地下工程低碳理論與應(yīng)用 課件 -第1章 緒論

西南交通大學土木工程學院地下工程系《地下工程低碳理論與應(yīng)用》2025年1月2日西南交通大學土木工程學院地下工程系第4章地下工程施工期碳排放不確定性分析本章內(nèi)容提要本章教學目標：掌握地下工程碳排放不確定性分析方法學會結(jié)合實例進行碳排放不確定性分析不確定性分析方法1襯砌施工碳排放不確定性分析單元工程量碳排放不確定性分析本章內(nèi)容提要23不確定性分析方法1不確定性分析方法一4.1不確定性分析方法（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量指標：數(shù)據(jù)質(zhì)量指標（DQI）包含一種標準質(zhì)量評估矩陣，具體包括五類數(shù)據(jù)指標。（2）參數(shù)概率分布：常見的輸入變量參數(shù)分布包括對數(shù)正態(tài)分布、三角分布和均勻分布等。不確定性分析方法一4.1不確定性分析方法（3）蒙特卡洛模擬：隨機分析方法中最常見的一種，可獲得輸出量的離散抽樣值及估計值。（4）最大似然估計：一種重要而普遍的求估計量的方法，用以完成輸出量的分布分析。（5）情景分析：基于當前的發(fā)展狀態(tài)以及相關(guān)現(xiàn)象和趨勢，考慮未來可能發(fā)生的多種結(jié)果，并分析其發(fā)生的影響和驅(qū)動力等，幫助決策者進行戰(zhàn)略規(guī)劃。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標1990年，F(xiàn)untowicz和Ravetz將譜系矩陣引入不確定分析中，將一組特定問題的“譜系準則”的定性專家判斷轉(zhuǎn)換為數(shù)值尺度，判斷標準作為表的列，數(shù)字代碼作為表的行，以及表中每個單元格中數(shù)值的語言描述。Weidema和Wesn?s公司將譜系矩陣轉(zhuǎn)移到生命周期評價；他們的矩陣是正方形的，有一個從1到5的等級量表和5個標準。1998年，Weidema發(fā)布了一個基于初始矩陣的多用戶測試的輕微修改版本，該矩陣得到了廣泛認可，一個重要的應(yīng)用程序示例是Ecoinvent數(shù)據(jù)庫。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標DQIDQI=1DQI=2DQI=3DQI=4DQI=5可靠性經(jīng)過驗證或測試得到經(jīng)過驗證但部分基于假設(shè)，或測試得到但未經(jīng)驗證部分基于假設(shè)并未經(jīng)驗證精確的估計不準確的估計完整性從合適的案例和時間范圍內(nèi)得到的有代表性時間區(qū)間合理，但從較小樣本中采集從合適樣本中獲得，但時間區(qū)間不合理數(shù)據(jù)具有代表性，但樣本過小從非常小的樣本中獲取的不具代表性，或來自未知樣本時間范圍≤3年≤6年≤10年≤15年＞15年地理范圍地區(qū)范圍國家范圍洲際范圍世界范圍未知來源技術(shù)范圍相同過程和公司相同過程和技術(shù)、不同公司相同過程、不同技術(shù)相同技術(shù)、相似過程/產(chǎn)品不同技術(shù)、相近的過程/產(chǎn)品表4-1譜系矩陣運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標據(jù)譜系矩陣的一般方法，DQI=1意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量評級最高，DQI=5代表數(shù)據(jù)質(zhì)量評級最低，該評級方法在許多文獻中得到了應(yīng)用。值得說明的是，數(shù)據(jù)質(zhì)量評級的方法并不統(tǒng)一。在單元過程層面使用數(shù)據(jù)質(zhì)量分析（DQA）方法，以簡化參數(shù)不確定性分析的流程。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標隧道物化階段包含各類材料的生產(chǎn)、運輸和加工，清單數(shù)據(jù)來源復雜，建材和能源的排放與地域、時間和技術(shù)等因素關(guān)聯(lián)顯著。但建筑材料和能源消耗量來源往往單一，例如來自于設(shè)計資料和定額數(shù)據(jù)，于設(shè)計資料和定額數(shù)據(jù)。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標其數(shù)據(jù)完整性可按照表中“時間區(qū)間合理，但從較小樣本中采集”取DQI=2。如第二章所述，可采用國家相關(guān)規(guī)范計算材料消耗和能耗，這雖然具有相當?shù)拇硇?，但未?jīng)驗證。類似的，當本地碳排放因子的來源有限，常從相關(guān)研究綜合取值。因而，定額數(shù)據(jù)和排放因子的可靠性可按照表中“部分基于假設(shè)并未經(jīng)驗證”取DQI=3。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標綜合數(shù)據(jù)質(zhì)量指標（ADQI）:將5個DQI數(shù)據(jù)特征化、歸一化后得到的綜合指標。用以解決如表4-1的數(shù)據(jù)較多顯得冗贅的問題，進一步增強不確定性的代表性，并減少不確定性分析的工作量。為得到綜合的質(zhì)量指標，需要為5個DQI指標分配權(quán)重。在最簡單的情況下，可以設(shè)定所有DQI權(quán)重均為0.2，則ADQI為5個DQI數(shù)值的均值。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標例如，在Maurice等人的研究中，與地理和技術(shù)范圍相關(guān)的權(quán)重為0.25，與其他3個DQI相關(guān)的權(quán)重為0.167?？紤]到隧道施工材料來源廣泛，地理和技術(shù)的多樣性可能會加大數(shù)據(jù)的不確定性。因此，采用Maurice等人提出的權(quán)重。最終將DQI的值與各DQI的權(quán)重并相加，得到綜合的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標數(shù)據(jù)質(zhì)量分析（DQA）方法的下一個階段是譜系矩陣得到的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標與概率分布聯(lián)系起來。Kennedy和Wang構(gòu)建了所謂的變換矩陣。此外，Kennedy提出了四參數(shù)Beta函數(shù)。該概率分布函數(shù)以形狀參數(shù)（α、β）和位置參數(shù)（a、b）控制概率分布特征，能夠靈活適應(yīng)各種分布函數(shù)。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標分布參數(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量綜合評分之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系較為復雜，一般由專家經(jīng)驗得到。根據(jù)文獻，轉(zhuǎn)換關(guān)系可簡化為下述公式。式中μ——數(shù)據(jù)代表值，如平均值、似然值等。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標對于點數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)量很小的集合（如定額數(shù)據(jù)），其可靠的均值或標準偏差往往難以確定。有必要考慮基于其他參數(shù)的分布，如三角分布、連續(xù)均勻分布或Beta分布等。采用三角形分布將ADQI結(jié)果轉(zhuǎn)換為流程輸入值的偏差水平，見表4-2，該方法在文獻中得到了應(yīng)用。如果ADQI得分為1.0，則其數(shù)據(jù)允許標準差為10%，隨著ADQI數(shù)值增大，偏差逐漸增加。研究者并不總是需要輸入準確的清單數(shù)據(jù)，也可能是一個區(qū)間范圍。以電能為例，假定電能消耗量為6kWh，同時ADQI數(shù)值為1，偏差為10%，因而電能輸入量可用區(qū)間[5.4kWh，6.6kWh]表示。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標ADQI偏差/%ADQI偏差/%ADQI偏差/%1.0102.4243.8381.2122.6264.0401.4142.8284.2421.6163.0304.4441.8183.2324.6462.0203.4344.8482.2223.6365.050表4-2不同ADQI值對應(yīng)的偏差運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布三角分布現(xiàn)有文獻常用三角形分布模擬能耗強度、能源的排放因子。受到技術(shù)和工藝的限制，排放因子的取值存在上下限。通過對現(xiàn)有參數(shù)的采集、整理和統(tǒng)計分析，研究者能夠得到一個最接近的取值。隨著未來技術(shù)的進步和清潔能源的發(fā)展，排放因子數(shù)值還將進一步下降，但在特定時間段內(nèi)仍存在一個最可能的取值。因此，排放因子的特征符合三角形分布的特點。定額數(shù)據(jù)由于為最可能取值，取一定偏差值范圍，即可得到低值與高值，因此，定額數(shù)據(jù)分布可采用三角形分布。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布三角分布從數(shù)學角度，三角形分布低值為a，眾數(shù)為c，高值為b，是一種連續(xù)概率分布。其累積分布函數(shù)為：運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布均勻分布第二章建立的模塊化碳排放計算模型中，從廢舊土石中回收砂石的比例、市場到隧道的運輸距離是服從連續(xù)分布的隨機變量，具有低值和高值。不同于三角分布，一些隨機變量并無最可能的取值，因此可考慮均勻分布。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布均勻分布假定隨機變量X服從均勻分布，則X的概率密度函數(shù)見公式：其累積分布函數(shù)為：運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布正態(tài)分布正態(tài)分布是一種“兩頭低”和“中間高”的“鐘型”概率分布，在數(shù)學和工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，在統(tǒng)計學中具有重要地位。假定隨機變量X服從正態(tài)分布，期望為μ，方差為σ2，計作X~N(μ，σ2)。其累積分布函數(shù)不能直接積分得到，一般用誤差函數(shù)表示：運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬方法簡介定義：蒙特卡洛模擬以概率和統(tǒng)計理論方法為基礎(chǔ)，常用于產(chǎn)生某概率模型的隨機數(shù)或偽隨機數(shù)，獲得真實問題的近似解，也稱為隨機抽樣方法?！队妹商乜宸ㄔu定測量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的定義：蒙特卡洛方法是利用對概率分布進行隨機抽樣而進行分布傳播的方法?；谪惾~斯學派觀點的定義：未知參數(shù)可以看作一個隨機變量，用概率來理解某一未知變量的變化。當樣本數(shù)量足夠大時，頻率即概率。因此，蒙特卡洛方法的本質(zhì)是使用概率模型描述事件發(fā)生的結(jié)果。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬方法簡介實現(xiàn)步驟：假設(shè)一個函數(shù)包含n個隨機變量，由輸入量Xi(i=1，2，3，…，N)的概率密度函數(shù)，通過對輸入量Xi的概率密度函數(shù)的離散抽樣，由模型傳播輸入量的分布，計算輸出量Y的概率密度函數(shù)的離散抽樣值，從而獲得輸出量的最佳估計值、標準不確定度和包含區(qū)間。具體步驟見規(guī)范《用蒙特卡洛法評定測量不確定度》（JJF1059.2—2012。通過蒙特卡洛模擬得到輸出量Y的分布函數(shù)離散值G。經(jīng)過計算得到：由G計算Y的估計值y以及y的標準不確定度u(y)；由G計算在給定包含概率p時的Y的包含區(qū)間[ylow，yhigh]。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實施平臺Python是一種面向?qū)ο蟮母呒壋绦蛟O(shè)計語言，具有動態(tài)數(shù)據(jù)類型特性。Python在1989年由GuidovanRossum發(fā)明，該語言本身也是在相關(guān)語言基礎(chǔ)上發(fā)展而來，包括ABC、C、C++、Unixshell等。當前Python已經(jīng)成為主流的編程語言之一，在科學計算和統(tǒng)計、人工智能、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、軟件開發(fā)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實施平臺使用Python語言開展蒙特卡洛模擬，版本號為Python3.7.164-bit。運行平臺為VisualStudioCode。VisualStudioCode是一種優(yōu)秀的集成開發(fā)環(huán)境，具有開源、跨平臺、模塊化和插件豐富等特質(zhì)。Python標準庫涵蓋正則表達式、網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)頁瀏覽器、GUI、數(shù)據(jù)庫和文本等內(nèi)容。除了Python標準庫外，還使用了SciPy、NumPy和Matplotlib擴展庫。有觀點認為，SciPy、NumPy和Matplotlib的協(xié)同工作性能能夠媲美MATLAB軟件。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實施平臺常用擴展庫1）NumPy是使用科學計算的軟件包。包括功能強大的N維數(shù)組對象，具有強大的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機數(shù)功能，能夠存儲和處理大型矩陣。其中隨機數(shù)功能對于蒙特卡洛模擬至關(guān)重要，一般由random模塊生成隨機數(shù)。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實施平臺常用擴展庫2）SciPy是一種常用的科學計算軟件包。能夠處理插值、積分、優(yōu)化、圖像處理和常微分求解等問題。SciPy能夠計算NumPy矩陣并實現(xiàn)協(xié)同工作，從能夠大幅提升計算效率。SciPy提供了蒙特卡洛模擬需要多種概率密度函數(shù)。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實施平臺常用擴展庫3）Matplotlib是一種Python數(shù)據(jù)圖形化工具。在Python2D繪圖領(lǐng)域得到了廣泛引用。Matplotlib僅需要少量代碼就可以生成直方圖、條形圖、誤差圖和散點圖等圖形。Matplotlib并不直接參與隨機模擬過程，而是用于對模擬結(jié)果的可視化。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.4最大似然估計定義：最大似然估計是用來求得一個樣本集的相關(guān)概率密度函數(shù)的參數(shù)統(tǒng)計方法。對于某一隨機變量，研究者可通過蒙特卡洛模擬方法得到該隨機變量的概率密度函數(shù)抽樣值。但該隨機變量服從的概率密度函數(shù)仍無確定信息。此時，研究者可對該樣本集進行重復采樣，使用樣本集數(shù)據(jù)估計概率密度函數(shù)。具體來說，對樣本集采用最大似然估計方法，估計樣本集所服從的某種分布的數(shù)字特征。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.4情景分析除了參數(shù)的不確定性以外，情景的不確定性也應(yīng)當?shù)玫街匾暋Q策者和研究者需要一些能夠分析未來不確定性的研究工具和方法，以便應(yīng)對將要到來問題和危機。情景并非是對未來的預測，而是一種對未來如何改變的描述。情景描述了一些可能性，盡管這些可能性也許并不是很高。通過展示未來可能性的范圍和種類，情景為人們采取明智的行動提供支持，同時說明人類活動塑造未來方面的作用，以及環(huán)境變化和人類行為之間的關(guān)系。運營期碳排放計算目標與范圍一4.1.4情景分析歷史起源：最早正式出現(xiàn)在第二次世界大戰(zhàn)，用于戰(zhàn)爭策略分析。主要應(yīng)用場景：戰(zhàn)略規(guī)劃、政策分析、決策管理乃至全球環(huán)境評估等。重要的研究成果：《全球環(huán)境展望4：旨在發(fā)展的環(huán)境》和《IPCC決策者摘要》，以及我國發(fā)布的《2020中國可持續(xù)能源情景分析》。參考資料：UNEP發(fā)布的IntegratedEnvironmentalAssessmentandReporting訓練手冊。單元工程量碳排放不確定性分析2單元工程量碳排放不確定性分析二4.2單元工程量碳排放不確定性分析根據(jù)4.2.3節(jié)中蒙特卡洛模擬的一般步驟和方法，搜集隧道施工單元過程的前景數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)，通過半定量的DQI方法明確工程定額的偏差范圍。基于現(xiàn)有文獻的搜集確定碳排放因子的取值范圍，并根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點將其設(shè)定三角形分布和均勻分布。在完成以上準備工作后，在VisualStudioCode平臺編寫基于Python的蒙特卡洛模擬算法，并處理輸入數(shù)據(jù)。（*本節(jié)僅分析基元碳排放的不確定性。）單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值工程定額預算定額是國家工程建設(shè)的計價標準，完整性較高，并根據(jù)施工水平發(fā)展做定期更新，具有較好的時間范圍代表性和地理范圍代表性。對于定額《公路工程預算定額》（JTG/T3832—2018）和《公路工程機械臺班費用定額》（JTG/T3833—2018），其可靠性DQI=3，完整性DQI=2，時間范圍DQI=1，地理范圍DQI=2，技術(shù)范圍DQI=2。根據(jù)4.2.1節(jié)對不同DQI的權(quán)重設(shè)置，計算綜合的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標，ADQI=3*0.167+2*0.167+1*0.167+2*0.25+2*0.25=2依據(jù)表4-2，上述兩個定額中活動水平數(shù)據(jù)偏差取20%。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子排放因子代表能源或產(chǎn)品在生產(chǎn)和流動過程中的排放水平。根據(jù)研究區(qū)域、商品類型和時間的差異，不同研究采用的排放因子往往差異巨大，給碳排放研究帶來巨大的不確定性。根據(jù)IPCC的提議，各國應(yīng)利用自己的經(jīng)同行評議的公開出版文獻，這樣可以準確反映各國的做法。當缺乏相關(guān)文獻的情況下，可使用IPCC缺省因子或其他國家或地區(qū)的排放因子數(shù)值。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子根據(jù)聯(lián)合國氣候變化框架公約下清潔發(fā)展機制執(zhí)行理事會頒布的電力系統(tǒng)排放因子計算工具，國家生態(tài)環(huán)境部計算并發(fā)布了近年我國不同區(qū)域電網(wǎng)碳排放系數(shù)，見表4-3。區(qū)域電網(wǎng)201220132014201520162017華北1.00211.03021.05801.04161.00000.9680東北1.09351.11201.12811.12911.11711.1082華東0.82440.81000.80950.81120.80860.8046華中0.99440.97790.97240.95150.92290.9014西北0.99130.97200.95780.94570.93160.9155南方0.93440.92230.91830.89590.86760.8367表4-32012年-2017年區(qū)域電網(wǎng)終端用電碳排放系數(shù)（單位：tCO2eq/MWh）單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子《IPCC國家溫室氣體清單指南》第二卷給出的汽油和柴油的凈發(fā)熱值為43.0GJ/t。根據(jù)馮旭杰的調(diào)研，柴油生命周期碳排放系數(shù)下限為76.4gCO2eq/MJ，上限為102.4gCO2eq/MJ，汽油生命周期碳排放系數(shù)下限為76.3gCO2eq/MJ，上限為98.9gCO2eq/MJ?！督ㄖ寂欧庞嬎銟藴省罚℅B/T51366—2019）中給出的柴油、汽油排放因子建議值為72.59和67.91gCO2eq/MJ。歐訓民等人計算柴油和汽油生命周期碳排放為101.6gCO2eq/MJ和91.7gCO2eq/MJ，符合上述排放區(qū)間。綜合相關(guān)文獻，柴油生命周期碳排放系數(shù)取72.59-102.4gCO2eq/MJ，汽油生命周期碳排放系數(shù)取67.91-98.9gCO2eq/MJ。結(jié)合前述IPCC凈熱值，計算得到柴油的碳排放因子區(qū)間為3.121-4.403kgCO2eq/kg，汽油的排放因子為2.920-4.253kgCO2eq/kg。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子依據(jù)相關(guān)文獻以及數(shù)據(jù)調(diào)研，砂石的碳排放多集中在2.0-24.0kgCO2eq/t。碎石的排放值介于1.4-24kgCO2eq/t。砂的排放值介于1.5-24kgCO2eq/t。普通木材排放因子介于60-1288kgCO2eq/m3（僅考慮砍伐加工期間）單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子水泥產(chǎn)品綜合排放因子為0.702tCO2eq/t，95%的置信區(qū)間為0.626-0.811tCO2eq/t。碳鋼平均碳排放為2.05tCO2eq/t。本章節(jié)取2.013-2.309tCO2eq/t的區(qū)間。關(guān)于硝銨炸藥的相關(guān)研究數(shù)量較少，不同炸藥材料配比可能不同。DQI分級方法見表4-1，各項DQI分別取3、1、4、2和2，計算ADQI值為2.33，偏差為±23.3%，則其區(qū)間為0.202-0.324tCO2eq/t。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值碳排放因子表4-4排放因子不確定性與偏差材料/能源采用值單位最小值-最大值木材146.3kgCO2eq/t60-1288鋼材2.309tCO2eq/t2.013-2.309水泥0.702tCO2eq/t0.626-0.811硝銨炸藥0.263tCO2eq/t0.202-0.324砂4.0kgCO2eq/t1.5-24.0碎礫石3.0kgCO2eq/t1.4-24.0電力0.972kgCO2eq/kWh0.837-1.094汽油3.943tCO2eq/t2.920-4.253柴油4.369tCO2eq/t3.121-4.403單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.1參數(shù)取值材料回收和運輸根據(jù)敏感性分析，廢舊土石中回收砂石的比例、市場到隧道的運輸距離和載具類型，對隧道施工的生命周期碳排放有重要影響；而隧道內(nèi)運輸碳排放占比極小，影響微弱。將考慮市場到隧道的運輸，以及材料回收的不確定性，根據(jù)其數(shù)據(jù)分布特性，設(shè)定其服從連續(xù)分布，其取值和偏差見表4-5。表4-4排放因子不確定性與偏差因素取值單位能耗類型砂石回收比例0-100%—市場到隧道運距0-500km—市場到隧道運輸油耗0.013-0.037kg/(tkm)柴油單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量試算根據(jù)《用蒙特卡洛法評定測量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的指導：樣本量取106將使得輸出量具有95%的包含區(qū)間，同時樣本量應(yīng)不小于104。

進一步地，該規(guī)范給出了一種自適應(yīng)的蒙特卡洛試驗方法，通過增加試驗次數(shù)，使得各項結(jié)果的兩倍標準偏差小于標準不確定度的數(shù)值容差。但這種方法有一定缺陷：需要不斷迭代計算，從小到大逐漸增加抽樣次數(shù)，因而操作過程繁瑣，效率較低。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量試算現(xiàn)以隧道定額中10m3噴射混凝土工序為研究對象，使用python語言在VSCode平臺編寫算法，以均值和標準差為評判指標，分析不同樣本容量下輸出結(jié)果的穩(wěn)定性。為驗證該算法對不同分布類型的兼容性，分別考慮了碳排放因子服從三角形分布和均勻分布兩種情況。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量試算現(xiàn)以隧道定額中10m3噴射混凝土工序為研究對象，使用python語言在VSCode平臺編寫算法，以均值和標準差為評判指標，分析不同樣本容量下輸出結(jié)果的穩(wěn)定性。為驗證該算法對不同分布類型的兼容性，分別考慮了碳排放因子服從三角形分布和均勻分布兩種情況。根據(jù)公路工程預算定額中隧道部分，每噴射10m3C25混凝土需要投入0.01m3木材、5.628t水泥、7.2m3中粗砂、6.84m3碎石、1.29臺班的混凝土噴射機，0.78臺班的20m3/min電動空壓機。（數(shù)據(jù)來源于《公路工程預算定額》（JTG/T3832—2018））而每臺班混凝土噴射機消耗電能43.01kWh，而每臺班20m3/min電動空壓機耗電601.34kWh。（數(shù)據(jù)來自于《公路工程機械臺班費用定額》（JTG/T3833—2018））單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量試算材料/設(shè)備推薦數(shù)值單位偏差取值范圍木材0.01m320%0.008-0.012水泥5.628t20%4.50-6.754水24m320%19.2-28.8中粗砂7.2t20%5.76-8.64碎石6.84m320%5.47-8.21混凝土噴射機1.29臺班20%1.032-1.548電動空壓機0.78臺班20%0.62-0.94表4-6公路工程預算定額中材料和臺班的不確定性與偏差表4-7工程機械能耗不確定性與偏差設(shè)備推薦數(shù)值單位偏差取值范圍混凝土噴射機43.01kWh20%34.41-51.61電動空壓機5.628kWh20%4.50-6.75產(chǎn)生的碳排放為：5.053tCO2eq單元工程量碳排放不確定性分析一4.2.2樣本容量樣本容量試算所用蒙特卡羅算法的技術(shù)特點如下：采樣次數(shù)為10i(i=1，2，3…7)。此外，本算法生成的隨機值并不是預先分配或登記的，它在每次抽樣或迭代時都會重新生成。本算法最高抽樣次數(shù)為107，遠高于《用蒙特卡洛法評定測量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的106推薦值，從而確保隨機抽樣操作中能夠出現(xiàn)各種可能的差異值?；赑ython擴展庫SciPy、NumPy和Matplotlib，獲得了不同樣本容量和排放因子分布類型下碳排放均值和標準差，如圖所示。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證以1m3噴射混凝土模塊碳排放為例，開展蒙特卡洛模擬，迭代次數(shù)為1，樣本容量取101到107不等。單次迭代的計算結(jié)果如圖所示，當樣本容量較小時，數(shù)據(jù)較為分散，隨著樣本容量的增加，碳排放均值約為523kgCO2eq，排放區(qū)間為350-840kgCO2eq。需要注意的是，圖中縱坐標采用頻率與組距的比值，可近似看作概率密度，通過歸一化處理，使得區(qū)間寬度與頻率乘積的累計等于1。具體來說，這里縱坐標=區(qū)間數(shù)目/（總數(shù)×區(qū)間寬度）。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證a)b)c)d)e)f)a）樣本容量N=10b）樣本容量N=102c）樣本容量N=103

d）樣本容量N=104e）樣本容量N=105f）樣本容量N=106單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證進一步分析樣本容量在多次迭代下的穩(wěn)定性。將迭代計算設(shè)定為10次，模擬結(jié)果如圖所示。隨著樣本容量的增加，模擬結(jié)果的碳排放均值、標準差、2.5百分位值和97.5百分位值逐漸趨于穩(wěn)定。綜合考慮模擬收斂效果和計算成本，樣本容量取N=106能夠滿足精度需求。a)均值單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證a)標準差單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證a)2.5百分位值單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.2樣本容量樣本容量驗證a)97.5百分位值單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析根據(jù)4.1節(jié)中的方法，樣本容量N取106，通過蒙特卡洛模擬明確各基元的碳排放不確定性，如圖所示。模擬結(jié)果表明，樣本分布呈現(xiàn)明顯的鐘型特點，即前后低、中間高的特點，盡管圖形分布并不完全對稱，暗示后續(xù)可使用正態(tài)分布擬合基元的碳排放分布結(jié)果，為后續(xù)模擬不同工程量下隧道施工碳排放提供概率分布參數(shù)依據(jù)。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析a）1m3I級圍巖開挖出渣b）1m3II級圍巖開挖出渣c）1m3III級圍巖開挖出渣d）1m3IV級圍巖開挖出渣單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析e）1m3V級圍巖開挖出渣f）1kg型鋼支撐

g）1kg格柵支撐h）1kg連接鋼筋單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析

i）1kg砂漿錨桿j）1m藥卷錨桿

k）1m中空錨桿l）1kg金屬網(wǎng)單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析

m）1m3噴射混凝土n）1m3二襯拱墻混凝土

o）1m3二襯仰拱混凝土p）1kg襯砌鋼筋單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析

q）1m注漿小導管r）1m3水泥注漿上述圖中給出了不同碳排放數(shù)值分布對應(yīng)的概率密度，但仍缺乏相關(guān)的分布參數(shù)。在統(tǒng)計模擬中，均值、標準差、最小最大值等參數(shù)能夠很好描述數(shù)列的分布特性。各基元碳排放的不確定性描述見表4-8，與基元碳排放的確定值進行對比顯示，基元碳排放的確定值均在樣本碳排放的區(qū)間范圍內(nèi)，樣本均值和確定值有較小偏差。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析表4-8基元碳排放不確定分析基元不確定性分析/kgCO2eq確定值/kgCO2eq均值與確定值的偏差/%均值標準差95%概率包含區(qū)間1m3I級圍巖開挖出渣19.0051.81515.691-22.75319.318-1.621m3II級圍巖開挖出渣17.5621.65214.538-20.95717.848-1.601m3III級圍巖開挖出渣12.9381.11910.861-15.2213.268-2.491m3IV級圍巖開挖出渣12.3011.0710.323-14.48812.624-2.56注:偏差為單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析1m3V級圍巖開挖出渣13.7821.27111.44-16.39114.104-2.281kg型鋼支撐2.5440.1942.177-2.9212.663-4.471kg格柵支撐2.9250.2012.544-3.3173.054-4.221kg連接鋼筋2.4130.2032.029-2.8062.522-4.321kg砂漿錨桿4.0090.273.492-4.5434.118-2.651m藥卷錨桿11.8610.79310.349-13.43812.201-2.791m中空錨桿16.8231.11514.698-19.02217.277-2.631kg金屬網(wǎng)2.4270.2032.043-2.8212.536-4.301m3噴射混凝土523.54259.795423.131-658.308504.1473.771m3二襯拱墻混凝土425.6356.012335.13-555.964402.3425.791m3二襯仰拱混凝土367.33149.629286.882-482.791346.6625.961kg襯砌鋼筋2.3450.2021.964-2.7382.455-4.481mφ42注漿小導管13.5430.98211.68-15.49613.966-3.031m3

注漿1057.903106.482861.727-1273.0541054.3760.33單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析從表4-8中數(shù)值大小來看，樣本均值和確定值的偏差介于-5%+6%，偏差主要來源于輸入?yún)?shù)的取值差異。工程定額數(shù)據(jù)和碳排放因子采用三角形分布，而將材料運輸和回收比例參數(shù)設(shè)定為均勻分布。三角形分布和均勻分布具有左右對稱特性，若將確定性研究中參數(shù)取值保持在區(qū)間中值附近，則有利于減小消除樣本均值和確定值的偏差。例如，工程定額取值根據(jù)半定量數(shù)據(jù)質(zhì)量，原數(shù)據(jù)為區(qū)間中值，消除了確定性研究和樣本均值的差異。然而，確定性研究中部分參數(shù)取值并非蒙特卡洛模擬的取值范圍的中值。材料運輸參數(shù)設(shè)定為均勻分布，市場到隧道運輸距離為0-500km，如果要接近樣本均值則應(yīng)接近回收比例和運輸距離的中值，即250km。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析類似的，確定性研究中碳排放因子取較大值，對部分工序的碳排放產(chǎn)生了直接影響。以鋼鐵為例，鋼鐵碳排放因子的取值范圍為2.013-2.309kg/kgCO2eq，相對應(yīng)的，確定性研究中鋼鐵的排放因子取2.309kg/kgCO2eq，為取值區(qū)間的最大值。由于鋼鐵在鋼支撐和襯砌配筋中得到了大量使用，以上工序的確定性碳排放均高于樣本均值，即表4-8中偏差取負值。單元工程量碳排放不確定性分析二4.2.3基元碳排放不確定性分析表4-8中二襯拱墻混凝土、二襯仰拱混凝土和噴射混凝土的排放偏差取正值，三者都考慮到了砂石的回收，具體包括隧道廢棄渣石的運輸、處理和回收運輸。根據(jù)樣本采樣的取值設(shè)置，回收比例為0-100%，均值則為50%，遠小于確定值，因而需要從市場購買更多的原料，在生產(chǎn)和運輸過程中產(chǎn)生了更多排放。此外，由于上述三個基元較其他基元增加了砂石回收的流程，帶來了較大的不確定性，導致標準差大幅增加。襯砌施工碳排放不確定性分析3襯砌施工碳排放不確定性分析三4.3襯砌施工碳排放不確定性分析為明確該擬合模型計算碳排放的偏差，將建立一個包含隧道襯砌施工全部單元過程的隨機分析計算模型，簡稱為隧道整體LCI模型。隧道整體LCI模型分析不同隧道案例的施工碳排放不確定性，包括均值、標準差和95%包含區(qū)間等關(guān)鍵指標，并對各模塊的不確定性進行深入分析。最后分析情景不確定性對隧道施工碳排放的影響，考慮未來設(shè)計優(yōu)化帶來的工程量下降以及技術(shù)進步帶來的排放因子下降，對隧道襯砌排放的不確定性的影響。襯砌施工碳排放不確定性分析三4.3.1工程量和情景設(shè)定隧道襯砌每延米工程量可從隧道勘察設(shè)計圖中得到，但勘察設(shè)計資料屬于商業(yè)性技術(shù)成果，難以大量獲得。因此，采用普查方式獲得大量隧道每延米工程量是難以實現(xiàn)的。作為一種備選方法，可通過部分隧道設(shè)計資料樣本對總體進行估計。中國公路隧道里程長達數(shù)萬公里，總體規(guī)模龐大，而樣本數(shù)量較為有限，難以準確反映總體的分布特點。綜上，現(xiàn)階段難以通過直接統(tǒng)計或間接估計方法準確獲得襯砌施工工程量的分布概率。根據(jù)第三章內(nèi)容，搜集到的高速公路隧道襯砌設(shè)計樣本包括III級、IV和V級圍巖，淺埋和深埋隧道，較好、較差和一般圍巖質(zhì)量，因而具有較好的地質(zhì)條件和圍巖級別代表性?？紤]到當前公路隧道設(shè)計仍廣泛使用半經(jīng)驗的工程類比方法，即在隧道設(shè)計中參考同類斷面規(guī)模和圍巖條件相似的設(shè)計，隧道樣本能夠反映一定時期內(nèi)特定隧道設(shè)計特點，仍以表3-9中工程量作為不確定性分析的數(shù)據(jù)來源。襯砌施工碳排放不確定性分析三4.3.1工程量和情景設(shè)定隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，基于實際地層開挖的動態(tài)調(diào)整將在預設(shè)計的基礎(chǔ)上提升設(shè)計參數(shù)合理性。由此，隧道施工過程中建材和能源的使用量將出現(xiàn)下降。在基準排放情景的基礎(chǔ)上，考慮技術(shù)進步因素，重點考慮電力和建材的低排放因子情景以及設(shè)計優(yōu)化的低投入情景見下表。采用“專家判斷”方法設(shè)置隧道施工優(yōu)化的投入減少比例，這里的專家判斷主要來源于文獻資料。情景編號描述基準