(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221086472 9.8 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 湖南工商大 学 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区咸 嘉湖 街道 (72)发明人 朱理婧　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 冯文霞 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06T 11/20(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据的碳 排放监测系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的碳排放监 测系统， 属于碳排放监测技术领域， 该碳排放监 测系统包括数据捕捉模块、 统计分析模块、 模型 分析模块、 预测分析模块， 通过数据捕捉模块获 取企业碳排放数据， 通过统计分析模块对碳排放 数据进行统计 分析， 通过模型分析模块查找企业 碳排放的主要源头， 通过预测分析模块对改进 方 案进行碳评估分析， 当企业进行碳排放监测时， 通过对各个生产活动进行碳排放监测从而确定 造成碳排放的主要源头， 并根据分析的结果进行 产业结构的调整或者设备的升级， 以此在响应低 碳理念的同时减少企业的生产成本， 利用预测分 析模块对改进方案进行评估， 以便选取最合理的 改进方案 。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115222261 A 2022.10.21 CN 115222261 A 1.一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 该碳排放监测系统包括数据捕捉 模块、 统计分析模块、 模型分析模块、 预测分析模块； 所述数据捕捉模块用于获取企业 碳排放数据； 所述统计分析模块用于对碳 排放数据进行统计分析； 所述模型分析模块用于查找企业 碳排放的主要源头； 所述预测分析模块用于对改进方案进行评估分析； 所述数据捕捉模块的输出端连接统计分析模块的输入端， 所述统计分析模块的输出端 连接模型分析模块的输入端， 所述模型分析模块的输出端连接预测分析模块的输入端。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述数据捕 捉模块包括数据获取 单元、 数据分类单 元、 数据存 储单元； 所述数据获取单元用于获取企业每个月的碳排放数据， 并将碳排放数据放入集合M＝ {C1， C2， C3，…， Cn}； 其中， C1、 C2、 C3、…、 Cn分别表示第一个月企业碳排放数据、 第二个月企业碳排放数据、 第 三个月企业碳排放数据、 …、 第n个月企业碳排放数据， 集合M为 企业月碳排放的数据合集， n 表示n个月； . 数据分类单元用于将获取的碳排数据按照碳排放的成分进行分类， 并放入到集合Ai＝ {B1， B2， B3，…， Bn}， 其中集合Ai表示第i种碳排放成分的月碳排放数据合集， B1、 B2、 B3、…、 Bn 分别表示第i种碳排放成分的第一个月碳排放数据、 第i种碳排放成分的第二个月碳排放数 据、 第i种碳排放成分的第三个月碳排放数据、 …、 第i种碳排放 成分的第n个月碳排放数据， i表示i种碳排放成分； 所述数据存 储单元用于对数据获取 单元和数据分类单 元内的数据进行存 储； 所述数据获取单元的输出端连接数据分类单元的输入端， 数据分类单元的输出端连接 数据存储单元的输入端。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述统计分 析模块包括统计单 元、 分析单元； 所述统计单元用于对存储单元的数据进行统计分析； 所述统计分析指的是利用line函 数根据月碳 排放数据绘制折线图， 利用circle函数根据已分类的数据绘制若干个扇形图； 所述分析单元用于根据折线图分析出碳排放量最高的月份α 以及碳排放量最低的月份 β， 利用for函数对每个月的碳排放成分进行差值计算， 并将差值大于 的成分放入合集Υ 中， 使得可以根据合集Υ中碳排放成分以及企业生产活动时碳排放的成分组成， 从而分析 出碳排放量增大的源头之一， 为最大差值； 所述统计单 元的输出端连接分析 单元的输入端。 4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述模型分 析单元包括预估单 元、 模型建立单 元、 源头确定单 元； 所述预估单元用于确 认碳排放主要源头的范围； 所述碳排放源头范围的确 认指的是通 过分析单元的分析 结果确定碳 排放的主要生产活动； 所述模型建立单 元通过建立 碳排放分析模型； 所述源头确定单 元用于确定碳 排放的主要源头； 所述预估单元的输出端连接模型建立单元的输入端， 模型建立单元的输出端连接源头权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222261 A 2确定单元的输入端。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述建立碳 排放分析模型 具体步骤为： S1、 获取在T个月内企业生产活动所需要的的原材料投放量θ、 产品产出量 废料输出 量 ι、 燃料使用量κ； S2、 分析原材 料、 产品、 废料、 燃料中的元 素组成； S3、 对各个企业 生产活动所产生的碳 排放进行成分 分析， 从而确定最优分析 元素γ； S4、 计算出原材 料的含γ量、 产品的含γ量、 废料的含γ量、 燃料的含γ量； 原材料的含γ量 为 产品的含γ量 为 废料的含γ量 为 燃料的含γ量 为 S5、 利用γ元 素质量守恒估计出企业 生产活动的碳 排放量； 企业生产活动的碳 排放量 其中， δ为原材料的含γ量、 ε为产品的含γ量、 ∈ 为废料的含γ量、 ζ 为燃 料的含γ量， k1 为1mol原材料的含 γ量的数量、 k2为1mol产品的含 γ量的数量、 k3为1mol废料的含 γ量的数 量、 k4为1mol燃料的含 γ量的数量， m为γ元素的1mol质量， M1为原材料所含所有成分的总摩 尔质量， M2为产品所含所有成分的总摩尔质量， M3为废料所含所有成分 的总摩尔质量， M4为 燃料所含所有成分的总摩尔质量， Ω为碳排放成分的摩尔质量， 为所有γ元素在碳排放成 分中所占的摩尔质量。 6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述确定碳 排放的主要源头是指通过碳排放模型对企业生产活动进行碳排放分析， 并将分析结果放入 集合Γn＝{e1n,e2n,e3n,…,eIn}中， 并将T个月碳 排放各个成分的含量用Φn表示； ΡIn＝Φn‑eIn 并将利用for函数求出最小值 ΛIn， 从而确定碳 排放的主要生产活动； 将分析单元、 预估单元的分析结果与带入碳排放模型后分析的结果进行综合分析， 从 而确定企业 碳排放的主要源头； 其中ΡIn表示各个碳排放含量的差值， I表示I中企业生产活动， n表示但排放组成的n中 成分。 7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述预测分 析模块包括 碳排放预估单 元、 方案评估单元； 所述碳排放预估单 元用于根据方案内容估算 碳排放量； 所述方案 评估单元用于根据预估单 元的数据对方案进行评估； 所述碳排放预估单 元的输出端连接方案 评估单元的输入端。 8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的碳排放监测系统， 其特征在于： 所述根据方权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222261 A 3