CN117670623A - 一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法，包括：获取工业碳的实体对象数据以及工业碳的虚拟对象数据；将实体对象数据与虚拟对象数据进行标识，生成标识信息；构建碳排放模型；获取碳排放相关的各种数据因子，根据各种数据因子、标识信息、碳排放模型以及碳排放核算引擎，计算碳排放数据；将碳排放数据以及标识信息，以去中心化的方式进行存储；将碳排放数据与对应的标识信息进行关联并导入到工业互联网标识解析***；用户通过标识信息检索对应的碳排放数据；通过碳盘查报告生成引擎生成基于标识信息的碳排放报告，并以可视化的方式显示至用户端；用户通过产品碳足迹追溯引擎追溯产品碳的全生命周期的碳排放数据。
Description
技术领域
本申请涉及工业碳管理领域，尤其涉及一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***及方法。
背景技术
不同工业碳管理平台之间的碳排放核算方法不一致，甚至在同一平台的不同版本中也可能存在方法学上的变化，这可能导致企业在进行碳排放核算时遇到连续性问题。这意味着不同平台生成的碳排放数据可能不一致，对使用这些平台的企业造成了一些困难。此外，当前许多企业倾向于使用电子表格来记录和存储碳排放数据。虽然这种方法易于管理碳排放信息，且技术要求较低，但存在人为错误和数据丢失的风险，因此不够可靠。综合而言，碳排放数据管理领域需要更多的标准化和一致性，以减少不同平台和版本之间的差异，同时也需要考虑提高数据记录和存储的可靠性，以确保数据的准确性和完整性。这将有助于企业更好地应对碳排放管理挑战，满足法规要求，以及更有效地实施碳减排策略。
标识体系是一种***，它通过使用诸如条形码、二维码、无线射频识别标签等方式，为每个实际物体或虚拟对象分配一个独特的身份编码，并将相关数据信息嵌入其中。这允许我们创建一种新型基础设施，用于定位、连接和使实体和虚拟对象进行交流。工业互联网的标识解析体系在这一过程中扮演了关键的角色。它被视为工业互联网的“基础中的基础”，类似于互联网领域的域名解析***(DNS)。这个***充当了工业互联网互联互通的神经中枢，为工业互联网的创新和发展提供了重要的支持。这个体系的作用是让不同的实体和虚拟对象能够相互识别、连接和进行有效的交流，从而推动工业互联网的进步，促进数字化和智能化的发展。
区块链是一个共享的、不可篡改的账本，其主要目的是促进业务网络中的交易记录和资产跟踪流程。这些资产可以是物质的，比如房产、汽车、现金或土地，也可以是非物质的，如知识产权、专利、版权或品牌价值。几乎所有有价值的东西都可以在区块链网络上进行跟踪和交易，这有助于降低各种风险和成本。区块链数据库将数据存储在一系列区块中，这些区块通过链接在一起形成了一个链。数据在时间上是连贯的，因为一旦信息被记录到区块链中，它不能在没有网络共识的情况下被删除或修改。因此，区块链技术可用于创建不可篡改的账本，用于跟踪订单、付款、账户和其他交易，确保数据的透明性和完整性。
专利CN115809951A-基于区块链的产品碳足迹数据管理方法和装置、介质以及CN116226937A-基于区块链的碳效码生成方法和装置、设备和介质都是基于区块链对碳数据的管理方法，但对于整个碳数据追踪处理并没有很好的解决办法。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提供一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***及方法。
本申请的上述目的是通过以下技术方案得以实现的，包括：标识解析模块、区块链模块、因子数据管理模块、碳核算模型设计模块以及引擎模块；
标识解析模块，用于标识工业碳相关的实体对象和工业碳相关的虚拟对象之间的关系，生成标识信息，还用于提供所述标识信息的安全加密和解密功能，还用于接收所述引擎模块计算的碳排放数据并进行标识；
区块链模块，用于管理数据，以确保数据的不可篡改性和透明性；
因子数据管理模块，用于管理与碳排放相关的各种数据因子；
碳核算模型设计模块，用于设计组织碳的碳排放模型和产品碳的碳排放模型；
所述引擎模块包括：碳排放核算引擎、碳盘查报告生成引擎以及产品碳足迹追溯引擎；
所述碳排放核算引擎，用于基于输入的数据、设计的所述组织碳的碳排放模型和所述产品碳的碳排放模型，生成所述碳排放数据并输入至所述碳盘查报告生成引擎；
所述碳盘查报告生成引擎，用于生成碳排放报告，用户可通过所述碳盘查报告生成引擎对所述碳排放报告进行编辑；
所述产品碳足迹追溯引擎，用于查询产品碳的碳排放数据，追溯数据的来源和验证数据的真实性。
一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法，包括：
获取工业碳的实体对象数据以及工业碳的虚拟对象数据；所述工业碳包括：组织碳以及产品碳；
将所述实体对象数据与所述虚拟对象数据进行标识，生成标识信息；
构建所述组织碳的碳排放模型以及所述产品碳的碳排放模型；
获取碳排放相关的各种数据因子；
根据所述各种数据因子、所述标识信息、所述碳排放模型以及碳排放核算引擎，计算碳排放数据；
通过区块链将所述碳排放数据以及所述标识信息，以去中心化的方式进行存储；
通过标识体系的API或数据导入功能，将所述碳排放数据与对应的所述标识信息进行关联并导入到工业互联网标识解析***；
用户通过所述标识信息检索对应的所述碳排放数据；
通过碳盘查报告生成引擎生成基于所述标识信息的碳排放报告，并以可视化的方式显示至用户端；
用户通过产品碳足迹追溯引擎追溯所述产品碳的全生命周期的碳排放数据。
一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
数据计算和核验：通过标识模块、区块链以及碳排放核算引擎对组织碳进行盘查、计算和核验，以及对产品碳进行足迹追踪、计算和核验，确保数据的准确性和可信度。数据溯源：使用标识解析的数据共享特性，帮助用户追溯数据的来源和历史，以确保数据的可追溯性。产品碳的全生命周期追踪：对产品碳的全生命周期的碳排放数据进行追踪，包括原材料获取、生产、运输、使用和废弃处理等各个环节。标识解析的数据共享特性：利用标识解析技术，使数据共享更容易，有助于组织间的信息交流和协作。区块链技术：利用区块链的去中心化和不可随意篡改的特性，确保数据的安全性和完整性。解决了不同工业碳管理平台之间的碳排放核算方法不一致，甚至在同一平台的不同版本中也可能存在方法学上的变化，导致企业在进行碳排放核算时遇到连续性问题。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本申请作进一步说明，附图中：
图1是本申请实施例中基于标识解析的工业碳链解析追踪***的原理框架图；
图2是本申请实施例中基于标识解析的工业碳链解析追踪方法的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为了对本申请的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本申请的具体实施方式。
本申请的实施例提供了一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***及方法。
请参考图1，图1是本申请实施例中一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***的原理框架图，包括：标识解析模块、区块链模块、因子数据管理模块、碳核算模型设计模块以及引擎模块；
标识解析模块，用于管理实体对象与虚拟对象的唯一的身份编码，以便***进行标识；
区块链模块，用于记录和管理交易记录信息以及资产追踪信息，以确保数据的不可篡改性和透明性；
因子数据管理模块，用于管理与碳排放相关的各种数据因子，以及对各种数据因子进行记录、维护和更新；
碳核算模型设计模块，用于设计组织碳的碳排放模型和产品碳的碳排放模型；
所述引擎模块包括：碳排放核算引擎、碳盘查报告生成引擎以及产品碳足迹追溯引擎；
所述碳排放核算引擎，用于基于输入的数据、设计的所述组织碳的碳排放模型和所述产品碳的碳排放模型，生成所述碳排放数据并输入至所述碳盘查报告生成引擎；
所述碳盘查报告生成引擎，用于生成碳排放报告，用户可通过所述碳盘查报告生成引擎对所述；
所述产品碳足迹追溯引擎，用于查询产品碳的碳排放数据，追溯数据的来源和验证数据的真实性。
具体的，标识解析模块用于管理实体对象与虚拟对象的唯一的身份编码，以便于***进行识别；区块链模块是用于记录和管理交易记录、资产追踪等信息的模块，以确保数据的不可篡改性和透明性；因子数据管理模块，负责管理与碳排放相关的因子数据，包括：记录、维护和更新；碳核算模型设计模块用于确定组织碳的碳源和流动、定义核算的范围、以及设计组织碳的碳排放模型，还用于设计产品碳的碳排放模型，包括产品的整个生命周期。这些模块共同构建了一个***，支持碳排放数据的解析、计算、存储、查询和追溯，以便更好地理解和管理碳排放情况，从而促进可持续发展和环保目标的实现。
具体的，组织碳排放主要来自于组织在日常经营中的能源消耗和生产过程。能源消耗是组织碳排放的主要来源之一，尤其是使用化石燃料如煤、石油和天然气等，产生大量二氧化碳排放。产品碳足迹是指在产品碳的整个生命周期内所产生的温室气体排放总量。在产品碳足迹计算和管理方面也面临一些挑战。首先，涉及复杂的供应链和多个生产环节，导致数据的收集和整理相对复杂。企业需要与供应商、合作伙伴合作，共同收集和核实数据，确保核算结果的准确性和可靠性。
所述标识解析模块包括：数据获取子模块、查找子模块、更新子模块、删除标识子模块、以及提供标识的安全性加密和解密的功能子模块；
用户通过所述数据获取子模块识别不同的标识信息、对产品的各个阶段注册标识信息至标识体系；
用户通过所述查找子模块查询所述标识信息；
通过所述更新子模块更新所述标识信息；
通过所述删除标识子模块删除所述标识信息；
通过所述功能子模块控制所述标识信息的读写权限；
所述标识解析模块与现有的验证授权审批VAA和身份管理体系兼容，以确保平稳的集成和协同工作。
具体的，标识解析模块不仅管理碳排放相关标识，还提供标识内数据字段的安全加密和解密功能以有效控制数据的读写权限。
所述区块链模块包括：监控子模块、存储子模块以及功能子模块；
所述监控子模块用于监控区块链的网络和节点运行状态，并提供报警机制，以确保网络的稳定和可靠运行；
所述监控子模块还用于将核实所述碳排放数据是否经过篡改；
所述存储子模块用于将数据以去中心化的方式存储，并提供数据不可篡改的存证功能；
所述功能子模块用于提供管理区块链智能合约的各项功能，包括：上传、发布、审核、安装、初始化、权限设置和升级，还用于支持动态联盟成员的加入和已有联盟成员的退出以及配置联盟链的投票策略。
具体的，
所述因子数据管理模块包括：因子存储子模块、因子更新子模块以及因子验证子模块；
所述因子存储子模块用于管理并存储碳排放计算相关的排放因子，所述排放因子包括：基础能源因子、基础材料碳排放因子，以及各种影响系数；
所述因子更新子模块用于管理和更新所述排放因子的来源信息；
所述因子验证子模块用于验证排放因子数据的准确性和合规性。
具体的，因子数据管理模块的任务是确保这些数据的准确性和实时性，以支持碳排放核算和分析过程。因子数据管理模块负责管理与碳排放计算相关的因子，包括但不限于：基础能源因子、基础材料碳排放因子以及各种影响系数参数。此模块还负责管理和更新这些因子的来源信息，确保这些数据因子的准确性和及时性，以支持碳排放计算的精确性和可靠性。以下是因子数据管理模块的关键方面：1.因子数据收集：a)收集各种与碳排放相关的排放因子数据。这些数据可能包括不同能源类型的排放因子、材料生产排放因子、运输排放因子等。2.因子数据来源：a)确定排放因子数据的来源，如环境部门、行业标准、科学研究等。b)确保因子数据的来源可靠和可信。3.因子数据分类：a)将收集到的排放因子数据进行分类，以便按照不同活动阶段或产品类型使用。b)为每个排放因子分配适当的标签和分类。4.因子数据验证：a)验证排放因子数据的准确性和合规性。b)检查因子数据是否符合国际标准或法规要求。5.因子数据更新和维护：a)定期更新排放因子数据，以反映最新的科学研究、技术发展和法规变化。b)提供因子数据的维护功能，以更新和替换过时的数据。6.自定义因子：a)允许用户自定义排放因子数据，以满足特定的组织或项目需求。b)提供自定义因子的录入和管理功能。7.因子数据存储：a)提供安全的因子数据存储，以确保数据的完整性和可用性。b)考虑数据备份和恢复机制。8.因子数据版本管理：a)记录因子数据的不同版本，以便追溯数据的变化。b)确保使用的是正确的因子版本。9.因子数据共享：a)提供机制，以便将因子数据分享给其他组织或项目，以促进数据的可持续共享和合作。10.因子数据合规性：a)确保因子数据的合规性，特别是与环境法规和碳排放标准相关的数据。11.数据导出：a)提供因子数据导出功能，以便用户可以将数据导出为不同的格式，如CSV、Excel等。
所述碳核算模型设计模块包括；用户接口子模块、模型设计子模块、数据管理子模块、模型验证子模块以及显示子模块；
所述数据管理子模块用于碳排放数据并进行分类，生成分类结果；
用户通过所述用户接口子模块与***进行交互获取所述分类结果，并通过所述模型设计子模块创建所述碳排放模型并配置对应模型的碳排放因子；所述碳排放模型包括多个活动阶段的碳排放模型；
通过所述模型验证子模块对所述多个活动阶段的碳排放模型进行验证；所述碳排放核算引擎驱动所述多个活动阶段的碳排放模型进行计算，确定碳排放量数据；所述模型验证子模块通过所述碳排放量数据，对校验后的所述碳排放模型进行测试，生成碳排放模型的测试结果，以保持所述碳排放模型的准确性；所述模型验证子模块将所述碳排放模型的测试结果以及对应的所述碳排放量数据传输至所述显示子模块；
所述显示子模块接收所述模型验证子模块传输的数据以可视化的方式呈现给用户；所述可视化的方式包括：报告、图表以及仪表板。
具体的，碳核算模型设计模块中的核算模型设计工具，有助于组织明确其碳排放相关的关键参数和模型设置，帮助组织设计和建立适用于其碳排放核算的模型和方法。
举例来说：组织碳的核算模型设计工具允许用户进行有关组织碳排放的配置和管理，包括定义和配置组织碳的碳流入和流出。此工具的主要功能是通过明确定义碳源流的输入输出、核算的范围，以及引用因子的方式，以生成可供碳排放核算引擎使用的计算模型，并向用户提供数据录入界面，以方便用户输入相关数据。这有助于用户更方便地记录和管理组织的碳排放数据，具体的操作如下：1.数据收集和准备：a)收集与组织相关的碳排放数据，包括能源使用、运输、原材料采购、废弃物管理等各个方面的信息；b)获取组织的能源消耗数据，包括电力、天然气、燃料等的使用情况；c)收集运输数据，包括货物运输、员工通勤等相关信息；d)获取原材料采购数据，包括原材料种类、来源和数量；e)收集废弃物管理数据，包括废弃物种类、处理方法等。2.数据分析和分类：a)对收集的数据进行分析，以确定不同活动和流程的碳排放来源。b)对数据进行分类，将其分为不同的活动阶段，例如生产、运输、采购、废弃物管理等。3.配置模型a)使用碳核算模型设计工具，为每个活动阶段创建模型b)针对每个模型，配置碳排放因子，这些因子描述了每个活动的碳排放水平，可以根据行业标准或组织内部数据确定。4.建立模型关联：a)建立模型之间的关联，以反映不同活动阶段之间的相互影响和依赖关系；5.用户界面设计：a)开发用户录入界面，允许用户在需要时输入活动水平数据，例如生产批次、运输里程、能源消耗等。6.模型验证：a)校验模型的准确性，确保配置的碳排放因子和数据输入正确b)进行模型测试，以验证模型是否能够准确计算组织的碳排放。7.计算和跟踪：a)使用碳排放计算引擎，基于配置的模型计算组织的碳排放量b)定期跟踪和更新数据，以保持模型的准确性，并及时反映组织的碳排放变化8.结果呈现：a)将组织的碳排放数据以可视化的方式呈现给用户，通常是通过报告、图表或仪表板。9.监测和改进：a)监测组织的碳排放趋势，识别潜在的改进机会，制定减排策略，以降低碳排放并提高环境可持续性。在执行上述操作时，需要遵循以下方法：使用工具的界面和配置功能，确保准确地定义组织边界、碳流入和碳流出。遵循标准和法规，以确保数据的合规性和准确性。定期更新数据和模型，以反映组织内部的变化。进行核算后，审查和分析结果，以了解组织的碳排放情况。定期保存数据和核算结果，以备将来的参考和报告生成。
举例来说：产品碳的核算模型设计工具提供有关产品的全生命周期配置功能，包括各个阶段的碳输入和输出情况。该工具的主要功能是通过配置产品的原材料获取、生产、包装、分销、使用和废弃等各个阶段的工序模型，从而创建一个用于计算产品碳足迹的模型。这有助于碳排放计算引擎追踪产品的碳足迹数据，并允许用户在计算过程中输入活动水平数据，具体步骤如下：1.数据收集：收集关于产品全生命周期各个阶段的碳排放数据，包括原材料获取、生产、包装、分销、使用和废弃等方面的信息。2.配置工序模型：使用工具内置的功能或界面，为每个生命周期阶段创建工序模型。这些模型描述了每个阶段的碳输入和输出情况，以及相关的流程和活动。3.碳排放因子：关联每个工序模型的碳排放因子，这些因子描述了每个活动的碳排放量。这些因子可以基于行业标准或组织内部数据来确定。4.生成模型：根据配置的工序模型和碳排放相关的因子，工具生成产品碳足迹的测算模型。这个模型将涵盖产品的整个生命周期。5.用户界面设计：创建用户录入界面，以便用户能够在需要时输入活动水平数据，例如特定生产批次的数据或使用阶段的能源消耗。6.模型校验：确保配置的模型符合碳排放计算的准确性和一致性标准。这可能涉及到验证和检查模型的数据输入和输出。7.计算和跟踪：使用碳排放计算引擎，根据模型计算产品的碳足迹。同时，跟踪用户输入的活动水平数据，以确保计算的准确性。8.结果呈现：将产品的碳足迹数据以图形或报告的形式呈现给用户，以便他们能够了解产品的碳排放情况。在执行上述配置和数据输入的操作时，需要遵循以下方法：使用工具的数据录入界面，确保准确输入每个生命周期阶段的相关数据。检查和验证数据，确保其准确性和合规性。遵循工具提供的计算方法和公式，以便计算碳排放和碳足迹。进行核算后，审查和分析结果，以了解产品在不同阶段的碳排放情况。定期保存数据和核算结果，以备将来的参考和报告生成。
所述引擎模块中的碳排放核算引擎用于执行实际的碳排放计算，并将所述碳排放数据注册到所述标识解析模块中；
所述碳排放核算引擎设置警报阈值，以监测所述碳排放数据的变化；
用户通过所述引擎模块中的产品碳足迹追溯引擎以及所述标识解析模块，跟踪产品碳的碳排放数据；所述产品碳的碳排放数据覆盖产品碳的生命周期；
所述产品碳足迹追溯引擎将产品碳的标识信息与组织碳的标识信息与对应的所述碳排放数据进行关联并记录至所述区块链模块上；所述引擎模块连接所述区块链模块，用户可通过标识信息获取关联的碳排放数据。
具体的，碳排放核算引擎允许基于组织的碳模型、产品的碳足迹模型、用户录入的活动数据以及碳排放因子数据进行碳排放计算。然后，将这些计算数据、计算过程和相关公式存储在区块链模块上，以确保数据的安全和可追溯性。最终，计算结果将被注册到工业互联网标识解析***中，以便更广泛地跟踪和管理碳排放数据。这样的做法有助于数据的透明性、防篡改性和可信度，同时提供了更大的可追溯性和合规性。
举例来说：组织碳排放核算具体操作步骤：1.获取组织碳模型中的碳源流信息a)打开组织碳模型设计工具或平台。b)进入组织的碳模型，以访问碳源流信息，这些信息包括组织内各个活动和过程的碳排放源流、活动水平数据等。2.根据碳源流信息获取因子数据a)根据碳源流信息，确定哪些活动和过程需要相应的碳排放因子数据b)使用工具或数据源，获取适用于这些活动和过程的排放因子数据。这些数据可以来自政府机构、科研机构、行业标准或其他可信数据源。3.
使用标识解析获取碳排放数据a)对于特定活动，如果相关产品型号已在标识体系注册了碳排放数据，可以使用标识解析工具来检索这些数据。标识解析工具会将产品型号与碳排放数据关联b)对于特定活动，如果相关产品型号已在标识体系注册了碳排放数据，可以使用标识解析工具来检索这些数据。标识解析工具会将产品型号与碳排放数据关联4.在区块链模块中验证数据a)如果使用标识解析获取了碳排放数据，将这些数据提交给区块链模块以验证其完整性和真实性b)区块链模块将核实数据是否经过篡改，并确保其来自可信的源头5.使用平台提供的或用户录入的因子数据a)如果碳排放数据在标识解析和区块链验证中通过，那么可以使用这些数据进行碳排放计算b)如果没有可用的碳排放数据或数据不经过验证，可以使用平台提供的默认因子数据，或者用户可以录入自己的数据6.用户录入的活动水平数据a)用户可以录入组织内的活动水平数据，这包括能源消耗、原材料采购、运输等相关数据b)确保数据的准确性和完整性7.区块链验证a)在计算碳排放时，将计算结果提交给区块链模块以验证其完整性和真实性。区块链模块将记录计算结果并存证8.总结和报告a)汇总和计算组织的碳排放数据，包括标识解析、用户录入的数据和平台提供的因子数据b)生成碳排放报告，以便向内部和外部相关方报告组织的碳排放情况通过以上步骤，组织可以获取、验证、使用数据，并进行碳排放核算，以了解和管理其碳排放情况，确保数据的可信度和完整性。这有助于支持组织的碳管理和可持续性目标。
具体的，碳盘查报告生成引擎用于生成关于碳排放盘查和核算的报告，以便组织能够了解其碳足迹和管理实践。这个引擎帮助用户创建各种有关碳排放的报告，包括总结性、详细性和其他相关信息，以满足不同的需求和用途。提供报告模板添加、编辑、删除和搜索功能，使用户能够管理报告模板。同时，将碳排放核算引擎生成的计算结果生成报告，并支持报告的导出功能。
具体的，产品碳足迹追溯引擎：用于追溯产品的碳足迹，从生产到消费，以帮助企业和消费者更好地理解产品的环境影响。允许用户跟踪产品的碳排放数据，覆盖产品的整个生命周期，并通过标识体系进行可追溯性。此外，通过区块链技术来验证追溯数据的准确性和可信度。帮助用户了解产品的环境影响和确保数据的安全性，具体操作步骤包括：1.标识体系集成：a)将产品或组织的标识信息(唯一的标签、序列号或其他标识符)与碳排放数据关联：b)这可以通过标识体系的API或数据导入功能来实现。2.碳排放数据记录：a)使用产品碳足迹追溯引擎模块，将每个产品的碳排放数据与相应的标识信息记录在区块链上b)这确保了数据的不可篡改性和可追溯性。3.标识查证a)用户可以通过标识信息查询产品的碳排放b)数据追溯数据c)输入标识信息，然后使用引擎模块连接区块链模块来获取与该标识关联的碳排放数据。4.a)用户可以追溯产品的碳排放数据，查看其来源和历史记录b)引擎模块通过区块链模块提供数据追溯功能，显示相关的数据历史记录。5.数据验证a)对于特定标识的产品，用户可以验证与之关联的碳排放数据的真实性b)引擎模块通过区块链记录的数据提供验证功能，以确保数据未被篡改。6.报告生成a)用户可以生成基于标识的产品碳足迹报告b)引擎模块使用区块链记录的数据和标识信息，生成报告，将产品的碳排放数据可视化呈现。7.数据导出a)提供将碳排放数据和报告导出为文件(如PDF、Excel)的功能，以便与利益相关者共享或存档。8.数据安全和隐私保护a)采取适当的数据安全措施，包括加密、访问控制和备份，以保护碳排放数据的安全和隐私。9.监测和改进a)定期审查区块链中的数据，以确保数据的完整性和合规性b)确保标识信息的准确性和一致性，以防止错误或重复记录。
举例来说，产品碳足迹追踪核算具体操作步骤：1.获取工序的因子数据a)首先，获取数据的原料获取阶段的特定工序和相应的输入物。这可以包括原材料的获取、加工、运输等b)如果该工序使用的原料型号已在标识体系中注册了碳排放数据，可以进行标识解析来获取这些数据。标识解析是通过标识体系的唯一标识来检索相关数据的过程c)使用标识解析工具或***，根据输入物的唯一标识，检索与该原料型号相关的碳排放数据。这些数据可能包括原材料的碳排放因子和相关信息d)在获取标识解析的碳排放数据后，将这些数据传递给区块链模块进行验证。区块链模块可以用于确保数据的不可篡改性和完整性；区块链模块会验证数据是否已在过去记录在区块链上，以及数据是否被篡改。如果数据通过验证，可以继续使用这些数据。e)区块链模块会验证数据是否已在过去记录在区块链上，以及数据是否被篡改。如果数据通过验证，可以继续使用这些数据。区块链模块会验证数据是否已在过去记录在区块链上，以及数据是否被篡改。如果数据通过验证，可以继续使用这些数据f)对于输入物的运输，获取与运输相关的碳排放因子数据。这些因子数据通常包括原料从采集地点到工厂或生产地点的运输过程中的碳排放量g)记录和文档所有获取的数据，包括标识解析的碳排放数据、备用因子数据和运输因子数据的来源、日期和相关信息2.使用标识体系进行标识注册a)对该阶段产出物进行标识注册，使用标识体系为产品的每个阶段生成唯一标识b)将产出物的标识信息与相关的因子数据和时间戳关联3.使用区块链模块进行存证a)利用区块链模块，将标识信息和因子数据存证在区块链上，确保数据的不可篡改性和透明性，存证的信息可能包括标识信息、因子数据、时间戳等4.数据汇总和产品单位数量的碳排放数据a)汇总原料获取阶段、生产阶段、包装阶段、分销阶段(如果适用)、使用阶段(如果适用)、废弃阶段(如果适用)的碳排放数据b)计算产品的总碳排放数据，通常以产品的功能性单元为基准(例如，每单位数量的产品)碳排放量＝∑(每个输入物的数量×输入物的碳排放因子)+∑(每个输出物的数量×输出物的碳排放因子)c)数据汇总应考虑每个阶段的数据和产出物的标识信息5.注册和存证a)使用区块链模块，将产品单位数量的碳排放数据与相关的标识信息和因子数据进行注册和存证b)存证过程确保数据的安全性和可追溯性。产品碳足迹追踪是一个综合性的过程，需要跨足迹各阶段的数据和信息互相关联，以便生成可信的碳足迹报告和数据。
举例来说，单一产品碳排放数据追溯的具体操作步骤如下：1.组合产品碳排放标识：根据产品的名称、型号、产地、厂家、生产年份等信息，组合生成产品的唯一标识。这个标识将用于标识体系中查询产品的碳排放数据。2.使用标识解析工具：使用标识解析工具或***，将生成的产品标识输入到工具中，以检索与该产品相关的碳排放数据。工具会查询标识体系，寻找与该标识相关的数据。3.展示标识携带的数据：如果标识解析成功，工具会向用户展示标识携带的数据。这些数据可能包括产品信息(名称、型号、产地、厂家、生产年份)、各个生命周期阶段的碳排放数据、产地信息、认证机构、计算因子来源等信息。4.提交标识信息至区块链模块：用户可以选择将标识信息提交至区块链模块进行数据认证。区块链模块将接收标识信息，进行验证并记录在区块链上。5.数据认证：区块链模块将对提交的标识信息进行认证，以确定数据是否未经篡改。如果数据通过认证，***将向用户显示数据未经篡改的消息。如果数据未通过认证，***将向用户显示数据已篡改的消息通过以上步骤，用户可以使用产品的唯一标识追溯并验证产品的碳排放数据，以确保数据的可信度和可追溯性。这有助于消费者更好地了解产品的碳足迹，以便做出更可持续的购买决策。
举例来说，产品原材料碳排放数据溯源的具体操作步骤：1.组合产品原材料碳排放标识：根据产品的名称、型号、产地、厂家、生产年份等信息，组合生成产品原材料的唯一标识。这个标识将用于标识体系中查询产品原材料的碳排放数据。2.使用标识解析工具：使用标识解析工具或***，将生成的产品原材料标识输入到工具中，以检索与该原材料相关的碳排放数据。工具会查询标识体系，寻找与该标识相关的数据。3.展示标识携带的数据：如果标识解析成功，工具会向用户展示标识携带的数据。这些数据可能包括产品原材料的信息(名称、型号、产地、厂家、生产年份)、各个生命周期阶段的碳排放数据、产地信息、认证机构、计算因子来源、以及与该原材料相关的其他信息。4.提交标识信息至区块链模块：用户可以选择将标识信息提交至区块链模块进行数据认证。区块链模块将接收标识信息，进行验证并记录在区块链上。5.数据认证：区块链模块将对提交的标识信息进行认证，以确定数据是否未经篡改。如果数据通过认证，***将向用户显示数据未经篡改的消息。如果数据未通过认证，***将向用户显示数据已篡改的消息。6.处理标识不存在的情况：如果标识在标识体系中不存在，***将向用户显示该产品原材料无碳足迹追溯信息。7.用户点击产品原材料：如果用户点击了产品原材料的相关信息，该原材料将作为产品的一部分，用户可以继续追溯和查看该原材料的碳排放数据。通过以上步骤，用户可以使用产品原材料的唯一标识追溯并验证原材料的碳排放数据，以确保数据的可信度和可追溯性。这有助于组织和消费者更好地了解产品的原材料来源和碳足迹，以便做出更可持续的决策。
需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本申请还公开一种电子设备。参照图2，图2是本申请实施例的公开的一种电子设备的结构示意图。该电子设备500可以包括：至少一个处理器501，至少一个网络接口504，用户接口503，存储器505，至少一个通信总线502。
其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口503可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口503还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口504可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中，处理器501可以包括一个或者多个处理核心。处理器501利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器505内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器505内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器501可以采用数字信号处理(DigitalSignalProcessing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501可集成中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)、图像处理器(GraphicsProcessingUnit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作***、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器501中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器505可以包括随机存储器(RandomAccessMemory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-OnlyMemory)。
可选的，该存储器505包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitorycomputer-readablestoragemedium)。存储器505可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器505可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作***的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器505可选的还包括但不限于至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。参照图2，作为一种计算机存储介质的存储器505中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法的应用程序。
在图2所示的电子设备500中，用户接口503主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器501可以用于调用存储器505中存储一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法的应用程序，当由一个或多个处理器501执行时，使得电子设备500执行如上述实施例中一个或多个的方法。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几种实施方式中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接包括但不限于通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，包括但不限于电性或其他的形式。
作为分离部件说明的单元包括但不限于或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件包括但不限于或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也包括但不限于各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的商品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件商品的形式体现出来，该计算机软件商品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。
本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。
Claims (9)
1.一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，包括：标识解析模块、区块链模块、因子数据管理模块、碳核算模型设计模块以及引擎模块；
标识解析模块，用于标识工业碳相关的实体对象和工业碳相关的虚拟对象之间的关系，生成标识信息，还用于提供所述标识信息的安全加密和解密功能，还用于接收所述引擎模块计算的碳排放数据并进行标识；
区块链模块，用于管理数据，以确保数据的不可篡改性和透明性；
因子数据管理模块，用于管理与碳排放相关的各种数据因子；
碳核算模型设计模块，用于设计组织碳的碳排放模型和产品碳的碳排放模型；
所述引擎模块包括：碳排放核算引擎、碳盘查报告生成引擎以及产品碳足迹追溯引擎；
所述碳排放核算引擎，用于基于输入的数据、设计的所述组织碳的碳排放模型和所述产品碳的碳排放模型，生成所述碳排放数据并输入至所述碳盘查报告生成引擎；
所述碳盘查报告生成引擎，用于生成碳排放报告，用户可通过所述碳盘查报告生成引擎对所述碳排放报告进行编辑；
所述产品碳足迹追溯引擎，用于查询产品碳的碳排放数据，追溯数据的来源和验证数据的真实性。
2.如权利要求1的一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，所述标识解析模块包括：标识获取子模块、查找子模块、更新子模块、删除标识子模块、以及提供标识的安全性加密和解密的功能子模块；
用户通过所述标识获取子模块识别不同的标识信息、对产品的各个阶段注册标识信息至标识体系；
用户通过所述查找子模块查询所述标识信息；
通过所述更新子模块更新所述标识信息；
通过所述删除标识子模块删除所述标识信息；
通过所述功能子模块控制所述标识信息的读写权限；
所述标识解析模块与现有的验证授权审批VAA和身份管理体系兼容，以确保平稳的集成和协同工作。
3.如权利要求1的一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，所述区块链模块包括：监控子模块、存储子模块以及功能子模块；
所述监控子模块用于监控区块链的网络和节点运行状态，并提供报警机制，以确保网络的稳定和可靠运行；
所述监控子模块还用于将核实所述碳排放数据是否经过篡改；
所述存储子模块用于将数据以去中心化的方式存储，并提供数据不可篡改的存证功能；
所述功能子模块用于提供管理区块链智能合约的各项功能，包括：上传、发布、审核、安装、初始化、权限设置和升级，还用于支持动态联盟成员的加入和已有联盟成员的退出以及配置联盟链的投票策略。
4.如权利要求1的一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，所述因子数据管理模块包括：因子存储子模块、因子更新子模块以及因子验证子模块；
所述因子存储子模块用于管理并存储碳排放计算相关的排放因子，所述排放因子包括：基础能源因子、基础材料碳排放因子，以及各种影响系数；
所述因子更新子模块用于管理和更新所述排放因子的来源信息；
所述因子验证子模块用于验证排放因子数据的准确性和合规性。
5.如权利要求1的一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，所述碳核算模型设计模块包括；用户接口子模块、模型设计子模块、数据管理子模块、模型验证子模块以及显示子模块；
所述数据管理子模块用于碳排放数据并进行分类，生成分类结果；
用户通过所述用户接口子模块与***进行交互获取所述分类结果，并通过所述模型设计子模块创建所述碳排放模型并配置对应模型的碳排放因子；所述碳排放模型包括多个活动阶段的碳排放模型；
通过所述模型验证子模块对所述多个活动阶段的碳排放模型进行验证；所述碳排放核算引擎驱动所述多个活动阶段的碳排放模型进行计算，确定碳排放量数据；所述模型验证子模块通过所述碳排放量数据，对校验后的所述碳排放模型进行测试，生成碳排放模型的测试结果，以保持所述碳排放模型的准确性；所述模型验证子模块将所述碳排放模型的测试结果以及对应的所述碳排放量数据传输至所述显示子模块；
所述显示子模块接收所述模型验证子模块传输的数据以可视化的方式呈现给用户；所述可视化的方式包括：报告、图表以及仪表板。
6.如权利要求1的一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***，其特征在于，所述引擎模块中的碳排放核算引擎用于执行实际的碳排放计算，并将所述碳排放数据注册到所述标识解析模块中；
所述碳排放核算引擎设置警报阈值，以监测所述碳排放数据的变化；
用户通过所述引擎模块中的产品碳足迹追溯引擎以及所述标识解析模块，跟踪产品碳的碳排放数据；所述产品碳的碳排放数据覆盖产品碳的生命周期；
所述产品碳足迹追溯引擎将所述标识信息与对应的所述碳排放数据进行关联并记录至所述区块链模块上；所述引擎模块连接所述区块链模块，用户可通过标识信息获取关联的碳排放数据。
7.一种基于标识解析的工业碳链解析追踪方法，其特征在于，包括：
获取工业碳的实体对象数据以及工业碳的虚拟对象数据；所述工业碳包括：组织碳以及产品碳；
将所述实体对象数据与所述虚拟对象数据进行标识，生成标识信息；
构建所述组织碳的碳排放模型以及所述产品碳的碳排放模型；
获取碳排放相关的各种数据因子；
根据所述各种数据因子、所述标识信息、所述碳排放模型以及碳排放核算引擎，计算碳排放数据；
通过区块链将所述碳排放数据以及所述标识信息，以去中心化的方式进行存储；
通过标识体系的API或数据导入功能，将所述碳排放数据与对应的所述标识信息进行关联并导入到工业互联网标识解析***；
用户通过所述标识信息检索对应的所述碳排放数据；
通过碳盘查报告生成引擎生成基于所述标识信息的碳排放报告，并以可视化的方式显示至用户端；
用户通过产品碳足迹追溯引擎追溯所述产品碳的全生命周期的碳排放数据。
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(501)、存储器(505)、用户接口(503)及网络接口(504)，所述存储器(505)用于存储指令，所述用户接口(503)和网络接口(504)用于给其他设备通信，所述处理器(501)用于执行所述存储器(505)中存储的指令，以使所述电子设备(500)执行如权利要求7所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求7所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311579137.2A CN117670623A (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 一种基于标识解析的工业碳链解析追踪***及方法 |
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| CN (1) | CN117670623A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118071312A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-05-24 | 浙江省生态环境低碳发展中心 | 供应链碳足迹的追溯与管理方法、***、设备及介质 |
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2023
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