Nghiên cứu tiềm năng giảm phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực năng lượng tại trường Đại học Công Thương, Thành phố Hồ Chí Minh bằng mô hình  AIM/Enduse

Nghiên cứu này ước tính mức tiêu thụ điện và lượng khí thải carbon dioxide (CO2) của hai tòa nhà A và B thuộc khuôn viên chính của Trường Đại học Công Thương TP.HCM, Việt Nam (HUIT).

Mô hình AIM/Enduse được sử dụng để tính toán lượng phát thải CO₂ vào năm 2019 dựa trên mức tiêu thụ điện được ghi nhận và dự đoán mức tiêu thụ điện cũng như lượng phát thải CO₂ cho hai kịch bản, đó là kịch bản cơ sở năm 2030 và giảm nhẹ vào năm 2030 dựa trên kế hoạch chiến lược trong tương lai, nhằm đánh giá tiềm năng tiết kiệm năng lượng và giảm thiểu CO₂ của Trường. Kết quả nghiên cứu chỉ ra, dịch vụ làm mát chiếm 38% tổng lượng điện sử dụng, tiếp theo là dịch vụ chiếu sáng chiếm 28%, máy chiếu 24%, thang máy 5% và điện tử 3,8%. Nếu áp dụng các công nghệ tiết kiệm điện, đặc biệt là trong dịch vụ chiếu sáng, thì mức tiêu thụ điện và lượng khí thải CO₂ vào năm 2030 có thể thấp hơn 11% so với kịch bản cơ sở.

Từ khóa: kiểm kê, khí nhà kính, năng lượng, HUIT, GAMS, AIM/Enduse model

Đặt vấn đề

Theo báo cáo của Viện Tài nguyên thế giới [1] thì cấu trúc phát thải KNK toàn cầu theo lĩnh vực lần lượt xếp từ thấp đến cao như sau: Chất thải 3,2%, Công nghiệp 5,2%, Nông lâm nghiệp và sử dụng đất 18,4% và Năng lượng chiếm 73,2%. Kết quả cho thấy, phát thải KNK trong lĩnh vực năng lượng chiếm tỉ trọng cao nhất so với các lĩnh vực còn lại. Tại Việt Nam, cấu trúc phát thải KNK cũng diễn ra tương tự, cụ thể:

Bảng 1: Phát thải KNK theo kịch bản phát triển thông thường ([1], NDC, 2020) (Đơn vị: triệu tấn CO_2tđ)

Ghi chú: Sử dụng đất, thay đổi sử dụng đất và lâm nghiệp (LULUCF),

Các quá trình công nghiệp (IP)

Xu thế này còn được diễn ra theo kịch bản được dự báo đến năm 2030

Bảng 1 cho thấy lượng phát thải KNK trong lĩnh vực năng lượng chiếm tỉ trọng cao nhất và tốc độ gia tăng tiêu thụ năng lượng của lĩnh vực này cũng cao hơn so với các lĩnh vực khác. Do đó, nghiên cứu này tiếp cận việc giảm phát thải KNK của lĩnh vực năng lượng sẽ đạt hiệu quả cao hơn so với các lĩnh vực còn lại tại Trường HUIT.

Với tầm nhìn 2045, HUIT định hướng trở thành cơ sở giáo dục đại học ứng dụng, đa ngành, đa lĩnh vực hàng đầu của quốc gia, có vị thế trong khu vực châu Á. Vì vậy, Nhà trường cần có chính sách cho việc học tập, làm việc hướng đến phát triển bền vững. Một trong những mục tiêu đó là sử dụng năng lượng tiết kiệm trong lộ trình thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững của Việt Nam đến năm 2030 và 17 mục tiêu phát triển bền vững của thế giới. Việc nâng cáo hiệu quả sử dụng năng lượng, đầu tư vào công nghệ mới, tiên tiến, nâng cao nhận thức về sử dụng năng lượng được coi là biện pháp giảm thiểu KNK hướng tới cộng đồng tiết kiệm năng lượng hoặc thậm chí là “Zero carbon”. Từ những vấn đề nêu trên, nhóm nghiên cứu thực hiện đề tài “Nghiên cứu tiềm năng giảm phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực năng lượng tại trường Đại học Công Thương TP.Hồ Chí Minh bằng mô hình AIM/Enduse”.

Phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Trường Đại học Công thương TP.HCM

Hình 1: Trường ĐH Công Thương TP.HCM

Hình 2: Tòa nhà A và tòa nhà B

Mô hình AIM/Enduse do Viện Nghiên cứu Môi trường Quốc gia (NIES) tại Nhật Bản phát triển, dựa trên phương pháp lập trình tuyến tính tối ưu hóa với khung lựa chọn công nghệ chi tiết trong hệ thống kinh tế-môi trường-năng lượng. Đây là mô hình với cách tiếp cận từ dưới lên, xem xét không chỉ các khía cạnh tài chính (chi phí công nghệ, giá năng lượng, thuế và trợ cấp) mà còn cả các khía cạnh kỹ thuật (nhu cầu dịch vụ, tuổi thọ, tỷ lệ phổ biến công nghệ, loại năng lượng tiêu thụ) cũng như tính sẵn có của công nghệ trên thị trường (số lượng còn lại).

Các công thức tính toán chính để tối ưu hóa chi phí được thể hiện trong Phương trình 1, theo sau là các giới hạn khác nhau như nhu cầu dịch vụ (Phương trình 2), động lực tồn kho (Phương trình 3), lượng phát thải (Phương trình 4 và Phương trình 5), cung cấp năng lượng (Phương trình 6 và Phương trình 7) và chia sẻ dịch vụ (Phương trình 8 và Phương trình 9).

Tổng chi phí = Chi phí đầu tư ban đầu ($) + Chi phí vận hành và bảo dưỡng ($/năm) + Giá năng lượng ($/năm) + Thuế năng lượng ($/năm) + Thuế phát thải ($/năm) (Phương trình 1)

 (Phương trình 2)

Trong đó:

: Nhu cầu dịch vụ theo loại dịch vụ j

: Dịch vụ cung cấp j theo loại thiết bị l

: Lượng thiết bị l được vận hành

(Phương trình 3)

Trong đó:

: Tổng số lượng thiết bị l

: Lượng thiết bị l còn lại trong năm trước

: Tuổi thọ của thiết bị l

: Lượng thiết bị l mua thêm

: Lượng thiết bị l hết tuổi thọ

 (Phương trình 4)

 (Phương trình 5)

Trong đó:

: Tổng lượng phát thải khí m

: Lượng phát thải khí m khi vận hành thiết bị l

: Lượng phát thải khí m tối đa

 (Phương trình 6)

 (Phương trình 7)

Trong đó:

: Mức tiêu thụ năng lượng k khi vận hành thiết bị l

: Mức năng lượng k tối đa có thể cung cấp

: Mức năng lượng k tối thiểu có thể cung cấp

 (Phương trình 8)

 (Phương trình 9)

Trong đó:

: Đóng góp tối đa của thiết bị l cho loại dịch vụ j

: Đóng góp tối thiểu của thiết bị l cho loại dịch vụ j

Thu thập dữ liệu và giả định

Bộ dữ liệu đầu vào được thu thập thông qua 2 bước. Bước 1, tiến hành khảo sát trang thiết bị tại từng phòng trong 2 tòa nhà.Bước 2, nhóm tiến hành xin số liệu tại phòng Kế hoạch – Tài chính và phòng Quản trị – Thiết bị để rà soát và kiểm tra lại lần 2.

Do Nhà trường chỉ có một đồng hồ đo điện nên tỉ lệ sử dụng điện của các dịch vụ được chúng tôi tiến hành giả định sau khi tham khảo tỉ lệ sử dụng điện của các trường đại học khác như Trường Đại học Quốc tế - ĐHQG TP.HCM (Trần Thanh Tú và cộng sự, 2019), Đại học Mexico (Escobedo và cộng sự, 2014), Đại học Hồng Kông (Yeo và cộng sự, 2019), Đại học Mã Lai (Birkha Mohd Ali và cộng sự, 2021).

Kết quả và thảo luận

Lượng điện tiêu thụ

Tổng lượng điện tiêu thụ trong năm 2019 là 282,7 tấn dầu tương đương (khoảng 3,3 GWh), trong đó 3 dịch vụ chiếm tỉ trọng lớn nhất được xếp từ nhỏ đến lớn lần lượt là dịch vụ máy chiếu, chiếu sáng và làm mát không gian là 66,8 tấn dầu quy đổi; 82,4 tấn dầu quy đổi và 105,8 tấn dầu quy đổi. Nghiên cứu còn chỉ ra rằng, năm 2030 kịch bản bình thường thì dịch vụ làm mát chiếm 38% tổng lượng điện sử dụng, tiếp theo là dịch vụ chiếu sáng chiếm 28%, máy chiếu 24%, thang máy 5% và điện tử 3,8%. Kịch bản phát triển bình thường của năm 2030 (2030PTBT) lượng điện tiêu thụ tăng gấp 4,9 lần so với năm 2019. Ngoài ra, lượng điện tiêu thụ trong kịch bản 2030 giảm thiểu phát thải (2030GTPT) giảm 11% so với kich bản 2030PTBT. Đây là lượng điện tiết kiệm do việc thay đổi sang sử dụng công nghệ tiên tiến, thiết bị tiết kiệm điện.

Bảng 2: Kịch bản tiêu thụ năng lượng cho năm 2019, 2030PTBT và 2030 GTPT (Đơn vị: tấn dầu quy đổi)

Quy đổi đơn vị: 1 tấn dầu quy đổi = 0.01163 GWh

Phát thải CO₂

Bảng 3: Lượng phát thải KNK cho năm 2019, 2030PTBT và 2030GTPT  (Đơn vị: tấn CO_2tđ)

Dịch vụ	2019	2030PTBT	2030GTPT	2030PTBT/ 2019	2030GTPT/ 2030PTBT
Chiếu sáng	626,0	3.050,0	2.033,3	4,9	0,7
Tin tức liên quan Xử lý rác sinh hoạt bằng vi sinh kết hợp nhiệt phân: Hướng đi kinh tế tuần hoàn cho Việt Nam Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải. Kỳ 2: Từ phòng thí nghiệm tới doanh nghiệp - những công nghệ mới giúp nông sản Việt vươn xa Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế. Phân lập và tinh sạch ba hợp chất flavonoid của cao chloroform từ Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).  Tổng hợp hợp chất xua muỗi p-menthan-3,8-diol từ tinh dầu bạch đàn chanh (eucalyptus citriodora) Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ. Nghiên cứu và phát triển hệ thống IoT cảnh báo cháy sớm dựa trên phân tích nhiệt độ và hình ảnh Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa. Nghiên cứu xác định khu vực phù hợp trồng rong nho (caulerpa lentillifera) ở Việt Nam Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰. Gửi bình luận