一种碳排放智能监控方法及系统与流程

本发明属于碳排放，特别是一种碳排放智能监控方法及系统。

背景技术：

1、随着工业化进程的加速，碳排放问题日益严重，已成为全球关注的重要环境问题。长期以来，人们对碳排放的监控和管理主要依赖于传统的人工检测和记录方法。这种方法不仅费时费力，而且可能出现人为误差，难以实现碳排放的精准监控。目前的碳排放监控和管理普遍面临以下几个问题：

2、1. 数据采集不全面、不及时：传统的碳排放监控方法主要依赖于定期的人工监测和报告，这种方法往往存在数据滞后、不全面和准确性低等问题。由于缺乏实时监测数据，无法及时识别和应对突发的碳排放事件。

3、2. 缺乏多维度综合评估：碳排放的影响不仅仅体现在排放量上，还涉及到环境质量的综合变化。然而，当前的监控手段通常只关注单一排放源或单一污染物，缺乏对多种污染物和不同排放源的综合评估方法，无法全面反映碳排放对区域环境质量的实际影响。

4、3. 智能化水平不足：现有的碳排放监控系统大多依赖于人工分析和决策，缺乏智能化手段，难以根据实时数据进行动态调整和优化管理。而随着大数据和人工智能技术的发展，利用智能化手段对碳排放进行精准监控和管理，已成为一种必然趋势。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种碳排放智能监控方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够更加精确地反映出各个碳排放源对总体碳排放和环境质量的影响程度，以全面、细致地进行碳排放智能监控。

2、本申请的一个实施例提供了一种碳排放智能监控方法，所述方法包括：

3、对监测区域内的碳排放源进行多维度识别，为每个碳排放源生成一个唯一的多维标识码；

4、监测每个碳排放源的碳排放数据和环境质量数据，分别计算每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数；所述独立碳排放指数的计算方式为：其中，为碳排放源i的独立碳排放指数，分别为碳排放源i的二氧化碳、甲烷和一氧化二氮的排放量，为监测区域内所有碳排放源的最大二氧化碳、甲烷和一氧化二氮排放量，为二氧化碳、甲烷和一氧化二氮的权重因子，为非线性映射指数，用于控制指数的加权非线性程度；

5、所述独立环境质量指数的计算方式为：其中，所述ieqi_i为碳排放源i的独立环境质量指数，q_{i,j}为碳排放源i的第j类污染物浓度，q_{max,j}和q_{min,j}分别为第j类污染物浓度在监测区域内的最大值和最小值，gamma_j为第j类污染物的权重因子，m为污染物的类别总数，e_{i,k}为碳排放源i的第k项环境指标，mu_{e,k}和sigma_{e,k}分别为第k项环境指标在监测区域内的均值和标准差，beta_k为第k项环境指标的回归系数，n为环境指标的总项数；

6、根据每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数，计算监测区域内的综合碳排放指数和综合环境质量指数；

7、根据所述综合碳排放指数和综合环境质量指数，对监测区域的碳排放进行智能监控，所述综合碳排放指数的计算公式为：其中，ccei为综合碳排放指数，omega_i为碳排放源i的排放权重系数，p为监测区域内碳排放源的总数；

8、所述综合环境质量指数的计算公式为：其中，ceqi为综合环境质量指数，lambda_i为碳排放源i的环境权重系数。

9、本申请的又一实施例提供了一种碳排放智能监控系统，所述系统包括：

10、识别模块，用于对监测区域内的碳排放源进行多维度识别，为每个碳排放源生成一个唯一的多维标识码；

11、第一计算模块，用于监测每个碳排放源的碳排放数据和环境质量数据，分别计算每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数；所述独立碳排放指数的计算方式为：其中，为碳排放源i的独立碳排放指数，分别为碳排放源i的二氧化碳、甲烷和一氧化二氮的排放量，为监测区域内所有碳排放源的最大二氧化碳、甲烷和一氧化二氮排放量，为二氧化碳、甲烷和一氧化二氮的权重因子，为非线性映射指数，用于控制指数的加权非线性程度；

12、所述独立环境质量指数的计算方式为：其中，所述ieqi_i为碳排放源i的独立环境质量指数，q_{i,j}为碳排放源i的第j类污染物浓度，q_{max,j}和q_{min,j}分别为第j类污染物浓度在监测区域内的最大值和最小值，gamma_j为第j类污染物的权重因子，m为污染物的类别总数，e_{i,k}为碳排放源i的第k项环境指标，mu_{e,k}和sigma_{e,k}分别为第k项环境指标在监测区域内的均值和标准差，beta_k为第k项环境指标的回归系数，n为环境指标的总项数；

13、第二计算模块，用于根据每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数，计算监测区域内的综合碳排放指数和综合环境质量指数；

14、监控模块，用于根据所述综合碳排放指数和综合环境质量指数，对监测区域的碳排放进行智能监控，所述综合碳排放指数的计算公式为：其中，ccei为综合碳排放指数，omega_i为碳排放源i的排放权重系数，p为监测区域内碳排放源的总数；

15、所述综合环境质量指数的计算公式为：其中，ceqi为综合环境质量指数，lambda_i为碳排放源i的环境权重系数。

16、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。

17、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。

18、与现有技术相比，本发明提供的一种碳排放智能监控方法，对监测区域内的碳排放源进行多维度识别，为每个碳排放源生成一个唯一的多维标识码；监测每个碳排放源的碳排放数据和环境质量数据，分别计算每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数；根据每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数，计算监测区域内的综合碳排放指数和综合环境质量指数；根据所述综合碳排放指数和综合环境质量指数，对监测区域的碳排放进行智能监控，从而能够更加精确、公正地反映出各个碳排放源对总体碳排放和环境质量的影响程度，以全面、精准地进行碳排放智能监控。

技术特征：

1.一种碳排放智能监控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.一种碳排放智能监控系统，其特征在于，所述系统包括：

3.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1中任一项所述的方法。

4.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1中任一项所述的方法。

技术总结本发明公开了一种碳排放智能监控方法及系统，方法包括：对监测区域内的碳排放源进行多维度识别，为每个碳排放源生成一个唯一的多维标识码；监测每个碳排放源的碳排放数据和环境质量数据，分别计算每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数；根据每个碳排放源的独立碳排放指数和独立环境质量指数，计算监测区域内的综合碳排放指数和综合环境质量指数；根据所述综合碳排放指数和综合环境质量指数，对监测区域的碳排放进行智能监控。利用本发明实施例，能够更加精确、公正地反映出各个碳排放源对总体碳排放和环境质量的影响程度，以全面、精准地进行碳排放智能监控。技术研发人员：谢烈勇,李骏翔,凌文杰,曹白雪,林秀闹,李兆丰受保护的技术使用者：浙江省通信产业服务有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29