碳足迹和能量中和属于包含和被包含的关系。污水厂实现能量中和只是实现污水厂碳足迹优化工作的其中一个环节，一个污水厂若想实现碳足迹最小化，还可以从其他多个方面着手。
碳足迹分析是识别污水厂温室气体排放的重要工具，也为污水厂碳排放的优化提供数据支持。碳足迹的评估既涵盖了各种形式的能耗，例如电、热、化学品、化石燃料、运输，也考虑了温室气体的排放(二氧化碳、甲烷和一氧化二氮)。后者都可以用二氧化碳当量来表示——在100年的时间里，N2O和CH4的温室效应潜力分别是CO2的265和28倍。
图. 碳足迹图源：LM Windpower
联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)将温室气体排放分为直接和间接两大类。前者一般指污水厂内的排放，后者指发生在厂外的排放。研究数据显示，直接排放的温室气体是碳足迹的主要组成部分，特别是那些采用生物脱氮除磷工艺的污水厂，它们的N2O排放甚至超过了总碳足迹的一半。
但此前的研究很少探究污水厂中能量中和与碳足迹的关系。协同消化是提高能量回收率的常见措施，但外加的碳源增加了整个系统的碳足迹。另外，污泥处理也直接影响了碳足迹的核算。
最近，波兰Gdansk理工大学的团队对波兰的六座大中型污水厂的碳足迹进行比较，尝试阐明能量中和与碳足迹的关系，他们的研究成果发表在2020年《Bioresource Technology》期刊上。
在报告里，作者们用A-F来表示六座污水厂。其工艺概况如下表所示:
表1. 6座污水处理厂的基本参数
污水厂A能量回收率达73%，得益于协同消化和热电联产，采用JHB工艺的污水厂C的能量回收率最高，达98%，同时它也有着最高的沼气产量。污水厂E和F因为规模较小，没有厌氧消化单元，所有能耗均从电网购入，能量回收率为0。六个厂的工艺差异如下图1所示：
图. 六座污水厂的工艺流程图概况
在这次研究里，他们沿用了Carbon Footprint Calculation Tool (CFCT)工具，该工具是之前瑞典的一个污水厂计算碳足迹项目时所开发的。温室气体的排放都转化成二氧化碳当量，并分为五类，包括污水处理、能耗、沼气生产、污泥处理和其他。通过CFCT分析，可以识别出影响碳足迹的主要因子。分析中采用的数据都来自污水厂的历史运行记录。
表2.各种碳足迹的计算结果
研究者发现，污水厂的总碳足迹与污水厂的规模没有显著相关性。这可以从CF-PE(人口当量)和CF-V(流量)两个参数得到体现。他们还表示，各个国家和地区的CF-V会受到当地的出水标准以及用电的排放因子等因素的影响。
他们还指出，如果想更准确地计算碳足迹，还需考虑建造阶段的情况，但这部分数据一般很难得到。美国佛罗里达州的一个污水厂是为数不多的可参考案例，该厂规模为36万m³/天，在建造阶段碳足迹为5700Mg CO2/年，而在运行阶段则为53000Mg CO2/年。他们以此为参照，认为建造阶段的碳足迹约为总碳足迹的10%。
下图展示的是6个污水厂的能量回收水平及其人口当量碳足迹的比较结果。结果显示，能量中和与碳足迹值没有直接相关性，但是通过回收沼气提高能量回收的可以减少非间接碳排放所占的比值。污水厂E的能量回收率为0%，非间接排放高达69%，而污水厂C的能量回收率为98%，碳足迹(CF)则只有1%。
图. 污水厂的能量中和与碳足迹的相关比较
另外，他们还考察了能量回收水平与直接排放和间接排放的关系。除了波兰的6个污水厂，他们还与世界其他地区的7个污水厂一起做了对比，其中污水厂1-3来自澳大利亚，4来自美国，5-6来自北欧，7来自意大利。
如下图所示，这两个参数之间有非常显著的相关性。这13个污水厂可以分为两组，分别为间接/直接排放比小于50%和大于200%两种情况，分别位于该图的左右两侧。作者认为，通过厌氧消化回收沼气来回收能量是导致左侧污水厂该比值比较小的主要原因。50-200%区间的污水厂通过太阳能和风能等可再生能源抵消了一小部分能耗。
图. 能量中和率和间接/直接排放比的对比
除了横向比较，作者还对每个污水厂的碳足迹组成做了细分。如下图所示，黄色代表的是每个厂的总碳足迹，蓝色是该厂污水处理工艺的碳足迹，橙色是能耗的碳足迹，绿色是生物沼气的碳足迹，红色是污泥处理，紫色是其他组成。
结果显示，在污水厂A-D里，污水处理的直接排放都是碳足迹占比最大的那部分(62-74%)，其次是能耗(1-23%)和沼气生产(8-30%)。为什么沼气生产也会产生碳足迹？那是因为，在热电联产单元中沼气的不完全燃烧会有部分N2O和甲烷的逃逸。如：污水厂C，它的能耗碳足迹只有1%，但是生物沼气的碳足迹却是6个厂中最高的，达30%。污泥处理方面，由于采用土地利用或堆肥的措施，污水厂A、D和F的污泥处理碳足迹为负数。污水厂B、C和E的污泥处理碳足迹为正值，原因各不相同，C是因为较长时间的污泥储存导致甲烷的排放，B是因为其堆肥处理用到额外的能耗，E则是由于它采用了填埋的方式处理剩余污泥。E、F的能耗碳足迹这么高，是因为它没有沼气回收，能源都来自外网，这部分来源高达70%左右。这个图也再次显示，污水厂的碳足迹和其规模大小没有必然联系——污水厂E虽然是小型污水厂，却是六者当中碳足迹最大的厂。污水厂C虽然由于厌氧产甲烷释放一些高强度的温室气体，却依然是总碳足迹中最低的一个。
图.每个污水厂的碳足迹细分组成比较
作者认为N2O是污水厂计算碳足迹的一个棘手的问题，因为它的测量不太方便，尤其是在开放性的地上式污水厂。他们指出地上的污水厂很难测量N2O和CH4的直接排放，地下式污水厂则相对容易。
芬兰的Viikimaki污水厂做了这方面的相关研究。他们对6座污水厂的N2O排放的不确定性进行了计算，结果显示，没有厌氧消化的两个污水厂的N2O不确定性最低，而使用SBR序批式生物反应器的污水厂B的N2O不确定性却高达105%。
图. 基于N2O排放因子的碳足迹不确定性
这篇文章最大的作用就是帮助我们清除了过去对能量中和和碳足迹的可能存在的一些误解。估计各位读完以上的介绍，都应该知道：
- 间接/直接温室气体排放的比例和能量回收水平有显著相关性，且为负相关，透过前者可以粗略了解某厂的能量回收水平；
碳足迹和能量中和属于包含和被包含的关系。污水厂实现能量中和只是实现污水厂碳足迹优化工作的其中一个环节，一个污水厂若想实现碳足迹最小化，还可以从其他多个方面着手，例如：进一步优化厌氧消化效率，实现能量盈余；
提高N2O和CH4气体的管理水平，减少这两种气体的释放；，
优化曝气系统等生物工艺部分的能耗，降低污水处理的碳足迹；
采用土地利用或农用的方法来处置污泥，降低污泥处理部分的碳足迹。
参考资料
https://www.lmwindpower.com/en/stories-and-press/stories/news-from-lm-places/cleanlm-now-carbon-neutral
https://doi.org/10.1016/j.biortech.2019.122647
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