The Influence of Coal Composition on Specific Emission of Carbon Dioxide of Promising Thermal Energy Plants with Advanced Steam Parameters

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The paper examines the possibility of reducing specific emissions of carbon dioxide on thermal power plants by selecting the composition of coal fuel (30 grades of coals available in Russia were selected). For this purpose, variant optimization calculations were carried out using a mathematical model of a coal power plant with a capacity of 640 MW. The results of the calculations make it possible to determine technically achievable and economically justified emission levels, as well as to estimate the costs of their reduction.

作者简介

I. Donskoy

Melentiev Energy Systems Institute SB RAS

Email: donskoy.chem@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2309-8461
Doctor of Technical Sciences, Leading Researcher Irkutsk

N. Epishkin

Melentiev Energy Systems Institute SB RAS

Email: donskoy.chem@mail.ru
Candidate of Technical Sciences, Researcher Irkutsk

参考

  1. Achakulwisut P., Erickson P., Giuvarch C., Schaeffer R., Bruischin E., Pye S. Global fossil fuel reduction pathways under different climate mitigation strategies and ambitions // Nature Communications. 2023. V. 14. P. 5425. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41105-z
  2. Плакиткина Л.С., Плакиткин Ю.А., Дьяченко К.И. Современные тренды и прогнозы развития добычи и экспорта угля в мире и России в условиях трансформации мировой экономики. М.: ИНЭИ РАН, 2025. 98 с.
  3. Coal 2024. Analysis and forecast to 2027. IEA, 2024. 127 p.
  4. Лагерев А., Ханаева В. Влияние ограничений на выбросы СО на инновационное развитие ТЭС // Энергетическая политика. 2021. № 7. С. 16–25. https://doi.org/10.46920/2409-5516_2021_7161_16
  5. Сомова Е.В., Тугов А.Н., Тумановский А.Г. Обзор зарубежных конструкций энергетических котлов на суперсверхкритические параметры пара и перспективы создания энергоблоков ССКП в России // Теплоэнергетика. 2021. № 6. С. 6–24. https://doi.org/10.1134/S0040363621060096
  6. Сомова Е.В., Тугов А.Н., Тумановский А.Г. Современные угольные энергоблоки на суперсверхкритические параметры пара (обзор) // Теплоэнергетика. 2023. № 2. С. 5–23. https://doi.org/10.56304/S0040363623020066
  7. Warszawski L. et al. All options, not silver bullets, needed to limit global warming to 1.5°C: a scenario appraisal // Environmental Research Letters. 2021. Vol. 16. P. 064037. https://doi.org/10.1088/1748-9326/abfeec
  8. Росляков П.В., Сергеева А.В., Гусева Т.В., Рудомазин В.В. Оценка потенциала декарбонизации российской теплоэнергетики на базе внедрения НДТ // Теплоэнергетика. 2024. № 10. С. 5–22.
  9. Росляков П.В., Сергеева А.В., Гусева Т.В., Рудомазин В.В., Черкасский Е.В. Отраслевая методика оценки выбросов СО при сжигании органических видов топлива на предприятиях теплоэнергетики // Энергетик. 2024. № 3. С. 29–39.
  10. Росляков П.В., Сергеева А.В. Разработка и обоснование индикативных показателей выбросов парниковых газов для российской теплоэнергетики // Энергетик. 2024. № 8. С. 23–29.
  11. Kler A.M., Tyurina E.A., Potanina Yu.M., Stepanov E.L., Zharkov P.V., Marinchenko A.Yu., Mednikov A.S., Epishkin N.O. Hierarchy of mathematical modeling and optimization problems of advanced co-generation systems and fuel coproduction power generation systems // Hierarchical Modeling of Energy Systems / Ed. by N.I. Voropai, V.A. Stennikov. Elsevier / 2023. P. 457–502. https://doi.org/10.1016/B978-0-44-313917-8.00016-X
  12. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy. 2019. Vol. 189. P. 116230. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116230
  13. Клер А.М., Жарков П.В., Потанина Ю.М., Степанова Е.Л., Епишкин Н.О. Оптимизация параметров теплоэнергетических установок различных типов с использованием эффективного метода ступенчатой оптимизации // Системные исследования в энергетике: энергетический переход / Под ред. Н.И. Воропая и А.А. Макарова. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2021. С. 568–589.
  14. Вдовенко В.С., Мартынова М.И., Новицкий Н.В., Юшина Г.Д. Энергетическое топливо СССР (ископаемые угля, горючие сланцы, торф, мазут и горючий природный газ). М.: Энергоатомиздат, 1991. 184 с.
  15. Бычев Р.М., Петрова Г.И. Теплота (энтальпия) образования каменных углей. Якутск: Изд-во СО РАН. Якутский ф-л, 2002. 98 с.
  16. Богомолов В.В., Артемьева Н.В., Алехнович А.Н., Новицкий Н.В., Тимофеева Н.А. Энергетические угли восточной части России и Казахстана: Справочник. Челябинск, УралВТИ, 2004. 304 с.
  17. Feng W. China’s national demonstration project achieves around 50% net efficiency with 600°C class materials // Fuel. 2018. Vol. 223. P. 344–353. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.01.060
  18. Cenusa V.-E., Opris I. Optimal Design Parameters for Supercritical Steam Power Plants // Thermo. 2025. Vol. 5. P. 1. https://doi.org/3390/thermo5010001
  19. Zhao Y., Duan Y., Liu Q., Cui Y., Mohamed U., Zhang Y., Ren Z., Shao Y., Yi Q., Shi L., Nimmo W. Life cycle energy-economy-environmental evaluation of coal-based CLC power plant vs. IGCC, USC and oxy-combustion power plants with/without CO capture // Journal of Environmental Chemical Engineering. 2021. Vol. 9. № 5. P. 106121. https://doi.org/10.1016/j.jece.2021.106121

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».