能源革命、工業革命、科技革命、人工智能疊加,引發了前所未有的大變革,而能源化工行業正處于變革的起點。如何迎接變革帶來的未知機遇與挑戰?近日,中國工程院院士、中國科學院大連化學物理研究所(以下簡稱大化所)所長劉中民給出了他的回答——沿著“四條主線”打造更加合理的能源結構和工業結構。即行業應以新思維去審視舊流程,沿著化石能源清潔高效利用與耦合替代、可再生能源多能互補與規模利用、基于低碳與零碳的工業再造、低碳化智能化多能融合的四條主線打造新體系。 推動煤化工與石油化工耦合 劉中民指出,在我國貧油少氣的資源稟賦背景下,油品和化工品的結構矛盾長期存在,因此用煤炭填補能源化工缺口十分必要。煤化工產業要在石油化工特別是煉化產業布局已經成熟的情況下,放眼整個能源化工,甚至是我國整體工業結構中去統籌考慮自己的定位問題。 煤化工如何與傳統煉化產業實現“共生”?劉中民強調,關鍵在于發揮煤化工的獨有優勢。 “煤化工有自己的特色,例如用合成氣做甲醇或者做含氧化學品是相對容易的,但從石油化工的路線加工含氧化學品就需要氧化過程,很難控制反應的選擇性。”劉中民解釋說,煤化工中碳碳鍵的變化也與石油化工不同。傳統石油化工的加工路線大部分是大分子變為小分子的裂解過程,化學鍵的斷裂需要相對高溫的條件和較高的能量供給,屬于吸熱反應。而煤化工的主要路線是先將煤轉化為合成氣,再轉化為烯烴、甲醇或其他下游產品,是由小分子變為大分子,增加化學鍵的過程,比裂解所需的條件更溫和穩定。 據劉中民介紹,大化所進行了將煤化工與傳統石油化工路線耦合的嘗試,已經開發出較為成熟的煤基甲醇耦合石腦油制烯烴路線,利用甲醇制烯烴的強放熱特點,與石腦油裂解制乙烯的強吸熱反應聯動耦合,讓反應熱量達到相對平衡。相比起傳統的石腦油制烯烴技術路線,耦合路線的能耗可降低1/3~1/2,不僅副產物甲烷的產率可降低到4%以下,還能讓石腦油的原料利用率提高10%。 發展儲能實現規模利用
“雙碳”目標對新能源的發展提出了全新的要求,在碳達峰碳中和背景下,新能源產業要“先破后立”,發展大規模、高比例可再生能源,逐步實現對化石能源的替代。 談及可再生能源發展的方向和目標,劉中民表示,從行業宏觀來看,可再生能源發展的大方向是“三高一低”,即提高轉換效率、提高供給質量、提高替代比例、降低應用成本。而具體產業則“各有難念的經”,光伏產業目標是進一步提升光電轉化效率;風能產業需要打破大功率機組整機方案和部分核心部件依賴進口的問題;水電產業需要突破水能發電機組瓶頸問題;生物質能則聚焦于生物質高值化利用。 不過,無論是哪種可再生能源產業,都繞不開一個問題——并網消納。 劉中民指出,儲能是可再生能源降低并網風險、提高利用效率和穩定性的關鍵。目前,我國在短時高頻、中短時長儲能都有較為明確的解決方案,鋰離子電池、鉛酸電池等技術目前已經較為成熟,不過未來還需要經過市場驅動和檢驗,選擇、固化具有成本更低等特點的優勢技術體系。在長時低頻儲能方面則仍然以抽水儲能為主,經濟性有優勢的其他長時儲能技術仍需發展。 “不只是可再生能源的大規模融合利用,未來我們要做智慧能源系統、構建智能電網也離不開儲能。”劉中民表示,氫能的產生、利用、儲存是一個系統工程,目前成本仍然偏高,未來的發展和應用需要政府的積極引導和全社會的共同努力;而當前以鋰電池為主的電化學儲能則受我國鋰資源儲量限制,國家也出臺了重大研究計劃推動其他電化學儲能方式的研究,液流電池就是其中之一。
基于低碳再造工業流程
“在工業中,氫能同時具有物質和能量屬性,能同時滿足生產供能和原料的需求。”談及能源化工行業的減碳之路,劉中民認為,難脫碳行業深度減排的重點,應該放在一個“氫”字上:“因為從概念上來講,化石能源無論是燃燒還是生產油品、化學品,都是產生二氧化碳的過程,單靠能源化工行業自身實現零碳是不可能的,應當引入其他清潔原料或能源‘對沖’,由清潔能源制取的綠氫就是很好的選擇。” 據介紹,目前生產技術最成熟的氫還是來自化石能源,碳排放量較高的“灰氫”。由化石能源聯合碳捕集、利用與封存技術制得的“藍氫”雖然降低了部分過程碳排放,但能耗大、成本高的特點仍然讓其難以大規模應用。而由可再生能源制取的“綠氫”能實現全過程無碳化,將成為難脫碳行業實現低碳與零碳發展的重要媒介。 “以煤制烯烴為例,充足綠氫的加入可以完全替代掉流程中水煤氣變換的環節,減少70%的二氧化碳排放,同時,電解水制氫剩下的副產品氧氣還能用于煤氣化工藝流程,這樣又能從空分裝置里‘省下’一筆能耗,可以促進煤化工零碳排甚至負碳排。”劉中民說。
低碳化智能化多能融合
劉中民表示,人工智能將帶動能源化工行業的深刻變革。以能源化工行業的科技創新為例,傳統的產業化流程要經歷實驗室小試、中試放大、工業性試驗三個環節才能嘗試投入工業生產,成本高、時間長,其中的中試放大環節更是行業難點、痛點,很多技術都“倒在”這一關上。 “現在人工智能來了,我們可以探索從小試通過人工智能一步干到工廠的路徑。”據劉中民介紹,大化所已經形成了一整套方案,正在研究如何建立數字化孿生的虛擬工廠模型,實現化工知識的快速檢索及化工流程工藝的自主設計和優化,有望縮短化工工藝流程的研發周期,為實驗室成果快速走向工業化提供可能。 “未來的能源系統,必然是低碳化、智能化和分布式能源相結合的系統。能源革命、工業革命正在呼喚科技革命,疊加人工智能,一場前所未有的大變革正在啟動。”劉中民說,“我們處于變革的起點,有很多未知,也就有很多希望,我們一定要用新思維去審視舊流程,在這個基礎上打造更加合理的能源結構和工業結構。”