Đề xuất khung công cụ đánh giá nhanh sản xuất sạch hơn lồng ghép tiết kiệm năng lượng: Điển hình ngành sản xuất kim loại

TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, TẬP 20, SỐ M1-2017 35 
 
Tóm tắt—Mục tiêu của bài báo này là đề xuất 
khung nội dung công cụ hỗ trợ đánh giá nhanh 
Sản xuất sạch hơn (SXSH) lồng ghép tiết kiệm 
năng lượng (TKNL) cho doanh nghiệp. Trên cơ 
sở tích hợp các phương pháp như kỹ thuật sẵn 
có tốt nhất, phân tích sơ đồ quy trình công nghệ, 
cân bằng vật chất năng lượng nghiên cứu này đề 
xuất khung công cụ đánh giá nhanh bao gồm 3 
module chính: Module “Nhập dữ liệu”, “Cân 
bằng vật chất năng lượng” và “Đánh giá tiềm 
năng TKNL-SXSH”. Thông qua áp dụng điển 
hình, một công cụ đánh giá SXSH lồng ghép 
TKNL cho nhà máy sản xuất kim loại được phát 
triển. Kết quả áp dụng điển hình vào nhà máy 
cho thấy kết quả cân bằng vật chất và năng 
lượng được thể hiện đầy đủ trên quy trình sản 
xuất đồng thời xác định được các đối tượng cần 
phải cải tiến. Cụ thể đã xác định 150 đối tượng 
hay vị trí cần phải cải tiến trong đó có 16 đối 
tượng liên quan đến quá trình nhiệt, các đối 
tượng còn lại liên quan đến động cơ điện. Tương 
ứng với mỗi đối tượng này là các giải pháp đề 
xuất. Hạn chế của công cụ này là chưa đánh giá 
được chi phí đầu tư cũng như thời gian hoàn vốn 
của các giải pháp do vậy nghiên cứu trong thời 
gian tới cần đưa ra giải pháp để khắc phục 
nhược điểm này. 
Bài nhận ngày 09 tháng 05 năm 2017, nhận đăng ngày 05 
tháng 07 năm 2017. 
Nguyễn Thị Phương Thảo, Viện Môi trường và Tài nguyên, 
ĐHQG-HCM (email: phuongthaoier@gmail.com) 
Lê Quốc Vĩ, Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG-HCM 
(email: lequocvi@yahoo.com) 
Trần Văn Thanh, Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG-
HCM (email: thanhvoco@yahoo.com) 
Trần Thị Hiệu – Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG-
HCM (email: hieutranenvi@gmail.com) 
Lê Thanh Hải, Viện Môi trường và Tài nguyên,ĐHQG-HCM 
(email: haile3367@yahoo.com). 
Từ khóa—khung, ngành kim loại, phương pháp, 
Sản xuất sạch hơn, tiết kiệm năng lượng. 
1 MỞ ĐẦU 
p dụng sản xuất xạch hơn (SXSH) hiệu quả sẽ 
mang lại những lợi nhuận đáng kể cho doanh 
nghiệp như: giảm việc sử dụng các nguyên liệu vật 
liệu, giảm phát thải chất thải (khí thải, nước thải, 
chất thải rắn) [1]. Tương tự như vậy, trong sản xuất, 
kiểm toán năng lượng có vai trò to lớn trong việc 
hỗ trợ doanh nghiệp nắm rõ hiện trạng sử dụng và 
quản lý năng lượng. Hiện nay trên thế giới đã có 
nhiều phần mềm hỗ trợ kiểm toán nhanh năng 
lượng tuy nhiên chưa có cho đánh giá sản xuất sạch 
hơn. Một số nghiên cứu và ứng dụng công cụ kiểm 
toán năng lượng điển hình như bộ công cụ hỗ trợ 
phần mềm BizEE Benchmark được thiết kế cho 
kiểm toán năng lượng nhanh, tập trung vào cắt 
giảm đáng kể thời gian cần để đánh giá mức tiêu 
thụ năng lượng của một doanh nghiệp và tiềm năng 
tiết kiệm năng lượng [2], phần mềm BizEE Pro là 
phần mềm chuyên nghiệp kiểm toán năng lượng 
với mục tiêu chính là để hỗ trợ các chuyên gia trong 
việc đánh giá và đề xuất các biện pháp tiết kiệm 
năng lượng cụ thể, BizEE Pro là phần mềm kiểm 
toán năng lượng chuyên nghiệp có thể được thực 
hiện nhanh hơn, và cải thiện độ chính xác [2]. Bên 
cạnh đó còn có nhiều phần mềm khác như Quick 
Plant Energy Profiler [3], Steam System 
Assessment Tool (SSAT) [4], Process Heating 
Assessment and Survey Tool [5]. Tại Việt Nam 
cũng đã có một vài nghiên cứu về công cụ đánh giá 
nhanh như công cụ đánh giá nhanh kiểm toán năng 
lượng cho ngành sản xuất cơm dừa nạo sấy được 
xây dựng trên nền Excel [6]. Kết quả của công cụ 
cung cấp cho doanh nghiệp nhiều thông tin hữu ích 
để xác định trọng tâm kiểm toán năng lượng cho 
bước kiểm toán chi tiết tiếp theo. Bộ công cụ đánh 
Nguyễn Thị Phương Thảo, Lê Quốc Vĩ, Trần Văn Thanh, Trần Thị Hiệu và Lê Thanh Hải 
Đề xuất khung công cụ đánh giá nhanh sản xuất 
sạch hơn lồng ghép tiết kiệm năng lượng: điển 
hình ngành sản xuất kim loại 
Á 
36 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, VOL 20, NO.M1-2017 
36 
giá nhanh (toolkit) phục vụ kiểm toán năng lượng 
(energy auditing) cho ngành bia” của Giàu [7] cũng 
được xây dựng bằng bảng tính Excel, người dùng 
chỉ cần thực hiện đo đạc rồi nhập các số liệu vào 
bảng tính theo từng mục yêu cầu, bảng tính sẽ tự 
động xuất ra kết quả về tình hình sử dụng năng 
lượng tại nhà máy, so sánh với định mức sử dụng 
của ngành, từ đó giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ 
ràng và có những biện pháp khắc phục, tiết kiệm 
năng lượng (TKNL) tối ưu. 
Việc lồng ghép giữa SXSH và TKNL đã và đang 
được các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan 
tâm. Một số hướng dẫn đã được ban hành và một 
vài nghiên cứu đã được thực hiện, cụ thể như: 
“Chương trình môi trường của Liên Hiệp Quốc 
(UNEP)” đã xây dựng tài liệu “Hướng dẫn lồng 
ghép sản xuất sạch hơn và sử dụng năng lượng hiệu 
quả” [8] hoặc “Phương pháp luận mới lồng ghép 
hạch toán quản lý môi trường (EMA) và đánh giá 
sản xuất sạch hơn (CPA) hướng tới kiểm soát hiệu 
quả ô nhiễm công nghiệp” [9]. Xây dựng bộ công 
cụ mới hướng tới mục tiêu thực hiện dễ dàng cho 
người sử dụng là các cơ quan đánh giá sản xuất 
sạch hơn - kiểm toán năng lượng, đối tượng cần 
quan tâm nhất vẫn là doanh nghiệp. 
Trong đánh giá SXSH và kiểm toán năng lượng 
thì thiết lập CBVC và năng lượng là công việc quan 
trọng nhất, tuy nhiên hiện nay chưa có công cụ nào 
có thể hỗ trợ thiết lập cân bằng vật chất (CBVC) và 
cân bằng năng lượng (CBNL) chi tiết trên sơ đồ 
quy trình công nghệ. Do vậy việc đề xuất một công 
cụ hỗ trợ trong việc đánh giá lồng ghép SXSH và 
kiểm toán năng lượng có thể xuất kết quả CBVC 
và CBNL trên sơ đồ quy trình sản xuất của nhà máy 
cũng như việc đánh giá và đề xuất các giải pháp là 
vấn đề mới và rất cần thiết để hỗ trợ các doanh 
nghiệp trong việc cải tiến sản xuất hướng tới sử 
dụng hiệu quả tài nguyên và giảm thiểu phát thải. 
Nghiên cứu này với mục tiêu đề xuất quy trình 
cũng như phương pháp xây dựng công cụ hỗ trợ để 
đáp ứng yêu cầu trên. 
Ngoài ra, ngành sản xuất kim loại là ngành tiêu 
thụ nhiều năng lượng cũng như có nhiều tác động 
tới môi trường. Trong thời gian qua đã có nhiều 
nghiên cứu về ngành này điển hình như từ chia sẻ 
kinh nghiệm kiểm toán năng lượng [10] đến đánh 
giá phát thải CO2 [11-13] và đánh giá hiệu quả sử 
dụng năng lượng [13, 14] cũng như các khía cạnh 
tác động môi trường [15]. Các kết quả nghiên cứu 
cho thấy Mỹ và Trung Quốc là hai nước phát thải 
CO2 nhiều nhất trong lĩnh vực kim loại [16]. Ngành 
này phát thải CO2 từ 0,44 đến 1,03 tấn C/tấn sản 
phẩm[16]. Các nghiên cứu trên chủ yếu liên quan 
đến các nước như Mỹ, Trung Quốc, Ý, Nhật, 
Hàn,và các chủ đề chủ yếu là về đánh giá phát 
thải, môi trường chưa có nghiên cứu về ngành sản 
xuất kim loại và các sản phẩm từ kim loại ở Việt 
Nam nhất là về công cụ đánh giá tích hợp SXSH-
TKNL do vậy nghiên cứu này chọn ngành sản xuất 
này làm đối tượng nghiên cứu điển hình. 
2 KHUNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ 
SXSH VÀ TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG 
CHO NHÀ MÁY SẢN XUẤT CÔNG 
NGHIỆP 
Kế thừa những nghiên cứu đã thực hiện về các 
công cụ đánh giá nhanh SXSH và TKNL, kết hợp 
với thực tiễn, nhóm tác giả đã đê xuất quy trình xây 
dựng và khung bộ công cụ đánh giá nhanh SXSH 
lồng ghép TKNL như hình 1. 
Hình 1. Quy trình xây dựng và khung nội dung công cụ đánh 
giá nhanh SXSH lồng ghép TKNL 
Ở sơ đồ trên, việc hình thành khung công cụ dựa 
vào phương pháp cân bằng vật chất và năng lượng 
của từng quá trình, bao gồm các bước cụ thể như 
sau: 
Bước 1- Thu thập dữ liệu xây dựng mô hình sản 
xuất của nhà máy: Mục tiêu của bước này là thiết 
lập một sơ đồ sản xuất chi tiết với đầy đủ các dòng 
vào và ra. Nghiên cứu này đề xuất xây dựng sơ đồ 
quy trình trên phần mềm Excel để dễ sử dụng và 
tính toán; 
Bước 2- Mã hóa các dòng vào và ra: Các dòng 
vào và ra của từng quá trình được mã hóa để thuận 
lợi cho việc tính toán và định danh các dòng. 
Nghiên cứu này đề xuất sử dụng các số thứ tự từ 1, 
2 để mã hóa theo trình tự từ trái qua phải và từ 
trên xuống dưới. Đối với cân bằng vật chất, tại vị 
trí mỗi dòng được mã hóa ta đặt trên trường cho ô 
tính là m_1, m_2, đối với cân bằng năng lượng 
là e_1, e_2 
Xác định đối tượng 
Thu thập dữ liệu, xây 
dựng mô hình sản xuất 
Mã hóa các dòng vào 
dòng ra của từng quá 
trình 
Xây dựng mô hình tính 
Module nhập dữ liệu 
Module CBVC-CBNL 
Module báo cáo, 
đánh giá tiềm năng 
Phần 
mềm 
hỗ 
trợ 
Thu thập dữ liệu và áp 
dụng thực tế 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, TẬP 20, SỐ M1-2017 37 
Bước 3- Xây dựng mô hình tính toán cân bằng 
vật chất và năng lượng: dựa vào đặc điểm của từng 
quá trình ta thiết lập công thức tính toán cho từng 
dòng vật chất và năng lượng; 
Bước 4- Xây dựng hệ thống/module nhập dữ 
liệu: dựa vào các công thức tính toán đã thiết lập ở 
bước 3 để xác định các thông tin cần thiết cho quá 
trình tính toán. 
Bước 5- Xây dựng Module CBVC-CBNL: Quy 
trình công nghệ sản xuất được thiết kế dạng sơ đồ 
trên nền Excel, thể hiện đầy đủ và chi tiết các dòng 
vào và ra tại từng công đoạn, tiến hành đánh số thứ 
tự cho các dòng vào, dòng ra. Kết hợp việc áp dụng 
phần mềm Lingo để xây dựng thuật toán tính toán 
các dòng vật chất – năng lượng và xuất giá trị tính 
toán trở lại sơ đồ trên nền Excel xây dựng ban đầu. 
Xây dựng thuật toán, phương pháp tính toán được 
thực hiện cho các dòng vật chất, năng lượng của 
từng quá trình. Trong quá trình cân bằng vật chất 
năng lượng cần sử dụng các công thức tính toán 
năng lượng của khói sinh ra từ quá trình đốt nhiên 
liệu, hơi tổn thất do rò rỉ và bẫy hơi, tổn thất nhiệt 
từ đường ống, năng lượng của dòng lỏng và rắn, 
tổn thất điện kháng, tiềm năng tiết kiệm điện 
kháng, tiềm năng tiết kiệm điện từ chiếu sáng, tiềm 
năng tiết kiệm điện từ các động cơ điện đã được đề 
xuất bởi Thanh và cộng sự (2011) [6] và tính toán 
hiệu suất năng lượng của lò hơi được hướng dẫn 
chi tiết tại “TCVN 8630:2010 Nồi hơi- Hiệu suất 
năng lượng và phương pháp thử”. 
Bước 6- xây dựng Module đánh giá tiềm năng 
SXSH-TKNL: Dựa vào hệ thống benchmark được 
thiết lập từ các kỹ thuật sẵn có tốt nhất, thực tiễn 
môi trường tốt nhất cũng như các giải pháp khác từ 
tổng quan tài liệu. Trong đó phần lớn các giải pháp 
về năng lượng như motor, nhiệt, bơm, máy nén 
được tham khảo từ các hướng dẫn của US 
Department of Energy [17]. Module này có nhiệm 
vụ so sánh giữa thực tế nhà máy (lấy thông tin từ 
CBVC-CBNL và các số liệu từ hệ thống nhập số 
liệu) để đánh giá xác định các điểm không phù hợp 
và các giải pháp tương ứng. 
Trong nghiên cứu này, các quá trình tính toán, 
nhập xuất dữ liệu được lập trình bằng phần mềm 
Lingo 9.0 [18] để tính toán cũng như trích xuất dữ 
liệu từ Excel. Lingo có 2 chức năng chính: Trích 
dữ liệu từ Excel (lấy dữ liệu từ Excel để tính toán); 
Tính toán (Tính toán cân bằng vật chất và năng 
lượng của từng quá trình); Xuất dữ liệu (xuất dữ 
liệu vào các module CBVC, CBNL cũng như báo 
cáo sơ bộ kết quả). 
3 ÁP DỤNG XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ 
TRỢ ĐÁNH GIÁ SXSH VÀ TIẾT KIỆM 
NĂNG LƯỢNG CHO NHÀ MÁY SẢN 
XUẤT KIM LOẠI ĐIỂN HÌNH 
3.1 Mô tả đối tượng nghiên cứu 
Theo số liệu thống kê năm 2015, toàn tỉnh Bình 
Dương có 217 doanh nghiệp trong danh sách cơ sở 
sử dụng năng lượng trọng điểm [19], trong đó 
ngành sản xuất kim loại có 37 cơ sở chiếm tỷ lệ cao 
nhất trong các ngành. Nhà máy thép Nam Kim tại 
tỉnh Bình Dương với công suất trung bình 300 
tấn/ngày là một nhà máy thuộc danh mục này, tiêu 
thụ 11.738 tấn dầu tương đương/năm. Nhà máy 
chuyên sản xuất các sản phẩm tôn (tôn cán nguội, 
tôn mạ kẽm, tôn mạ màu), với quy trình sản xuất 
gồm quy trình tẩy rửa, quy trình cán, quy trình mạ 
kẽm khổ nhỏ, quy trình mạ nhôm kẽm khổ lớn, quy 
trình mạ màu. Trong quá trình sản xuất có sử dụng 
nguyên liệu tôn, hợp kim nhôm kẽm, kẽm, CNG, 
CrO3,Đây chính là quy trình sản xuất điển hình 
và đại diện cho nhóm ngành sản xuất kim loại của 
tỉnh Bình Dương. 
3.2 Xây dựng công cụ hỗ trợ đánh giá SXSH 
và kiểm toán năng lượng 
Kết quả của từng bước xây dựng công cụ như 
sau: 
Bước 1: Thu thập dữ liệu xây dựng mô hình sản 
xuất của nhà máy 
Sau khi chọn đối tượng nghiên cứu điển hình là 
Nhà máy thép Nam Kim, nhóm tác giả tiến hành 
khảo sát đối tượng, tìm hiểu về quy trình sản xuất 
của nhà máy và thiết lập sơ đồ quy trình công nghệ 
sản xuất của nhà máy trên nền Excel như hình 2. 
Trong sơ đồ này các quá trình sản xuất ở vị trí trung 
tâm, các quá trình được xếp theo trình tự từ trên 
xuống dưới. Các dòng phụ trợ như điện, nước và 
gas được bố trí bên trái quy trình, chất thải, năng 
lượng thải được bố trí bên phải quy trình. Tất cả 
quá trình với dòng vào và dòng ra được thể hiện 
đầy đủ trên 01 sheet Excel. 
38 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, VOL 20, NO.M1-2017 
38 
Hình 2. Mô hình sản xuất của Nhà máy Nam Kim trên Excel (trích một phần) 
Bước 2: Mã hóa các dòng vật chất và năng lượng 
trong quá trình sản xuất 
Dựa vào mô hình sản xuất của Nhà máy thép 
Nam Kim như hình 2, các dòng của quá trình sản 
xuất được mã hóa như hình 3. Đồng thời từ mô hình 
sản xuất này các mã hóa để phục vụ cân bằng vật 
chất và năng lượng cũng được thực hiện (ví dụ như 
khối lượng của dòng 1 được ký hiệu là m_1, năng 
lượng được ký hiệu là e_1 v.v.). 
Bước 3- Xây dựng mô hình, công thức tính toán 
cân bằng vật chất và năng lượng 
Công thức tính toán cân bằng vật chất của từng 
dòng được thiết lập, ví dụ như sau: 
- Khối lượng thép sau khi xả cuộn có ký 
hiệu là m_101 và khối lượng thép nhập 
vào có ký hiệu là m_100. Ta có: 
m_101 = m_100 
- Khối lượng thép sau khi nối là m_102, 
khối lượng thép nối là m_108, ta có: 
m_102 = m_101 + m_186 
- Tính axit cấp cho tẩy rỉ m_71 (trong đó 
q_tayri là khối lượng axit cấp trung bình 
1 h vận hành, t_vanhanh: là thời gian vận 
hành). Ta có công thức tính như sau: 
m_71=q_tayri*t_vanhanh 
Tương tự như vậy cho các dòng vào và ra khác 
nhau của quá trình sản xuất. 
Hình 3. Mô hình sản xuất của Nhà máy Nam Kim trên Excel (trích một phần) 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, TẬP 20, SỐ M1-2017 39 
Bước 4- Xây dựng hệ thống nhập dữ liệu 
Dựa vào các công thức tính toán các dòng vật 
chất và năng lượng cùng với tiêu chí xác định các 
thông số quan trắc như: 
 Thông tin sẵn có: các thông tin sẵn có tại nhà 
máy sẽ giúp việc thu thập dể dàng, ít tốn thời 
gian cũng như hạn chế sử dụng các thiết bị 
chuyên dùng để đo lường. Các thông số cần 
thu thập được gọi là sẵn có phải được ghi chép 
trong nhật ký vận hành, trong các thiết bị đo, 
các đồng hồ hiển thị, lý lịch sản phẩm/thiết 
bị, 
 Thông số được thu thập bằng các phép đo đơn 
giản: Có thông tin không được ghi chép trong 
trong nhật ký vận hành nhưng chúng ta có thể 
thu thập bằng cách đơn giản hoặc sử dụng các 
thiết bị sẵn có trong doanh nghiệp như dùng 
thước, đếm, 
 Thông số được thu thập bằng những phép tính 
đơn giản, từ kinh nghiệm người vận hành 
quản lý: các thông số này như số giờ vận hành 
của các máy móc thiết bị, số lần bảo trì bao 
dưỡng, 
 Thông số được đo bằng các thiết bị rẻ tiền, dễ 
trang bị: các thông số này được đo bằng các 
thiết bị thông dung như nhiệt độ, pH, khối 
lượng, 
Các thông số đầu vào được xác định như sau: 
 Nhiệt độ của tất cả các dòng. 
 Khối lượng, lưu lượng, nồng độ của một 
số quá trình, thiết bị 
 Các thông số tham khảo: đây là các thông 
số lấy từ tổng quan tài liệu, chủ yếu là các 
thông số mặc định như nhiệt trị, nhiệt 
dung riêng 
Mỗi ô Excel dùng để nhập số liệu sẽ được đặt tên 
trường giống như trong các công thức tính toán, hệ 
thống nhập dữ liệu sau khi hoàn thiện được minh 
họa như hình 4. 
Hình 4. Module nhập liệu thông tin Nhà máy (trích một 
phần) 
Bước 5- Xây dựng Module CBVC-CBNL 
Trên cơ sở các công thức tính toán, các số liệu 
đầu vào, nhóm tác giả ứng dụng phần mềm Lingo 
9.0 để lấy dữ liệu từ hệ thống nhập dữ liệu, sau đó 
tính toán và xuất dữ liệu CBVC và năng lượng trên 
sơ đồ quy trình sản xuất. Lập trình tính toán CBVC 
và CBNL theo ngôn ngữ Lingo được minh họa như 
hình 5. 
Hình 5. Lập trình tính toán CBVC và CBNL trên Lingo (trích một phần) 
40 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, VOL 20, NO.M1-2017 
40 
Bước 6- Xác lập Module đánh giá tiềm năng 
SXSH – TKNL 
 Trên cơ sở kế thừa kết quả CBVC, CBNL 
module này có nhiệm vụ báo cáo sơ bộ về tình hình 
sử dụng năng lượng và phát thải của quá trình sản 
xuất. Đồng thời xác định các điểm không phù hợp 
cũng như gợi ý giải pháp khắc phục. Quá trình báo 
cáo cũng được lập trình bằng ngôn ngữ Lingo, kết 
quả báo cáo đánh giá sẽ được Lingo xuất vào 01 
file và lưu trữ ở địa chỉ do người dùng quy định. 
Báo cáo có thể dưới dạng txt, doc hoặc Excel. Lập 
trình module đánh giá tiềm năng SXSH – TKNL 
được minh họa như hình 6. 
Hình 6. Thiết lập mô hình đánh giá tiềm năng trên Lingo (trích một phần) 
Nhóm tác giả tiến hành thu thập và đo đạc các 
dữ liệu cần thiết và nhập vào công cụ để tính toán, 
sau đó chạy module CBVC và CBNL, phần mềm 
Lingo tự động tính toán cũng như xuất kết quả 
CBVC và CBNL vào quy trình công nghệ sản xuất 
được minh họa như hình 8 và 9. 
Hình 7. Xuất giá trị tính toán CBVC trên nền Excel (trích một phần) 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, TẬP 20, SỐ M1-2017 41 
Hình 8. Xuất giá trị tính toán CBNL trên nền Excel (trích một phần) 
 Ngoài ra, công cụ cũng tự động đánh giá xác 
định các điểm không phù hợp và đề xuất các giải 
pháp định hướng để khắc phục, minh họa kết quả 
đánh giá như hình 9. Kết quả đánh giá cho thấy 
được bức tranh tổng thể về tiêu thụ nguyên nhiên 
vật liệu và phát thải của Nhà máy. Đồng thời bộ 
công cụ đưa ra các điểm không phù hợp, cụ thể đã 
xác định 150 đối tượng cần cải tiến trong đó 16 đối 
tượng/điểm không phù hợp liên quan nhiệt năng và 
chất thải và giải pháp SXSH-TKNL định hướng 
cho nhà máy ví dụ như các vị trí chưa bảo ôn, nước 
ngưng chưa được tái sử dụng, hệ số tải của các 
động cơ thấp v.v. Áp dụng bộ công cụ đánh giá 
nhanh SXSH lồng ghép TKNL cho Nhà máy Thép 
Nam Kim ta xác định được những tiềm ẩn, nguy cơ 
gây tổn thất, gây ô nhiễm tại Nhà máy. Đồng thời 
đưa ra những giải pháp định hướng để Nhà máy 
xem xét, thông qua mô hình toán và dữ liệu thực tế 
trong Nhà máy. Đây là những dữ liệu quan trọng 
giúp cho ban lãnh đạo và nhân sự trong nhà máy 
lên kế hoạch chi tiết để thực hiện các giải pháp trên 
một cách hiệu quả và tiết kiệm cho Nhà máy. 
So sánh với các công cụ khác như Quick Plant 
Energy Profiler [3], Steam System Assessment 
Tool (SSAT) [4], Process Heating Assessment and 
Survey Tool [5] cho thấy công cụ đã đề xuất có 
nhiều ưu điểm hơn đặc biệt là kết quả CBVC, 
CBNL được thể hiện trên sơ đồ quy trình sản xuất 
chi tiết và đề xuất được các giải pháp mang tính 
tổng quát hơn từ năng lượng điện, nhiệt đến chất 
thải. Nhà máy có thể sử dụng số liệu về CBVC và 
CBNL để phân tích chi tiết hơn các giải pháp cũng 
như phục vụ cho việc tính toán lợi ích, chi phí của 
từng quá trình sản xuất. Đây cũng là điểm khác biệt 
so với các báo cáo kiểm toán năng lượng và SXSH 
hiện nay. 
42 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, VOL 20, NO.M1-2017 
42 
Hình 9. Kết quả đánh giá tiềm năng SXSH-TKNL cho Nhà máy thép Nam Kim (trích một phần) 
4 KẾT LUẬN 
Bài báo đã xây dựng được bộ khung công cụ 
đánh giá nhanh SXSH lồng ghép TKNL và áp dụng 
điển hình cho ngành kim loại với sự hỗ trợ của phần 
mềm Excel và phần mềm Lingo giúp người dùng 
dễ dàng nhập thông tin và kết quả xuất ra dễ theo 
dõi và dễ hiểu. Doanh nghiệp có thể sử dụng bộ 
công cụ để tự đánh giá sơ bộ những tiềm năng tiết 
kiệm năng lượng, sản xuất sạch hơn trong Nhà 
máy, đồng thời bộ công cụ cũng đưa ra được các 
giải pháp định hướng dựa trên nền tảng khoa học, 
giúp cho doanh nghiệp trong việc xác định và thiết 
lập các kế hoạch chi tiết về SXSH và TKNL. 
Nghiên cứu trên cho thấy khung công cụ sẽ đem 
lại những lợi ích về kinh tế và môi trường cho 
doanh nghiệp, cụ thể là các tiềm năng tiết kiệm 
trong từng khía cạnh khác nhau như: tiết kiệm điện, 
nhiệt, nguyên vật liệu. Tuy nhiên hạn chế của bộ 
công cụ này là các giải pháp đưa ra chỉ mang tính 
định hướng, chưa tính toán chi tiết về chi phí thực 
hiện, lợi ích thu được và thời gian hoàn vốn. Do đó 
cần có những nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện bộ 
công cụ này giúp cho các Doanh nghiệp cũng như 
cơ quan quản lý thực hiện đánh giá TKNL-SXSH 
nhanh, chính xác và chi tiết hơn. 
LỜI CẢM ƠN 
Tập thể tác giả xin chân thành gửi lời cảm ơn 
đến: Sở Khoa học và Công nghệ Bình Dương, Sở 
Tài Nguyên Môi Trường Bình Dương đã hỗ trợ 
thực hiện nghiên cứu này. 
Xin cảm ơn đến Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 
Viện Môi Trường và Tài Nguyên đã hỗ trợ, tạo mọi 
điều kiện thuận lợi để chúng tôi có thể hoàn thành 
nghiên cứu. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] T. V. Thanh and L. T. Hải, "Nghiên cứu đánh giá các kỹ 
thuật hiện có được ứng dụng trong đánh giá sản xuất sạch 
hơn và đề xuất định hướng áp dụng tại Việt Nam," Tạp chí 
phát triển KH&CN, vol. M2/2015, pp. 51-65, 2015. 
[2] 
benchmark.htm#using. 
[3] "Quick Plant Energy Profiler/Integrated Tool Suite," in 
Industrial technologies program, US Department of 
energy, ed, 2011. 
[4] Nuntawut Champa-Ngan, "Vermicompost: Tool for Agro-
Industrial Waste Management and Sustainable 
Agriculture," International Journal of Environmental and 
Rural Development, vol. 1-2, pp. 38-43, 2010. 
[5] P. de Wilde, "The gap between predicted and measured 
energy performance of buildings: A framework for 
investigation," Automation in Construction, vol. 41, pp. 40-
49, 5/2014. 
[6] T. V. Thanh, H. T. N. Hà, and L. T. Hải, "Nghiên cứu đề 
xuất phương pháp xây dựng công cụ đánh giá nhanh kiểm 
toán năng lượng cho ngành sản xuất cơm dừa nạo sấy," Tạp 
chí phát triển KH&CN, vol. M3/2011, pp. 39-49, 2011. 
[7] V. V. Giàu, "Luận văn Thạc sỹ “Nghiên cứu đề xuất bộ 
công cụ đánh giá nhanh (toolkit) phục vụ kiểm toán năng 
lượng (energy auditing) cho ngành bia”," Viện Môi trường 
và Tài nguyên – ĐHQG-HCM, 2010. 
 [6] T. V. Thanh, H. T. N. Hà, and L. T. Hải, "Nghiên cứu đề 
xuất phương pháp xây dựng công cụ đánh giá nhanh kiểm 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, TẬP 20, SỐ M1-2017 43 
toán năng lượng cho ngành sản xuất cơm dừa nạo sấy," Tạp 
chí phát triển KH&CN, vol. M3/2011, pp. 39-49, 2011. 
[7] V. V. Giàu, "Luận văn Thạc sỹ “Nghiên cứu đề xuất bộ 
công cụ đánh giá nhanh (toolkit) phục vụ kiểm toán năng 
lượng (energy auditing) cho ngành bia”," Viện Môi trường 
và Tài nguyên – ĐHQG-HCM, 2010. 
[8] UNEP, Tài liệu hướng dẫn sản xuất sạch hơn lồng ghép sử 
dụng năng lượng hiệu quả, 2010. 
[9] Đ. T. T. Huyền and L. T. Hải, "New methodology 
integrating environmental management accouting (EMA) 
and cleaner production assessment (CPA) to effectively 
control of industrial pollution," Journal of Science & 
Technology Development, vol. M3/2011, pp. 15-25, 2011. 
[10] M. Noro and R. M. Lazzarin, "Energy audit experiences in 
foundries," International Journal of Energy and 
Environmental Engineering, vol. 7, pp. 409-423, 2016. 
[11] D. Gielen and Y. Moriguchi, "CO2 in the iron and steel 
industry: an analysis of Japanese emission reduction 
potentials," Energy Policy, vol. 30, pp. 849-863, 8// 2002. 
[12] K. Wang, C. Wang, X. Lu, and J. Chen, "Scenario analysis 
on CO2 emissions reduction potential in China's iron and 
steel industry," Energy Policy, vol. 35, pp. 2320-2335, 4// 
2007. 
[13] E. Worrell, L. Price, and N. Martin, "Energy efficiency and 
carbon dioxide emissions reduction opportunities in the US 
iron and steel sector," Energy, vol. 26, pp. 513-536, 5// 
2001. 
[14] R. M. Lazzarin and M. Noro, "Energy efficiency 
opportunities in the production process of cast iron 
foundries: An experience in Italy," Applied Thermal 
Engineering, vol. 90, pp. 509-520, 11/5/ 2015. 
[15] D. J. Reeve, "Environmental improvements in the metal 
finishing industry in Australasia," Journal of Cleaner 
Production, vol. 15, pp. 756-763, /2007. 
[16] Y. Kim and E. Worrell, "International comparison of CO2 
emission trends in the iron and steel industry," Energy 
Policy, vol. 30, pp. 827-838, 8/ 2002. 
[17] US Department of Energy, "Tip sheet by system," 
https://energy.gov/eere/amo/tip-sheets-system last 
accessed 4/2017. 
[18] P. V. Cương and P. V. Thuần, Ứng dụng phần mềm Lingo 
for Windows để giải quyết các bài toán tối ưu trong kinh tế 
vol. 1. Hà Nội: NXB Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 2012. 
[19] Quyết định 1357/QĐ-TTG của thủ tướng chính phủ, 
"Quyết định ban hành danh sách cơ sở sử dụng năng lượng 
trọng điểm," ed, ngày 11 tháng 7 năm 2016. 
44 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, VOL 20, NO.M1-2017 
44 
Abstract—The purpose of this article is to 
develop a framework of a tool for supporting 
the rapid Cleaner production assessment (CPA) 
coupling to Energy savings (ES) for the 
industries. On the basis of the integration of the 
methods such as Best available techniques 
(BAT), analysis of technology scheme, material 
and energy balances etc, this study develops a 
framework of a tool for rapid assessment 
comprising of 3 modules: “Input of data”, 
“Material and energy balances” and 
“Assessment of potentials for cleaner 
production and energy savings”. In a case study, 
a rapid assessment tool for Cleaner production 
coupling to Energy savings is developed for the 
metal production industry. The results obtained 
from the case study shows that the data from 
material and energy balances are presented 
fully in the illustrated technology process, and 
the objects subjected to improvement are 
identified. There are 150 objects and/or 
positions needing improvement in which 16 are 
involved with thermal processess, and the rest 
are for the electrical motors. The solution for 
each of these objects is also recomended. The 
disadvantages of this tool is it is unable to assess 
the investment cost as well as the return rate of 
the solutions that could be good points for the 
further research. 
Keywords—Framework, Assessment tool, 
Cleaner production, Energy savings, Metal 
production industry. 
Development of tool framework for rapid 
cleaner production assessment (CPA) coupling 
to energy savings: a case study of metal 
production industry 
Nguyen Thi Phuong Thao, Le Quoc Vi, Tran Van Thanh, Tran Thi Hieu, Le Thanh Hai,