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申请/专利权人：南京大学;南京创蓝科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的碳中和网格化评估系统，涉及碳中和的技术领域，该系统结合了多种数据源，进一步实现了对CO2排放浓度的高分辨率监测和低空成像，从而提供了更准确的CO2分布电子地图，在CO2分布电子地图中区分不同地理位置上CO2排放情况、碳捕捉数据和抵消数据，并进行实时监测将其进行汇总建立，提供了全面的碳状态数据集；通过利用深度机器学习技术，能够更好地在多维数据信息中理解出环境因子Hjyz、捕捉系数Bzxs和抵消系数Dxxs之间的关系，从而提供更准确的中和评估指数Zhpg，通过阈值评估模块，提供了对历史数据的分析和计算平均评估阈值Q的能力，进一步确定决策制定的准确性。

主权项：1.一种基于人工智能的碳中和网格化评估系统，其特征在于：包括区域划分模块、数据采集模块、数据处理模块、碳中和分析模块以及阈值评估模块；所述区域划分模块用于利用气体分析仪监测不同地理位置中CO2排放浓度Pfd，同时利用无人机巡检CO2排放的地理位置并进行低空成像，并依据人工智能技术模拟获取CO2分布电子地图，依据CO2排放的范围将CO2分布电子地图分割成若干个网格状区域，并确定附近植被覆盖面积Zbfg；所述数据采集模块用于实时监测不同地理位置所排放的CO2状态情况、碳捕捉情况以及碳抵消情况，并依次生成CO2状态数据、碳捕捉数据以及碳抵消数据，汇总建立成碳状态数据集；所述数据处理模块用于将碳状态数据集中的相关数据信息进行数据清洗和特征提取，并依据无量纲处理技术将处理后的数据信息进行标准化处理，统一单位；所述碳中和分析模块用于利用吸附剂吸附CO2，并在吸附剂再生过程中分析周围环境影响，获取环境因子Hjyz，并将环境因子Hjyz与CO2排放浓度Pfd相关联，获取捕捉系数Bzxs，将植被覆盖面积Zbfg与植被生长状态进行分析计算生成抵消系数Dxxs，利用人工智能技术进行深度机器学习分析，获取中和评估指数Zhpg，所述中和评估指数Zhpg通过以下公式获取： ；式中，Jyl表示为CO2交易量，、和分别表示为抵消系数Dxxs、CO2交易量Jyl和捕捉系数Bzxs的权重值，其中，，，，且，R表示为常数修正系数；所述阈值评估模块用于通过抽取历史时间轴内的每周、每月或者每季度的碳状态数据集中的相关数据信息，以获取历史数据并计算平均值，获得平均评估阈值Q，并将中和评估指数Zhpg与平均评估阈值Q进行对比分析，获得预警评估报告。

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