中国碳中和转型下铜供应的可行性：循环性、过程脱碳与进口灵活性的交互作用

《Sustainable Production and Consumption》：Feasible copper supply in China's carbon-neutrality transition: Interacting roles of circularity, process decarbonization, and import flexibility

　　

**摘要**
铜是电气化所必需的，但能否满足预期的需求取决于在日益收紧的碳、资源、加工、贸易和经济约束下，供应是否依然可行。我们将流量驱动型动态物质流分析与跨期线性优化模型相结合，考察 2024 年至 2060 年间中国大陆的可行铜供应。潜在终端需求定义了外部上限包络，而年度碳配额、资源可用性、二次资源回收、技术部署、进口条件及经济可行性共同决定了实际流入量。我们比较了针对产品寿命和回收的循环经济干预措施的参考系统、代表技术组合内的氢赋能工艺脱碳案例，以及两者的联合部署。进口灵活性通过收紧组合设定下的总进口上限单独考察。循环性主要通过保留在用铜并扩大未来二次资源可用性来发挥作用，而建模的工艺脱碳选项则有助于在碳约束收紧时维持精炼可行性。两者的结合比效应叠加基准多产生 2.95 百万吨累计可行流入量，221.3 百万吨·年库存年，并在 2060 年增加 23.4 百万吨在用存量。将总进口上限从 80% 收紧至 56%，使累计可行流入量减少 10.8%，库存年减少 10.6%，同时使国内生产型 CO? 平均强度增加 12.0%。可行的铜供应取决于在材料保留、共享阶段工艺脱碳和功能不同的进口渠道之间保持灵活性，而不是依赖于单一的首选供应路径。

**引言**
实现净零能源系统需要快速扩张可再生能源电力、电力网络、电动汽车及其他电气化基础设施，所有这些都需要大量且持续的铜投入（国际能源署，2024；Elshkaki 等，2016；Deetman 等，2018）。更长期的需求和基于库存的评估同样表明，在低碳转型下铜将持续面临压力（Schipper 等，2018；Seck 等，2020）。铜尤为关键，因为它被广泛应用于电力相关技术，而其自身生产在整个采矿、冶炼、精炼和加工过程中仍然是能源密集型和排放密集型的（Chen 等，2019；Nilsson 等，2017；Gao 等，2024）。矿石品位下降可能进一步增加获取每单位原生铜所需的能源（Northey 等，2014；J. Li 等，2025）。因此，铜处于两种转型当务之急的交汇点：必须为电气化提供足够的材料，同时提供该材料的工艺必须逐步减少其碳负担（Gu 等，2024；Watari 等，2022）。

这种紧张关系在中国尤为明显，因为其国内矿产资源基础相对于其精炼、制造和消费规模来说很小（Yin 等，2024）。因此，中国的铜系统是通过国内资源、国际贸易和二次材料的结合使用发展起来的，而非仅依靠国内采矿（Hao 等，2023；Dong 等，2020）。国内矿石、国内废铜、进口矿石和精矿、进口二次资源以及直接进口的精炼铜在供应链的不同阶段进入，并对国内加工提出不同要求（Dong 等，2020）。因此，一个渠道的变化可能会将材料重新导向其他渠道；例如，对进口铜废物的限制与额外的原生精炼和精矿进口有关（Ryter 等，2021）。随着碳和贸易条件的演变，中国的铜供应构成和韧性取决于材料在这些资源形式之间流动的有效性。

循环经济措施和低碳工艺技术通过不同机制解决这一问题。循环性可以减缓材料周转，延长铜在用的停留时间，并增加未来二次资源的可用性，但这些效果受早期流入量的数量和年龄结构的限制（Born 和 Ciftci，2024；Klose 和 Pauliuk，2021；Helbig 等，2022）。更高的回收率可以降低原生资源压力，但无法使二次供应立即对上升的材料需求做出响应，且额外的回收可能意味着对稀薄或复杂废物流进行更高收集和处理负担（J. Li 等，2025；Sch?fer 和 Schmidt，2020；Wang 等，2021）。循环性既改变了库存持续性，也改变了未来可供回收的资源包络。

工艺脱碳作用于系统的另一部分，通过减少将可用资源转化为精炼铜相关的排放。氢气可潜在用于矿场运输、高温供热、冶炼和冶金精炼，但这些应用的基础设施要求、改造需求、成本和技术成熟度各不相同（Kukula 等，2024；Giurco 和 Petrie，2007）。其环境绩效还取决于电力碳排放强度和工艺整合，而不仅仅是氢的使用（R?ben 等，2021；Harpprecht 等，2021）。炉级证据进一步表明，基于氢的工艺改变会改变能源、排放和运行绩效，而不是作为统一的直接替换减排选项（Maghsoudizadeh 等，2025）。脱碳的位置至关重要：更清洁的采矿主要影响特定的资源流，而更清洁的精炼可以影响共享下游加工能力的多个资源流。在本模型中，这种更广泛的工艺脱碳机制通过氢赋能的采矿和精炼作为明确的低碳技术选择来实现。这些选项用于考察供应系统内的阶段性脱碳效应，并不旨在代表铜行业可用的全部减排技术组合。

以往的研究量化了该转型的许多组成部分。前瞻性研究评估了中国未来的铜需求和可能的供应缺口（B. Li 等，2025b；Elshkaki 等，2016）；物质流研究考察了国内采矿、贸易、在用库存和二次资源的作用（Yin 等，2024；Hao 等，2023）；面向碳的研究评估了回收、技术、贸易和环境政策的影响（Gu 等，2024；Kuipers 等，2018；Dong 等，2020）；而基于约束的研究探索了供应和碳限制下的生产、回收和贸易（Wang 等，2023；Watari 等，2022）。这些进展确立了需求、循环性、加工技术、碳和贸易的重要性。尚不明确的是，当多种约束同时作用时，主导可行铜供应的约束是如何随时间变化的，以及为什么特定的资源 - 加工组合进入、保持或退出组合。

现有研究提供了铜转型问题的重要部分，最近的工作已开始联合考察这些维度。剩余的分析挑战是澄清当预期需求、碳限制、资源稀缺、加工约束和贸易限制在动态供应系统内同时运行时，可行供应和供应组合构成如何演变。这需要连接预期需求与实际进入国内使用的铜量，同时追溯循环性、工艺脱碳和贸易限制如何重塑资源可用性、加工可行性和库存持续性。解决这些关系需要在同一动态系统内评估资源类型和加工选项，而不是预先分配其未来份额。这引出了核心研究问题：当预期终端需求面临相互作用的碳、资源、技术、进口和经济约束时，中国大陆的可行铜供应如何演变，以及循环性、工艺脱碳和进口灵活性在其中发挥什么作用？

为回答这一问题，本研究将流量驱动型动态物质流分析与跨期铜供应优化相结合，应用于中国大陆。潜在终端铜需求从上方约束未来的国内终端流入量，而年度碳配额、资源可用性、二次资源回收、技术部署、进口条件及经济可行性决定了实际可供应的数量。实际流入量随后积累并退出在用库存，使得年度材料吞吐量可以与含铜资产的持久性区分开来。资源来源和精炼决策分别优化，随后合并为 11 条诊断性来源 - 精炼路径以便事后解释。我们考察了三个关联机制：预期需求何时及为何停止完全可实现；循环性和工艺脱碳如何通过不同渠道影响库存持续性、二次资源可用性和加工可行性；以及更严格的进口约束如何重塑路径替代和碳效率。这些机制揭示了随着主导约束在转型过程中转移，可行铜供应如何变化。

**章节片段**
**铜需求、库存动态与循环供应**
动态物质流分析提供了材料流入、在用库存、产品退役和二次资源产生之间的物理联系（Müller 等，2014）。在流量驱动模型中，首先指定或确定进入使用的材料，随后的库存和报废流出从这些流入量和寿命分布中推导；而存量驱动模型则指定库存轨迹，并推导建立或维持该库存所需的流入量（Müller）。

**分析框架、时间边界与核算范围**
本研究将流量驱动型动态物质流分析（MFA）与跨期铜供应优化模型联系起来。这种耦合建立在以前的集成物质流和能源系统建模方法之上（Kullmann 等，2021）。该框架评估了当潜在终端需求在共同的约束系统内与碳、资源、循环性、技术、贸易和经济条件相互作用时，铜系统如何响应。MFA 层转化

**中国铜供应系统基准结构**
2023 年铜流图定义了前瞻性分析开始的继承材料结构（图 2）。中国的铜供应以明显的资源 - 加工不对称为特征：国内采矿仅贡献有限的上游份额，而进口矿石和精矿、进口二次资源以及直接进口的精炼铜在供应链的不同阶段有显著贡献。进口矿石和精矿以及进口二次资源

**讨论**
在所有情景中，中国的铜转型无法通过单一的首选供应来源进行管理。系统性能取决于国内资源、循环性、进口渠道和工艺脱碳如何在不同约束成为主要瓶颈时相互补偿。循环性影响库存周转和未来二次资源可用性；工艺脱碳影响可用资源是否能在碳配额内加工；国内资源提供

**结论**
本研究结合了流量驱动型动态物质流分析与跨期优化，考察了预期终端需求及相互作用的碳、资源、循环性、技术、贸易和经济约束下中国大陆的可行铜供应。结果显示了从早期需求响应型供应到后期越来越多受约束调节供应的转变。随着这些约束收紧，已实现流入量

**CRediT 作者贡献声明**
Yudong Fan：撰写 – 初稿，可视化，验证，软件，方法论，数据管理，概念化。Liming Xue：监督，方法论，资金获取。Shiyu Xi：撰写 – 审阅与编辑，验证，方法论。Shixuan Yan：正式分析，数据管理。Shisheng Li：软件，数据管理。

**写作过程中生成式人工智能及人工智能辅助技术声明**
在本手稿的准备和修订过程中，作者使用了 ChatGPT (OpenAI) 协助进行英语翻译和语言编辑，包括语法、清晰度和可读性的改进。所有人工智能辅助文本随后均由作者审阅和编辑，作者对手稿的科学内容、解释和结论承担全部责任。

**利益冲突声明**
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：Liming Xue 报告称获得了中国国家自然科学基金的财务支持。如果有其他作者，他们声明没有已知的可能影响本论文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

**致谢**
我们要感谢编辑和审稿人提出的建设性和帮助性意见。

Yudong Fan | Liming Xue | Shiyu Xi | Shixuan Yan | Shisheng Li
中国矿业大学（北京）能源与矿业工程学院，中国北京，邮编 100083