碳因子库生成方法及装置和碳因子匹配方法及装置与流程

本发明涉及建筑数据处理，尤其涉及一种碳因子库生成方法及装置和碳因子匹配方法及装置。

背景技术：

1、随着全球气候变暖问题的日益严峻，减少碳排放已成为全球共识，绿色低碳建筑成为中国乃至世界的主流。越来越多的政府单位、设计院、建筑院以及建筑公司等对建筑碳排精准计量有了大量的需求。

2、其中，碳因子是衡量能源消耗与碳排放之间关系的关键指标，在计算能源消耗的碳排放时，首先需要匹配能源消耗对应的碳因子。现有技术中，在匹配建筑材料的碳因子时，先采用简单的搜索方法在碳因子库中搜索建筑材料对应的碳因子，如果搜索不到，再基于人工经验去查询和分析与建筑材料匹配的碳因子。对此，发明人研究发现，在当前的建筑领域，建筑材料相关的标准碳因子相对较少，而建筑相关的材料品类又繁多，实际使用的建筑材料品类与标准碳因子并不是一一对应的，中间的数据缺口巨大，从而导致很大部分碳因子的匹配通常是不能搜索到，而需要依赖于人工查询和分析，这种方式不仅效率低下，而且容易出错。同时，现有的碳计量软件用户在使用这一类的软件时，由于相互之间没有采用数据共享，导致各自分别投入了大量的时间去做重复的碳因子查询和分析工作，造成了人力资源的浪费。

3、因此，如何提升碳因子匹配效率，节省人力资源，成为本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种碳因子库生成方法及装置和碳因子匹配方法及装置，用于解决现有技术中的技术问题。

2、一方面，为实现上述目的，本发明提供了一种碳因子库生成方法及。

3、该方法包括：获取材料数据和碳因子数据相互匹配的多条匹配数据，其中，材料数据包括若干材料属性字段，碳因子数据包括碳排放项名称和碳因子；根据多条匹配数据构建训练样本集；利用训练样本集训练第一语言处理模型得到映射模型；获取用于生成扩展碳因子库的材料属性信息；将材料属性信息输入至映射模型，得到材料属性信息对应的目标碳因子数据；根据材料属性信息确定扩展碳因子数据的碳排放项名称，根据目标碳因子数据的碳因子确定扩展碳因子数据的碳因子；以及利用扩展碳因子数据生成扩展碳因子库。

4、进一步地，材料数据包括材料名称字段和规格字段，根据材料属性信息确定扩展碳因子数据的碳排放项名称的步骤包括：获取材料属性信息中的材料名称和规格；将材料名称和规格作为扩展碳因子数据的碳排放项名称。

5、进一步地，碳因子数据还包括排放计量单位，根据目标碳因子数据的碳因子确定扩展碳因子数据的碳因子的步骤包括：当材料属性信息的工程计量单位和目标碳因子数据的排放计量单位不同时，计算排放计量单位转化为工程计量单位的转化系数；按照转化系数将目标碳因子数据的碳因子转化为以工程计量单位计量的扩展碳因子；将扩展碳因子作为扩展碳因子数据的碳因子；方法还包括：将工程计量单位作为扩展碳因子数据的排放计量单位。

6、进一步地，碳因子数据还包括排放计量单位，材料数据还包括工程计量单位字段和单位转化系数，根据目标碳因子数据的碳因子确定扩展碳因子数据的碳因子包括：将目标碳因子数据的碳因子作为扩展碳因子数据的碳因子；方法还包括：将目标碳因子数据的排放计量单位作为扩展碳因子数据的排放计量单位；材料属性信息还包括工程计量单位，将材料属性信息输入至映射模型，还得到工程计量单位信息对应的目标排放计量单位和目标转化系数；方法还包括：根据工程计量单位、目标排放计量单位和目标转化系数生成转化系数库。

7、进一步地，根据多条匹配数据构建训练样本集的步骤包括：将匹配数据的材料数据进行分词，得到包括多个词的词组；确定词组的特征词和非特征词；利用所有的特征词或者所有的特征词和至少一个非特征词生成材料词组；根据材料词组和匹配数据的碳因子数据构建初始样本数据；利用多条匹配数据对应的初始样本数据生成初始样本集；以及对初始样本集进行扩充得到训练样本集。

8、进一步地，对初始样本集进行扩充得到训练样本集的步骤包括：利用初始样本集中的材料词组训练第二语言处理模型，得到数据扩展模型，其中，第二语言处理模型包括编码器和解码器，编码器用于对输入数据进行编码以生成中间变量，解码器用于对中间变量解码得到输入数据；生成符合预设分布规则的若干中间变量；将若干中间变量输入至数据扩展模型得到扩展材料词组；利用初始样本集训练第一语言处理模型得到中间映射模型；将扩展材料词组输入至中间映射模型，得到扩展材料词组对应的扩展碳因子数据；根据扩展材料词组和扩展碳因子数据构建扩展样本数据；以及将扩展样本数据加入至初始样本集得到训练样本集。

9、进一步地，获取用于生成扩展碳因子库的材料属性信息的步骤包括：构建增强知识库；获取材料名称和规格；利用材料名称和规格在增强知识库中检索增强知识；利用材料名称、规格和增强知识生成材料属性信息。

10、另一方面，为实现上述目的，本发明提供了一种碳因子匹配方法。

11、该碳因子匹配方法包括：获取目标材料数据；在标准碳因子库中查找与目标材料数据相匹配的碳因子数据；如果在标准碳因子库中查找不到与目标材料数据相匹配的碳因子数据时，在扩展碳因子库中查找与目标材料数据相匹配的碳因子数据，其中，扩展碳因子库采用本发明提供的任意一种碳因子库生成方法生成。

12、另一方面，为实现上述目的，本发明提供了一种碳因子库生成装置。

13、该碳因子库生成装置包括：第一获取模块，用于获取材料数据和碳因子数据相互匹配的多条匹配数据，其中，材料数据包括若干材料属性字段，碳因子数据包括碳排放项名称和碳因子；处理模块，用于根据多条匹配数据构建训练样本集；训练模块，用于利用训练样本集训练第一语言处理模型得到映射模型；第二获取模块，用于获取用于生成扩展碳因子库的材料属性信息；输入模块，用于将材料属性信息输入至映射模型，得到材料属性信息对应的目标碳因子数据；确定模块，用于根据材料属性信息确定扩展碳因子数据的碳排放项名称，根据目标碳因子数据的碳因子确定扩展碳因子数据的碳因子；以及生成模块，用于利用扩展碳因子数据生成扩展碳因子库。

14、另一方面，为实现上述目的，本发明提供了一种碳因子匹配装置。

15、该碳因子匹配装置包括：获取模块，用于获取目标材料数据；第一查找模块，用于在标准碳因子库中查找与目标材料数据相匹配的碳因子数据；第二查找模块，用于如果第一查找模块在标准碳因子库中查找不到与目标材料数据相匹配的碳因子数据时，在扩展碳因子库中查找与目标材料数据相匹配的碳因子数据，其中，扩展碳因子库采用本发明提供的任意一种碳因子库生成方法生成。

16、为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

17、为实现上述目的，本发明还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

18、本发明提供的碳因子库生成方法及装置和碳因子匹配方法及装置，获取到材料数据和碳因子数据相互匹配的多条匹配数据后，利用其构建训练样本集对语言处理模型进行训练，得到映射模型，然后再获取用于生成扩展碳因子库的材料属性信息，将其输入至映射模型，得到对应的目标碳因子数据，最后利用材料属性信息和对应的目标碳因子数据来构建出新的碳因子数据，生成扩展碳因子库。通过本发明，利用匹配数据在标准碳因子库的基础上扩展了更多的碳因子数据，生成扩展碳因子库，增加了建材数据可匹配的碳因子数据，从而提升碳因子自动匹配的成功率，减少人工匹配，提升碳因子匹配效率。