《Chemical Engineering and Processing - Process Intensification》：Forecast of CO
2 and Methanol production capacity of European Union using Machine Learning approach
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本研究采用机器学习与混合模型（多项式回归、随机森林、ARIMA等）预测欧盟1990-2050年CO?排放及甲醇产能，显示减排54%，能源行业稳定在100 Mt，运输和工业分别达167.1 Mt和246.7 Mt，支持2050年欧盟碳中和目标，并提出优化ETS和推广CCUS等政策。
Bishwash Paneru|Biplov Paneru|Pradiksha Upadhyay|Suman Poudel|Tilak Giri|Khem Narayan Poudyal
尼泊尔特里布万大学工程学院应用科学与化学工程系，Lalitpur
摘要
本研究将利用机器学习及混合模型（如多项式回归、随机森林、ARIMA、支持向量回归、指数平滑和SARIMAX）结合过去的数据（1990–2023年），预测欧盟到2050年的二氧化碳（CO?）排放量及甲醇生产能力的走势。结果显示，在积极减排的情况下，能源行业的CO?排放量将减少54%，并在2045–2050年间稳定在约1亿吨；交通运输业和其它行业的排放量分别为1.671亿吨和2.467亿吨。通过合理的政策制定，欧盟有望在2045年前实现净零排放。若效率达到理想水平（100%），2050年的甲醇生产能力将达到2.62×10^6千克/小时。考虑到实际捕获效率为57%（包含行业限制因素），2025年的生产能力为3.26×10^6千克/小时，2050年为1.49×10^6千克/小时。分析表明能源行业是影响最大的领域（特征重要性超过0.6），SARIMAX模型能够有效反映新冠疫情的影响。提出的政策包括加强欧盟碳排放交易系统（EU ETS）以及扩大碳捕获、利用和储存（CCUS）规模，目标是在2050年前每年抵消约1400亿吨CO?，从而建立循环碳经济。欧盟在此方面的领导作用将推动全球可持续发展。
引言
欧盟在应对气候变化方面树立了全球领导地位，设定了减少温室气体（GHGs）排放、发展可再生能源以及实现2050年碳中和的高目标[1]。因此，二氧化碳（CO?）的管理和甲醇的生产成为重要的研究课题，这不仅关乎环境，也关乎产业发展。甲醇不仅是一种多样的化学原料，更是一种有前景的能源载体，有助于向可持续和循环的经济体系转型[2]。了解并预测CO?排放量与甲醇生产能力之间的关系，对于制定政策、投资和技术创新至关重要[3–5]。机器学习（ML）为研究复杂工业过程提供了强大的数据驱动方法，是预测欧盟能源和化学产业生产能力和未来发展趋势的有效工具。
尽管甲醇在低碳燃料和化工领域的应用日益受到重视，但关于欧盟甲醇生产趋势（尤其是CO?利用情况）的综合性研究仍较少[6],[7]。传统预测方法主要依赖线性外推或经济模型，这些方法往往无法反映受政策、技术采纳和市场力量影响的非线性现象。因此，需要更先进的方法来发现潜在规律并做出更准确的预测[8],[9]。本研究通过ML方法填补了这一空白，为欧盟的CO?和甲醇生产能力提供了更精确的估计，为能源转型和气候变化缓解政策讨论提供了参考。
欧盟的工业生态系统正在经历重大变革，面临二氧化碳减排与能源安全的双重挑战[11]。基于化石资源的传统甲醇生产模式正逐渐被基于可再生氢和CO?的新方法所取代。这些发展为扩大甲醇的可持续生产开辟了新途径，并有助于碳捕获与利用（CCU）计划[9]。尽管条件多变，但通过分析工具仍可有效预测生产能力，这些工具能够考虑技术、法规和市场因素的复杂性。机器学习模型能够处理大规模数据并发现隐含的相关性，从而更准确地预测未来生产情况[12],[13]。
随着欧盟加大努力实现“欧洲绿色协议”，预测其主要工业产品的生产能力成为战略规划的关键环节[14]。作为清洁燃烧燃料和碳中性材料，甲醇在可持续工业化中起着核心作用。预测其生产和CO?使用情况不仅有助于评估现有气候目标的可行性，还能指导基础设施投资和创新方向[15],[16],[17]。然而，传统分析工具在长期预测方面可能不够准确。本文提出的数据驱动预测模型能够揭示当前和未来情景下欧盟甲醇和CO?生产能力的变化趋势[18],[19]。
有效的气候和能源政策设计需要精确预测工业产出。欧盟的甲醇生产能力和CO?排放路径与脱碳目标和可持续发展密切相关[20]。现有研究通常分别探讨CO?排放或甲醇生产，较少结合两者进行综合分析。本研究结合历史数据、行业统计和当前技术趋势，构建了预测模型，不仅有助于深入了解欧盟工业产能，还能为政策制定者、研究人员和行业参与者提供实用建议。
文献综述
温室气体排放加剧了气候变化，其中交通运输部门贡献了约四分之一的排放量。准确理解和预测CO?排放对于实现可持续发展目标至关重要。Constanti等人在[21]中建立了多变量回归和随机森林回归（RFR）等全球建模框架，用于预测117个国家的2021年之前及2035年的排放情况。
方法论
数据来源于[32]中发布的信息，并在补充材料中进行了整理，用于构建混合模型以预测欧盟未来的能源产量。相同的数据集也被用于基于ML方法的CO?排放预测模型。
结果与讨论
基于ML的预测模型显示，2025至2050年间欧盟各行业的CO?排放量呈持续下降趋势，这与脱碳和技术发展的政策目标一致。这些预测结果以每小时为单位进行量化，突出了碳捕获与利用（CCU）应用（如甲醇生产）的潜力。重要发现按方法论分类呈现，并附有定量总结。
结论
本研究结合多种ML方法对CO?排放进行了建模，并推导出甲醇生产能力，尽管数据存在局限性，但仍显示出良好的预测能力。多项式回归和随机森林回归能够捕捉非线性趋势，SARIMAX模型则考虑了外部冲击因素。交叉验证结果显示，模型均方根误差（RMSE）为77.30 mmol kg?1 h?1，学习曲线过度拟合现象轻微。
政策建议
研究结果为欧盟政策制定者提供了具体建议，强调加快使用脱碳工具以实现法律规定的减排目标。建议在欧盟碳排放交易系统（ETS）下增加激励措施，优先发展碳捕获、利用和储存（CCUS）基础设施，预计到2050年能源行业的净负排放量可达1400亿吨。近期取得的进展也有助于实现这些目标。
CRediT作者贡献声明
Bishwash Paneru：撰写初稿、可视化处理、数据验证、软件开发、资源协调、项目管理、方法设计、数据分析、概念构建。Biplov Paneru：撰写与编辑、可视化处理、数据验证、数据分析、形式化分析。Pradiksha Upadhyay：撰写与编辑、可视化处理、数据验证、数据分析、形式化分析。Suman Poudel：撰写与编辑、可视化处理、数据验证、数据分析、形式化分析。
