美国从煤炭转向天然气发电的气候和健康影响外文翻译资料

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美国从煤炭转向天然气发电的气候和健康影响

Roger Lueken, Kelly Klima , W. Michael Griffin，Jay Apt

摘要：丰富的天然气价格低廉促使工业界和政界人士欢迎天然气作为今天煤电密集型发电与未来低碳电网之间的“桥梁燃料”。 我们使用现有的国家数据集和公开的模型来调查美国电力部门天然气排放利益的上限。 作为一个极限的例子，我们分析了所有美国煤电厂到2016年发生的天然气工厂的转换。这种转换的人类健康益处是巨大的：二氧化硫排放量从基准（MATS（汞和空气毒性标准） 到2016年改造）超过90％，NOX排放量超过60％，每年将全国年度健康损失总额减少20至500亿美元。 虽然到2040年，对全球气温的影响很小，但美国电厂车队的贡献可能会改变多达-50％至 5％，具体取决于排放的CH4排放率和更换瓦斯厂的效率。

关键词：天然气；煤炭；气候变化；标准污染物；人类健康

引言

过去十年页岩气开发使美国国内天然气产量增加了40％[1]。 天然气价格低廉促使工业界和政界人士欢迎天然气作为今天发电系统（其最大的单一燃料是煤炭）和未来的低碳电网之间的“桥梁燃料”。 目前的美国政策包括“推动燃油从石油和煤炭转为天然气的行动”[2]。

最近，越来越多的研究质疑了国内天然气大幅度减少美国温室气体（温室气体）排放的能力。 由于天然气发电厂燃料的效率较高，碳含量较低，因此天然气发电厂的排放比二氧化碳（CO2）少50％-60％[3]。 然而，生产和运输天然气（甲烷，CH4）本身就是有效的温室气体的逸散排放可能会降低这些气候的好处[4]。 [5] [6] [7]; [8]; [9]。

这种转变的人类健康后果还没有得到与温室气体影响一样广泛的讨论。 与没有排放控制措施的煤矿相比，天然气工厂排放的二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）都是颗粒物质的前兆。 天然气的主要颗粒物质的主要排放量高达2.5mu;m（PM2.5），粒径达10mu;m（PM10）的颗粒物比煤更低。 暴露于PM2.5与人类死亡率和发病率有关[10]。 [11] [12] [13] [14]。 EPA规定，包括CAIR（清洁空气间州际规则），CSAPR（跨国空气污染规则）和MATS（汞和空气毒性标准））旨在减少这些排放[14]。 [15] [16]。 这些规定是煤炭转向天然气工厂的一个原因[17]。 [1]。

我们调查了天然气的潜力，以减少美国电力行业污染物和温室气体排放标准。 为了确定潜在利益的上限，我们分析了所有美国煤电厂到2016年发生的天然气工厂的转变。我们强调，我们建立这一瞬间的转变，以了解这种煤转换的最大潜在变化 天然气可以。 我们量化了将发生的总电力行业排放量的减少以及相关的气候和健康效益。

我们的目的不是量化切换到天然气或最佳发电舰队的成本效益。 相反，目标是通过使用天然气发电来确定实现美国减排目标的局限性。 本研究与美国煤电厂气候和健康影响的现有研究不同[4]。 [18] [8]; [19] [6]因此，我们试图量化将美国发电机组转换到天然气工厂的最大可实现的效益。 实际上，从煤炭转为天然气需要几年时间，污染减排的好处将比我们在这里提出的思想实验中明确。 我们还直接比较了标准污染物排放量与温室气体排放量减少的幅度。

我们将美国能源部（Energy Department）的能源部排放和排放量预测作为我们分析的基准。 这些预测包括由于改装符合MATS，从2016年起，现有煤电厂的二氧化硫和氮氧化物排放量大幅减少。 从这个基线，我们从2016年开始，替代了所有使用天然气工厂的燃煤电厂。然后，我们使用两种公开的模型来计算这种转换的健康效益：APEEP（空气污染物排放实验和政策）模型[20]和 EASIUR（估计空气污染社会影响回归）模型[21]; [22]。 使用GTP（全球温度势），我们估计，到2040年，EIA（能源信息机构）预测排放和发电的最后一年，煤炭到天然气的转换将如何影响电厂车队对全球气温的贡献。 我们将逃逸甲烷排放率从0％变为7％，这一范围包括现有文献[9]的估计。

2、材料和方法

本节介绍我们的研究方法。 附录A中给出了本工作中使用的模型的图形表示，附录B给出了度量标准的描述。

2.1、 计算基线排放量

我们根据能源部EIA（能源信息署）的预测，制定了2016-2040年基准线排放情景[23]。 环境影响评估预测工厂类型的装机容量，燃料类型的发电量，以及电力部门的总氮和二氧化硫排放量。 这些预测包括现有政策的影响，包括CSAPR和MATS。 我们使用EIA的参考情景作为我们的分析基线; 我们也考虑了环境影响评估的低油气资源和高油气资源。 每个场景的描述见补充材料的附录C. 我们认为，由环境影响评估未预测的煤炭转换为天然气将是由于未来的政策而不是市场力量。

2.1.1、基准NOX和SO2排放

环境影响评估预测到2040年的总电力NOX和SO2排放。它不预测燃料类型的排放。 因此，我们分离出与煤，油，瓦斯厂相关的NOX和SO2排放。 我们首先计算了石油和天然气工厂的NOX和SO2排放。 我们使用EPA AMPD（空气市场计划数据库）的工厂级排放数据来确定2012年EPA EPA（清洁空气间州际规则）规定的27个东部州份的石油和天然气工厂的2012年能力加权平均排放率[24]。

接下来，我们将这些排放率乘以EIA对电力生产的预测，以发现油气田的NOX和SO2排放总量。 最后，我们计算了煤NOX和SO2排放量，作为环境影响评估对NOX和SO2排放总量与油气田总排放量之间的差异。

2.1.2、基准PM2.5和PM10排放

环境影响评估不会预测发电厂PM2.5和PM10的直接排放。 我们认为，煤矿和石油工厂排放了0.14 kg /MWh的PM2.5和PM10，这是EPA的MATS [15]规定的限度。 天然气工厂不受MATS管理，因此我们使用2005年NEI（国家排放清单）[25]和eGRID 2005 [3]的数据来确定天然气厂的PM2.5和PM10燃烧排放率。 我们发现NEI数据库中天然气工厂的能力加权平均排放率为PM2.5.06千瓦时/MWh，PM10为0.07千克/兆瓦时。 对于煤炭，石油和天然气的工厂，我们将每个燃料的年发电量预测乘以EIA的假设排放率。

2.1.3、 基准温室气体排放

环境影响评估不能预测CO2或CH4排放。 我们通过将EIA对每种燃料的总发电量预测乘以该燃料类型的工厂的2012年能力加权平均二氧化碳排放率来计算二氧化碳排放量。 我们使用AMPD的工厂级排放数据来确定CAIR州的工厂的2012年二氧化碳排放率。 这些发电机占2012年二氧化碳排放量的70％。

我们计算CH4排放量是CH4生产和运输的燃烧排放量和逃逸排放量之和。每种燃料类型的燃烧CH4排放量是美国环保署“eGRID（排放和生成资源综合数据库）”2009年工厂的能耗加权平均CH4排放率。我们将逃逸CH4排放率定义为0-7％涵盖现有文献的估计[9]。我们将总气体的预测乘以逃逸率，以计算总的挥发性CH4排放量。消耗的天然气总量是通过将环境影响评估的天然气产量预测乘以2012年现有天然气工厂的能力加权热值[3]而得出的。来自煤和天然气生产和运输的其他逃逸排放（温室气体，NOx，SO2，PM2.5，PM10）没有定性地改变我们的结果，被排除在分析之外。我们没有包括煤炭生命周期排放，因为上游排放量仅占总排放量为96 g CO2e / MJ的5％，比平均值的总体不确定性低四倍[6]。

2.2、 计算替代植物排放率

我们模拟了两种情景，以调查从煤转换到其他燃料的好处。

情景a）退休所有煤厂，建成新的高效NGCC（天然气联合循环）工厂。 新的NGCC工厂假设通过最先进的GE Flex-60和Siemens Frame-H [26]实现了5700Btu / MWh的热速率。 [27]。 通过将热量乘以天然气的碳含量来计算二氧化碳排放率。 其他排放率被假设为由EPA的国家电力能源数据系统[28]确定的450个现有NGCC工厂的负荷加权平均排放率。 这一假设有些夸大了排放率，因为新的，高效率NGCC的排放率可能会低于现有的NGCC船队平均水平。 NOX和SO2排放率基于2012年排放率（AMPD）; CH4排放率来自2009年eGRID。 PM2.5和PM10排放率基于2005年NEI。

情景b）考虑到NGCC和燃气轮机厂，都退出了所有的煤电厂，并建造了与现有燃气轮机负载加权平均值相同的热量和排放率的新型天然气工厂。 热量，二氧化碳，二氧化氮和二氧化硫排放率均基于2012年数据（AMPD）; CH4排放率来自2009年eGRID。 PM2.5和PM10排放率基于NEI 2005.这种情况将燃料切换的好处与切换到高效工厂的好处分开（情景a）。 按照补充材料的描述计算负荷加权排放率和负荷加权热比率。

除了这两种情况之外，我们还建立了一种情景，其中煤厂被替代为具有所有污染物排放的新工厂，即可再生或核电厂。 相关结果可以在补充资料，附录C，图C.1至C.4中找到。 我们假设替代工厂可以提供稳定的基本负载功率; 实际上，诸如风力的可变可再生能源将需要存储作为基本负载。

我们认为替代工厂建在同一地点，并具有与其替代的煤电厂相同的能力。 我们认为这个假设是合理的，因为这些站点将拥有新工厂所需的许多基础设施，例如访问传输。 我们的分析忽略了由于燃料切换或由于消费者价格反应而导致的负载变化可能发生的调度顺序的变化。

2.3、 计算健康影响

存在许多健康模式[29]; [18]并被EPA用于对主要污染法规的技术支持[14]。 在这项研究中，我们使用了两种公开提供的模型：APEEP（空气污染物排放实验和政策）模型[20]和EASIUR（估计空气污染社会影响使用回归）模型[22]。 我们使用这些模型通过SO2，NOX，PM2.5和PM10的排放变化对人体健康和环境造成的利益进行货币化。 由于这些污染物周围的大气科学不确定性，我们排除了挥发性有机化合物（挥发性有机化合物）和氨（NH3）造成的损害，与SO2，NOX和PM相比，造成相对较小的损害[30]。 [31]。

APEEP使用缩减形式的空中运输模式和线性剂量反应功能从每个县的NOX，SO2，PM2.5，PM10，VOC和NH3的排放量的边际吨转移到对人体健康和环境造成的损害。 美国。 健康影响，如果每个统计生命价值为600万美元，占APEEP损失总额的94％，主导环境损害（可见度损失，林业和农业损害，人造结构损坏）[20]。 与美国环保署相比，APEEP低估了损害赔偿[20]。

EASIUR [21]; [22]是使用CAMx创建的大型数据集进行归一化的，该数据集是最先进的化学传输模型[32]。 EASIUR紧密地重现了通过完整的CAMx模拟预测的排放物的社会成本，但没有很高的计算成本。 EASIUR的社会成本来源于环境PM2.5对死亡率的影响，通常占社会成本的90％以上。 它估计了PM2.5从EC（元素碳），SO2，NOx和NH3的排放量的影响在大面积顺风（高达约二千公里）的影响。

由于这两种模型都将排放的损害作为位置的函数计算，我们估计美国大陆各个煤层气的排放量分别为二氧化硫，氮氧化物，二氧化硫，二氧化硫和二氧化碳。 虽然环境影响评估预测了二氧化硫和二氧化硫的总排放量，但2040年以前的工厂排放量是非常不确定的。 我们认为，从二氧化碳到二氧化碳排放量的二氧化硫排放总量保持不变，从二氧化碳排放量的二氧化碳排放量依然保持不变[3]。 我们假设每个煤矿发出0.14 kg / MWh的PM2.5和PM10 [15]。

将所有煤电厂切换为天然气将对标准污染物产生重大影响，可能会认为两种模式的基准线排放量都将受到足够的影响，从而使人类健康影响不再是好的估计。 然而，有良好的证据表明，SO2和NOX引起的PM2.5的形成与排放减少呈线性关系，没有阈值[33]。 主要队列研究发现PM2.5浓度 - 反应函数和死亡率是线性的，没有阈值[34]; [35] [36]。 由于我们发现，二氧化碳在2012年仅占电力行业总健康损失的8％，所以我们忽略了由于二氧化硫排放减少导致的与二氧化碳排放有关的PM2.5形成的已知二阶非线性。

2.4、 计算气候影响

我们使用IPCC，GTP（全球温度潜力）[37]所使用的度量来计算结果温度变化。 [38]。 GTP被定义为在化合物x相对于等效CO 2质量（36）的发射（脉冲或持续）之后的给定未来TH（时间范围）的全局平均表面温度变化（Delta;T）