工业节能减排精准化管理与系统化决策

147小编 2023-08-14 10:02:14 0

中国在长期探索工业节能减排的管理实践中取得了一定成效，但节能减排形势依然较为严峻，且面临一系列重大挑战。须从两方面系统推进节能减排管理工作。

一方面，现有工业节能减排的主要措施（如淘汰落后产能、结构升级、技术改造等）推广趋于成熟，潜力空间逐渐收窄，传统粗放式的节能减排措施应用模式难以满足日益严格的节能减排政策约束要求；必须全面解析各个工业行业的特点，量化并对比主流措施效果，有的放矢地制定对应节能减排政策，实现精准化管理（图1）。

图1 关键节能减排措施及作用节点

另一方面，随着工业节能减排的持续深入，决策过程中需考虑的管理目标数量日益增加，需要同时管理节能、大气污染物减排、水污染物减排、碳排放和成本控制等目标；不同节能减排措施往往会同时对各项管理目标造成直接或间接的影响，导致各个目标间存在复杂的协同效应和冲突关系，需要采取科学方法统筹管理这些高维目标以支撑系统化决策。由于工业系统中产能结构、工艺技术等存在多重不确定性，往往导致预测结果与实际情况产生较大偏差，从而影响管理政策的有效性（图2）。因此，须以系统性视角分析并搭建工业节能减排管理模型，统筹多项属性、多维目标及多重不确定性因素开展系统化决策。

图2 工业系统不确定性示意（以水泥熟料生产为例）

为攻克上述理论瓶颈和解决实际管理问题，本书针对工业节能减排现状及管理需求在行业、企业、技术等不同尺度开发了多套方法学，实现了可求解的系统化决策方法和精准化管理应用。全书共分为十章，主要内容如图3所示。

图3 本书内容架构

工业节能减排精准化管理与系统化决策

温宗国王奕涵等著

北京：科学出版社，2022.3

ISBN：978-7-03-071781-8

责任编辑：张淑晓

本书针对当前工业节能减排管理的热点研究问题，详细介绍作者及其团队在工业节能减排领域多个层面开展的精准化管理、系统化决策、不确定性分析及实践应用等研究成果。其中，在精准化管理方面，构建工业节能减排精准化管理模型，并专门论证产业共生技术措施对节能减排的有效性；在系统化决策方面，分别从技术、企业和行业层面展开研究，开发多属性决策、数据包络分析模型和多目标优化求解算法等方法学工具；在不确定性分析方面，本书采用拉丁超立方采样方法模拟工业系统的各种不确定性条件，规避管理不达标的潜在风险；在实践应用方面，开发区域性决策方法和标准化应用软件，提升理论节能减排管理工具的应用价值。

本书可供工业节能减排领域相关的企业管理者、政策制定者及高等院校、科研院所研究人员阅读和参考。

目录速览

前言

第1章绪论 11.1 工业节能减排管理的重大挑战 11.2 工业节能减排管理的关键问题 51.3 本书主要内容 6第2章工业节能减排精准化管理模型 102.1 工业节能减排精准化管理研究概述 102.2 工业节能减排精准化管理模型结构 112.2.1 行业系统模拟 112.2.2 行业节能减排措施 112.2.3 节能减排效益核算 142.3 钢铁行业节能减排预测 162.3.1 钢铁行业发展现状 162.3.2 钢铁行业节能减排措施情景设定 182.4 钢铁行业节能减排精准化管理实践 212.4.1 钢铁行业节能减排潜力 212.4.2 中国钢铁行业节能减排路径 222.4.3 中国钢铁行业精准化管理建议 252.5 本章小结 26参考文献 26第3章产业共生系统建模及技术政策分析 293.1 产业共生的发展现状 293.1.1 产业共生的相关概念 293.1.2 产业共生的国内外实践 303.2 产业共生系统模拟 323.2.1 研究边界 333.2.2 网状结构模拟与匹配关系识别 333.3 共生系统的节能减排潜力及成本分析 383.4 关键共生技术的识别 433.4.1 跨行业耦合共生技术系统采样和不确定性因素识别 433.4.2 共生技术系统节能减排的可行目标与关键共生技术 433.5 本章小结 47参考文献 48第4章产业共生技术优选的系统化决策：基于熵权TOPSIS的多属性评估 504.1 产业共生技术优选的系统化决策 504.2 钢铁行业共生技术评估属性设置 524.3 基于熵权TOPSIS的多属性决策方法 554.3.1 决策矩阵标准化 564.3.2 确定属性权重 574.3.3 理想解生成 574.3.4 相对接近度计算 584.4 随机采样 584.5 产业共生技术体系评价 594.6 产业共生技术优选系统化决策结果 604.6.1 最优产业共生技术筛选 604.6.2 产业共生技术优选方案及效果评价 624.7 本章小结 64参考文献 64第5章企业节能减排系统化决策方法及应用 675.1 企业环境效率评估研究现状 675.2 案例企业概况 695.3 基于数据包络分析的环境效率评估方法 705.3.1 投入产出结构设定 705.3.2 数据包络分析法 715.3.3 回归分析 735.4 企业环境效率评估结果 745.4.1 企业环境效率整体结果 745.4.2 工艺环境效率结果 765.4.3 企业环境效率的影响因素分析 815.5 本章小结 82参考文献 83第6章行业节能减排系统化决策：基于NSGA-Ⅲ的高维多目标协同控制 866.1 工业节能减排的高维多目标决策进展 866.2 钢铁行业系统高维多目标优化模型建立 906.2.1 优化变量 916.2.2 优化目标 946.2.3 约束条件 956.3 带约束的NSGA-Ⅲ方法 966.4 基于模糊C均值聚类的最终优化方案生成 1016.5 钢铁行业系统高维多目标优化结果 1026.5.1 优化算法评价 1026.5.2 优化结果概述 1036.5.3 最终优化方案 1046.6 本章小结 108参考文献 108第7章工业节能减排管理的不确定性分析 1127.1 工业节能减排不确定性分析研究现状 1127.2 工业节能减排不确定性分析模型及实践 1137.2.1 模型架构 1137.2.2 行业技术系统模拟 1147.2.3 案例数据收集 1157.2.4 能耗及成本核算 1167.2.5 不确定性分析 1177.3 不确定性分析结果 1197.3.1 钢铁行业节能目标设定 1197.3.2 原料-生产结构调整 1217.3.3 技术分类与推广政策 1227.4 本章小结 123参考文献 124第8章区域工业节能减排应用：以山西省长治市为例 1288.1 区域工业节能减排管理研究现状 1288.2 案例区域介绍 1308.3 区域工业减排管理方法 1358.3.1 基于系统化决策的重点管控企业识别 1358.3.2 基于精准化管理的企业减排路径 1358.4 长治市工业节能减排精细化管控路径分析 1398.4.1 长治市工业企业污染绩效评价结果 1398.4.2 重点企业节能减排路径及潜力评估 1418.5 区域工业节能减排精准管理建议 1448.6 本章小结 146参考文献 146第9章工业节能减排管理决策支持系统 1509.1 平台整体结构 1509.2 工业节能减排规范化数据体系 1529.3 模型搭建 1589.3.1 创建模型 1599.3.2 配置关系 1609.3.3 量化表征 1609.4 数据交互 1639.5 算法运算与结果呈现 1649.6 本章小结 166第10章总结与展望 16810.1 精准化管理 16810.2 系统化决策 16910.3 不确定性分析 17010.4 管理应用实践 17010.5 未来研究展望 171附录 172附录A 企业环境效率评估结果 172附录B 高维多目标优化算法代码 179附录C 不确定性分析采样结果 202工业节能减排精准化管理与系统化决策/温宗国等73.50兑换作者简介温宗国