绿色甲醇多工艺模拟及其经济性和碳排放分析

沈蓝欣 ,  林董静 ,  吴可荆 ,  孙小毛 ,  吴剑

现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (8) : 235 -239.

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现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (8) : 235-239. DOI: 10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.08.041
工业技术

绿色甲醇多工艺模拟及其经济性和碳排放分析

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Multi-process simulation of green methanol:Analysis on economy and carbon dioxide emission

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摘要

基于36万t/a的绿色甲醇工艺模型,对煤制甲醇(CTM)、生物质制绿色甲醇(BTM)和CO2直接加氢制绿色甲醇(CHTM)3种工艺的能耗、经济性以及碳排放进行分析。结果表明,BTM单位能耗相较于CTM和CHTM分别减少了10%和14.8%,单位成本相较于CHTM减少了26.9%。BTM和CHTM均表现为近零碳排放特征,全生命周期单位甲醇碳排放分别为0.142、0.167 t/t,远低于CTM的3.84 t/t。

Abstract

Based on a 360 000 t/a green methanol process model,the energy consumption,economy and carbon dioxide emission of coal to methanol (CTM),biomass to green methanol (BTM) and CO2 direct hydrogenation to green methanol (CHTM) processes are analyzed.It is found that the unit energy consumption of BTM is 10% and 14.8% less than those of CTM and CHTM,respectively,and the unit cost of BTM is 26.9% less than that of CHTM.Both BTM and CHTM show near-zero carbon dioxide emission,with their full life-cycle carbon dioxide emission are 0.142 tons and 0.167 tons per ton of methanol,respectively,much lower than the 3.84 tons of CTM.

Graphical abstract

关键词

绿色甲醇 / 工艺对比 / 过程模拟 / 全生命周期碳排放 / 经济分析

Key words

green methanol / process comparison / process simulation / full life-cycle carbon dioxide emission / economic analysis

Author summay

沈蓝欣(2000-),女,硕士生。

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沈蓝欣,林董静,吴可荆,孙小毛,吴剑. 绿色甲醇多工艺模拟及其经济性和碳排放分析[J]. 现代化工, 2025, 45(8): 235-239 DOI:10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.08.041

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甲醇作为重要的基本有机原料之一,广泛应用于工业、农业、制造业和精细产品加工等各个领域[1]。我国主要采用煤制甲醇(coal to methanol,CTM)生产工艺[2],伴随着大量的温室气体排放,亟需开发低碳替代路径。根据国际可再生能源署(IRENA)建议[3],绿色甲醇作为替代方案之一,其原料全部来源于可再生资源,主要包括生物质制甲醇(biomass to methanol,BTM)路线和CO2加氢制甲醇(CO2 to methanol,CHTM)路线。
目前,已有研究多采用Aspen模拟、生命周期评估或技术经济分析对绿色甲醇路线进行评价。Liu等[4]通过LCA对“液态阳光”甲醇和传统方法进行对比,结果表明CTM的环境影响最严重,而100%清洁能源可有效改善影响。Harris等[5]运用技术经济评估法研究比较了BTM和CHTM的技术经济性,结果表明BTM具备较高成熟度和商业潜力。然而现有研究大多聚焦单一维度,缺乏系统性、多指标的对比分析。
为弥补上述不足,本文中采用工业规模的流程模拟方法,系统对比CTM、BTM和CHTM 3种工艺,从能耗、成本及碳排放等维度开展评估,进一步探讨原料价格和规模对运行成本的影响,并深入解析各路线碳排放构成,为绿色甲醇的推广应用提供参考。

1 方法

1.1 模型设计

1.1.1 煤/生物质制甲醇

CTM工艺选用煤炭作为原料,BTM工艺选用玉米秸秆作为原料,基准条件下,CTM和BTM工艺规模均为36万t/a甲醇。CTM和BTM工艺均可分为气化、酸性气体脱除、水煤气变换和甲醇合成及精馏单元。工艺流程如图1所示,模型的关键参数如表1所示。

1.1.2 二氧化碳直接加氢制甲醇

CHTM工艺的CO2原料来自生物质火力发电烟气捕集过程,氢气原料来自基于可再生电力的AWE电解水制氢过程。CHTM工艺主要分为AWE电解水制氢、甲醇合成和精馏单元,工艺规模也为36万t/a甲醇。工艺流程如图2所示,模型的关键参数如表2所示。

1.2 分析方法

1.2.1 能耗分析

本研究的能耗主要包括压缩机功耗、低温制冷、再沸器供热、电解槽功耗及原料产生的能耗等,能耗EX计算如下:
E X = η Q s t e a m + φ Q c o o l + Q c h i l l / ζ + E c o m p r + E r m + E O 2 + E A W E + E C C U S
式中,η=0.314为卡诺效率;φ=8.5×10-3为冷却水循环泵的功耗系数;ζ=2.4为制冷系数。

1.2.2 经济分析

本研究的经济分析以总资本投资和产品成本作为评价指标。设备投资可通过费用系数法进行估算[6](式2)。总资本投资采用系数比例法进行估算[7-8](式3)。表3为3种工艺的设备投资基础数据[8-11]
E I = E I j r e f × ( S / S r e f ) s f
T C I = E I × ( 1 + i R F i )
产品成本主要包括原料、公用工程、操作与维护、折旧等。本文中以单位产品为基准,计算公式如下:
P C = C R + C U + C L A B + C O M + C D C + C P O C + C A C + C D S C
其中公用工程费包含水费、电费以及低压蒸气费,计算公式如下:
C U = ( Q s t e a m V s t e a m ) / ε + ( φ Q c o o l + Q c h i l l / ζ + E c o m p r ) V e l e c + θ Q c o o l / ω V w a t e r
式中,ε=2.2 GJ/t为蒸气的供热能力;ω=60 MJ/t为冷却水的冷却能力;θ=3%为循环水系统的水损耗率。

1.3 碳排放计算

本文中采用“从摇篮到坟墓”的原则,将全生命周期分为原料获取、原料运输、甲醇生产以及甲醇终端使用阶段,碳排放计算公式如式(6)所示,系统边界如图3所示。本文中的碳排放核算不考虑装置的生产和装配过程,主要考虑的是生产过程的全生周期碳排放。
C M M e t h a n o l = E M a c + E M t r a n s p + E M m p + E M t e r m i n a l ) / Y m e t h a n o l

1.3.1 CTM碳排放计算

(1)煤炭开采
煤炭开采过程的碳排放包括逃逸甲烷的直接排放和采煤机、输送机等电气设备造成的间接排放,则煤炭开采过程中的排放量按下式计算:
E M a c = Q c o a l × E F c b m + Q c o a l × E L I c m × E F e l e c t r
(2)煤炭运输
本研究假设煤炭运输距离为600 km,采用混合运输方式并考虑不同类型车辆的驱动源[12],煤炭运输过程中的排放量计算如下:
$E M_{\text {transp }}=\sum_{j=1}^{2}\left(E F_{\text {transp }, j \_ \text {coal }} \times D_{j_{-} \text {coal }} \times Q_{\text {coal }}\right)$
(3)甲醇生产阶段
甲醇生产过程的排放总量由尾气直接排放、用电间接排放2部分组成。计算公式如下:
E M m p = E M d i r e c + E M e l e c t r
其中,EMdirec包括工艺尾气和电站锅炉的排放。EMelectr为电力消耗造成的间接排放,计算公式如下:
E M e l e c t r = E R × E F e l e c t r
(4)甲醇终端使用
甲醇的终端使用考虑甲醇燃烧时产生的碳排放,计算公式如下:
E M t e r m i n a l = Q M e O H × E F M e O H
BTM和CHTM在甲醇生产阶段及终端使用阶段的碳排放计算方法与CTM相同,本文中不再赘述。

1.3.2 BTM碳排放计算

(1)玉米秸秆获取阶段
玉米秸秆的生长过程中包括吸收的二氧化碳,农业投入产生的二氧化碳以及收集玉米秸秆过程中产生的二氧化碳,计算公式如下:
E M a c = E M b o r n + E M i n p u t + E M c o l l e c t
在生物质的生长期内,生物质吸收的二氧化碳量与其组成中的碳量直接对应,因此每千克生物质中碳的含量相当于从大气中移除的二氧化碳量,本文中玉米秸秆的含碳量取45.97%。
本阶段玉米种植过程涉及的农业投入数据包括水、化肥、农药、天然气等[13],收集时涉及的资源消耗主要是电力和柴油[14-16],采用3种工艺使玉米秸秆更加稳固,计算公式如下:
$E M_{\text {input }}=\sum_{j=1}^{7}\left(E F_{\text {input }, j} \times \text { Input }_{\text {value }}\right)$
$E M_{\text {collect }}=\sum_{j=1}^{3}\left(E F_{\text {collect }, j} \times \text { Collect }_{\text {value }}\right)$
(2)生物质运输阶段
玉米秸秆的运输方式设定为公路运输,运输平均距离为75 km,计算公式如下:
E M t r a n s p = E F t r a n s p × D c o r n × Q c o r n

1.3.3 CHTM碳排放计算

(1)二氧化碳捕集阶段
该阶段的碳排放主要包括捕集过程中的碳排放、电力排放以及捕集的二氧化碳量[17],MEA溶剂的碳排放因子为0.002 742 kg/MJ[18],计算公式如下:
E M a c = E M C C U S + E M M E A + E M e l e c t r
(2)气体运输及压缩阶段
本系统中的运输及压缩阶段主要是氢气和二氧化碳气体的运输及压缩,计算公式如下:
E M t r a n s p = E M t r a n s p _ H 2 + E M t r a n s p _ C O 2 + E M c o m p r e s s
H2采用长管拖车运输方式,满载氢气质量 350 kg[19],每百公里耗油量为25 L,CO2运输过程的碳排放与运输距离及单位能耗相关,管道运输电耗为1.3 kWh/(t·km)[20],氢气和二氧化碳的压缩过程仅考虑压缩机产生的碳排放,即电力消耗的排放,计算公式如下:
E M t r a n s p _ H 2 = Q H 2 / Q f u l l × D _ H 2 × D i s e l d w × ρ × E F d i s e l
E M t r a n s p _ C O 2 = D _ C O 2 × E M e l e c t r _ C O 2 × E F e l e c t r
E M c o m p r e s s = E R c o m p r e s s × E F e l e c t r

2 结果与讨论

2.1 单位能耗对比分析

根据流程模拟和式(5),能耗计算结果如表4所示。CTM、BTM和CHTM生产的甲醇单位能耗分别为1.40、1.26、1.48 t/t MeOH。BTM路线以生物质为原料,因结构疏松、气化活性高,所需气化温度较低,且原料热值远低于煤,因此原料能耗显著低于CTM,表现出最低的单位能耗。CHTM中氢气由AWE电解水提供,受限于60%~75%的效率及电解过程中低品位热量难以回收,电能损失较大。同时,由于CO2加氢反应所需氢气量较大,导致电力消耗显著上升。尽管CHTM工艺中不存在气化及净化过程,系统流程较简洁,但氢气制备与碳捕集的能耗较高,使得单位能耗高于CTM。
表4中的能耗分解可以看出,CTM高温反应产生多余蒸气,不仅满足自身需求,还可对外输出,但也带来额外热损失;BTM则为蒸气净输入,系统余热利用较为充分;而BTM粗合成气中CO2含量为CTM的1.56倍,冷却及脱除负荷增加,导致制冷与冷却水能耗上升。CTM和BTM主要以CO加氢为主,氢气消耗量低。此外,CHTM虽无气化与净化过程,其合成余热所产蒸气亦可满足系统用热并实现外供,此外,由于高氢气需求及MEA吸收法带来的附加能耗导致压缩机与碳捕集系统能耗显著。总体而言,尽管CHTM流程相对简化,但由于氢气用量大、碳捕集耗能高和余热利用不足,系统总能耗最高。

2.2 单位成本对比分析

在年产36万t甲醇规模下,CTM、BTM和CHTM的总投资分别为26.7亿、36.1亿、30.4亿元,其中BTM单位甲醇产量投资最高,为9 964元/(t·a-1)。其主要原因在于玉米秸秆热值较低,需更大量原料以满足产量要求,导致气化炉放大、合成气气量增大,从而使下游分离净化设备体积与投资显著增加。相比之下,CTM技术成熟、流程优化,单位投资最低,为7 381元/(t·a-1);CHTM虽然流程简洁、设备种类少,但受限于电解槽成本,单位投资为8 389元/(t·a-1),处于中间水平。
在年产36万t甲醇规模下,CTM、BTM和CHTM的产品成本分别为1 958、2 618、3 584元/t,主要成本分布如表5所示。CTM与BTM的原料与公用工程成本占比分别为80.8%和81.5%,CHTM中原料及公用工程成本占比升至85%。因此原料费用和公用工程是生产过程的主要成本来源。这里需要说明,用于电解水制氢的电力在CHTM路线中按照原料成本计。对比来看,BTM的原料成本为CTM的1.34倍,CHTM则为CTM的1.83倍,主要因BTM所用玉米秸秆热值较低,原料消耗量大;CHTM则因电解水制氢导致电力成本显著增加。公用工程方面,BTM电耗较高,较CTM增加约11.7%,主要源于冷却与压缩负荷加大;而CHTM以电解与碳捕集替代气化及水煤气变换单元,较BTM节约8.4%的水耗和28.4%的电耗。
表6显示原料成本在总成本中占比最高,通过改变主要原料的价格,分析可得当煤价低于1 000元/t时,CTM成本优势明显;当煤价高于1 500元/t时,低于600元/t的玉米秸秆价格和低于0.2元/kWh的绿电价格,可以使绿色甲醇具有良好的成本优势。
表7显示,甲醇单位生产成本随规模扩大而下降。CTM和BTM对规模变化更敏感,主要因设备投资较高。例如,产能从10万t/a降至2万t/a时,CTM的操作维护费和折旧费增幅分别高出CHTM 12.43%和6.43%,BTM则高出17.8%和11.9%。因此,CHTM的单位成本对规模变化的敏感性最低。

2.3 单位碳排放对比分析

基于从摇篮到坟墓的LCA原则,并采用排放因子法对3种甲醇合成工艺进行碳排放核算,结果见表8。CTM工艺的单位甲醇碳排放量为3.84 t/t,处于文献报道的范围内,且明显高于BTM和CHTM工艺。煤炭开采及生产过程中的直接排放为主要来源,前者因逃逸气体和高电耗导致大量排放,后者由于低温甲醇洗释放大量CO2,同时气化后的合成气氢碳比偏低,经水煤气变换调节后,有57%的CO被转化为CO2,导致排放量显著增加,成为生产环节的最大碳排放源。
相比之下,BTM工艺的单位甲醇碳排放量为0.142 t/t,具有一定的近零碳排放特征。在原料获取阶段,碳来源于光合作用从大气中吸收的二氧化碳。由于BTM需要80%的CO来进行水煤气变换,产生的CO2比CTM多排放了15 t CO2,因此BTM生产过程中的碳排放最高。综合来看,由于BTM吸收的CO2与释放的CO2基本上相抵,因此能够实现近零碳排放。
CHTM工艺的单位甲醇碳排放量是0.167 t/t,表现为近零碳排放特征。原料CO2来自生物质碳捕集过程,表现为负碳排放。此外,CHTM工艺中的氢气是利用绿电通过碱性电解槽电解水产生的,因此整个氢气生产过程中的碳排放可忽略不计。由于在合成过程驰放气中释放少量CO2,因此存在一定的碳排放。

3 结论

本研究从能耗、总投资、成本以及生命周期碳排放对绿色甲醇进行了分析评估,并与CTM工艺进行对比。结果表明,BTM工艺相较于CTM和CHTM具有最低的单位能耗,为1.26 t/t,这是由于生物质的低热值和更加高效的余热利用。基准条件下,CTM的投资最低,为7 381元/(t·a-1);由于生物质消耗量大导致装置尺寸更大,BTM工艺的投资最高。由于工艺成熟程度高,CTM的生产总成本最低。但当CHTM的绿电价格低于0.2元/kWh、BTM的生物质原料价格低于600元/t时,绿色甲醇具有良好的经济性。BTM和CHTM均具有近零碳排放特征,全生命周期单位甲醇碳排放量分别为0.142、0.167 t/t。

参考文献

[1]

Yang C J, Jackson R B. China's growing methanol economy and its implications for energy and the environment[J]. Energy Policy, 2012,41:878-884.

[2]

Li J, Ma X, Liu H, et al. Life cycle assessment and economic analysis of methanol production from coke oven gas compared with coal and natural gas routes[J]. Journal of Cleaner Production, 2018,185:299-308.

[3]

International Renewable Energy Agency. Innovation outlook:Renewable methanol[R]. Germany:IRENA, 2021.

[4]

Liu J, Zhao J, Wei H, et al. Comparative environmental assessment of methanol production technologies:A cradle-to-gate life cycle analysis[J]. Energy Conversion and Management, 2024,302:118128.

[5]

Harris K, Grim R G, Huang Z, et al. A comparative techno-economic analysis of renewable methanol synthesis from biomass and CO2:Opportunities and barriers to commercialization[J]. Applied Energy, 2021,303:117637.

[6]

Li G, Liu Z, Liu F, et al. Thermodynamic analysis and techno-economic assessment of synthetic natural gas production via ash agglomerating fluidized bed gasification using coal as fuel[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2020, 45(51):27359-27368.

[7]

Zhang Z, Delcroix B, Rezazgui O, et al. Simulation and techno-economic assessment of bio-methanol production from pine biomass,biochar and pyrolysis oil[J]. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2021,44:101002.

[8]

雷昕儒. 煤气化合成气调制制备甲醇的过程模拟、技术经济分析和生命周期评价[D]. 合肥: 安徽大学, 2020.

[9]

Gao R, Zhang C, Lee Y J, et al. Sustainable production of methanol using landfill gas via carbon dioxide reforming and hydrogenation:Process development and techno-economic analysis[J]. Journal of Cleaner Production, 2020,272:122552.

[10]

Hamelinck C N, Faaij A P C, den Uil H, et al. Production of FT transportation fuels from biomass;technical options,process analysis and optimisation,and development potential[J]. Energy, 2004, 29(11):1743-1771.

[11]

李贵贤, 曹阿波, 孟文亮, . 耦合SOEC的CO2制甲醇过程设计与评价研究[J/OL]. 化工学报,[2025-06-09].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1946.TQ.20230718.1214.002.html.

[12]

Ou X, Yan X, Zhang X. Using coal for transportation in China:Life cycle GHG of coal-based fuel and electric vehicle,and policy implications[J]. Int J Greenh Gas Con, 2010,4:878-887.

[13]

Wang S, Li C, Hu Y, et al. Assessing the prospect of bio-methanol fuel in China from a life cycle perspective[J]. Fuel, 2024,358:130255.

[14]

Ji J, Zhang H, Peng D, et al. Estimation of typical agricultural machinery emissions in China:Real-world emission factors and inventories[J]. Chemosphere, 2022,307:136052.

[15]

Huang X, Cheng L, Chien H, et al. Sustainability of returning wheat straw to field in Hebei,Shandong and Jiangsu provinces:A contingent valuation method[J]. Journal of Cleaner Production, 2019,213:1290-1298.

[16]

Poluzzi A, Guandalini G, Guffanti S, et al. Flexible power & biomass-to-methanol plants:Design optimization and economic viability of the electrolysis integration[J]. Fuel, 2022,310:122113.

[17]

汪志和, 张明俊, 杨平, . 离子液体在CO2捕集中的开发与应用[J]. 能源化工, 2024, 45(1):16-20.

[18]

Lacy R, Molina M, Vaca M, et al. Life-cycle GHG assessment of carbon capture,use and geological storage (CCUS) for linked primary energy and electricity production[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2015,42:165-174.

[19]

罗仁英. 煤制氢气生命周期碳足迹研究[D]. 北京: 中国石油大学(北京), 2020.

[20]

轩昂, 刘骏, 彭维珂, . 面向煤制氢电厂CCUS改造的规划方法及碳足迹评估[J/OL]. 中国电机工程学报,[2025-06-09].https://doi.org/10.13334/j.0258-8013.pcsee.240492.

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