干方彬

※ 随着工业互联网和人工智能技术的发展，数字能碳管理应运而生。它将能源管理与碳管理在数字空间深度融合，通过实时感知、智能寻优和闭环控制，为石化企业破解“高碳锁定”提供转型路径

※ 数字能碳管理是基于数据驱动与机理融合，实现“能—碳—工艺”协同优化的新型管理模式

※ 数字能碳管理在石化企业深入推进过程中，暴露出诸多行业共性痛点，这些痛点不仅是技术瓶颈，更是管理逻辑与业务模式的错位

※ 数字能碳管理绝非石化企业应对政策考核的权宜之计，而是重塑行业核心竞争力、实现绿色转型的必由之路

随着“双碳”战略的深入推进，国家政策正加速从“能耗双控”向“碳排放双控”转变，石化企业在面临能源成本攀升的同时，还面临严苛的碳配额约束和碳市场履约压力。

传统模式下，石化企业的能源管理多依赖于人工抄表、月末统计，碳排放核算则采用基于物料衡算的排放因子法滞后计算。这种“物理分离、事后算账”的模式，导致能耗与碳排数据口径不一、滞后性强，难以支撑精细化的调度优化和碳资产决策。随着工业互联网和人工智能技术的发展，数字能碳管理应运而生。它将能源管理与碳管理在数字空间深度融合，通过实时感知、智能寻优和闭环控制，为石化企业破解“高碳锁定”提供转型路径。

数字能碳管理的内涵

数字能碳管理并非传统EMS（能源管理系统）与碳盘查软件的简单叠加，而是基于数据驱动与机理融合，实现“能—碳—工艺”协同优化的新型管理模式。其核心内涵包含三个维度：在监测维度，实现从计量结算向秒级感知跨越；在分析维度，实现从统计对比向根因诊断和预测寻优跨越；在业务维度，实现从被动履约向主动碳资产运营跨越。为支撑上述内涵，数字能碳管理平台通常采用“云—边—端”协同的四层架构。 

感知层解决“看得到”的问题，通过DCS（集散控制系统）、智能仪表及CEMS（烟气连续排放监测系统）获取一手数据；边缘层解决“传得快”与初步清洗的问题；平台层是核心，内置LCA（全生命周期评估）模型、碳排放核算引擎及AI寻优算法，解决“算得准”的问题；应用层则直击业务痛点，涵盖能碳驾驶舱、工艺寻优及碳资产管理，解决“管得好”的问题。

头部石化企业数字能碳管理的应用实践

近年来，国内头部石化企业率先开展数字能碳管理探索，在装置级、公用工程级及全链条碳管理方面涌现出一批具有行业标杆意义的实践案例。

生产装置级：工艺参数与能碳协同寻优。炼化生产装置（如催化裂化、加氢裂化、乙烯裂解）既是产能大户，也是耗能和排碳的核心。传统APC（先进过程控制）多以收率或产量为目标，较少将碳排放成本纳入目标函数。当前实践表明，将能碳数据与工艺机理模型结合，实施卡边操作，可显著降低装置综合能耗和碳强度。中国石化金陵石化公司针对炼油过程碳排放核算滞后、无法指导生产调节的痛点，构建了覆盖全厂的碳排放实时监控系统。该系统打通了MES（生产执行系统）、LIMS（实验室信息管理系统）和实时数据库，内嵌国家发展改革委发布的石化行业排放因子及企业实测因子，将原本月度手工核算的频次提升至小时级。系统对70多套装置的燃料气、蒸汽、电力消耗进行实时折算，形成“装置碳强度曲线”。当某催化装置碳强度异常升高时，系统通过关联分析发现是再生器烧焦温度偏高导致燃料气消耗增加，及时提示操作员调整主风量和掺渣比。该项目实施后，不仅实现了碳排放的日度盘点，还通过识别不合理用能，促使部分装置综合能耗下降2%以上。

公用工程级：蒸汽与电网动态智能调度。石化企业的公用工程（热电联产、蒸汽管网、循环水场）是连接能源转换与工艺消耗的枢纽。由于蒸汽管网庞大、用户负荷波动频繁，传统人工调度往往采取宁多勿少的保守策略，导致大量能源以乏汽和疏水形式浪费，隐性碳排放居高不下。中国石油独山子石化分公司在乙烯及炼油区引入了中智达的能源管理和优化系统。针对蒸汽系统，平台构建了包含锅炉、汽轮机、减温减压器及管网的机理—数据混合模型。系统每5分钟读取一次全厂蒸汽负荷预测数据，通过优化求解器计算各锅炉的最佳负荷分配，以及汽轮机抽汽与发电的经济平衡点。在保证工艺用汽压力的前提下，系统自动给出“停运某台低效锅炉”“调整B级蒸汽管网压力设定值”等调度建议。据测算，该系统投用后，热电联产锅炉群正平衡效率提高0.1%以上，蒸汽管网压降损失减小，每年节约标煤近万吨，直接削减了“范围一”与“范围二”的碳排放。此外，还通过AI温度预测模型优化循环水场泵群运行，使乙烯耗水量在集团炼化一体化企业中保持最低。

碳资产管理级：MRV合规与配额策略优化。随着全国碳市场的扩容，石化行业（含炼油、乙烯、芳烃等）已逐步纳入碳配额管理。企业面临的首要痛点是MRV（监测、报告、核查）数据链路长、易错漏，以及缺乏基于排产计划的碳配额盈缺预测。石化盈科作为石化行业核心IT服务商，其研发的碳资产管理系统已在多家大型炼化企业落地。该系统覆盖了从油气勘探、炼化到销售的全流程，支持ISO14064及生态环境部核算指南。在某南方大型炼化企业实践时，系统与ERP（企业资源计划）、MES深度集成，自动抓取原料消耗、催化烧焦等数据，一键生成符合核查要求的碳排放报告，将原来需耗时数周的盘查工作缩短至数天。更重要的是，系统建立了“生产排产—能源消耗—碳排放—配额缺口”的预测模型。在企业制定下一年度生产计划时，系统模拟不同加工方案下的碳排曲线，结合碳市场行情预测，给出“优化加工流程降低碳排”或“提前购入CCER（国家核证自愿减排量）/配额”的决策建议，使碳管理从被动履约转向主动经营。

产品碳足迹级：全生命周期追踪与绿色溢价。欧盟碳边境调节机制（CBAM）等绿色贸易壁垒的施行，使得石化下游产品（如高端聚乙烯）的碳足迹成为国际竞争的准入证。缺乏精细到产品级、工序级的碳足迹数据，企业将面临高额碳关税或失去订单。国内某大型化工集团为应对国际供应链绿色要求，部署了产品碳足迹数字管理系统。平台内置LCA（全生命周期评估）数据库，将各装置的化石碳、生物质碳、绿电比例进行物料与能量的溯源分配。从原油进厂、一次加工、二次加工到化工产品产出，系统采用质量平衡法与经济价值分配法，计算出每吨特定牌号聚丙烯的碳足迹。该数据经第三方机构认证后，作为产品的“绿色标签”附在供应链交付物中。实践表明，凭借精准的低碳足迹数据，该集团部分高端出口产品获得了5%~10%的绿色溢价，并成功进入要求严苛的欧盟核心供应链体系，订单量同比增长超20%。

石化企业数字能碳管理存在的突出问题

尽管数字能碳管理在石化企业初见成效，但在深入推进过程中，依然暴露出诸多行业共性痛点。这些痛点不仅是技术瓶颈，更是管理逻辑与业务模式的错位。

一是重能轻碳，能碳协同的机理逻辑尚未打通。目前多数石化企业的数字平台仍停留在“能源管理升级版”的阶段，仅将碳排放作为能耗的衍生指标（乘以排放因子）进行展示。实际上，能和碳的运行逻辑存在差异：节能不必然降碳（如煤改气节能但可能增加单位热值碳排），降碳也不必然节能（如增加碳捕集、利用与封存装置必然额外耗能）。实践中，缺乏将碳约束作为边界条件融入工艺机理模型的算法，导致系统在遇到“保供能”与“控碳排”冲突时，无法给出帕累托最优解（Pareto Optimal Solution）。

二是底层计量存在盲区，数据空心化制约模型精度。碳排核算的准确性高度依赖底层数据的质量。石化企业蒸汽、燃料气管网错综复杂，大量老旧装置缺乏细分到单元设备、工序的计量仪表，甚至存在“用总表减去分表推算损耗”的现象。对于“范围一”中的工艺排放（如催化烧焦、火炬燃烧），由于工况波动大，采用实测法（CEMS）与核算法往往存在10%以上的误差。数据基础的薄弱，直接导致数字孪生模型失真，优化控制指令难以落地闭环。

三是轻闭环控制，缺乏对生产业务的深度介入。不少企业将数字能碳管理等同于“驾驶舱大屏”，投入重金实现了能耗与碳排的可视化，但数据仅停留在调度中心，未能反向下发至DCS/APC（先进过程控制）系统执行。操作员依然凭经验调节。缺乏RTO（实时优化）与APC的闭环联动，数字能碳系统就成了“只看不控”的花瓶，无法产生实质性的降碳效益。

四是碳资产运营意识薄弱，数字系统的商业闭环尚未形成。当前系统的应用多止步于完成政府强制的MRV核查，对碳配额的金融属性认识不足。系统缺乏与碳市场行情数据的实时对接，缺乏跨期套利、CCER置换、碳配额质押融资等碳金融模型的支撑，导致碳数据未能转化为碳资产，数字化的商业价值大打折扣。

深化应用数字能碳管理的路径探析

面对上述挑战，石化企业的数字能碳管理必须跨越“只看不算、算而不优”的初级阶段，向深度智能化与业务融合迈进。

一是从物理镜像向智能大脑演进。深化AI（人工智能）与工艺机理融合，未来的数字能碳平台必须是工艺专家与数据科学家的结合体。针对炼化过程极强的非线性和滞后性，纯数据驱动的AI模型在边界条件变化时极易失效。应发展“机理+AI”的混合建模技术，将化工热力学、反应动力学方程作为约束条件嵌入神经网络，建立蒸馏塔、反应器的数字孪生体。在此基础上，将碳排边界作为拉格朗日乘子（解决有约束条件的极值问题时引入的一个辅助参数）引入RTO目标函数，实现在收率、能耗、碳排多重目标下的动态卡边寻优。

二是从静态核算向动态追踪演进。构建高频可信的碳数据底座解决碳数据不准的问题，一方面，需实施“计量补盲”工程，推进电力、蒸汽、燃料气的三级计量体系建设；另一方面，需打破核算法与实测法的壁垒。对于催化裂化等核心排放源，探索建立CEMS实时监测数据与DCS物料衡算数据的融合校验算法，利用区块链技术对关键碳排放数据进行上链存证，确保数据的不可篡改及可溯源性，为后续的碳交易和碳关税应对提供具备公信力的数据底座。

三是从局部优化向全局寻优演进。打破孤岛实现“产—供—销—碳”协同。孤立的装置优化往往无法带来全厂碳排的下降（如装置能耗下降但导致蒸汽管网失衡），必须将优化视角从单体装置拓展至全厂乃至园区。在上游，统筹规划绿电、绿氢的引入与化石能源的耦合；在中游，实现“蒸汽—电力—煤气”多能互补的动态协同调度；在下游，将产品碳足迹与市场需求联动，根据不同客户的低碳偏好，逆向指导生产装置切换牌号和加工方案，实现“以产定销”向“以碳定产”的形态转变。

四是从履约成本向资产运营演进。重塑碳管理商业逻辑，将碳配额视作具备流动性的金融资产。数字能碳系统应接入全国碳市场及试点区域行情，构建企业碳配额盈缺预测动态模型。系统应具备“排产—碳排—配额—成本”的沙盘推演能力，指导企业在配额价格低谷时买入储备，在缺口明确时通过CCER置换或技术改造消除缺口。更进一步，系统应支持碳配额质押、碳资产证券化等碳金融创新，将负外部性的碳转化为正收益的金融工具，彻底改变碳管理只花钱不赚钱的窘境。 

数字能碳管理绝非石化企业应对政策考核的权宜之计，而是重塑行业核心竞争力、实现绿色转型的必由之路。唯有将数字能碳管理内化为企业的“数字神经”和“智慧大脑”，方能在碳约束时代重塑比较优势，实现从“燃料”到“材料”、从“高碳”到“零碳”的历史性跨越。

作者系广东财贸职业学院教授级高级会计师、一级碳排放咨询师