生物质制航空燃油生产中的氢气调控：技术经济与环境影响

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Hydrogen regulation in biomass-to-jet-fuel production: techno-economic and environmental implications

　　• 气化条件将燃料产量与外部 H? 需求、成本和生命周期排放相互耦合。• 数据驱动的代理模型刻画了 Aspen-TEA-LCA 在整个操作空间中的响应特征。• O? 输入量主导了航空燃油产量和外部 H? 需求。• 电力、外部 H? 和 O? 是生命周期温室气体排放的主要贡献因素。## 引言可持续航空燃料（SAF）正日益被公认为长途航空脱碳的关键路径。由于航空器对能量密度的严格要求，直接电气化在技术上仍受到极大限制 [1], [2], [3], [4]。在可用的热化学转化路线中，生物质气化耦合费托（F-T）合成路线引起了广泛关注，因为它能够将可再生碳转化为与现有航空基础设施兼容的直接替代品烃燃料 [5], [6]。除了航空燃油外，该工艺还可同时生产柴油、汽油、液化石油气（LPG）、石蜡和燃料气，从而提高了碳利用率和产品灵活性 [7]。然而，由于气化与下游燃料合成之间存在强耦合关系，生物质制航空燃油系统对操作条件仍高度敏感，导致气化气组成、燃料分布和整体工艺可持续性存在显著差异 [8], [9]。近期研究日益关注生物质制航空燃油路径的技术经济和环境性能 [10], [11], [12]。此前的可持续性评估报告指出，在支持性政策条件下，生物质航空燃油相对于传统化石航空燃油可将生命周期温室气体（GHG）排放减少约 80–90% [3], [13]，凸显了生物质基航空燃料的显著脱碳潜力。经济分析进一步表明，工艺盈利能力强烈依赖于资本投资、氢气供应和产品分布，而环境性能对碳转化效率和能源集成策略高度敏感 [14], [15]。这些研究共同表明，应从技术、经济和环境综合视角评估生物质制航空燃油性能，而非仅关注燃料产量。过程模拟也被广泛用于研究气化条件和工艺配置对气化气组成、燃料收率、经济可行性和环境性能的影响 [16], [17]。此前的研究已证明，蒸汽和氧气的调节通过改变 CO 和 H? 生成之间的平衡，强烈影响气化气组成和下游燃料合成 [18], [19]。因此，不同的工艺配置和操作条件可能导致燃料产量、碳利用率和可持续性性能的显著差异。然而，大多数以往研究集中于有限的操作场景或孤立的性能指标，难以系统地考察气化条件的变化如何影响氢气的可用量，并进一步传导至燃料合成、经济性能和环境影响。本研究中的氢调节指系统层面通过对以下两个耦合贡献来调节氢气可用量：气化过程中生成的氢气，以及满足下游工艺需求所需的外部 H? 补充。氢气在气化气调节、F-T 合成和下游燃料提质中发挥重要作用。从系统视角来看，氢气可用量由气化过程中产生的氢气和为满足下游工艺要求而外部供给的氢气共同决定 [20]。然而，生物质气化过程中产生的氢气通常不足以直接满足 F-T 合成和燃料提质的组成要求 [21], [22]。因此，通常需要外部氢气补充来支撑下游工艺 [23], [24]。内部生成氢和外部供给氢之间平衡的变化反过来会影响燃料产量、工艺经济性和生命周期温室气体排放，这促使了对氢调节在生物质制航空燃油生产中需要进行系统层面评估。尽管过程模拟的应用日益广泛，但在广阔的操作区域内系统性地解读系统行为仍然具有挑战性。在优化过程中反复评估集成过程模型需要在每个候选条件下进行过程收敛以及后续的技术经济和环境影响计算。代理模型可以从现有的模拟数据集中近似这些响应，从而降低优化搜索的计算需求。基于机器学习（ML）的分析提供了一种有前景的替代方案，能够在广阔的可行操作空间中快速预测系统响应 [25], [26]。近期研究已证明了 ML 方法在生物质转化和可持续燃料系统中的应用，包括工艺性能预测、燃料特性估算和可持续性评估 [27], [28]。将过程模拟与 ML 代理模型相结合，可以支持生物质转化系统中的反复响应评估和优化 [29], [30]。然而，ML 辅助分析在氢集成的生物质制航空燃油系统中的应用仍然有限，特别是在理解气化条件和氢调节对系统行为的综合影响方面。本研究通过结合 Aspen Plus 模拟、技术经济分析（TEA）、生命周期评估（LCA）和基于 ML 的分析，建立了一个氢集成的生物质制航空燃油生产的综合框架。该框架被用于系统地评估不同蒸汽和氧气输入条件下的生物质制航空燃油系统，量化其对燃料产量、经济可行性和环境结果的影响，并识别控制系统行为的主导因素。此外，还对预定的 F-T 入口 H?/CO 比、关键技术经济参数和上游排放因子进行了敏感性分析，并开展了经济盈亏平衡分析。本研究为 SAF 生产中氢集成的生物质制航空燃油系统的设计和操作提供了新的见解。## 节选片段### 系统设计与模拟氢集成的生物质制航空燃油系统在 Aspen Plus V12.0 中进行了模拟。该系统包括生物质气化、F-T 合成和加氢裂化单元（图 S1）。主要产物为航空燃油、柴油、汽油、LPG、石蜡和残余燃料气。该模型用于对比工艺分析和操作空间探索，而非对特定商业装置进行高保真预测。因此，采用了基于平衡的气化方法和稳态### 数据集统计分析使用两个重叠的 Aspen Plus 敏感性网格对 H?O–O? 操作空间进行采样。在去除因网格重叠而产生的重复 H?O–O? 组合后，获得了 661 个唯一操作条件。其中 537 个案例成功收敛并被保留用于后续分析，而 124 个案例未收敛并被排除，因为无法获得可靠的 Aspen Plus 稳态解。未收敛的案例主要发生在高 H?O/低 O?### 结论本研究通过将 Aspen Plus 模拟、技术经济分析、生命周期评估、基于机器学习的分析和多目标权衡评估相结合，开发了一个氢集成的生物质制航空燃油生产的综合框架。该框架被用于系统地刻画在收敛操作域内 H?O 和 O? 调节如何影响工艺性能、经济可行性和生命周期 GHG 排放。研究结果揭示了不同的功能## CRediT 作者贡献声明**Hewen Zhou（周贺文）**：撰写——原始草稿、验证、方法论、资金获取、数据管理、概念化。**Yunqi Sun（孙云琪）**：撰写——审阅与编辑、方法论。**Yang Zhao（赵扬）**：撰写——审阅与编辑。**Qing Yang（杨清）**：撰写——审阅与编辑。**Qie Sun（孙切）**：撰写——审阅与编辑、监督、资源。## 利益冲突声明作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或可能影响本文所述工作的个人关系。## 致谢本研究得到**山东省自然科学基金**（ZR2024QE160）的支持。我们还想感谢**哈佛-中国能源、经济与环境合作项目**（Harvard-China Project on Energy, Economy and Environment）成员提供的宝贵意见和建议，以及谢氏家族基金会对哈佛-中国能源、经济与环境合作项目的资助。