一种工业行业源头-过程-末端全过程协同减排潜力评估方法转让专利
申请号 : CN202110885371.2
文献号 : CN113627770B
文献日 : 2022-04-29
发明人 : 孙园园 , 白璐 , 乔琦 , 张玥 , 李雪迎 , 许文 , 周潇云
申请人 : 中国环境科学研究院
摘要 :
本发明提供了一种工业行业源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法，该方法依托于一套聚焦到具体减排控制环节的全过程污染减排潜力评估模型——源头‑过程‑末端全过程减排潜力评估模型（SPECM），包括减排行业筛选模块、产业排放特征分析模块和减排潜力评估模块；所述评估方法包括基于情景分析的自上而下的减排潜力差值计算、排放特征分析和自下而上的减排潜力评估。本发明通过分析行业不同产品、原料、生产工艺和治理技术的应用及产排污现状，采用潜力差值测算的方式逐一识别原材料替代、工艺升级、治理技术升级等方面存在的减排空间，筛选污染减排最具潜力和可行的生产工艺路线，为地区行业污染减排和转型升级提供精准对策。
权利要求 :
1.一种工业行业源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，基于情景分析的自上而下的减排潜力差值计算S11，确定标杆地区：
根据待评价地区的产业结构，选择与其产业结构近似、但产排污绩效明显优于待评价地区水平的区域作为其标杆地区；
S12，减排行业类别的识别：
根据排放量占比(X％)和排放强度(Z％)两个维度，待评价地区的工业行业进行分类，分为减排行业(Ⅰ)、减排行业(Ⅱ)、减排行业(Ⅲ)和其他；
减排行业类别识别准则为：选取污染物排放量前Z％、污染物排放强度小于地区最大排放强度X％的行业作为减排行业(Ⅰ)；选取污染物排放量前Z％、污染物排放强度大于等于地区最大排放强度X％的行业作为减排行业(Ⅲ)；选取污染物排放量非前Z％、污染物排放强度大于等于地区最大排放强度X％的行业作为减排行业(Ⅱ)；其余行业为其他类；
减排行业类别的识别中，X和Z的选择原则为：X值的选择需使得覆盖的行业排放量占比均较高；Z的选择需使得排放强度较大的行业不被划分到“其他”类中；
S13，减排潜力差值测算：
分行业测算待评价地区与标杆地区对应行业的清洁生产潜力(CPP)、末端减排潜力(EPP)、标杆模式潜力(BMP)和协同减排潜力(CP)，从而确定待评价地区中减排潜力较大的工业行业；
CPPi＝GVi×ΔIGi×(1‑ηi，0)EPPi＝‑PGi×Δηi
BMPi＝GVi×ΔIOi
CPi＝GVi×IGi,2×(1‑ηi,2)‑POi式中，i为国民经济行业分类代码中的小类行业；CPPi为自上而下测算的清洁生产潜力，吨；GVi为行业i的工业总产值，亿元；ΔIGi为行业i减排后与当前的产污强度差值，吨/亿元；
ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为行业i减排后与当前的实际去除率的差值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度差值，吨/亿元；CPi为自上而下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
S2，排放特征分析
针对S1测算确定的待评价地区中减排潜力较大的工业行业，按照以下公式分行业进行产污工艺识别和末端治理状况识别，其中末端治理状况识别包括计算实际去除率、企业数量占比和排放量占比；
通过以下公式确定某一行业的主要产污工艺：即对行业i中生产工艺的污染物产生量按从大到小排序，取总量的前85％，确定为该行业的主要产物工艺；
式中，PGi，j为行业i第j中生产工艺的污染物产生量，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；
末端治理状况识别公式如下：
实际去除率
采用第j种末端治理技术的企业数量占比排放量占比
式中，k为行业采取的第k种末端处理技术；ηi，k为行业i的第k种末端处理技术的实际去除率，％；PGi，k为行业i使用第k种末端处理技术的污染物处理量，吨；POi，k为行业i使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为行业i采取第k种末端处理技术的企业数量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k为行业i经第k种末端处理技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
S3，自下而上的减排潜力评估
基于S2对各行业产污工艺识别和末端治理状况识别结果，分析具体生产工艺的产排污水平与标杆地区对应行业的差距，通过清洁生产改造和末端处理升级，通过包括Python穷举法在内的计算机三元一次方程的方法，分别测算源头、过程和末端的减排潜力，以及源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力；
Python穷举法包括以下两种计算方式：第一种计算方式源头、过程和末端的减排潜力的计算公式分别为：源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力测算的目标函数为：MinΔIGi＝IGi，t‑IGi，0MaxΔηi＝ηi，k‑ηi，0约束条件为：
0≤α≤100％
0≤β≤100％
0≤γ≤100％
式中：ΔP为减排后与当前排放量的差值，吨；POi为行业i当前的排放量，吨；Qp/m为产品或原辅料的量，吨； 为实施清洁生产后行业i的产污系数； 为行业i当前的产污系数；ηi,k为行业i用第k种末端技术减排后的实际去除率，％；ηi,0为行业i当前的实际去除率，％；ΔPGs为源头减排潜力，吨；ΔPGp为过程减排潜力，吨；ΔPGe为末端减排潜力，吨；α为源头减排潜力系数；β为过程减排潜力系数；γ为末端减排潜力系数；ΔIGi为行业i减排后与当前的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，t为行业i减排后的产污强度，吨/亿元；IGi，0为行业i当前产污强度，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i的第j种产品‑原料‑工艺过程减排后与当前的产污强度差值，吨/亿元；IGi，j为行业i的第j种产品‑原料‑工艺当前的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，js为行业i的第j种产品‑原料‑工艺源头减排后的产污强度，吨/亿元；PGi，t为行业i经过程减排和源头减排后的污染物的产生量，吨；POA为目标地区污染物的允许排放量，吨；
第二种计算方式源头、过程和末端的减排潜力的计算公式分别为：源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力测算的目标函数为：MinΔIGi＝IGi，t‑IGi，0MaxΔηi＝ηi，k‑ηi，0约束条件为：
MinΔIGi,jS＝IGi,jS‑IGi,jMinΔIGi,jP＝IGi,jP‑IGi,jMaxΔηi＝ηi,k‑ηi,0ηi,0≥0
ηi,k≥0
0≤αi+βi≤1
0≤αi+βi+γi＜2
0≤αi≤1
0≤βi≤1
0≤γi≤1
式中，ΔP为评估地区的减排潜力，Qp/m为产品或原辅料的量， 为行业i清洁生产后的产污系数， 为行业i当前的产污系数，ηi,k为行业i末端减排后的实际去除率，ηi,0为行业i当前的实际去除率，POi为行业i当前的污染物排放量，POA为评估地区的允许排放量，ΔPOi,S为行业i的源头减排潜力，ΔPOi,P为行业i的过程减排潜力，ΔPOi,E为行业i的末端减排潜力，αi为行业i的源头减排潜力系数，βi为行业i的过程减排潜力系数，γi为行业i的末端减排潜力系数，GVi为行业i的工业总产值，IGi，js为行业i第j种污染物产生工艺的经源头减排后的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，j为行业i第j种污染物产生工艺的污染物产生强度，吨/亿元；ΔIGi,jS为行业i第j种污染物产生工艺的经源头减排前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i第j种污染物产生工艺的经过程减排前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，jP为行业i第j种污染物产生工艺的经过程减排后的污染物产生强度，吨/亿元；PGi为行业i的污染物量，吨；Δηi为行业i末端减排前后的实际去除率差值，％。
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，污染物排放量的数据来源于监测法或系数法，其中系数法污染物排放量的计算公式为：式中，POi为行业i当前的污染物排放量，吨；Qp/m为产品或原辅料的量，吨； 为行业i当前的产污系数；ηi,t为末端减排后治理措施的处理效率，％。
3.根据权利要求1或2所述的评估方法，其特征在于，所述污染物包括水污染物和大气污染物。
说明书 :
一种工业行业源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法
技术领域
[0001] 本发明属于环境管理技术领域，特别涉及一种工业行业源头‑过程‑末端全过 程协同减排潜力评估方法。
背景技术
[0002] 污染减排潜力评估是分析污染源实施不同清洁生产和污染治理技术后，可获 得的污染物的产生量和排放量的削减空间。针对不同地区、行业和污染物种类的 减排潜力评
估，国内外学者开展了大量研究。国内外常用的评估方法和模型有 MARKAL模型、LEAP模型、
AIM/Enduse模型、RAINS模型、CGE模型、 LEAPChina模型、AIM‑EnduseChina模型、ChinaGEM
模型等。上述模型和方法 多以能源或产业结构调整为重点开展减排策略的制定，鲜见行业
基于生产工艺的 潜力评估方法，在行业减排时措施的精准性和针对性不足。此外目前的减
排潜力 评估，也缺少将生产端(清洁生产潜力)和治理端(末端治理潜力)系统性考虑， 清
洁生产与末端治理之间的协同减排效应也缺少研究。
估，国内外学者开展了大量研究。国内外常用的评估方法和模型有 MARKAL模型、LEAP模型、
AIM/Enduse模型、RAINS模型、CGE模型、 LEAPChina模型、AIM‑EnduseChina模型、ChinaGEM
模型等。上述模型和方法 多以能源或产业结构调整为重点开展减排策略的制定，鲜见行业
基于生产工艺的 潜力评估方法，在行业减排时措施的精准性和针对性不足。此外目前的减
排潜力 评估，也缺少将生产端(清洁生产潜力)和治理端(末端治理潜力)系统性考虑， 清
洁生产与末端治理之间的协同减排效应也缺少研究。
[0003] 为此，亟需建立一套精确到具体减排工艺的全过程协同污染减排潜力评估模 型。
发明内容
[0004] 针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于从生态环境质量改善目标下 对污染减排的量化要求以及区域和行业层面技术可行性的现实出发，提供一种工 业行业源
头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法。
头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法。
[0005] 本发明建立了一套聚焦到具体减排控制环节的全过程污染减排潜力评估模 型——源头‑过程‑末端全过程减排潜力评估模型(Source‑Process‑EndCoordinated
Model，SPECM)，如图1所示，包括减排行业筛选模块、产业排放特征分析模 块和减排潜力评
估模块。
Model，SPECM)，如图1所示，包括减排行业筛选模块、产业排放特征分析模 块和减排潜力评
估模块。
[0006] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0007] 一种工业行业源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估方法，包括以下步骤： S1，基于情景分析的自上而下的减排潜力差值计算
[0008] S11，确定标杆地区：
[0009] 根据待评价地区的产业结构，选择与其产业结构近似、但产排污绩效明显优 于待评价地区水平的区域作为其标杆地区；
[0010] S12，减排行业类别的识别：
[0011] 根据排放量占比(X％)和排放强度(Z％)两个维度，以图2所示识别准则 将待评价地区的工业行业进行分类，分为减排行业(Ⅰ)、减排行业(Ⅱ)、减排 行业(Ⅲ)和其他；
[0012] S13，减排潜力差值测算：
[0013] 分行业测算待评价地区与标杆地区对应行业的清洁生产潜力(CPP)、末端 减排潜力(EPP)、标杆模式潜力(BMP)和协同减排潜力(CP)，从而确定待 评价地区中减排潜力较大
的工业行业；
的工业行业；
[0014] CPPi＝GVi×ΔIGi×(1‑ηi，0)
[0015] EPPi＝‑PGi×Δηi
[0016] BMPi＝GVi×ΔIOi
[0017] CPi＝GVi×IGi,2×(1‑ηi,2)‑POi
[0018] 式中，i为国民经济行业分类代码中的小类行业；CPPi为自上而下测算的清 洁生产潜力，吨；GVi为行业i的工业总产值，亿元；ΔIGi为行业i减排后与当 前的产污强度差值，
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
[0019] S2，排放特征分析
[0020] 针对S1测算确定的待评价地区中减排潜力较大的工业行业，按照以下公式 分行业进行产污工艺识别和末端治理状况识别，其中末端治理状况识别包括计算 实际去除率、
企业数量占比和排放量占比；
企业数量占比和排放量占比；
[0021] 通过以下公式确定某一行业的主要产污工艺：
[0022]
[0023] 即对行业i中生产工艺的污染物产生量按从大到小排序，取总量的前85％， 确定为该行业的主要产物工艺；
[0024] 式中，PGi，j为行业i第j中生产工艺的污染物产生量，吨；PGi为行业i的 污染物产生量，吨；
[0025] 末端治理状况识别公式如下：
[0026] 实际去除率
[0027] 采用第j种末端治理技术的企业数量占比
[0028] 排放量占比
[0029] 式中，k为行业采取的第k种末端处理技术；ηi，k为行业i的第k种末端处 理技术的实际去除率，％；PGi，k为行业i使用第k种末端处理技术的污染物处 理量，吨；POi，k为行业i
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
[0030] S3，自下而上的减排潜力评估
[0031] 基于S2对各行业产产污工艺识别和末端治理状况识别结果，分析具体生产 工艺的产排污水平与标杆地区对应行业的差距，通过清洁生产改造和末端处理升 级，通过包括
Python穷举法在内的计算机三元一次方程的方法，分别测算源头、 过程和末端的减排潜
力，以及源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力。
Python穷举法在内的计算机三元一次方程的方法，分别测算源头、 过程和末端的减排潜
力，以及源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力。
[0032] 进一步的，步骤S12，减排行业类别的识别中，X和Z的选择原则为：X值 的选择需使得覆盖的行业排放量占比均较高；Z的选择需使得排放强度较大的行 业不被划分到“其他”
类中。
类中。
[0033] 进一步的，所述污染物包括水污染物和大气污染物。
[0034] 本发明相比现有技术的有益效果为：
[0035] 1、污染物减排主要受政策和技术两方面影响。政策方面，生态环境质量改 善目标对污染物允许排放量提出限制性要求；技术方面，污染物减排潜力与生产 工艺的技术化水
平、污染控制技术水平和管理技术水平和效率等直接相关，在制 定减排技术途径时，需兼
顾二者。自上而下结和自下而上结合建模可以统筹兼顾 宏观的整体调控目标与微观的技
术明确性。本发明采用自上而下与自下而上结合 的方式建模，其中，自上而下指从宏观角
度测算行业整体的减排潜力，通过与行 业先进技术水平地区的整体比较分析得出；自下而
上指从行业生产产品、工艺和 原材料出发，从生产过程的微观角度测算减排潜力；
平、污染控制技术水平和管理技术水平和效率等直接相关，在制 定减排技术途径时，需兼
顾二者。自上而下结和自下而上结合建模可以统筹兼顾 宏观的整体调控目标与微观的技
术明确性。本发明采用自上而下与自下而上结合 的方式建模，其中，自上而下指从宏观角
度测算行业整体的减排潜力，通过与行 业先进技术水平地区的整体比较分析得出；自下而
上指从行业生产产品、工艺和 原材料出发，从生产过程的微观角度测算减排潜力；
[0036] 2、本发明建立了一套聚焦到具体减排控制环节的全过程污染减排潜力评估 模型——源头‑过程‑末端全过程减排潜力评估模型(Source‑Process‑End Coordinated
Model，SPECM)，在充分考虑减排目标和不同生产工艺对污染物产 排影响的前提下，以区域
污染物目标减排量为主要约束，通过对工业污染源数据 的进一步挖掘，利用各行业污染源
的活动水平和产排污量信息，通过分析行业不 同产品、原料、生产工艺和治理技术的应用
及产排污现状，采用潜力差值测算的 方式逐一识别原材料替代、工艺升级、治理技术升级
等方面存在的减排空间，筛 选污染减排最具潜力和可行的生产工艺路线，建立了一种工业
行业源头‑过程‑末 端全过程协同减排潜力评估方法，为地区行业污染减排和转型升级提
供精准对策， 更具针对性。
Model，SPECM)，在充分考虑减排目标和不同生产工艺对污染物产 排影响的前提下，以区域
污染物目标减排量为主要约束，通过对工业污染源数据 的进一步挖掘，利用各行业污染源
的活动水平和产排污量信息，通过分析行业不 同产品、原料、生产工艺和治理技术的应用
及产排污现状，采用潜力差值测算的 方式逐一识别原材料替代、工艺升级、治理技术升级
等方面存在的减排空间，筛 选污染减排最具潜力和可行的生产工艺路线，建立了一种工业
行业源头‑过程‑末 端全过程协同减排潜力评估方法，为地区行业污染减排和转型升级提
供精准对策， 更具针对性。
附图说明
[0037] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
[0038] 图1为本发明所述源头‑过程‑末端全过程减排潜力评估模型(SPECM)的层 次结构图；
[0039] 图2为减排行业类型识别准则图；
[0040] 图3为实施例1顺德区减排行业排潜力差值测算结果图；
[0041] 图4为实施例1顺德区减排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)生产工艺VOCs产生量占比 结果图；
[0042] 图5为实施例1顺德区木质家具制造业末端治理情况结果图；
[0043] 图6为实施例1顺德区减排潜力结果图；
[0044] 图7为实施例1顺德区自下而上协同减排潜力系数边界范围；
[0045] 图8为实施例2兰州市VOCs排放行业分类结果图；
[0046] 图9为实施例2兰州市减排行业自上而下减排潜力结果图；
[0047] 图10为实施例2兰州市涉VOCs排放的工业行业末端治理设施运行情况结 果图；
[0048] 图11为实施例2兰州市减排行业自下而上减排潜力结果图；
[0049] 图12为实施例2兰州市同行业的减排策略图；
[0050] 图13为实施例2兰州市过程‑末端协同减排潜力及其减排系数分布图；
[0051] 图14为实施例2兰州市源头‑过程‑末端协同减排潜力及其减排系数结果图。
具体实施方式
[0052] 实施例1
[0053] 本实施例选择以广东省佛山市顺德区为待评价地区，对该地区的工业行业进 行源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估，具体包括以下步骤：
[0054] S1，基于情景分析的自上而下的减排潜力差值计算
[0055] S11，确定标杆地区：
[0056] 根据广东省佛山市顺德区的产业结构，选择与顺德区产业结构相似但清洁生 产水平较高的深圳市为标杆地区。
[0057] S12，减排行业类别的识别：
[0058] 根据排放量占比(X％＝2％)和排放强度(Z％＝75％)两个维度，以图2所 示识别准则将待评价地区的工业行业进行分类，分为减排行业(Ⅰ)、减排行业 (Ⅱ)、减排行业(Ⅲ)
和其他。
和其他。
[0059] 顺德区的工业行业分类为：减排行业(Ⅰ)包括木制家具制造业(2110)、 塑料板、管、型材制造业(2922)、塑料零件及其他塑料制品制造业(2929)、电 线、电缆制造业
(3831)、金属家具制造业(2130)、涂料制造(2641)、其他未 列明金属制品制造业(3399)和
家用厨房电器具制造业(3854)，VOCs排放总 量超过顺德区VOCs排放总量的70.0％。减排行
业(Ⅱ)的VOCs排放强度均较 高，清洁生产水平较差，源头减排潜力较大，是顺德区未来进
行VOCs减排需关 注的行业。减排行业(Ⅲ)为泡沫塑料制造业(2924)。
(3831)、金属家具制造业(2130)、涂料制造(2641)、其他未 列明金属制品制造业(3399)和
家用厨房电器具制造业(3854)，VOCs排放总 量超过顺德区VOCs排放总量的70.0％。减排行
业(Ⅱ)的VOCs排放强度均较 高，清洁生产水平较差，源头减排潜力较大，是顺德区未来进
行VOCs减排需关 注的行业。减排行业(Ⅲ)为泡沫塑料制造业(2924)。
[0060] S13，减排潜力差值测算：
[0061] 分行业测算待评价地区与标杆地区对应行业的清洁生产潜力(CPP)、末端 减排潜力(EPP)、标杆模式潜力(BMP)和协同减排潜力(CP)，从而确定待 评价地区中减排潜力较大
的工业行业；
的工业行业；
[0062] CPPi＝GVi×ΔIGi×(1‑ηi，0)
[0063] EPPi＝‑PGi×Δηi
[0064] BMPi＝GVi×ΔIOi
[0065] CPi＝GVi×IGi,2×(1‑ηi,2)‑POi
[0066] 式中，i为国民经济行业分类代码中的小类行业；CPPi为自上而下测算的清 洁生产潜力，吨；GVi为行业i的工业总产值，亿元；ΔIGi为行业i减排后与当 前的产污强度差值，
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
[0067] 顺德区的排潜力差值测算结果如图3所示，与标杆地区相比，顺德区减排行 业(Ⅰ)和(Ⅲ)的减排潜力较大，而减排行业(Ⅱ)减排潜力较小。
[0068] S2，排放特征分析
[0069] 以工业行业VOCs减排为例，针对顺德区减排行业(Ⅰ)和减排行业(Ⅲ) 减排潜力较大的工业行业，按照以下公式分行业进行产污工艺识别和末端治理状 况识别，其中末端治
理状况识别包括计算实际去除率、企业数量占比和排放量占 比；
理状况识别包括计算实际去除率、企业数量占比和排放量占 比；
[0070] 通过以下公式确定各行业的主要产污工艺：
[0071]
[0072] 即对行业i中生产工艺的污染物产生量按从大到小排序，取总量的前85％， 确定为该行业的主要产物工艺；
[0073] 式中，PGi，j为行业i第j中生产工艺的污染物产生量，吨；PGi为行业i的 污染物产生量，吨；
[0074] 将VOCs减排进一步聚焦于产污工艺，通过图4发现，各行业的主要VOCs 产排污工艺较为集中，对主要产排污工艺进行改造和治理，可快速实现行业污染 减排要求。
[0075] 以木质家具制造行业为例，实木家具和人造板家具制造生产过程，是木质家 具制造行业VOCs减排管控的主要生产过程。其中，流平/烘干/晾干+涂料(溶 剂型)工艺的VOCs
产生量占整个行业产生总量的28.88％；喷漆+涂料(溶剂型) 工艺的VOCs产生量占整个行
业产生总量的66.51％。通过控制这两种生产工艺， 可控制木质家具制造行业90％以上的
VOCs产生量；
产生量占整个行业产生总量的28.88％；喷漆+涂料(溶剂型) 工艺的VOCs产生量占整个行
业产生总量的66.51％。通过控制这两种生产工艺， 可控制木质家具制造行业90％以上的
VOCs产生量；
[0076] 以下表1示出了顺德区减排行业(Ⅰ)和减排行业(Ⅲ)的主要产物工艺。
[0077]
[0078] 末端治理状况识别公式如下：
[0079] 实际去除率
[0080] 采用第j种末端治理技术的企业数量占比
[0081] 排放量占比
[0082] 式中，k为行业采取的第k种末端处理技术；ηi，k为行业i的第k种末端处 理技术的实际去除率，％；PGi，k为行业i使用第k种末端处理技术的污染物处 理量，吨；POi，k为行业i
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
[0083] 行业VOCs末端处理情况剖析结果如下：
[0084] 如图5所示，以木质家具制造行业为例，直排的企业占比为11.62％，末端 处理技术的平均去除效率仅为5.63％。顺德区使用较为广泛的低温等离子体、光 解和其他(抛弃
式活性炭吸附)的平均去除率较低，而平均去除率较高的外部集 气罩‑低温等离子体和其
他(活性炭吸附)的使用率很低。而深圳市采取的VOCs 治理技术的平均去除率较高，其中其
他(活性炭纤维或沸石吸附/脱附/催化氧化) 的平均去除率分别为19.41％。木质家具制造
行业通过提高高效的末端治理技术 的应用率或引进深圳市的其他(活性炭纤维或沸石吸
附/脱附/催化氧化)技术， 具有客观的末端减排潜力。
式活性炭吸附)的平均去除率较低，而平均去除率较高的外部集 气罩‑低温等离子体和其
他(活性炭吸附)的使用率很低。而深圳市采取的VOCs 治理技术的平均去除率较高，其中其
他(活性炭纤维或沸石吸附/脱附/催化氧化) 的平均去除率分别为19.41％。木质家具制造
行业通过提高高效的末端治理技术 的应用率或引进深圳市的其他(活性炭纤维或沸石吸
附/脱附/催化氧化)技术， 具有客观的末端减排潜力。
[0085] S3，自下而上的减排潜力评估
[0086] 基于S2对各行业产产污工艺识别和末端治理状况识别结果，分析具体生产 工艺的产排污水平与标杆地区对应行业的差距，通过清洁生产改造和末端处理升 级，通过
Python穷举法测算源头、过程和末端的减排潜力，以及源头‑过程‑末端 全过程协同减排潜
力；
Python穷举法测算源头、过程和末端的减排潜力，以及源头‑过程‑末端 全过程协同减排潜
力；
[0087] 源头、过程和末端的减排潜力的计算公式分别为：
[0088]
[0089]
[0090]
[0091] 源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力的目标函数为：
[0092]
[0093] MinΔIGi＝IGi，t‑IGi，0
[0094] MaxΔηi＝ηi，k‑ηi，0
[0095] 约束条件为：
[0096]
[0097] 0≤α≤100％
[0098] 0≤β≤100％
[0099] 0≤γ≤100％
[0100] 式中：ΔP为减排后与当前排放量的差值，吨；POi为行业i当前的排放量， 吨；Qp/m为产品或原辅料的量，吨； 为实施清洁生产后行业i的产 污系数；
为行业i当前的产污系数；ηi,k为行业i用第k种末端技 术减排后的实际去除
率，％；ηi,0为行业i当前的实际去除率，％；ΔPGs为源头 减排潜力，吨；ΔPGp为过程减排潜
力，吨；ΔPGe为末端减排潜力，吨；α为 源头减排潜力系数；β为过程减排潜力系数；γ为末
端减排潜力系数；ΔIGi为行 业i减排后与当前的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，t为行
业i减排后的产 污强度，吨/亿元；IGi，0为行业i当前产污强度，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i的
第 j种产品‑原料‑工艺过程减排后与当前的产污强度差值，吨/亿元；IGi，j为行业i 的第j
种产品‑原料‑工艺当前的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，js为行业i的第j 种产品‑原料‑工
艺源头减排后的产污强度，吨/亿元；PGi，t为行业i经过程减排 和源头减排后的污染物的产
生量，吨；POA为目标地区污染物的允许排放量，吨。
为行业i当前的产污系数；ηi,k为行业i用第k种末端技 术减排后的实际去除
率，％；ηi,0为行业i当前的实际去除率，％；ΔPGs为源头 减排潜力，吨；ΔPGp为过程减排潜
力，吨；ΔPGe为末端减排潜力，吨；α为 源头减排潜力系数；β为过程减排潜力系数；γ为末
端减排潜力系数；ΔIGi为行 业i减排后与当前的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，t为行
业i减排后的产 污强度，吨/亿元；IGi，0为行业i当前产污强度，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i的
第 j种产品‑原料‑工艺过程减排后与当前的产污强度差值，吨/亿元；IGi，j为行业i 的第j
种产品‑原料‑工艺当前的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，js为行业i的第j 种产品‑原料‑工
艺源头减排后的产污强度，吨/亿元；PGi，t为行业i经过程减排 和源头减排后的污染物的产
生量，吨；POA为目标地区污染物的允许排放量，吨。
[0101] 顺德区生产工艺的产污强度较高，清洁原料的使用量较低，与标杆地区相比， 具有明显的源头减排潜力和过程减排潜力，见图6。
[0102] 仅考虑技术升级时(见图6(2))，以顺德区木质家具制造业为例，实木家 具、人造板家具‑喷漆‑涂料(溶剂型)的VOCs产生强度为154.63吨/亿元，而 标杆地区采用该生产工
艺的产污强度为10.58吨/亿元，技术升级系数为100％时， 减排潜力高达18.47％。
艺的产污强度为10.58吨/亿元，技术升级系数为100％时， 减排潜力高达18.47％。
[0103] 仅考虑原料替代时(见图6(1))，以顺德区木质家具制造业为例，采用溶 剂型涂料对实木家具、人造板家具喷漆的产污强度是采用水性涂料时的21倍， 当原料替代系数达到
20％时，源头减排潜力达到3.78％，当原料替代系数达到 100％时，减排潜力高达18.88％。
20％时，源头减排潜力达到3.78％，当原料替代系数达到 100％时，减排潜力高达18.88％。
[0104] 本实施例中，末端减排对策是将直排的VOCs通过行业去除率较高的末端治 理技术进行末端削减。仅考虑末端减排时(见图6(3))，塑料板、管、型材制 造行业VOCs直排率为
60.8％，行业去除率最高的末端处理技术为低温等离子体 +其他(活性炭吸附)，去除率为
24.00％，末端减排潜力系数达到100％时，末端 减排潜力为1.86％。而泡沫塑料制造行业，
VOCs直排率为1.58％，行业去除率 最高的末端处理技术为低温等离子体+其他(活性炭吸
附)，去除率为24.00％， 末端减排潜力系数达到100％时，末端减排潜力仅为0.01％。
60.8％，行业去除率最高的末端处理技术为低温等离子体 +其他(活性炭吸附)，去除率为
24.00％，末端减排潜力系数达到100％时，末端 减排潜力为1.86％。而泡沫塑料制造行业，
VOCs直排率为1.58％，行业去除率 最高的末端处理技术为低温等离子体+其他(活性炭吸
附)，去除率为24.00％， 末端减排潜力系数达到100％时，末端减排潜力仅为0.01％。
[0105] 源头‑过程‑末端全过程协同减排潜力的减排原则以技术升级为优先，在技术 升级的基础上进行原料替代和末端减排，测算协同减排的源头、过程和末端减排 潜力。源头‑
过程‑末端全过程协同减排潜力见图6(4)，当源头、过程和末端减 排潜力系数α、β和γ均为
20％时，协同减排潜力达到12.94％，达到顺德区减排 7％的要求。当源头、过程和末端减排
潜力系数均为5％或10％时，协同减排潜力 分别为3.25％和6.49％，无法满足顺德区的减
排要求，此时，提高源头、过程或 末端的减排程度，仍然能够满足顺德区7％的VOCs减排需
求。
过程‑末端全过程协同减排潜力见图6(4)，当源头、过程和末端减 排潜力系数α、β和γ均为
20％时，协同减排潜力达到12.94％，达到顺德区减排 7％的要求。当源头、过程和末端减排
潜力系数均为5％或10％时，协同减排潜力 分别为3.25％和6.49％，无法满足顺德区的减
排要求，此时，提高源头、过程或 末端的减排程度，仍然能够满足顺德区7％的VOCs减排需
求。
[0106] 通过Python穷举法(或其他计算机解三元一次方程的方法)，获得技术、原 料和末端的协同减排潜力系数α、β和γ的非劣解集。当顺德区VOCs减排目标为 7～8％时，源头‑过
程‑末端协同减排潜力系数的非劣解集见图7。图7所示的协同 减排潜力系数的取值范围仅
为减排目标为7～8％时减排潜力系数的最低边界，当 协同减排潜力系数的取值大于最低
边界时，将产生更大的减排潜力。
程‑末端协同减排潜力系数的非劣解集见图7。图7所示的协同 减排潜力系数的取值范围仅
为减排目标为7～8％时减排潜力系数的最低边界，当 协同减排潜力系数的取值大于最低
边界时，将产生更大的减排潜力。
[0107] 实施例2
[0108] 本实施例选择以甘肃省兰州市为待评价地区，对该地区的工业行业进行源头 ‑过程‑末端全过程协同减排潜力评估，具体包括以下步骤：
[0109] S1，基于情景分析的自上而下的减排潜力差值计算
[0110] S11，确定标杆地区：
[0111] 根据甘肃省兰州市的产业结构，选择与兰州市产业结构相似但清洁生产水平 较高的甘肃省和深圳市分别作为标杆地区。
[0112] S12，减排行业类别的识别：
[0113] 根据排放量占比(X％＝2％)和排放强度(Z％＝99％)两个维度，以图2所 示识别准则将待评价地区的工业行业进行分类，分为减排行业(Ⅰ)、减排行业 (Ⅱ)、减排行业(Ⅲ)
和其他。
和其他。
[0114] 兰州市减排行业(Ⅰ)、(Ⅱ)和(Ⅲ)的分类情况见图8。减排行业(Ⅰ) 为兰州市VOCs排放量占比在前99％、但排放强度小于最大排放强度2％的行业， 减排行业(Ⅱ)为排放强
度大于最大排放强度2％的行业，减排行业(Ⅲ)为排 放量占比在前99％、同时排放强度大
于最大排放强度2％的行业。
度大于最大排放强度2％的行业，减排行业(Ⅲ)为排 放量占比在前99％、同时排放强度大
于最大排放强度2％的行业。
[0115] S13，减排潜力差值测算：
[0116] 分行业测算待评价地区与标杆地区对应行业的清洁生产潜力(CPP)、末端 减排潜力(EPP)、标杆模式潜力(BMP)和协同减排潜力(CP)，从而确定待 评价地区中减排潜力较大
的工业行业；
的工业行业；
[0117] CPPi＝GVi×ΔIGi×(1‑ηi，0)
[0118] EPPi＝‑PGi×Δηi
[0119] BMPi＝GVi×ΔIOi
[0120] CPi＝GVi×IGi,2×(1‑ηi,2)‑POi
[0121] 式中，i为国民经济行业分类代码中的小类行业；CPPi为自上而下测算的清 洁生产潜力，吨；GVi为行业i的工业总产值，亿元；ΔIGi为行业i减排后与当 前的产污强度差值，
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
吨/亿元；ηi，0为行业i当前的污染物的实际去除率，％；EPPi为自上而下测算的末端减排潜
力，吨；PGi为行业i的污染物产生量，吨；Δηi为 行业i减排后与当前的实际去除率的差
值，％；BMPi为自上而下测算的标杆模式 潜力，吨；ΔIOi为行业i减排后与当前的排放强度
差值，吨/亿元；CPi为自上而 下测算的协同减排潜力，吨；IGi，2为标杆地区行业i的产污强
度，吨/亿元；ηi，2为标杆地区行业i的实际去除率，％；POi为行业i的污染物排放量，吨；
[0122] 兰州市减排行业(Ⅰ)、(Ⅱ)和(Ⅲ)自上而下减排潜力情况见图9。
[0123] 与标杆地区相比，兰州市减排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)的减排潜力较大，而减排 行业(Ⅱ)减排潜力较小。
[0124] S2，排放特征分析
[0125] 以工业行业VOCs减排为例，针对顺德区减排行业(Ⅰ)和减排行业(Ⅲ) 减排潜力较大的工业行业，按照以下公式分行业进行产污工艺识别和末端治理状 况识别，其中末端治
理状况识别包括计算实际去除率、企业数量占比和排放量占 比；
理状况识别包括计算实际去除率、企业数量占比和排放量占 比；
[0126] 通过以下公式确定各行业的主要产污工艺：
[0127]
[0128] 即对行业i中生产工艺的污染物产生量按从大到小排序，取总量的前85％， 确定为该行业的主要产物工艺；
[0129] 式中，PGi，j为行业i第j中生产工艺的污染物产生量，吨；PGi为行业i的 污染物产生量，吨；
[0130] 末端治理状况识别公式如下：
[0131] 实际去除率
[0132] 采用第j种末端治理技术的企业数量占比
[0133] 排放量占比
[0134] 式中，k为行业采取的第k种末端处理技术；ηi，k为行业i的第k种末端处 理技术的实际去除率，％；PGi，k为行业i使用第k种末端处理技术的污染物处 理量，吨；POi，k为行业i
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
使用第k末端处理技术的污染物排放量，吨；Yi，k为 行业i采取第k种末端处理技术的企业数
量在行业企业数量中的占比，％；Ei，k为 行业i使用第种末端处理技术的企业数量，个；YOi，k
为行业i经第k种末端处理 技术处理后的污染物排放量占比，％；POi为行业i的排放量，吨；
[0135] 进一步聚焦于产污工艺和末端治理技术，兰州市各行业的主要VOCs产排污 工艺较为集中，涉VOCs排放的工业行业直排率较高。污染物的实际去除率为治 理设施去除效率
与设备运行水平的乘积。治理设施实际运行率K值的大小直接 影响到某治理设施对污染物
的实际去除率。兰州市K值在0.8以上的企业占比仅 为58.30％，实施末端治理的企业较少，
且末端治理设施的运行情况较差(见图 10)，整个甘肃省的末端治理设施的运行情况也不
容乐观，而清洁生产水平较高 的深圳的末端治理设施的运行效率较高，且采用的末端治理
技术的去除率较高。
与设备运行水平的乘积。治理设施实际运行率K值的大小直接 影响到某治理设施对污染物
的实际去除率。兰州市K值在0.8以上的企业占比仅 为58.30％，实施末端治理的企业较少，
且末端治理设施的运行情况较差(见图 10)，整个甘肃省的末端治理设施的运行情况也不
容乐观，而清洁生产水平较高 的深圳的末端治理设施的运行效率较高，且采用的末端治理
技术的去除率较高。
[0136] 对主要产排污工艺进行改造和治理，可快速实现行业污染减排要求。以2319、 3352、2651和2926行业为例，通过表2和表3发现，这几个行业的产污强度均 较大，末端治理
技术的去除率较低，直排率极高。
技术的去除率较低，直排率极高。
[0137] 2319行业VOCs产生量主要来自溶剂型油墨的使用，同时，95％以上的企业 未经末端处理，直接排放。兰州市采用溶剂型平版油墨进行生产的产污强度分别 是甘肃省和深圳
市该工艺的1.01倍和近12倍，若兰州市该工艺的产污强度达到 深圳市的水平，将减少
409.76t VOCs产生量。虽然，兰州市通过水性凹版油墨 进行印制的VOCs产生量占比较低，
但其产污强度是深圳市该工艺的869倍，若 能达到深圳市的产污水平，将减少11.40t VOCs
产生量。若该行业用水性油墨进 行替代，推行更清洁的水性凹版油墨，达到深圳市的产污
水平，将减少447.76t VOCs产生量。2319行业的直排率较高，采用去除效率较高全部密闭‑
吸附/催化 燃烧法的企业占比较小，直排率较高，将直排和采用去除率较低的技术处理的
VOCs通过全部密闭‑吸附/催化燃烧法进行处理，将减少305.62t VOCs排放量； 将直排和采
用去除率较低的技术处理的VOCs通过深圳市采用的其他(UV光解) 进行处理，将减少
372.68t VOCs排放量。行业2319既具有源头减排潜力，同时 又具有过程和末端减排潜力。
市该工艺的1.01倍和近12倍，若兰州市该工艺的产污强度达到 深圳市的水平，将减少
409.76t VOCs产生量。虽然，兰州市通过水性凹版油墨 进行印制的VOCs产生量占比较低，
但其产污强度是深圳市该工艺的869倍，若 能达到深圳市的产污水平，将减少11.40t VOCs
产生量。若该行业用水性油墨进 行替代，推行更清洁的水性凹版油墨，达到深圳市的产污
水平，将减少447.76t VOCs产生量。2319行业的直排率较高，采用去除效率较高全部密闭‑
吸附/催化 燃烧法的企业占比较小，直排率较高，将直排和采用去除率较低的技术处理的
VOCs通过全部密闭‑吸附/催化燃烧法进行处理，将减少305.62t VOCs排放量； 将直排和采
用去除率较低的技术处理的VOCs通过深圳市采用的其他(UV光解) 进行处理，将减少
372.68t VOCs排放量。行业2319既具有源头减排潜力，同时 又具有过程和末端减排潜力。
[0138] 2651行业的主要产污工艺仅有一个，且产污强度与甘肃省的相当，由于该 行业的主要产污工艺难以在深圳市对应，因此该行业暂时以末端减排为主。将行 业直排的VOCs采
用去除率较高的蓄热式热力燃烧法进行处理，将减少3645.92t VOCs排放量。行业2651暂时
仅有末端减排潜力。
用去除率较高的蓄热式热力燃烧法进行处理，将减少3645.92t VOCs排放量。行业2651暂时
仅有末端减排潜力。
[0139] 2926行业仅一个产污工艺，其产污强度分别是甘肃省和深圳市的1.29倍和 18.21倍，若兰州市该工艺的产污强度达到甘肃省的平均水平，将减少69.95t VOCs产生量，若产
污强度达到深圳市的水平，将减少295.71t VOCs产生量。该 行业的直排率较高，末端治理
技术的去除效率较低，甘肃省和深圳市分别采用去 除效率更高的其他(活性炭吸附)
(18.9％)和蓄热式热力燃烧法(68％)进行处 理。若全部采用其他(活性炭吸附)处理，将减
少1.31t VOCs排放量；若全部 采用蓄热式热力燃烧法处理，将减少13.49t VOCs排放量。行
业2926同时具有 过程和末端减排潜力。
污强度达到深圳市的水平，将减少295.71t VOCs产生量。该 行业的直排率较高，末端治理
技术的去除效率较低，甘肃省和深圳市分别采用去 除效率更高的其他(活性炭吸附)
(18.9％)和蓄热式热力燃烧法(68％)进行处 理。若全部采用其他(活性炭吸附)处理，将减
少1.31t VOCs排放量；若全部 采用蓄热式热力燃烧法处理，将减少13.49t VOCs排放量。行
业2926同时具有 过程和末端减排潜力。
[0140] 3352行业的主要产污工艺也仅一个，产污强度与甘肃省相当，却是深圳市 对应工艺的187.94倍，若兰州市该工艺的产污强度达到深圳市的水平，将减少 275.65t VOCs产生
量。该行业的直排率较高，采用的末端治理技术的去除率也较 低，行业VOCs减排应注重提
高收集率、提高末端处理效率。行业3352暂时仅 具有过程减排潜力。
量。该行业的直排率较高，采用的末端治理技术的去除率也较 低，行业VOCs减排应注重提
高收集率、提高末端处理效率。行业3352暂时仅 具有过程减排潜力。
[0141]
[0142] 通过分析个行业的主要产污工艺和末端治理情况，分别测算减排行业(Ⅰ) 和(Ⅲ)的源头、过程和末端减排潜力。如图11，部分行业暂时仅有末端减排 潜力，有些仅有过程减
排潜力，有些行业既有源头减排潜力，同时又有过程和末 端减排潜力。因此，本实施例将减
排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)分为五类(见图12)， 分别为目前暂无减排潜力、仅有末端减排潜力、仅有
过程减排潜力、有过程‑末 端协同潜力和具有源头‑过程‑末端协同减排潜力。
排潜力，有些行业既有源头减排潜力，同时又有过程和末 端减排潜力。因此，本实施例将减
排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)分为五类(见图12)， 分别为目前暂无减排潜力、仅有末端减排潜力、仅有
过程减排潜力、有过程‑末 端协同潜力和具有源头‑过程‑末端协同减排潜力。
[0143] 减排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)中行业2130、2221、3352和2914仅具有过程减排 潜力，总过程减排潜力达到兰州市工业源VOCs排放总量的5.04％。行业2614、 3332、2645、2652、2651和
3521仅有末端减排潜力，减排总量达到兰州市当前 工业源排放量的11.40％。与甘肃省和
深圳市相比，行业3640、2925和3110暂 时无减排潜力。减排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)中的其他行业具
有协同减排潜力。
3521仅有末端减排潜力，减排总量达到兰州市当前 工业源排放量的11.40％。与甘肃省和
深圳市相比，行业3640、2925和3110暂 时无减排潜力。减排行业(Ⅰ)和(Ⅲ)中的其他行业具
有协同减排潜力。
[0144] 特别地，兰州市2651行业的聚乙烯年产量产量超过60万吨，而深圳市该行 业的年仅为52吨，两地的聚乙烯产量不在一个数量级，虽深圳的产污强度更小， 但这可能与两地
的产品品类不同造成的。并且，目前聚乙烯的生产工艺已经十分 成熟，进一步清洁生产的
潜力很小。因此，根据深圳市生产聚乙烯的工艺的产污 强度对兰州市该工艺进行清洁生产
减排是十分不合适的。2651行业的另一个产 污量较大的时丙烯腈的生产工艺，但该工艺产
污强度与甘肃省相当且在深圳无对 应工艺。因此，2651行业仅测算末端减排潜力，暂时不
考虑清洁生产减排。 S3，自下而上的减排潜力评估
的产品品类不同造成的。并且，目前聚乙烯的生产工艺已经十分 成熟，进一步清洁生产的
潜力很小。因此，根据深圳市生产聚乙烯的工艺的产污 强度对兰州市该工艺进行清洁生产
减排是十分不合适的。2651行业的另一个产 污量较大的时丙烯腈的生产工艺，但该工艺产
污强度与甘肃省相当且在深圳无对 应工艺。因此，2651行业仅测算末端减排潜力，暂时不
考虑清洁生产减排。 S3，自下而上的减排潜力评估
[0145] 基于S2对各行业产产污工艺识别和末端治理状况识别结果，分析具体生产 工艺的产排污水平与标杆地区对应行业的差距，通过清洁生产改造和末端处理升 级，通过Java
运算程序对具有过程‑末端协同减排潜力和具有源头‑过程‑末端协 同减排潜力的行业的
协同减排系数进行测算。
运算程序对具有过程‑末端协同减排潜力和具有源头‑过程‑末端协 同减排潜力的行业的
协同减排系数进行测算。
[0146] 所述源头、过程和末端的减排潜力的计算公式分别为：
[0147]
[0148]
[0149]
[0150] 源头‑过程‑末端协同减排潜力的目标函数为：
[0151]
[0152] MinΔIGi＝IGi，t‑IGi，0
[0153] MaxΔηi＝ηi，k‑ηi，0
[0154] 约束条件为：
[0155]
[0156] MinΔIGi,jS＝IGi,jS‑IGi,j
[0157] MinΔIGi,jP＝IGi,jP‑IGi,j
[0158] MaxΔηi＝ηi,k‑ηi,0
[0159] ηi,0≥0
[0160] ηi,k≥0
[0161]
[0162] 0≤αi+βi≤1
[0163] 0≤αi+βi+γi＜2
[0164] 0≤αi≤1
[0165] 0≤βi≤1
[0166] 0≤γi≤1
[0167] 式中，ΔP为评估地区的减排潜力，Qp/m为产品或原辅料的量， 为 行业i清洁生产后的产污系数， 为行业i当前的产污系数，ηi,k为行 业i末端减排后的
实际去除率，ηi,0为行业i当前的实际去除率，POi为行业i当 前的污染物排放量，POA为评估
地区的允许排放量，ΔPOi,S为行业i的源头减 排潜力，ΔPOi,P为行业i的过程减排潜力，Δ
POi,E为行业i的末端减排潜力，αi为行业i的源头减排潜力系数，βi为行业i的过程减排潜力
系数，γi为行业i的 末端减排潜力系数，GVi为行业i的工业总产值，IGi，js为行业i第j种污
染物产 生工艺的经源头减排后的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，j为行业i第j种污染物 产
生工艺的污染物产生强度，吨/亿元；ΔIGi,jS为行业i第j种污染物产生工艺的 经源头减排
前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i第j种污染 物产生工艺的经过程减
排前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，jP为行业i 第j种污染物产生工艺的经过程减
排后的污染物产生强度，吨/亿元；PGi为行业 i的污染物量，吨；Δηi为行业i末端减排前后
的实际去除率差值，％。
实际去除率，ηi,0为行业i当前的实际去除率，POi为行业i当 前的污染物排放量，POA为评估
地区的允许排放量，ΔPOi,S为行业i的源头减 排潜力，ΔPOi,P为行业i的过程减排潜力，Δ
POi,E为行业i的末端减排潜力，αi为行业i的源头减排潜力系数，βi为行业i的过程减排潜力
系数，γi为行业i的 末端减排潜力系数，GVi为行业i的工业总产值，IGi，js为行业i第j种污
染物产 生工艺的经源头减排后的污染物产生强度，吨/亿元；IGi，j为行业i第j种污染物 产
生工艺的污染物产生强度，吨/亿元；ΔIGi,jS为行业i第j种污染物产生工艺的 经源头减排
前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；ΔIGi，jp为行业i第j种污染 物产生工艺的经过程减
排前后的污染物产生强度差值，吨/亿元；IGi，jP为行业i 第j种污染物产生工艺的经过程减
排后的污染物产生强度，吨/亿元；PGi为行业 i的污染物量，吨；Δηi为行业i末端减排前后
的实际去除率差值，％。
[0168] 测算结果分别见图13和14。
[0169] 兰州市VOCs减排行业的减排潜力见表4
[0170] 表4兰州市各减排工业行业最大减排潜力
[0171]
[0172]
[0173] 上述实施例1、实施例2中污染物排放量的数据来源于监测法或系数法，其 中系数法污染物排放量的计算公式为：
[0174]
[0175] 式中，POi为行业i当前的污染物排放量，吨；Qp/m为产品或原辅料的量， 吨；为行业i当前的产污系数；ηi,t为末端减排后治理措施的处理效 率，％。
[0176] 以上的实施例1和2分别对应了两种策略。第一种是当前有明确的减排目标； 第二种不在乎当前有没有减排目标，不同潜力下的分配都可测量。
[0177] 两种策略的主要区别在乎于源头、过程、末端三部分减排潜力的测算：两种 策略下源头ΔPGs、过程ΔPGp减排潜力是相同的；不同点在于末端ΔPGe减排潜 力的测算，实施
例1是在源头和过程减排的前提下测算末端减排潜力，实施例2 是只看末端(不进行源头和
过程减排时)的减排潜力。
例1是在源头和过程减排的前提下测算末端减排潜力，实施例2 是只看末端(不进行源头和
过程减排时)的减排潜力。
[0178] 最后应说明的是，以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较 佳布置方案对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对 本发明的技术
方案(比如各种公式的运用、步骤的先后顺序等)进行修改或者等 同替换，而不脱离本发明
技术方案的精神和范围。
方案(比如各种公式的运用、步骤的先后顺序等)进行修改或者等 同替换，而不脱离本发明
技术方案的精神和范围。