9月4日，在2026年太原能源低碳发展论坛上，中国工程院院士、《支撑能源转型的煤炭清洁高效利用》国家科技重大专项技术总师谢克昌作《从燃料属性到原料价值——“双碳”约束下的煤化工发展》主题报告。报告围绕煤炭未来价值重构、低碳转化路径以及智能化发展方向，提出了从微观机理到工程过程、从供应链优化到系统决策的跨尺度研究思路，为未来煤化工科技创新提供了新的方向。

从“燃料属性”到“原料价值”：重新认识煤炭未来定位

谢克昌指出，煤炭的未来不是简单“去燃料化”，而是在能源安全和“双碳”目标约束下实现价值重构。

当前，煤炭仍承担能源安全保障、电力系统调节和工业用能支撑的重要作用；随着非化石能源逐步成为能源供应主体，中长期煤炭的价值重心将逐渐由供能保障拓展到化工原料、功能材料和战略碳资源。煤炭由燃料向原料转变，是伴随能源结构调整逐步推进的过程，而不是简单替代关系。

这一认识变化的核心，在于从“煤能释放多少能量”转向“煤中的碳能够创造多少价值”。未来煤炭利用的重要方向，不只是提高能源利用效率，更是提高碳资源利用效率。

原料化、材料化不等于低碳化：关键在于碳如何转化

煤炭由燃料走向原料，并不意味着自动实现低碳化。

报告指出，真正决定煤炭转化价值的，不只是最终生产出了什么产品，更重要的是煤中的碳在整个转化过程中如何迁移、如何分配，以及有多少进入目标产品。当前煤基烯烃、芳烃和乙二醇等产品仍面临较高碳排放压力，说明煤炭原料化仍需要解决高碳资源低碳转化的问题。

因此，未来煤化工评价体系需要从单一能源效率，进一步拓展到碳原子利用效率、过程二氧化碳生成率、目标产品碳收率和全生命周期碳足迹等多维指标。核心目标，是让更多碳进入高价值产品，减少非必要的碳损失。

从微观机理到系统优化：低碳煤化工需要跨尺度创新

煤炭低碳转型不是单一技术问题，而是一个跨尺度、多因素耦合的系统问题。

在微观机理尺度，需要深入认识煤的结构、组成、反应性以及碳元素迁移规律，回答“碳为什么这样转化”的科学问题。煤炭结构决定反应路径和利用方式，只有深入理解煤结构与反应行为之间的关系，才能实现更加精准的调控。

在工程尺度，需要通过分质分级利用、催化调控、反应路径重构、绿电绿氢耦合、循环利用和CCUS等多种技术协同降低排放。其中，“五端”协同构成煤化工低碳发展的工程技术体系：从源头优化资源利用，从过程提高碳转化效率，从耦合端降低能源排放，从循环端拓展增量碳源，从末端实现碳捕集与利用。

从装置优化到供应链优化：碳足迹评价需要空间化

未来低碳煤化工的竞争，不仅取决于单个装置的效率，也取决于整个供应链和区域系统的综合表现。

一吨煤基产品的碳排放并不只发生在生产环节。煤炭来源、电力结构、运输路径、能源供应方式以及上下游产业布局，都会影响最终碳足迹。因此，需要从单一工厂评价进一步拓展到供应链和区域尺度。

GIS-LCA将生命周期评价与空间信息结合，使碳足迹评价从“算总量”走向“辨位置、追来源、识热点”。它不仅能够识别不同环节的排放贡献，还能够揭示资源来源、生产过程和供应链之间的空间联系，为绿色产业布局和减排路径优化提供依据。

从多源数据到智能决策：AI推动煤化工科研范式转变

当研究尺度进一步扩展到区域和产业系统，仅靠传统实验数据已经难以支撑复杂决策。未来煤化工研究需要综合考虑煤质、工艺、能源、环境、空间、经济以及产业链等多维信息。

泛能源大数据的价值，正在于将这些分散的数据资源进行融合，为生命周期评价、资源优化、供应链分析和区域规划提供统一的数据基础。

在此基础上，人工智能将成为贯穿不同尺度的重要工具：在微观层面辅助结构解析和规律发现，在工程层面开展过程预测、参数优化和目标导向的逆向设计，在供应链层面结合GIS-LCA优化碳流和物流，在系统层面支撑多情景、多目标综合决策。

这一趋势也意味着煤化工科研正在发生深刻变化：研究对象将由单一反应过程拓展到“结构—反应—工程—供应链—区域系统”的连续尺度；研究目标也将由单一产率和能效优化，走向碳效率、经济性、资源环境约束和产业链韧性的协同优化。

未来煤炭低碳转型的关键，不只是减少煤炭利用，而是实现对碳资源的重新认识、精准设计和系统优化。正如谢克昌院士在报告中指出，未来煤炭低碳转型将由“经验利用”走向“智能设计与系统优化”，人工智能将成为连接煤科学、工程技术与系统决策的重要工具。

来源：泛能源大数据知识服务公众号

链接：从“用好煤”到“用好碳”：谢克昌院士提出煤炭低碳转型的跨尺度、智能化新思路 (qq.com)