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(xué)土木工程學(xué)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(xué)土木工程學(xué)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(xué)目標(biāo)：掌握地下工程碳排放不確定性分析方法學(xué)會(huì)結(jié)合實(shí)例進(jìn)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(biāo)：數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)（DQI）包含一種標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量評(píng)估矩陣，具體包括五類(lèi)數(shù)據(jù)指標(biāo)。（2）參數(shù)概率分布：常見(jiàn)的輸入變量參數(shù)分布包括對(duì)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(jī)分析方法中最常見(jiàn)的一種，可獲得輸出量的離散抽樣值及估計(jì)值。（4）最大似然估計(jì)：一種重要而普遍的求估計(jì)量的方法，用以完成輸出量的分布分析。（5）情景分析：基于當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)以及相關(guān)現(xiàn)象和趨勢(shì)，考慮未來(lái)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(dòng)力等，幫助決策者進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)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(wèn)題的“譜系準(zhǔn)則”的定性專(zhuān)家判斷轉(zhuǎn)換為數(shù)值尺度，判斷標(biāo)準(zhǔn)作為表的列，數(shù)字代碼作為表的行，以及表中每個(gè)單元格中數(shù)值的語(yǔ)言描述。Weidema和Wesn?s公司將譜系矩陣轉(zhuǎn)移到生命周期評(píng)價(jià)；他們的矩陣是正方形的，有一個(gè)從1到5的等級(jí)量表和5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。1998年，Weidema發(fā)布了一個(gè)基于初始矩陣的多用戶測(cè)試的輕微修改版本，該矩陣得到了廣泛認(rèn)可，一個(gè)重要的應(yīng)用程序示例是Ecoinvent數(shù)據(jù)庫(kù)。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)DQIDQI=1DQI=2DQI=3DQI=4DQI=5可靠性經(jīng)過(guò)驗(yàn)證或測(cè)試得到經(jīng)過(guò)驗(yàn)證但部分基于假設(shè)，或測(cè)試得到但未經(jīng)驗(yàn)證部分基于假設(shè)并未經(jīng)驗(yàn)證精確的估計(jì)不準(zhǔn)確的估計(jì)完整性從合適的案例和時(shí)間范圍內(nèi)得到的有代表性時(shí)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(shí)間區(qū)間不合理數(shù)據(jù)具有代表性，但樣本過(guò)小從非常小的樣本中獲取的不具代表性，或來(lái)自未知樣本時(shí)間范圍≤3年≤6年≤10年≤15年＞15年地理范圍地區(qū)范圍國(guó)家范圍洲際范圍世界范圍未知來(lái)源技術(shù)范圍相同過(guò)程和公司相同過(guò)程和技術(shù)、不同公司相同過(guò)程、不同技術(shù)相同技術(shù)、相似過(guò)程/產(chǎn)品不同技術(shù)、相近的過(guò)程/產(chǎn)品表4-1譜系矩陣運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)據(jù)譜系矩陣的一般方法，DQI=1意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)級(jí)最高，DQI=5代表數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)級(jí)最低，該評(píng)級(jí)方法在許多文獻(xiàn)中得到了應(yīng)用。值得說(shuō)明的是，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)級(jí)的方法并不統(tǒng)一。在單元過(guò)程層面使用數(shù)據(jù)質(zhì)量分析（DQA）方法，以簡(jiǎn)化參數(shù)不確定性分析的流程。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)隧道物化階段包含各類(lèi)材料的生產(chǎn)、運(yùn)輸和加工，清單數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜，建材和能源的排放與地域、時(shí)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(lái)源往往單一，例如來(lái)自于設(shè)計(jì)資料和定額數(shù)據(jù)，于設(shè)計(jì)資料和定額數(shù)據(jù)。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)其數(shù)據(jù)完整性可按照表中“時(shí)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(guó)家相關(guān)規(guī)范計(jì)算材料消耗和能耗，這雖然具有相當(dāng)?shù)拇硇?，但未?jīng)驗(yàn)證。類(lèi)似的，當(dāng)本地碳排放因子的來(lái)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(yàn)證”取DQI=3。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)綜合數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)（ADQI）:將5個(gè)DQI數(shù)據(jù)特征化、歸一化后得到的綜合指標(biāo)。用以解決如表4-1的數(shù)據(jù)較多顯得冗贅的問(wèn)題，進(jìn)一步增強(qiáng)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(biāo)，需要為5個(gè)DQI指標(biāo)分配權(quán)重。在最簡(jiǎn)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(gè)DQI數(shù)值的均值。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)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(gè)DQI相關(guān)的權(quán)重為0.167?？紤]到隧道施工材料來(lái)源廣泛，地理和技術(shù)的多樣性可能會(huì)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(biāo)。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析（DQA）方法的下一個(gè)階段是譜系矩陣得到的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)與概率分布聯(lián)系起來(lái)。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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)分布參數(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量綜合評(píng)分之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系較為復(fù)雜，一般由專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)得到。根據(jù)文獻(xiàn)，轉(zhuǎn)換關(guān)系可簡(jiǎn)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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)對(duì)于點(diǎn)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(biāo)準(zhǔn)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(jiàn)表4-2，該方法在文獻(xiàn)中得到了應(yīng)用。如果ADQI得分為1.0，則其數(shù)據(jù)允許標(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確的清單數(shù)據(jù)，也可能是一個(gè)區(qū)間范圍。以電能為例，假定電能消耗量為6kWh，同時(shí)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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)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(duì)應(yīng)的偏差運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布三角分布現(xiàn)有文獻(xiàn)常用三角形分布模擬能耗強(qiáng)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(guò)對(duì)現(xiàn)有參數(shù)的采集、整理和統(tǒng)計(jì)分析，研究者能夠得到一個(gè)最接近的取值。隨著未來(lái)技術(shù)的進(jìn)步和清潔能源的發(fā)展，排放因子數(shù)值還將進(jìn)一步下降，但在特定時(shí)間段內(nèi)仍存在一個(gè)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(diǎn)。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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布三角分布從數(shù)學(xué)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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)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(jì)算模型中，從廢舊土石中回收砂石的比例、市場(chǎng)到隧道的運(yùn)輸距離是服從連續(xù)分布的隨機(jī)變量，具有低值和高值。不同于三角分布，一些隨機(jī)變量并無(wú)最可能的取值，因此可考慮均勻分布。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.2參數(shù)概率分布均勻分布假定隨機(jī)變量X服從均勻分布，則X的概率密度函數(shù)見(jiàn)公式：其累積分布函數(shù)為：運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)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(xué)和工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中具有重要地位。假定隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布，期望為μ，方差為σ2，計(jì)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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬方法簡(jiǎn)介定義：蒙特卡洛模擬以概率和統(tǒng)計(jì)理論方法為基礎(chǔ)，常用于產(chǎn)生某概率模型的隨機(jī)數(shù)或偽隨機(jī)數(shù)，獲得真實(shí)問(wèn)題的近似解，也稱為隨機(jī)抽樣方法?！队妹商乜宸ㄔu(píng)定測(cè)量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的定義：蒙特卡洛方法是利用對(duì)概率分布進(jìn)行隨機(jī)抽樣而進(jìn)行分布傳播的方法?；谪惾~斯學(xué)派觀點(diǎn)的定義：未知參數(shù)可以看作一個(gè)隨機(jī)變量，用概率來(lái)理解某一未知變量的變化。當(dāng)樣本數(shù)量足夠大時(shí)，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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬方法簡(jiǎn)介實(shí)現(xiàn)步驟：假設(shè)一個(gè)函數(shù)包含n個(gè)隨機(jī)變量，由輸入量Xi(i=1，2，3，…，N)的概率密度函數(shù)，通過(guò)對(duì)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(jì)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(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)不確定度和包含區(qū)間。具體步驟見(jiàn)規(guī)范《用蒙特卡洛法評(píng)定測(cè)量不確定度》（JJF1059.2—2012。通過(guò)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(guò)計(jì)算得到：由G計(jì)算Y的估計(jì)值y以及y的標(biāo)準(zhǔn)不確定度u(y)；由G計(jì)算在給定包含概率p時(shí)的Y的包含區(qū)間[ylow，yhigh]。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實(shí)施平臺(tái)Python是一種面向?qū)ο蟮母呒?jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，具有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類(lèi)型特性。Python在1989年由GuidovanRossum發(fā)明，該語(yǔ)言本身也是在相關(guān)語(yǔ)言基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，包括ABC、C、C++、Unixshell等。當(dāng)前Python已經(jīng)成為主流的編程語(yǔ)言之一，在科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、軟件開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實(shí)施平臺(tái)使用Python語(yǔ)言開(kāi)展蒙特卡洛模擬，版本號(hào)為Python3.7.164-bit。運(yùn)行平臺(tái)為VisualStudioCode。VisualStudioCode是一種優(yōu)秀的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，具有開(kāi)源、跨平臺(tái)、模塊化和插件豐富等特質(zhì)。Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)涵蓋正則表達(dá)式、網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)頁(yè)瀏覽器、GUI、數(shù)據(jù)庫(kù)和文本等內(nèi)容。除了Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)外，還使用了SciPy、NumPy和Matplotlib擴(kuò)展庫(kù)。有觀點(diǎn)認(rèn)為，SciPy、NumPy和Matplotlib的協(xié)同工作性能能夠媲美MATLAB軟件。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實(shí)施平臺(tái)常用擴(kuò)展庫(kù)1）NumPy是使用科學(xué)計(jì)算的軟件包。包括功能強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象，具有強(qiáng)大的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)功能，能夠存儲(chǔ)和處理大型矩陣。其中隨機(jī)數(shù)功能對(duì)于蒙特卡洛模擬至關(guān)重要，一般由random模塊生成隨機(jī)數(shù)。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實(shí)施平臺(tái)常用擴(kuò)展庫(kù)2）SciPy是一種常用的科學(xué)計(jì)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(wèn)題。SciPy能夠計(jì)算NumPy矩陣并實(shí)現(xiàn)協(xié)同工作，從能夠大幅提升計(jì)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(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.3蒙特卡洛模擬實(shí)施平臺(tái)常用擴(kuò)展庫(kù)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(diǎn)圖等圖形。Matplotlib并不直接參與隨機(jī)模擬過(guò)程，而是用于對(duì)模擬結(jié)果的可視化。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)與范圍一4.1.4最大似然估計(jì)定義：最大似然估計(jì)是用來(lái)求得一個(gè)樣本集的相關(guān)概率密度函數(shù)的參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)于某一隨機(jī)變量，研究者可通過(guò)蒙特卡洛模擬方法得到該隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)抽樣值。但該隨機(jī)變量服從的概率密度函數(shù)仍無(wú)確定信息。此時(shí)，研究者可對(duì)該樣本集進(jìn)行重復(fù)采樣，使用樣本集數(shù)據(jù)估計(jì)概率密度函數(shù)。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)樣本集采用最大似然估計(jì)方法，估計(jì)樣本集所服從的某種分布的數(shù)字特征。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)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(dāng)?shù)玫街匾?。決策者和研究者需要一些能夠分析未來(lái)不確定性的研究工具和方法，以便應(yīng)對(duì)將要到來(lái)問(wèn)題和危機(jī)。情景并非是對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，而是一種對(duì)未來(lái)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(guò)展示未來(lái)可能性的范圍和種類(lèi)，情景為人們采取明智的行動(dòng)提供支持，同時(shí)說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)塑造未來(lái)方面的作用，以及環(huán)境變化和人類(lèi)行為之間的關(guān)系。運(yùn)營(yíng)期碳排放計(jì)算目標(biāo)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(zhēng)策略分析。主要應(yīng)用場(chǎng)景：戰(zhàn)略規(guī)劃、政策分析、決策管理乃至全球環(huán)境評(píng)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(guó)發(fā)布的《2020中國(guó)可持續(xù)能源情景分析》。參考資料：UNEP發(fā)布的IntegratedEnvironmentalAssessmentandReporting訓(xùn)練手冊(cè)。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(guò)程的前景數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)，通過(guò)半定量的DQI方法明確工程定額的偏差范圍?；诂F(xiàn)有文獻(xiàn)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(diǎn)將其設(shè)定三角形分布和均勻分布。在完成以上準(zhǔn)備工作后，在VisualStudioCode平臺(tái)編寫(xiě)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(yù)算定額是國(guó)家工程建設(shè)的計(jì)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，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(shí)間范圍代表性和地理范圍代表性。對(duì)于定額《公路工程預(yù)算定額》（JTG/T3832—2018）和《公路工程機(jī)械臺(tái)班費(fèi)用定額》（JTG/T3833—2018），其可靠性DQI=3，完整性DQI=2，時(shí)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(duì)不同DQI的權(quán)重設(shè)置，計(jì)算綜合的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)，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(gè)定額中活動(dòng)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(dòng)過(guò)程中的排放水平。根據(jù)研究區(qū)域、商品類(lèi)型和時(shí)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(lái)巨大的不確定性。根據(jù)IPCC的提議，各國(guó)應(yīng)利用自己的經(jīng)同行評(píng)議的公開(kāi)出版文獻(xiàn)，這樣可以準(zhǔn)確反映各國(guó)的做法。當(dāng)缺乏相關(guān)文獻(xiàn)的情況下，可使用IPCC缺省因子或其他國(guó)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(guó)氣候變化框架公約下清潔發(fā)展機(jī)制執(zhí)行理事會(huì)頒布的電力系統(tǒng)排放因子計(jì)算工具，國(guó)家生態(tài)環(huán)境部計(jì)算并發(fā)布了近年我國(guó)不同區(qū)域電網(wǎng)碳排放系數(shù)，見(jiàn)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(guó)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?jì)算標(biāo)準(zhǔn)》（GB/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(xùn)民等人計(jì)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(xiàn)，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(jì)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(xiàn)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(jí)方法見(jiàn)表4-1，各項(xiàng)DQI分別取3、1、4、2和2，計(jì)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(yùn)輸根據(jù)敏感性分析，廢舊土石中回收砂石的比例、市場(chǎng)到隧道的運(yùn)輸距離和載具類(lèi)型，對(duì)隧道施工的生命周期碳排放有重要影響；而隧道內(nèi)運(yùn)輸碳排放占比極小，影響微弱。將考慮市場(chǎng)到隧道的運(yùn)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(jiàn)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(lèi)型砂石回收比例0-100%—市場(chǎng)到隧道運(yùn)距0-500km—市場(chǎng)到隧道運(yùn)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(píng)定測(cè)量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的指導(dǎo)：樣本量取106將使得輸出量具有95%的包含區(qū)間，同時(shí)樣本量應(yīng)不小于104。

進(jìn)一步地，該規(guī)范給出了一種自適應(yīng)的蒙特卡洛試驗(yàn)方法，通過(guò)增加試驗(yàn)次數(shù)，使得各項(xiàng)結(jié)果的兩倍標(biāo)準(zhǔn)偏差小于標(biāo)準(zhǔn)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(jì)算，從小到大逐漸增加抽樣次數(shù)，因而操作過(guò)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?yàn)檠芯繉?duì)象，使用python語(yǔ)言在VSCode平臺(tái)編寫(xiě)算法，以均值和標(biāo)準(zhǔn)差為評(píng)判指標(biāo)，分析不同樣本容量下輸出結(jié)果的穩(wěn)定性。為驗(yàn)證該算法對(duì)不同分布類(lèi)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?yàn)檠芯繉?duì)象，使用python語(yǔ)言在VSCode平臺(tái)編寫(xiě)算法，以均值和標(biāo)準(zhǔn)差為評(píng)判指標(biāo)，分析不同樣本容量下輸出結(jié)果的穩(wěn)定性。為驗(yàn)證該算法對(duì)不同分布類(lèi)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(yù)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(tái)班的混凝土噴射機(jī)，0.78臺(tái)班的20m3/min電動(dòng)空壓機(jī)。（數(shù)據(jù)來(lái)源于《公路工程預(yù)算定額》（JTG/T3832—2018））而每臺(tái)班混凝土噴射機(jī)消耗電能43.01kWh，而每臺(tái)班20m3/min電動(dòng)空壓機(jī)耗電601.34kWh。（數(shù)據(jù)來(lái)自于《公路工程機(jī)械臺(tái)班費(fèi)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(jī)1.29臺(tái)班20%1.032-1.548電動(dòng)空壓機(jī)0.78臺(tái)班20%0.62-0.94表4-6公路工程預(yù)算定額中材料和臺(tái)班的不確定性與偏差表4-7工程機(jī)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(jī)43.01kWh20%34.41-51.61電動(dòng)空壓機(jī)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(diǎn)如下：采樣次數(shù)為10i(i=1，2，3…7)。此外，本算法生成的隨機(jī)值并不是預(yù)先分配或登記的，它在每次抽樣或迭代時(shí)都會(huì)重新生成。本算法最高抽樣次數(shù)為107，遠(yuǎn)高于《用蒙特卡洛法評(píng)定測(cè)量不確定度》（JJF1059.2—2012）給出的106推薦值，從而確保隨機(jī)抽樣操作中能夠出現(xiàn)各種可能的差異值?；赑ython擴(kuò)展庫(kù)SciPy、NumPy和Matplotlib，獲得了不同樣本容量和排放因子分布類(lèi)型下碳排放均值和標(biāo)準(zhǔn)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(yàn)證以1m3噴射混凝土模塊碳排放為例，開(kāi)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(jì)算結(jié)果如圖所示，當(dāng)樣本容量較小時(shí)，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(biāo)采用頻率與組距的比值，可近似看作概率密度，通過(guò)歸一化處理，使得區(qū)間寬度與頻率乘積的累計(jì)等于1。具體來(lái)說(shuō)，這里縱坐標(biāo)=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(yàn)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(yàn)證進(jìn)一步分析樣本容量在多次迭代下的穩(wěn)定性。將迭代計(jì)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(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(yàn)證a)標(biāo)準(zhǔn)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(yàn)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(yàn)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(guò)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(diǎn)，即前后低、中間高的特點(diǎn)，盡管圖形分布并不完全對(duì)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(jí)圍巖開(kāi)挖出渣b）1m3II級(jí)圍巖開(kāi)挖出渣c(diǎn)）1m3III級(jí)圍巖開(kāi)挖出渣d）1m3IV級(jí)圍巖開(kāi)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(jí)圍巖開(kāi)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(dǎo)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(duì)應(yīng)的概率密度，但仍缺乏相關(guān)的分布參數(shù)。在統(tǒng)計(jì)模擬中，均值、標(biāo)準(zhǔn)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(jiàn)表4-8，與基元碳排放的確定值進(jìn)行對(duì)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(biāo)準(zhǔn)差95%概率包含區(qū)間1m3I級(jí)圍巖開(kāi)挖出渣19.0051.81515.691-22.75319.318-1.621m3II級(jí)圍巖開(kāi)挖出渣17.5621.65214.538-20.95717.848-1.601m3III級(jí)圍巖開(kāi)挖出渣12.9381.11910.861-15.2213.268-2.491m3IV級(jí)圍巖開(kāi)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(jí)圍巖開(kāi)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(dǎo)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(lái)看，樣本均值和確定值的偏差介于-5%+6%，偏差主要來(lái)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(yùn)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(duì)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(yùn)輸參數(shù)設(shè)定為均勻分布，市場(chǎng)到隧道運(yùn)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(yùn)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(lèi)似的，確定性研究中碳排放因子取較大值，對(duì)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(duì)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(fù)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(yùn)輸、處理和回收運(yùn)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(yuǎn)小于確定值，因而需要從市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)更多的原料，在生產(chǎn)和運(yùn)輸過(guò)程中產(chǎn)生了更多排放。此外，由于上述三個(gè)基元較其他基元增加了砂石回收的流程，帶來(lái)了較大的不確定性，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)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(jì)算碳排放的偏差，將建立一個(gè)包含隧道襯砌施工全部單元過(guò)程的隨機(jī)分析計(jì)算模型，簡(jiǎn)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(biāo)準(zhǔn)差和95%包含區(qū)間等關(guān)鍵指標(biāo)，并對(duì)各模塊的不確定性進(jìn)行深入分析。最后分析情景不確定性對(duì)隧道施工碳排放的影響，考慮未來(lái)設(shè)計(jì)優(yōu)化帶來(lái)的工程量下降以及技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的排放因子下降，對(duì)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(jì)圖中得到，但勘察設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)的。作為一種備選方法，可通過(guò)部分隧道設(shè)計(jì)資料樣本對(duì)總體進(jìn)行估計(jì)。中國(guó)公路隧道里程長(zhǎng)達(dá)數(shù)萬(wàn)公里，總體規(guī)模龐大，而樣本數(shù)量較為有限，難以準(zhǔn)確反映總體的分布特點(diǎn)。綜上，現(xiàn)階段難以通過(guò)直接統(tǒng)計(jì)或間接估計(jì)方法準(zhǔn)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(jì)樣本包括III級(jí)、IV和V級(jí)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(jí)別代表性?？紤]到當(dāng)前公路隧道設(shè)計(jì)仍廣泛使用半經(jīng)驗(yàn)的工程類(lèi)比方法，即在隧道設(shè)計(jì)中參考同類(lèi)斷面規(guī)模和圍巖條件相似的設(shè)計(jì)，隧道樣本能夠反映一定時(shí)期內(nèi)特定隧道設(shè)計(jì)特點(diǎn)，仍以表3-9中工程量作為不確定性分析的數(shù)據(jù)來(lái)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(shí)際地層開(kāi)挖的動(dòng)態(tài)調(diào)整將在預(yù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上提升設(shè)計(jì)參數(shù)合理性。由此，隧道施工過(guò)程中建材和能源的使用量將出現(xiàn)下降。在基準(zhǔn)排放情景的基礎(chǔ)上，考慮技術(shù)進(jìn)步因素，重點(diǎn)考慮電力和建材的低排放因子情景以及設(shè)計(jì)優(yōu)化的低投入情景見(jiàn)下表。采用“專(zhuān)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(zhuān)家判斷主要來(lái)源于文獻(xiàn)資料。情景編號(hào)描述基準(zhǔn)