System dynamics model driven by process parameters for carbon emission prediction and mitigation scenario evaluation in open-pit metal mines
本研究开发并验证了一个由工艺参数驱动的系统动力学模型，用于预测露天金属矿山的碳排放量并评估减排情景，结果表明，尽管选矿和尾矿处理在排放中占据主导地位，但通过结合效率提升与脱碳策略，可以显著降低总排放量及相关成本。
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世界正向低碳未来转型，这一转型需要大量的金属用于电动汽车、风力涡轮机和储能系统。为了满足这一需求，采矿作业必须扩大规模，然而，开采这些资源的活动本身就是高能耗的，并会产生大量的温室气体。几十年来，科学家和工程师一直试图测量这些排放量，但传统方法通常依赖于对已经发生的事情进行回顾。它们在事后统计消耗了多少燃料或使用了多少电力。这种方法虽然对报告很有用，但在面对矿山随着深度增加、道路变长或设备更换而如何改变排放量时，却难以进行预测。它将矿山视为一个静态的快照，而非一个活生生的、呼吸着的系统——在这个系统中，规划阶段的每一个决策都会在数月或数年后，通过影响能源使用和碳输出，在整个作业流程中产生连锁反应。
北京科技大学的研究人员开发了一种观察这一问题的新方法。他们创建了一个计算机模型，其作用类似于一个动态模拟引擎，专门为露天金属矿山设计。该工具不再仅仅是统计过去的排放量，而是通过获取矿山的生产计划——要移动多少岩石、运输多远以及使用什么设备——来逐月计算由此产生的碳足迹。该模型将矿山分解为核心活动：钻孔爆破、破碎岩石、装载卡车、运输材料、破碎石块以及处理矿石。它甚至考虑了土地扰动导致的天然碳储量损失。通过将这些过程联系在一起，研究人员可以观察到其中一个环节的变化（例如运输距离变长或更换为电动卡车）如何影响整个场地的总排放量。
为了测试他们的成果，团队将该模型应用于中国的一座大型真实金属矿山。他们首先将 2024 年的数据输入模型，以观察其是否能准确重现矿山的实际能源消耗和排放情况。结果显示，模型的预测结果与实际记录非常接近；其对电力、柴油和炸药使用的预测误差仅在几个百分点以内。这让研究人员充满信心，可以使用该工具来展望未来，模拟 2나7 年的矿山作业。在这一未来情景中，模型预测该矿山将排放约 176 万吨二氧化碳当量。模拟显示，排放量的月度波动几乎完全是由该月计划移动的岩石量驱动的。当生产计划要求移动更多岩石时，排放量上升；当进度放缓时，排放量下降。卡车行驶的距离虽然重要，但与完成工作的纯粹总量相比，它只是一个次要因素。
模拟还揭示了碳排放究竟来自哪里。与人们普遍认为重型卡车在矿坑上下行驶是主要污染源的假设相反，模型显示矿石的处理过程才是主要的排放源。破碎岩石和分离有价值金属的过程（即选矿），以及废料的处理，占到了矿山总排放量的约 91%。卡车虽然噪音巨大且动力强劲，但其贡献不足 5%。这一发现至关重要，因为它表明，仅仅将柴油卡车更换为电动卡车，虽然对卡车本身有益，但对矿山总碳足迹的影响却小得令人惊讶。在模拟中，将 30% 的柴油卡车工作量替换为电动卡车，使卡车的排放量减少了近 19%，但矿山的整体排放量下降不到 1%。原因很简单：卡车本身就不是主要问题。
当研究人员测试不同的减排策略时，最有效的路径变得清晰可见。最大的收益来自于提高矿石加工厂的能源效率以及将整个矿山使用的电力切换为更清洁的能源。如果矿山能将处理矿石所需的电量降低 10%，总排放量将下降近 8%。如果电网本身变得更清洁，即降低电力的碳强度 15%，总排放量将下降超过 14%。最强大的结果来自于将这些措施与卡车电气化相结合。通过同时采取这三种措施，模型显示矿山可以将年总排放量降至约 138 万吨，降幅接近 22%。假设对碳排放进行定价，这种综合方法还将为矿山节省数百万美元的潜在碳成本。
这项研究并非声称已经解决了采矿排放问题，也并非暗示电动卡车不好。相反，它提供了一份精确的路线图，指明了努力的方向。对于这类特定的矿山，通往低碳未来的路径不在于更换车辆，而在于优化加工厂并获取更清洁的电力。该模型作为一个决策工具，允许矿山规划者在做出决策之前看到其后果。它表明，虽然作业的每个部分都很重要，但将岩石转化为金属所消耗的能量才是碳方程中的核心权重。通过理解这种动态关系，采矿公司可以规划其作业，使其更加高效且对气候的影响更小，从而确保实现绿色未来所需的金属能以最小的碳足迹被开采出来。
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