基于精细网格技术的中国 CO2地质封存潜力与注入速率容量数据集：解锁碳减排关键密码

为解决中国缺乏公开、高分辨率的 CO2地质封存潜力和注入速率容量数据集的问题，研究人员开展 “中国 CO2地质封存潜力和注入速率容量评估” 研究。他们利用多种方法，得出不同尺度数据集，为 CCUS 战略规划和选址提供关键依据。

　　在全球应对气候变化的紧迫形势下，碳捕获、利用与封存（Carbon Capture, Utilization, and Storage，CCUS）技术成为缓解气候危机的关键 “武器”。它就像一个神奇的 “碳管家”，能够捕获工业生产排放的二氧化碳（CO₂），并将其妥善储存于地下，从而大幅减少温室气体排放。然而，要让这个 “碳管家” 高效工作并非易事。对于像中国这样地质条件复杂的大国而言，精准掌握地下 CO₂地质封存能力及其空间分布，是成功部署 CCUS 技术的核心前提。

此前，虽然发达国家在该领域有一定研究成果，如美国能源技术实验室（NETL）发布了美国和加拿大部分地区的 CO₂存储潜力数据，美国地质调查局（USGS）提供了本国部分沉积盆地的相关数据集，欧盟也建立了地质参数数据库评估欧洲的 CO₂存储潜力。但中国在这方面却面临困境，缺乏公开、全国尺度且高分辨率的 CO₂地质封存潜力和注入速率容量数据集。这使得在确定理想的碳封存区域和规划 CCUS 大规模部署方案时，充满了不确定性，仿佛在迷雾中摸索前行。

为了拨开这层迷雾，中国矿业大学（北京）等多机构的研究人员联合开展了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Data》上，为中国的碳减排之路点亮了一盏明灯。

研究人员为开展这项研究，运用了多种关键技术方法。首先，采用了美国能源部（US - DOE）提出的基于有效存储空间原理的体积法，来计算盐水层（saline aquifers）的 CO₂地质封存潜力；对于油田（oilfields）的 CO₂封存潜力评估，则利用了与原油置换的相关关系进行计算。其次，借助达西定律（Darcy's law）来模拟 CO₂注入行为，进而计算注入速率容量。此外，还运用 ArcGIS 软件进行空间处理和分析，将数据进行网格化，生成不同尺度的数据集。

研究结果主要从以下几个方面展开：

• 5km×5km 精细网格数据集：研究人员识别出大量的陆上和海上盐水层网格以及油田网格，并确定了它们在 5km×5km 分辨率下的 CO₂封存潜力和注入速率容量。这些精细的数据为了解中国 CO₂地质存储资源的微观分布提供了详细信息，就像为地质存储空间绘制了一幅高精度的 “地图”。
• 县级和省级数据集：县级数据显示，有 649 个县具有盐水层或油田的存储潜力，占所有县的 22.8%；省级层面上，23 个省份展现出不同程度的存储潜力，其中 22 个省份有盐水层，20 个省份有油田。这些数据反映了不同区域地下空间的理论 CO₂存储潜力，为区域规划提供了宏观依据。

在研究结论和讨论部分，研究人员通过与以往研究对比，验证了数据集的可靠性。尽管存在一些偏差，但整体结果合理。同时，研究还分析了关键不确定性因素对 CO₂封存潜力和注入速率容量的影响。例如，CO₂存储效率因子对盐水层存储潜力影响较大，而对油田存储潜力影响较小；储层特征参数的不确定性通过蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）评估，结果显示不同盆地的变异系数（CV）表明研究结果具有较高稳定性和可靠性。此外，注入速率容量对渗透率和流体动力粘度非常敏感。

这项研究意义重大。它为综合评估模型（Integrated Assessment Models，IAMs）和其他能源系统模型提供了关键数据输入，有助于更准确地评估 CCS 或 CCUS 模块的减排上限。对于 CCUS 从业者和地质学家来说，这些数据集能帮助他们识别早期碳存储机会，确定最佳碳存储地点。政策制定者也可以依据这些数据制定区域和国家层面的低碳计划和能源政策。然而，研究也提醒使用者要注意数据的不确定性，在实际应用中需结合更多实际因素进行考量。总之，该研究为中国的碳减排和 CCUS 技术发展奠定了坚实的数据基础，推动了相关领域的进步。