本文档属于类型a，即报告了一项单一原创研究的科学论文。以下是对该研究的学术报告：
该研究由Huaqing Li、Yahui Bian、Mingliang Liu、Jianyi Lin等作者共同完成。研究团队来自多个机构，包括中国科学院城市环境研究所、中国科学院大学、福州大学、复旦大学、合肥工业大学和中国矿业大学（北京）。该研究于2024年4月10日发表在《Resources, Conservation & Recycling》期刊上，文章编号为107598。
研究的主要科学领域为二氧化碳（CO₂）矿化与利用（Carbon Mineralization and Utilization, CMU），特别是利用尾矿砂（Tailings Sand）作为碳汇（Carbon Sink）的潜力评估与项目布局。随着全球对碳减排技术的需求增加，CMU技术逐渐成为一种可持续的解决方案，能够有效利用工业固体废物（如尾矿砂）并建立稳定的碳汇。然而，现有研究多集中于工艺性能和项目效益的评估，缺乏对尾矿库设施的项目布局及从集群和所有权角度进行的可行性分析。因此，本研究旨在填补这一空白，提出一种基于设施尺度的精细化碳汇评估方法，并探讨项目布局的可行性。
研究分为以下几个主要步骤：
尾矿砂CMU潜力评估
研究首先基于中国6219个尾矿库的所有权数据，使用改进的Steinour方程（Steinour Equation, STE）计算尾矿砂的CO₂固定潜力（Carbon Fixation Capacity, CFC）。通过化学组分分析，计算了尾矿砂中CaO、MgO、Na₂O、K₂O等氧化物与CO₂反应的化学计量数，进而推导出理论CFC值。研究还引入了修正因子，考虑了CaO与CaCO₃的惰性结合部分，进一步修正了CFC值。
尾矿砂生产与利用预测
研究使用混合ARIMA-云模型（Hybrid ARIMA-Cloud Model）预测了2022年至2030年中国在役尾矿库的尾矿砂年产量和利用率。ARIMA模型用于预测时间序列数据的线性部分，而云模型则用于捕捉非线性特征。通过模糊聚类和云生成器，研究将样本数据分为五个类别，并结合布尔关联规则，生成综合确定性矩阵，最终选择最接近ARIMA模型预测值的期望值（Ex）作为修正值。
碳汇情景预测
研究设定了四种情景：基准情景（Baseline Scenario, BS）、技术跨越情景（Technology Leapfrog Scenario, TLS）、增加利用情景（Increased Utilization Scenario, IUS）和组合情景（Combined Scenario, CS）。通过技术生命周期曲线（S-Curve），研究识别了尾矿砂矿化技术的两个关键时间节点（2023年和2029年），并预测了不同情景下的碳汇量。
碳汇集群识别与项目布局可行性分析
研究基于100×100 km²的网格数据库，识别了中国大陆尾矿砂矿化碳汇的潜在集群。通过企业规模（注册资本）评估了集群内项目布局的可行性，筛选出支持矿化项目部署的企业。
尾矿砂CMU潜力评估结果
中国尾矿砂的累积CMU潜力为1817.87 Mt（百万吨），主要分布在胡焕庸线以东地区，河北和河南是潜力最大的省份。铁尾矿砂的CMU潜力最高，占总潜力的42.7%，其次是铜尾矿砂和金尾矿砂。
尾矿砂生产与利用预测结果
预测结果显示，2022年至2030年中国在役尾矿库的尾矿砂总产量为12924.25 Mt，总利用量为4356.11 Mt。在组合情景下，2030年的年均碳汇量预计为24.73 Mt。
碳汇集群识别结果
研究识别出25个适合部署矿化项目的尾矿砂碳汇集群，主要分布在11个省份。在基准情景下，2023年这些集群的碳汇量为7.78 Mt，占总碳汇量的65.16%。
项目布局可行性分析结果
由于碳汇集群与企业规模不匹配，项目布局的可行性在所有情景下均有所下降。在基准情景下，约68%的碳汇集群可以支持项目布局。
研究表明，尾矿砂的CMU技术应被视为中国CO₂减排战略中的重要绿色技术之一。通过技术升级和利用率的提高，尾矿砂的碳汇潜力将显著增加。然而，项目布局的可行性受到企业规模的限制，需通过政策补贴和联合投资等方式解决。研究为尾矿砂的CMU潜力评估和项目布局提供了数据基础和方法论支持，具有重要的科学和应用价值。
研究还探讨了尾矿砂CMU技术在生命周期框架下的潜在成本和效益，提出了未来研究方向，包括废物源-汇匹配的基础设施共生和材料协同优化。这些方向将有助于更全面地评估尾矿砂CMU技术的经济和环境效益。