供应链碳足迹核算与分析方法、装置及电子设备与流程
2026-06-23 20:19:21
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本技术针对传统碳排放统计仅关注产品使用阶段、忽略供应链全链条的问题，提出基于生命周期评价（LCA）模型的供应链碳足迹核算方法。通过整合原材料、制造、运输、使用及废弃处理等全生命周期阶段的碳排放数据，构建LCA模型并结合蒙特卡洛模拟处理不确定性，实现精准碳足迹核算与重点环节识别，为企业制定低碳策略提供科学依据。
本技术涉及碳足迹分析，尤其涉及一种供应链碳足迹核算与分析方法、装置、电子设备及存储介质。
1、随着全球气候变化问题的背景技术迫切需要，碳排放控制和碳足迹的统计成为企业和政府关注的焦点。传统的碳排放统计方法通常只针对目标产品的使用阶段，忽略了整个供应链的碳排放，无法准确反映目标产品对整体环境的影响。生命周期评价(lca)是一种从摇篮到坟墓的评估方法，可涵盖目标产品的整个生命周期，可以成为统计供应链碳足迹的有效工具。
2、然而，目前尚缺乏基于lca的全流程供应链碳足迹统计与分析方法。因此，提出一种能够实现精准、系统的供应链碳足迹统计与分析方法，具有重要的实际意义。
2、为此，本技术的第一个目的在于提出一种供应链碳足迹核算与分析方法，能够实现对产品整个供应链的碳足迹进行系统、精准的统计与分析，为企业和政策制定者提供有效的决策参考。
7、为达上述目的，本技术第一方面实施例提出了一种供应链碳足迹核算与分析方法，包括：
8、确定目标产品的供应链的多个生命周期阶段，并获取所述目标产品在各所述生命周期阶段的关键数据；
9、确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子，并基于各所述生命周期阶段的碳排放因子，构建所述目标产品的生命周期评价lca模型；其中，所述lca模型包括所述目标产品在各所述生命周期阶段内的各工序与所述碳排放因子之间的对应关系，所述对应关系用于核算所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放；
10、对所述目标产品在各所述生命周期阶段的关键数据进行预处理，并将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量；以及基于所述各工序的碳排放量，得到所述目标产品的碳足迹；
11、基于所述目标产品的碳足迹，对所述目标产品的碳排放进行分析，得到分析结果；并根据所述分析结果，获取碳排放优化方案推荐结果。
12、在一些实现方式中，所述将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量；包括：
13、将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量；其中，采用蒙特卡洛模拟方法处理输入所述关键数据之后的所述lca模型中存在的不确定性数据，得到碳排放结果的置信区间。
14、在一些实现方式中，所述基于所述各工序的碳排放量，得到所述目标产品的碳足迹；包括：
16、基于所述各工序的碳排放量和所述各所述生命周期阶段的碳排放统计公式，得到所述目标产品的碳足迹。
17、在一些实现方式中，所述基于所述目标产品的碳足迹，对所述目标产品的碳排放进行分析，得到分析结果；包括：
18、基于所述目标产品的碳足迹，确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放重点；并基于碳排放重点，确定所述碳排放的重点工序。
20、对所述目标产品的碳足迹进行实时跟踪，获取所述目标产品的碳足迹的时间序列数据；
21、基于所述目标产品的碳足迹的时间序列数据，得到不同时间段的碳排放评估结果；
22、根据所述不同时间段的碳排放评估结果，识别所述碳排放的时间趋势变化原因。
23、在一些实现方式中，所述根据所述分析结果，获取碳排放优化方案推荐结果；包括：
24、根据所述分析结果查询碳排放策略库，获取碳排放优化方案推荐结果；所述碳排放策略库中包括各工序对应的不同原料或者不同实现方式对应的碳排放计算方式。
25、在一些实现方式中，所述目标产品的供应链的多个生命周期阶段包括原材料阶段、制造阶段、运输阶段、使用阶段和废弃处理阶段，所述原材料阶段的关键数据包括原材料的种类、原材料的来源、原材料在开采和生产过程中的碳排放因子，所述制造阶段的关键数据包括工厂的蒸发、损耗、工艺流程和能源利用结构，所述运输阶段的关键数据包括运输模式、运输距离、燃料种类及使用量和最大限度运输方式的碳排放因子，所述使用阶段的关键数据包括产品的使用频率、使用过程中能源消耗情况和维护产生的碳排放，所述废弃处理阶段的关键数据包括废弃物恢复利用率、废弃处理方式和处理过程的碳排放因子。
26、在一些实现方式中，所述确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子，包括：
27、基于碳排放数据库，确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子。
28、为达上述目的，本技术第二方面实施例提出了一种供应链碳足迹核算与分析装置，包括：
29、数据获取模块，用于确定目标产品的供应链的多个生命周期阶段，并获取所述目标产品在各所述生命周期阶段的关键数据；
30、模型构建模块，用于确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子，并基于各所述生命周期阶段的碳排放因子，构建所述目标产品的生命周期评价lca模型；其中，所述lca模型包括所述目标产品在各所述生命周期阶段内的各工序与所述碳排放因子之间的对应关系，所述对应关系用于核算所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放；
31、数据计算模块，用于对所述目标产品在各所述生命周期阶段的关键数据进行预处理，并将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量；以及基于所述各工序的碳排放量，得到所述目标产品的碳足迹；
32、数据分析模块，用于基于所述目标产品的碳足迹，对所述目标产品的碳排放进行分析，得到分析结果；并根据所述分析结果，获取碳排放优化方案推荐结果。
33、在一些实现方式中，所述数据计算模块在将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量时；用于：
34、将预处理之后的关键数据输入所述lca模型，得到所述目标产品各工序的碳排放量；其中，采用蒙特卡洛模拟方法处理输入所述关键数据之后的所述lca模型中存在的不确定性数据，得到碳排放结果的置信区间。
35、在一些实现方式中，所述数据计算模块在基于所述各工序的碳排放量，得到所述目标产品的碳足迹时；用于：
37、基于所述各工序的碳排放量和所述各所述生命周期阶段的碳排放统计公式，得到所述目标产品的碳足迹。
38、在一些实现方式中，所述数据分析模块在基于所述目标产品的碳足迹，对所述目标产品的碳排放进行分析，得到分析结果时；用于：
39、基于所述目标产品的碳足迹，确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放重点；并基于碳排放重点，确定所述碳排放的重点工序。
41、对所述目标产品的碳足迹进行实时跟踪，获取所述目标产品的碳足迹的时间序列数据；
42、基于所述目标产品的碳足迹的时间序列数据，得到不同时间段的碳排放评估结果；
43、根据所述不同时间段的碳排放评估结果，识别所述碳排放的时间趋势变化原因。
44、在一些实现方式中，所述数据分析模块在根据所述分析结果，获取碳排放优化方案推荐结果时；用于：
45、根据所述分析结果查询碳排放策略库，获取碳排放优化方案推荐结果；所述碳排放策略库中包括各工序对应的不同原料或者不同实现方式对应的碳排放计算方式。
46、在一些实现方式中，所述目标产品的供应链的多个生命周期阶段包括原材料阶段、制造阶段、运输阶段、使用阶段和废弃处理阶段，所述原材料阶段的关键数据包括原材料的种类、原材料的来源、原材料在开采和生产过程中的碳排放因子，所述制造阶段的关键数据包括工厂的蒸发、损耗、工艺流程和能源利用结构，所述运输阶段的关键数据包括运输模式、运输距离、燃料种类及使用量和最大限度运输方式的碳排放因子，所述使用阶段的关键数据包括产品的使用频率、使用过程中能源消耗情况和维护产生的碳排放，所述废弃处理阶段的关键数据包括废弃物恢复利用率、废弃处理方式和处理过程的碳排放因子。
47、在一些实现方式中，所述模型构建模块在确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子时，用于：
48、基于碳排放数据库，确定所述目标产品在各所述生命周期阶段的碳排放因子。
49、为达上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面所述的方法。
50、为达上述目的，本技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面所述的方法。
51、为达上述目的，本技术第五方面实施例提出了一种计算机程序目标产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
52、本技术提供的供应链碳足迹核算与分析方法、装置及电子设备，基于lca模型实现产品供应链的碳足迹统计与分析，能够有效整合供应链全线的碳排放数据，识别碳排放重点，实现对产品整个供应链的碳足迹进行系统、精准的统计与分析，为企业和政策制定者提供有效的决策参考为企业制定低碳策略提供科学依据，从而降低产品的全生命周期碳排放。
53、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
技术研发人员：张琦峰,李锦霈,陈晨,王瑞欣,殷子祺,刘志,彭虎,吴疑,贾家琛,陈嘉昕
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