作为钢铁厂集成捕集-净化系统中系统级决策变量的二氧化碳质量：一项技术经济权衡评估

《Carbon Capture Science & Technology》：CO2 Quality as a System-Level Decision Variable in Integrated Capture-Conditioning Systems for Steel Plants - A Techno-Economic Trade-Off Assessment

【字体：大中小】 时间：2026年04月19日 来源：Carbon Capture Science & Technology 10.5

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　　高彬旭|尼古拉·泽卡|詹保罗·曼佐利尼米兰理工大学，能源系，Lambruschini街4号，20156米兰，意大利 **摘要** 钢铁工业是二氧化碳的重要排放源，同时也是脱碳的关键目标。本研究开发了一个以二氧化碳质量为导向的集成捕获-处理评估框架，用于量化系统层面

　　高彬旭|尼古拉·泽卡|詹保罗·曼佐利尼
米兰理工大学，能源系，Lambruschini街4号，20156米兰，意大利

**摘要**
钢铁工业是二氧化碳的重要排放源，同时也是脱碳的关键目标。本研究开发了一个以二氧化碳质量为导向的集成捕获-处理评估框架，用于量化系统层面的权衡，而不是独立优化捕获和处理系统。该框架应用于一个采用DISPLACE固体吸附剂捕获技术的钢铁厂案例，随后通过压缩、脱水和低温分离等处理系统来满足管道运输要求。分析了13种不同的捕获方案，涵盖了碳捕获率、二氧化碳纯度和出口压力的变化情况。结果表明，二氧化碳质量显著影响了系统的能源和成本性能：能源需求最多减少了23.5％，而相应的二氧化碳减排总成本最多减少了15.5％。处理成本仅占总捕获-处理成本的约10％。因此，使用捕获系统生产低纯度、低压的二氧化碳是一种经济有效的手段，而处理系统可以以相对较低的边际成本适应不同的二氧化碳质量，从而使二氧化碳减排的总体成本最低达到211.5欧元/吨二氧化碳。尽管能源使用和成本存在较大差异，但二氧化碳质量对总体减排的影响较小，所有案例中的变化仅约为3.5％。额外的敏感性分析表明，电价和电网碳强度的变化会影响主要关键绩效指标（KPI）的绝对数值，但不会改变基本的权衡结构。捕获端的减排收益会被处理相关的排放和放散的二氧化碳损失所抵消。这些发现表明，应将二氧化碳质量视为一个系统层面的决策变量，并为所研究的钢铁厂案例提供指导。

**1. 引言**
根据国际能源署（2023年）的数据，实现气候中和需要在难以减排的领域（包括水泥、化学品和钢铁）进行深度脱碳。碳捕获与封存（CCS）已被广泛认为是减少二氧化碳排放的关键策略（Olabi等人，2022年）。文献中提出了多种基于溶剂、吸附剂、膜技术、低温分离或氧化燃烧的碳捕获技术（Dubey & Arora，2022年）。这些技术的评估通常基于能源指标（即捕获1吨二氧化碳所需的能源成本以及每吨避免的二氧化碳的特定能耗（Manzolini等人，2015年）和经济指标（如二氧化碳减排成本）。分析的假设边界条件通常是端到端的，没有考虑二氧化碳质量对运输和储存的能源和经济成本的影响。同样，许多关于运输和储存的研究也强调了二氧化碳质量的重要性。例如，CO2QUEST项目（Porter等人，2016年）报告称二氧化碳流中可能存在多种杂质，包括碳氢化合物、硫化合物和氮化合物。基于溶剂的系统往往会产生多种降解相关杂质，如氨、挥发性胺、热稳定盐和有机酸，这些杂质可能增加 purification 的难度（Nikolaidou等人，2025年）。即使杂质含量很少，它们也会对二氧化碳的压缩工作、管道的耐久性以及管道网络和储存设施的经济和安全运行产生显著影响（Brown等人，2017年）。为了减轻捕获二氧化碳流中杂质带来的负面影响，已经建立了严格的二氧化碳运输和储存规范（Eldevik等人，2009年）。这些规范旨在确保下游基础设施的安全、高效和长期运行（de Visser等人，2008年）。考虑到某些行业（如水泥或钢铁）的烟气可能含有污染物（Porter等人，2021年），因此需要二氧化碳净化装置（CPU）来显著减少其中的污染物。一些研究通过应用压缩、低温蒸馏和催化氧化等多种技术来设计和评估CPU的性能（Abbas等人，2013年）。Kolster等人（2017年）研究了不同CPU配置对氧化燃烧捕获系统中二氧化碳流的质量和纯度的影响，结果显示更高的二氧化碳纯度有助于提高注入适合性和提高采油效率（EOR）。Posch和Haider（2012年）对氧化燃料发电厂的双闪蒸分离和基于蒸馏的系统进行了比较研究，发现基于蒸馏的方法虽然能提供更高的二氧化碳纯度，但需要大约多30％的能耗和冷却成本。Sala等人（2024年）系统地比较了六种CPU方案，包括基于闪蒸、蒸馏和混合的系统，在总成本、能耗和产品纯度方面进行了评估，结果表明混合配置可以实现高纯度和成本效益的运行，突显了定制CPU设计以满足特定二氧化碳质量要求的重要性。Jin等人（2015年）为氧化燃烧发电厂的CPU开发了一个动态模拟和控制框架，研究重点在于多变量优化和双温度控制系统的设计，结果表明CPU性能对烟气成分的变化非常敏感，不同的控制策略会对运行稳定性和能源效率产生显著影响。

文献中的大多数研究评估的二氧化碳纯度高于96％或99％（如国际能源署所示），而同时优化二氧化碳捕获过程和处理过程并考虑运输和储存约束的研究较少。Costa等人（2024年）对结合CPU的混合二氧化碳捕获系统进行了多目标优化研究，通过考虑可变的二氧化碳入口浓度（5％–20％），探讨了能源消耗、成本和二氧化碳回收之间的权衡，强调了入口成分、电价和碳税对系统性能和经济性的强烈影响。Jensen等人（2025年）对设计用于满足不同商业纯度要求的二氧化碳处理系统进行了详细的技术经济评估，通过模拟不同的进料成分和处理技术（包括压缩、脱水和液化）发现，进料来源对处理成本有显著影响，而输出产品的规格对此影响不大。Magli等人（2022年）对两种CPU配置（双闪蒸和基于蒸馏的系统）进行了技术经济优化，用于水泥厂，其中包含了非设计分析，以评估空气渗透、电网二氧化碳强度和碳税的影响，结果表明CPU成本和二氧化碳回收性能在不同情景下会有所不同。

**1.1. 本研究的目的和创新性**
本研究的目的是探讨二氧化碳质量如何作为一个系统层面的决策变量，重新塑造捕获和处理过程中的最优操作策略，明确考虑二氧化碳杂质、压力和碳捕获率的影响，而不是规定固定的捕获端二氧化碳质量目标。本工作的创新之处在于展示了系统层面的权衡机制：（i）在捕获端控制二氧化碳质量往往是一种低效率的经济手段，而处理系统可以以相对较低的边际成本适应宽范围的入口二氧化碳质量；（ii）对于集成捕获-处理系统，总体二氧化碳减排量相对稳定，因为较高的捕获端减排量会被增加的处理损失所抵消，反之亦然。整体方法论框架和决策逻辑如图1所示。分析首先对二氧化碳捕获和处理系统进行过程建模，模拟质量和能量平衡以确保物理可行性。在不同操作条件下生成的二氧化碳流随后被用作二氧化碳处理系统的输入条件。对于每个捕获端二氧化碳质量方案，通过调整关键设计和操作变量，在规格和热力约束下评估处理系统。模拟结果随后经过经济评估，使用系统层面的关键绩效指标（KPI）来评估整个集成系统的捕获-处理权衡。

**2. 技术：二氧化碳捕获和二氧化碳处理系统**
本节介绍了应用于烧结厂烟气的二氧化碳捕获和处理系统，如图2所示。烧结厂是钢铁工业中二氧化碳排放的主要来源，也是部署碳捕获技术的关键目标（Schittkowski等人，2018年）。

**2.1. DISPLACE碳捕获技术**
DISPLACE技术（Downstream Integrated Steel Production with Advanced CO2 Capture）是一种创新的燃烧后碳捕获工艺，它在等压条件下运行，并采用浓度摆动再生的方式（Zecca, Boada等人，2025年）。所使用的吸附剂基于氢氧化铝衍生的混合金属氧化物，具有可调的碱度，可以选择性吸附二氧化碳和水。这些材料的等温模型、吸附参数和相关材料特性在Coenen, Gallucci, Hensen等人（2018年）的研究中有详细描述。DISPLACE工艺以循环方式在恒定压力下从烟气中分离二氧化碳，包括两个主要步骤：吸附和解吸（图3所示）。在吸附过程中，二氧化碳被吸附剂捕获，同时释放出蒸汽，产生二氧化碳贫流；在解吸过程中，蒸汽帮助释放捕获的二氧化碳并再生吸附剂。多个吸附柱依次运行，当一个柱子在吸附时，另一个柱子进行解吸。这种连续操作保持了稳定的进料，提高了二氧化碳纯度，并通过系统内部分循环气体减少了蒸汽的使用量。

**2.2. 二氧化碳处理系统**
考虑到DISPLACE后捕获的二氧化碳流的特性，设计了如图4所示的处理系统。该系统与以往研究中采用的处理系统配置一致（Magli等人，2022年）。系统根据既定的工程实践和操作约束分为四个主要部分：（i）多级压缩和中间冷却，（ii）固体床吸附脱水，（iii）不可凝气体的低温分离，以及（iv）最终级压缩和处理。

捕获的二氧化碳流在多个阶段进行压缩，并通过中间冷却来限制排放温度并降低单位能耗。中间冷却器将气体冷却至约28°C，以便在下游处理前去除凝结水。压缩机的等熵效率选择在典型工业范围内（0.84-0.88），各级压力比均匀分配，确保机械上的可行性。压缩后的气体通过分子筛系统脱水，将水分含量降至ppm级别，防止在低温部分形成冰或水合物。假设采用双床配置，再生活动用10%的干燥二氧化碳产品流进行。在过程流模型中，脱水被简化为一个分离器，但其能源使用和成本通过基于分子筛的技术经济模型进行了明确核算。

脱水的二氧化碳流在低温分离系统中进行处理，以去除不可凝气体并达到目标纯度。该系统采用已建立的低温净化方案，包括单流板翅式热交换器、闪蒸分离器和配备再沸器的填料蒸馏柱。通过控制二氧化碳富流体的膨胀提供自制冷，从而无需单独的顶置冷凝器。柱子产生纯化的二氧化碳产品和富含不可凝气体的蒸汽流。纯化的二氧化碳流在达到运输压力和温度要求后进行再压缩和处理，当二氧化碳处于密相或超临界相时使用二氧化碳泵。

图4展示了处理单元的过程流程图。## 3. 方法论
### 3.1 烧结厂的烟气
在一家综合钢铁厂中，烧结过程将细铁矿石、熔剂（例如石灰石）和焦粉混合成多孔烧结料，然后将其送入高炉。在这一过程中，一层厚厚的物料沿着烙铁床移动，表面发生燃烧，空气从下方被吸入物料层中。烧结厂的烟气约占钢铁厂总二氧化碳排放量的13.9%，是继发电厂和热炉之后第三大二氧化碳排放源（Zecca, Lücking, van Dijk等人，2025年）。同时，烧结厂的废气含有复杂的杂质成分，包括多种气体和颗粒污染物（钢铁生产最佳实践参考文件，2013年）。由于排放量大且杂质种类繁多，烧结厂的烟气成为分析二氧化碳捕集系统时的一个特别重要且具有挑战性的来源。

本研究中的烟气成分基于C4U项目的模拟结果，该项目采用了循环策略来提高二氧化碳浓度并降低排放废气中的氧气含量。这种调整有助于DISPLACE固体吸附剂捕集系统的运行，因为该系统在较高的二氧化碳分压下具有更高的效率。

表1展示了烧结厂烟气的成分。烟气中的杂质来源于不同的途径（Bo等人，2020年；Che等人，2025年）：
- **N2、O2和Ar**主要来自环境空气。
- **H2O**来自物料本身的水分、燃烧反应以及进气口的湿度。
- **HCl**在高温和潮湿条件下从含有氯的矿物中释放出来。
- **CH4**与系统中使用天然气有关。
- **SO2**来自矿石和焦炭中的硫化合物氧化。
- **NOx**既由热力学机制也由燃料燃烧过程产生。
- **CO**则源于缺氧区域焦炭的不完全燃烧。

表2总结了这些杂质在DISPLACE过程中的分布情况。大部分与颗粒物结合的重金属在压缩阶段被有效去除。像HCl和HF这样的酸性气体在脱附过程中的行为与二氧化碳类似。然而，由于它们具有较高的水溶度，预计在冷凝步骤中会被洗掉（Gil等人，2022年）。尽管NOx的脱附路径可能与二氧化碳类似，且有可能残留在二氧化碳富集流中，但本分析未考虑这一情况，因为假设烟气中的NOx含量在进入捕集系统之前已经通过现有的SCR系统得到了充分降低。因此，假设DISPLACE单元的入口烟气已经符合NOx控制标准。像SO2、CH4和苯这样的成分在脱附过程中的行为与二氧化碳不同，它们会随二氧化碳贫流一起排出，并在排放前经过适当的烟气处理，以符合环境标准。这些物质在捕获的二氧化碳流中的浓度可以忽略不计。

### 3.2 二氧化碳流规格
Northern Lights（2024年）和Brownsort（2019年）发布了两项关于二氧化碳运输和储存的欧洲规范（表3）。Northern Lights项目对运输有非常严格的要求。为了更具普遍适用性，本分析重点关注Teesside项目的管道运输规范。该规范对二氧化碳的杂质含量设定了严格限制，包括对非冷凝气体（如O2、N2、Ar）的限制，以及对腐蚀性或毒性杂质（如NOx和SO2）的严格阈值，每项限制均不超过100 ppm，H2O的限制为50 ppm。满足这些严格规范对二氧化碳流的质量控制提出了重大挑战。

表3列出了Teesside项目和Northern Lights项目中二氧化碳流的杂质规格：
| 参数 | Teesside项目（Brownsort, 2019年） | Northern Lights项目（Northern Lights, 2024年） |
|--------------|-----------------|------------------------|
| 温度（°C） | < 50 | -30 |
| 压力（bar） | 110–130 | 13–18 |
| 二氧化碳浓度 | 95% | 99.8% |
| 水分（H?O） | 50 ppm | 30 ppm |
| 氮气（N?） | 1% | 50 ppm |
| 氧气（O?） | 10 ppm | 10 ppm |
| 氢气（H?） | 1% | 100 ppm |
| 甲烷（CH?） | 1% | 100 ppm |
| 二氧化硫（SO?） | 100 ppm | 10 ppm |
| 一氧化氮（NO?） | 100 ppm | 1.5 ppm |
| 颗粒物（mg/Nm3） | - | - |

### 3.2 二氧化碳流规格
本研究采用了Teesside项目的管道运输规范作为参考，而Northern Lights的规范仅用于对比参照。杂质处理分为三类：
1. 对于Teesside标准中有明确规格限制的成分，在条件设计中将其视为约束条件。
2. 对于某些关键成分，由于其在上游已被控制（如NOx通过SCR系统控制），因此在条件设计中增加了额外的安全裕量。
3. 对于那些在流式分析中出现但没有明确规格限制的成分（如HCl和HF），仅报告其浓度信息以供参考。

### 3.3 过程建模
过程的稳态模拟使用Aspen Plus v14软件和序贯模块化计算方法进行。流体混合物的热物理性质采用Peng–Robinson状态方程（EOS）和Van der Waals混合规则进行建模。选择这种状态方程是因为在计算速度和预测准确性方面取得了良好的平衡（Lasala等人，2018年）。关键的热力学和过程建模假设总结在表4中。

### 3.4 优化范围和变量定义
本研究采用了Aspen Plus软件进行过程建模。首先使用TNO开发的专用MATLAB代码模拟二氧化碳捕集系统（DISPLACE），然后在Aspen Plus软件中通过等效单元操作实现模拟结果，以实现系统级别的集成。关于DISPLACE与钢铁厂集成的更多细节可见于先前的研究（Zecca, Lücking, Chis?li??等人，2025年）。研究了13种不同的二氧化碳捕集方案，这些方案具有不同的捕获率（CCR）、压力和二氧化碳纯度，从而导致不同的能量和经济性能。这些方案作为条件系统的输入条件。对于每种方案，通过迭代调整条件系统的关键设计变量，以满足Teesside项目的二氧化碳管道规范并确保满足热力学约束。随后评估这些配置的能量需求和成本性能。此外，还对二氧化碳出口成分施加了安全裕量，以考虑运行中的波动和管道运输过程中的调整。例如，二氧化碳成分的含量设定了60%的余量，以确保在实际运行条件下的合规性。质量平衡和能量平衡使用Aspen Plus软件进行模拟。经济性能评估基于文献中的成本相关性，并通过Python对模拟结果进行后处理。

## 3.5 优化范围和变量定义
本节明确了本研究的优化范围。基于DISPLACE过程生成的13个代表性捕集案例，定义了下游条件系统的不同输入条件。表5列出了案例输入、优化变量、固定假设以及综合捕集-条件评估中的输出变量。通常，捕集侧的二氧化碳纯度、出口压力和碳捕获率被视为定义案例的输入参数。对于每个捕集案例，通过调整关键单元级变量（如回流比、列压力、列直径、多流换热器温度设定和节流阀压降）来优化条件系统。目标是找到成本最低且满足运输规格和热力学约束的可行条件配置。在综合捕获-调节评估中，案例输入、优化变量、固定假设和评估输出的定义如下：

**类别** | **变量** | **状态** | **在本研究中的作用**
|-----|---------|---------|------------------------|
| **捕获侧案例输入** | **捕获出口处的CO2纯度** | **案例定义输入** | 提供调节的入口组成 |
| **捕获出口压力** | **案例定义输入** | 提供调节的入口压力 |
| **碳捕获率** | **案例定义输入** | 定义每种情景的捕获性能水平 |
| **调节侧变量** | **回流比** | **优化** | 调整以最低成本达到纯度目标 |
| **蒸馏柱压力** | **优化** | 影响分离效率和资本成本 |
| **塔直径** | **优化** | 影响分离效率和资本成本 |
| **MSHE温度设置** | **优化** | 影响分离效率和条件 |
| **阀门2和3的压降** | **优化** | 影响膨胀和相分离行为 |

**固定假设/约束** | **Teesside规格** | **固定约束** | 定义管道运输的出口要求 |
| **产品CO2流压力** | **固定约束** | 确保案例间可比性 |
| **压缩机效率** | **固定假设** | 设备建模基础 |
| **经济参数** | **固定假设** | 成本比较基础 |
| **冷却条件** | **固定假设** | 共同操作基础 |

**评估的性能输出** | **电力消耗** | **KPI输出** | 用于比较能源损失 |
| **调节过程中排放的CO2** | **KPI输出** | 用于量化分离损失 |
| **总体CA** | **KPI输出** | 综合环境指标 |
| **总体CCA** | **KPI输出** | 综合经济指标 |

相比之下，运输要求、产品压力目标、主要设备性能假设和经济假设在所有案例中保持不变，以确保比较的基础一致。因此，本研究评估了在包含下游调节的情况下，不同捕获侧CO2质量水平是否仍然具有经济合理性。

**3.5 经济分析和关键绩效指标**
CO2调节系统的经济分析采用自下而上的方法，基于文献中的成本相关性进行。每个组件的详细成本估算程序在补充材料中提供。本研究中采用的关键经济假设总结在表6中。电力成本设定为125欧元/兆瓦时，反映了近年来的平均欧盟工业价格。补充冷却的水成本假设为0.39欧元/立方米，而固定运营费用（OPEX）假设为总 plant cost (TPC) 的2%（用于保险和地方税），以及每年TPC的2.5%用于维护。最后，基于假设的折现率和运营寿命，资本回收系数计算为9.37%。为了从技术和经济角度评估系统性能，使用了一组KPI。

**表6. 经济假设的总结**
| 参数 | 值 | |
|-------|---------|------|
| 钢厂每年的可用运行小时数 | 8200小时/年 |
| 钢厂产能 | 3.16百万吨热轧卷/年 |
| 税率 | 0% |
| 运营寿命 | 25年 |
| 总 plant cost的折旧百分比 | 100% |
| 通货膨胀率 | 0% |
| 折现率 | 8% |
| 间接成本因子（INCF） | TDC的14% |
| 所有者成本因子（OCF） | TDC的7% |
| 项目应急（CFproject） | TDC的20%：到期日，(EC + IC)的百分比 |
| 项目应急（CFproject） | TDC的12%：设备清单的详细程度，(EC + IC)的百分比 |
| 项目应急（CFproject） | TPC的15% |
| 吸收剂成本 | 2000欧元/立方米 |
| 基本情况下的电力成本 | 125欧元/兆瓦时 |
| 电网的碳强度 | 0.25千克CO?/千瓦时 |
| 补充冷却水成本 | 0.39欧元/立方米 |
| 固定OPEX：保险和地方税 | TPC的2% |
| 固定OPEX：维护成本 | TPC的2.5% |
| 资本回收系数（FCF） | 0.0937 |

**为了定量评估不同情景的环境性能，采用了两个关键绩效指标（KPI）**。这些KPI的制定遵循了先前的文献（Zecca, Lücking, Chis?li??等人，2025年），并在下面简要总结以便清晰。**
1. **CAofcapture[%] = eco2,nocapture - eco2,DISPLACE**
2. **OverallCA [%] = eco2,nocapture - (eco2,DISPLACE + eco2,conditioning)**

CO2调节系统的分离效率在公式（3）中定义为调节过程中排放的CO2比例的补数。

**Δ(ΔCHRC,conditioning)**的增量成本使用公式（4）计算。该公式包括调节系统的总 plant cost，调整了基于特定财务假设（如折旧率和折现率）的资本承担费率（FCF）。此外，它还包括可变运营成本（OPEXel）和冷却水（OPEXwater），以及固定运营成本（OPEXFIXED），如维护和保险。

**调节成本**使用以下公式计算：**
**Cconditioning[CtCO2] = TACconditioning * m˙purifiedCO2**

在公式（5）中，TACconditioning是调节系统的年化总成本。分母代表净化后的CO2产品的流量。这个指标便于比较不同案例。所有计算假设列在表6中。成本调整使用了化学工程工厂成本指数（CEPCI）。

**为了定量评估不同情景下的经济性能，使用了一组KPI以确保捕获和调节过程之间的一致性**。这些KPI的制定遵循了先前的文献（Zecca, Lücking, Chis?li??等人，2025年），并在下面简要总结以便清晰。**

**表6. 经济假设的总结**
| 参数 | 值 |
|-------|-----------|
| 钢厂每年的可用运行小时数 | 8200小时/年 |
| 钢厂产能 | 3.16百万吨热轧卷/年 |
| 税率 | 0% |
| 运营寿命 | 25年 |
| 总 plant cost的折旧百分比 | 100% |
| 通货膨胀率 | 0% |
| 折现率 | 8% |
| 间接成本因子（INCF） | TDC的14% |
| 所有者成本因子（OCF） | TDC的7% |
| 项目应急（CFproject） | TDC的20%：到期日，(EC + IC)的百分比 |
| 项目应急（CFproject） | TDC的12%：设备清单的详细程度，(EC + IC)的百分比 |
| 项目应急（CFproject） | TPC的15% |
| 吸收剂成本 | 2000欧元/立方米 |
| 基本情况下的电力成本 | 125欧元/兆瓦时 |
| 电网的碳强度 | 0.25千克CO?/千瓦时 |
| 补充冷却水成本 | 0.39欧元/立方米 |
| 固定OPEX：保险和地方税 | TPC的2% |
| 固定OPEX：维护成本 | TPC的2.5% |
| 资本回收系数（FCF） | 0.0937 |

**为了定量评估不同情景的环境性能，采用了两个关键绩效指标（KPI）**。这些KPI的制定遵循了先前的文献（Zecca, Lücking, Chis?li??等人，2025年），并在下面简要总结以便清晰。**

**4. 模型验证**
综合捕获-调节建模框架遵循模块化验证策略进行验证。上游CO2捕获过程基于DISPLACE固体吸附剂技术，其循环行为和过程性能已在之前的研究中详细验证（Boon等人，2014年；Coenen, Gallucci, Mezari等人，2018年）。因此，在本工作中，DISPLACE模型被作为经过验证的捕获模块采用，为下游调节系统提供边界条件。调节系统在子过程层面进行验证，低温分离部分根据已发表的文献（Magli等人，2022年）在可比的入口条件下进行基准测试。如表7和表S3所述，温度和压力的偏差通常低于2%，而摩尔流量和组成的偏差大多在1%左右，总体上低于4%。特别是，基准测试变量中的最大偏差在4%以内，表明与文献来源有很好的一致性。压缩机和泵部分使用标准的Aspen Plus多级压缩机和泵块进行建模，选定的中间冷却和等熵效率在工业相关范围内。本工作中调节部分的特定电力消耗为70至80千瓦时/吨CO2，与Skaugen等人（2016年）报告的67至77千瓦时/吨CO2的文献基准一致。脱水在过程模拟中由分离器表示，其经济贡献通过基于文献相关性的分子筛成本模型在技术和经济评估中明确考虑（Magli等人，2022年）。总体而言，综合框架满足质量和能量守恒，并再现了文献中一致的CO2纯度和能量需求趋势，支持其用于系统级技术和经济评估。

**表7. 根据文献数据验证CO?调节模型**
| 验证单元 | 验证参数 | 文献 | 偏差 | 参考文献 |
|---------|--------|------|------|---------|
| 低温分离 | 温度、压力、组成 | 见补充材料中的表S3 | Magli等人，2022年 | ≤ 4% |
| 压缩机和泵 | 特定功率消耗 | 70–80千瓦时/吨CO2 | 67–77千瓦时/吨CO2 | 在文献报告范围内 |
| |

**5. 案例研究：DISPLACE过程原始CO2流案例的描述**
为了评估不同的CO2流条件对调节系统性能的影响以及CO2捕获和调节成本之间的权衡，考虑了DISPLACE过程中的13个案例。CO2纯度、捕获率（CCR）和压力的变化汇总在表8中。

**表8. 不同情况下DISPLACE捕获系统的CO2流总结**
| 案例 | 单位 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
|--------|------|---------|------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|
| CCA（€/吨CO2） | 164 | 169 | 176 | 176 | 191 | 174 | 184 | 185 | 189 | 174 | 182 | 180 | 200 |
| CCR（%） | 89.9 | 99.9 | 99.1 | 99.3 | 99.9 | 99.4 | 99.7 | 99.4 | 99.7 | 94.2 | 94.2 |
| CO2（ Eqak，Wh/tCO2） | 195 | 54.2 | 202 | 120.0 | 156.9 | 237 | 95.2 | 204 | 191.6 | 233.9 | 298.1 | 225.9 | 216.8 | 239.1 |
| 蒸汽与碳的比率（mol/mol） | 3.6 | 3.7 | 3.8 | 4.2 | 4.5 | 3.7 | 3.9 | 4.2 | 4.3 | 3.6 | 3.7 | 4.0 | 4.5 |
| 温度（°C） | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 | 400 |
| 压力（bar） | 55 | 55 | 55 | 56 | 66 | 67 | 77 | 77 |
| 质量流量（kg/s） | 44.1 | 44.3 | 45.0 | 43.5 | 44.0 | 43.1 | 42.4 | 52.3 | 49.4 | 45.4 | 43.6 | 52.3 |
| CO2纯度（干基）% | 95.0 | 96.5 | 98.5 | 98.7 | 98.4 | 95.3 | 98.9 | 99.4 | 99.1 | 99.9 | 95.2 | 98.5 |
| CO2% | 43.4 | 42.0 | 42.1 | 34.3 | 33.6 | 45.3 | 38.8 | 41.7 | 33.7 | 35.7 | 32.8 |
| H2O% | 54.1 | 56.3 | 57.0 | 63.8 | 65.8 | 52.3 | 56.0 | 55.5 | 55.7 | 62.4 | 66.6 |
| N2% | 2.1 | 1.4 | 0.6 | 1.6 | 0.4 | 1.0 | 0.7 | 1.7 | 0.4 | 0.9 | 0.9 | 0.9 |
| Ar% | 12 | 97 | 88 | 53 | 75 | 98 | 82 | 32 | 10 | 28 | 32 | 72 | 98 |
| HCl（ppm） | 95 | 79 | 23 | 77 | 92 | 57 | 10 | 99 | 61 | 15 | 75 | 52 |
| HF（ppm） | 18 | 17 | 13 | 18 | 19 | 14 | 15 | 18 | 14 | 13 |

**案例在多个参数上有所不同：压力、CO2捕获率（CCR）和CO2纯度。案例1-5在5巴的压力下运行，案例6-9在6巴的压力下运行，案例10-13在7巴的压力下运行。CCR的范围从89.1%到94.2%，可以分为两类：低CCR（约90%）和高CCR（约94%）。较高的CCR通常与捕获过程中更大的蒸汽需求相关，这反映在上升的蒸汽与碳（S/C）比率上，因此捕获成本更高。此外，较高的CCR还会导致捕获的CO?流中水分含量增加，这对下游调节步骤有影响。CO2的纯度（干基）范围为95.0%到99.2%。**

**6. 结果和讨论**
本节介绍了技术和经济评估的主要结果。首先详细讨论了案例1，以说明单元级别的性能，然后对13个案例进行了比较分析，以评估系统级别的趋势和权衡。

**6.1 案例1中CO2调节系统的性能**
首先，烧结厂的烟气通过DISPLACE捕获过程处理，然后将得到的CO2流发送到调节系统。对于每种捕获侧的CO2质量，调节系统的操作参数进行调整，以满足运输规格的同时最小化调节成本。详细的优化程序在补充材料中有描述。表9总结了案例1每个处理阶段的CO2产品组成。CO2浓度从原始烧结厂烟气中的16.8%增加到DISPLACE捕获系统后的43.4%，经过调节后达到99.72%。水分含量、酸性气体和不可凝气体有效减少到低于管道运输规格，并有50%的安全裕度。

**表9. 案例1中烧结厂烟气、CO2捕获和调节过程的气体组成变化**
| 参数 | 烧结厂烟气 | DISPLACE后 | 调节后 | Teesside标准 |
|--------------|-----------|---------|---------|---------|
| 温度 | 140°C | 399°C | 28°C | < 50°C |
| 压力 | 1.1 bar从不同压力团体的角度来看，入口压力较高的情况会导致较低的电力消耗。入口压力对电力消耗的影响大于纯度对电力消耗的影响。在两个CCR（碳捕获和回收）群体中也观察到了相同的趋势。

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图7. 13种情况下CO2调节系统的电力消耗。
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图8. 13种情况下CO2调节系统中排出的CO2百分比。

如图8所示，从环境角度来看，排出的CO2比例主要取决于入口纯度，并且遵循以下趋势：入口CO2纯度较高的情况下，在调节过程中的CO2损失较低。这是因为在低温分离过程中，非凝缩性气体的存在较少，从而减少了CO2液化的影响。因此，随着这些非凝缩性气体排出的CO2量也较少。总体而言，结果表明提高进入调节系统的CO2纯度可以在降低能源需求和最小化CO2排放方面带来运营和环境方面的好处。

虽然能源效率和排放是重要的指标，但调节成本同样关键，尤其是在与捕获成本进行权衡分析时。在接下来的部分中，将重点放在CO2调节成本上，评估其在13种情况下的变化。

6.3. 13种情况下的调节成本

图9显示了13种情况下的CO2调节成本。在每个CCR群体内都可以观察到一个明显的趋势：入口CO2流纯度和压力较高的情况往往具有较低的调节成本。这是因为较高的入口压力和流中的较少杂质减少了压缩所需的能源以及对下游分离单元的负担。

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图9. 每吨CO2的调节成本及HRC（高纯度CO2）产出的增量成本（13种情况）。

上游捕获过程和下游调节系统紧密相连。如前所述，入口CO2纯度和压力较高的情况会导致较低的调节成本。然而，提高调节系统的性能有时会导致捕获系统的额外成本或复杂性。为了更好地理解这种相互作用，接下来的部分将探讨捕获和调节之间的技经权衡。

6.4. 捕获与调节之间的能源和成本权衡

当单独分析捕获和调节系统时，它们的最佳运行条件可能与集成系统的不同。为了澄清这种相互作用，对13种情况进行了系统的权衡分析，相应的能源、环境和经济KPI总结在表12中。

表12. 13种情况下的能源、环境和经济关键绩效指标总结。

| 情况 | 输入CO2纯度（%） | 输出CO2纯度（%） | Pel, CO2, 调节（kWh/tCO2） | Pel, CO2, 捕获（kWh/tCO2） | 整体Pel,CO2（GJ/tCO2） | CO2排出，调节（%） | 分离效率（%） | 捕获效率（%） | 净捕获效率（%） | 整体净捕获效率（%） |
|------|------------|----------------|-------------------|-------------------|-----------------|------------------|------------------|------------------|----------------|------------------|------------|在所研究的13个案例中，捕集侧的CCR（捕获效率）、纯度和出口压力的变化导致了综合性能的显著变化，总能源需求最多相差了23.5%，整体CO2减排成本最多相差了15.5%。从经济角度来看，处理过程对总捕获-处理成本的贡献相对较小，仅占所有案例中CCA（捕获-处理成本）总量的大约10%或更低。因此，通过提高捕集侧纯度或压力来减少处理负荷的效果不足以抵消对捕获过程造成的更大的能源和成本影响。因此，在低纯度、低压捕获情况下，最低的总体CCA为211.5欧元/吨CO2。从环境角度来看，整体CO2减排量仅变化了约3.5%，因为较高的捕集侧减排量被处理过程中产生的间接排放和排放的CO2损失所抵消。敏感性分析进一步表明，电价和电网碳强度的变化会影响主要KPI（关键绩效指标）的绝对值，但不会改变基本的权衡结构。总体而言，对于所研究的钢铁厂案例，当前结果表明，在综合捕获-处理评估中应将CO2质量视为一个系统级决策变量。尽管在其他燃烧后系统中也可能出现类似的情况，但其适用性应针对不同的捕获技术、杂质特性和成本结构进行逐案评估。

未引用的参考文献：
Martynov等人，2021年；Peter A Brownsort，2019年；Vincent White和Rodney John Allam，2026年；Zecca等人，2025年

CRediT作者贡献声明：
高彬旭：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、形式分析、数据管理。
Nicola Zecca：撰写——审稿与编辑、软件、方法论、调查。
Giampaolo Manzolini：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金筹集、形式分析、概念化。

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