未来五年全球LNG将供应过剩?壳牌:不会

zhq 2025-05-29 阅读:290 评论:0
界面新闻记者 | 田鹤琪 “LNG供应规模即将迎来增长,但具体时间尚不确定。同时,有新项目存在延迟,未来不一定能够按时投产,因此预计未来LNG市场将实现‘温和着陆’,而非出现大量供过于求的情况。” 日前,第29届世界燃气...

界面新闻记者 | 田鹤琪

“LNG供应规模即将迎来增长,但具体时间尚不确定。同时,有新项目存在延迟,未来不一定能够按时投产,因此预计未来LNG市场将实现‘温和着陆’,而非出现大量供过于求的情况。”

日前,第29届世界燃气大会(WGC2025)在北京落下帷幕。在大会期间,壳牌集团执行委员会成员、一体化天然气总裁塞德里克·克莱默斯(Cederic Cremers)在接受界面新闻专访时作出上述表述。

近年来,全球LNG市场经历了快速扩张。根据IEA预测,到2030年前,全球LNG每年新增产能将超过2500亿立方米。

因此有机构担忧,未来全球LNG产能将出现过剩。例如,睿咨得能源称,全球LNG供应过剩最早将于2027年出现。荷兰国际集团也表示,到2030年,美国和卡塔尔的LNG产能增加,将使全球LNG总出口能力提高45%以上,达到9500亿立方米,将出现巨大的供应过剩。

但壳牌近两年一直在下调LNG供应量的预测值。克莱默斯指出,去年全球LNG出口规模增速创十年来最低,LNG产能仅净增加了200万吨(约合454万立方米),也创下十年来新低。

这主要因为多个LNG新项目开发不顺、出现延期投产。这主要受新冠疫情期、全球供应链瓶颈、地缘政治等因素影响。

例如,受当地政治环境影响,过去数年,法国能源巨头道达尔能源牵头的莫桑比克LNG项目区块1项目(1280万吨/年)无法开工建设,投产时间一再推迟,最新情况仍不明朗,进一步延期风险偏高。

因美国政府制裁,俄罗斯北极2LNG项目(1980万吨/年)投产和建设均受到影响,2024年初已建设完工的第一条生产线目前无法正常出货,第二条生产线建设进度缓慢,第三条生产线尚未开工。

受核心承包商Zachry申请破产重整影响,北美地区的Golden Pass项目的投产时间已从2024年推迟至2026年。

图片来源:壳牌

 

克莱默斯同时指出,全球LNG需求增长的基本面仍存在,“目前,亚洲各地正在建设再气化设施和天然气管道,都是为了在供应到来时,为增加的需求做好准备。” 这可能会缓解市场对LNG供应过剩的担忧。

克莱默斯同时表示,随着国内天然气需求上升而产量下降,印度尼西亚、马来西亚和阿尔及利亚等未来可能成为净进口市场,预计这些国家2040年新增近5000万吨LNG需求。

壳牌今年2月发布《液化天然气(LNG)前景报告》曾预测,预计到2040年,全球(LNG需求将增长约60%,达到6.3亿-7.18亿吨,这一数字高于去年6.25亿-6.85亿吨的预测值。

该公司认为,这主要得益于亚洲经济增长、重工业和运输业的排放减少以及人工智能的影响。全球将需要更多的天然气用于发电、供暖和制冷、工业和运输,以实现发展和脱碳目标。

例如,在中国市场,工业领域需求将成为关键驱动力。克莱默斯表示,“中国正推行多元化战略,包括国内增产、管道进口与LNG采购。壳牌将深化与中国LNG进口商的合作,推动中国未来的脱碳进程。”

全球能源转型正如火如荼地进行,油气巨头们也曾出台过激进的转型策略,但最终收效甚微。随着近几年油价下跌,国际油气公司利润进一步下跌,他们正在回归传统油气业务以扭转颓势。

今年3月25日,作为全球最大LNG贸易商的壳牌,在纽约向投资者公布2025年及以后的最新战略,继续加码LNG业务。

壳牌预计,到2030年,其上游业务和综合天然气业务的总产量将以每年1%的速度增长,同时,实现LNG销售量每年4%-5%的复合年增长率,并在2030年前保持每天140万桶的实质性液体产量。

壳牌还计划将把股东分红由过去运营现金流的30%-40%提高至40%-50%。到2028年,其年度支出将降至200亿-220亿美元。

在低碳转型方面,该公司提出 “以更少排放创造更多价值”,并承诺2030年运营控制范围内范围一和范围二排放减半,2050年实现净零排放目标。

克莱默斯对界面新闻称,壳牌将在项目设计方面融入低碳技术。例如,在卡塔尔项目中整合碳捕集与封存(CCS)技术以降低生产端排放;加拿大工厂采用水电作为外部电力,打造全球碳排放强度最低的大型能源工厂;阿联酋项目引入可再生能源降低碳足迹。

当前人工智能正赋能各行各业,能源行业也不例外。

克莱默斯看来,当谈到能源领域的AI时,有两个方面:一是AI所需的能源,二是利用AI优化能源生产。

一方面,AI带来能源需求增长。AI数据中心等设施推高能源需求,全球能源预测因这类预期需求而上调,成为行业重要议题。

另一方面,AI优化能源生产效率。例如,工艺优化,壳牌在尼日利亚LNG工厂通过AI设定精准设备参数,提升产量并降低碳排放;预测性维护,公司利用AI分析数据预测管道内部腐蚀风险,提前进行预防性维护,提升运营可靠性。

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