2017年我国将建成覆盖31个省市自治区的全国性碳排放交易市场，规模达300亿元。我省支柱产业钢铁和电力工业成为十三五期间首批纳入全国碳排放交易市场的试点行业。对工业企业及其产品的碳排放量进行准确的评估测算，保证碳排放核算数据的完整性和准确性，是建立客观公正的碳交易规则、确保企业碳权收益的技术基础。而目前主要的碳排放监测方法都有着各自的弊端，因此本课题提出基于代谢网络的高炉炼铁碳排放预测模型，将制造系统与类生物系统进行类比并探索其机理，旨在排除由数理统计方法产生的计算误差，并为建立碳权交易市场提供可靠工具。　　首先，通过高炉炼铁系统与细胞对比，借助类生物制造系统概念探索代谢工程方法建模可行性，在代谢工程途径分析与优化方法基础上建立适用于工业系统代谢的建模方法。　　其次，剖析高炉炼铁工艺流程及其内部反应机理，根据铁氧化物还原动力学构建高炉炼铁系统代谢网络，并据此建立高炉炼铁系统碳排放预测数学模型。　　再次，根据高炉炼铁碳排放数学模型制作碳排放预测软件，通过系统功能、系统框图、技术支持等方面对该软件作详细说明，并在预设输入通量、仿真条件前提下运用该软件进行系统仿真实验及得出实验结果。　　最后，对碳排放模型的可靠性进行分析总结，并针对该模型在碳权交易市场应用前景做出展望。　　通过实验仿真验证本研究建立的高炉炼铁碳排放预测模型的准确性，实现了考虑高炉炼铁内部机理的基础上降低碳排放计算误差，为碳排放预测提供微观、准确方法。