我国技术变迁对环境影响的计量分析

为了促进技术变迁因素在我国环境保护中发挥更大的作用，需要分析其以往对环境的影响，为我国的技术政策提供支持。使用动态基期，用统计方法定量计算了 1994~2004年各年度技术变迁因素对我国主要空气和水污染物排放量的影响。按是否以削减污染为直接目标，可将技术变迁分为2类：(1)生产工艺的变化。这种技术变化不以污染削减为直接目标，但会影响到生产投入物的数量和种类、生产过程中污染物的产生量并因此影响到最终的污染强度和排放量。(2)污染削减技术的变化。这种技术变化以污染削减为直接目标。利用环境统计年鉴中的污染削减量数据将技术效应分解为2部分：源自污染削减技术和源自生产工艺，发现从总体上看技术变迁降低了所有污染物的排放量，其中污染削减技术对所有污染排放量的下降都起了积极作用，但伴随较大的年度变化。生产工艺变化对不同污染物的影响方向不同。可见中国目前的污染削减主要依靠“末端”污染削减技术，“过程控制型”生产工艺没有充分发挥应有作用，也反映出目前技术变迁尚未向“环境友好型”演进。因此，要促使我国技术变迁向“环境友好型”演进，特别需要促进清洁生产技术的开发和推广,在生产过程中减少污染物的产生.     

长江流域能源利用效率研究

考察长江流域四川、重庆、湖南、湖北 、江西、安徽、浙江、江苏、上海七省二市能源利用效率，比较分析其差异以及原因，寻求提高能源利用效率的途径。首先定义能源利用效率为能源通过要素优化配置产生的技术效率，然后利用数据包络DEA和全要素效率SFA方法进行测度，最后通过比较拉氏指数与迪氏指数的优劣，采用迪氏指数法对能源利用效率影响因素进行分解。计算出七省二市及六部门1997~2006年GDP能耗、能源技术效率和能源利用效率，并分析了结构调整、技术进步和制度进化对能源效率的影响程度。研究表明：（1）结构调整是提高能源利用效率的有力措施；（2）技术进步和制度进化是提高能源利用效率的关键；（3）能源利用效率研究方法应尽量统一并不断改进.     

综合法处理酸性高浓度印染废水的研究

传统Fenton法在处理印染类废水时,因亚铁盐及双氧水的昂贵价格而限制了其实际应用。出于工程应用的考虑,提出了以Fenton法为重心,结合其他污水处理方法的综合方法,从而在达到相同处理效果的同时尽可能降低治污成本。研究表明,通过Fenton、铁碳微电解和中和沉淀吸附等方法的综合运用和优化组合,废水色度降至10倍以下,COD降至300 mg/L以下,去除率达到98%以上,pH调节为7,达到排放标准。     

中国省际技术进步、技术效率与区域能源需求

构建了技术进步、技术效率与区域能源需求的分析框架,采用Malmquist指数估算1995-2007年中国29个省(直辖市、自治区)的全要素生产率(TFP)增长,并将其分解为技术进步指数和效率变化指数。在此基础上,实证分析了技术进步、技术效率对区域能源需求的影响,并考察了能源相对价格、人力资本和固定资本存量等因素,进行技术进步、技术效率对能源需求影响的实证检验,为我国制定合理的区域节能政策提供理论依据。本文的研究结果表明,技术进步、技术效率对能源需求的影响表现出明显的地区差异:技术效率对东部和中部地区的能源需求有显著负影响;技术进步只对东部地区的能源需求有显著负影响;技术进步、技术效率对西部地区的能源需求均没有显著影响。各个地区不同的经济基础、能源资源禀赋和对外开放度可能是造成该现象的主要原因。在上述结论基础上,论文对中国区域技术进步与节能提出了相应的政策建议。     

石油工程技术服务企业海外项目风险评价研究

石油工程技术服务企业海外项目是企业寻求自身发展,保持和提高经济效益的重要组成。综合采用专家咨询法和因果分析图方法识别出石油工程技术服务企业海外项目存在的市场风险、经济风险、政治风险、技术风险、自然风险、管理风险等6种风险。构建包含上述6个准则21个指标的风险评价指标体系,应用层次分析(AHP)法确定指标权重,应用模糊综合评价方法构建石油工程技术服务企业海外项目风险评价模型。运用构建的指标体系与评价模型对某石油钻探公司格鲁吉亚共和国第12区块风险进行评价实证。     

合同能源管理在火电企业应用策略分析

合同能源管理是一种基于市场运作的全新的节能机制，其能弥补能源用户节能技术改造资金的不足、转移节能项目实施的风险等，具备推广的条件。主要从火电企业经营压力日益增大引出话题，研究了火电企业常规的节能改造技术，并分析出节能改造特点，提出将合同能源管理模式应用到火电企业技术改造中去，并结合火电企业投产年限对合同能源管理模式的影响，构建出合同能源管理在火电企业应用中的投资模型，对火电企业节能投资有一定的指导作用。     

碳中和目标下的北京城市道路移动源CO2和大气污染物协同减排效应研究

为实现2060年碳中和目标,研究北京城市道路移动源CO_2和大气污染物(CO、NO_x、PM_(2.5))的协同减排效应。本文以2016年为基准年,建立CO_2和大气污染物排放量的LEAP模型,设计三种政策情景,预测到2060年各类污染物排放量,并通过减排效应坐标系分析和减排弹性系数法研究不同措施下CO_2和大气污染物的协同减排效应。结果显示,综合政策情景的减排作用最好,且协同减排效应最显著,但在2060年无法实现碳中和目标;单一措施情景下,严格排放标准措施的协同减排效果有限,但对各污染物的减排协同性最优,推广公共交通减排协同性次之,发展新能源车辆措施具有较好的协同减排效果,但对CO_2—CO和CO_2—PM_(2.5)的减排协同度较差。对此,本文提出应加快推动交通能源结构转型,在新能源车取代燃油类机动车的同时,要不断减少天然气类车型的比例,尽可能实现"电能+新能源汽车"的零排放能源结构;还要加严机动车排放标准限值以加强CO_2和大气污染物的减排协同度;制定相应的机动车CO_2和大气污染物协同排放限值标准目标,构建CO_2与大气污染物排放协同管理体系等建议。     

污水处理厂恶臭污染物的工程治理

介绍了某纺织公司水质净化中心厂区恶臭污染物的治理方案。恶臭气体主要是H2S,质量浓度达6．0mg/m^3。将臭气引至除臭塔,塔内设嚣填料。挣化后的气体达到了GB1455-93中的二级标准0．06mg／m^3。     

基于个体脆弱性区域疏散最佳路径

针对危险化学品、生化制剂、放射性或核物质（ CBRN）事故情景,建立区域疏散路径优化模型。基于个体脆弱性模型,提出了适合求解模型算法,包括静态最优路径算法和动态最优路径算法。最后用随机路网测试算法的应用效果,结果表明,所提算法可以满足区域疏散路径双目标优化的需求,并能根据外部环境变化动态更新当前最优路径,是一种近似、快速的算法。区域疏散路径的确定可为CBRN事故救灾提供有力的技术支持。     

Technological Progress,Structural Change and China’s Energy Efficiency

Abstract

China has witnessed rapid economic development since 1978, and during the time, energy production and consumption developed at a tremendous speed as well. Energy efficiency which can be measured by energy consumption per unit of GDP, however, experienced continuous decrease. Theoretically, the change of energy efficiency can be attributed to industry structural change and technological change. In order to explain the transformation of Chinese energy efficiency, we adopt logarithmic mean Divisia index techniques to decompose changes in energy intensity in the period of 1994–2005. We find that technological change is the dominant contributor in the decline of energy intensity, but the contribution has declined since 2001. The change in industry structure has decreased the energy intensity before 1998, but raised the intensity after 1998. Decomposed technological effects for all sectors indicate that technological progresses in high energy consuming industries such as raw chemical materials and chemical products, smelting and pressing of ferrous metals, manufacture of non-metallic mineral products and household contribute are the principal drivers of China’s declining energy intensity.