制造业能效评估中生产工艺能耗占比分析要点

制造业是能源消耗的重点领域，能效评估作为提升能源利用效率的关键手段，其核心在于精准识别能耗占比最高的环节——生产工艺能耗。生产工艺能耗通常占企业总能耗的60%以上，直接决定了整体能效水平。本文聚焦制造业能效评估中生产工艺能耗占比的分析要点，从边界界定、数据采集、工序拆解、基准对比、影响因素排查等维度展开，为企业精准定位能耗痛点、制定针对性节能措施提供实操指引。

明确评估边界：划定生产工艺能耗的统计范围

生产工艺能耗是指直接用于产品生产工艺过程的能源消耗，区别于辅助生产系统（如采暖、通风、照明）、附属生产系统（如食堂、办公楼）的能耗。在能效评估中，首先需明确工艺能耗的统计边界——即从原料投入到成品产出的核心生产环节，涵盖直接参与产品加工的工序及设备。例如，纺织企业的纺纱、织布、印染工序属于工艺能耗范畴，而车间照明、空调系统的能耗则归为辅助能耗。

边界划定需遵循国家标准与企业实际结合的原则。依据GB/T 2589《综合能耗计算通则》，工艺能耗应包括“直接用于生产产品的能耗”，但企业需根据自身生产流程细化边界。以钢铁企业为例，应划定从铁矿石烧结、炼铁、炼钢到轧钢的核心工序为工艺能耗范围，排除设备检修时的试机能耗、原料堆场的物料输送能耗（非直接加工环节）。

需特别注意“工艺能耗”与“设备能耗”的区分：设备能耗是单台设备的能源消耗，而工艺能耗是设备为完成工艺任务的有效能耗。例如，电机空转时的能耗属于设备无效能耗，不应计入工艺能耗；只有当电机驱动轧机轧制钢材时，其能耗才属于工艺能耗。边界不清会导致工艺能耗占比虚高或虚低，直接影响评估结果的准确性。

精准数据采集：确保工艺能耗数据的真实性与连续性

数据是工艺能耗占比分析的基础，其真实性直接决定评估结论的可靠性。首先需明确采集对象：聚焦主要生产设备的能耗，如钢铁企业的高炉、转炉、轧机，水泥企业的回转窑、球磨机，电子企业的贴片机、回流焊炉。这些设备的能耗占工艺能耗的80%以上，是数据采集的核心。

采集方式需优先选择智能计量与实时监测。传统人工手抄表存在数据滞后、误差大的问题，建议在关键设备上安装智能电能表、热量表、燃气表，通过工业互联网平台实时传输数据。例如，某机械制造企业在车间10台主要车床安装智能电能表后，发现某台车床的单位加工能耗比同类设备高30%，排查后发现是皮带老化导致传动效率下降。

数据的连续性与时间维度同样重要。需按生产班次、日、周统计能耗数据，避免“月度汇总”导致的细节丢失。例如，某陶瓷企业通过按班次统计窑炉能耗，发现夜班的单位产品能耗比白班低15%——原因是夜班电网电压更稳定，窑炉热效率更高。此外，需标注数据异常时段（如设备停机、原料断供），避免将非工艺能耗计入统计。

数据验证是确保真实性的关键环节。可通过“能量平衡法”对比理论能耗与实际采集数据：例如，某炼铁厂根据铁矿石品位、焦炭热值计算的理论吨铁能耗为350千克标准煤，而实际采集数据为380千克，差距达8.5%。经排查发现，高炉热风炉的热效率仅为75%（行业平均85%），因换热器结垢导致热量损失过大。

工序级拆解：从整体到局部拆解工艺能耗占比

生产工艺是由多个关联工序组成的链条，工艺能耗占比分析需从“整体”拆解到“工序”，再到“设备”。例如，钢铁企业的工艺能耗可拆解为烧结（15%）、炼铁（40%）、炼钢（20%）、轧钢（20%）、精整（5%）五个核心工序；水泥企业则可拆解为原料粉磨（20%）、熟料煅烧（60%）、水泥粉磨（15%）、包装（5%）。

工序拆解的关键是“单独计量”——为每个工序安装独立的计量仪表，或通过能源流向图划分能耗边界。例如，某纺织企业将纺纱工序分为清棉、梳棉、并条、粗纱、细纱五个子工序，每个子工序安装电能表后发现：细纱工序的能耗占纺纱总能耗的45%，原因是细纱机的电机负载率高达85%（其他工序仅60%），且细纱机数量占比达50%。

重点工序的识别需基于“占比阈值”——通常将占工艺能耗10%以上的工序定义为“重点能耗工序”。例如，水泥企业的熟料煅烧工序占比达60%，是绝对重点；钢铁企业的炼铁工序占比40%，需优先分析。对重点工序需进一步拆解到设备级，如炼铁工序可拆解为高炉本体、热风炉、喷煤系统的能耗占比。

工序间的“能耗传递”需重点关注。例如，轧钢工序的余热可通过换热器预热炼铁工序的助燃空气，减少热风炉的燃料消耗；陶瓷企业的窑炉烟气（温度约300℃）可用于干燥原料，降低干燥窑的天然气消耗。若工序间余热未充分利用，会导致整体工艺能耗占比虚高。例如，某玻璃企业的熔窑烟气直接排放，温度达400℃，每年浪费的热量相当于2000吨标准煤，导致熔窑工序能耗占比高达70%（行业平均65%）。

基准对比：建立工艺能耗的行业或内部基准

工艺能耗占比的“高低”需通过基准对比判断。常见基准包括三类：一是“行业标杆值”，如工信部《高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平（2023年版）》中，钢铁行业炼铁工序标杆水平为360千克标准煤/吨铁，基准水平为380千克；二是“企业历史最佳值”，即企业过去1-3年中工艺能耗占比最低的时段数据；三是“同行业先进企业值”，如参考宝钢、海螺水泥等龙头企业的工艺能耗水平。

对比需聚焦“单位产品工艺能耗”——即工艺能耗总量除以合格产品产量，避免“总量对比”的误导。例如，某钢铁企业年产1000万吨钢，工艺能耗总量为400万吨标准煤，单位产品工艺能耗为400千克/吨；若另一企业年产500万吨钢，总量为220万吨，单位产品为440千克/吨，后者的工艺能耗占比（相对于总能耗）可能更高，但单位产品能效更差。

对比后的“差距分析”是核心。例如，某电解铝企业的单位产品工艺能耗为13500千瓦时/吨，而行业标杆值为13300千瓦时/吨，差距200千瓦时。经对比发现，该企业的电解槽电流效率为93%（标杆企业为95%），因电解槽内铝液循环不畅导致电能浪费——通过优化电解槽内衬结构，电流效率提升至94.5%，单位能耗降至13350千瓦时/吨。

需注意“基准的适配性”：不同企业的生产规模、原料特性、工艺技术不同，不能直接套用外部基准。例如，某使用低品位铁矿石（TFe<50%）的炼铁厂，单位铁能耗必然高于使用高品位矿石（TFe>65%）的企业，此时应建立“企业内部基准”——以自身历史最好水平为参照，逐步降低能耗。

影响因素排查：识别工艺能耗波动的关键变量

工艺能耗并非固定值，会受原料、工艺、设备、操作等多因素影响。需通过“变量关联分析”排查关键影响因素。例如，某水泥企业的熟料煅烧能耗波动较大（±10%），通过关联分析发现：当石灰石中SiO₂含量超过5%时，煅烧温度需提高50℃，能耗增加8%；当煤的热值低于5000大卡/千克时，单位熟料煤耗增加15千克。

原料特性是最常见的影响因素。例如，纺织企业使用的棉花含水率越高，纺纱工序的能耗越高——因烘干棉花需要更多热量；钢铁企业使用的焦炭灰分越高，炼铁时需要更多的焦炭（灰分每增加1%，焦炭消耗增加2%），能耗随之上升。需建立“原料特性-能耗”关联模型，如某炼铁厂通过统计不同铁矿石品位对应的吨铁能耗，得出“TFe每提高1%，吨铁能耗降低5千克标准煤”的规律。

工艺参数的优化空间大。例如，窑炉的温度、压力、风量，电机的负载率，轧机的轧制速度等参数，都会影响能耗。例如，某陶瓷企业的窑炉烧成温度设置为1250℃，经试验发现，降低至1230℃（仍满足产品质量要求），单位产品燃气消耗减少6%；某机械企业的车床切削速度从100米/分钟提高至120米/分钟，单位零件加工时间缩短15%，能耗降低10%。

操作水平的影响易被忽视。例如，工人未及时关闭设备空转、未按规程调整工艺参数、设备维护不到位（如轴承缺油导致摩擦增大），都会增加能耗。某汽车零部件企业通过视频监控发现，部分工人在加工完成后未关闭机床，导致机床空转时间占比达10%——通过制定“设备停机考核制度”，空转能耗减少80%，工艺能耗占比下降3%。

关联产品产出：计算单位产品工艺能耗的占比合理性

工艺能耗的终极目标是“生产产品”，因此需将工艺能耗与产品产出关联，计算“单位产品工艺能耗占比”——即单位产品工艺能耗占单位产品综合能耗的比例。例如，某企业单位产品综合能耗为500千克标准煤，其中工艺能耗为350千克，占比70%；若另一企业综合能耗为450千克，工艺能耗为320千克，占比71%，后者的工艺能耗占比更高，但综合能效更好。

需区分“合格产品”与“不合格产品”的能耗。不合格产品（如次品、废品）的能耗属于无效能耗，不应计入“单位合格产品工艺能耗”。例如，某电子企业生产某型号电路板，合格率为90%，若工艺能耗总量为10000千瓦时，合格产品为900件，单位合格产品能耗为11.1千瓦时/件；若合格率提升至95%，总量不变，单位能耗降至10.5千瓦时/件，工艺能耗占比也会下降。

产品结构对占比合理性的影响需关注。例如，某钢铁企业生产高端汽车板（占比30%）与普通热轧板（占比70%），高端板的单位工艺能耗比普通板高15%，但售价高30%。此时，单位产值工艺能耗（工艺能耗总量/总产值）更能反映能效水平——高端板的单位产值能耗为0.1千克标准煤/元，普通板为0.12千克，因此增加高端板产量可降低整体单位产值能耗，工艺能耗占比的合理性也更高。

需建立“产品-能耗”追溯体系。例如，某服装企业通过RFID技术跟踪每件衣服的生产流程，记录其在裁剪、缝纫、熨烫工序的能耗，发现某款羽绒服的熨烫能耗占比达30%（其他款式为20%），原因是羽绒服的面料较厚，需要更高的温度和更长的时间——通过优化熨烫设备的温度控制（从180℃降至160℃，保持湿度不变），该款式的熨烫能耗减少20%，单位产品工艺能耗下降6%。