Research Progress of Online Carbon Emission Monitoring Technology for Thermal Power Enterprises

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.220731

Abstract

Abstract:

In 2021, China’s national carbon market was officially opened, and the power generation industry was first included in the national unified carbon emission trading market. In this context, accurate, objective, real-time and credible carbon emission data is an important basis for the efficient operation of the carbon trading market. Carbon accounting method and online monitoring method are two commonly used carbon emission measurement methods in the world. This paper firstly reviewed the advantages and disadvantages of the two methods. The accounting method is a common method in China, and it has the advantages of wide application scope and unified accounting standards. However, there are some problems, such as complex processing process, poor timeliness, and sampling process vulnerable to human factors. On-line monitoring method has been widely concerned because of its advantages of good timeliness, high degree of automation and data not affected by human factors. However, there are still many problems in the application of online monitoring method in China. Firstly, there is no corresponding support system; secondly, the data quality of the online monitoring method cannot be guaranteed, and the comparability with the accounting method is also controversial. The biggest factors affecting the data quality are CO₂ concentration monitoring technology and flue gas flow monitoring technology; thirdly, the accuracy of flue gas flow monitoring remains to be studied. Then, the data quality improvement and evaluation method of on-line monitoring method were analyzed and summarized. It is considered that the detection accuracy of CO₂ concentration in power plant can reach a good level, while the accuracy of flue gas flow monitoring has not yet reached a unified conclusion. Its monitoring technology and measuring point layout will affect its field application. It is imperative to develop a flue flowmeter with independent intellectual property rights, wide application range and high precision for China’s accurate carbon verification cause. The quality evaluation of online monitoring data can be quantified by uncertainty. Finally, the following suggestions were put forward: first, to set up different carbon emissions online monitoring pilot and select different types and capacity of the unit for the studies. According to the specific conditions of the site, different flowmeters should be installed for comparative analysis to explore more suitable flowmeter types and site measurement point layout. Second, to establish an uncertainty analysis model for online monitoring of carbon emissions, to quantitatively analyze the factors that introduce greater uncertainty, and to improve the data evaluation system. Third, to construct a comprehensive comparison system of carbon emission online monitoring data and verification data. If the online monitoring method and the accounting method coexist in the carbon market, it is necessary to ensure the consistency of different data and the fairness of the carbon market. Fourth, to establish a supporting mechanism for a continuous online monitoring system for carbon emissions as soon as possible, and to establish corresponding national standards to ensure that the report data is based on evidence.

Key words: coal fired power plant, carbon dioxide, gas emission, online system, gas flow

CLC Number:

YAO Shunchun, ZHI Jiaqi, FU Jinbei, et al. Research Progress of Online Carbon Emission Monitoring Technology for Thermal Power Enterprises[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2023, 51(6): 97-108.

Figures/Tables 6

Table 1

Table 2

Fig.1

Table 3

Fig.2

Fig.3

References 63

1	马翠梅，寿欢涛，徐丹卉．国际温室气体监测情况以及对我国的建议［J］．环境保护，2022，50（5）：58-62.
	MA Cuimei， SHOU Huantao， XU Danhui ．International experiences of Ghg monitoring and implications for China［J］．Environmental Protection，2022，50（5）：58-62.
2	SUR R， SUN K， JEFFRIES J B，et al ．Scanned-wavelength-modulation-spectroscopy sensor for CO，CO₂，CH₄ and H₂O in a high-pressure engineering-scale transport-reactor coal gasifier［J］．Fuel，2015，150：102-111.
3	生态环境部．生态环境监测规划纲要（2020—2035年）［EB/OL］.（2020-06-20）［2022-09-01］．.
4	王萍萍，赵永椿，张军营，等．双碳目标下燃煤电厂碳计量方法研究进展［J］．洁净煤技术，2022，28（10）：170-183.
	WANG Pingping， ZHAO Yongchun， ZHANG Junying，et al ．Research progress on carbon measurement methods of coal-fired power plants under the background of carbon neutrality［J］．Clean Coal Technology，2022，28（10）：170-183.
5	JAMES A T， MARTIN A J P ．Gas-liquid partition chromatography；the separation and micro-estimation of volatile fatty acids from formic acid to dodecanoic acid［J］．The Biochemical Journal，1952，50（5）：679-690.
6	PLATT U， PERNER D， PATZ H W ．Simultaneous measurement of atmospheric CH₂O，O₃，and NO₂ by differential optical absorption［J］．Journal of Geophysical Research，1979，84（C10）：6329-6335.
7	贾雅情．基于近红外激光光谱技术的二氧化碳浓度测量方法研究［D］．保定：河北大学，2020.
8	MAURELLIS A N， LANG R， ZANDE W J V D ．A new DOAS parameterization for retrieval of trace gases with highly-structured absorption spectra［J］．Gephysical Research Letters，2000，27（24）：4069–4072.
9	WALLIN S，黄兆开，范海华．DOAS方法在连续排放污染源及过程气体在线监测中的实现［J］．环境工程技术学报，2011，1（1）：38-45.
	WALLIN S， HUANG Zhaokai， FAN Haihua ．Using differential optical absorption spectroscopy （DOAS） for continuous emission monitoring and process gases［J］．Journal of Environmental Engineering Technology，2011，1（1）：38-45.
10	王汝雯．基于WFM-DOAS温室气体柱浓度反演方法及应用研究［D］．合肥：中国科学技术大学，2019.
11	李相贤，徐亮，高闽光，等．分析温室气体及CO₂碳同位素比值的傅里叶变换红外光谱仪［J］．光学精密工程，2014，22（9）：2359-2368.
	LI Xiangxian， XU Liang， GAO Minguang，et al ．Fourier transform infrared greenhouse analyzer for gases and carbon isotope ratio［J］．Optics and Precision Engineering，2014，22（9）：2359-2368.
12	ESLER M B， GRIFFITH D W T， WILSON S R，et al ．Precision trace cas analysis by FT-IR spectroscopy．1．simultaneous analysis of CO₂，CH₄，N₂O，and CO in air［J］．Analytical Chemistry，2000，72（1）：206-215.
13	盛润坤，陈晨，王大伟，等．基于FTIR和UV-DOAS联用技术的烟气在线监测系统的应用研究［J］．中国环保产业，2020（7）：64-67，72.
	SHENG Runkun， CHEN Chen， WANG Dawei，et al ．Research on the application of on-line monitoring system for flue gas emission based on the combination of FTIR and UV-DOAS ［J］．China Environmental Protection Industry，2020（7）：64-67，72.
14	高明亮．基于傅里叶变换红外光谱技术的多组分气体定量分析研究［D］．合肥：中国科学技术大学，2010.
15	饶雨舟，李越胜，姚顺春，等．碳排放在线检测技术的研究进展［J］．广东电力，2015，28（8）：1-8.
	RAO Yuzhou， LI Shengyue， YAO Shunchun，et al ．Research development of online detection technology for carbon emission ［J］．Guangdong Electric Power，2015，28（8）：1-8.
16	张加宏，朱涵，顾芳，等．非色散红外CO₂气体传感器的抗温湿度干扰设计［J］．电子测量与仪器学报，2022，36（7）：160-169.
	ZHANG Jiahong， ZHU Han， GU Fang，et al ．Anti-temperature and humidity interference design of non-dispersive infrared CO₂ gas sensor［J］．Journal of Electronic Measurement and Instrumentation，2022，36（7）：160-169.
17	张珅，王煜，赵欣，等．基于NDIR开放光路CO₂浓度测量的标定方法研究［J］．仪表技术与传感器，2020（3）：100-104，117.
	ZHANG Kun， WANG Yu， ZHAO Xin，et al ．Research on calibration method of CO₂ concentration measurement based on NDIR open optical path［J］．Instrument Technique and Sensor，2020（3）：100-104，117.
18	赵勇毅．基于NDIR技术的双组分气体传感系统的设计与实现［D］．南京：南京信息工程大学，2020.
19	孙亚飞．基于神经网络算法补偿的红外CO₂气体传感器系统研究［D］．南京：南京信息工程大学，2018.
20	朱晓睿．基于TDLAS的燃煤电厂温室气体排放检测技术研究［D］．广州：华南理工大学，2019.
21	WU K， LI F， CHENG X，et al ．Sensitive detection of CO₂ concentration and temperature for hot gases using quantum-cascade laser absorption spectroscopy near 4.2 μm［J］．Applied Physics B，2014，117（2）：659-666.
22	LI C， SHAO L， JIANG L，et al ．Simultaneous measurements of CO and CO₂ employing wavelength modulation spectroscopy using a signal averaging Technique at 1.578 m［J］．Applied Spectroscopy，2018，72（9）：1380-1387.
23	崔海滨．CO/CO₂/NO的可调谐激光吸收光谱遥测方法研究及其在汽车尾气道边检测的应用［D］．杭州：浙江大学，2021.
24	LEE S， CHOI Y，WOO J，et al ．Estimating and comparing greenhouse gas emissions with their uncertainties using different methods：a case study for an energy supply utility［J］．Journal of the Air & Waste Management Association，2014，64（10）：1164-1173.
25	QUICK J C ．Carbon dioxide emission tallies for 210 U.S. coal-fired power plants：a comparison of two accounting methods ［J］．Journal of the Air & Waste Management Association，2014，64（1）：73-79.
26	MUNUKUTLA S S， CRAVEN R ．On-line monitoring of efficiency and greenhouse gas emissions in coal-fired units ［C］∥ Proceedings of Recent Researches in Energy，Environment，Devices，Systems，Communications and Computers．Venice：EEDSCC，2011.
27	马仁婷．流速分布未知二维流场流量测量方法研究［D］．北京：华北电力大学，2017.
28	李跃忠．多声道超声波气体流量测量关键技术研究［D］．武汉：华中科技大学，2010.
29	EREN H I ．Accuracy in real time ultrasonic applications and transit-time flow meters［C］∥ Proceedings of 15th Annual IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference on Where Instrumentation is Going. St. Paul：IEEE，1998.
30	李海洋，张亮，刘幸，等．固定排放源烟气流量在线监测技术［J］．上海计量测试，2018，45（5）：6-11.
	LI Haiyang， ZHANG Liang， LIU Xing，et al ．Research on on-line monitoring technology of flue gas flow in fixed emission source［J］．Shanghai Measurement and Testing，2018，45（5）：6-11.
31	DRENTHEN J G， de BOER G ．The manufacturing of ultrasonic gas flow meters［J］．Flow Measurement and Instrumentation，2001，12（2）：89-99.
32	樊洁云．烟气超声流量计非实流校准方法研究［D］．保定：河北大学，2020.
33	高兴林．火电厂烟气排放流量实时测量装置研究［D］．北京：华北电力大学，2019.
34	NAM T， KIM S， KIM S，et al ．The temperature compensation of a thermal flow sensor with a mathematical method［C］∥ Proceedings of the 12th International Conference on Solid-State Sensors，Actuators and Microsystems. Boston：IEEE，2003.
35	HORNING M A， SHAKYA R，IDA N ．Design of a low-cost thermal dispersion mass air flow （MAF） sensor ［J］．Sensing and Imaging，2018，19（1）：21/1-16.
36	赵伟国．热式气体质量流量测量方法及系统研究［D］．杭州：浙江大学，2009.
37	左家翰．火力发电厂烟气质量流量实时检测方法研究［D］．北京：华北电力大学，2015.
38	杨阳．烟道流量校准方法研究及装置开发［D］．杭州：中国计量大学，2020.
39	杨俊，翁国华，岳坚，等．基于伺服电机控制的三维皮托管测速系统设计［J］．电子科技，2015，28（9）：152-155.
	YANG Jun， WENG Guohua， YUE Jian，et al ．Design of the three-dimensional pitot speed measuring system based on servo motor［J］．Electronic Science and Technology，2015，28（9）：152-155.
40	邓千封．基于皮托管的烟道气体流量测量及量值溯源技术研究［D］．保定：河北大学，2020.
41	孙志强，郑剑武，张宏建，等．类S型皮托管及其测量特性研究［J］．传感器与微系统，2007，26（5）：40-42.
	SUN Zhiqiang， ZHENG Jianwu， ZHANG Hongjian，et al ．Reasearch on quasi-S-like pitot tube and its measurement characteristics［J］．Transducer and Microsystem Technologies，2007，26（5）：40-42.
42	李德林．基于风洞试验下的皮托管几何结构的优化设计研究［D］．保定：河北大学，2018.
43	WECEL D， CHMIELNIAK T， KOTOWICZ J ．Experimental and numerical investigations of the averaging Pitot tube and analysis of installation effects on the flow coefficient［J］．Flow Measurement and Instrumentation， 2008，19（5）：301-306.
44	VOORAKARANAM S， JOSEPH B ．Model predictive inferential control with application to a composites manufacturing process［J］．Industrial & Engineering Chemistry Research，1999，38（2）：433-50.
45	姜万录，雷亚飞，张齐生，等．基于RBFNN建模的动态流量软测量方法研究［J］．仪器仪表学报，2008，29（9）：1888-1893.
	JIANG Wanlu， LEI Yafei， ZHANG Qisheng，et al ．RBFNN modeling based dynamic flow soft sensing method［J］．Chinese Journal of Scientific Instrument，2008，29（9）：1888-1893.
46	吕梦雅，王岩，唐勇．动态流量软测量建模方法研究［J］．哈尔滨工业大学学报，2009，41（1）：242-244.
	Mengya LÜ， WANG Yan， TANG Yong ．Dynamic flow testing soft-sensor modeling［J］．Journal of Harbin Institute of Technology，2009，41（1）：242-244.
47	佟纯涛，金秀章，郝兆平．基于变量筛选的烟气流量软测量研究［J］．电力科学与工程，2016，32（5）：49-54.
	TONG Chutao， JIN Xiuzhang， HAO Zhaoping ．Research on soft measurement of flue gas flow based on variable selection［J］．Electric Power Science and Engineering，2016，32（5）：49-54.
48	Agency U S E P ．EPA 40 CFR Part 60-Standards of performance for greenhouse gas emissions from new stationary sources：electric utility generating units ［M］．Durham：Environmental Protection Agency （EPA），2000.
49	环境保护部．HJ/T 75.2017固定污染源烟气（SO₂、NO _X 、颗粒物）排放连续检测技术规范［M］．北京：环境保护部，2017.
50	王毓丹，姚俊．烟尘测试中选择采样断面及确定测点数目的探讨［J］．重庆环境科学，2003，25（12）：147-148.
	WANG Yudan， YAO Jun ．Discussion on selecting sampling section and determining the number of measuring points in soot test［J］．Chongqing Environmental Science，2003，25（12）：147-148.
51	董鸿霖，朱小良．基于自模化理论的烟气流速测点布置方式研究［J］．发电设备，2021，35（5）：319-324.
	DONG Honglin， ZHU Xiaoliang ．Study on the arrangement of flue gas velocity measurement points based on self-modeling theory［J］．Power Equipment，2021，35（5）：319-324.
52	冯真祯．燃煤电厂矩形烟道烟气流速确定方法研究［D］．南京：南京信息工程大学，2011.
53	韩亚军，衣魁月，苗祎磊，等．火电厂烟气排放流量多点式自动测量方法研究［J］．自动化与仪器仪表，2019（12）：138-140，148.
	HAN Yajun， YI Kuiyue， MIAO Yilei，et al ．Multi point automatic measurement method for flue gas discharge in thermal power plants［J］．Automation and Instrumentation，2019（12）：138-140，148.
54	BRYANT R， SANNI O， MOORE E，et al ．An uncertainty analysis of mean flow velocity measurements used to quantify emissions from stationary sources ［J］．Journal of the Air & Waste Management Association，2014，64（6）：679-689.
55	郭虎林，张亮．基于CFD的矩形烟道速度面积法中不同积分方法的对比［J］．中国测试，2022，22（3）：1-8.
	GUO Hulin， ZHANG Liang ．Comparison of different integral methods in area velocity method for rectangular stack based on CFD ［J］．China Measurement & Test，2022，22（3）：1-8.
56	钱丛昊，冯璇，朱小良．多线法测量烟气流速的CFD模拟研究［J］．发电设备，2019，33（6）：375-380.
	QIAN Conghao， FENG Xuan， ZHU Xiaoliang ．CFD simulation study of a multi-line flue gas velocity measurement method［J］．Power Equipment，2019，33（6）：375-380.
57	李斐．GUM法评定测量不确定度在计量标准中的应用［J］．铁路通信信号工程技术，2019，16（4）：75-78.
	LI Fei ．Application of GUM evaluating and measuring uncertainty in measurement standard［J］．Railway Signalling & Communication Engineering，2019，16（4）：75-78.
58	刘园园，杨健，赵希勇，等．GUM法和MCM法评定测量不确定度对比分析［J］．计量学报，2018，39（1）：135-139.
	LIU Yuanyuan， YANG Jian， ZHAO Xiyong，et al ．Comparative analysis of uncertainty measurement evaluation with GUM and MCM［J］．Acta Metrologica Sinica，2018，39（1）：135-139.
59	马福强，刘彦森，杨学猛，等．基于GUM法测试不确定度评价方法研究［J］．声学技术，2016，35（3）：54-57.
	MA Fu-qiang， LIU Yan-sen， YANG Xue-meng，et al ．Research on uncertainty in measurement based on GUM method［J］．Technical Acoustics，2016，35（3）：54-57.
60	位恒政，王为农，裴丽梅，等．面向任务的坐标测量机测量不确定度评价方法［J］．计量科学与技术，2021，65（5）：115-119，154.
	WEI Hengzheng， WANG Weinong， PEI Limei，et al ．Measurement uncertainty evaluation method for task-oriented coordinate measuring machines ［J］．Metrological Science and Technology，2021，65（5）：115-119，154.
61	邓程薏，闻倩娱，朱娜，等．欧盟碳排放量核算方法及不确定度的研究与借鉴［C］∥第十八届中国标准化论坛论文集.佛山：中国标准化协会，2021.
62	杨美昭．企业温室气体排放量监测计量方法研究［D］．保定，河北大学，2021.
63	郭振，王小龙，任健，等．二氧化碳排放连续在线监测过程的模拟与不确定度评定［J］．计量学报，2022，43（1）：120-126.
	GUO Zhen， WANG Xiaolong， REN Jian，et al ．Simulation and uncertainty evaluation of continuous on-line monitoring process of carbon dioxide emission［J］．Acta Metrologica Sinica，2022，43（1）：120-126.

型号	测量组分	检测范围	特性
美国Thermo 公司Model-60i	O₂，SO₂，CO₂，CO，NO₂，NO	CO₂：0~25% CO：0~2.5×10^-3	检出限≤0.05% 线性度：量程2% 零点漂移：≤0.1% 重复性：量程1%
英国XENTRA4900型	O₂，SO₂，CO₂，CO，NO	CO₂：0~25% CO：1~2×10^-3	检出限≤1×10^-7 精度：±2% 线性度：±0.5% 零点漂移：±2×10^-7
德国SmartGasR134A	NO，CH₄，SF₆，CO，CO₂，C₂H₂	CO₂：0~2×10^-3 CO：0~2×10^-3	检出限≤2×10^-6 精度：量程2% 重复性：读数0.5% 零点漂移：≤0.1%
中国聚光科技AQMS-450	SO₂，CO₂，O₂，NO _X	CO₂：0~2×10^-3	检出限≤2×10^-7 示值误差：量程±1% 零点漂移：±2.5×10^-7 量程噪声：≤5×10^-6
中国雪迪龙MODEL 1080	SO₂，CH₄，CO，CO₂，O₂	CO₂：1~1×10^-3 CO：0~1×10^-3	重复性：≤2% 线性度：≤量程1% 零点漂移：≤量程1% 量程漂移：≤量程1%

测量技术类型	被测对象	技术优点	技术缺点	应用领域
DOAS	NH₃，NO₂，O₃，NO，SO₂，CS₂等	非接触式测量，设备相对简单，价格较低，测量范围广	只能对具有窄带吸收特性的气体分子进行测量、易受到噪声和颗粒等的影响	工业检测、汽车尾气排放等
FTIR	NH₃，NO _x，CO，CO₂，HF，SO₂，CH₄，N₂O等	分辨率高，灵敏度高，重复性低，量程范围宽	系统体积大、成本高，且响应时间很长，对环境湿度敏感	烟气污染物检测，大气环境监测，实验室检测等
NDIR	CO₂，CO，CH₄，NO _x 等	系统简单，价格便宜，灵敏度高，监测范围广，对碳排放检测有广阔的应用前景	易受到环境水气、灰尘、碳氢化合物等的干扰	汽车尾气检测，火山烟羽检测，工业检测，医疗卫生领域检测等
TDLAS	CO₂，CO， H₂O，NO，HCL，CH₄等	测量精度高，分辨率高，线宽窄，可实现在线非接触测量且不需要采用预处理	波长可调谐范围较窄，不能同时测量多种气体	大气污染物检测，燃烧诊断，同位素分析，航空航天等

截面位置	不同特征点测量方法	截面体积流量测量相对误差
0.5D	等面积法（24点）	3.563 1
	对数线性法（26点）	0.325 5
	对数切比雪夫法（25点）	1.977 4
	高斯-勒让德积分法（25点）	0.840 0
1.0D	等面积法（24点）	3.363 7
	对数线性法（26点）	0.575 4
	对数切比雪夫法（25点）	2.095 1
	高斯-勒让德积分法（25点）	1.129 3
1.92D	等面积法（24点）	2.894 6
	对数线性法（26点）	1.110 9
	对数切比雪夫法（25点）	1.944 9
	高斯-勒让德积分法（25点）	1.611 6
2.3D	等面积法（24点）	2.664 4
	对数线性法（26点）	1.330 2
	对数切比雪夫法（25点）	1.769 8
	高斯-勒让德积分法（25点）	1.674 1

[1]	XIA Shaojun JIN Qinglong WU Zhixiang. Exergy efficiency analyses and optimization of regenerative S-CO2 Brayton cycle [J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2022, 50(2): 111-120.
[2]	Xia Qi- bin Miao Jin- peng Sun Xue- jiao Zhou Xin Li Zhong Xi Hong- xia. Phase Balance and Selectivity of CH₄ /CO₂Adsorption on MIL-101 [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2013, 41(12): 24-28,42.
[3]	Xi Yan-hong Mao Jun Fan Hong-ming Zhao Yao-hua Zhu Sheng. Safety Velocity of On-Fire Train Moving in Subway Tunnel [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2010, 38(3): 25-30，36.
[4]	Liu Guo-zhong Wen Fu-shuan Dong Zhao-yang. Generation Investment Decision-Making at the Change of Electricity Market and CO2 Emission Policy [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2010, 38(3): 101-108.
[5]	Wen Zhen Dang Zhi Zong Min-hua Zhu Zhi-xin. Formation and Thermodynamics of Reverse Micelle in Supercritical Carbon Dioxide [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2006, 34(8): 66-69.
[6]	L iu Hong Guo Si-yuan Xiao Kai-jun Cai Miao-yan Han Chang-ri. Extraction of Aplinia Oxyphylla Miquel Seed Essence via Supercritical Carbon Dioxide and AntioxidantActivity of the Extracts [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2006, 34(3): 54-57.
[7]	Xue Jia-xiang Dong Fei Wang Zhen-min Yang San-guo Hong Sen. Analysis of Dynamic Resistance Waveforms in Arc Welding [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2006, 34(11): 5-9.