“多年来,我们对实地数据团队投入了大量资源,致力于产出值得信赖的评级。虽然这确保了我们评级的准确性,但无法满足买家在数千个项目中进行评估所需的规模。”
如需了解碳信用额采购趋势的更多信息,请阅读我们的《2025年关键要点》一文。文中分享了五条基于数据的建议,助您优化采购策略。

还有一点:Connect to Supply 的客户还可以使用Sylvera 的其他工具。这意味着您可以轻松查看项目评级并评估单个项目的优势,采购优质的碳信用额,甚至监控项目动态(特别是如果您在发行前阶段进行了投资)。
一 评估概述 概述Sylvera评估 直接空气捕获项目 的潜在优势与风险,供买家参考。目前,该领域的数据披露尚无法满足我们发布深入、严谨评级所需的标准。
通过恰当的数据披露以及与开发商的合作,我们可以提供项目层面的深度洞察,为买方的投资尽职调查提供依据,并助力这些技术更快地实现规模化应用。如果您是项目开发商,希望Sylvera 您的项目Sylvera ,以帮助证明项目影响力并优化投资,请联系我们的 团队。
Sylvera 概述编制流程的更多详情,请参阅我们的《框架与流程白皮书》。
如需深入了解我们的DACS评级评估概述, 请下载白皮书。
Sylvera 积极与该领域的利益相关方合作,共享项目数据,以期推动 DACS 市场实现规模化发展。
什么是直接空气捕获与储存(DACS)?
DACS是“直接空气捕获与储存”(Direct Air Capture & Storage)的缩写,这是一种旨在直接从大气中提取二氧化碳(CO2)的前沿技术。该技术结合了化学和机械工艺,从大气中捕获二氧化碳分子 。捕获后的二氧化碳可用于多种用途,包括转化为有价值的产品或进行地下安全储存。
与CCUS项目类似,DACS的储存阶段涉及将捕获的二氧化碳注入合适的地下地质构造中。这些构造包括枯竭的油气藏、深层咸水层或无法开采的煤层。其目的是将捕获的二氧化碳安全储存较长时间,从而有效地将其从大气中移除。
此外,二氧化碳还可以通过多种方式加以利用,其中包括利用。所谓利用,是指将捕获的二氧化碳转化为有价值的产品或燃料,例如合成燃料或建筑材料。这种方法有助于建立循环碳经济,不仅能够减少二氧化碳排放,还能将其转化为有用的资源。
截至本文撰写之时,DACS项目已售出近400万吨二氧化碳配额,但实际交付的仅为8.2万吨(不到2.5%)。1
Sylvera 是如何Sylvera DACS 的信用质量的?
Sylvera 针对特定项目类型的框架,用于记录碳项目的实质性特征,并建立可比的质量指标,从而让用户能够放心进行交易。
我们的DACS评级研究综合了来自多种渠道的数据,包括:
- 项目文档
- 社会经济数据
- 媒体来源
- 政府政策文件
- 学术出版物
- 政府公开数据
- 内部专有模型
这些数据为我们的子指标提供依据,这些子指标最终汇总形成我们的Sylvera 和核心评分体系。
目前,大多数DACS项目仍处于开发或早期运营阶段,这表明它们在自愿碳市场(VCM)中尚属新兴项目。鉴于其尚未成熟,有必要建立一套发行前框架。
该框架旨在促进与积极参与DACS项目开发的项目开发商的合作,确保碳信用额的发行质量卓越。 Sylvera 积极与DACS行业的关键利益相关方Sylvera 密切合作并进行信息交流。 此次合作旨在收集开展DACS项目预评分评估所需的必要文件,最终实现通过VCM平台发行高质量的碳信用额。
Sylvera 对DACS项目的Sylvera 流程
我们的评级综合了碳减排、增量性和持久性这三方面的评分。这三大核心要素通过一系列矩阵进行综合评估,以确保某一领域的表现欠佳不会因其他领域的优异表现而被掩盖。
碳足迹
Sylvera碳评分用于验证项目是否准确报告了该活动所实现的碳移除量。如果已获批多个年份,碳评分即为按年份加权计算的平均分。Sylvera模型利用第三方电网数据,从头开始重建碳核算体系。
额外性
Sylvera增量性评分旨在评估:(1) 项目活动是否仅因碳项目收入而得以实施(活动的增量性);以及 (2) 项目是否因生命周期评估(LCA)低估或稳定性高估而出售了过多的配额(超额配额风险)。
该项目应证明已进行了适当的生命周期评估,以核算与二氧化碳的采购、运输、生产和使用相关的任何范围1、2和3排放。

永恒
Sylvera持久性评分指的是被移除的排放物日后可能被逆转并重新释放回大气中的风险。鉴于地质储存的高稳定性,DACS信用额的持久性风险可能较低。

协同效益
Sylvera协同效益评级旨在评估该项目是否开展了支持当地生物多样性和社区的活动,以及这些活动的规模和可能产生的影响。
Sylvera 通过利用项目开发商、国际自然保护联盟(IUCN)、综合生物多样性评估工具(IBAT)以及联合国(UN)等国际组织提供的数据和文件Sylvera DACS 项目活动对生物多样性和社区的影响。
下载白皮书 ,深入了解我们的 DACS 框架。







