美国加州大学圣巴巴拉分校研究人员在《自然能源》发表研究，提出基于数据驱动的燃煤电厂分类方法，为加速电厂退役提供新思路。该研究分析了全美198家在役燃煤电厂，根据68项技术、经济和社会政治指标将其划分为八个类别，并建立"情境退役脆弱性"评分体系。

研究主要作者Sidney Gathrid表示："煤炭问题很复杂——没有单一正确的方法来处理它。我们的目标是构建能够反映这种复杂性的工具，以便不同的参与者能够处理问题的不同方面。"研究团队运用图论和拓扑数据分析，识别出"退役原型"，揭示了不同类别电厂的特定退役驱动因素。

该研究显示，目前美国约有105吉瓦燃煤电厂计划运行至2035年，其中28%已具备较高退役可能性。研究人员以北卡罗来纳州贝卢斯克里克电厂为例，该厂虽可混合使用天然气燃料，但仍是美国颗粒物污染主要来源之一，同时面临财务压力，符合多重新型退役条件。

环境研究项目助理教授Grace C. Wu指出："我们不仅要问燃煤电厂为何退役，更要问如何才能以高效且基于数据的方式加快退役进程。我们的框架可以帮助政策制定者和倡导者确定他们能够在哪些方面发挥最大作用。"该研究方法可帮助决策者针对不同类别电厂采取差异化策略，包括公共卫生干预、经济激励等措施。

这项源自本科生毕业论文的研究项目，通过建立开源分析框架，为推进燃煤电厂有序退役提供了可操作方案。该模型还可应用于其他能源转型领域，支持更精准有效的气候政策制定与实施。

更多信息： Sidney Gathrid 等，《利用情境退役脆弱性加速美国煤电淘汰的策略》，《自然能源》(2025)。期刊信息： 《自然能源》