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申请/专利权人：数字双碳科技(合肥)有限公司

摘要：本发明涉及碳足迹分析技术领域，尤指一种基于知识图谱的积木式产品碳足迹智能分析系统及方法。方法步骤为收集积木式产品的生命周期数据；基于收集的生命周期数据构建积木式产品生命周期知识图谱，并进行关联和整合；使用碳排放估算模型计算每个组成部分和制造环节的碳排放量；运用机器学习算法分析积木式产品的碳足迹，并生成碳足迹报告；基于碳足迹分析结果，分析碳足迹的主要影响因素，为积木式产品提供可持续性建议；建立监测体系，定期监测产品的碳足迹并与知识图谱中的信息更新相结合。本发明通过深度分析碳足迹，提供了科学的分析和智能的建议，帮助其制定可持续性决策和策略，促使产品生产过程更加环保和可持续。

主权项：1.基于知识图谱的积木式产品碳足迹智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：收集积木式产品的生命周期数据；基于收集的生命周期数据构建积木式产品生命周期知识图谱；通过自然语言处理和语义分析技术，将知识图谱中的数据与外部环境数据进行关联和整合；基于知识图谱的数据和关系，使用碳排放估算模型计算每个组成部分和制造环节的碳排放量；结合碳排放数据和知识图谱，运用机器学习算法分析积木式产品的碳足迹，并生成碳足迹报告；基于碳足迹分析结果，分析碳足迹的主要影响因素，为积木式产品提供可持续性建议；建立监测体系，定期监测产品的碳足迹并与知识图谱中的信息更新相结合；其中，所述基于收集的生命周期数据构建积木式产品生命周期知识图谱，包括以下步骤：获取积木式产品生命周期数据；对生命周期数据进行预处理操作，包括数据清洗、数据校正和数据标准化；使用预处理后的生命周期数据构建知识图谱模型；将不同生命周期阶段的数据以节点和边的形式表示，建立数据之间的关联关系；所述知识图谱模型包括实体节点、事件节点、属性节点和关系边；所述实体节点代表积木式产品生命周期中的各个实体；所述事件节点代表积木式产品生命周期中的各个阶段或事件；所述属性节点用于存储与实体和事件相关的属性信息；所述关系边用于表示不同节点之间的关联关系；所述基于知识图谱的数据和关系，使用碳排放估算模型计算每个组成部分和制造环节的碳排放量，包括以下步骤：获取整合后的数据集，包括产品描述、供应链数据、市场趋势、生命周期事件、原材料信息和生产过程数据；采用过程分析模型，根据知识图谱中的数据和关系，计算每个组成部分和制造环节的碳排放量；将计算得到的碳排放量汇总，得到整个积木式产品的碳排放量；所述结合碳排放数据和知识图谱，运用机器学习算法分析积木式产品的碳足迹，并生成碳足迹报告，包括以下步骤：将收集到的积木式产品生命周期数据与知识图谱中的数据进行整合和预处理；从整合后的数据中提取有用的特征；使用机器学习算法建立一个模型来预测积木式产品的碳足迹；对训练好的模型进行评估，使用测试数据集来验证模型的准确性和性能；使用训练好的模型，对积木式产品的碳足迹进行预测和分析；根据分析结果，生成积木式产品的碳足迹报告；其中，所述通过自然语言处理和语义分析技术，将知识图谱中的数据与外部环境数据进行关联和整合，包括以下步骤：对知识图谱中的数据进行清洗和标准化；从外部数据源中获取与积木式产品生命周期相关的环境数据；所述环境数据来自公开的数据库、行业报告和科学研究；使用自然语言处理技术，对外部环境数据进行语义解析；通过命名实体识别技术，从外部环境数据中识别出与积木式产品生命周期相关的实体；构建命名实体识别模型，定义实体类别，包括积木式产品、供应商、地点和日期；对外部环境数据进行实体识别，并将所识别的实体与相应的实体类别关联；通过语义分析技术，从外部环境数据中抽取出与积木式产品生命周期相关的关系；将外部环境数据中的实体和关系与知识图谱中的对应实体和关系进行语义匹配和对齐；使用语义匹配算法将外部环境数据中的实体和关系与知识图谱中的对应实体和关系进行匹配，这包括使用相似性分数、语义嵌入向量或领域规则；将对齐后的外部环境数据与知识图谱中的数据进行整合和融合，形成一个综合的数据集；所述过程分析模型的构建过程，包括以下步骤：获取所述整合后的数据集；确定要建模的积木式产品的生命周期系统边界，包括确定所涵盖的组成部分和制造环节，以及与外部环境的界限；根据系统边界和所述数据集，绘制积木式产品生命周期的流程图；在所述数据集中，确定所涉及的能源类型，并获取能源消耗数据；所述能源消耗数据是在每个制造环节中使用的能源数量；根据所选的能源类型和能源消耗数据，确定能源转换因子；根据流程图和能源转换因子，计算每个组成部分和制造环节的碳排放量；所述根据流程图和能源转换因子，计算每个组成部分和制造环节的碳排放量，计算碳排放量的公式具体为： ；其中，C表示碳排放量，E表示能源消耗量，F表示能源类型的碳排放因子。

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