[發明專利]一種基于知識圖譜的碳足跡獲取方法

在審

• 申請號: 202210173257.1
• 申請日: 2022-02-24
• 公開（公告）號: CN114564543A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 董真;潘愛強;杜鳳青;劉婧;程凡;畢忠勤
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;上海電力大學
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙志遠

本發明涉及一種基于知識圖譜的碳足跡獲取方法，包括：步驟1：基于待獲取碳足跡的目標領域構建知識圖譜；步驟2：針對單個產品，基于知識推理提取其知識圖譜子圖，將知識圖譜子圖轉化為碳足跡實體生命周期圖；步驟3：針對碳足跡實體生命周期圖中的所有實體計算碳足跡量，獲得產品碳足跡圖。與現有技術相比，本發明具有能夠形成跨產品碳足跡圖等優點。

技術領域

本發明涉及碳足跡技術領域，尤其是涉及一種基于知識圖譜的碳足跡獲取方法。

背景技術

碳足跡是由生態足跡衍生出來的一個概念。為了減緩全球變暖的趨勢，改善溫室效應帶來的不良后果，國內外已經廣泛采用碳足跡來衡量各個行業、各個生產過程中的溫室氣體排放。目前，有關碳足跡分析的方法基本都是基于生命周期評價(LifeCycleAssessment，LCA)展開的，然而生命周期評價需要建立在全生命周期的數據收集基礎上，但由于碳足跡涉及到多個不同環節、不同過程，數據孤島會造成數據跟蹤不聯系。

中國專利申請CN104462771A公開一種產品全生命周期碳足跡建模分析方法，分析計算產品全生命周期碳排放量。首先，將產品在全生命周期中劃分八個不同的階段；然后分別計算多種產品活動行為下的單一產品E5～E8和單一產品活動行為的E1～E4兩個部分碳足跡的計算；最后將各階段單位產品碳足跡線性相加，得到設備產品全生命周期碳足跡。提供了一種有效實現碳足跡建模和計算，便于實現產品低碳設計過程中全生命周期碳足跡建模分析方法。但該方法只能在產品內部生命周期中進行碳足跡分析，無法處理跨產品、跨過程的碳足跡分析。所以亟需一種基于雙碳知識圖譜的碳足跡分析技術，以實現跨產品、跨過程的碳排放跟蹤，實現閉環的碳足跡分析。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種能夠形成跨產品碳足跡圖的基于知識圖譜的碳足跡獲取方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于知識圖譜的碳足跡獲取方法，所述的碳足跡獲取方法包括：

步驟1：基于待獲取碳足跡的目標領域構建知識圖譜；

步驟2：針對單個產品，基于知識推理提取其知識圖譜子圖，將知識圖譜子圖轉化為碳足跡實體生命周期圖；

步驟3：針對碳足跡實體生命周期圖中的所有實體計算碳足跡量，獲得產品碳足跡圖。

優選地，所述的步驟1具體為：

步驟1-1：確定構建目標領域知識圖譜所需數據集及數據來源；

步驟1-2：進行實體抽取；

步驟1-3：進行關系抽取；

步驟1-4：進行實體屬性抽取；

步驟1-5；進行知識融合，具體為：

首先根據給定的實體指稱項，從知識庫中選出一組候選實體對象，然后通過相似度計算將指稱項鏈接到正確的實體對象；

步驟1-6：進行知識加工。

更加優選地，所述的步驟1-2具體為：

采用實體抽取模型對數據集中的實體進行抽取，實體抽取模型具體為：

將詞特征、字符特征以及句法依存特征融合后作為Bi LSTM網絡的輸入，Bi LSTM網絡對輸入特征進行編碼，獲得句子序列特征；隨后，計算自注意力權重；其次，基于指針網絡識別實體邊界，并將其作為一種面向目標領域語句的自適應實體邊界特征；然后提取實體詞在語料中與上下文關鍵詞的共現特征；最后，將所得特征進行融合得到最終的句子級特征，并利用標簽解碼模型對所得句子特征進行標簽預測。

更加優選地，所述的標簽解碼模型具體為LSTM標簽解碼器。