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2025, 05, v.15 1-7
铁路工程建设碳排放核算方法与不确定性研究
基金项目(Foundation): 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2024S007); 中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金项目(2024YJ092)
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DOI: 10.16374/j.cnki.issn2095-1671.2025.0049
摘要:

在铁路工程碳排放特征分析的基础上,明确涵盖施工人员作业、建筑材料生产运输及施工机械运行的全过程排放核算边界,构建铁路工程建设阶段碳排放计算模型。基于评价结果生成蒙特卡洛模型输入随机变量的概率密度函数,计算出输出正态分布曲线的峰底宽度和变异系数,反映碳排放因子不确定性对碳排放量计算误差的影响。通过实例分析和验证,得出桥梁下部工程施工碳排放量占比最大(64.7%);柴油机械在使用不同燃料类别的机械中碳排放量占比最高(58.9%)。同时分析了不同工艺生产的钢材的碳排放因子不确定性影响,得到采用EAF工艺生产的钢材对碳排放量计算结果的影响最小。该研究为工程碳排放精准核算提供了方法学支撑与实证参考。

Abstract:

This article clarifies the emission accounting boundaries covering the entire process of construction personnel operations, production and transportation of building materials, and operation of construction machinery. And based on the evaluation results, generate a probability density function for the input random variables in the Monte Carlo model, calculate the peak to bottom width and coefficient of variation of the output normal distribution curve, and reflect the impact of carbon emission factor uncertainty on the calculation error of carbon emissions. Through case analysis and verification, it is found that the carbon emissions from the construction of the lower part of bridges account for the largest proportion(64.7%), and the carbon emissions from diesel machinery account for the highest proportion(58.9%) among machinery using different fuel categories. Additionally, the study analyzes the impact of the uncertainty of carbon emission factors for steel production using different processes and concludes that the use of steel produced by the EAF process has the least impact on the calculated carbon emissions. This study provides methodological support and empirical reference for accurate accounting of engineering carbon emissions.

参考文献

[1]周新军,满朝翰.全生命周期碳排放核算方法及其应用[J].铁路节能环保与安全卫生,2019,9(4):10-14.

[2]史俊晖,戴小文.我国省域农业隐含碳排放及其驱动因素时空动态分析[J].中国农业资源与区划,2020,41(8):169-180.

[3]李想.基于投入产出表和假设提取法的物流业隐含碳排放分析[J].物流工程与管理,2023,45(12):1-6,19.

[4]金剑,宋美辰,范小宁.中医药行业隐含碳排放效率研究:基于编制非竞争型投入产出表的实证分析[J].统计与管理,2023,38(7):4-17.

[5]钟诗雨,张晓敏,吴佳,等.隐含碳及其测算方法研究综述[J].生态经济,2023,39(6):32-38.

[6]王智.高速铁路客运站房碳排放计算方法及减碳策略研究[J].铁道建筑技术,2024(9):26-28,59.

[7]鲍学英,任海涛,刘北胜,等.铁路工程铺轨基地碳排放测算及影响因素研究[J/OL].重庆大学学报,1-12[2024-12-09]. http://kns. cnki. net/kcms/detail/50.1044.n.20241018.1752.002.html.

[8]胡月琪,张玉召,邓璐媛,等.铁路物流中心运营阶段碳排放计算方法[J].铁道标准设计,2025,69(2):9-16.

[9]曾弘锐,孙文昊,何卫,等.基于机器学习的铁路隧道施工碳排放预测模型研究[J].现代隧道技术,2023,60(6):29-39.

[10]肖磊,李智勇,王聪,等.基于BIM的铁路物化阶段碳排放测算研究[J].建筑经济,2022,43(S2):295-301.

[11]田璞,鲁垠涛,邱圣明,等.京津冀地区铁路运输碳排放特征和减排潜力研究[J/OL].铁道标准设计,1-10[2024-12-08]. https://doi. org/10.13238/j. issn. 1004-2954.202308060001.

[12]杨弘毅.铁路行业参与碳市场的潜力分析[J].铁道建筑,2024,64(10):122-129.

[13] DA FONSECA-SOARES D,ELIZIáRIO S A,GALVINCIO J D, et al. Greenhouse Gas Emissions in Railways:Systematic Review of Research Progress[J]. Buildings(2075-5309),2024,14(2).

[14] CHANG B, KENDALL A. Life Cycle Greenhouse Gas Assessment of Infrastructure Construction for California's High-speed Rail System[J]. Transportation Research Part D,2011,16(6):429-434.

[15] KORTAZAR A,BUENO G,HOYOS D. Environmental Balance of the High Speed Rail Network in Spain:A Life Cycle Assessment Approach[J]. Research in Transportation Economics,2021:101035.

[16]马骏.建筑物化阶段CO2排放及其不确定性分析[J].土木与环境工程学报,2022,44(6):1-11.

[17]张正阳,赵人达.劲性骨架拱桥施工阶段应力不确定性及敏感性分析[J].铁道建筑,2016(12):9-11.

[18]贺晓彤.城市轨道交通明挖车站建设碳排放计算及主要影响因素分析[D].北京:北京交通大学,2015.

基本信息:

DOI:10.16374/j.cnki.issn2095-1671.2025.0049

中图分类号:U215.1;X322

引用信息:

[1]刘北胜,吕向茹,李慧,等.铁路工程建设碳排放核算方法与不确定性研究[J].铁路节能环保与安全卫生,2025,15(05):1-7.DOI:10.16374/j.cnki.issn2095-1671.2025.0049.

基金信息:

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2024S007); 中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金项目(2024YJ092)

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