实时碳足迹监测和优化方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及基于机器学习模型的计算机系统，尤其涉及一种实时碳足迹监测和优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着全球对可持续发展和减少环境影响的关注不断加深，企业和组织越来越需要对其产品和服务的全生命周期碳足迹进行精确评估。然而，传统的碳足迹评估方法，如生命周期评估(lca)及其衍生技术，在实际应用中具有一些不足或局限：

2、1.数据收集效率低下和数据不完整性：现有的碳足迹评估方法通常依赖于手动收集的数据，这不仅效率低，而且易受人为因素影响，尤其是在废弃阶段，数据获取尤为困难，往往导致数据不完整，因数据缺失或估算不准确而影响整体评估的可靠性。特别是在快速变化的环境和复杂的供应链中。

3、2.实时数据更新的缺乏：传统方法尽管尝试通过动态lca融入实时数据以增强时效性，但技术上整合和分析这些数据仍无法迅速响应生产流程或市场条件的快速变动，往往导致评估结果不能实时更新，影响决策的及时性和准确性。

4、3.碳足迹计算的复杂性和专业知识依赖：现有的碳足迹计算方法操作复杂，需要大量专业知识，通常局限于环境科学家与工程师，这种高门槛对碳足迹评估工具应用范围和实用性造成了巨大限制，特别是在资源有限的小型企业和发展中地区。

技术实现思路

1、本发明提供一种实时碳足迹监测和优化方法、装置、设备及存储介质，解决了相关技术中碳足迹监测时数据收集效率、质量低，实时性差，专业性依赖强的问题。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，提供一种实时碳足迹监测和优化方法，包括：

4、获取生产线的生产数据、实时监测数据和碳排放因子及环保法规数据，对获取的数据进行预处理；

5、基于lstm构建机器学习模型，使用预处理的数据来预测生产线的碳足迹，并根据实时数据反馈调整所述机器学习模型；

6、基于所述生产数据、所述实时监测数据和所述机器学习模型的预测结果，进行实时数据集成并可视化展示，用于生产策略的调整；

7、若当前生产策略发生调整，根据实时数据变化反馈调整后的生产策略的有效性。

8、在第一方面的第一种可能的实现方式中，基于生产线的管理系统，获取所述生产数据，包括能源消耗和物料使用数据；基于预先部署在特定设备和节点的iot设备，获取所述实时监测数据；基于nlp进行实体识别，自动从环保数据库中提取碳排放因子和环保法规数据；输出每个生产活动的标准化碳排放因子、能耗数据和实时监测数据。

9、基于第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述基于nlp进行实体识别，命名实体识别公式为：

10、

11、其中，wi表示第i个词；ei表示第i个词的实体类别；θ表示模型参数，通过训练数据学习得到；f表示特征函数，从单词wi映射到实体类别ei的特征；e表示实体类别的集合；

12、数据来源还包括在线科研文献。

13、基于第一方面的任一种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述机器学习模型包括：输入门，用于决定哪些新的信息被加入到细胞状态；遗忘门，用于决定哪些旧的信息应该从细胞状态中移除；输出门，用于决定细胞状态中的哪些信息可以用于输出；

14、在每个时间步t，lstm单元更新其内部状态和输出的过程通过以下公式实现：

15、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)

16、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)

17、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)

18、c～t＝tanh(wc·[ht-1,xt]+bc)

19、ct＝ft*ct-1+it*c～t

20、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)

21、ht＝ot*tanh(ct)

22、其中，学习率α，用于控制在优化过程中参数更新的步长；ft，it，ot分别是遗忘门、输入门和输出门的激活值；c～t是新候选值，ct是当前时刻的细胞状态；ht是当前时刻的输出；w和b分别表示权重矩阵和偏置向量，下标f，i，o，c分别表示对应的门控和细胞状态；σ表示sigmoid激活函数，tanh表示双曲正切激活函数。

23、基于第一方面的任一种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述实时数据集成，包括：

24、根据数据的类型和协议，建立相应的安全的数据连接并采集数据；

25、在数据接入层设置缓冲区，并实施自适应流量控制策略，根据实时流量动态调整数据接收速率；

26、数据预处理，包括数据清洗、数据格式统一和转换和初步的数据聚合操作；

27、基于分布式架构，将数据处理任务分布在多个节点上；

28、基于智能负载管理器根据当前负载和资源使用情况动态调整资源分配；

29、基于自动化监控系统和警报机制，进行数据质量检查，包括完整性、一致性和准确性验证。

30、基于第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述实时数据集成，还包括：

31、对于来自iot设备的数据，利用边缘计算技术进行数据的边缘处理；

32、对于复杂事件处理，基于复杂事件处理引擎识别数据流中的特定模式和关联事件。

33、第二方面，提供一种实时碳足迹监测和优化装置，包括：

34、数据收集与预处理模块，用于获取生产线的生产数据、实时监测数据和碳排放因子及环保法规数据，对获取的数据进行预处理；

35、自适应机器学习模块，用于基于lstm构建机器学习模型，使用预处理的数据来预测生产线的碳足迹，并根据实时数据反馈调整机器学习模型；

36、实时数据集成和反馈模块，用于基于生产数据、实时监测数据和机器学习模型的预测结果，进行实时数据集成并可视化展示，用于生产策略的调整；

37、若当前生产策略发生调整，根据实时数据变化反馈调整后的生产策略的有效性。

38、在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述数据收集与预处理模块，具体用于：

39、基于生产线的管理系统，获取所述生产数据，包括能源消耗和物料使用数据；

40、基于预先部署在特定设备和节点的iot设备，获取所述实时监测数据；

41、基于nlp进行实体识别，自动从环保数据库中提取碳排放因子和环保法规数据；

42、输出每个生产活动的标准化碳排放因子、能耗数据和实时监测数据。

43、第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述实时碳足迹监测和优化方法的步骤。

44、第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述实时碳足迹监测和优化方法的步骤。

45、本技术利用现代流处理技术，可以实现数据的快速处理和响应，减少系统延迟，提高数据处理效率；能够确保所有决策都基于最新的、准确的数据进行，提高决策的有效性和时效性，增强决策支持系统的实时性；通过对实时数据的分析，可以更好地理解资源使用情况和环境影响，实现更有效的资源管理和调配，优化资源分配；基于此，实时数据集成的方式不仅提升了碳足迹评估的精确度和操作的灵活性，也为企业提供了一个强大的工具来应对快速变化的市场和环境条件，实现可持续发展目标。