低碳生产模式：碳排放计量的不确定性与模型检验结果

在确定电解铝生产低碳排放模型后，企业具体应用前还应对该模型的不确定性（或称稳定性）进行检验。若模型的不确定性为零，则说明对其进行碳足迹评价中不涉及任何参数的自适应性变化，模型的计量核算结果仅与铝产量等有限数据的不同而呈线性关系，会大大降低模型计量的真实性与精确性。由于碳足迹计算的本质涉及估计和判断，每项输入或变量都可围绕着某一均值（如行业平均值）而呈概率分布，在一定程度上具有与之相关的不确定性。因此，有必要逐一考量每个参数的不确定性，并采取一定的技术分析方法对整个模型的稳定性进行检验。

（一）计量参数的不确定性分析

经过对中国铝业集团贵阳分公司及贵阳镁铝设计研究院的走访实习，本书初步掌握了模型中参数的有关资料，并加以汇总整理，见表6-4，其中数据列示均为我国现阶段电解铝厂生产的实际水平，采用均值—标准差等统计量对各参数进行不确定性描述。另外，本书还参阅了行业推荐性标准YS/T63—2006中的有关内容。

表6-4 各参数不确定性透视表

模型中参数MA系各铝厂报告期内铝锭产量，S_i与F_i取值参见表6-2。对参数进行不确定性分析产生的数据可有助于以下两个方面：

（1）量化总体碳足迹的不确定性（碳足迹本身的范围及分布）。

（2）通过进一步的情景分析或蒙特卡洛分析对模型总体的稳定性进行检验，按生命周期阶段或模型输入考察整体的不确定性，以确定出相对“热点”，评判其贡献率及敏感程度，发现碳减排工作的重点突破口。

（二）计量模型的稳定性检验(www.xing528.com)

综合模型中的参数的不确定性用以计量模型整体稳定性的方法主要有情景分析和蒙特卡洛分析。前者也称最大最小值测试，用以测算参数发生最好和最差情景时的碳排放水平，计量思路及过程较为简单。后者可通过附有该分析的软件包或专业的寿命周期分析（LCA）包来完成，其思路如下：①确定并输入每项参数的概率密度：分布类型（如正态或对数正态）、可信度达到95%的输入值上限/下限及相关系数。②经过一个多次重复的过程，根据其分布随机不断地更改输入值，并且记录输出所产生的新值（碳足迹）。③每项输入均重复上述过程，从而建立碳足迹结果的概率密度，这一不确定性结果可按“±%”或按值予以范围报告。本书限于数据来源的精确程度，采用情景分析方法加以测量且结果见表6-5。

表6-5 模型稳定性检验结果（采用情景分析法）

将表6-5中数据进行透视可得图6-6。

图6-6 计量模型稳定性检验透视图

由图6-6可看出，因电解铝综合能耗涉及的碳排放占电解铝生产总碳排的主要部分，而电解反应产生的CO₂，即与工艺相关的碳极氧化、阳极效应等碳排放是目前采用霍尔-埃鲁特工艺必然产生的，其降低幅度无论在技术还是管理上都极为有限。因此，电解铝企业推行碳减排工作的重中之重是要加快节能降耗等新技术的研发进程，通过对影响综合能耗的制约因素加以分解分析，制定行之有效的技术创新研发与排放监管机制，善于利用模型中参数的不确定性与整体的稳定性不断探索节能减排工作新的突破口，以形成模型驱动企业可持续发展的长效机制。