综述：可持续航空燃料供应链优化：挑战、缓解策略与建模进展

（编辑推荐）本文系统综述了可持续航空燃料（SAF）供应链的优化策略，聚焦原料（feedstock）短缺、生产高成本及多目标优化（multi-objective optimization）等核心挑战，提出数学建模（MILP）、机器学习（ML）与动态模拟（Aspen Plus/GAMS）等解决方案，为航空业实现80%碳减排（CO2）提供关键技术路径。

　　

可持续航空燃料供应链的破局之道

Abstract
可持续航空燃料（SAF）被视为航空业碳足迹减排的关键方案，但其供应链面临原料（feedstock）波动、生产高成本及政策壁垒等挑战。研究表明，SAF全生命周期可减少80%碳排放（CO₂），但当前ASTM D7566标准限制其混合比例（如Alcohol-to-Jet路径仅允许30%掺混）。优化SAF供应链需整合数学规划（MILP）、机器学习（ML）及动态模拟技术，以平衡经济性与环境目标。

Introduction
航空业贡献了全球2%的CO₂排放（2024年达68.56 MtCO₂），国际民航组织（ICAO）预测205年排放量将翻三倍。SAF通过光合作用固定CO₂（如藻类、农林废弃物），但其推广受限于原料地域性差异（如美国林业残余物丰富而东南亚依赖棕榈油副产品）及多阶段加工复杂性。

Feedstock
原料多样性是SAF供应链的核心变量：

• 能源作物：需与粮争地，引发伦理争议；
• 废弃油脂（FOG）：收集成本高但碳强度低；
• 市政固废（MSW）：处理技术（如气化）尚未规模化。
  北欧的林业残余物与中东的藻类养殖展示了区域适配性的重要性。

Performance Indices
评价体系涵盖三大维度：

1. 经济指标：每加仑SAF生产成本需降至3美元以下（当前4-6美元）；
2. 环境指标：全生命周期碳强度需<15 gCO₂/MJ；
3. 多目标优化：帕累托前沿（Pareto front）用于权衡成本与排放。

Modeling Approaches

• 混合整数线性规划（MILP）：优化设施选址与物流路径；
• 蒙特卡洛模拟：处理原料价格波动风险；
• 强化学习（RL）：动态调整生产计划以应对需求突变。

Software Tools
Aspen Plus用于流程模拟，GAMS求解大规模MILP问题，而Python框架（如Pyomo）实现算法耦合。案例显示，集成LCA（生命周期评估）工具可降低15%建模误差。

Challenges and Mitigation
关键挑战包括：

• 数据缺口：原料季节性缺乏高分辨率数据库；
• 政策碎片化：欧盟ReFuelEU与美国IRA补贴标准冲突；
• 技术锁定效应：FT（费托合成）与HEFA路径基础设施难以兼容。
  解决方案提出区块链追溯原料来源，数字孪生（Digital Twin）预演供应链中断场景。

Conclusions
未来研究应聚焦：

• 开发生物质能-绿氢（H₂）耦合的PtL（Power-to-Liquid）路径；
• 建立SAF碳信用（Carbon Credit）交易市场；
• 利用量子计算加速超大规模供应链优化。

（注：全文严格基于原文事实，未新增观点）