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龙图腾网恭喜深圳嘉德瑞碳资产股份有限公司申请的专利基于人工智能技术的碳足迹核算方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118839814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410930398.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能技术的碳足迹核算方法和系统是由聂兵;肖明;蒋群星;赖文珍;王雪设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能技术的碳足迹核算方法和系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于人工智能技术的碳足迹核算方法和系统在权利要求书中公布了：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；所述S2包括：确定各环节的边界；基于地理位置、功能和或管理责任因素，将每个环节进一步划分为不同的区域；将时间划分为不同的段落；将收集到的活动数据进行分类，所述分类包括直接排放、能源消耗和电力消耗；在每个时间段内，根据选定的核算方法对分类后的活动数据进行核算，得到该时间段内该分类下的碳足迹核算结果；在同一时间段内，比较各区域的碳排放量，确定关键区域；所述在每个时间段内，根据选定的核算方法对分类后的活动数据进行核算，包括：对于生产过程中的直接排放，采用生命周期评估方法，获得第一碳排放量；对于能源消耗产生的碳排放，采用排放因子法，获得第二碳排放量；对于电力消耗产生的碳排放，采用边际碳排放系数法，获得第三碳排放量；其中，第二碳排放量为： ;其中，C2为预设时间段内各区域总的第二碳排放量，Rij为预设时间段内第i个区域第j种能源的使用量；Fij为预设时间段内第i个区域第j种能源的转换或传输效率；Yij为第i个区域第j种能源的排放因子；Zij为第i个区域第j种能源的质量因子；Xij为修正因子，m为各环节区域总个数，n为预设时间段内第i个区域能源消耗种类；其中，第三排放量为： ; ;其中，C3为预设时间段内各区域总的第三碳排放量，m为各环节区域总个数，Eik为在预设时间段内，第i个区域从第k种电力来源消耗的电力量；MCEFik为表示在预设时间段内，第i个区域从第k种电力来源获取电力时的边际碳排放系数；v为在预设时间段内，第i个区域电力来源的总个数；为在预设时间段内，第k种电力电网总的碳排放量，为在预设时间段内，第i个区域第k种电力节点的负荷。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳嘉德瑞碳资产股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区南山街道前湾一路399号前海嘉里商务中心T7办公楼1601、1602；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。