申请/专利权人：深圳碳中和生物燃气股份有限公司;宁德时代负碳冶金技术有限公司

申请日：2023-10-07

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117310124B

主分类号：G01N33/24

分类号：G01N33/24;G06N20/00;G16B30/00;G16B40/00;G01N33/00;G01N1/38;G01N1/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于生物炭负碳排放的土壤固碳量测算方法及相关装置。所述基于生物炭负碳排放的土壤固碳量测算方法包括：通过目标设备对目标土壤样本的碳含量进行实时测量，得到实时测量数据；基于所述实时测量数据，通过预设的机器学习算法对所述生物炭在目标土壤样本中的固碳效果进行量化评估，得到固碳效果的评估结果，将所述评估结果与未添加生物炭的土壤样本的预设评估结果进行对比，得到所述生物炭的固碳差异结果；根据所述固碳差异结果，构建基于生物炭的土壤固碳量预测模型。本发明实现了灵活，快速且准确的土壤固碳分析，有助于实现环保目标和土壤改良工作的科学指导。

主权项：1.一种基于生物炭负碳排放的土壤固碳量测算方法，其特征在于，包括：通过目标设备对目标土壤样本的碳含量进行实时测量，得到实时测量数据；其中，所述目标土壤样本为已添加生物炭的土壤样本；基于所述实时测量数据，通过预设的机器学习算法对所述生物炭在目标土壤样本中的固碳效果进行量化评估，得到固碳效果的评估结果，将所述评估结果与未添加生物炭的土壤样本的预设评估结果进行对比，得到所述生物炭的固碳差异结果；根据所述固碳差异结果，构建基于生物炭的土壤固碳量预测模型；其中，所述基于生物炭的土壤固碳量预测模型用于预测在不同环境条件和不同生物炭添加量下，土壤的固碳能力；所述根据所述固碳差异结果，构建基于生物炭的土壤固碳量预测模型，具体包括：收集数据：收集大量已有的有关土壤的数据，包括但不限于土壤类型，pH值，生物炭添加量，环境条件，和已知的固碳量，大量已有的有关土壤的数据从公开的数据源或者已经进行过的实验中获得；其中，所述环境条件为温度环境条件和气候环境条件；数据清洗：对收集的大量已有的有关土壤的数据进行清洗和预处理；特征选择与工程：对每个土壤样本，确定影响土壤固碳能力的关键特征集；对关键特征集进行工程处理；模型训练：运用选择的机器学习算法利用所述关键特征集和已知固碳量训练模型；模型通过学习，理解关键特征集和已知固碳量之间的关系；模型测试与验证：用一部分未用于训练的数据测试模型的预测能力，对预测结果与实际情况进行对比，从而验证模型的准确性；预测模型的创建：经过测试验证，模型表现良好后，所述预测模型即可用于预测在不同环境条件和不同生物炭添加量下的土壤固碳能力，用户只需输入相应的条件即可得出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳碳中和生物燃气股份有限公司;宁德时代负碳冶金技术有限公司 基于生物炭负碳排放的土壤固碳量测算方法及相关装置

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