于垃圾分类处理技术成本和中部氧化技术的成本太高,前者所有综合技术均采用,后者除两端加强减排技术以外,其余三个综合减排技术均采用中部氧化技术,就使得采用中部氧化技术的综合减排成本大大增加。而两端加强减排技术情景的减排潜力为158.87万吨,与减排潜力最大的全程强制减排技术情景相差43.22万吨,少减排21.39%;最小减排成本为635.48万元,与减排潜力最大的全程强制减排技术情景相差16215万元,成本少98.97%;最大减排成本为1504.93万元,与减排潜力最大的全程强制减排技术情景相差130114.1万元,成本少79.98%。因此,相比较而言,选用减排潜力最大的减排技术所增加的减排成本太大,并不划算。而两端加强减排技术结合减排潜力和减排成本两方面来看,是最优化的减排技术。
3.3不同甲烷估算模型分析比较
目前针对填埋产生的模型主要有IPCC模型等统计模型,以及Land GEM模型、Scholl Canyon模型等经验模型。孙跃强等人在文中介绍了中国18个主要垃圾场均采用不同的模型进行产气模拟,该文也通过Land GEM模型和Scholl Canyon模型分别预测了北京某垃圾场的甲烷排放趋势,认为两个模型预测结果较接近,且相比IPCC模型预测效果更好。刘金栋等人用Land GEM模型预测了天津某垃圾场的甲烷排放趋势,并通过实地监测气体对模型参数进行修正。张洁采用Land GEM模型预测了北京某垃圾场的甲烷排放趋势,并认为Land GEM模型预测效果更好。石建屏等人采用IPCC推荐方法对自贡市某垃圾场的填埋气进行了预测测算。蔡博峰等人首先研究了填埋处理时的甲烷减排技术,根据IPCC推荐方法预测了各技术的的潜力和减排成本并进行对比分析。
由此可以看出,有些学者认为IPCC模型没有经过因子修正因此预测结果不如LandGEM模型和Scholl Canyon模型的效果好,且该领域的文章大多预测单一垃圾场的甲烷排放量。而本文预测了全国的垃圾场填埋甲烷排放量,虽然会存在不确定性,但是结合IPCC和系统动力学模型,从多角度选择多个相关影响因子进行预测,能降低预测结果的不确定性。此外本文研究了不同减排技术下的甲烷排放变化趋势,并对各技术的减排成本和减排潜力进行分析,得出甲烷减排最优化路径,最后对各技术情景下对甲烷排放产生影响的各相关影响因子的变化趋势结合甲烷排放趋势进行分析。本文所研究的内容在该领域有独到的创新点。
4.结论
本文通过IPCC计算方法计算了2001-2015年全国各区域的垃圾填埋处理的甲烷排放量,并通过GIS研究了各区域甲烷排放分布的动态变化趋势,并结合IPCC方法和SD模型,从经济、人口和社会各方面综合考虑选择因子,构建了垃圾场填埋处理甲烷排放模型,同时设定了包括单一技术情景和综合技术情景在内的10种甲烷减排技术情景,进行仿真模拟,并根据省域排放差异系数,得到2050年全国甲烷排放分布,同时综合分析各技术的减排潜力和减排成本得到最优减排技术,得出如下结论:
(1)通过GIS可视化各区域的甲烷排放量,可以看出西北西南地区甲烷排放量最少,由于大部分区域属于经济欠发达区域,人均消费低,因此产生的生活垃圾较少,导致甲烷排放量较少;而沿海地区由于贸易往来较多,经济发达,因此生活垃圾也较多,从而甲烷排放量也相对较多。而华南地区由于经济发展逐步加快,甲烷排放量总体增速较快。
(2)结合IPCC和SD构建的甲烷排放模型,通过设定不同的情景得出仿真结果,可以看出在不采取任何减排技术的标准情景下,甲烷排放呈现缓-快-缓的逐渐增加趋势,直至2050年都没有出现排放峰值。而在单一减排技术情景中,分类收集技术情景和回收处理技术情景未产生峰值,仅减慢甲烷排放增速,甲烷排放仍呈现增长趋势;而其余单一减排技术情景及综合减排技术情景下,均出现峰值,且出现峰值的时间段主要集中在2026-2028年左右。
(3)将模型结合省域排放差异系数,预测2050年全国甲烷排放分布,可以看出标准情景下的各省的排放量集中在11-30万吨,广东省排放量位于全国之首,青海省排放量垫底。各单一减排技术情景与标准情景的分布差异不明显,中部氧化技术的减排效果较好;各综合技术情景的甲烷排放分布与标准情景的排放分布有较大差异,除垃圾分类回收处理技术情景减排效果差以外,其他四种技术减排效果差距不明显。
(4)通过综合分析各减排技术的减排潜力与减排成本,认为多技术协同减排效果均比单一减排技术效果要好。但是一旦加入中部氧化技术后,减排成本会大大增加,且减排成本增加的比例远大于减排潜力增加的比例,因此并不划算。通过综合考虑,认为各减排技术中的最优减排技术为两端加强减排情景。
最后说明的是,以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述,但本领域技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变,而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
Claims (2)
1.基于IPCC-SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
S1:采用IPCC模型计算甲烷排放方法:一阶衰减法(First Order Dynamic,FOD),构建甲烷排放模型;
S2:运用SD模型模拟城市生活垃圾填埋处理的甲烷排放趋势,通过SD软件构建模型框架,建立的SD模型共有人口子系统、GDP子系统、清扫面积子系统和甲烷排放子系统;对SD模型进行适应性检验、历史检验和灵敏度分析;
S3:设定垃圾分类收集情景、垃圾回收处理情景、源头控制情景、中部氧化情景、终端处理情景、垃圾分类回收处理情景、前中期加强减排情景、两端加强减排情景、中后期加强减排情景和全程强制减排情景10种减排技术情景;其中,垃圾分类收集情景、垃圾回收处理情景、源头控制情景、中部氧化情景和终端处理情景属于单一技术改进,垃圾分类回收处理情景、前中期加强减排情景、两端加强减排情景和中后期加强减排情景属于双重技术改进,全程强制减排情景属于综合技术改进;
S4:基于所建立的SD模型,分别模拟在单一技术改进、双重技术改进和综合技术改进影响下生活垃圾填埋处理的甲烷排放量的仿真值;
S5:分别模拟在单一技术改进、双重技术改进和综合技术改进情境下生活垃圾填埋处理的甲烷排放空间变化;多技术协同减排的减排效果更好;
S6:分析垃圾收集阶段影响因子的变化过程,分别对比标准情景与垃圾分类技术和垃圾回收技术情景下各相关因子的变化情况;垃圾填埋所排放的甲烷主要由沉积年分解的DDOCm和当年分解的总DDOCm释放,这两个因子直接影响到甲烷排放的数量;两因子的变化趋势和填埋产生甲烷气体的变化趋势大致相同,当只采用垃圾收集技术时,DDOCm数量相比标准情景会减少,且增加速度变缓,但是不会产生峰值;但是一旦在垃圾填埋处理部分采用减排技术,DDOCm会和甲烷排放量一样产生峰值,且产生峰值的时间段相似;由于目前垃圾填埋处理甲烷排放的约束因子较少,通过系统内部进行甲烷减排只能减缓甲烷的增长速度,但是从外部引入减排技术对填埋处理阶段进行干预,则会产生更好的减排效果,不仅仅是减缓增长速度,而是能从根本上减少甲烷的排放;
S7:将标准情景与各减排技术情景的甲烷排放量相减得到各减排技术的减排量,作为各个减排技术的减排潜力,而最小和最大减排成本由经验数据获取的单位甲烷排放量减排所需成本与减排潜力相乘得到;两端加强减排技术结合减排潜力和减排成本两方面来看,是最优化的减排技术。
2.根据权利要求1所述的基于IPCC-SD模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法,其特征在于:所述步骤S1具体为:
(1)CH4排放量的计算
单一年份的垃圾填埋产生的CH4排放量采用式(1)进行估算;在厌氧填埋条件下的有机物降解会产生CH4,其中部分会被垃圾填埋场覆盖层氧化,部分被回收用作能源或喷焰燃烧,垃圾填埋场实际排放的CH4少于产生的量;
其中:CH4排放为T年的CH4排放量,单位为Gg;T为清单年份;X为废弃物类别,RT为T年回收的CH4量,单位为Gg;OXT为T年的CH4氧化因子,为比例形式;
(2)CH4产生量的计算
CH4产生量由填埋垃圾可降解有机碳的量决定,垃圾中可降解有机物降解产生的CH4可采用式(2)估算:
CH4产生T=DDOCm decompT·F·16/12 (2)
其中:CH4产生T为可降解有机物降解产生的CH4量;DDOCmdecompT为T年分解的DDOCm,单位为Gg;F为产生的垃圾填埋气体中的CH4体积比例;16/12为CH4/C分子量比率;
填埋垃圾的可降解有机碳的量由式(3)估算得到:
DDOCm=W·DOC·DOCf·MCF (3)
其中:DDOCm为沉积的可分解DOC质量,单位为Gg;W为沉积的废弃物质量,单位为Gg;DOC为沉积年份的可降解有机碳含量,比例形式,单位为Gg;DOCf为可分解的DOC比例;MCF为沉积年份有氧分解的CH4修正因子;
在一阶反应中,CH4产生量始终与反应材料数量成比例,只要知起始年份垃圾填埋场中分解材料的数量,每一年均作为估算方法中的第一年,假设衰减反应开始于沉积后一年的1月1日;
则T年末垃圾填埋场累积的DDOCm见式(4):
DDOCmaT=DDOCmdT+(DDOCmaT-1·e-k) (4)
T年末分解的DDOCm见式(5):
DDOCmdecompT=DDOCmaT-1·(1-e-k) (5)
其中:T为清单年份;DDOCmaT为T年末垃圾填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmaT-1为(T-1)年年终时填埋场累积的DDOCm,单位为Gg;DDOCmdT为T年沉积到填埋场的DDOCm,单位为Gg;DDOCm decompT为T年填埋场分解的DDOCm,单位为Gg;K为反应常量,k=ln(2)/t1/2/年;t1/2为垃圾降解半衰期时间,单位为a。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810332930.5A CN108256701B (zh) | 2018-04-13 | 2018-04-13 | 基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810332930.5A CN108256701B (zh) | 2018-04-13 | 2018-04-13 | 基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108256701A true CN108256701A (zh) | 2018-07-06 |
CN108256701B CN108256701B (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=62748352
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810332930.5A Expired - Fee Related CN108256701B (zh) | 2018-04-13 | 2018-04-13 | 基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108256701B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109711632A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于瓦斯涌出异常敏感指标的煤与瓦斯突出预测方法 |
CN110288195A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-27 | 姜涵 | 一种废弃物焚烧处理产生的氧化亚氮排放的核算方法 |
CN113642889A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-12 | 华东理工大学 | 一种餐厨垃圾好氧-厌氧联合处理的全生命周期评价方法 |
CN116070332A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 南方科技大学 | 一种水库甲烷气泡排放建模方法、系统、终端及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101879516A (zh) * | 2009-05-06 | 2010-11-10 | 中国环境科学研究院 | 改进的城市生活垃圾填埋结构体和填埋处理方法 |
CN102053054A (zh) * | 2010-11-12 | 2011-05-11 | 清华大学 | 一种现场测量填埋堆体气体渗透系数的方法 |
CN102494722A (zh) * | 2011-12-13 | 2012-06-13 | 天津大学 | 一种城镇生活垃圾处理系统温室气体排放监测方法 |
CN102826732A (zh) * | 2012-08-28 | 2012-12-19 | 清华大学 | 一种基于异化铁还原的垃圾填埋场甲烷深度控制技术 |
WO2015058306A1 (fr) * | 2013-10-23 | 2015-04-30 | Centre De Recherche Industrielle Du Quebec | Systeme et procede de biofiltration pour le traitement combine et simultane de methane et de lixiviat |
CN107758664A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-06 | 杨正山 | 一种垃圾填埋气二氧化碳捕集工艺 |
-
2018
- 2018-04-13 CN CN201810332930.5A patent/CN108256701B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101879516A (zh) * | 2009-05-06 | 2010-11-10 | 中国环境科学研究院 | 改进的城市生活垃圾填埋结构体和填埋处理方法 |
CN102053054A (zh) * | 2010-11-12 | 2011-05-11 | 清华大学 | 一种现场测量填埋堆体气体渗透系数的方法 |
CN102494722A (zh) * | 2011-12-13 | 2012-06-13 | 天津大学 | 一种城镇生活垃圾处理系统温室气体排放监测方法 |
CN102826732A (zh) * | 2012-08-28 | 2012-12-19 | 清华大学 | 一种基于异化铁还原的垃圾填埋场甲烷深度控制技术 |
WO2015058306A1 (fr) * | 2013-10-23 | 2015-04-30 | Centre De Recherche Industrielle Du Quebec | Systeme et procede de biofiltration pour le traitement combine et simultane de methane et de lixiviat |
CN107758664A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-06 | 杨正山 | 一种垃圾填埋气二氧化碳捕集工艺 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
WAI SHINHO,ETAL: "Waste Management Pinch Analysis (WAMPA): Application of Pinch Analysis for greenhouse gas (GHG) emission reduction in municipal solid waste management", 《APPLIED ENERGY》 * |
刘俊蓉 等: "我国城市生活垃圾填埋处理CH4排放关键因子", 《环境科学研究》 * |
罗钰翔 等: "生活垃圾填埋气体产量的现场测试及IPCC推荐模型的校验", 《环境科学》 * |
谭旭娜 等: "3种垃圾填埋气预测模型的比较研究", 《可再生能源》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109711632A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于瓦斯涌出异常敏感指标的煤与瓦斯突出预测方法 |
CN110288195A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-27 | 姜涵 | 一种废弃物焚烧处理产生的氧化亚氮排放的核算方法 |
CN113642889A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-12 | 华东理工大学 | 一种餐厨垃圾好氧-厌氧联合处理的全生命周期评价方法 |
CN116070332A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 南方科技大学 | 一种水库甲烷气泡排放建模方法、系统、终端及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108256701B (zh) | 2021-07-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108256701A (zh) | 基于ipcc-sd模型的城市生活垃圾填埋甲烷减排路径优化方法 | |
Ghosh et al. | Assessment of methane emissions and energy recovery potential from the municipal solid waste landfills of Delhi, India | |
Wang et al. | The circular economy and carbon footprint: A systematic accounting for typical coal-fuelled power industrial parks | |
Bo-Feng et al. | Estimation of methane emissions from municipal solid waste landfills in China based on point emission sources | |
Qu et al. | A study on the optimal path of methane emissions reductions in a municipal solid waste landfill treatment based on the IPCC-SD model | |
Song et al. | Regional disparities in decoupling economic growth and steel stocks: Forty years of provincial evidence in China | |
Khan et al. | Effects of Energy Consumption on GDP: New Evidence of 24 Countries on Their Natural Resources and Production of Electricity | |
Zhang et al. | Enhanced landfill process based on leachate recirculation and micro-aeration: A comprehensive technical, environmental, and economic assessment | |
Bian et al. | Methane emissions and energy generation potential from a municipal solid waste landfill based on inventory models: A case study | |
Kar et al. | Yellow dust: an overview of research and felt needs | |
Chen et al. | Industrial structure, environmental pressure and ecological resilience of resource-based cities-based on panel data of 24 prefecture-level cities in China | |
Shi et al. | Nitrate sources and its formation in precipitation during typhoons (In-fa and Chanthu) in multiple cities, East China | |
Jacobs et al. | Comparison of methane emission models and methane emission measurements | |
Tadesse et al. | Utilization of methane from municipal solid waste landfills | |
Wang et al. | Attribution of Soil Acidification in a Large‐Scale Region: Artificial Intelligence Approach Application | |
Tan et al. | Pinch analysis approach to optimal planning of biochar-based carbon management networks | |
Swardanasuta et al. | The Effect of Industrial Value Added, Energy Consumption, Food Crop Production, and Air Temperature on Greenhouse Gas Emissions in Indonesia: A Time Series Analysis Approach | |
LIU et al. | An assessment of the carrying capacity of groundwater resources in North China Plain region–Analysis of potential for development | |
Chelvam et al. | Life cycle assessment of carbon capture, utilisation and storage technologies: An analytical review | |
Wang et al. | Simulation-based design of regional emission control experiments with simultaneous pollution of O3 and PM2. 5 in Jinan, China | |
Chun | The influence of air inflow on CH 4 composition ratio in landfill gas | |
Qingxian et al. | Methane emission from municipal solid waste treatments in China | |
Zhang et al. | Analyzing the Coupling Degree of Coordinated Development between Ecological Environment and Regional Economy in Underdeveloped Areas | |
Dörfliger et al. | Active water management resources of karstic water catchment: the example of Le Lez spring (Montpellier, South France) | |
Mazzi et al. | Environmental profile of anaerobic and semi-aerobic landfills within sustainable waste management: an overview |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210727 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |