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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (3): 420-426    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.03.19
  电离辐射、标准物质与生物计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
企业核算碳排放量不确定度评估
蒋忠1,2,3,张亮2,3,王海峰2,赵军帅3,赵不贿1,王池2,3
1.江苏大学 电气信息工程学院,江苏 镇江 212013
2.中国计量科学研究院,北京 100029
3.郑州计量先进技术研究院,河南 郑州 450001
Uncertainty Assessment of Industry Plant Accounting Carbon Emissions
JIANG Zhong1,2,3,ZHANG Liang2,3,WANG Hai-feng2,ZHAO Jun-shuai3,ZHAO Bu-hui1,WANG Chi2,3
1. School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu 212013, China
2. National Institute of Metrology, Beijing 100029, China
3. Zhengzhou Institute of Metrology, Zhengzhou, Henan 450001, China
全文: PDF (913 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 企业是我国碳交易市场的主体交易者,由于在碳核查中大量使用缺省数据,造成排放量数据可信度下降,并且企业排放量数据的不确定度未曾评估。在对3个行业的6家企业进行了碳排放量实测后,使用蒙特卡罗法(MCM)不确定度评估方法对采用缺省值、实测值及两者组合计算得到的碳排放量数据进行不确定度分析研究。6家企业的平均计算结果表明,与全部采用缺省值相比,使用氧弹法实测低位发热量可以将排放量扩展不确定度降低9.0%;使用工业分析法实测低位发热量可将排放量扩展不确定度降低8.3%;同时实测低位发热量(氧弹量热法)和单位热值含碳量可将排放量扩展不确定度降低16.6%;低位发热量(氧弹量热法)、单位热值含碳量和碳氧率均实测可将排放量扩展不确定度降低16.9%;若对所有参数进行实测,则可将排放量扩展不确定度降低17.1%。
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作者相关文章
蒋忠
张亮
王海峰
赵军帅
赵不贿
王池
关键词 计量学碳排放量碳核查不确定度评估蒙特卡罗法    
Abstract:Industry plants are the main traders in China's carbon trading market.Due to the large amount of default data used in carbon verification, the credibility of emissions data is reduced, and the uncertainty of emissions data has not been evaluated.After measuring the carbon emissions of 6 enterprises in 3 industries, the uncertainty of the carbon emissions data calculated by default value, measured value and their combination are analyzed and studied by using the Monte Carlo (MC) uncertainty evaluation method.The results show that, compared with the default values, only measuring low calorific value (using oxygen bomb calorimetry) can reduce the uncertainty by 9.0%.When the industrial analysis method is used to measure the low calorific value, the emission uncertainty can be reduced by 8.3%.Measuring low calorific value (using oxygen bomb calorimetry), and the carbon content can reduce the uncertainty by 16.6%.Measuring low calorific value (using oxygen bomb calorimetry), the carbon content and carbon oxidation rate can reduce the uncertainty by 16.9%.If all parameters are measured, the uncertainty can be reduced by 17.1%.
Key wordsmetrology    carbon emission    carbon verification    uncertainty assessment    Monte Carlo method
收稿日期: 2020-05-25      发布日期: 2022-03-23
PACS:  TB99  
基金资助:国家重点研发计划(2016YFF0204403)
通讯作者: 张亮(1982-),男,北京人,中国计量科学研究院副研究员,主要研究方向为污染物排放计量。Email:zhangliang@nim.ac.cn     E-mail: zhangliang@nim.ac.cn
作者简介: 蒋忠(1994-),男,江苏扬州人,江苏大学硕士研究生,研究方向为烟气流量计量。Email: 635927498@qq.com
引用本文:   
蒋忠,张亮,王海峰,赵军帅,赵不贿,王池. 企业核算碳排放量不确定度评估[J]. 计量学报, 2022, 43(3): 420-426.
JIANG Zhong,ZHANG Liang,WANG Hai-feng,ZHAO Jun-shuai,ZHAO Bu-hui,WANG Chi. Uncertainty Assessment of Industry Plant Accounting Carbon Emissions. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(3): 420-426.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.03.19     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I3/420
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