Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 3 (42) | 2007 ГИС при оценке экономической эффективности использования биотоплива

    По статье в журнале ArcUser, октябрь-декабрь 2006

    Оценка экономической стороны использования ресурсов биомассы (растительных материалов), как источника энергии, многогранна. Для этого требуется всесторонне исследовать стоимость доставки с учетом информации о местонахождении и типе биологического материала, о расстоянии перевозки, наличии транспортной инфраструктуры и ряда других факторов. Для подобного анализа хорошо подходит технология ГИС.

    О проекте

    Во многих районах, например на юге США, имеются ресурсы биомассы, такие как строительные и лесосечные древесные отходы, выбраковываемые деревья и прочее, которые можно использовать в качестве возобновляемого источника энергии. Помимо собственно получения энергии, это уменьшит выброс газов, вызывающих парниковый эффект, улучшит состояние лесов и предоставит экономические преимущества местным сельским общинам.

    Целесообразность выполнения проектов, связанных с биоэнергией (энергией, производимой при переработке биомассы), во многом зависит от доступности ресурсов древесной биомассы. Более точно – от экономической доступности или общей цены доставки определенного количества древесины, а не просто от физической доступности, которая также существенна для реализации биоэнергетических проектов.

    В большинстве случаев при оценке доступности биомассы рассматривается общее её количество в пределах заданного радиуса и берутся средние затраты на её переработку и воспроизводство в данной области. При более полной экономической оценке биоресурсов учитывается разница в стоимости разных типов биомассы, расстояния и транспортная инфраструктура. Когда в расчет принимаются транспортные расходы, то более дорогостоящие ресурсы, но находящиеся близко, могут оказаться экономически более эффективными, чем дешевые ресурсы, но расположенные далеко, и наоборот.

    Программа переработки древесины в энергию Школы охраны лесных ресурсов Университета Флориды, Южный центр по изучению взаимодействия урбанизированных зон и дикой природы Департамента сельского хозяйства Лесной службы США, а также Совет по энергетике южных штатов вносят существенный вклад в комплексную оценку практической целесообразности использования древесной биомассы для выработки энергии. В ходе выполнения совместного регионального проекта было выявлено 27 округов на юго-востоке страны, обладающих высоким потенциалом для выработки энергии из древесной биомассы (рис. 1). Для экономической оценки доступности биоресурсов этой территории использовались возможности ArcGIS, в том числе модуля ArcGIS Network Analyst.


    Рис. 1.
    На юге США определены 27 округов с высоким потенциалом для выработки энергии из древесной биомассы.

     

    Компоненты для расчета экономической доступности

    Для оценки экономической доступности биомассы требуется информация о производственных затратах и о физической доступности биоресурсов в интересующем регионе. Используемые при этом методы включают три основных компонента: вычисление затрат на транспорт и время перевозки, определение географического расположения и физической доступности биомассы, создание графиков поставки ресурсов биомассы.

    Конечная стоимость древесной биомассы может определяться как сумма закупочной стоимости (выплаты владельцам ресурсов биомассы), расходов на ее сбор, погрузку и перевозку. При этом требуется провести сопоставление объемов и закупочных цен для различных типов биоресурсов, а также вычислить транспортные расходы как функции от времени перевозки грузов (рис. 2).


    Рис. 2.
    Цены, количества и категории транспортировки ресурсов первых четырёх триллионов BTU в исследуемом регионе.

     

    Технология ГИС – эффективный и полезный инструмент для оценки мест хранения биоресурсов и транспортных затрат. Проведенная оценка транспортных затрат основывалась в большей степени на времени перевозки, а не на вычислении расстояний для конкретной сети дорог и учете географических особенностей района исследований (рис. 3).


    Рис. 3.
    Пример кривых низкого, высокого и среднего поступления древесной биомассы для отдельных округов.

     

    Вычисление времени транспортировки

    Первым шагом было определение доли каждого округа в поставках биомассы для заданных категорий времени транспортировки с учетом инфраструктуры дорог. С помощью Калькулятора полей в ArcMap были назначены ограничения скорости по объектам дорог в шейп-файлах набора данных переписи U.S. Census TIGER. Для оценки времени транспортировки длина дороги делилась на скорость. Функция Область обслуживания в модуле ArcGIS Network Analyst применялась для вычисления обслуживаемых районов на основании времени транспортировки и доли каждого округа. Категория времени перевозки определялась с 15-минутным интервалом. Процедура вычисления времени транспортировки путем определения областей обслуживания с помощью Network Analyst может использоваться для определения мест переработки биомассы, таких как био-электростанции (рис. 4).


    Рис. 4.
    Диаграмма рабочего процесса, показывающая процессы и шаги при построении графиков поставки древесной биомассы.

     

    Для 27 исследованных округов точка доставки вычислялась с помощью функции Центроид в Xtools Pro 3.2, расширении к ArcGIS от фирмы Data East (г. Новосибирск), бизнес партнера ESRI. В область интереса (AOI) вошли округа, находящиеся в пределах 450-километрового (280-мильного) радиуса, включающего в себя более чем четырехчасовую транспортировку в один конец. Шейп-файлы U.S. Census TIGER загружались с сайта arcdata.esri.com/data/tiger2000/tiger_download.cfm для округов в каждой области интереса. С помощью приложения ArcToolbox шейп-файлы дорог TIGER были объединены и перепроецированы в соответствующие системы координат Планов Штата для каждой области интереса. Подробно эта процедура описана в [2].

    Калькулятор полей использовался для назначения скоростных ограничений объектам дорог на основе кодов классов объектов переписи в шейп-файлах TIGER. Затем длины дорог делились на ограничения по скорости для оценки времени в пути. Дополнительная информация об использовании кодов классов переписи приведена в [3].

    Время транспортировки повышалось на 25% в расчете на вероятные рабочие задержки. Области обслуживания вычислялись на основании времени транспортировки с 15-минутными интервалами с помощью Калькулятора обслуживаемой области ArcGIS Network Analyst (рис. 5). Полученные полигоны обслуживаемых областей экспортировались в шейп-файлы. Эти полигоны комбинировались с полигонами округов с помощью функции Объединение и вырезались по контуру интересующей области. Добавлялось новое поле с плавающей точкой, и вычислялась новая обслуживаемая площадь каждого элемента – объединенных округов. Затем добавлялось новое текстовое поле, названное ConCat, и поле идентификатора округа (FIPS) объединялось с полем времени транспортировки по обслуживаемой области (ToBreak) для того, чтобы создать поле FIPS-ToBreak.


    Рис. 5.
    Расчет области обслуживания на основе времени в пути и доли каждого округа в поставках биомассы с помощью ArcGIS Network Analyst.

     

    Итоговые статистики по таблице основывались на поле ConCat, чтобы включить в расчет исходную среднюю площадь и сумму из поля NewArea. Сводная таблица импортировалась в Microsoft Excel, и там для каждой записи FIPS-ToBreak процентная доля каждого округа в категории времени транспортировки вычислялась делением поля NewArea на исходную площадь. Эта доля площади использовалась для оценки вклада каждого типа ресурсов биомассы по категории времени транспортировки в каждом округе. Электронные таблицы Excel использовались для вычисления общей доли каждого вида ресурсов биомассы в каждой категории времени перевозки.

    Поставка, заготовка и транспортные расходы суммировались для вычисления общей стоимости каждого вида древесной биомассы в заданной категории времени транспортировки. Ранжируя эти категории от наиболее дешевых до самых дорогостоящих, получаем последовательность от наиболее до наименее экономически доступных ресурсов древесной биомассы. Согласно этим стоимостным оценкам, бытовые древесные отходы, для которых требуется транспортировка в один конец не более 90 минут, дешевле других ресурсов древесной биомассы при наименьшем времени перевозки (рис. 3).

    Построение графика поставки в Excel

    Графики поставки сырья могут быть построены с использованием информации о количестве, распространении, заготовке, обработке и транспортных расходах для каждого ресурса биомассы. Такие графики являются основным экономическим инструментом, применяющимся для выражения цены ресурса при заданном спросе. Графики поставки можно построить в Microsoft Excel как диаграммы разброса данных, или с помощью дополнения Economic Supply Curve Chart Excel. На этих графиках по оси Х откладывается общее количество поставляемой древесной биомассы по каждой категории ресурса-времени транспортировки, а по оси Y – общая стоимость доставки. Элементы отображаются на основании энергетического содержания биомассы, или просто в единицах массы.

    Результаты проекта

    Типовой спрос оценивался в диапазоне от 2 до 4 триллионов Британских термических единиц (BTU) для производства примерно 20-40 МВт электроэнергии [1], что достаточно для снабжения от 8 до 16 тысяч домашних хозяйств на юге Соединенных Штатов. Для кривой средней стоимости по 27 округам, цена одного гигаджоуля (GJ-1) находится в пределах от $1.57 до $1.91, или от $1.66 до $2.01 за каждую тысячу тысяч BTU (MMBTU-1), что сравнимо с современной стоимостью получения энергии из угольного топлива. Согласно средней кривой, спрос до 4 триллионов BTU может быть обеспечен бытовыми отходами древесины в пределах 135-минутной транспортировки, а также отходами лесной промышленности и пнями в пределах 45-минутной транспортировки, без необходимости дополнительной вырубки.

    Заключение

    Приведенные кривые графика поставки демонстрируют местную экономическую доступность ресурсов древесной биомассы и цены, представляющие собой функцию от реального спроса на энергию. Более детальные результаты и анализ чувствительности будут включены в общий технический отчет Лесной службы США. В заключении по проекту освещены следующие моменты:

    • Описан подход с использованием ArcGIS Network Analyst для вычисления областей обслуживания по транспортировке биомассы с привлечением доступных слоев данных, которые доступны в Интернет. В дальнейшем подобный анализ может быть проведен для потенциальных мест развития биоэнергетики в любом районе страны.
    • Области обслуживания, вычисленные с помощью ArcGIS Network Analyst, повышают скорость и точность построения кривых, характеризующих поставки биомассы.
    • На юге США из древесной биомассы может быть получено до 4 триллионов BTU (т.е. 40 МВт энергии, что достаточно для снабжения 16000 домов) по цене менее чем $1.91 за гигаджоуль (GJ-1), или $2.01 за каждый MMBTU.

    Программа учета и анализа Лесной службы США в настоящее время разрабатывает национальный набор данных по биомассе в виде растра, получаемого на основе спутниковых изображениям MODIS (спектрорадиометр среднего разрешения), который позволит повысить точность расчетных графиков поставки биомассы. После завершения этой разработки описанный выше подход может быть расширен и представлен в виде процедуры анализа растровых данных с повышением четкости и точности конечных результатов. За дополнительной информацией обращайтесь к Мэтью Лангхольцу (Matthew Langholtz, e-mail: mateo@ufl.edu), Школа охраны и изучения лесных ресурсов университета Флориды.

    Литература

    1. Bellemar, D., "What is a Megawatt?" http://www.utilipoint.com/issuealert/article.asp?id=1728, 2003, retrieved 7-13-2006.

    2. Price, Mike, and Ronny Coleman, "Taming TIGER Data: Create Emergency Management Maps Using Census 2000 Data" ArcUser, January–March, pp. 52–55, Redlands, California, 2003.

    3. Price, Mike, and Jennifer Price, "Coverage Assessment Using Census 2000 TIGER Roads" ArcUser, July–September, pp. 54–58, Redlands, California, 2000.

    4. Wiltsee, G., "Urban Wood Waste Resources Assessment," National Renewable Energy Laboratory, Golden, Colorado, November 1998.




    Версия для печати