Banner trang chủ
Thứ Hai, ngày 25/11/2024

Phát triển và ứng dụng công nghệ hỗ trợ kiểm toán năng lượng lồng ghép sản xuất sạch hơn: Áp dụng điển hình cho nhà máy chế biến gỗ

29/06/2018

 

Nguyễn Thị Phương Thảo, Trần Văn Thanh, Lê Thanh Hải 1

 Đỗ Thị Tuyết Mai 2

1 Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐH Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

2 Sở TN&MT TP. Hồ Chí Minh

     TÓM TẮT

     Kiểm toán năng lượng (KTNL) và sản xuất sạch hơn (SXSH) là 2 hoạt động mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp (DN) về môi trường và kinh tế, để đạt hiệu quả cao hơn các hoạt động này phải được tiến hành đồng thời. Nghiên cứu đã áp dụng các mô hình toán được xây dựng để phát triển một công cụ hỗ trợ KTNL lồng ghép SXSH (Energy Audit Tool Supporting Cleaner Production Assessment - EATSCPA). Công cụ này tích hợp các vấn đề về năng lượng (NL) và môi trường để đánh giá cho nhà máy sản xuất công nghiệp. Kết quả của công cụ gồm đánh giá tổng thể tác động môi trường của nhà máy theo 11 chỉ số, đánh giá tiềm năng tiết kiệm NL, nguyên liệu từ kiểm soát quá trình, đánh giá các tổn thất về nhiệt năng, điện năng. Công cụ cũng đề xuất các giải pháp gợi ý và hỗ trợ lựa chọn các phương án để thực hiện cải tiến sao cho tối ưu.

     Từ khóa: Ngăn ngừa ô nhiễm tích hợp, công cụ hỗ trợ, KTNL, sản xuất sạch hơn.

     1. Mở đầu

     KTNL là một kỹ thuật để xác định các tổn thất NL, định lượng các tổn thất này và tính toán tiềm năng giảm thiểu cũng như đề xuất và phân tích lợi ích chi phí của các phương án cải tiến. KTNL trong công nghiệp có thể được chia thành các nhóm điển hình như: Kiểm toán chi tiết bắt buộc áp dụng cho các DN nằm trong danh sách của chính phủ, kiểm toán đảm bảo chất lượng nhằm kiểm tra lại các DN trọng điểm, kiểm toán chi tiết để xác định các giải pháp tích hợp, kiểm toán nhanh, kiểm toán để đầu tư các dự án sử dụng NL hiệu quả. Việt Nam tiếp cận SXSH từ những năm 1980. Khái niệm SXSH được sử dụng phổ biến hiện nay “SXSH là việc áp dụng liên tục chiến lược phòng ngừa tổng hợp về môi trường vào các quá trình sản xuất, sản phẩm và dịch vụ nhằm nâng cao hiệu suất sinh thái và giảm thiểu rủi ro cho con người và môi trường”. Các phương pháp được sử dụng trong đánh giá SXSH tại Việt Nam cho các ngành công nghiệp như nhau và được giới thiệu trong các tài liệu hướng dẫn SXSH. Phương pháp thực hiện SXSH phổ biến ở Việt Nam gồm có 6 bước và 18 nhiệm vụ. Lợi ích của KTNL và SXSH mang lại cho bản thân các DN, xã hội và môi trường được chứng minh ở nhiều nước trên thế giới. Để nâng cao hiệu quả kinh tế và môi trường phải có sự tích hợp giữa KTNL và SXSH, để thực hiện điều này UNIDO đã ban hành hướng dẫn lồng ghép sử dụng NL hiệu quả vào SXSH (CPEE), tuy nhiên khó khăn quan trọng nhất là định lượng các tổn thất và tiềm năng giảm thiểu.

     Hiện nay, ở Việt Nam chỉ KTNL được đưa vào luật và bắt buộc cho các DN tiêu thụ NL trọng điểm, trong khi đó, SXSH chỉ mang tính khuyến khích vì vậy hiệu quả tích hợp CPEE chưa cao. Trên thế giới cũng vậy, việc chú trọng sử dụng NL hiệu quả dẫn đến hàng loạt các công cụ hỗ trợ được phát triển công cụ hỗ trợ đánh giá hiệu suất NL cho chuỗi cung ứng. Nhóm tác giả đã xây dựng mô hình toán học để tính toán các phát thải từ sử dụng nhiên liệu, khoảng cách, tải trọng hàng hóa… Sau đó, tác giả xây dựng nên công cụ SySCEA chủ yếu trên nền tảng Excel, áp dụng để lựa chọn tuyến vận chuyển tốt nhất về chi phí, môi trường. Ngoài ra, đối với dân dụng thì điển hình là Home Energy Saver; hỗ trợ tính toán chiếu sáng Lighting saving calculator, tính toán bơm nhiệt. Trong công nghiệp thì có Industrial Facilities Score Card. Bên cạnh các phần mềm/công cụ trên Sở NL Mỹ còn cung cấp một số phần mềm như Plant Energy Profiler, Steam System Assessment Tool (SSAT), Process Heating Assessment and Survey Tool, Air master+, EnPI V5.0. Hầu hết, các công cụ và phần mềm kể trên đều đánh giá bán định lượng và định lượng về hiệu quả sử dụng NL, riêng đối với phát thải chỉ đánh giá phát thải CO2, chưa đánh giá các phát thải khác như chất thải rắn (CTR), chất thải nguy hại (CTNH), khí có tiềm năng mưa axit, ôzôn quang hóa…

     Riêng đối với SXSH có thể nói rất hiếm có công cụ hỗ trợ, trong khuôn khổ dự án SPIN-e đã xây dựng công cụ, phần mềm hỗ trợ đánh giá SXSH cho 6 nhóm ngành: Sản xuất giấy, nhuộm, sản xuất thép, xi măng, thuộc da và bia. Các công cụ này chủ yếu dựa vào phương pháp Benchmark để so sánh các định mức tiêu thụ nguyên liệu với thực tiễn tại Việt Nam, Ấn Độ và Bắc Âu. Kết quả tổng quan tài liệu cho thấy, các công cụ đã công bố chủ yếu về NL và đánh giá riêng lẻ cho từng đối tượng, chưa có một công cụ/phần mềm nào hỗ trợ đánh giá định lượng tổng thể quá trình sản xuất từ các công trình phụ trợ cho đến quá trình sản xuất. Do vậy, cần phải có công cụ tích hợp giữa sử dụng NL hiệu quả và SXSH.

     2. Phương pháp nghiên cứu

     2.1. Cơ sở khoa học và quy trình xây dựng công cụ

     Trình tự và cách xây dựng công cụ (Hình 1)

Hình 1. Trình tự và cách xây dựng EATSCPA

     Trước tiên, tiến hành rà soát và xác định các kỹ thuật sẵn có tốt nhất của ngành theo các khía cạnh về sử dụng NL hiệu quả, giảm thiểu phát thải và sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên. Các giải pháp này được tham khảo từ các Hướng dẫn BAT của IPPC, sau đó, hình thành nên bộ tiêu chí để rà soát và đánh giá. Các trường hợp có thể xảy ra khi xem xét việc sử dụng động cơ tiết kiệm NL trong nhà máy: Không, chỉ sử dụng động cơ tiêu chuẩn; có - chỉ sử dụng động cơ hiệu suất cao IE2; có - chỉ sử dụng động cơ IE3; có - sử dụng động cơ IE4; có - sử dụng nhiều loại động cơ kết hợp. Như vậy, với giải pháp BAT là sử dụng động cơ hiệu suất cao thì sẽ có nhiều phương án. Để thuận lợi trong quá trình đánh giá nghiên cứu, cần mã hóa các trường hợp để phần mềm có thể hiểu và đánh giá; tương tự cho các giải pháp BAT khác.

     Nghiên cứu cũng tập hợp các mô hình toán dùng trong tính toán phát thải, tính toán NL… Đối với tính phát thải, nghiên cứu này sử dụng phương pháp của Tran và cộng sự để tính toán 11 chỉ số môi trường là CTNH, CTR thông thường, khí nhà kính, khí  acid hóa… Công thức chung:

     Trong đó:

  • mA:  Khối lượng chất có tiềm năng A, đơn vị tương đương của A
  • ms: Khối lượng chất ô nhiễm s phát sinh (kg)
  • (PA)s : Tiềm năng A của chất s

     Sau khi tính toán các chỉ số riêng lẻ, ta tiến hành chuẩn hóa theo phương pháp EDIP trên cơ sở sử dụng hệ số tham chiếu. Sau khi chuẩn hóa các chỉ số sẽ có cùng đơn vị, theo phương pháp EDIP là người tương đương (PE - Person of Equivalent). Đối với NL cũng có nhiều mô hình tính toán các thông số đã được công bố ví dụ như tính toán tổn thất nhiệt do đối lưu của bề mặt đường ống theo công thức:

     Trong đó:

  • Ts: nhiệt độ bề mặt của ống, oC
  • Ta (Txq): nhiệt độ môi trường không khí xung quanh, oC
  • d: đường kính ống dẫn hơi, m
  • l: chiều dài ống, m

     Đối với đánh giá tiềm năng từ kiểm soát quá trình tốt hơn, nghiên cứu này sử dụng phương pháp biểu đồ kiểm soát đã được áp dụng bởi nhóm tác giả Thanh và cộng sự. Các tổn thất điện năng được tính toán trong công cụ là tổn thất do không sử dụng động cơ tiết kiệm NL (so sánh với IE4), tổn thất sử dụng truyền động hiệu suất thấp, tổn thất do sử dụng thiết bị chiếu sáng, tổn thất do non tải. Các tổn thất nhiệt năng được tính toán là do ôxy dư trong đốt nhiên liệu lò hơi, tổn thất đối lưu bề mặt có nhiệt độ cao, do bức xạ nhiệt, hơi ngọn, không tái sử dụng nước ngưng, rò rỉ bẩy hơi, đường ống hơi. Lựa chọn các giải pháp cải tiến tối ưu nghiên cứu này áp dụng mô hình toán đề xuất bởi Tran và cộng sự.

     Ngoài ra, nhóm nghiên cứu còn tổ chức các buổi Hội thảo chuyên gia với sự tham gia của các DN, trung tâm khuyến công và tư vấn phát triển DN và các nhà nghiên cứu để hoàn thiện công cụ này.

     2.2. Đề xuất công cụ cho ngành chế biến gỗ

     Dựa vào quy trình (Hình 1), công cụ cho ngành chế biến gỗ được đề xuất gồm có 5 giao diện (Hình 2).

Hình 2. Màn hình giao diện chính của công cụ

 

  • Bảng tính 1 "How to": Giới thiệu sơ bộ về công cụ và hướng dẫn sử dụng.
  • Bảng tính 2 "Cosokhoahoc" giới thiệu về cơ sở hình thành nên công cụ, trong đó, có nêu các tài liệu tham khảo chính trong việc mô hình hóa để xây dựng nên công cụ này.
  • Bảng tính 3: "Buoc 1: Nhap du lieu" cung cấp các thông tin cần phải nhập vào phục vụ cho quá trình tính toán, xử lý số liệu của công cụ. Để hoàn thiện, ta phải tiến hành kiểm toán để đo đạc cũng như thu thập các số liệu cần thiết (Hình 3).

Hình 3. Thông tin chung của Nhà máy

 

Bảng tính 4: "Buoc 2: Danhgiatiemnang" nội dung bảng tính này sẽ cung cấp các thông tin cơ bản của Nhà máy được đánh giá. Bảng tính 4 (Hình 4).

 

Hình 4. Giao diện đánh giá tiềm năng

 

Nội dung thể hiện được chia thành 5 phần:

  • Phần 1: Các thông tin chung,
  • Phần 2: Các thông số về các phát thải chính theo 11 mục tác động môi trường chính được quan tâm hiện nay trên thế giới,
  • Phần 3: Đánh giá sơ bộ tiềm năng về tiết kiệm khi kiểm soát quá trình tốt hơn, nội dung này sẽ đưa ra định mức đề xuất để Nhà máy kiểm soát quá trình, đồng thời tính toán sơ bộ khả năng tiết kiệm.
  • Phần 4: Xác định các tổn thất chính của nhà máy từ nhiệt năng đến điện năng. Đồng thời các tổn thất này cũng được thể hiện bằng biểu đồ hình tròn để dễ so sánh đánh giá.
  • Phần 5: Là các đánh giá về hiệu quả vận hành của nhà máy theo các tiêu chí chính, cũng như đánh giá định lượng một số nhóm giải pháp chính để làm cơ sở cho lựa chọn các phương án cải tiến phù hợp.
  • Bảng tính 5: ‘Buoc 4: kehoachthuchien’: Bảng tính (Hình 5).

Hình 5. Giao diện lựa chọn phương án thực hiện tối ưu

 

    Nội dung giao diện cung cấp một bảng tính để người dùng nhập dữ liệu về ngân sách dùng cho cải tiến, các đối tượng cải tiến và các phương án tương ứng. Số lượng phương án tối đa được quy định trong công cụ là 4 (Gồm phương án cơ sở - không cải tiến). Người dùng cần nhập vào các thông số đường cơ sở thuộc 11 mục tác động của các phương án, chi phí đầu tư cũng như lợi nhuận của từng phương án. Sau đó, chạy mô hình để xác định các đối tượng và phương án cụ thể sao cho tối thiểu chi phí đầu tư, tuy nhiên, giảm phát thải là nhiều nhất. Tiềm năng giảm thiểu cho từng mục tác động cũng được xác định đối với các phương án được chọn.

    3. Áp dụng công cụ đã đề xuất cho trường hợp điển hình

    Công cụ được áp dụng cho Nhà máy gỗ Hiệp Long, đây là một DN điển hình của ngành gỗ trên địa bàn tỉnh Bình Dương. Công cụ đã đề xuất gồm có 5 giao diện chính, tuy nhiên nội dung chủ yếu của công cụ là giao diện nhập dữ liệu, đánh giá tiềm năng và xây dựng kế hoạch thực hiện.

     3.1. Hoàn thiện dữ liệu đầu vào

​     a. Phần 1 - Thông tin chung

​     Thông tin chung của nhà máy gồm: Tên cơ sở, địa chỉ, ngành sản xuất, công suất trung bình, thời gian vận hành, số lượng nhân viên và nhiệt độ môi trường. Giả sử, thu thập dữ liệu cho thấy, công suất là 29 tấn nguyên liệu/ngày, tương đương 8.700 tấn/năm, tổng số nhân viên là 350 người, thời gian làm việc là 300 ngày/năm, mỗi ngày làm việc 8h, tổng số giờ làm việc trong năm là 4.800 giờ, nhiệt độ trung bình của khu vực đánh giá là 31oC. Các dữ liệu này được nhập vào công cụ (Hình 2).

​     b. Phần 2 - Thông tin về sản xuất

​     Lượng nước tiêu thụ 8.820 m3/năm, điện 1,72 triệu kWh/năm và củi 583.000 kg/năm.

  • Đối với số liệu tiêu thụ theo thời gian để đánh giá kiểm soát quá trình

​     Tổng cộng có 34 quan sát tại xưởng tinh chế gỗ sau khi sấy thành gỗ tinh để sản xuất sản phẩm, bằng cách chèn 34 dòng tại vị trí trên bảng nhập dữ liệu, sau khi chèn tiến hành kiểm tra lại bằng cách quét một cột dữ liệu bất kỳ, nếu các dòng chèn thuộc cùng 1 tên trường là chèn đúng, nếu sai ta tiến hành chỉnh sửa cho phù hợp. Sau khi chèn ta tiến hành nhập các dữ liệu vào, đảm bảo không có ô nào ‘trống’ không có dữ liệu, đối với các ô không có thông tin thì ghi là ‘0’.

  •  CTR và CTNH

​     Kết quả cho thấy, tổng khối lượng CTR từ quá trình sản xuất của nhà máy khoảng 16,97 tấn/ngày (bụi gỗ, gỗ vụn không tái chế), tương đương 4.943 tấn/năm. Chất thải này được bán ra bên ngoài và thu tiền, do vậy, không có chi phí xử lý. CTR sinh hoạt của 350 công nhân viên của Nhà máy ước tính khoảng 52,5 tấn/năm (trung bình 0,5 kg/người/ngày). Như vậy tổng cộng CTR của nhà máy là 4.995,5 tấn/năm. CTNH của nhà máy chủ yếu từ bùn thải của hệ thống xử lý nước thải, bao bì hóa chất khâu phun sơn và giẻ lau dính dầu, bóng đèn, pin... Tổng khối lượng CTNH ước tính khoảng 10% tổng khối lượng sơn. Ước tính khoảng 1.303 kg/năm.

  • Thông tin về phát thải hóa chất

​     Nhìn chung nhà máy phát thải hóa chất vào không khí chủ yếu từ quá trình sơn, mặc dù nhà máy có hệ thống thu gom và xử lý, tuy nhiên, sản phẩm sau khi sơn được cho bay hơi tự nhiên bằng nhiệt từ ánh sáng mặt trời. Phần dung môi bay hơi chủ yếu là toluene và aceton. Giả sử, mỗi loại dung môi chiếm tỷ lệ 50%, ước tính dung môi bay hơi là 2.607 kg toluene và 2.607 kg aceton. Đối với môi trường nước, nhà máy có hệ thống xử lý nước thải đạt tiêu chuẩn xả thải. Hàm lượng N, P phát thải vào môi trường tương ứng là 163,8 kg/năm và 24,3 kg/năm.

​     Các số liệu về nước thải và khí thải được nhập vào dữ liệu ở bảng phát thải hóa chất của công cụ.

  • Thông tin về quản lý

​     Công cụ có tổng cộng 36 câu hỏi (checklist) liên quan đến các khía cạnh khác nhau của nhà máy sản xuất, chế biến gỗ. Các thông tin này sẽ được nhập vào công cụ ở giao diện nhập dữ liệu. Các số liệu khác phục vụ đánh giá gồm có các thông tin về các bề mặt có nhiệt độ cao, số liệu về động cơ, chiếu sáng, hệ thống đường ống dẫn hơi, bẫy hơi…

  • Các bề mặt có nhiệt độ cao, không bọc cách nhiệt:

​     Kết quả đo đạc và kiểm kê cho 9 vị trí, mỗi vị trí sẽ được đo nhiệt độ và tính toán diện tích bề mặt sau đó nhập vào công cụ.

  • Dữ liệu về động cơ điện

​     Công cụ yêu cầu nhập vào các dữ liệu liên quan đến động cơ điện như công suất trên nhãn, công suất thực đang vận hành, thời gian vận hành, công suất trong trường hợp vận hành không tải (lãng công), loại động cơ, kiểu truyền động… Tổng cộng có 135 động cơ được đo đạc và đánh giá (thời gian vận hành không tải được đánh giá cho một số động cơ). Các dữ liệu này được nhập vào bảng tính nhập dữ liệu của công cụ.

  • Dữ liệu về khí thải

​     Công cụ yêu cầu nhập vào các dữ liệu liên quan đến khí thải các ống khói là lưu lượng và nồng độ ôxy, số liệu đo đạc tương ứng là 5.240 m3/h và 17,44%.

  • Dữ liệu về chiếu sáng

​     Dữ liệu thống kê về chiếu sáng của nhà máy được yêu cầu nhập vào công suất, số lượng đèn, chủng loại và thời gian vận hành, các dữ liệu này được nhập vào công cụ.

  • Dữ liệu về hơi và nước ngưng và nguyên liệu

​     Hiện tại nhà máy vận hành lò hơi ở áp suất 3 kg/cm2, nhiệt độ hơi khoảng 134oC, thời gian vận hành trung bình khoảng 7.200 h/năm. Kết quả kiểm kê cho thấy lò hơi tái sử dụng khoảng 90%, còn 10% sử dụng nước ngưng để cấp ẩm cho lò sấy. Tính chất của gỗ và tỷ lệ thành phẩm (Bảng 1).

​     Bảng 1. Tính chất và tỷ lệ thành phẩm của quá trình chế biến

Loại gỗ

Gỗ nguyên liệu, kg/năm

Ẩm trước sấy, %

Ẩm sau sấy, %

Tỷ lệ thành phẩm sau khi cưa xẻ,%

Tỷ lệ thành phẩm của gỗ tinh,%

G1

8700000

75

12

50

65

G2

0

0

0

0

0

 

​     3.2. Kết quả đánh giá cho nhà máy

​     Sau khi tiến hành thu thập các dữ liệu và hoàn thiện nhập dữ liệu đầu vào, ta tiến hành chuyển sang giao diện ‘Buoc 2- Danhgiatiemnang’. Để đánh giá ta thực hiện theo chỉ dẫn của công cụ, kết quả như sau:

​     a. Về hiện trạng tác động môi trường

​     Kết quả đánh giá theo 11 mục tác động chính là khí nhà kính, tiêu thụ NL… (Bảng 2).

Bảng 2. Giá trị các mục tác động môi trường của Nhà máy theo 11 mục tác dộng

Mục tác động

Giá trị

Đơn vị

Giá trị đã chuẩn hóa, PE

GHG

1.902.998

KgCO2/năm

218,7

Quang hoá

5.406

kgC2H4/năm

270,3

Khí gây mưa axít

3.910

kgSO2/năm

31,5

Chất tiềm năng phú dưỡng

1.564

kgNO2/năm

5,2

Chất độc con người (air)

243

m3 khí/năm

53,0

NL

3.987.222

kWh/năm

513,2

 Độc thuỷ sinh

1.265.823

m3 nước/năm

26,4

Suy giảm tầng ôzôn

0

kgCFC-11/năm

0,0

CTR

4.995.500

kg/năm

15.453,8

Nước sạch

8.820

m3/năm

9,7

CTNH

1.303

kg/năm

702,1

 

​     Kết quả trên cho thấy, chỉ số tác động môi trường tích hợp của Nhà máy Hiệp Long là 17.284 PE. Trong đó, CTR chiếm tỷ lệ cao nhất, tiếp đến là CTNH và NL. Trong trường hợp xem gỗ vụn và chất thải có nguồn gốc từ gỗ là nhiên liệu hoặc sản phẩm phụ bán ra bên ngoài, chỉ số tác động tích hợp sẽ giảm rất đáng kể, tuy nhiên nhà máy phải có chính sách quản lý rõ ràng các nguồn chất thải này để đảm bảo được sử dụng như là nhiên liệu, hoặc nguyên liệu để sản xuất sản phẩm phụ.

​     b. Đánh giá về tiềm năng tiết kiệm từ kiểm soát quá trình tốt hơn

​     Công cụ hỗ trợ đánh giá tiêu thụ điện, nước, NL, tuy nhiên, với số liệu hiện có của nhà máy chỉ đánh giá được xưởng sơ chế về khả năng tiêu thụ điện. Kết quả đánh giá cho thấy, mức tiêu thụ điện cho quá trình sơ chế hiện hữu là 138,2 kWh/tấn gỗ nguyên liệu chưa sấy. Nếu kiểm soát với mức trung bình mới là 104,6 kWh/tấn gỗ nguyên liệu, kiểm soát tiêu thụ không vượt mức 165,9 kWh/tấn nguyên liệu thì tiềm năng tiết kiệm được là 21,5 kWh/tấn nguyên liệu. Tổng tiềm năng tiết kiệm được của 1 năm ước tính khoảng 187.000 kWh/năm. Với giá điện trung bình là 1.610 đồng/kWh thì tiết kiệm được khoảng 303 triệu đồng/năm.

​     c. Xác định các tổn thất chính từ quá trình sản xuất

​     Công cụ cũng hỗ trợ xác định các tổn thất chính từ quá trình sản xuất. Có 2 nhóm tổn thất được tính toán là nhiệt và điện. Tổn thất nhiệt năng được tính toán cho bề mặt có nhiệt độ cao, do không tái sử dụng nước ngưng, bức xạ nhiệt, hơi ngọn, rò rỉ và do hiệu suất thành phẩm của gỗ. Các tổn thất nhiệt năng đáng quan tâm nhất là do dẫn nhiệt và bức xạ nhiệt của các bề mặt có nhiệt độ cao, kế đến là do hiệu suất tạo thành sản phẩm. Điện chủ yếu tính tổn thất do không sử dụng động cơ tiết kiệm NL, đèn TKNL, truyền động, chạy non tải, lãng công.

Hình 6. Các tổn thất nhiệt và điện năng (kJ/năm)

     Tổn thất điện năng chủ yếu là tổn thất cơ hội do sử dụng động cơ tiêu chuẩn có hiệu suất thấp so với loại động cơ IE4, tiếp đến là do các động cơ hoạt động quá non tải. Tổng 2 tổn thất này ước tính khoảng 290.000 kWh/năm. Ngoài ra, công cụ còn thể hiện một số giải pháp gợi ý để hỗ trợ cho quá trình đề xuất phương án cải tiến.

Hình 7. Giao diện hiển thị các giải pháp định hướng

 

     d. Phát triển các giải pháp cho Nhà máy và xây dựng kế hoạch thực hiện tối ưu

     Sau khi thực hiện ở giao diện “Buoc 2 - Danhgiatiemnang” ta chuyển sang giao diện “Buoc 3 - Kehoachthuchien”, đây là bảng tính để người dùng xây dựng kế hoạch thực hiện sao cho tối ưu. Trên cơ sở kết quả của Bước 2 - đánh giá tiềm năng, người dùng dựa vào các giải pháp gợi ý, cũng như các tổn thất đã được phân tích phối hợp với các kinh nghiệm thực tiễn để xác định các đối tượng và phương án cải tiến. Trong phần nhập dữ liệu, công cụ định dạng sẵn mỗi đối tượng cần cải tiến sẽ có 4 phương án: PA0 - Giữ nguyên hiện trạng; PA1 -Cải tiến theo phương án 1; PA2 - Cải tiến theo phương án 2; PA3 - Cải tiến theo phương án 3. Trong quá trình nhập dữ liệu phải hoàn thành tất cả các thông tin, không được để trống, nếu một đối tượng nào đó chỉ có 1 phương án cải tiến thì công cụ quy định người dùng phải nhập các phương án còn lại PA2, PA3 có giá trị giống như PA1. Dựa vào công suất tiêu thụ của thiết bị hiện trạng và giải pháp tiềm năng đề nghị cải tiến, ta hoàn thành phần nhập dữ liệu cho công cụ này với đầy đủ các giá trị của 4 phương án, 11 mục tác động, chi phí đầu tư và lợi nhuận. Tổng cộng có 27 đối tượng gồm có các động cơ và đèn các loại được nhập vào công cụ.

     Sau khi tính toán, người dùng hoàn thiện bảng tính. Giả sử, nhập vào ngân sách là 200 triệu đồng, tiến hành giải để xác định các phương án cần thực hiện. Với 27 đối tượng được xem xét như trên thì chi phí đầu tư 147 triệu, tiềm năng giảm thiểu tối đa là 16,7 PE, lợi nhuận thu được hàng năm là 99 triệu đồng. Do đó, thời gian hoàn vốn chưa đến 2 năm. Như vậy dựa vào công cụ này, ta sẽ biết được các tác động môi trường của Nhà máy, các tổn thất chính và các phương án cần thực hiện cũng như lợi nhuận thu được. Tóm lại công cụ sẽ hỗ trợ tốt cho quá trình lập kế hoạch cải tiến của nhà máy.

     4. Kết luận

     Nghiên cứu này đã xây dựng công cụ hỗ trợ KTNL lồng ghép với đánh giá SXSH và áp dụng điển hình cho ngành gỗ. Khác với các công cụ khác, đây là một công cụ tích hợp các quá trình và thiết bị của nhà máy, sử dụng 11 mục tác động môi trường phổ biến trong đánh giá vòng đời. Kết quả áp dụng thấy được sự hiệu quả trong công tác hỗ trợ KTNL và SXSH. Công cụ này mang tính tổng quát cho ngành chế biến gỗ không hạn chế quy mô và công suất, đối với các nhà máy thiếu một hay nhiều quá trình vẫn có thể áp dụng được bằng cách bỏ qua các thông tin không liên quan. Hạn chế của nghiên cứu này là ở phần xác định kế hoạch thực hiện đòi hỏi người dùng phải xác định các phương án cải tiến cho từng đối tượng cũng như tính toán phát thải, chi phí đầu tư và lợi nhuận. Ngoài ra, để thân thiện hơn với người dùng nghiên cứu trong thời gian tới cần nghiên cứu áp dụng ngôn ngữ lập trình khác (như Visual Basic), việc chuyển đổi này không làm thay đổi kết quả của công cụ do sử dụng lại các mô hình, thuật toán đã xây dựng bởi nghiên cứu này.

     TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. I. APOGEE INTERACTIVE, "Saving money on lighting," Available:http://c03.apogee.net/mvc/home/hes/land/el?utilityname=perennialpower&spc=lcc [accessed 2018].
  2. I. APOGEE INTERACTIVE, "Heatpump calculator," Available: http://c03.apogee.net/mvc/home/hes/land/el?utilityname=perennialpower&spc=hpc [accessed 2018], 2018.
  3. E. Cagno, P. Trucco, and L. Tardini, "Cleaner production and profitability: analysis of 134 industrial pollution prevention (P2) project reports," Journal of Cleaner Production vol. 13, pp. 593-605, 2005.
  4. N. Z. Farahani, J. S. Noble, C. M. Klein, and M. Enayati, "A decision support tool for energy efficient synchromodal supply chains," Journal of Cleaner Production, vol. 186, pp. 682-702, 2018.
  5. B. Shen, L. Price, and H. Lu, "Energy audit practices in China: National and local experiences and issues," Energy Policy, vol. 46, pp. 346-358, 2012.
  6. M. Siddhartha Bhatt, "Energy audit case studies I-steam systems," Applied Thermal Engineering, vol. 20, pp. 285-296, 2000.
  7. T. V. Thanh and L. T. Hải, "Phát triển phương pháp đánh giá tiềm năng SXSH do quản lý, kiểm soát quá trình tốt hơn trong sản xuất công nghiệp," Tạp Chí Môi trường, vol. Chuyên đề 2, pp. 36-42, 2016.
  8. T. V. Tran, H. Schnitzer, G. Braunegg, and H. T. Le, "Development of an optimization mathematical model by applying an integrated environmental indicator for selecting alternatives in cleaner production programs," Journal of Cleaner Production, vol. 154, pp. 295-308, 2017.
  9. US Department of Energy, "Home energy saver online," Available: http://homeenergysaver.lbl.gov/consumer/ [accessed 2018].
  10. US Department of Energy, "Plant energy profiler Excel," Available: https://www.energy.gov/eere/amo/downloads/plant-energy-profiler-excel [accessed 2018].
  11. VNCPC. Mini-guide to Cleaner Production [Online]. Available:http://www.unido.org/fileadmin/user_media/UNIDO_Worldwide/Offices/UNIDO_Offices/Viet_Nam/cp-miniguide.pdf
  12. VNCPC, " SXSH [online]," Available: http://spin-e.vn/content/san-xuat-sach-hon. Accessed 2018.

DEVELOPMENT AND APPLICATION OF ENERGY AUDIT TOOL SUPPORTING CLEANER PRODUCTION ASSESSMENT:  A CASE STUDY AT A WOOD PROCESSING COMPANY

 

Nguyễn Thị Phương Thảo, Trần Văn Thanh, Lê Thanh Hải

Institute for Environment and Resources (IER), Vietnam National University, Hồ Chí Minh City

Đỗ Thị Tuyết Mai

Department of Natural Resources and Environment (DONRE), Hồ Chí Minh City 

     ABSTRACT

     Energy audit and cleaner production are 2 activities giving various benefits to companies on environmental and economic aspects, and both these acitivities should act at the same time for better purposes. In this work, we have applied mathematical models developed previously by us and by others with tend to develop a tool supporting energy audit together with cleaner production assessment (Energy Audit Tool Supporting Cleaner Production Assessment - EATSCPA). The tool integrates both energy and environment issues for assessment purposes at the company. The results obtained from tool application are overall environmental impact assessment according to 11 indicators, evaluation on potential for energy and material savings from process control, evaluation on loses of heat and electricity. The tool also recommends the proposed measures and supports in selection of options for optimal improvements.

     Key wordsIntegrated pollution prevention, supporting tool, energy audit, cleaner production.

     LỜI CẢM ƠN

     Nghiên cứu được tài trợ bởi ĐH Quốc gia TP. Hồ Chí Minh trong khuôn khổ đề tài mã số C2017-24-08.

 

(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường, số Chuyên đề II/2018)

Ý kiến của bạn