一、引言
氮氧化物（NOx）是一类包括多种氮和氧化合物的总称，主要由一氧化氮（NO）和二氧化氮（NO2）组成，还包括氧化亚氮（N2O）和其他形态，它们在高温燃烧过程中生成，对环境和人体健康造成严重危害。氮氧化物不仅会刺激和损害人体的呼吸系统，引起支气管炎、肺气肿等疾病，还是形成光化学烟雾和酸雨的关键因素，对眼睛有强烈刺激作用，并可导致呼吸困难。此外，N2O作为一种温室气体，其温室效应是二氧化碳的200至300倍，对全球气候变暖有显著影响，并能破坏臭氧层，增加到达地球的紫外线辐射量，对人类生活和生态系统造成不利影响。
我国在氮氧化物治理方面经历了从初步认识到科学治理，再到全面攻坚的过程。自20世纪70年代环境保护立法起步，我国逐步建立起环境保护法规和标准体系。90年代，随着国际环境与发展会议的参与，中国开始更加重视大气污染防治，并采取了一系列措施。进入21世纪后，中国大气污染防治工作更加注重污染物总量控制和区域联防联控，特别是在重点区域如京津冀、长三角、珠三角等实施了更为严格的污染控制措施。近年来，我国政府将氮氧化物作为主要大气污染物之一，通过深化移动源污染治理、实施
数据来源：国家统计局
图2：2013-2022 年全国发电装机容量及增速情况
因此，“十四五”期间新增煤电机组带来的脱硝催化剂需求同样不容小觑，预计2021-2025年间火电用脱硝催化剂市场将迎来小幅度扩容。
2、非电行业中脱硝催化剂市场概况
2023 年，大气污染治理工作进入了减污降碳时代。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035年远景目标纲要》明确指出要“强化多污染物协同控制和区域协同治理，推进细颗粒物和臭氧协同控制，基本消除重污染天气。因地制宜推动非电行业超低排放改造，加快挥发性有机物排放综合整治，氮氧化物和挥发性有机物排放总量分别下降 10%以上”。在碳达峰、碳中和目标下，减污降碳协同增效的意义更加凸显，重点工业行业的碳捕集、封存与利用、综合利用工程试点、示范加快推进。
2023 年 11月，国务院印发《空气质量持续改善行动计划》，强调高质量推进钢铁、水泥、焦化等重点行业及燃煤锅炉超低排放改造;协同推进降碳、减污、扩绿、增长，以改善空气质量为核心，以减少重污染天气和解决人民群众身边的突出大气环境问题为重点，以降低细颗粒物（PM2.5）浓度为主线，大力推动氮氧化物和挥发性有机物(VOCs)减排。到2025年，全国 80%以上的钢铁产能完成超低排放改造任务；重点区域全部实现钢铁行业超低排放，基本完成燃煤锅炉超低排放改造;确保工业企业全面稳定达标排放；推进玻璃、石灰、矿棉、有色等行业深度治理；稳步推进大气氨污染防控。2023年末，中国钢铁工业协会节能环保工作委员会发布了《钢铁行业超低排放BAT技术清单》，该清单的发布进一步高质量推进了钢铁行业超低排放改造，有效地推广了成熟可靠的钢铁超低排放技术。
2023年11月，生态环境部办公厅发布《关于做好水泥和焦化企业超低排放评估监测工作的通知(征求意见稿)》，要求水泥和焦化企业完成超低排放改造并连续稳定运行一个月后，应自行或委托有资质的监测机构和有能力的技术机构，对有组织排放、无组织排放和清洁方式运输情况开展评估监测。2024年1月，生态环境部发布了水泥、焦化行业超低排放改造的通知，标志着水泥、焦化行业脱硝改造正式开始。
此外，各地区开始提高垃圾焚烧的大气污染物排放要求。2023年10月，上海市生态环境局开始对修订后的《生活垃圾焚烧大气污染物排放标准（征求意见稿）》征求意见。其中，对于NOx污染物，本次修订将其1小时均值限值收严到150mg/m3，24小时均值限值收严为80mg/m3。
本文认为，非电行业超低排放改造进程将迅速扩容脱硝催化剂市场规模，成为脱硝催化剂市场新的增长点。但值得注意的是，非电行业对脱硝催化剂的质量、适用范围等有了几乎全新的要求，对于脱硝催化剂生产商家来说，既是机遇也是挑战，如果不能迅速研发具备相关特性的特殊催化剂，将很快被市场所淘汰。
四、脱硝催化剂行业市场分析与预测
烟气脱硝系近年来政府环境治理工作的重要举措，亦是关系民生健康的必要保证，更是实现碳达峰、碳中和政策的关键。因此，我国政府不断出台逐渐趋严的政策，从燃煤电厂的超低排放改造开始，逐渐延伸到钢铁、水泥、焦化等行业，其氮氧化物的排放标准也更加严格。可以合理预测，未来垃圾焚烧、有色金属冶炼、玻璃窑炉、汽车尾气等行业的排放新规将会陆续出台。故，脱硝催化剂作为烟气脱硝的核心组件之一，其市场必将进一步扩容。
（一）火电行业脱硝催化剂市场需求测算
首先，因目前市场上并没有专业的机构对脱硝催化剂行业进行细致的测算，且我国各大电厂的煤电转化率、发电效率、烟气组分各不相同，因此，想要测算我国燃煤电厂所需催化剂总量需要构建以下基本假设：
假设1：我国燃煤电厂的煤电转化率存在均值且与本文测算的基础数据均值趋同；
假设2：我国燃煤电厂的烟气组分对脱硝效率的影响趋同；
假设3：我国燃煤电厂的发电效率存在均值且与本文测算用基础数据均值趋同；
假设4：我国燃煤电厂平均每年需更换一层脱硝催化剂；
假设5：不存在极特殊燃煤电厂对催化剂模块间距的特殊要求（因广东地区燃煤电厂存在该等特殊需求，因此从底层数据中剔除）。
在上述假设前提下，本文选取了2021-2024年间公开披露的我国200个燃煤电厂脱硝催化剂采购公开招标公告中的基础数据，包括燃煤电厂的装机容量、更换/新建、平均每层催化剂立方米数等进行数据分析，具体回归模型及测算方法如下：
1、本文构筑回归模型
下表第二列为装机容量对燃煤电厂单层催化剂体积的线性回归模型，第三列为装机容量及其二次方对单层催化剂体积的线性回归模型。
表1：回归模型测算表
图3：模型一的残差与预测值的散点图
图3为模型一的残差与预测值的散点图：
图3中，横轴表示拟合值（Fitted values），也就是由模型预测的单层催化剂体积的值；纵轴表示残差（Residuals），即实际观测值和拟合值之间的差异。补充解释如下：
残差分布：理想情况下，残差应围绕水平线随机分布，没有明显的模式。这表示模型捕捉了数据中的所有系统性信息。在图3中，残差在整个拟合值的范围内随机分布，没有明显的模式。意味着模型很好地捕捉了数据的主要趋势。
异方差性的迹象：如果残差的离散程度随着拟合值的增加而增加（如漏斗形状），则可能表明存在异方差性。在图3中，残差的波动范围在不同水平的拟合值上相对一致，没有明显的漏斗形状，这表明方差是恒定的。
模型拟合：图3中没有任何明显的曲线或系统性模式表明模型没有遗漏变量的非线性关系。
（2）对模型二的检测
图5：单层催化剂体积和装机容量之间的散点拟合图
图5是一个散点图配上了拟合线，用于描述因变量对应单层催化剂体积和装机容量之间的关系。蓝色的点表示原始数据点，即每一个观测的具体值。红色的线表示拟合值，根据装机容量对单层催化剂体积的线性回归分析得出。对图5补充解释如下：
散点（蓝点）：每个点代表了数据集中一个观测值。点的分布显示了单层催化剂体积随装机容量变化的趋势。
拟合线（红线）：这条线表示单层催化剂体积对装机容量的回归分析的结果。它是通过最小化实际观测值和模型预测值之间的平方差（最小二乘法）来确定的。线上的每一点都是对应装机容量值的预测单层催化剂体积的值。
根据图5可观察到：
正相关：拟合线呈上升趋势，说明装机容量和单层催化剂体积之间存在正相关关系，即装机容量增加时，预测的单层催化剂体积的值也增加。
线性关系：尽管在回归中包括了装机容量的二次项，但在图5中拟合线是一条直线，这意味着装机容量的二次项在数据的当前范围内对单层催化剂体积的影响不大，即装机容量二次项的系数是不显著的。
数据集中度：在装机容量值较低的区域，数据点比较集中。随着装机容量值的增加，数据点的分散度也增加，这可能表明在装机容量较高值时，所需单层催化剂体积的变动更大。
图5显示了因变量（对应单层催化剂体积）和自变量（装机容量）的散点图，以及根据第一个模型拟合的线性回归线。
在这张图中：
蓝色点：每个蓝色点代表一个观测值，横坐标是自变量（装机容量）的值，纵坐标是因变量（对应单层催化剂体积）的值。
红色线：这条红色线代表拟合的回归线，显示了自变量（装机容量）和因变量（对应单层催化剂体积）之间的平均关系。线性回归尝试通过最小化残差平方和来找到最佳的直线拟合数据点。
图像的解释：
正相关性：拟合的回归线呈上升趋势，这表明自变量（装机容量）和因变量（对应单层催化剂体积）之间存在正相关关系。换句话说，随着装机容量的增加，对应单层催化剂体积的预测平均值也随之增加。
线性模型的假设：拟合现假设了因变量（对应单层催化剂体积）和自变量（装机容量之间的关系是线性的。从图中可以看出，虽然大多数数据点都围绕在回归线周围，但是在自变量（装机容量）的中间值附近，数据点的密集程度较高，而在较低和较高的自变量（装机容量）值处，数据点更为分散。
（2）根据模型二拟合的线性回归线
（三）脱硝催化剂市场规模
根据上文测算可知，2023年我国燃煤火电厂市场的市场规模约为63亿，非电行业的市场规模约为52亿左右，预计到2024年我国脱硝催化剂市场规模约为100-110亿，达到百亿市场规模。考虑到十四五期间燃煤火电厂新增装机容量的增长以及非电行业的进一步超低排放改造，其市场规模预计在未来五年内持续增长。
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