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申请/专利权人：深圳嘉德瑞碳资产股份有限公司
摘要：本发明提出基于人工智能技术的碳足迹核算方法和系统，涉及环保科技技术领域，方法包括：收集活动数据，根据活动数据，获得电池生命周期流程图；将各环节分别划分不同区域，将区域内活动数据划分时间段并进行分类，根据分类选择碳足迹核算方法获得该分类下的碳足迹核算结果；对获得的结果进行整合，获得综合核算结果，根据已有的碳足迹数据构建预测模型；在关键区域设置采集设备，通过关键区域的实际碳排放数据和预测数据，对所述预测模型进行校正和优化；定期更新数据和预测模型，不仅提高了碳足迹核算的准确性和全面性，还增强了预测模型的适应性和预测能力，为电池产业的可持续发展提供了有力支持。
主权项：1.基于人工智能技术的碳足迹核算方法，其特征在于，所述方法包括：S1、从供应链的各个环节收集活动数据，根据活动数据，获得电池生命周期流程图；所述环节包括原材料开采、运输、加工、电池生产、使用、回收和处置；S2、将各环节分别划分不同区域，将区域内活动数据划分时间段并进行分类，在不同的时间段内根据分类选择碳足迹核算方法获得该时间段内该分类下的碳足迹核算结果；所述分类包括直接排放、能源消耗以及电力消耗；在同一时间段内根据区域碳排放量确定关键区域；S3、对不同的核算方法获得的结果进行整合，获得综合核算结果，基于综合核算结果，生成碳足迹报告；S4、利用机器学习，根据已有的碳足迹数据构建预测模型；预测未来活动的碳排放；S5、在关键区域设置采集设备，获得关键区域的实际碳排放数据，通过关键区域的实际碳排放数据和预测数据，对所述预测模型进行校正和优化；S6、定期更新数据和预测模型，分别将实际碳排放数据与最新预测模型的预测结果以及与前一个周期最优预测模型的预测结果进行对比，根据对比结果确定当前最优模型。
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权利要求：
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