对生物能源领域碳捕获技术的反思——一个案例研究

《International Journal of Greenhouse Gas Control》：Regretting carbon capture from bioenergy – A case study

　　奥斯卡·斯滕斯特伦|马格努斯·里登
查尔姆斯理工大学，空间地球与环境系，瑞典

**摘要**
无论是部署还是不部署碳捕获与封存（CCS）都可能导致遗憾，无论是在气候损害、碳收入还是社会政治影响方面。为了支持关于CCS的稳健决策（RDM），我们的研究旨在识别E.ON公司在瑞典马尔默投资生物能源CCS（BECCS）的高遗憾情景。在100万个输入情景中，遗憾被量化为部署胺基CCS与三种替代决策（无CCS、氧燃料CCS或化学循环CCS）之间的净现值差异。因此，正遗憾的情景是不希望出现的，并且通过数据挖掘被识别出来。当二氧化碳去除收入（不包括补贴）低于220欧元/吨二氧化碳时，在90%的情景中，胺基CCS是令人遗憾的。只有通过公共采购将去除量整合到欧盟排放交易系统中，依赖该系统的收入才能是稳健的。在收入高于285欧元/吨二氧化碳的情景中，胺基CCS是稳健的，而在75%的情况下，不部署CCS的决策会导致遗憾。相比之下，当氧气分离成本不高时，胺基CCS相对于氧燃料CCS来说也是令人遗憾的；同样，当化学循环CCS的资本成本不是意外高时也是如此。因此，如果能够降低成本不确定性，其他捕获技术也可能实现低遗憾的CCS。

**1. 引言**
过去的碳捕获与封存（CCS）项目经常因为缺乏持久性激励而失败（Martin-Roberts等人，2021年）。如今，CCS仍然面临技术、经济、政治和社会方面的重大不确定性（Mahjour和Faroughi，2023年；Stenstr?m等人，2024年）。然而，存在短期激励措施，长期政策也可能出现（Zakkour等人，2024年），以支持迫切需要的CCS规模化（Kazlou等人，2024年；Fankhauser等人，2022年）。鉴于这些不确定的前景，决策者可能会对是否部署CCS感到后悔——无论是由于气候损害还是错失的政策激励。因此，我们看到系统分析决策者对未来的预期，并识别高遗憾情景和低遗憾决策的潜力。这种分析可以支持CCS的稳健决策（RDM），这是本研究的主要贡献。这一贡献尤为重要，因为目前越来越多的参与者承诺投资CCS。值得注意的欧洲例子包括挪威的Brevik水泥CCS项目（Heidelberg Materials，2025年）、荷兰的Porthos二氧化碳运输和储存项目（Porthos，2025年）、丹麦Asn?s和Aved?re工厂的生物能源CCS项目（?rsted，2025年）、英国的Net Zero Teesside天然气-电力CCS项目（Net Zero Teesside，2025年）以及瑞典Stockholm Exergi的BECCS项目（Stockholm Exergi AB，2025年）。

通过应用RDM理论（Lempert，2019年），我们之前研究了Stockholm Exergi的BECCS项目（Stenstr?m等人，2024年），该公司在2025年做出了最终投资决策。在Stenstr?m等人（2025年）的研究中，我们对瑞典的113个潜在BECCS项目进行了类似的分析。在本研究中，我们展示了如何将RDM应用于一个新的BECCS案例，具体方法论部分有详细说明。我们关注遗憾作为一个概念工具、二氧化碳捕获技术的选择以及欧盟（EU）政策激励的未来情景。

本案例涉及E.ON公司在瑞典马尔默开发的计划中的热电联产（CHP）厂的BECCS项目。实现这一BECCS项目每年可贡献约270千吨二氧化碳，有助于实现瑞典到2045年的指示性目标（3-10百万吨二氧化碳/年）（Rodriguez，2024年）。它还可以为欧盟层面的目标做出贡献，一些模型情景估计到2050年BECCS和DACCS的联合部署量在178-486百万吨二氧化碳/年之间（Pu Yang等人，2024年）。虽然我们的实际发现主要与北欧和欧洲背景下的BECCS和CHP相关，但我们的方法论也可以应用于其他背景下的CCS项目。我们没有讨论碳捕获与利用（CCU），因为其气候缓解潜力相对于CCS较小（Mac Dowell等人，2017年）。

E.ON作为感兴趣的决策者，计划用一个新的生物质燃料热电联产（CHP）厂替换退役的区域供热能力，该厂容量为175兆瓦。区域供热在瑞典城市很常见。热量通常由集中式的木屑或废物燃烧CHP厂或大型热泵提供，并通过使用水作为热载体的地下管道网络分配（Beiron，2022年）。正如所暗示的，E.ON还在准备在2028年CHP投资之后推迟CCS投资。已经指定了基于胺的捕获技术，这是主要考虑的二氧化碳捕获技术，因为它成熟且与计划的循环流化床（CFB）锅炉兼容（Ramboll，2023年）。另一种成熟的捕获技术是氧燃料燃烧也在考虑之中。尽管相对不成熟，我们也研究了化学循环燃烧，因为它在理论上的能量损失较低（Lyngfelt等人，2019年）。选择这三种技术进行比较是因为它们引起了E.ON的兴趣，并被纳入了Ramboll（2023年）的初步技术筛选研究中。在不同的捕获技术中（包括各种后燃烧类型），筛选研究提出了后燃烧胺基设计，因此它被认为是E.ON的基准选择。我们注意到二氧化碳运输和储存基础设施也在我们的研究范围内，但其布局（因此成本）与捕获技术的选择无关。

现在我们将在E.ON的BECCS项目背景下定义遗憾。在RDM中，遗憾通常是从与决策者的讨论中得出的绩效指标。RDM方法论是参与性和迭代性的，邀请决策者参与定量分析（Lempert，2019年；Workman等人，2024年）。因此，我们在2025年多次咨询了E.ON的代表，以了解他们的决策情况、重要情景和绩效指标。然后我们确定了三个基于遗憾的指标。虽然E.ON也有非经济利益，但所选的指标是经济性的，基于替代决策的净现值（NPV），如公式（1）至（3）所示：

(1) regret_noCCS = NPV_noCCS ? NPV_amine
(2) regret_oxy = NPV_oxy ? NPV_amine
(3) regret_clc = NPV_clc ? NPV_amine

这里，遗憾量化了部署胺基CCS与三种替代决策（无CCS、氧燃料CCS或化学循环CCS）之间的NPV差异。这些替代方案和情景将在后面详细说明。值得注意的是，如果某个情景中的遗憾为正，则胺基CCS决策在NPV方面的表现相对较差。此外，在讨论与情景相关的遗憾时，我们使用以下术语：
• 令人遗憾的情景——具有正遗憾的情景。
• 密度——令人遗憾的情景与总情景数的比率。
• 稳健的——在大多数情景中具有负遗憾的决策是稳健的（且密度低）。

总的来说，这些RDM概念提供了识别高遗憾情景和低遗憾决策的工具。这很有用，因为它为决策者在不确定性下做出决策提供了更大的信心（Lempert，2019年）。例如，我们可以识别出E.ON应避免投资的情景，或者我们可以量化不投资所带来的遗憾。

我们现在具体说明我们的研究目标和问题。鉴于CCS规模化的不确定性和紧迫性，我们的总体目标是支持CCS的稳健决策。更具体地说，我们旨在系统分析部署胺基CCS的高遗憾情景，并讨论政策激励和捕获技术选择的相对重要性。这些情景还包括系统冲击，如电力和生物质短缺。我们以E.ON的BECCS项目作为案例研究。我们的研究问题对应于我们的三个遗憾指标：
1. 在什么条件下，部署胺基CCS会导致遗憾，相对于不部署CCS？
2. 在什么条件下，部署胺基CCS会导致遗憾，相对于氧燃料CCS？
3. 在什么条件下，部署胺基CCS会导致遗憾，相对于化学循环CCS？

文章的其余部分结构如下。我们首先提供有关二氧化碳捕获技术和与欧洲BECCS相关的新兴政策激励的背景信息。然后，我们描述了我们的三步方法论：模型输入的构建和采样、模型输出的探索以及通过敏感性分析和数据挖掘寻找令人遗憾的情景。接着，我们分别展示三个研究问题的结果。最后，我们讨论了我们的发现。

**2. 背景**
本节详细介绍了所研究的二氧化碳捕获技术和与欧洲BECCS相关的新兴政策激励。

**2.1. 使用胺基和氧燃料技术捕获二氧化碳**
如前所述，本研究考虑了两种成熟的二氧化碳捕获技术：胺基和氧燃料燃烧。下面我们将描述这些技术的一般方面。更多细节，请参阅Bui等人（2018年）。
胺基捕获是一种后燃烧过程，意味着它旨在从燃烧过程下游的烟气中分离二氧化碳——这里使用空气作为氧化剂进行CFB燃烧固体生物质。在捕获过程中，胺溶剂从烟气中吸收二氧化碳，然后在 stripper 列中用蒸汽再生。除了蒸汽外，通常还需要电力来驱动CFB风扇以及随后的二氧化碳压缩和液化。
在CHP背景下，可以通过回收热量并将其作为有利的区域供热来减少胺基捕获的总体能量损失（Roshan Kumar等人，2023年）。对于E.ON来说，可以利用热交换器、热泵和烟气冷凝来实现98%的总CHP效率（基于输入燃料的较低热值；如果基于较高热值计算，则效率会较低）。缺点是电力效率降低，从无CCS情况下的28%降至热集成胺基情况下的18%（Ramboll，2023年）。

另一种成熟的捕获技术是氧燃料捕获，它使用低温空气分离单元（ASU）提供的纯O?进行燃烧，而不是空气。因此，烟气流中的N?含量最小化，从而无需大量能量来分离二氧化碳。然而，ASU需要大约230千瓦时/吨O?的电力（Farajollahi和Hossainpour，2022年）。与胺基捕获类似，也需要电力来驱动CFB风扇和二氧化碳压缩及液化。

对于E.ON案例，胺基和氧燃料捕获的总体能量平衡以及运营支出（OPEX）预计是相似的。相比之下，资本支出（CAPEX）可能不同，因为胺基捕获需要专门的捕获设施，而氧燃料捕获需要ASU。

**2.2. 使用化学循环燃烧捕获二氧化碳**
另一种二氧化碳捕获方法是相对不成熟的化学循环燃烧技术，其技术成熟度（TRL）估计为6（使用欧盟TRL等级）。相比之下，胺基和氧燃料的TRL分别为9和7（Bui等人，2018年）。研究化学循环燃烧的动机在于其理论上较低的能量损失和CAPEX（Lyngfelt和Leckner，2015年），因此它对E.ON和其他CCS开发商具有潜在的相关性。因此，化学循环燃烧的支持者认为该技术可以在考虑BECCS投资时降低经济风险（Lyngfelt等人，2022年）。下面我们提供了文献中提出的工艺设计的背景，这是方法论部分模型的基础。

在化学循环燃烧过程中，化学活性固体金属氧化物（称为氧气载体）被用作流化床燃料反应器中的床材料。这些氧气载体不断氧化燃料，然后被循环到另一个空气反应器中，在那里从进气中提供新的O?。在空气反应器中，氧气载体被重新氧化，然后再循环回燃料反应器。这种闭环确保燃料和空气永远不会混合，从而避免了耗能的二氧化碳分离。
与传统燃烧装置相比，如果忽略循环氧气载体和二氧化碳的压缩及运输工作，这种捕获过程的额外能量损失原则上可以为零。然而，这还是一项尚未商业化的技术，需要额外的工程努力来分离燃料和空气反应器、最大化燃料反应器中的燃料转化率，并设计适当的烟气净化系统。燃料和空气反应器中的反应分别遵循公式（4）和（5），总结为（6）（Rydén等人，2014年）：

(4) CnHm+(2n+1/2m)MeOx → nCO2+(1/2m)H2O+(2n+1/2m)MeOx?1
(5) MeOx?1+1/2O2 → MeOx
(6) CnHm+(n+1/4m)O2 → nCO2+(1/2m)H2O

化学循环工厂的设计通常直接基于当前的CFB锅炉设计（Lyngfelt等人，2001年）。这两种设计将使用相同的床材料尺寸（0.1–0.3毫米），尽管对于化学循环，材料需要具有氧气携带性能，如铁或钛铁矿。这两种设计都将使用相似的温度水平（800–1000°C）以及相同的空气和烟气速度。然而，需要进行以下主要更改（Lyngfelt和Leckner，2015）：
- CFB炉需要被划分为两个独立但相互连接的部分，即化学循环中的空气反应器和燃料反应器。
- CFB对流部分需要分为两部分，一部分用于空气反应器，另一部分用于燃料反应器。燃料反应器通常是绝热的，因此相对成本较低。
- 此外，通常在生物质和废物焚烧中使用的传统床材料（如硅砂）需要被氧载体颗粒替代。廉价且容易获得的过渡金属矿石，如铁矿石或冶金工业的副产品，很可能可以作为氧载体。

值得注意的是，这些更改预计不会改变锅炉的总尺寸、横截面或高度，也不会显著改变对流部分的总传热面积或技术复杂性。因此，完全开发的化学循环锅炉的资本支出（CAPEX）或占地面积预计不会大于相应的CFB锅炉——除非其设计包含灵活性措施，如下所述。根据Lyngfelt & Leckner（2015）的研究，资本支出甚至可能会降低。

在本研究中，我们假设E.ON可以选择建造一个灵活的化学循环燃烧装置。该装置可以先作为常规CFB装置运行，经过少量修改后转换为化学循环装置。该装置类似于位于瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学校园内的半商业化Chalmers Power Central装置。Chalmers装置最初是作为常规CFB锅炉建造的，后来增加了一个独立的燃料反应器，使用相同的固体循环回路。该装置可以作为常规的12 MWth CFB装置运行，也可以作为2–4 MWth的化学循环气化装置运行（Berdugo Vilches等人，2017）。在两种运行模式之间切换可以在一天内完成。

同样，我们假设E.ON可以首先建造一个常规CFB锅炉，并为未来投资和安装化学循环组件做准备。这些组件包括：额外的燃料反应器；旋风分离器；用于氧化燃料反应器中未转化的挥发性燃料成分的氧净化室（通常约占总燃料流量的10%）；提供氧气给氧净化室的空气分离单元（ASU）；用于热回收的第二对流部分；以及二氧化碳压缩和液化设备（参见Lyngfelt和Leckner，2015；Farajollahi和Hossainpour，2022）。一旦完成改造，燃料将在燃料反应器中燃烧，而空气则供应给原来的CFB装置——现在作为空气反应器使用。氧载体将在两者之间循环，从而实现化学循环燃烧和二氧化碳分离，而不会带来显著的能量损失。

需要注意的是，本文的目的不是详细探讨这种化学循环设计的工程技术细节，例如传热设备的配置方式或如何维持气体速度。相反，我们假设该设计是可行的，并假设其成本与查尔姆斯装置相当。研究这一案例是为了考察这样的解决方案是否可以降低早期BECCS项目实施过程中的遗憾风险。由于所研究设计的成熟度较低且存在不确定性，方法论部分将引入额外的成本因素。

2.3 BECCS的新出现政策激励措施
在介绍了捕获技术之后，我们现在详细阐述部署这些技术以及后续二氧化碳运输和储存的新出现政策激励措施，即实现数亿吨储存二氧化碳的完整BECCS项目。根据欧盟法规，每吨二氧化碳可以作为一种认证的碳去除信用（CRC）进行交易（Schenuit等人，2023）。下面我们描述了三种逐步增加强制性的政策激励措施：
(1) 自愿性和国家援助激励措施；
(2) 将CRC整合到排放合规市场中；
(3) 配额义务。

首先，企业可以自愿购买E.ON提供的CRC，以实现净零目标，例如抵消难以减少的排放。为了补充这种（不确定的）收入来源，瑞典的BECCS开发商通过反向拍卖寻求国家补贴（Fridahl等人，2024）。这种类型的共同融资可能会有问题，因为它可能会削弱总体脱碳努力，从而损害环境完整性（Dufour等人，2024）。一个有争议的例子是Stockholm Exergi公司，该公司在获得大约160欧元/吨二氧化碳的反向拍卖补贴之前，首先签订了自愿CRC合同（参见Stockholm Exergi，2025）。虽然我们认为共同融资模式的完整性很重要，但本研究无法对其进行评估，因此假设E.ON可以从某种形式的自愿CRC收入和反向拍卖补贴中获利。

或者，BECCS和其他二氧化碳去除方法的CRC可以整合到欧盟排放交易系统（ETS）中。随着ETS的排放上限接近零，通过二氧化碳去除抵消某些难以减少的排放可能比直接消除这些排放更经济，从而推动CRC的整合（Sultani等人，2024）。整合还有助于稳定ETS价格，并实现净负排放上限（Fridahl等人，2023）。直接且不受限制的CRC整合可能是可行的，有可能将ETS和CRC价格联系起来（Sultani等人，2024）。另一种方法是，欧盟中央机构可以预先采购CRC，以应对未来的需求，然后在某个政治确定的价格范围内将其释放到ETS中（Rickels等人，2022）。这些和其他CRC采购计划已在欧盟气候行动总司（European Commission，2025）最近发起的咨询会议中讨论，但尚未制度化。尽管如此，E.ON仍可能期待某种形式的欧盟层面的激励措施。

最后，难以减少的排放源（如航空、废物或农业）可能被要求从BECCS购买CRC信用（Zetterberg等人，2021）。或者，化石燃料提取者可能被要求根据他们提取的化石碳量储存二氧化碳，从而实现净零目标（Jenkins等人，2023）。无论二氧化碳的来源如何，这一义务都必须履行，从而为BECCS提供激励。这种二氧化碳储存义务具有巨大的缓解潜力（Zakkour等人，2024），并在欧盟净零工业法案（European Commission，2025）中得到了一些支持，但本研究不会对其进行建模。

3. 方法论
由于现在已经介绍了所研究的捕获技术和政策激励措施，我们可以描述我们的风险决策方法（RDM）。RDM通常涉及基于建模和利益相关者讨论来构建、探索和选择感兴趣的决策（Lempert，2019）。如前所述，该模型是在咨询E.ON代表并分析他们发布的BECCS项目可行性研究的基础上构建的（Ramboll，2023）。这一过程是迭代的，并在图1中进行了说明。重要的是，我们将决策框架与我们的研究问题对齐：决策者可能会对比从未部署CCS与部署胺基 CCS或氧燃料/化学循环 CCS而感到遗憾。我们将确定导致高遗憾情景的条件。

图1显示了使用XLRM框架构建的CCS部署决策。然后在许多模拟情景中探讨了这一决策，并通过敏感性和数据挖掘分析确定了关键情景。这个过程是迭代的。

在图1中，决策被组织在一个XLRM框架中。该框架常用于RDM中，以组织分析的关键要素，包括使用的模型及其输入和输出。X和L代表不确定性和决策杠杆，它们是输入；R是模型。目的是在许多情景中探索遗憾——即模型输出M。这里，一个情景是特定杠杆组合（如二氧化碳捕获技术和投资时机）和不确定性（如电力和碳价格）的组合。然后可以使用Sobol敏感性分析和分类回归树（CART）算法分析模拟的情景，以识别高遗憾情景。该模型用Python编写，大量依赖于EMA Workbench（Kwakkel，2017），并在GitHub上提供（Stenstr?m，2025）。建模细节将在后续部分详细说明。

3.1 构建投资决策模型
我们的模型评估了E.ON可选择的四种决策，分别对应不同的捕获技术：胺基、氧燃料、化学循环和不部署CCS（即不捕获二氧化碳）。这些在图2中进行了说明，并附有各自的遗憾定义。投资时机也在图中进行了说明。由于所有决策都涉及2028年的锅炉投资，因此锅炉的资本支出对遗憾没有影响，因此设为零。因此，任何延迟的CCS设备投资都是额外的。这些延迟的设备包括替代捕获技术（用红色标出），以及二氧化碳压缩、液化、运输和储存基础设施。CCS投资将在E.ON决定部署CCS的任何时候进行。我们探讨了2028年后5年、10年、15年和20年的投资延迟。

图2展示了研究的各种替代决策。在不部署CCS的情况下，不部署任何碳捕获设备。其他决策涉及之后的CCS投资。不同决策之间的主要资本支出设备用红色突出显示。

由于模型的绩效指标是遗憾值（见方程（1）至（3），必须计算每个决策的净现值（NPV）。我们使用方程（7）进行计算：
$$NPV = \sum_{t=0}^{t_{\text{lifetime}} \frac{revenues(t) - costs(t)}{(1 + DR)^t}$$
其中，t是年份，t_{\text{lifetime}}是经济寿命，DR是折现率。

收入包括出售的热量和电力以及潜在的CRC收入。根据Ramboll（2023）的数据，估算了每种捕获技术的热量和电力平衡，并在表1中显示，同时考虑了CCS设备的燃料输入和负荷假设。任何能源损失都被视为相对于不部署CCS情况的（负）收入损失。然而，CRC和能源收入的详细信息将在后续部分讨论。

表1. 与能源平衡相关的假设
| 参数 | 值 | 单位 | 参考文献/注释 |
|------------|-----------|------------|-------------------|
| 生物质输入 | 10.44 MJ/kg | Ramboll (2023) |
| 热量输入（LHV） | 174 MW | Ramboll (2023) |
| 全负荷小时数 | 4500 h/yr | Ramboll (2023) |
| CCS设备的负荷 | 2.24 MJ/kg | Ramboll (2023) |
| ASU工作量 | 828 MJ/t | Farajollahi & Hossainpour (2022) |
| 压缩和液化工作量 | 0.43 MW/(kg CO2/s) | Deng et al. (2019) |
| CHP输出 | 48 MW | Ramboll (2023) |
| 无CCS时的电力 | 140 MW | Ramboll (2023) |
| 胺基时的电力 | 32 MW | Ramboll (2023) |
| 氧燃料时的电力 | 31 MW | 计算值 |
| 化学循环时的电力 | 41 MW | 计算值 |
| 化学循环时的热量 | 140 MW | 计算值 |

*注：*工厂仅在区域供暖需求存在时（即一年中的较冷月份）才能满负荷运行。

输出显示了90%的捕获率，而实际探索了86–94%的捕获率。热量值包括蒸汽冷凝、回收的热量和用于区域供暖的烟气冷凝。需要注意的是，假设所有捕获技术的二氧化碳捕获率相同，这是为了简化技术之间的比较。然而，在实践中，氧燃料和化学循环技术可能比胺基技术实现更高的捕获率。这代表了我们比较技术性能的方法的一个局限性，但确保了每种技术下捕获的二氧化碳量保持不变。

3.2 探索成本、收入和可能引发遗憾的情景
在本节中，我们描述了与成本、收入和可能导致遗憾的系统冲击相关的情景依赖假设。所有数值都在本节末尾给出。

考虑到成本，图2中用红色标出了模型决策之间的主要资本支出差异。胺基技术需要一个捕获装置，氧燃料需要一个空气分离单元（ASU），而化学循环需要一个燃料反应器、旋风分离器、氧净化室、ASU和其他辅助设备。为了估算这些项目的基资本支出，使用了Farajollahi & Hossainpour（2022）和Deng等人（2019）的成本函数（方程（8）作为示例。这里，常数α乘以氧气质量流量m˙O2的指数β来估算基ASU资本支出：
$$CAPEX_{ASU} = \alpha \cdot m˙O^2^β$$
所有成本函数在附录A中有进一步详细说明。胺基技术的资本支出是一个例外，因为它直接来自Ramboll（2023）的数据，因此不需要成本函数。如前所述，不部署CCS的情况假设资本支出为零，因为任何CCS投资都是额外的。

通常，基资本支出会根据成本因素进行估算，并根据工厂输出、项目不确定性等因素进行分配。有用的指导原则可以在Ali等人（2019年）和Roussanaly等人（2021年）的研究中找到。我们遵循了与Ali等人相似的程序，但进行了修改，以符合Ramboll（2023年）的成本方法论。实际上，我们将工程、采购和建设（EPC）的成本因子应用于我们的基础资本支出（CAPEX）估算中。然后，我们应用了一个通用的项目和技术应急因子，以及一个额外的业主资本成本因子。详情见附录A。

然而，正如Beiron和Johnsson（2024年）所描述的，早期的北欧碳捕获与封存（CCS）项目面临了显著的成本超支问题。他们报告的超支因子高达45%。因此，我们对E.ON案例应用了类似的超支因子，并在不同情景中进行了调整。此外，由于化学循环设计尚不成熟，我们将其资本支出乘以了一个成本不成熟因子。这个因子的范围在0到400%之间任意变化，这使我们能够探索化学循环相对于胺基CCS变得不划算的盈亏平衡点。

我们注意到，资本支出（CAPEX）的估算基于胺基案例中的可行性研究（Ramboll，2023年）以及氧燃料和化学循环案例中的成本函数。尽管方法不同，它们都提供了资本支出的范围而不是点估计值。因此，我们的目的不是基于点估计来比较技术，而是探索一种技术在资本支出超过某个阈值时相对于另一种技术的优势。

关于运营成本（OPEX），这些主要涉及燃料和能源惩罚成本、非能源可变OPEX、固定OPEX以及运输和储存成本，详见附录A。如前所述，能源惩罚会导致联合热电（CHP）收入的损失。非能源可变OPEX虽然较小，但包括例如胺溶剂和氧气载体的补充成本。固定OPEX由Ramboll（2023年）为胺基案例估算，我们假设氧燃料和化学循环的固定OPEX也相似。这意味着我们对所有捕获技术使用相同的固定OPEX估算值（每年约400万瑞典克朗）。虽然不同案例之间的固定OPEX可能有所不同，但由于其相对于其他运营成本和收入（如燃料成本和CHP及CRC收入）的影响较小，我们忽略了这种差异。

瑞典的CCS项目的二氧化碳运输和储存成本通常很高，但无论选择哪种捕获技术，这些成本都大致相同。因此，这些成本简单地表示为一个船舶运输成本区间和一个储存成本区间，Kj?rstad根据以往的研究给出了指示性数值（参见Kj?rstad和Johnsson，2021年）。

考虑到CHP和CRC的收入，我们探索了多种情景。电价变化范围很广。区域供热价格被设定为电价的固定比例，这简化了CHP运营商如何调整价格的方式。CRC收入情景基于背景部分描述的政策激励措施。E.ON可以以某种自愿市场价格出售CRC。他们还可以获得反向拍卖的政府补贴，这里假设为每吨二氧化碳160欧元，与现有的Stockholm Exergi案例相同。此外，在某些情景中，CRC可以按照欧盟排放交易系统（ETS）的价格出售，反映二氧化碳去除量被纳入ETS的情况。此外，还可以建立一些CRC采购计划，以在某些不确定的价格上限内稳定未来的ETS价格。为了模拟CRC采购，我们假设了许多情景下的未来价格上限，并假设CRC将以这个价格水平进行采购。这些简化可能与未来的CRC采购计划有所不同，但它们反映了此类计划旨在刺激的价格激励（参见Rickels等人，2022年）。建模的价格水平如图3所示。

图3. 建模的二氧化碳价格范围。上阴影区域和下阴影区域分别代表可能的ETS上限和ETS价格。红线代表15年内每吨二氧化碳160欧元的固定反向拍卖补贴，类似于Stockholm Exergi的补贴。蓝线代表自愿CRC价格的下限和上限。在这里，BECCS可以通过ETS价格或自愿CRC价格与反向拍卖补贴的组合来获得激励。

除了预期成本和收入的情景外，我们还模拟了三个与E.ON的BECCS项目相关的系统冲击情景。这些情景的具体模型实现自然存在争议，但以下的实现被认为足以识别出不划算的情景：
- “生物短缺”——生物质竞争可能会加剧，导致中长期价格上涨。在这种情景下，基础生物质价格每年增加10%，持续10年。考虑到未来平均生物质价格对E.ON至关重要，因此考虑了这一情景。每年10%的价格增长大约是1993年至2022年间历史价格增长率的两倍（瑞典能源署，2026年）。如果这些价格增长与高基线生物质价格结合在一起（在我们的一些模拟情景中确实如此），长期生物质价格将达到非常高的水平（约200欧元/兆瓦时）。
- “电力激增”——电力需求可能会增加，导致价格迅速且持续上涨。在这种情景下，基础电价每年增加20%，持续3年。与生物质类似，电价对E.ON来说也很重要。这一情景反映了2022年俄罗斯入侵乌克兰期间经历的价格冲击。如果基础电价为100欧元/兆瓦时，并且在三年内进一步上涨60%，E.ON将在持续的160欧元/兆瓦时电价下运营，这相当于2022年的年平均现货价格（161.4欧元/兆瓦时）。我们注意到，大多数情景中的价格较低，因为在瑞典的背景下，历史价格通常低于50欧元/兆瓦时。
- “负荷变化”——由于热能或二氧化碳去除需求的意外变化，CHP工厂每年的满负荷运行小时数可能会比预期多或少。在这种情景下，满负荷运行小时数每年增加或减少1500小时。E.ON认为满负荷运行小时数是一个关键不确定性因素。他们强调，增加满负荷运行小时数可以带来显著的经济效益，因为可以使用相同的设备捕获更多的二氧化碳（从而降低平准化资本支出），但如果没有额外的CHP需求，这可能无法实现。根据Ramboll（2023年）的数据，设计满负荷运行小时数设定为4000-5000小时，而根据Beiron等人（2022年）的数据，假设增加或减少1500小时，他们描述了瑞典110个CHP工厂的运营动态。1500小时的变动被认为涵盖了广泛的满负荷运行小时数范围，其中较高的值对应于接近基载或废弃燃料燃烧的CHP工厂（6500小时或更多），而较低的值对应于中等或峰值负荷的CHP工厂（低于3000小时）。

上述成本、收入和冲击情景是图1中XLRM模型的参数。所有参数范围都在表2中指定。

表2. 模型的所有参数范围，按XLRM框架组织。

（X）不确定性
低 高 单位 参考文献
*使用
运营参数
满负荷运行小时数 4000 5000小时/年 Ramboll（2023）
电价 100 100欧元/兆瓦时 Beiron & Thunman（2024）
区域供热价格 50 95%的电价 Beiron & Thunman（2024）
生物质成本 20 100欧元/兆瓦时 Beiron & Thunman（2024）
二氧化碳运输成本 52 70欧元/吨二氧化碳 Kj?rstad & Johnsson（2021）的估算值，包括15巴（g）的船舶运输、港口和码头费用、二氧化碳注入、监测和关闭费用
二氧化碳储存成本 12 16欧元/吨二氧化碳 Kj?rstad & Johnsson（2021）的估算值
胺溶剂补充成本 25 35瑞典克朗/千克 Ramboll（2023）
氧气载体成本 20 600欧元/吨 Lyngfelt & Leckner（2015）
CRC价格 50 400欧元/吨二氧化碳 假设的自愿CRC市场价格
ETS价格增长 0 10欧元/吨二氧化碳*年 Altaghlibi & Gentile（2025）
ETS上限 200 350欧元/吨二氧化碳 假设
资本成本参数
经济寿命 20 30年 Beiron & Johnsson（2024）
二氧化碳捕获技术的经济寿命
折现率 5 10% Beiron & Johnsson（2024）
资本支出（胺基工厂） 153 230万瑞典克朗 Ramboll（2023）
胺基捕获工厂的资本成本，包括二氧化碳压缩和液化
燃料反应器资本支出指数 0.48 0.72 Farajollahi & Hossainpour（2022）
代表CAPAX=α?x^β中的β，用于估算燃料反应器和ASU的基础资本支出成本
ASU资本支出指数 0.68 1.02 Farajollahi & Hossainpour（2022）
二氧化碳压缩和液化资本支出 20 30万瑞典克朗/千克二氧化碳/秒 Deng等人（2019）
用于估算二氧化碳压缩（15巴）和液化的资本成本
固定OPEX 3.6 5.4万瑞典克朗/年 Ramboll（2023）
包括人员和维护费用
EPC成本因子 5 15% Ramboll（2023）
这些是增加基础资本支出估算的成本因子，符合已建立的CCS成本方法论（参见Ali等人，2019年）
应急成本因子 15 35% Ramboll（2023）
业主成本因子 37% Ramboll（2023）
超支成本因子 0 45% Beiron & Johnsson（2024）
反映意外成本超支的额外成本因子
不成熟成本因子 0 400% 假设
反映低技术成熟度（TRL）化学循环CCS不确定性的额外成本因子
dT 对数平均温度差 35 0.530 Crafoord & Lewenhaupt（2025）
用于确定化学循环燃料反应器后的对流换热器的面积和成本
传热系数U 40 50瓦/(米2K) Casarosa等人（2004）
CEPCI 75 0.950 曼彻斯特大学（2024）
使用化学工程工厂成本指数将过时的成本转换为2024年的成本
燃料反应器效率 0.8 0.95 摩尔O2/摩尔O2，化学计量假设
确定氧气载体在CLC燃料反应器中氧化的燃料比例
政策和冲击
反向拍卖 真/假 参见Fridahl等人（2024）
增加15年内每吨二氧化碳160欧元的收入
ETS整合 真/假 参见Rickels等人（2022）
允许将CRC以ETS价格出售
ETS采购 真/假 参见Rickels等人（2022）
允许将CRC以ETS上限价格出售
生物短缺 真/假 假设生物质价格每年增加10%，持续10年
电力激增 真/假 假设电价每年增加20%，持续3年
负荷变化 -1500/0/1500小时/年 假设
增加/减少工厂的满负荷运行小时数

（L）杠杆
投资延迟 5/10/15/25年 假设
锅炉投资后任何CCS投资发生的年数
捕获率 86 94% 假设
捕获的二氧化碳比例

（R）模型关系
BECCS投资模型 - 基于EMA Workbench的Python模型（Kwakkel，2017）
Stenstr?m（2025） 使用EMA Workbench开发的模型（Kwakkel，2017）

（M）模型结果
regretnoccs=NPVnoccs?NPVamine（万瑞典克朗） 假设
见公式（1）至（3）
regretoxy=NPVoxy?NPVamine（万瑞典克朗） 假设
regretclc=NPVclc?NPVamine（万瑞典克朗） 假设

*如果参数范围在参考文献中提供，则直接从参考文献中获取。如果只有点估计值，则根据作者的最佳判断构建范围。
*详细成本计算方法见附录A。
*参考文献仅预测了截至2035年的ETS价格。我们将他们的预测线性扩展到2050年，但保守地假设大多数情景的价格会更低。在低端，每年每吨二氧化碳0欧元的价格增长意味着ETS价格相对于目前的约80欧元/吨二氧化碳没有增长。

重要的是，我们使用拉丁超立方抽样（McKay等人，1979）从表2中的不确定性和杠杆中抽取了情景。这种技术不假设参数的概率分布。相反，每个参数范围被划分为若干区间，然后从每个可能的区间组合中均匀抽取样本。例如，在一个情景中，低电价与低生物质成本结合，在另一个情景中与中等生物质成本结合。通过这种逻辑，参数空间可以被视为一个超立方体，从中均匀抽取情景。为了确保均匀抽样，还进行了额外的调整（参见Preece和Milanovi?，2016），即探索所有情景组合。

这种抽样技术的主要含义是：（1）我们不对模型输出做出正式的概率声明，即预期值或置信区间；（2）我们确保探索了多样化和“不太可能”的情景。这种逻辑与RDM（Lempert，2019）一致。

使用拉丁超立方抽样，我们对BECCS投资决策进行了建模，并量化了1,000,000个情景的遗憾程度（在配备16GB RAM的12代Intel Core i5处理器上大约需要30分钟）。然后我们使用Sobol敏感性分析和CART数据挖掘方法寻找高遗憾程度的情景，如下一节所述。

3.3. 寻找不划算的情景
为了找到不划算的情景，我们研究了模型参数对遗憾程度的影响，使用了Sobol敏感性分析。该方法量化了每个参数的一组敏感性指标——不确定性和杠杆，这些在下面有详细描述。除了Rosolem等人（2012年）详细说明的其他假设外，Sobol方法假设参数独立性。这对我们的模型通常是成立的，区域供热价格除外。然而，我们忽略了这一例外可能带来的潜在影响。

正式地，参数i的变化会对遗憾程度V(regret)的方差有所贡献。一阶敏感性指标表示仅改变参数i的主要效应，而二阶指标考虑了i与其他参数之间的交互效应。尽管如此，我们关注的是总序敏感性指数STi，它代表了参数i的一阶和二阶效应的总和。该指数可以使用方程（9）来表示。这里，V～i是在所有参数（i除外）都可以变化时的平均方差（Rosolem等人，2012年）：(9)STi=1?V～i(遗憾)V(遗憾)值得注意的是，对于所有参数，我们计算了敏感性指数并按照它们的STi进行了排序。较高的STi意味着对遗憾的影响更大，最具影响力的10个参数在结果部分中呈现。此外，为了识别关键情景，我们使用了数据挖掘算法CART。虽然我们在这里描述了算法的一般方面，但读者可以参考Krzywinski和Altman（2017年）的详细信息。基本上，CART构建了一个决策树，该树根据模型不确定性和杠杆的值来预测高遗憾情景。也就是说，决策树不是用于预测，而是用于情景分离。它由节点和参数分割组成，如图1所示（Krzywinski和Altman，2017年），其中每个节点是一组具有相同不确定性和杠杆的情景。CART递归地将每个节点分成两个新节点。例如，基于电价是高于还是低于50欧元/兆瓦时。总是选择“最佳”的分割，定义为使两个新节点中的遗憾情景密度最大化或最小化的分割。这里我们感兴趣的是高密度的情景节点，因为它们描述了哪些不确定性和杠杆范围通常会导致遗憾。例如，我们发现，在电价低于50欧元/兆瓦时的情况下，部署胺基碳捕获与封存（amine CCS）的决策的遗憾密度为80%。在这样的条件下，我们在80%的情景中后悔这个决策。CART被反复应用于包含1,000,000个情景的数据集。关键且令人遗憾的情景被识别出来，并作为结果呈现。

4. 结果
在接下来的三个部分中，我们总结了我们对三个研究问题的关键结果。读者应注意，我们在模型结果之前呈现了敏感性结果。尽管这种顺序不常见，但它符合RDM方法论，该方法论使用模型来探索假设及其对结果的影响，而不是进行预测（Lempert，2019年）。所有散点图仅显示了1,000,000个情景中的1-5%，因为绘制所有情景会使图表变得混乱。

4.1. 相对于不采用碳捕获与封存（CCS）的情况，采用胺基CCS的遗憾
在图4中，我们展示了相对于不采用CCS的决策定义的遗憾结果，如方程（1）所示。上面的径向收敛图显示了对遗憾方差贡献最大的10个参数的Sobol敏感性结果。为了解释这些结果，我们注意到：
- 红色圆圈代表总序敏感性指数，粉色圆圈代表一阶敏感性指数，灰色边代表二阶敏感性指数。
- 较大的半径/宽度表示参数的重要性更高。
- 每个圆圈内的数字量化了总序指数。
- CRC价格和拍卖补贴参数的粉色和红色圆圈重叠，因为它们的总序和一阶敏感性指数大致相等。

因此，CRC价格似乎是最重要的参数，其次是满负荷运行小时数的任何意外变化（每年减少或增加1500小时）以及来自反向拍卖的补贴。这些参数预计会很敏感，因为它们直接影响年收入和二氧化碳排放量。图4的箱形图展示了探索的遗憾范围，分为三个子集。上面的箱形图显示了所有情景，其中遗憾范围在-800到800百万欧元之间。箱子跨越了四分位数范围，从第一个四分位数到第三个四分位数。箱子内的线标记了中位数遗憾值。须状线延伸到四分位数范围的1.5倍，须状线之外的黑色圆圈代表异常值。在这个图中，异常值足够密集，几乎看起来像实线。箱子的颜色代表了遗憾情景的密度。大约42%的上面箱子中的情景是令人遗憾的，而58%的情景具有负遗憾。这意味着，在大多数探索的情景中，胺基CCS决策的净现值（NPV）高于不采用CCS的决策——因此胺基CCS可以被认为是更稳健的。然而，稳健性取决于实现哪些情景。中间的箱形图显示，如果满负荷小时数减少了1500小时且没有获得补贴，大约65%的情景具有正遗憾。在这些条件下，胺基CCS并不稳健。相比之下，如果满负荷小时数增加了1500小时并且获得了160欧元/吨二氧化碳的补贴，只有16%的情景具有正遗憾。

如前所述，我们使用CART寻找导致高遗憾的条件。图5展示了仅从自愿CRC市场和反向拍卖补贴中获得碳收入的情况（可能的ETS收入被排除在外）。分别，黑色和灰色轮廓的箱形图代表有补贴和无补贴的情况。每个箱形图根据x轴上的CRC价格范围显示了由y轴表示的遗憾值范围。一个关键发现是，如果CRC价格低于220欧元/吨二氧化碳且没有获得补贴，那么在超过90%的情景中，胺基CCS是令人遗憾的，这一点由三个红色箱形图所示。相比之下，如果价格超过285欧元/吨二氧化碳，胺基CCS可能是稳健的，如最右边的箱形图所示。

4.2. 相对于氧燃料CCS，采用胺基CCS的遗憾
在图7中，我们展示了相对于氧燃料CCS定义的遗憾结果，如方程（2）所示。同样，上面的径向收敛图显示了对遗憾影响最大的10个参数的敏感性指数。值得注意的是，ASU的资本支出（CAPEX）具有最大的敏感性指数，因此预计是遗憾的最强驱动因素。这里，ASU的CAPEX在方程（8）中表示为β，范围在0.68到1.02之间。第二重要的参数是投资的时间，即CCS投资在初始锅炉投资之后的延迟。如前所述，模拟了5年、10年、15年和20年的延迟。ASU的CAPEX是最敏感的参数是可以预期的，因为ASU是胺基和氧燃料案例之间的主要区别。

4.3. 相对于化学循环CCS，采用胺基CCS的遗憾
图9展示了相对于化学循环CCS定义的遗憾结果，如方程（3）所示。与之前的情况类似，上面的径向收敛图显示了对遗憾影响最大的10个参数的敏感性指数。与氧燃料比较类似，CAPEX和投资时间是在比较胺基和化学循环决策时最具影响力的因素。值得注意的是，应用于化学循环CAPEX的成本不成熟因素导致了最大的遗憾方差，鉴于其广泛考察的范围（0%到400%）。

图8的箱形图展示了探索的遗憾范围。在上面的箱形图中的所有情景中，遗憾范围在-230到400百万欧元之间。密度约为80%，这意味着相对于氧燃料，胺基CCS通常是令人遗憾的，因此不够稳健。这在中间的箱形图中被夸大了，在那里CCS投资较早（在5年或10年后），并且ASU价格较低，即β指数低于0.98。这个指数对应于ASU的CAPEX低于211百万欧元。相比之下，如果ASU的CAPEX高于211百万欧元并且投资较晚（在15年或20年后），胺基CCS则更为稳健。这一点由最低的蓝色箱形图所示。ASU的CAPEX的重要性也得到了CART分析的支持，如图8所示。左图显示了随着ASU成本增加，遗憾如何减少。当β低于0.98时，胺基CCS在超过60%的情况下是令人遗憾的。此外，右图显示了相对于胺基和氧燃料CAPEX比率的遗憾。这个比率显然是决定胺基CCS是否令人遗憾的关键因素。

图10的箱形图和散点图展示了根据ASU CAPEX（a）和胺基与氧燃料之间的CAPEX比率（b）的遗憾值范围。如果ASU CAPEX指数β低于0.98，相当于211百万欧元的CAPEX，那么在超过60%的情况下，胺基CCS是令人遗憾的。如果总胺基CAPEX低于氧燃料的CAPEX，胺基的遗憾较低。此外，两个图表都表明，如果成本不成熟度因子低于270%，则胺基碳捕获与封存（amine CCS）几乎总是值得遗憾的。同样，最右侧的散点图展示了遗憾程度如何取决于胺基和化学循环资本支出（CAPEX）之间的比率。成本不成熟度因子低于270%的情景用紫色标记，几乎总是导致正的遗憾值。

4.4. 政策对不同遗憾指标的影响
可以比较所研究政策对不同遗憾指标的影响。图11提供了相对于无碳捕获与封存（no CCS）和氧燃料（oxyfuel）情况的遗憾值概览。上排的箱形图清楚地显示了特定政策措施对E.ON胺基投资稳健性的影响。如果获得了补贴（图b），或者ETS结合采购计划是主要收入来源（图e），则在大约75%的情景中会出现负的遗憾值。相反的情况在图c和d中显示，遗憾值通常是正的。相反，当比较胺基CCS和氧燃料CCS时（图f-j），政策情景的影响很小（相对于化学循环的情况也是如此，因此没有展示）。这是由于我们假设这三种技术情景捕获和储存的二氧化碳量相同。在这种框架下，政策对技术选择的影响很小。

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图11. 根据政策情景变化的遗憾值范围。上排的遗憾值是相对于无CCS情况定义的；下排的遗憾值是相对于氧燃料情况定义的。

5. 讨论
决策者何时会后悔部署碳捕获与封存（CCS）？本文使用E.ON的BECCS项目作为示例案例探讨了这一总体问题。通过系统分析高遗憾值情景，我们的目标是加强CCS的决策制定。鉴于扩大CCS规模和实现持久二氧化碳去除的不确定性和紧迫性，我们认为这对研究人员和CCS开发者都有所帮助（Mahjour和Faroughi，2023；Kazlou等人，2024；Fridahl等人，2023）。虽然我们的实际发现主要与欧洲的热电联产（CHP）和BECCS相关，但我们的方法也可以应用于其他CCS案例。

重要的是，我们引入了遗憾值作为追求稳健决策的首选绩效指标。值得注意的是，遗憾值的精确定义对RDM方法至关重要，因为它决定了整个分析的方向（Lempert，2019）。我们选择与感兴趣的决策者（本例中为E.ON）协商后迭代定义。虽然我们选择的定义量化了相对于其他三种决策部署胺基CCS的经济绩效，但它们没有涵盖其他潜在的重要绩效指标。后续分析可以关注环境绩效、生命周期二氧化碳排放或能量和熵效率（参见Fajardy和Mac Dowell，2017；Roshan Kumar等人，2023）。因此，我们狭窄的经济关注点代表了研究的局限性。

尽管如此，经济关注点使我们能够讨论对CCS开发者做出稳健投资决策至关重要的条件。根据我们的模型框架，这些条件主要涉及欧洲BECCS的政策激励和捕获技术选择。我们在下面按研究问题顺序详细阐述这些条件。

首先，决策者可能会后悔选择胺基BECCS而不是根本不部署CCS。重申一下，在我们的案例中，BECCS投资将在初始锅炉投资后的5到20年内进行。值得注意的是，我们发现满负荷运行时间的剧烈变化会导致遗憾值的巨大波动，如图4所示。然而，在指定高遗憾值情景时（图5、图6），我们关注的是政策不确定性。之所以选择这种关注点，是因为减少满负荷运行的风险对决策者来说已经很直观——运行时间减少意味着更高的平准化成本——而其他政策情景的影响则理解不足，导致不确定性和犹豫，需要详细分析。实际上，大多数高遗憾值情景发生在政策激励较低的情况下。这一发现通过图5中灰色轮廓的箱形图最直观地表现出来。当自愿碳信用额（CRC）价格低于220欧元/吨二氧化碳且没有拍卖补贴时，胺基CCS在超过90%的情景中会导致高遗憾值。这些箱形图考虑了没有固定反向拍卖补贴的情况，但原则上可以代表任何价格信号，无论是来自自愿碳信用额、ETS还是二氧化碳储存市场。为了使胺基BECCS相对于无CCS具有稳健性，例如E.ON可能要求CRC价格达到或高于285欧元/吨二氧化碳，如最右侧的箱形图所示。值得注意的是，那么E.ON在超过75%的情景中会后悔没有部署BECCS。当然，这些价格水平将根据决策者的风险偏好而变化，包括经济风险之外的风险。尽管没有在模型中考虑，但BECCS可能因未来欧盟生物能源法规而变得强制性的情况也可能存在（Stenstr?m等人，2024）。

其他高遗憾值情景发生在特定政策无效的情况下。如图5所示，如果没有获得反向拍卖补贴（此处为160欧元/吨二氧化碳），通常会导致遗憾。同样，如果CRC被纳入ETS但没有通过某个中央机构从E.ON采购（参见Rickels等人，2022），价格信号可能不足，如图6所示。解释可能是模型中的ETS价格增长太慢，无法激励所研究的BECCS项目。相比之下，提前采购CRC将提供早期和稳定的激励，并提高ETS价格情景下的稳健性（图6）。尽管通常预期ETS能够提供足够的BECCS激励，但这一发现表明，对于类似成本的类似项目，直接的CRC整合可能不够充分。这可能是实现北欧CHP BECCS的一个障碍。

其次，决策者可能会后悔选择胺基CCS而不是氧燃料CCS。我们发现这主要取决于氧燃料ASU的资本支出（CAPEX）。使用我们的成本函数和CART，可以确定各种盈亏平衡成本，例如当β等于0.98时为211百万欧元。然而，图8中的散点图展示了一个更实际的阈值：遗憾值主要与胺基CAPEX与氧燃料CAPEX的比率相关。成本较低的替代方案会导致较低的遗憾值。这一发现既不令人兴奋也不无用处。它不令人兴奋是因为模型中的外部不确定性，包括二氧化碳政策和能源价格，对技术选择的影响较小。原因可能是，对于这种CHP区域供暖应用，氧燃料和胺基CCS具有相似的能量平衡，并捕获相同量的二氧化碳进行调节、运输和储存。其他不确定性自然可能决定哪种技术更可取，例如城市环境中胺基溶剂的环境风险，或与生成氧气作为副产品的电解槽的潜在协同效应。然而，这些没有在模型中考虑。

相比之下，这一发现很有用，因为它减少了在选择捕获技术时需要考虑的变量数量。我们的研究是学术性的，无法准确指定ASU的CAPEX。然而，如果E.ON知道CAPEX的不确定性决定了氧燃料或胺基哪个更稳健，他们可以尽可能减少这种不确定性。例如，通过请求多个ASU供应商的报价。

第三，决策者可能会后悔选择胺基CCS而不是化学循环CCS。我们强调，这种比较假设尽管化学循环的试验成熟度（TRL）相对较低，但仍可以构建和运营一个灵活的化学循环设计。下面，我们试图通过强调胺基CCS表现优于或劣于化学循环的条件来提供一个平衡的观点。原则上，如果化学循环不意外地昂贵，E.ON会后悔选择胺基CCS。如果化学循环的不成熟成本因子低于270%，如图10所示，那么在超过90%的情景中胺基CCS是值得遗憾的。再次强调，我们任意将这一成本因子应用于一个已建立的化学循环成本估算，以发现哪种捕获技术占主导地位的盈亏平衡点。在应用不成熟成本因子之前，这个成本估算已经包括了基础CAPEX估算、按EPC、项目和过程连续性、所有者资本和成本超支因素进行缩放（详见附录A）。

相比之下，图10还展示了胺基CCS更稳健的情景。如果化学循环的成本比预期高出270%以上，首选的捕获技术主要取决于ASU的CAPEX。这里的CAPEX指的是燃料反应器下游的小型ASU。如果CAPEX超过22百万欧元，即β指数高于0.98，那么遗憾情景的密度仅约为35%。简单来说，需要多种成本不确定性共同作用，才能使胺基CCS的化学循环成本高到令人遗憾的程度。

这些发现意味着，如果决策者希望减少其捕获技术选择中的经济遗憾，他们可以专注于减少化学循环设计和成本估算的不确定性。这些发现还表明，为了使胺基CCS比化学循环更稳健，不成熟成本因子可能需要超过270%。虽然我们看到了化学循环的潜力，但我们认识到对于首次设计而言，这样的高成本可能会发生。然而，我们仍然认为，如果不对有前景的新技术进行探索并最终由其他参与者部署，依赖现有的技术可能会导致遗憾。

最后一点是关于CCS投资的时间选择。与氧燃料和化学循环相比，如果过早实施胺基CCS可能会导致遗憾（见图7、图9）。这暗示胺基CCS——从而也是气候缓解措施——应该推迟。然而，这一结果源于折现成本比较。例如，如果胺基的CAPEX高于氧燃料，推迟投资可以减少该CAPEX差异对总净现值（NPV）的影响（公式（7））。因此，我们的观点并不是说胺基CCS通常受益于延迟，而是任何情景中较高成本的技术在推迟后看起来成本更低。

我们通过反思RDM方法的有用性并提供政策建议来结束这次讨论。如所示，利用情景分析、敏感性分析和数据挖掘有助于识别CCS决策的关键条件。例如，我们确定了稳健的二氧化碳收入水平，评估了定制的BECCS政策的影响，并指出了可以减少哪些成本不确定性。我们认为这一贡献既新颖又有用，因为很少有研究分析了针对实际工业BECCS案例的1,000,000个情景。此外，我们建议其他研究人员可以采用这种方法来支持未来CCS项目的稳健决策。

虽然该方法很有用，但我们的应用也有局限性。确定的成本和激励水平的精确性应特定于E.ON的案例（尽管类似的CHP工厂可能会面临类似的成本并需要类似的激励）。另一个局限性是参数间隔的选择，如表2中所列。我们做出了假设，将文献值适应于不确定性区间，这可能会影响我们的结果。例如，CRC价格导致遗憾值波动较大的一个原因是模型中的价格范围较宽。考虑到目前对未来CRC价格的不确定性（2026年），我们认为这是合理的，但我们承认这和其他区间假设会影响我们的发现。其他局限性涉及模型框架。假设二氧化碳捕获率相同，这在实践中是不必要的，我们也没有假设捕获、运输或储存成本的技术学习。此外，如前所述，在比较低和高等试验成熟度（TRL）的技术时会出现困难。所提出的化学循环设计尚未建立，因此我们的发现应被视为该技术潜力的指示，而不是其优越性。

现在我们将总结每种考虑的政策工具的建议。请注意，这基于单一案例研究，尽管可能需要额外的研究来做出明确建议。如果政策制定者期望早期BECCS参与者基于自愿CRC需求做出投资决策，那么必须采取措施确保相对较高的CRC价格。所研究的案例需要285欧元/吨二氧化碳才能实现稳健的投资。通过补贴早期采用者，可以降低对较高自愿碳捕获和封存（CRC）价格的需求，从而提高投资的稳健性。然而，鉴于公共资金的限制，这可能不是一个经济上可持续的解决方案。尽管本研究中没有对此进行评估，但这种公共和私人资金的结合可能会对环境完整性造成风险，因为多个参与者可能会为了抵消目的而声称拥有相同的CRC（Dufour等人，2024年）。此外，通过采购将BECCS信用纳入排放交易系统（ETS）似乎是一个有前景的方法。在采用采购机制的情况下，当ETS价格每年上涨8.66欧元/吨二氧化碳或更多时，投资的稳健性显著提高，在超过71%的情景中甚至实现了负遗憾值（即投资结果优于预期）。如果不采用采购机制，大多数情景下的投资都缺乏稳健性。

**结论**

我们的目标是分析部署胺基碳捕获和封存（amine CCS）时的高遗憾值情景，重点关注替代捕获技术和政策方案。我们以E.ON的BECCS项目作为案例研究，并在100万个情景中进行了建模。以下结论主要针对E.ON案例，但可能也适用于成本相似的类似热电联产（CHP）项目。

就净现值（NPV）而言，与不部署CCS相比，如果二氧化碳去除收入低于220欧元/吨二氧化碳，胺基CCS在超过90%的情景中会导致遗憾值。相反，当二氧化碳去除收入高于285欧元/吨二氧化碳时，胺基CCS是稳健的，而不部署CCS的决定在75%的情景中会导致遗憾值。

缺乏BECCS政策也会导致遗憾。例如，如果热电联产所有者没有获得反向拍卖补贴，或者二氧化碳去除技术没有在需求之前被纳入欧盟ETS，那么在大多数情景中胺基CCS都会导致遗憾值。相反，集中式的ETS采购计划可以确保早期和稳定的价格激励，从而促进稳健的BECCS投资。

与低成本的技术（如氧燃料或化学循环技术）相比，部署胺基CCS可能会带来遗憾值。如果氧燃料吸附解吸单元（ASU）的资本支出（CAPEX）低于2.11百万欧元，那么在超过60%的情景中胺基CCS会导致遗憾值。如果化学循环技术的CAPEX比预期高出270%，则胺基CCS可能是稳健的，但在超过90%的情景中仍会导致遗憾值。因此，尽管决策者历史上更倾向于选择胺基技术，但减少替代捕获技术的不确定性可能会释放这些技术的潜力，实现低遗憾值的CCS。

**资金来源**

本研究得到了瑞典能源局在“低于零——负责任且适应性强的社会技术生物能源系统实现（包含碳捕获和封存）”项目下的资助，项目编号为P2022-00172。

**关于手稿准备过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明**

在准备这项工作时，作者使用了生成式人工智能聊天机器人ChatGPT来提高手稿的可读性和语言表达。使用该工具/服务后，作者根据需要对内容进行了审查和编辑，并对出版物的内容负全责。

**作者贡献声明**

Oscar Stenstr?m：撰写——原始草稿、可视化、软件开发、方法论设计、数据分析、概念化。

Magnus Rydén：撰写——审阅与编辑、项目监督、项目管理、方法论制定、资金筹集、概念化。