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基于能值的能源投入回报方法及其应用——以大庆油田为例

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

陈英超, 冯连勇, 王建良
中国石油大学（北京）工商管理学院,北京 102249

Emergy-based energy return on investment method and its application in Daqing Oilfield

CHENYingchao, FENGLianyong, WANGJianliang
School of Business Administration,China University of Petroleum,Beijing 102249,China
通讯作者:通讯作者：冯连勇,fenglyenergy@163.com
收稿日期:2016-04-30
修回日期:2016-09-23
网络出版日期:2016-12-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:

国家自然科学基金面上项目（71373285）

国家自然科学基金青年项目（71303258,71503264）

作者简介:
-->作者简介：陈英超,男,河北邯郸人,博士生,研究方向为能源经济。chenyingchao614@163.com

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摘要
能源资源开发过程中的环境影响和资源消耗问题日益凸显,而现有的以经济价值为衡量标准的评价方法对此考虑不足。本文从能源开发本质是为社会提供净能源这一层面入手,结合能值的相关理论方法,把能源开发过程的能源投入与产出及环境影响均视为能量的流动或贮存,建立了基于能值的能源投入回报法,并以大庆油田进行实例分析。根据实地调研数据,基于能值的能源投入回报方法结果显示大庆油田的能源投入回报值已经从2001年的6.3下降到2012年的3.6,说明其为社会提供的净能源正在递减。与标准能源投入回报方法相比,基于能值的能源投入回报方法结果下降趋势更明显,更符合实际情况。此外,基于能值的能源投入回报可以视为一种反映能源开发活动生态变化的指标,该方法关注经济活动的能源资源基础,从相对物理的视角反映了能源资源开发中的资源与环境问题。

关键词：能源开发;能值;能源投入回报方法;大庆油田
Abstract
Resource and environment issues involved in energy resource exploitation have become increasingly prominent. Due to inadequate consideration of these issues,economic evaluation methods are criticized and new methods are needed. The important role of energy resource exploitation is to provide net energy for society,and Energy Return on Investment （EROI）is a relative physical method that measures net energy from energy resource exploitation. To take environment and labor factors into consideration,this study introduces emergy theory and methods into EROI and establishes a new method termed Emergy-based Energy Return on Investment （EmEROI）as a new method for evaluating energy resource exploitation. EmEROI treats environmental impacts and labor as a particular state of flowing energy or stored energy. Using the Daqing oilfield as a case study,we found that the EmEROI of it decreased from 6.3 in 2001 to 3.6 in 2012. The declining EmEROI indicates that net energy from Daqing oilfield exploitation is decreasing. Compared with the Standard EROI, the EmEROI result is much lower and the decline trend in EmEROI is more obvious,better fitting the actual situation. Focusing on the energy resource base of economic activities,EmEROI is an ecological index indicating the evolution of energy resource exploitation. Much more attention should be paid to EmEROI as it is a relative physical index reflecting the relationship between natural resource and economic activities. It is important to consider EmEROI as an auxiliary index when evaluating emergy resource exploitation.

Keywords：energy development;emergy;EROI;Daqing oilfield

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陈英超, 冯连勇, 王建良. 基于能值的能源投入回报方法及其应用——以大庆油田为例[J]. , 2016, 38(12): 2270-2282 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.07
CHEN Yingchao, FENG Lianyong, WANG Jianliang. Emergy-based energy return on investment method and its application in Daqing Oilfield[J]. 资源科学, 2016, 38(12): 2270-2282 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.07

1 引言

随着社会经济的持续发展变化,能源开发出现了新的形势。世界非常规油气资源在美国“页岩革命”的影响下蓬勃发展,但是非常规油气资源在赋存条件、加工开采方式、能源品质等方面与常规能源开发差异很大^[1,2],这使得原本就存在于能源开发过程中的环境污染问题和资源浪费现象越发突出^[3,4]。在可持续发展的背景下,能源资源开发评价应对其开发过程中的环境影响和能源消耗给予重视。
目前,实际的能源资源开发评价方法主要是贴现现金流法,以经济价值为唯一衡量标准,追求经济利益最大化,对能源开发过程中环境影响和资源消耗问题考虑不足^[5-8]。例如,油气田开发经济评价不考虑消耗燃料产生废气对环境的影响,而只考虑燃料的价格^[9-11];煤化工项目评价以经济效益为判断标准,不考虑能量效率,而实际上不同煤制能源产品的能量效率低至34.9%~52.6%^[12]。在资源环境约束的当下,如果不改变这种仅以经济利益为判断标准的评价方法,中国将面临更严重的可持续发展问题。
能源资源一般被能源公司所开发,这实际上是一种以能源资源为基础的运营单位,从经济的角度出发,该单位的价值在于创造经济价值,即社会需要能源依靠经济利益的驱使,但是,从社会发展的角度,该单位的存在意义在于为社会经济发展提供净能源^[13]。能源的开发必须源源不断地给社会提供净能源才有意义,而相比直接对净能源的衡量,能源投入回报方法更加适合^[14]。能源投入回报法计算的基本单位以能量替代货币并考虑环境因素^[15,16],所以被认为是一种在能源资源开发过程中能综合考虑资源与环境问题的评价方法。
目前,能源投入回报的研究主要存在两方面的不足：①利用热值方法对不同能源种类进行计量,并在此基础上通过纳入能源价格因素进行修正^[17,18]。实际上,通过经济因素修正的热值计量方法,反映了能源的经济稀缺性,受经济因素影响较大,不能有效反映能源开发的客观物理状态;②采用标准能源投入回报法,仅考虑直接能源形式和间接能源形式的投入^[15],但是理论上投入要素还应该包括环境投入、劳动力投入和政府服务投入^{[15,16,19-21]}。
为了正确评价能源资源开发的效益,从能源的角度入手,本文以大庆油田为例,探索了能源投入回报法在实际中的应用。针对现有能源投入回报法欠缺对环境、劳动力因素的考虑,本文进行了方法创新,把能值分析的相关理论方法引入到能源投入回报法中,实现了对环境和劳动力的考量,最终,新的方法从生态、物理的角度评价能源开发的过程,进一步反映了能源资源开发的客观状态,为能源资源开发决策提供参考建议。

2 能源投入回报研究概述

2.1 理论发展

能源投入回报一般指能源生产单元在单位时间内提供给社会的能源量与生产过程中消耗的能源量的比值^[22,23],是一种国外兴起的能源生产评价方法。1955年,Cottrell提出“能源净产量”的概念,他认为能源开发的总产出一部分通过经济系统应用于能源的生产过程,其余部分才真正应用于社会经济的发展,后者即为“能源净产量”,也被称为“能源盈余”,该理论是能源投入回报的基本雏形^[24]。1973年,美国生态学家Odum首次提及净能源概念^[13],并在次年被美国《联邦非核能源研究和发展法案》认可和引用,随即引发相关理论的深入研究。1975年,Gilliland在Science上发表文章,分析了能源投入回报方法的优越性并认为其为净能源评价最适合的方法之一^[14]。1984年,Cleveland等同样在Science上发表文章,正式提出能源投入回报的概念,并分析其对社会经济发展的重要意义^[25]。
随着化石能源稀缺性的凸显和环境影响问题的恶化,越来越多的****投入到能源投入回报的研究中。以Charles A.S. Hall和Cutler J. Cleveland为代表的国外研究****对能源投入回报的定义内涵、理论框架、系统边界及应用领域进行过深入研究,代表性文献有在Science上发表的“Energy and the United States Economy：A Biophysical Perspective”^[25]、“Petroleum Drilling and Production in the United State：Yield per Effort and Net Energy Analysis”^[26]等论文以及出版的《Energy and Resource Quality：the Ecology of the Economic Process》^[27]、《Energy and the Wealth of Nations：Understanding the Biophysical Economy》^[28]等著作。国内开展相关研究较晚,主要是以冯连勇等^{[16,18,29-32]}为代表的****发表的相关论文及著作。
能源投入回报模型的主要应用领域是常规化石能源和可再生能源的趋势变化及影响,目前的热点话题是对非常规油气的能源投入回报测算。Megan等计算美国油气生产的能源投入回报值从1990年16下降到2010年的10^[33];Hu等计算中国油气产业的能源投入回报值从1996年的14降到2011年的11.5而煤炭行业也从35降到27^[23];Ioannis等计算全球风能的能源投入回报值为20左右而全球太阳能光伏发电的能源投入回报值为5.4~10^[34];Bryan等计算美国宾夕法尼亚州致密气的能源投入回报值从20世纪60-80年代的87下降为2003年的67左右^[35];2013年才出现对页岩气能源投入回报的研究,美国马塞勒斯页岩气开发的能源投入回报值处在4~112大范围内^[30],需要进一步对具体数值进行深入研究,而除美国和加拿大之外的其他国家页岩气开发能源投入回报的研究比较匮乏。此外,在能源投入回报的社会影响方面,Hall等就不同燃料的能源投入回报降低对经济的影响进行相关深入的研究^[19];Jessica等就能源、能源投入回报和生活质量之间的关系进行讨论^[36];Heun等就能源投入回报对油价的影响进行研究^[37]。
目前关于能源投入回报的研究文献很多,但是就能源投入回报的测算方法、计算边界及要素分析等方面研究的文献仍然欠缺,绝大多数文献以热当量法（焦耳）核算统一能源核,只考虑直接能源投入和货币形式的间接能源投入,计算边界仅考虑到开采（生产）阶段。值得注意的是,以热当量法统计能源投入与产出暗含的假设是等热值的不同能源做功相同,这显然是不合理的;此外,热当量法难以对环境、劳动力、配套服务等进行核算,导致结果达不到预期的解释能力。能源投入回报的计算方法是限制其发展主要原因之一,需要进一步的研究。

2.2 基本方法

能源投入回报本质上是能源开发的产出与投入的比值^[20],考虑到能源的质量因子时,其公式为：

\begin{matrix} EROI = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} λ_{i} E_{i}^{0}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} λ_{i} E_{i}^{1}} \end{matrix}

（1）
式中

\begin{matrix} EROI \end{matrix}

为能源投入回报值（Energy Return on Investment,EROI）;

\begin{matrix} E_{i}^{0} \end{matrix}

和

\begin{matrix} E_{i}^{1} \end{matrix}

分别为第i种能源产出与投入的值（J）;

\begin{matrix} λ_{i} \end{matrix}

为第i种能源的质量因子。确定能源质量因子的方法分为经济法和物理法^[17],经济法包括相对价格法、Divisia指数法和边际产品法,物理法主要包括能值分析法和?分析法。目前,利用能值分析和?分析法进行能源投入回报的研究相对匮乏。
能源投入回报方法的计算边界及投入层次如表1所示,能源投入回报方法理论上应该包括3层研究边界5个投入层级^[15],但实际往往以标准EROI（

\begin{matrix} ERO I_{stnd} \end{matrix}

,即“研究边界1,投入层级为d和id”）计算为主,从方法论上拓展能源投入回报的计算边界和投入层级是未来研究的一个重要方向^[33]。能源投入回报模型一般用于宏观上能源种类层面的研究,而用能源投入回报值判断能源开发项目的可行性存在争议^[21]。方法论的不完善和数据获得难度大是制约能源投入回报进一步发展的主要问题。
Table 1
表1
表1EROI计算的研究边界与投入层级
Table 1The system boundaries and inputs boundaries of EROI

投入层级	研究边界
投入层级	1. 开采	2. 中间环节	3. 最终使用
1. 直接能源及材料投入（d）	$\begin{matrix} ERO I_{1, d} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{2, d} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{3, d} \end{matrix}$
2. 间接能源及材料投入（id）	$\begin{matrix} ERO I_{stnd} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{2, id} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{3, id} \end{matrix}$
3. 劳动力投入（lab）	$\begin{matrix} ERO I_{1, lab} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{2, lab} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{3, lab} \end{matrix}$
4. 配套服务投入（aux）	$\begin{matrix} ERO I_{1, aux} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{2, aux} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{3, aux} \end{matrix}$
5. 环境投入（env）	$\begin{matrix} ERO I_{1, env} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{2, env} \end{matrix}$	$\begin{matrix} ERO I_{3, env} \end{matrix}$

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3 基于能值的能源投入回报方法

3.1 能值理论及其优势

能值由美国著名生态学家Odum于20世纪80年代创立^[38],他将能值定义为：某一流动或贮存的能量所包含另一种类别能量的数量,称为该能量的能值^[39,40];进一步解释为：产品或劳务形成过程中直接和间接投入应用的一种有效能量,就是其所具有的能值^[41]。能值的实质就是包含能量（Embodied energy）^[42,43]。任何形式的能量均源于太阳能,故常以太阳能为基准来衡量各种能量的能值,任何资源、产品或劳务形成所需直接和间接应用的太阳能之量,就是其所具有的太阳能值（Solar emergy）,单位为太阳能焦耳（Solar emjoules,即sej）^[44]。以能值为基准,可以衡量和比较生态系统中不同等级能量的真实价值与贡献。通过能值量化自然生态系统和社会经济系统中的各种能流、物流和信息流^[45],突破了不同质量的能量之间统一评价的难题,对于能量等级结构和生态经济界面的统一评价方面具有明显的优越性,已经被广泛应用于生态系统价值分析和评估、生态环境管理方案的可行性分析和预测、国家和地区可持续发展政策响应等方面^[46]。
能源投入回报模型进一步发展的难点之一是对投入层级的扩展,主要问题是难以找到代表各个投入层级的合理指标以及对各个投入层级不同等级能量的统一标准衡量,而能值恰好是一种衡量和比较不同等级和形式能量的有效方法,这也是其应用于能源投入回报最大的优势之一。能源投入回报模型分析的最大边界为能源资源开采到用户消费,而能值研究的对象是整个生态系统,能源生产消费系统属于生态系统的一部分,从能值的角度分析能源生产消费,不仅关注能源的生产与消费过程,还考虑到能源资源的形成过程,对不同能源种类的权重赋值（能值转化率）体现了其真实的价值与贡献,这与能源投入回报模型的理论基础是相一致的。此外,利用能值修正热值法,反映了能量的流动和能源的升级变化,对能源生产消费描述更加客观和全面。

3.2 投入层级的量化

本研究基于能值对能源投入回报改进的方法借鉴了刘耕源等^[47]的研究成果,具体如下：
直接能量形式投入的计算为：

\begin{matrix} E_{d} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} E_{i} \times NC V_{i} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{i} + M_{i} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{i} \\ + (M_{water} \times G) \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{water} \end{matrix}

（2）
式中

\begin{matrix} E_{d} \end{matrix}

为直接能量投入的能值（sej）;

\begin{matrix} E_{i} \end{matrix}

为第i种能源（g）;

\begin{matrix} NC V_{i} \end{matrix}

为第i中能源的缺省净发热值（J）;

\begin{matrix} {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{i} \end{matrix}

为第i中能源/材料的能值转换率（sej/J）;

\begin{matrix} M_{i} \end{matrix}

为第i中材料（g）;

\begin{matrix} M_{water} \end{matrix}

为水的质量（g）;

\begin{matrix} G \end{matrix}

为单位水体相对于参考值（海水）的吉布斯自由能（4.94J/g）;

\begin{matrix} {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{water} \end{matrix}

为水的能值转换率（sej/J）。
间接能量形式投入数据一般以货币的形式出现,参照Hu等的方法,其计算公式为^[14]：

\begin{matrix} E_{id} = MO \times IEI = MO \times \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} I E_{i} \times NC V_{i} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{i}}{GIOV} \end{matrix}

（3）
式中

\begin{matrix} E_{id} \end{matrix}

为间接能量投入的能值（J）;

\begin{matrix} MO \end{matrix}

为货币形式的间接能源投入（$）;

\begin{matrix} IEI \end{matrix}

为工业能源强度（J/$）;

\begin{matrix} I E_{i} \end{matrix}

为工业消耗的第i种能源（J）;

\begin{matrix} GIOV \end{matrix}

为工业总产值（$）。
劳动力投入方面,人力资源看作是投入各种资源创造出来的具有专业知识、工作能力和社会组织的能值储存单位^[47],人力资源工作一年意味着当年的能值全部投入到工作中,因此其计算公式为：

\begin{matrix} E_{1 ab} = Q_{p} \times τ_{H} \end{matrix}

（4）
式中

\begin{matrix} E_{1 ab} \end{matrix}

为劳动力投入的能值（sej）;

\begin{matrix} Q_{p} \end{matrix}

为职工人数（人）;

\begin{matrix} τ_{H} \end{matrix}

为人均年能值（sej/人）。
环境投入方面包含的投入要素较多,因为能源开发过程中对环境造成的影响是多方面的,包括噪音、废气、废水、废渣和放射性物质等,会对土壤、大气、水资源和人类健康等造成危害,考虑到数据可得性问题,纳入本方法的主要是废气排放引起的环境影响以及对人类健康和生态生产的危害,计算为公式（5）-公式（9）所示。需要特别说明的是,由于目前没有找到能够代表配套服务投入的相关指标,所以没有对该投入层级进行量化,这项工作将在稍后开展。

\begin{matrix} E_{env} = E_{ap} + E_{wp} + E_{disab} + E_{eco} \end{matrix}

（5）

\begin{matrix} E_{ap} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} (N_{kinetie, air} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} wi & nd \end{matrix}})_{i} \\ = \overset{n}{\sum_{i = 1}} (d \times (\frac{A W_{i}}{c}) \times v_{\begin{matrix} wi & nd \end{matrix}}^{2} / 2) \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} wi & nd \end{matrix}} \end{matrix}

（6）

\begin{matrix} E_{wp} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} (N_{kinetie, water} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{water})_{i} \\ + \overset{n}{\sum_{i = 1}} (N_{\begin{matrix} c & h em \end{matrix}} \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} c & h em, water \end{matrix}})_{i} \\ = \overset{n}{\sum_{i = 1}} (ρ \times (\frac{W W_{i}}{c}) \times v_{\begin{matrix} water \end{matrix}}^{2} / 2) \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{water} \\ + M_{water} \times G \times {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} c & h em, water \end{matrix}} \end{matrix}

（7）

\begin{matrix} E_{disab} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} m_{i} \times DAL Y_{i} \times τ_{H} \end{matrix}

（8）

\begin{matrix} E_{eco} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} m_{i} \times PDF {(%)}_{i} \times E_{bio} \end{matrix}

（9）
式中

\begin{matrix} E_{env} \end{matrix}

为环境投入的能值（sej）;

\begin{matrix} E_{ap} \end{matrix}

为稀释大气污染排放的能值（sej）,主要是指PM、二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫依靠风力稀释到背景浓度所需的风的能值;

\begin{matrix} E_{wp} \end{matrix}

为用于稀释分解水污染物的水的能值（sej）;

\begin{matrix} E_{disab} \end{matrix}

为大气污染对人造成的伤残的能值（sej）,包括PM、二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫的排放造成的人类健康能值的损失;

\begin{matrix} E_{eco} \end{matrix}

为氮氧化物和二氧化硫的酸化效应所造成的当地生态资源损失的能值（sej）,主要包括对农、林、牧、渔业的影响;

\begin{matrix} N_{kinetie, air} \end{matrix}

为稀释污染物所需的空气的动能（J）;

\begin{matrix} {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} wi & nd \end{matrix}} \end{matrix}

为风的能值转换率（sej/J）;

\begin{matrix} v_{\begin{matrix} wi & nd \end{matrix}}^{} \end{matrix}

为当地年均风速（m/s）;

\begin{matrix} d \end{matrix}

为空气的密度（kg/m³）;

\begin{matrix} A W_{i} \end{matrix}

为第i种大气污染物的排放量（g）;c为法规或科学研究证实的污染物“可容忍浓度”（g/m³）,本文取背景浓度;

\begin{matrix} N_{kinetie, water} \end{matrix}

为稀释污染物所需的水的动能（J）;

\begin{matrix} {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{water} \end{matrix}

为水的能值转换率（sej/J）;

\begin{matrix} v_{water} \end{matrix}

为当地水流的均速（m/s）;

\begin{matrix} ρ \end{matrix}

为水的密度（kg/m³）;

\begin{matrix} W W_{i} \end{matrix}

为第i种水污染物的排放量（g）;

\begin{matrix} N_{\begin{matrix} c & h em \end{matrix}} \end{matrix}

为水的化学可用能（J）;

\begin{matrix} {\begin{matrix} t & r \end{matrix}}_{\begin{matrix} c & h em, water \end{matrix}} \end{matrix}

为水的化学潜能的转换率（sej/J）;

\begin{matrix} M_{water} \end{matrix}

为用于化学反应的水的总量（sej）;

\begin{matrix} G \end{matrix}

为水的吉布斯自由能（J/g）;

\begin{matrix} m_{i} \end{matrix}

为第i中污染物的质量（g）;

\begin{matrix} DAL Y_{i} \end{matrix}

为第i种污染物在Eco-indicator 99^[45]评估框架中的影响因子;

\begin{matrix} PDF (%) \end{matrix}

为潜在物种灭绝比例;

\begin{matrix} E_{bio} \end{matrix}

为单位面积生物资源的能值（sej/m²）,以当地农业、林业、畜牧业和渔业生产的能值与当地面积的比值代表。

3.3 对比分析

以标准能源投入回报计算方法为参照,基于能值的能源投入回报方法仍然是以产出比投入进行计算,两者的主要区别包括两点：
（1）后者利用能值的方法对能量投入进行统一核算,不同于前者的热当量法,如图1所示,在实际能源资源开发过程中,产出与投入都属于实物量,如原油、天然气、汽油、电力等,热当量法把投入与产出要素转化成热值,而能值的方法把实物量转化成能值。热值与能值的区别在于热值代表实物量完全燃烧时的热量即能量的大小,而能值代表实物量在其形成过程中直接和间接消耗的能量的多少,热值同等对待不同能源的热量显然是不合理的,而能值认为等热值的不同能源所含的隐含能不同,即能值对不同能源进行了等级划分,从这方面来讲能值相比热值更明确和合理。

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图1两种能源投入回报法的能源统计方法对比
-->Figure 1The measurement method of energies of the two models
-->

（2）相比标准能源投入回报方法,基于能值的能源投入回报方法考虑了更多的投入要素,如图2所示,基于能值的能源投入回报方法除了涵盖标准能源投入回报的投入要素（直接能量投入、间接能量投入）外,还考虑了环境投入和劳动力投入,这很大程度上增强了能源投入回报方法与其理论的契合度,使得计算结果更能够体现其理论思想。

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图2利用能值扩展能源投入回报计算公式前后对比
-->Figure 2The formula comparison of Emergy-based EROI and Standard EROI
-->

4 实例研究——大庆油田

大庆油田是中国最大的油田,在其56年的开采历史中,累计产量达到了22.3亿t,占中国累计总产量的35.3%。1998年大庆油田进入递减阶段,2008-2014年原油产量维持4000.0万t,2015年产量下降到3838.6万t^[48]。目前,胡燕等从标准EROI的角度测算过大庆油田的EROI,但是其计算基于热值的能量统计方法,且并没有考虑环境等因素^[32,49]。

4.1 数据来源

2001-2012年大庆油田的油气产量、投资、操作费用、总费用、直接能耗指标、职工人数等数据,通过实地调研获得,如表2所示;能值转换率通过文献总结获得^[41,42]（本文使用的能值基准是15.83E+24 sej/a）;相关能源价格从文献中整理获得^[16,50,51],如表3所示,其中原油价格根据《国际石油经济》杂志公布的大庆原油价格整理获得;汽油、柴油和天然气价格参照中国石油天然气有限责任公司年报,以2006年天然气价格替代2001-2005年缺失的数据;直接能源的排放系数（二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物、PM等）参考国家规定的相关汽柴油机排放标准^[52-56],如表4所示,大庆原油中的硫含量取0.13%,氮含量取0.23%^[57];工业能源强度数据取自国家统计局网站^[58];黑龙江土地面积及农、林、牧、渔业的产量等数据通过黑龙江统计年鉴获得^[59-62],主要用于计算单位面积生态资源量能值,如表5所示;大庆油田公司用地为4.11万hm^{2 [63]};当地人均能值取哈尔滨市2004年人均能值（66.6E+16sej/人）^[64];相关能源及生物资源的热值通过文献整理获得^[41,44,65];污染物对生态和人类的影响因子参照Eco-Indictor 99 的划分标准,采用了伤残调整健康生命年DALY和物种潜在消失比例的测度方法^[45,66],如表6所示;大庆风速取3.73m/s^[67,68],相关污染物的背景浓度取自历年《大庆市环境质量公报》^[69],如表7所示。
Table 2
表2
表22001-2012年大庆油田油气产出及相关投入数据
Table 2The inputs and outputs of Daqing oilfield from 2001 to 2012

年份	原油 /万t	天然气 /亿m³	汽油 /万t	柴油 /万t	自耗油 /万t	自耗气 /亿m³	电力 /亿kW·h	投资 /亿元	操作成本 /亿元	费用 /亿元
2001	5 150.2	25.2	3.5	6.6	32.5	12.1	95.2	121.2	132.4	32.2
2002	5 013.1	25.0	3.6	6.2	20.0	12.3	97.9	122.1	113.9	35.9
2003	4 840.0	24.7	3.7	7.2	19.8	12.1	98.7	128.8	113.8	46.2
2004	4 640.0	23.9	3.6	7.3	23.6	12.1	98.5	133.3	119.4	43.5
2005	4 495.1	26.1	3.6	8.5	23.9	12.0	98.3	191.2	140.7	67.4
2006	4 340.5	23.4	3.7	8.5	22.5	12.3	100.0	245.6	177.1	90.8
2007	4 169.8	22.7	4.0	9.5	22.1	12.8	99.0	258.7	192.3	107.8
2008	4 020.0	22.8	4.2	7.1	21.1	14.1	97.9	203.6	204.0	104.3
2009	4 000.0	25.4	4.9	8.6	21.9	13.9	98.1	249.6	208.3	114.0
2010	4 000.0	29.0	5.1	8.8	21.2	10.2	110.8	263.0	236.6	123.1
2011	4 000.0	31.0	5.4	9.2	21.2	10.2	123.8	242.0	253.6	132.1
2012	4 000.0	33.0	5.8	8.9	21.2	10.2	136.5	267.0	259.5	141.9

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Table 3
表3
表32001-2012年相关能源价格
Table 3The prices of different energies from 2001 to 2012

年份	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
原油/（美元/桶）	24.0	25.5	29.5	36.7	52.6	63.3	71.4	96.7	60.0	78.5	110.3	113.4
天然气/（元/m³）	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	0.678	0.693	0.813	0.814	0.955	1.082	1.125
汽油/（元/t）	2 591	2 570	3 023	3 542	4 221	5 035	5 168	5 881	5 763	6 627	7 804	8 007
柴油/（元/t）	2 426	2 384	2 735	3 165	3 702	4 411	4 668	5 526	4 965	5 910	6 952	7 046
电力/（元/（kW·h））	0.572	0.572	0.572	0.572	0.572	0.572	0.572	0.572	0.595	0.595	0.595	0.595

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注：n.a.表示无数据。
Table 4
表4
表42001-2012年汽油与柴油的排放标准及硫含量
Table 4The emissions standards and sulfur content of gasoline and diesel from 2001 to 2012

	年份	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
汽油	CO/（g/（kW·h））	34.00	34.00	17.4	17.40	17.40	17.40	17.40	17.40	9.70	9.70	9.70	9.70
	HC/（g/（kW·h））	4.13	4.13	1.64	1.64	1.64	1.64	1.64	1.64	0.41	0.41	0.41	0.29
	NO_X/（g/（kW·h））	9.87	9.87	3.96	3.96	3.96	3.96	3.96	3.96	0.98	0.98	0.98	0.70
	S/（ppm）	800	800	800	800	500	500	500	500	500	150	150	150
柴油	CO/（g/（kW·h））	5.00	5.00	5.00	5.00	5.00	5.00	5.00	5.00	3.50	3.50	3.50	3.50
	HC/（g/（kW·h））	1.30	1.30	1.30	1.30	1.30	1.30	1.30	1.30	1.00	1.00	1.00	1.00
	NO_X/（g/（kW·h））	9.20	9.20	9.20	9.20	9.20	9.20	9.20	9.20	6.00	6.00	6.00	6.00
	PM（g/（kW·h））	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.20	0.20	0.20	0.20
	S/ppm	10 000	2 000	2 000	2 000	500	500	500	500	500	350	350	350

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Table 5
表5
表52001-2012年黑龙江省农、林、牧、渔业的产量
Table 5The production of agriculture,forestry,husbandry and fishery in Heilongjiang from 2001 to 2012 （万t,万m³）

年份	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
谷类（除玉米）	1 169.6	1 125.0	961.1	1 252.5	1 334.5	1 533.2	1 780.8	1 680.0	1 721.5	1 960.4	2 182.4	2 260.0
玉米	819.5	1 070.5	830.9	1 050.0	1 379.5	1 453.5	1 568.5	1 822.0	1 920.2	2 324.4	2 675.8	2 887.9
豆类	5.4	6.1	6.2	7.3	8.0	6.9	5.3	6.7	6.2	6.0	5.8	4.8
油料	36.3	52.8	44.7	46.0	60.6	63.1	50.1	28.5	28.2	27.5	23.3	22.5
麻类	29.8	36.2	28.3	39.3	36.1	29.4	18.0	16.5	4.5	2.2	1.2	1.0
水果	21.2	13.2	12.0	10.6	11.5	11.3	10.2	10.6	7.0	7.2	7.9	8.7
蔬菜食用菌	1 250.2	1 324.7	1 198.3	1 061.6	1 153.5	1 132.7	1 018.8	1 057.9	701.2	723.8	789.9	866.4
肉类	171.2	190.0	217.2	260.5	306.3	218.5	234.2	303.3	187.6	197.9	201.2	216.2
奶类	192.4	239.8	304.0	378.1	444.2	438.3	478.4	585.1	649.5	558.8	550.4	565.0
禽蛋类	80.3	84.6	90.3	98.3	102.7	90.4	94.8	109.3	101.9	105.3	105.4	108.2
水产品	40.2	41.8	41.9	43.0	44.6	33.1	34.3	35.6	38.1	40.0	35.7	45.3
林木采伐	638.5	612.6	761.2	623.8	764.1	749.7	758.4	880.4	751.4	770.0	422.4	371.7

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Table 6
表6
表6污染物对生态和人类的影响因子
Table 6The damage factors of emissions to ecological and human health

	人体健康	伤残调整寿命年（DALY/kg of emission）	生态系统质量	生态系统破坏概率（PDF·m²·a）
CO₂	气候变化	21.00E-08
NO_X	呼吸系统疾病	0.89E-04	酸化效应	5.71
SO₂	呼吸系统疾病	0.55E-04	酸化效应	1.04
粉尘	呼吸系统疾病	3.75E-04

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注：DALY表示伤残调整寿命年,指从发病到死亡所损失的全部健康生命年;PDF表示潜在灭绝比例,如果潜在灭绝比例是1,意味着一年内会有1m²的所有物种消失,或者一年期内10m²的范围内会有10%的物种消失。
Table 7
表7
表72007-2012年污染物背景浓度
Table 7The background concentration of emissions from 2007 to 2012

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（mg/m³）

年份	2007	2008	2010	2012	均值
SO₂	0.013	0.013	0.011	0.012	0.012 2
PM	0.051	0.051	0.053	0.056	0.052 8
NO₂	0.015	0.018	0.018	0.015	0.016 5

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4.2 结果及分析

大庆油田能源投入回报值如图3所示,基于能值的能源投入回报和标准能源投入回报值均呈明显的下降趋势,其中基于能值的能源投入回报值从2001年的6.3下降到2012年的3.6,年均递减率为5.0%;标准能源投入回报值从2001年的10.0下降到2012年的6.2,年均递减率为4.2%。研究的时间段2001-2012处于大庆油田开采后期,该阶段原油产量呈下降的趋势且开采难度增加,为了降低原油产量的递减率,资金与能源的投入不断增加,即能源投入回报公式分母变大的同时分子逐渐缩小,最终导致能源投入回报的计算结果整体呈下降趋势。图3显示,基于能值的能源投入回报值远小于标准能源投入回报值,主要有两个原因,一是基于能值的能源投入回报值相对于标准能源投入回报值考虑了更多的投入要素（图4显示,环境与劳动力投入占比较小,所以这不是主要原因）;二是能值代表隐含能,基于能值的能源投入回报把所有能源转化成能值,代表了能源中的隐含能,根据能值理论,汽油、柴油等的形成过程中消耗的其他能源远大于原油、天然气,即等热量的投入要素（汽油、柴油等）与产出要素（原油、天然气）,投入要素所含的隐含能较多,那么,从标准能源投入回报转化为基于能值的能源投入回报的过程中,分母的增长比例大于分子,故此基于能值的能源投入回报值远低于标准能源投入回报值。

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图32001-2012年大庆油田基于能值的能源投入回报值
-->Figure 3The result of EmEROI in Daqing oilfield from 2001 to 2012
-->

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图42001-2012年基于能值的大庆能源投入回报值的投入要素组成
-->Figure 4The input factors of EmEROI in Daqing oilfield from 2001 to 2012
-->

基于能值的能源投入回报的投入要素组成如图4所示,直接能量投入、间接能量投入、环境投入和劳动力投入分别占总投入的44.4%、52.8%、 1.1%和1.7%。首先,本文实现了对环境与劳动力要素的考虑,拓展了能源投入回报模型的计算边界,在能源投入回报研究领域,实现了对环境因素和劳动力因素的量化问题的新的探索;其次,环境和劳动力要素的投入占比相对直接和间接能源较小,主要原因是本文在计算过程中对环境因素考虑不周到,数据收集不全面,同时说明基于能值的能源投入回报模型在计算和数据方面要求较高。
对比标准能源投入回报和基于能值的能源投入回报的变化趋势,如图5所示,可以发现2009年后标准能源投入回报的趋势有小幅上升,而基于能值的能源投入回报保持了下降的趋势。实际上,从表2容易发现,2009-2012年大庆原油产量不变而货币投入（投资、操作成本和费用之和）大幅增长,所以理论上大庆的能源投入回报的变化趋势应该保持下降,这与实际计算结果有所差异,进一步分析,如图6和图7所示,2009-2012年能量形式的直接和间接能量投入基本维持稳定,而工业能源强度在此期间迅速降低,从而尽管货币形式的投入在快速上升但实际通过工业能源强度转化成能量形式维持了基本稳定,最终导致标准能源投入回报计算结果与实际情况有所差异,这暴露出现有模型的一个缺点：通过工业能源强度把货币形式的投入转化成能量形式,计算结果并不能准确表示实物量投入中的隐含能。尽管基于能值的能源投入回报也不能规避该问题,但是其计算结果与实际情况基本相符,即基于能值的能源投入回报更符合实际,也更符合“能源投入回报值下降趋势不可逆”的基本规律^[70]。

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图52001-2012年标准能源投入回报与基于能值的能源投入回报的趋势对比
-->Figure 5Trend comparison of the two models from 2001 to 2012
-->

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图62001-2012年大庆油田标准能源投入回报的直接和间接能量投入
-->Figure 6Direct inputs and indirect inputs of Standard EROI in Daqing oilfield from 2001 to 2012
-->

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图72001-2012年大庆油田货币形式的间接投入与工业能源强度
-->Figure 7Indirect inputs in the form of money and industrial energy intensity from 2001 to 2012
-->

4.3 不确定性分析

两种方法计算结果的不确定性因素主要包括三个方面：
（1）工业能源强度。货币形式的资金投入通过工业能源强度转化为能量投入,实际的投入为开采过程中设备、材料等所隐含的能量,而工业能源强度是一种代表单位工业产值耗能的平均指标,并不能非常准确的对货币形式的能量投入进行衡量,如果工业能源强度下降过快,那么将可能出现在油田开发后期能源投入回报值（基于能值的能源投入回报/标准能源投入回报）上升的计算结果,这将与“能源投入回报值下降趋势不可逆”的基本规律相违背,但这种情况发生的概率可能较小,近年来中国工业能源强度下降趋势已经逐渐趋缓,未来的下降潜力有限。
（2）能值转换率。能值转换率是基于能值的能源投入回报远低于标准能源投入回报的主要原因,尽管能值从能源形成的根源对各种能源进行衡量,从发展的角度反映不同种类能源对社会的价值,但是各种能源的转化率并非十分准确,例如煤电的能值转化率必然是随着技术的进步而不断减小的,而具体测算中该参数往往不变。尽管如此,无论能值转换率的不确定性多大,基于能值的能源投入回报的计算结果也会比标准能源投入回报的计算结果低,因为能值代表“记忆能”,而等热量的汽油、柴油等能源中所含的记忆能肯定远大于原油。
（3）环境影响。在基于能值的能源投入回报计算中环境影响被算作投入的一部分,因为一般情况下能源资源的开发对周边环境的影响都是负面的,如果某种能源资源的开发大大改善了当地的环境,那么环境影响的投入部分为负数,即分母会减小,那么最终计算结果可能会出现上升的情况,理论上也存在基于能值的能源投入回报高于标准能源投入回报的情况。

5 结论及讨论

5.1 结论

本文借鉴了能值分析的理论和方法,在能源投入回报计算中,实现了对环境因素和劳动力因素的量化,构建了基于能值的能源投入回报模型,并对大庆油田进行了实例研究。通过本文的研究,得到的结论如下：
（1）基于能值的能源投入回报模型能够量化环境与劳动力投入要素,拓展了标准能源投入回报模型的计算边界。根据能值理论方法,环境的投入是自然环境净化污染物时消耗的能量（如风能、农业损失等）;人力资源被视为一种缓慢的可再生能源储存流程,是各种资源培养的结果。能值从能量的贮存与流动视角解释了能源开发活动的各个过程。需要注意的是,基于能值的能源投入回报模型对数据的要求相对较高,计算工作量远大于标准能源投入回报模型。
（2）基于能值的能源投入回报模型计算结果比标准能源投入回报的更符合实际。理论上,标准能源投入回报的能源统计方法是热值,忽略了等热值的不同能源做功能力不同的基本事实,而利用能值统计能源,从包含能的角度解释了不同能源的有效能,理论依据更合理。实践中,在利用工业能源强度把货币形式的间接投入转化成能量形式时,标准能源投入回报模型对工业能源强度更加敏感,我国快速下降的工业能源强度对结果影响较大,而基于能值的能源投入回报测算结果相对更符合实际情况,更切合能源投入回报下降趋势不可逆的基本事实。
（3）基于能值的能源投入回报模型从生态的角度反映了能源资源开发过程中能量的储存、流动和升级等变化,应该作为一种辅助指标予以考虑。经济类评价方法仅以经济价值为判断标准,受价格因素影响较大,对能源资源开发过程中物质、能量等运营活动基础考虑不足,国家应该从能源战略选择的层面出发,在经济可行的前提下优先开发能源投入回报较高的能源资源,改变追求经济价值最大化的决策准则,这样才能在资源环境约束下合理的安排经济活动,实现社会可持续的稳定发展。

5.2 讨论

基于能值的能源投入回报方法与标准能源投入回报方法的理论基础一致,都是通过净能量表达能源资源开发所能够为社会发展提供的贡献,此外,基本公式相同,均为能量产出与投入的比值。实际上,基于能值的能源投入回报方法是在标准能源投入回报方法的基础上进行扩充和改进的。基于能值的能源投入回报相较于标准能源投入回报方法的主要优势是：前者以同一种单位实现了对各种能源种类的核算,涵盖了后者难以考虑的投入因素;能值法所表达的隐含能（记忆能）相比仅代表能源热量的热当量法,更能够体现“净能量代表社会净贡献”这一能源投入回报理论思想;能值属于生态学的范畴,基于能值的能源投入回报计算结果比标准能源投入回报的计算结果多了一层生态变化指标的含义,从能量的形成、流动、升级的角度宏观体现能源资源开发系统在整个生态系统中的作用及影响。
关于能源投入回报的研究多集中于对不同能源种类能源投入回报值的测算及其影响分析,绝大多数采用标准能源投入回报的方法,目前的计算方法难以合理地表达其理论的核心思想,只有拓展能源投入回报法的研究边界和投入层级才能从根本上推动能源投入回报的研究进展,而由于该方面的研究难度大、数据要求高,目前国内外相关的研究文献相对较少,亟待进一步的深入研究。本文把能值理论引入到能源投入回报计算方法,是一种对其基本计算方法的改进和创新,尽管存在不完善的地方,如配套服务指标和案例相关环境数据的缺失,但基于能值的能源投入回报方法很大程度上改善了计算结果对理论思想的表达效果,更多的是提供了一种能源投入回报研究的思路。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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基于能值的能源投入回报方法及其应用——以大庆油田为例

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Emergy-based energy return on investment method and its application in Daqing Oilfield

1 引言