工业污染源产排污核算方法与数据开发

张玥; 孙园园; 乔琦; 周潇云; 许文; 白璐

doi:10.13205/j.hjgc.202508016

工业污染源产排污核算方法与数据开发

doi: 10.13205/j.hjgc.202508016

中国环境科学研究院生态环境部生态工业重点实验室, 北京 100012

基金项目:

国家重点研发计划课题（2022YFC3704801）；中央级公益性科研院所基本科研业务专项（2024YSKY-20）；国家重点研发计划课题（2024YFC3909805）。

详细信息

作者简介:
张玥（1986—），女，高级工程师，主要从事工业污染源管理等研究。zh_yue@foxmail.com

通讯作者:
白璐（1984—），女，研究员，主要从事产业生态学和工业污染防治研究。bailu@craes.org.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2025-04-16
- 录用日期: 2025-08-19
- 修回日期: 2025-07-25

Methods development and data curation for industrial pollution generation and discharge accounting

Key Laboratory of Eco-Industry of Ministry of Ecology and Environment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China

摘要

摘要: 工业污染源产排污数据是工业污染防治、环境管理及科学研究的重要基础。通过系统解析工业产排污规律，将工业行业划分为流程型和离散型，提出“最小产污基准模块”概念。流程型依据工艺环节切分独立单元，离散型提取共性特征消除冗余，建立了科学的划定方法。通过解构各基准模块，研究共识别出6种关键影响因素：原料、产品、生产工艺、规模、污染物种类及治理技术，构建了以关键因素为函数的排放量核算模型。为推进产排污系数广泛应用，研究开发了产排污系数编码体系，配套建设了管理平台和移动应用程序，实现了10万余条产排污系数的数字化管理。面向精准治污、"双碳"战略、大数据、人工智能等新领域新需求，将进一步深入研究以产污模块为单元实施精准治污的技术方法，探索基于产污基准模块的污碳协同核算技术，采用大数据、人工智能等信息化手段支撑产排污系数更新的新尝试。该研究成果可为工业污染防治和环境管理提供重要工具和技术支撑。
- 工业污染源 /
- 产排污系数 /
- 最小产污基准模块 /
- 数据开发
Abstract: Data on the generation and discharge of industrial pollution serves as a critical foundation for industrial pollution prevention and control， environmental management， and scientific research. This study systematically analyzed industrial production and discharge patterns， classified industrial sectors into process-oriented industries （including petroleum refining， chemical production， and steel manufacturing， etc） and discrete industries （including encompassing automotive assembly， electronics manufacturing， and machinery production， etc）. An innovative concept， the minimum pollution-generating benchmark unit （MPGBU）， was proposed. A scientific classification methodology was established by dividing independent units according to process links in process-oriented industries， and by eliminating redundancy through extraction of common characteristic units in discrete industries. By deconstructing each MPGBU， six key influencing factors were identified： raw materials， products， production processes， production scale， types of pollutants， and treatment technologies. Based on these factors， an accounting model for pollutant emissions was developed. To facilitate the application of pollution generation and emission coefficients， a coding system was designed， and a digital management platform was created， enabling the digital management of over 100000 coefficients. In response to emerging needs in precise pollution control， the Dual Carbon Strategy， and the integration of big data and artificial intelligence， further research should be conducted on methods for precise pollution control with MPGBUs as the basic units. We should also explore pollution-carbon synergistic accounting techniques based on MPGBUs， and adopt new information technologies such as big data and artificial intelligence to support new approaches for updating pollution generation and emission coefficients.
- industrial pollution sources /
- pollutant generation and discharge coefficient /
- minimum pollution-generating benchmark unit /
- data curation

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