今年是钢铁行业初步探索全国碳市场的试水期。作为初涉全国碳市场的“萌新”，钢铁企业需快速转变角色，化压力为转型动力，加快碳市场参与能力建设，为顺利过渡到深化完善阶段、降低企业碳履约成本奠定基础。
　　蒋雪梅认为，钢铁企业需以“数据为基、技术为刃、管理为翼”，从数据治理、技术革新到管理协同多维度发力，提升碳市场参与能力。
　　首先，建立完善的碳排放数据管理体系，这是参与碳市场的基础前提。企业需对照最新发布的钢铁行业碳排放核算指南，全面梳理生产全流程中的直接排放源，建立覆盖所有排放环节的监测网络和数据采集系统。“重点要落实关键参数的月度存证制度，对化石燃料消耗量、含碳量、热值等核心数据实施标准化管理，逐步用实测数据替代缺省值；同时要建立数据质量控制机制，完善从原始数据采集、统计分析到报告编制的全流程管理，为后续配额分配和交易提供可靠依据。”蒋雪梅指出。
　　具体而言，钢铁企业需从技术监测、数字赋能、制度约束等多维度着手，构建全链条数据治理体系，将数据质量压力转化为精细管理动力，为碳市场履约和低碳转型奠定可信基础。
　　一是建立覆盖全生产流程的监测体系。由于钢铁生产涉及多个工序的排放源特征各异，企业必须明确界定各工序的排放边界，既要避免漏报，又要防止重复计算。“以电炉炼钢工序为例，需要特别关注电极消耗产生的含氟气体排放的专项核算。”蒋雪梅同时指出，针对炼焦、烧结、炼铁等工序，部署在线监测设备，实现燃料消耗、含碳气体排放等关键参数的实时采集，减少人工核算误差，并对铁矿石、焦炭等含碳物料实施定期抽样检测，确保碳元素含量等基础参数的准确性，从而构建从原料进厂到产品出厂的全流程监测闭环系统。
　　二是着力打造智能化的碳排放数据管理系统。这个系统需要实现与生产控制系统（DCS）、制造执行系统（MES）的深度集成和数据互通，并充分运用数字孪生、工业互联网等智能制造技术，实现生产数据与碳排放数据的自动关联和智能分析。还应具备智能校验功能，当监测发现某工序碳排放强度偏离历史均值10%以上时，能够自动触发预警机制并启动数据追溯，确保异常数据的及时发现和处理。
　　三是构建多方参与的数据质量验证体系。企业内部要组建跨部门的质量监督小组，每月定期开展数据逻辑性检查，重点核对生产台账、能源消耗与排放量之间的匹配关系；外部要引入具有资质的第三方机构进行年度数据审计，重点核查监测计划执行情况和数据流转记录的完整性。“还要建立严格的质量责任追究制度，将数据准确率纳入各部门的KPI（关键绩效指标）考核体系，对重大数据偏差实行‘技术原因和管理责任’双查机制。”蒋雪梅指出。
　　其次，加大技术改造力度，这是适应未来配额分配机制的关键举措。“虽然2024年采用等量分配方式，但从2025年起将转为基于碳排放强度的分配方法，这就要求企业未雨绸缪推进工艺升级。”蒋雪梅表示，重点措施包括优化能源结构，提高废钢利用比例，发展电炉短流程等低碳工艺，推广应用余热回收、富氧燃烧等节能技术，布局氢冶金、碳捕集等前沿技术试点。同时，企业要加快建立碳成本核算体系，将碳排放纳入生产经营决策，通过技术创新降低单位产品碳排放强度。