报告概述
本报告由谢克昌院士撰写，发表于《煤炭学报》。报告在新型能源体系发展背景下，系统分析了中国煤炭清洁高效转化技术及产业面临的挑战与机遇。内容涵盖新型能源体系的内涵与构建方向、中国煤化工产业发展现状（包括规模、技术装备水平、示范项目）、存在的问题（如战略定位不清、外部环境制约、内在不足）以及未来创新与突破的关键技术。报告旨在为煤炭清洁高效转化技术的进步和煤化工产业的未来发展提供建议，强调煤炭在保障国家能源安全中的主体地位，并探讨了与双碳目标的协同路径。
报告的核心结论
新型能源体系需具备安全高效、清洁低碳、多元协同、智能普惠特征。
新时代对能源体系提出了更高要求，除了传统的清洁低碳、安全高效外，还需实现多元协同（多能互补、供需协同）和智能普惠（数字化、智能化、网络化），以应对国际形势变化和国内能源转型压力。
短期内中国对煤炭仍将保持较高依赖性，去煤化不可取。
报告指出，尽管新能源发展迅速，但油气对外依存度高、低碳技术尚未成熟，煤炭作为主体能源的地位短期内难以改变。推进煤炭清洁高效转化是保障能源安全、实现双碳目标的现实路径。
现代煤化工产业规模和技术已达国际先进水平，但关键技术和内在竞争力仍需突破。
截至2022年，中国已建成多个煤化工示范项目，煤制油、煤制烯烃等产能利用率较高，多项技术达到国际领先。但仍存在战略定位不清、外部环境制约、能耗水耗高、产品初级化等问题，亟需技术创新和产业升级。
煤化工创新需从分子、过程、系统三个层面推进，并融合人工智能等新技术。
报告强调，未来需加强基础研究，理解煤转化过程中的化学键活化与催化机理；通过过程强化（如反应-分离耦合）实现节能减排；推动煤化工与石油化工、新材料等产业协同，同时引入人工智能技术提升产业链数字化智能化水平。
报告回答的关键问题
新型能源体系对煤炭产业提出了哪些新要求？
新型能源体系要求煤炭产业在清洁低碳基础上，实现与新能源的多元协同、智能普惠。具体包括：提高煤化工能效、降低水耗和碳排放；与风、光等可再生能源耦合，发展煤基多联产系统；推动数字化智能化技术应用，提升产业链效率。
中国煤化工产业面临的主要挑战是什么？
报告指出五大挑战：①战略定位不清晰，存在“去煤化”误区；②外部环境制约，如油价波动、市场容量、环境容量、碳排放约束等；③重大装备和材料依赖进口；④内在竞争力不足，能耗水耗高，产品初级、差异化低；⑤部分关键技术（如催化剂、大型气化技术）有待突破。
双碳目标下煤炭清洁高效转化的关键路径有哪些？
关键路径包括：①增强能源自给能力，保障油气安全；②持续做好煤炭清洁高效利用，发展现代煤化工；③抢占能源4.0高地，推动数字化智能化转型；④推进体制机制创新，构建全国能源统一市场。同时，需发展煤基新材料和CCUS等低碳技术。
煤化工与新能源如何实现协同发展？
报告提出多能互补和系统耦合路径：例如煤化工与绿氢耦合可降耗减碳；煤与生物质共转化可减少碳排放；煤化工与石油天然气化工耦合提高能效；以及煤基多联产系统同时输出电力、燃料和化工品，实现能源梯级利用。
报告中的代表性数据
中国煤化工产业产能（截至2022年）
2022年，数据来自报告表1，展示了我国现代煤化工主要产品的产能规模。产能利用率分别为85.18%、100.6%、104.01%、39.43%。
中国能源消费结构（2022年）
2022年，报告指出，2022年中国能源消费总量54.1亿吨标煤，煤炭占比同比提高0.2%，化石能源仍占主体。
中国油气对外依存度
2022年，报告显示，中国石油进口量超5亿吨，天然气进口量1485亿立方米，其中液化天然气超35%、原油超70%需经马六甲海峡，能源安全风险较大。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 详细的新型能源体系内涵分析：从国际形势、中国能源发展历程出发，阐述“安全高效、清洁低碳、多元协同、智能普惠”四个维度的具体含义和相互关系。
- 中国煤炭清洁高效转化技术评估：包括煤制油、煤制天然气、煤制烯烃、煤制乙二醇等工艺的产业规模、产能利用率、技术水平国际对比及可持续发展指数。
- “十四五”产业升级示范目标：列出煤制油、煤制气、煤制乙二醇、煤制芳烃等产品的目标产能，以及节能减排指标（水耗降低10%、能效提高5%、CO2排放强度降低5%）。
- 煤炭清洁高效转化的关键技术清单：分类列举共性关键技术、前沿引领技术、现代工程技术和颠覆性技术，涵盖催化剂、反应器、气化、合成、分离等环节。
- 国家能源实验室重大科研任务：介绍新一代煤间接液化、低阶煤热解制特种燃料、煤温和催化液化直接制芳烃等技术的具体研究方向。
- 煤炭产业与双碳目标关系的系统分析：讨论碳排放权与能源安全权、经济发展权的关系，提出能源转型需分阶段推进（2021-2060年四个阶段）。
- 煤基新材料发展路径：详述煤基合成新材料（工程塑料、尼龙、可降解塑料等）和煤基炭材料（负极材料、碳纤维、石墨烯等）的关键技术及产业化措施。
- 人工智能在煤化工中的应用：介绍机器学习预测煤热解产物、煤自燃倾向、热值等案例，以及数字化智能化转型对产业链效率提升的作用。
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