《Biomass and Bioenergy》：Port-oriented green methanol supply-chain optimization under biomass resource constraints: A case study in Liaoning Province, China
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•一种甲醇供应链模型将玉米秸秆、化工园区和港口目标联系起来。•该方案仅比最低二氧化碳排放量高出1.72%，成本降低了4.38%。•要实现每年200万吨的甲醇生产目标，需要辽宁省71.5%的理论玉米秸秆产量。•资本费用因子和转化效率对甲醇的单位成本影响最大。引言国际航运面临日益增加
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一种甲醇供应链模型将玉米秸秆、化工园区和港口目标联系起来。
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该方案仅比最低二氧化碳排放量高出1.72%，成本降低了4.38%。
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要实现每年200万吨的甲醇生产目标，需要辽宁省71.5%的理论玉米秸秆产量。
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资本费用因子和转化效率对甲醇的单位成本影响最大。
引言
国际航运面临日益增加的压力，需要减少船舶燃料的生命周期温室气体（GHG）排放[1]。2023年国际海事组织（IMO）的战略要求到2050年左右实现国际航运的净零温室气体排放。该战略还要求使用零排放或接近零排放的燃料和技术，以提供至少5%的能源使用量，并力争在2030年达到10%[2]。可再生甲醇（通常称为绿色甲醇）是一种可以作为液体储存和运输的替代船舶燃料。它可以由生物质衍生的合成气或可再生氢气和生物二氧化碳生产[3]。其生命周期的温室气体排放强度取决于生产路径、原料来源、工艺能耗以及下游燃料的使用[4]。生命周期和技术经济评估也被结合用来评估生物质辅助的燃料生产系统[5]。对于生物质衍生的甲醇，原料的空间分布和可用性决定了供应链的设计。
在潜在的生物质衍生甲醇原料中，农业残余物提供了用于合成气生产的木质纤维素碳，而无需专门种植能源作物[3]，[6]。Sadhukhan等人[7]通过综合评审和反复的利益相关者咨询，评估了区域内的生物能源和生物精炼选项，考虑到当地资源可用性和产品需求。辽宁省拥有大量的玉米生产[8]以及沿海港口基础设施。然而，主要的玉米生产区位于内陆，与港口之间有空间分离[9]。即使考虑到收集损失，竞争性用途和田间保留要求也可能进一步限制可用于甲醇生产的秸秆数量[6]，[10]。玉米秸秆的低密度、季节性可用性和空间分布也增加了收集和运输成本[11]，[12]。资源 mapping、路线距离估算、车辆选择以及集中式与分散式物流方式也进一步影响了供应链的设计[13]。除了这些与原料相关的限制外，区域网络设计还受到机构选址要求和港口特定吞吐量目标的影响。国家和省级政策通常要求新的化学项目选址在官方认可的化工园区内[14]，[15]。吞吐量目标将上游的生物质分配与下游的交付要求联系起来，而甲醇工厂的产能决定了生产如何在符合条件的地点之间分配。关于生物质气化发电系统的热力学和能量经济研究表明，转化配置会影响能源和能量利用率以及单位产品成本[16]，[17]。将转化集中在少数几个较大的甲醇工厂中可能会降低与甲醇工厂相关的单位成本，而将产能分散到更多地点虽然可以缩短生物质运输距离，但可能需要更大的设施投资[18]。
在工艺层面，生物质类型、气化剂和操作条件会影响合成气的组成、转化效率以及二氧化碳排放[19]，[20]。有关集成生物质气化能源系统的研究应用了多目标优化和多标准决策方法来评估能源、能量、经济和环境性能[21]，[22]，[23]，[24]。在网络层面，空间 biomass 供应链研究可以将混合整数线性规划（MILP）与地理信息系统（GIS）输入结合起来，以协调设施和流动决策[25]。空间明确的输入能够捕捉到如果仅将供应链表示为全省范围汇总时可能会丢失的原料浓度和运输access的本地差异。基于GIS的多标准评估可以筛选候选地点[26]，而多目标MILP公式则可以表示在可行的生物质供应链配置之间的经济-环境权衡[27]，[28]，[29]。
Leduc等人[18]指出，工厂效率、木材成本和运行时间是甲醇生产成本的关键驱动因素。Nugroho等人[30]将技术经济评估与生命周期评估（LCA）相结合，以评估转化路径、投资和价格敏感性，而Hernández-Camacho等人[31]在不同的原料和技术选择下研究了供应链布局。Deka等人[32]在预定的生物甲醇工厂位置，结合了基于GIS的稻草评估、收集点聚类、最短路径规划以及碳足迹计算。这些研究鼓励测试资源可用性、转化效率、投资和运输参数，以评估它们对网络成本和排放的影响。这些以甲醇为中心的研究没有规定向特定港口的交付。以港口为导向的研究则将区域原料、生产地点和产能以及运输流与船舶燃料的交付联系起来[33]，[34]，[35]。它们通过估计的需求、分配的需求份额或基于政策的燃料目标来表示港口要求。例如，Atnoorkar等人[35]在西雅图港的供应链情景中包括了从木材残渣到甲醇的转化路径。在这些研究中，没有一种模型同时结合了空间明确的可收集玉米秸秆供应、在官方认可的化工园区内筛选候选地点，并为个别港口规定了吞吐量目标。
本研究的贡献是一个网络优化模型，该模型整合了空间明确的可收集玉米秸秆供应、化工园区选址限制以及为个别港口规定的吞吐量目标。基于GIS的资源映射量化了原料的可用性，而层次分析法（AHP）筛查确定了官方认可的化工园区内的候选工厂位置。多目标MILP公式共同选择了收集站，并确定了甲醇工厂的位置和产能，以及基于道路的原料和甲醇流动。该模型最小化了年度系统成本和二氧化碳排放，同时敏感性分析测试了选定的规划假设。使用本地指定的输入和目标，相同的选址、规模和流动分配结构可以应用于其他港口区域。
章节摘要
研究区域
辽宁省位于中国东北部，将内陆农业生产区与渤海和黄海北部的主要沿海港口群相连（图1）。该省的北部、中部和西部城市有广阔的玉米种植区。辽宁省发展和改革委员会在其对一项提案的回应中表示，大连港和营口港具备甲醇装卸的设施[36]。大连港属于
玉米秸秆资源潜力及候选收集站
据估计，辽宁省每年的理论玉米秸秆资源量为2534万吨，其中2154万吨是可以收集的。这些可收集的资源主要集中在辽宁省的北部、中部和西部地区（图3a）。铁岭、沈阳、朝阳、抚顺和锦州共计提供了1539万吨，占全省可收集总量的71.5%。相比之下，盘锦、本溪和营口的资源量要少得多。
结论
本研究结合了基于GIS的资源映射、化工园区筛选和多目标优化，确定了在大连港和营口港达到规定吞吐量的可行玉米秸秆到甲醇的转化网络。在固定权重熵-拓扑排序（entropy-TOPSIS）下，选定的折中方案实现了帕累托前沿之间52.63%的排放减少，同时成本增加了4.97%。在甲醇产量和生产阶段排放因子固定的情况下，帕累托前沿反映了
CRediT作者贡献声明
Xinghui Wu：撰写 – 初稿、可视化、软件开发、方法论、数据分析、概念规划。Qingbo Li：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法论、概念规划。Jiaochan Hu：撰写 – 审稿与编辑、验证、项目管理。Yanfei Zhang：撰写 – 审稿与编辑、监督。
手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本研究的过程中，作者使用了OpenAI Codex进行语言精炼，并协助代码检查和数据生成图形的格式化。作者审查并验证了所有AI辅助的修订内容，并对文章的内容负全责。
资金支持
本项工作得到了中国国家自然科学基金的支持[资助编号：42277410、42371353和22672021]。
Xinghui Wu|Qingbo Li|Jiaochan Hu|Yanfei Zhang
