能源环境工程前沿：清洁能源转型与碳中和技术路径探索 (ICAESEE 2025)

重要信息

会议官网与详情：https://ais.cn/u/zeANrm
会议时间：2025年12月19-21日
会议地点： 中国·上海

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一、能源资源开发与利用的核心技术

清洁能源的开发与化石能源的清洁化利用，是实现能源系统低碳转型的两大支柱。

1.1 可再生能源发电技术对比

可再生能源的高效开发是能源转型的关键。以下是主流发电技术的核心参数与应用特点，为技术选型提供参考：

能源类型	发电效率	稳定性	环境影响	典型应用场景
光伏发电	15%-22%	受光照影响大	低污染	分布式电站、光伏建筑一体化
风力发电	30%-40%	受风速影响大	低噪音影响	陆上/海上风电场
水力发电	70%-90%	高稳定性	生态影响需评估	大型水电站、抽水蓄能
生物质能发电	20%-30%	高稳定性	碳排放中性	农林废弃物资源化利用

1.2 化石能源清洁化利用技术

传统能源的低碳转型依赖于超临界发电技术与碳捕获与封存（CCS）等先进技术。以煤炭为例，IGCC（整体煤气化联合循环）技术通过煤气化、净化、联合发电的流程，可将综合效率提升至45%以上，并实现污染物的集中高效处理。

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二、环境工程中的污染治理技术

针对水与大气污染，现代环境工程已形成一系列高效、组合式的治理方案。

2.1 水污染处理工艺优化

水污染治理需“对症下药”，根据水质特征选择适配工艺。不同工艺的处理效果与适用场景对比如下：

处理工艺	主要去除污染物	处理效率	适用水质特征
活性污泥法	有机物、氨氮	80%-90%	城市生活污水
膜分离技术	悬浮物、重金属、盐分	>95%	工业废水深度处理与回用
人工湿地	氮、磷、有机物	60%-70%	低浓度污水、生态修复

2.2 大气污染控制技术实践

针对工业烟气中的复合污染物，组合式净化技术已成为标准方案，可实现对多种污染物的协同高效去除：

• 静电除尘+布袋除尘：对颗粒物的去除效率可达99.9%以上。
• 石灰石-石膏法脱硫：二氧化硫（SO₂）脱除效率超过95%。
• SCR脱硝技术：氮氧化物（NOₓ）去除效率可达80%-90%。

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三、能源与环境系统的智能优化

人工智能与大数据技术正深度赋能能源与环境领域，实现系统的智能预测与优化调控。

3.1 能源互联网的负荷预测算法

能源互联网通过多能互补实现供需动态平衡。基于历史数据进行负荷预测是智能调度的基础。以下是一个使用Python和scikit-learn库构建随机森林负荷预测模型的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# 加载能源负荷历史数据集
data = pd.read_csv('energy_load_data.csv')
# 选择特征：温度、湿度、星期几、是否为节假日
features = ['temperature', 'humidity', 'day_of_week', 'holiday']
X = data[features]
y = data['load']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测并评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print(f'负荷预测平均绝对误差（MAE）：{mae:.2f} kW')

3.2 环境监测数据的智能分析

利用大数据分析技术，可以对海量环境监测数据进行聚类分析，快速识别污染模式与潜在源区。以下是一个简单的污染物数据聚类示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载空气质量监测数据
monitor_data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')
# 选择关键污染物指标并进行标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(monitor_data[['PM2.5', 'SO2', 'NO2']])

# 应用K-Means聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
monitor_data['cluster_label'] = kmeans.fit_predict(scaled_data)

# 分析各簇的污染物平均浓度特征
cluster_characteristics = monitor_data.groupby('cluster_label')[['PM2.5', 'SO2', 'NO2']].mean()
print('各聚类类别的污染物浓度均值：')
print(cluster_characteristics)

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四、碳中和目标下的技术路径

实现碳中和需要从核算、减排到负碳技术的全方位布局。

4.1 碳足迹核算与减排技术

企业进行碳足迹核算是制定减排策略的第一步，主流方法包括：

• 排放因子法（如IPCC指南）：基于活动数据和预设排放因子的核算体系，应用广泛。
• 生命周期评价（LCA）：对产品“从摇篮到坟墓”的全流程碳排放进行量化分析。
• 碳汇与负碳技术：通过林业碳汇、生物质能结合碳捕集（BECCS）等技术实现主动抵消。

4.2 储能技术在能源转型中的应用

储能是平抑可再生能源波动性、保障电网安全的核心。各类储能技术的特性决定了其不同的应用场景：

储能类型	能量密度	响应速度	循环寿命	典型应用场景
锂离子电池	150-250 Wh/kg	毫秒级	1000-3000次	电网调频、新能源电站配套
抽水蓄能	较低	分钟级	>10万次	大规模电网级调峰、备用
氢能储能	高（按质量计）	小时级	长周期	跨季节储能、工业脱碳

在构建高弹性、可观测、可调控的新型能源系统中，云原生和物联网架构的理念与技术也将发挥越来越重要的作用，实现海量分布式资源的敏捷管理与协同。

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五、国际交流与合作机会

第十一届能源资源与环境工程研究进展国际学术会议（ICAESEE 2025）将汇聚该领域的全球顶尖学者与行业专家。会议旨在搭建一个高水平交流平台，与会者可以通过发表最新研究成果、聆听前沿特邀报告、参与专题研讨及圆桌论坛，深入探讨能源转型与环境治理的关键挑战与创新解决方案，有效拓宽国际视野并建立广泛的学术与合作网络。