《Frontiers in Environmental Science》：From point-to-point to hub-and-cluster: a systematic review of co-optimization of source–sink matching and transport networks for large-scale CO2 sequestration
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大规模碳捕集、利用与封存（CCUS）需要源汇匹配（SSM）、运输基础设施与地质封存规划的协调配合。本综述考察了已发表研究如何将源分配、网络拓扑与容量、CO2流量以及封存可用性耦合起来。遵循PRISMA 2020指南，研究人员通过可复现的Web of Scien
大规模碳捕集、利用与封存（CCUS）需要源汇匹配（SSM）、运输基础设施与地质封存规划的协调配合。本综述考察了已发表研究如何将源分配、网络拓扑与容量、CO2流量以及封存可用性耦合起来。遵循PRISMA 2020指南，研究人员通过可复现的Web of Science和Scopus检索确定了17项研究用于直接证据综合。证据表明，集成模型能够联合表征源汇分配、运输网络投资、运营流量与封存约束，而序贯方法可能忽视系统层面的权衡。数学规划仍然是战略规划中最具可审计性的基础方法，因为它提供了明确的可行性约束，并在某些情况下提供最优性界限。枢纽集群和多模式配置可以改善基础设施共享，但其价值取决于利用率、分期接入、准入条件与成本回收。关于元启发式算法和人工智能赋能方法的证据仍属于案例特定性；在没有共同实例以及对可行性、解质量和计算工作量进行完整报告的情况下，无法确立其比较价值。未来研究应开发物理有效的大规模基准测试、自适应规划模型以及面向共享CCUS基础设施的治理感知机制。
论文主体内容总结
1 引言
论文阐述了气候变化背景下全球温室气体减排的紧迫性，指出《巴黎协定》对全球能源系统深度脱碳提出了明确要求。国际能源署（IEA）强调，实现2050年净零排放目标不仅需要加速可再生能源部署、终端电气化和能效提升，还需要大规模采用碳捕集、利用与封存（CCUS）等低碳技术。根据IEA最新CCUS项目数据库，2025年第一季度至2026年第一季度期间，全球在建和运营项目的CO2捕集能力增长了10%以上，封存能力增长了约25%，标志着CCUS正从利基技术转变为工业脱碳的关键基础设施组成部分。
CCUS在钢铁、水泥、化工和炼油等高排放行业中尤为重要，这些行业的工艺相关排放占比高且成熟替代方案有限。2025年全球CCS项目加速扩张，运营设施数量同比增长54%，新增27个设施投入运营，共享区域基础设施和跨部门集群部署正成为行业发展的重要方向。
然而，CCUS是一个涵盖捕集、压缩、运输、利用和地质封存的复杂工程系统。运输和封存通常是CCUS系统中成本最高的组成部分，而排放源与封存点的空间配置直接影响系统的经济性能、安全性和长期运营效率。大型工业排放源集中于主要能源生产地区和工业集群，而适宜的地质封存资源广泛分布于沉积盆地，这种显著的空间错配使CO2运输成为连接捕集设施与封存点的关键环节，源汇匹配（SSM）由此成为CCUS基础设施规划的基本前提。
论文指出现有研究存在若干重要缺口：第一，多数研究孤立地考察源汇匹配或运输网络优化，对二者相互依赖关系的关注不足；第二，文献以静态规划模型为主，对工业结构调整、碳价波动、封存容量递减和政策变化等长期动态因素的表征不充分；第三，CCUS项目的集群化和规模化使源汇匹配日益呈现高维度、多目标和强约束特征，传统数学规划方法在大规模实例中面临计算挑战，而人工智能、数字孪生等新兴方法的应用仍局限于局部和特定场景。
2 方法
论文采用可复现的数据库检索和筛选流程。检索于2026年9月16日在Web of Science核心合集和Scopus中进行，结合CCUS/CCS术语与源汇匹配或分配、CO2运输网络或枢纽集群术语以及优化或规划术语，未施加年份、语言、文献类型、学科领域或开放获取过滤器。检索共识别518条Web of Science记录和1,051条Scopus记录，去重后保留1,142条唯一记录进行标题和摘要筛选。
直接证据的资格在研究报告层面定义，报告需满足以下条件：考察包含可识别CO2源和地质封存汇的CCUS/CCS系统；提出定量规划或优化模型；明确将源汇分配与至少一项运输基础设施决策（如网络拓扑、路线、枢纽或终端位置、运输模式、容量、流量、投资时机或扩建）相关联；报告可提取的系统配置、成本、容量、分配、流量、部署或性能结果。最终17项研究满足全部资格标准纳入直接证据综合，350篇全文报告因系统范围不匹配、主题不匹配、决策/现象不匹配、结果不匹配或文献类型不匹配等原因被排除。
3 源汇匹配的优化
源汇匹配（SSM）是CCUS价值链中的核心决策环节。其复杂性源于三个相互关联的挑战：排放源与封存点的空间分离造成网络拓扑、源汇连通性和CO2流量分配之间的强耦合；SSM需同时满足地质、工程、生态和政策约束；不同配置在成本、安全性和韧性之间存在固有权衡。这些组合特征使SSM优化成为NP困难问题。
3.1 源汇匹配的基本概念
在CCUS价值链中，源指具备技术可行捕集能力的排放设施，主要包括燃煤电厂以及钢铁、水泥、化工和炼油行业的高排放设施；汇指能够接收CO2进行封存或利用的场所，包括深部咸水层、枯竭油气藏、不可采煤层和驱油（EOR）项目。在多源多汇系统中，SSM涉及源汇连通性、CO2流量分配和封存点分配的联合优化。
排放源与封存点的空间错配是SSM复杂性的根本来源。排放设施主要根据能源供应、原料可得性、交通可达性和产业集聚布局，而适宜的地质构造取决于地下地质条件。源汇节点数量大且地理分散，产生大量潜在连接，形成高维组合决策空间。SSM必须在系统层面优化多个源和汇之间的CO2流量，受制于封存容量、注入性、运输距离、管道可施工性和系统成本约束，而非依赖局部邻近匹配。
SSM的复杂性体现在三种耦合形式。第一是网络拓扑耦合：在多源多汇系统中，源汇连接不仅决定CO2流向，还决定枢纽位置、网络结构和运输模式。点对点连接结构简单但无法充分利用基础设施共享和规模经济，而分层枢纽集群模型将分散的排放源连接到共享基础设施，提高管道利用率并减少重复建设成本。第二是多维约束耦合：封存容量和注入性构成基本约束，实际应用还需容纳运输距离、压缩能耗、管道容量、地形、土地利用、生态保护红线、人口分布和监管要求等更广泛的约束。第三是多目标权衡：SSM需同时考虑封存安全性、工程可行性、环境绩效、基础设施利用率和长期运营稳定性，这些目标往往相互冲突。
3.2 源汇匹配范式的演进
SSM研究正从局部示范项目优化向跨区域、跨国界乃至全球系统的集群部署演进。主导范式正从简单源汇连接向网络化、集群化和动态配置转变。早期研究主要采用点对点匹配，基于地理邻近性将单个排放源与封存点配对，聚焦运输距离或系统成本最小化。枢纽集群规划将决策问题从个体源汇连接转向共享容量设计，枢纽聚合分散流量以支撑公共集输系统和干线管道，其价值取决于分期接入、容量利用率、第三方准入和成本分摊。航运可在专用管道具备经济性之前连接分散或早期阶段的源至封存或管道终端。
论文区分了四种能力：动态优化随模型状态变化更新分配、路由、容量使用或运营决策；基于情景的规划在战略投资决策之前或期间评估有限集合的可行未来条件；监测指对捕集、运输和封存资产物理状态的测量或估计；智能决策支持利用优化、模拟或学习模型解释可用信息并推荐行动。数字孪生可能连接监测和状态估计与决策支持，但其用于集成闭环CCUS网络运营仍是新兴研究方向而非成熟能力。
3.3 关键技术进展与新兴方法
3.3.1 大规模网络建模与分解优化
随着CCUS部署规模扩大，源汇节点数量增加和网络结构复杂化对SSM构成重大挑战。多数现有研究通过候选网络生成、网络流优化和容量配置的序贯框架应对复杂性。在全国或跨区域尺度上，将所有排放源和封存点纳入单一集成模型可能导致计算需求难以承受，因此聚类聚合、枢纽选择和分层求解策略被广泛用于降低问题维度。一种方法将地理邻近或工业特征相似的源分组为区域排放集群，随后识别具有较大封存潜力或有利运输位置的枢纽；另一种方法采用多阶段或分解框架，先在战略层面确定区域间CO2流量和枢纽位置，再在本地工程层面细化管道路线、管径和流量分配。
3.3.2 人工智能驱动的智能决策方法
数学规划仍是战略基础设施规划的主要方法，因为它明确表征投资、容量、流量和可行性约束。学习型方法在具备经过验证的模拟或监测环境时可能前瞻性地支持重复运营决策，但现有证据仍属组件级或场景特定性，而非端到端的大规模网络部署。深度强化学习（DRL）可将重复分配或调度决策表述为马尔可夫决策过程，通过与指定模拟环境的交互学习策略，但其角色是运营适应性而非战略网络设计。物理信息神经网络（PINN）将流动、质量守恒、压力传播或封存行为等控制方程嵌入代理或状态估计模型，但尚无共同基准表明PINN在集成大规模源汇和运输网络设计方面优于成熟优化模型。总体而言，数学规划为可审计的战略规划提供了最成熟的基础，元启发式算法仍是案例特定的搜索工具，DRL、PINN、图学习、生成方法和数字孪生赋能的决策支持是新兴方法，其在可比较实例上的端到端价值尚未得到证明。
3.3.3 数字孪生赋能的系统韧性优化
数字孪生和数字影子可将监测数据与基于物理的模型连接，支持状态估计、异常检测和情景评估。现有文献中CCUS相关证据限于组件、管道和封存监测应用。未来数字孪生架构可结合管道和储层状态、估计的源可用性和约束优化层，在预先批准的战略容量边界内推荐运营补救措施，但此类系统需要经过验证的传感、不确定性校准、网络安全和治理安排、人工覆盖以及明确的可行性保障，这些仍是研究和部署优先事项而非已展示的通用能力。
3.3.4 智能方法的局限性与证据缺口
DRL、PINN、图学习和数字孪生研究存在四个反复出现的局限性。第一，关于故障、瞬态和多运营商场景的代表性数据稀缺，模拟生成的训练数据继承模型偏差。第二，训练和校准可能将计算负担转移到离线而非消除，需在训练资源之外报告墙钟推理时间。第三，黑箱策略和代理在安全关键许可流程中难以审计。第四，可微物理惩罚不保证满足混合整数、法律或紧急约束，混合设计应保留优化或安全过滤层以认证可行性并暴露不确定性。
3.4 集成源汇匹配与管道网络协同优化
SSM确定源级捕集和分配决策，网络设计确定这些分配能否通过可行走廊和容量交付，二者相互耦合。序贯独立处理可能选择看似短距离或低成本的匹配，但在表征走廊、压缩、容量或许可约束后变得不可行或成本高昂。
3.4.1 形式化定义与协调架构
令qijt表示时期t从源i到封存点j的CO2流量，yed表示链路e容量选项d的二元建设决策，fet表示网络流量。模型联合最小化捕集、运输、封存和基础设施成本，受制于源排放上限、封存注入性上限和管道容量约束。终端平衡将分配与网络流量联系起来。仅当分配、基础设施和运营决策联合求解或在保持系统级可行性和共同目标下协调时，模型才被视为协同优化。
序贯反馈在SSM和网络设计之间迭代，但对初始化敏感且不保证系统级最优。整体式混合整数线性规划（MILP）/混合整数非线性规划（MINLP）公式联合优化分配、拓扑、管径、流量和时序，但二元决策和非线性水力学可能限制可处理性。分解提供中间架构：主问题选择源、汇、走廊和容量，运营或情景子问题测试流量、注入、水力学和不确定性可行性并返回割平面或协调信号。本德斯分解中主问题确定源、汇、走廊和容量，子问题验证运营可行性和参数不确定性；交替方向乘子法（ADMM）通过边界流和容量定价协调分布式区域子问题，但标准收敛保证在非凸水力学约束和离散决策下失效。
3.4.2 国际部署证据
运营和规划中的枢纽揭示了抽象网络模型常忽略的约束。荷兰Porthos项目结合共享陆上集输系统与海上管道和枯竭气田封存，体现了开放准入干线容量和分期连接排放源的价值。挪威Northern Lights项目使用船舶聚合地理分散的排放源，再通过海底管道输送至海上封存，其分期扩建使多模式调度和容量预留成为核心决策。北美Summit Carbon Solutions提案表明，技术上连通的网络仍可能受许可、土地所有者和路线约束重塑，爱荷华州备案涵盖约688英里6至24英寸管道。
4 CO2运输网络优化
CO2运输和网络设计对CCUS系统的经济可行性和减排效率至关重要。运输模式选择是优化CO2运输系统的基础，经济性能和适用性主要取决于运输量、距离和空间分布。当前CCUS运输系统以管道为主，辅以航运、铁路和公路运输，形成适应多样化应用场景的多模式系统。
4.1 CO2运输模式比较
管道通过支持大规模、连续和稳定流量主导CO2运输，随吞吐量和利用率提高降低单位运输成本并实现显著规模经济，但高前期资本要求使经济性能高度依赖运输量和网络利用率。航运、铁路和公路运输更适合低流量、分散源和早期示范项目。航运提供灵活路线和相对较低初始投资，适合海上和长距离运输或缺乏管道网络的地区；铁路和公路适合短距离、小规模或临时CO2转运，但有限运力、服务频率和较高单位成本限制其用于连续大规模运输。CO2集输枢纽可整合分散排放源并连接管道与铁路或航运形成多模式运输网络，提高系统灵活性同时降低总运输成本。
4.2 影响管道网络设计与路线规划的因素
管道网络优化需要网络结构和运营策略的联合设计。空间和经济约束方面，管道路线不仅取决于源汇距离，还受地形、土地利用、现有运输和能源走廊、施工难度、土地征用和运营成本影响，最短路线不一定最小化总系统成本。网络拓扑方面，MILP和网络流模型在离散投资和线性化容量约束下联合选择走廊、管径和流量，可提供所述公式的最优性界限；MINLP模型增加压力、水力学或相态约束，但可扩展性和解认证更有限；元启发式和仿生方法可探索非凸拓扑和路线替代方案，但需重复运行统计、可行性检查和优化基准。物理和安全条件方面，CO2管道运输通常在密相或超临界条件下进行，需仔细控制压力、温度、压降和相态稳定性；水、H2S和SOx等杂质可导致腐蚀、水合物形成和流动不稳定。系统集成和社会约束方面，治理通过定义可建模条件影响网络设计，包括许可走廊、准入规则、关税、成本分摊、容量预留、责任成本和参与门槛；公众接受度、监管时序和运营商间谈判通常更适合作为外生情景或资格条件表征。
