《Chinese Journal of Chemical Engineering》：A parameterized soft-linking framework for prospective life cycle assessment: A case study of copper production in China
编辑推荐：
•针对中国的综合评估模型（IAM）通过共享参数与前瞻性生命周期评估（LCA）实现了软链接。•该前瞻性LCA模型是为中国的三条铜生产路线开发的。•该框架量化了背景能源和主要工艺的贡献。引言生命周期评估（LCA）长期以来一直被用作评估产品和生产过程环境性能的标准工具[1]。根据《巴黎
- •
针对中国的综合评估模型（IAM）通过共享参数与前瞻性生命周期评估（LCA）实现了软链接。
- •
该前瞻性LCA模型是为中国的三条铜生产路线开发的。
- •
该框架量化了背景能源和主要工艺的贡献。
引言
生命周期评估（LCA）长期以来一直被用作评估产品和生产过程环境性能的标准工具[1]。根据《巴黎协定》规定的全球减排路径，所有主要工业部门都需在到本世纪中叶前大幅降低排放[2]。在中国2030年碳排放峰值和2060年碳中和的目标下，LCA被越来越多地用于评估各个工艺行业，尤其是能源密集型的化工和冶金行业，在未来的脱碳路径上的表现，而不仅仅是当前静态的快照。然而，传统的LCA方法通常固定在一个数据库编制年份，并假设工艺过程是静态的[3][4]。因此，它无法将不断发展的宏观能源系统与微观层面的技术和化学工艺系统联系起来，而这正是长期脱碳评估所需要的[5]。
为了填补这一空白，前瞻性LCA（pLCA）作为LCA研究中的一个重要方法分支应运而生[4][6]。其核心思想是从综合评估模型（IAM）中提取长期的能源经济情景，并将其嵌入LCA数据库中，从而使背景因素和主要工艺因素沿着一致的时间线共同发展。IAM可以生成能源供应、技术部署和经济结构的全面未来轨迹，为LCA的工艺级分析提供补充[3]。将两者结合起来可以通过两种方式实现：a) 硬链接，即将IAM和LCA完全整合到一个统一的计算框架中，但这种方法复杂度高，且对产品级别的评估灵活性有限；b) 软链接，即把IAM的情景输出作为外部输入传递给LCA数据库[5]。虽然硬链接能更好地反映能源系统与物质生产之间的相互作用，但由于数据需求高和模型复杂性大，其实施仍然具有挑战性。由于软链接与现有的LCA工具兼容[3][5][8]，因此已成为主流方法。最近的研究进一步推进了软链接工作流的自动化和范围，从电力行业扩展到多个工业供应链，并已将软链接pLCA应用于各种工业生产系统[9][10][11][12]，证明了其在工业脱碳过程级评估中的可行性和对化学工程系统分析的相关性。
为了在软链接pLCA框架内评估中国工业行业的长期脱碳路径，需要具备两种方法能力。首先是将在中国特定的能源转型情景应用于背景LCA数据库中，捕捉国内电力部门的构成、煤炭退出的速度以及产业政策路径。然而，现有的pLCA研究依赖于全球综合评估模型（IMAGE、REMIND、MESSAGEix-GLOBIOM、TIAM-UCL），这些模型会忽略这些具体特征[13][14]。其次是构建能够明确反映工艺演变的时间变化驱动因素（如工艺变化、规模扩张、产业学习及外部发展）的前瞻性主要工艺模型[4]，并且这些模型要与背景模型在同一LCA流程中保持内部一致性[15]。在当前针对中国特定背景的软链接pLCA研究中，这两种能力仍然严重缺失，因此尚不清楚背景因素和主要工艺因素各自对不同工业部门脱碳的贡献如何。
在这项研究中，我们开发了一个参数化的软链接框架，将针对中国的综合评估模型RUC-MESSAGEix-China（RMC）[16]与ecoinvent LCA数据库[17]相结合。我们将该框架应用于中国的铜生产领域，这种生产方式通过电网、可再生能源发电和交通电气化推动了全球能源转型[18][19][20][21]。随着脱碳进程的加速，铜的需求预计将大幅增长，但铜的生产过程本身耗能较高[18]。铜的生产途径包括初级途径（火法冶金和水法冶金）以及次级途径（从废料回收），每种途径都有不同的能源需求和环境特征[22]。我们的框架分为两个部分：在背景层面，根据RMC模型生成的能源情景重新构建ecoinvent LCI数据库；在主要工艺层面，考虑了随时间变化的主要工艺参数，如矿石品位下降、能源替代和铜生产中的能效提升，这些参数与背景情景具有相同的时间坐标，同时利用独立的主要工艺级数据。通过在一个单一的LCIA框架内结合背景和主要工艺，我们得到了一个加性贡献分析，将每种生产途径的影响变化归因于可识别的物理驱动因素。在此基础上，我们量化了背景能源转型和主要工艺变化对中国铜生产脱碳的相对贡献，证明了该框架的可行性和其在其他化工和冶金工艺行业中的适用性。
本文的其余部分安排如下：第2节介绍了软链接框架及其在中国铜生产中的应用；第3节报告了三条生产路径的结果；第4节讨论了中国铜生产脱碳的启示以及该框架的适用性；第5节进行了总结。
章节片段
方法
生命周期评估（LCA）量化了产品系统在其整个生命周期内的环境影响，分为四个阶段[23][24]：(1) 目标和范围定义，确定功能单位和系统边界；(2) 生命周期清单（LCI）分析，编制能源、材料和排放流量以形成详细的数据集；(3) 生命周期影响评估（LCIA），将这些流量转化为影响类别指标；(4) 解释。
背景能源系统的气候变化影响
基于重构的工艺层面的背景能源系统，可以在将其与铜的主要工艺过程链接之前，独立评估重构后的电力市场和工业热市场的LCIA结果。图2展示了在基准情景（BAU）和碳中和路径（CPN）下，2020至2060年的碳强度轨迹。需要注意的是，下图中的强度轨迹是本研究基于重构的背景数据库计算得出的LCIA结果，并非直接由RMC模型生成。
从
讨论
将国家综合评估模型与参数化的主要工艺清单相结合，使框架能够沿着内部一致的能量转型路径追踪铜的环境性能，并将影响变化分解为其构成的物理驱动因素。之前的铜LCA研究要么保持背景因素静态[33][42][43]，要么通过汇总排放因子来近似未来的能源系统[21][22]；这两种方法都没有区分背景因素和主要工艺因素的贡献
结论
本研究开发了一个参数化的软链接框架，将国家综合评估模型（RUC-MESSAGEix-China）与基于Brightway2的前瞻性LCA相结合，在该框架中，IAM驱动的中国背景电力和热市场的重构以及参数化的主要工艺变化量共享一个情景年份指数，并在影响评估阶段进行整合。将该框架应用于2020至2060年中国三条铜生产路径，在基准情景（BAU）和碳中和路径（CPN）下进行研究
CRediT作者贡献声明
陆光舒：写作——审稿与编辑，撰写原始草稿，可视化，验证，软件，方法论，数据分析，概念化。杨宇成：写作——审稿与编辑，撰写原始草稿，软件，方法论，数据分析。曹玉恒：写作——审稿与编辑，方法论，数据分析，概念化。周文吉：写作——审稿与编辑，监督，软件，方法论，概念化。陈丁江：写作——审稿与编辑，
利益声明
? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
清华-中石化绿色化学工业联合研究院支持项目（421126）的资助。
陆光舒|杨宇成|曹玉恒|徐明豪|蒋萌|周文吉|陈丁江|朱冰
