CN117745434B - 一种碳指标交易方法及*** - Google Patents

一种碳指标交易方法及*** Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种碳指标交易方法及***,涉及碳交易技术领域。该方法包括:获取客户端发送的行为数据;基于行为数据及其所指示的行为类型,确定行为属性,行为属性包括排碳行为和减碳行为;响应于客户端发起的计算请求,基于行为数据、行为类型及行为属性进行计算,获得碳指标值,并将行为数据写入存储块中;响应于客户端发起的交易请求,依据交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;基于与目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对目标碳指标值进行碳指标交易。本申请能够有效提高碳指标交易的可信度。

Description

一种碳指标交易方法及***
技术领域
本申请涉及碳交易技术领域,具体而言,本申请涉及一种碳指标交易方法及***。
背景技术
随着工业化和经济发展的推进,各国二氧化碳排放和温室气体的释放大大增加,导致全球气温上升、冰川融化、海平面上升等一系列环境问题。因此,减少碳排放成为保护地球生态***和人类生存环境的迫切任务。计算碳排放含量可以评估产品在生产过程中对气候变化的影响。生产过程中涉及到能源消耗、原材料使用和废弃物处理等环节,都会释放大量的二氧化碳和其他温室气体。因此,通过计算产品的碳排放含量,可以更好地了解某个产品对气候变化的贡献程度,从而针对性地采取减排措施,优化生产过程,减少碳足迹。而且,碳回收可以减少大气中的二氧化碳浓度,有助于维护和恢复生态***的平衡,减少植物凋亡和生物多样性损失。
针对碳排放计算及碳回收的现有相关技术,通常只适用于特定场景或者固定场景,如工业园区。碳排放计算及碳回收对象也通常是该场景中具有固定生命周期的具体产品,如对纸箱加工环节的碳排放计算。这些场景或对象中的碳具有流动范围小的特点,使得无论是碳排放计算还是碳回收都较为简单。但现实生活中的一部分碳会以非具体产品的形式进行排放,如用户的出行(公共交通或自驾)、用户的减碳行为(植树造林)、用户的垃圾回收等,这些排放的具体实现方式与实施个体有很大关系,因此上述现有技术无法适用于此类碳排放计算及碳排放回收。
目前,碳指标计算的可靠性关乎着碳指标交易的可信度,但针对现有技术难以计算以非具体产品形式进行排放的碳指标,因此,碳指标交易的可信度较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种碳指标交易方法及***,用于解决难以计算以非具体产品形式进行排放的碳指标导致碳指标交易的可信度较低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种碳指标交易方法,用于服务器,包括:
获取客户端发送的行为数据;
基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中;
响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;
基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
在一个可能的实现方式中,所述行为类型包括出行行为、生产行为及活动行为,所述基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,包括:
将与所述生产行为对应的行为数据,确定为所述排碳行为;
或,将与所述活动行为对应的行为数据,确定为所述减碳行为;
或,针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,并依据所述行为数据中由用户输入的用户选择属性对所确定的行为属性进行验证;其中,所述出行轨迹数据包括起始点定位数据、终点定位数据及以指定时间间隔采集的采样定位数据。
在一个可能的实现方式中,所述针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与预设的公共交通定位点相一致,或不一致但由所述采样定位数据计算得到的平均速度在预设的第一平均速度区间内时,则确定为所述减碳行为;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,且所述平均速度超过所述第一平均速度区间的上限值时,则确定为所述排碳行为,并确定所述出行类型为排碳出行方式。
在一个可能的实现方式中,通过如下步骤以确定关于所述减碳行为的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第二平均速度区间内,以及由所述采样定位数据计算得到的间隔速度之间的波动程度小于预设波动值时,则确定所述出行类型为第一公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第一平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第三平均速度区间内,以及所述间隔速度之间的波动程度大于所述预设波动值时,则确定所述出行类型为第二公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第三平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,但所述平均速度在所述第一平均速度区间内时,则对所述第一平均速度区间进行分段,确定与各分段区间相应的低碳出行方式。
在一个可能的实现方式中,所述响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,包括:
按照预设的出行计算策略对所述行为数据进行计算,得到相应的碳指标值,所述出行计算策略用于指示针对所述减碳行为的各出行类型关于每公里的碳减少量,以及针对所述排碳行为的排碳出行方式关于每公里的碳排放量;
或,按照每种材料单位重量所具有的碳排放量对所述行为数据进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值,所述行为数据包括材料的种类和重量、生产设备的功耗;
或,按照所述行为数据包含的活动类型及活动对象参数,计算碳减少所产生的碳指标值。
在一个可能的实现方式中,所述响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,包括:
确定用于表征所述客户端的用户标识以及与所述用户标识相对应的哈希函数;
利用所述哈希函数对所述用户标识与计算时间进行计算,以获得认证标识,并确定当前的计算请求、与之相应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,以更新与所述用户标识对应的标识列表,后同步下发到所述客户端;
其中,所述计算时间为计算响应时间和计算请求时间中的一种或两者的组合,所述计算响应时间用于表征响应所述计算请求后开始计算的时间,所述计算请求时间用于表征发起所述计算请求的时间;所述标识列表记录有按所述计算请求时间的先后排序的至少一个计算请求以及与之对应的碳指标值、认证标识和映射关系。
在一个可能的实现方式中,所述将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,包括:
在计算到所述碳指标值时,则触发生成用于在区块链中申请任一新的存储块的存储指令;
响应于所述存储指令,将所述认证标识作为所述存储块的身份标识,并计算针对所述存储块的公钥;
确定当前所述区块链的尾部存储块对应的哈希值以及当前的时间戳,并计算默克尔根;
在验证到所计算的默克尔根与存储于所述尾部存储块中的默克尔根记录值相一致时,则利用所述公钥,将所述时间戳、所述存储块的身份标识以及与当前的计算请求相关联的碳指标值生成密文;
基于所述身份标识确定所述存储块所对应的哈希值,并计算作用于下一次的存储指令的默克尔根记录值,使得将所计算的默克尔根记录值以及所述密文存储在所述存储块中。
在一个可能的实现方式中,所述将所述响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算,包括:
在接收到所述客户端发起的交易请求时,则在所述标识列表中确定与所述交易请求中包含的交易额度相应的目标碳指标值、所涉及的至少一个计算请求以及至少一个目标认证标识;
在所述区块链中确定与所述目标认证标识相关的至少一个目标存储块,并提取在所述目标存储块中存储的密文,使得基于由所述密文获得的行为数据进行碳指标计算。
在一个可能的实现方式中,所述基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易,包括:
在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值相一致时,则将所述目标碳指标值从所述目标存储块中删除,并转入所述交易请求中所指示的待交易客户端;
或,在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值不一致时,则终止所述交易请求,并向所述客户端反馈相应的提示信息。
根据本申请实施例的另一个方面,提供了一种碳指标交易***,包括:客户端及服务器;
所述客户端,被配置为发送行为数据、计算请求以及交易请求;
所述服务器,连接于所述客户端,被配置为:
获取所述行为数据;
基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
响应于所述计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中;
响应于所述交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;
基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本申请实施例提供的碳指标交易方法,通过获取客户端发送的行为数据,基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为,继而响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算,从而基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易,这样通过识别对于用户行为数据的行为类型和行为属性,计算相应的碳指标值,以具体的数据形式量化用户的碳排放行为,实现了对以非具体产品形式进行排放的碳指标的量化处理,提高了碳指标计算的灵活性和可靠性,能够适用于各种不同的碳排放行为和场景,从而大大提高了碳监控的覆盖面,同时提高了碳指标交易的可信度,解决了难以计算以非具体产品形式进行排放的碳指标导致碳指标交易的可信度较低的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种碳指标交易方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种碳指标交易***的结构示意图;
图3为本申请实施例提供的服务器的结构示意图;
图4为本申请一个示例性实施例提供的采集处理模块的结构示意图。
附图标记:
20、碳指标交易***;21、客户端;22、服务器;221、采集处理模块;222、计算模块;223、存储模块;224、交易模块;31、采集子模块;32、出行过滤子模块;33、排碳数据处理子模块;34、减碳数据处理子模块;331、排碳出行单元;332、生产单元;341、减碳出行单元;342、活动单元。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例提供的一种碳指标交易方法的流程示意图,所述碳指标交易方法用于服务器,所述方法包括步骤S101至S105。
S101、获取客户端发送的行为数据。
S102、基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为。
在本申请中,行为数据为用户关于至少一个行为类型的具体行为数据,该行为类型包括但不限于出行行为、生产行为及活动行为。示例性的,出行行为可以是用户选择何种交通方式进行出行,该出行行为具有多种出行类型,例如步行、跑步、骑自行车、乘坐公共交通工具和驾车等。生产行为可以是在产品生产时消耗能源的碳排放行为,活动行为可以是与如废弃物处理、节约能源和资源等活动类型的碳减少相关活动,如垃圾分类、垃圾回收、植树造林。在本申请中,行为属性包括排碳行为和减碳行为,通过对行为属性的区分,在计算碳指标的过程中针对排碳行为的碳指标值为负值,针对减碳行为的碳指标值为正值,这使得直观体现碳指标值以及对应行为的属性,实现对各种不同的碳排放场景的量化处理与展示。
具体的,出行行为的行为数据包括但不限于用户出行的起始点定位数据、终点定位数据以及出行时按照单位时间间隔进行采样的采样定位数据。生产行为的行为数据包括但不限于产品生产过程中所需的材料的种类和重量、生产设备的功耗。活动行为的行为数据包括但不限于活动类型、活动对象参数、活动图片,例如,以“植树造林”活动为例进行说明,活动类型为“植树”,活动对象为树木,又以“垃圾回收”活动为例进行说明,活动类型为“回收”,活动对象为所回收垃圾(纸盒、塑料瓶等)。
在一些实施例中,所述行为类型包括出行行为、生产行为及活动行为,所述基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,包括:
将与所述生产行为对应的行为数据,确定为所述排碳行为;
或,将与所述活动行为对应的行为数据,确定为所述减碳行为;
或,针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,并依据所述行为数据中由用户输入的用户选择属性对所确定的行为属性进行验证;其中,所述出行轨迹数据包括起始点定位数据、终点定位数据及以指定时间间隔采集的采样定位数据。
在本实施例中,确定生产行为的行为属性为排碳行为,以及确定活动行为的行为属性为减碳行为。针对出行行为,可包含减碳行为的出行类型,如步行、跑步、骑自行车、乘坐公共交通工具等,也可包含排碳行为的出行类型,如驾车等,则本实施例通过出行轨迹数据识别出行类型及出行属性。优选的,将所确定的行为属性与用户选择输入的行为属性(减碳行为或排碳行为)进行比对,以进行验证,在验证为不一致时,向客户端发送是否出现选择错误的提示信息,以便用户对行为属性进行确认,保证了关于碳排放行为的数据采集的准确度,提高后续碳指标计算的准确度。
S103、响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中。
在本申请中,通过用户行为的行为类型及相应的行为数据,识别对应的行为属性,实现区分该用户行为为排碳行为或为减碳行为,提高了碳指标值计算的准确度,继而通过行为类型、行为数据及行为数据,进行碳指标计算,实现了对以非具体产品形式进行排放的碳指标的量化处理,能够准确地度量该行为的程度和影响,提高了碳指标计算的可靠性。
进一步,本申请利用区块链存储每次计算请求的相关数据,即在碳指标计算完成后,触发向区块链申请存储块,用以存储当前计算请求所计算的行为数据以及响应当前计算请求后获得的碳指标值。
S104、响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算。
S105、基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
其中,交易请求包括发起该请求的客户端(即出售用户)及其用户标识、交易额度以及待交易客户端(即购买用户),但不限于此。在本申请中,由于每个计算请求与存储块的内容一一对应,那么依据该交易额度对应的目标碳指标值确定所涉及的至少一个计算请求以及目标存储块。需要说明的是,当该目标碳指标值小于任一计算请求相关的碳指标值时,则该交易额度对应于一个计算请求以及对应的一个目标存储块,但当该目标碳指标值大于任一计算请求相关的碳指标值时,则该交易额度对应于多个计算请求以及对应的多个目标存储块。
进一步,基于目标存储块中存储的数据,重新计算碳指标值,继而验证重新计算得到的碳指标计算结果与针对该目标存储块对应的计算请求的碳指标值是否相一致。更进一步,在验证结果为一致时,则认为该交易请求被认可,允许用户完成交易,即该目标碳指标值从出售用户中扣除并转入购买用户。在验证结果为不一致时,则终止该交易请求,并将相应的提醒信息反馈给用户。因此,本申请通过验证碳指标值,实现验证存储块中数据的完整性,防止数据被篡改,确保了碳交易的安全性和可靠性。
示例性的,服务器包含有采集处理模块、计算模块、存储模块以及交易模块,采集处理模块可以是采集客户端传来的行为数据并处理的模块单元,计算模块可以是用于执行碳指标计算的模块单元,存储模块可以是用于利用区块链存储每次计算请求的相关数据的模块单元,该交易模块可以是用于交易碳指标的模块单元。
具体的,客户端发送行为数据,采集处理模块获取所述行为数据,基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性。继而,计算模块响应于客户端发起的计算请求,基于行为数据、行为类型及行为属性进行计算,获得碳指标值,并将行为数据发送到存储模块,使得存储模块将行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中。继而,交易模块响应于客户端发起的交易请求,向存储模块发送交易请求所指示的目标碳指标值,使得存储模块依据所述目标碳指标值确定至少一个目标存储块,并将目标存储块中存储的行为数据发送到计算模块。计算模块对所存储的行为数据进行碳指标计算,基于与目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,并将验证结果发送到所述交易模块,使得交易模块基于验证结果对目标碳指标值进行碳指标交易。因此,本实施例通过在服务器中配置多个功能模块并实现相应的功能,提高了数据交互的效率,进一步提高了碳指标计算和碳交易的效率。
本实施例提供的碳指标交易方法,通过获取客户端发送的行为数据,基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为,继而响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算,从而基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易,这样通过识别对于用户行为数据的行为类型和行为属性,计算相应的碳指标值,以具体的数据形式量化用户的碳排放行为,实现了对以非具体产品形式进行排放的碳指标的量化处理,提高了碳指标计算的灵活性和可靠性,能够适用于各种不同的碳排放行为和场景,从而大大提高了碳监控的覆盖面,同时提高了碳指标交易的可信度,解决了难以计算以非具体产品形式进行排放的碳指标导致碳指标交易的可信度较低的技术问题。
在一些实施例中,所述针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与预设的公共交通定位点相一致,或不一致但由所述采样定位数据计算得到的平均速度在预设的第一平均速度区间内时,则确定为所述减碳行为;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,且所述平均速度超过所述第一平均速度区间的上限值时,则确定为所述排碳行为,并确定所述出行类型为排碳出行方式。
在本实施例中,判断行为数据中关于用户出行的起始点定位数据及终点定位数据与数据库中的公共交通定位点是否一致,若一致,则确定行为属性为减碳行为。若不一致,则进一步判断平均速度是否在第一平均速度区间内,例如,第一平均速度区间的上限值为25KM/H。可选的,若平均速度在该第一平均速度区间内时,则认为该出行类型可能是步行、跑步、骑自行车等非机动车出行方式。若平均速度超过该第一平均速度区间的上限值,如超过25KM/H时,则认为该出行类型为驾车出行,属于排碳行为。
因此,本实施例通过将起始点定位数据、终点定位数据与公共交通定位点所对应的轨迹是否一致,则在相一致时确定为减碳行为,实现准确且快速地识别到行为属性,实现准确识别出以非具体产品形式的碳排放行为。继而,本实施例通过平均速度的阈值判断来确定在与公共交通定位点不匹配的情况下的行为属性以及相关的出行类型,平均速度能够反映出行过程中的整体速度表现,从而依据平均速度的阈值划分能够直观地得出相应的出行类型,切合实际情况,且提高了区分行为属性的准确度和效率。
在一些实施例中,通过如下步骤以确定关于所述减碳行为的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第二平均速度区间内,以及由所述采样定位数据计算得到的间隔速度之间的波动程度小于预设波动值时,则确定所述出行类型为第一公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第一平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第三平均速度区间内,以及所述间隔速度之间的波动程度大于所述预设波动值时,则确定所述出行类型为第二公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第三平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,但所述平均速度在所述第一平均速度区间内时,则对所述第一平均速度区间进行分段,确定与各分段区间相应的低碳出行方式。
需要说明的是,本实施例对减碳行为下的出行类型进行进一步地判定。具体的,在一可选实施例中,在起始点定位数据与终点定位数据匹配到数据库中的公共交通定位点时,则确定为减碳出行,并且可认为属于公共交通出行方式。在此基础上,一方面,在平均速度在第二平均速度区间内,且每个采样点的间隔速度差异小无较大波动(即间隔速度之间的波动程度小于预设波动值)时,则确定此时的出行类型为第一公共交通出行方式。其中,由于第二平均速度区间的下限值大于第一平均速度区间的上限值,则可认为所采用的公共交通工具的运行速度较快且速度波动小,如地铁、城轨,第二平均速度区间为40KM/H-50KM/H。
另一方面,在平均速度在第三平均速度区间内,且间隔速度差异大存在波动(即间隔速度之间的波动程度大于预设波动值),则确定此时的出行类型为第二公共交通出行方式。其中,由于第二平均速度区间的下限值大于第三平均速度区间的上限值,则可认为第一公共交通出行方式所采用的公共交通工具的运行速度大于第二公共交通出行方式所采用的公共交通工具,且第二公共交通出行方式的速度波动较大,如公交车,第三平均速度区间为20KM/H-40KM/H。
在另一可选实施例中,在起始点定位数据与终点定位数据匹配不到数据库中的公共交通定位点,平均速度在第一平均速度区间内时,则确定为减碳出行,但不属于公共交通出行方式,且由于该第一平均速度区间值较低,可认为是低碳出行方式,如步行、跑步、骑行等。对此,平均速度能够反映出行过程中的整体速度表现,通过对平均速度的阈值划分能够直观且准确地获得相应的出行类型,那么对第一平均速度区间进行分段,得到至少一个分段区间,使得基于该分段区间表征的平均速度范围,确定相应的出行类型。示例性的,在第一平均速度区间中,若平均速度在6KM/H以下则可判定为步行出行,若平均速度在6KM/H~10KM/H内则可判定是跑步出行,若平均速度在10KM/H~25KM/H内则可判定是骑行出行。
因此,本实施例通过判断平均速度、间隔速度以及波动程度,确定关于减碳行为的出行类型,切合减碳出行的应用场景,以及能够准确描述出行类型的特征,提高了识别的准确度和灵活性。
在一些实施例中,所述响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,包括:
按照预设的出行计算策略对所述行为数据进行计算,得到相应的碳指标值,所述出行计算策略用于指示针对所述减碳行为的各出行类型关于每公里的碳减少量,以及针对所述排碳行为的排碳出行方式关于每公里的碳排放量;
或,按照每种材料单位重量所具有的碳排放量对所述行为数据进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值,所述行为数据包括材料的种类和重量、生产设备的功耗;
或,按照所述行为数据包含的活动类型及活动对象参数,计算碳减少所产生的碳指标值。
在本实施例中,针对出行行为,依据出行计算策略对起始点定位数据、终点定位数据及以采样定位数据进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值或碳减少所产生的碳指标值。针对生产行为,按照每种材料单位重量所具有的碳排放量对生产所需材料的重要进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值。针对活动行为,需要说明的是,将行为数据中的活动图片与由用户输入的活动类型通过预训练模型进行比对,若比对成功则基于活动图片、活动类型、活动对象参数进行碳指标计算,否则提示用户重新采集活动图片。具体的,依照该活动类型对应的计算规则(如碳转化规则等)对活动类型、活动对象参数计算碳减少所带来的碳指标值。因此,可选的,针对排碳行为的碳指标值为负值,针对减碳行为的碳指标值为正值,这使得直观体现碳指标值以及对应行为的属性,实现对各种不同的碳排放场景的量化处理。因此,本实施例通过行为数据、行为类型及行为属性计算碳指标值,以具体的数据形式量化用户的碳排放行为,实现了对以非具体产品形式进行排放的碳指标的量化处理,提高了碳指标计算的可靠性。
在一些实施例中,所述响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,包括:
确定用于表征所述客户端的用户标识以及与所述用户标识相对应的哈希函数;
利用所述哈希函数对所述用户标识与计算时间进行计算,以获得认证标识,并确定当前的计算请求、与之相应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,以更新与所述用户标识对应的标识列表,后同步下发到所述客户端;
其中,所述计算时间为计算响应时间和计算请求时间中的一种或两者的组合,所述计算响应时间用于表征响应所述计算请求后开始计算的时间,所述计算请求时间用于表征发起所述计算请求的时间;所述标识列表记录有按所述计算请求时间的先后排序的至少一个计算请求以及与之对应的碳指标值、认证标识和映射关系。
在本实施例中,在每次响应计算请求的计算过程中,利用与用户标识一一对应的哈希函数对用户标识(也可以是用户名)与计算时间生成哈希码,并将该哈希码作为本次计算的认证标识。其中,用于计算认证标识的计算时间可以是计算响应时间、计算请求时间及由计算响应时间与计算请求时间组合而成的时间参数中的一种,本申请对此不做出限定。
需要说明的是,本申请确定当前的计算请求、响应该计算请求后获得的碳指标值和认证标识之间的映射关系,实现各计算请求与对应的认证标识进行绑定,使得依据任一计算请求、碳指标值、认证标识及对应的存储块中的至少一项,按照该映射关系获得其他相关数据,并将每次计算请求的相关数据写入与用户标识对应的标识列表,以进行更新,并将更新后的标识列表同步到客户端。
因此,本实施例通过建立并存储各计算请求、与之对应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,大大提高了数据获取的效率和准确度,实现整合不同形式、来源及类型的数据,将大量且复杂的数据映射到简单的对应关系上,便于获取与管理。
在一些实施例中,所述将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,包括:
在计算到所述碳指标值时,则触发生成用于在区块链中申请任一新的存储块的存储指令;
响应于所述存储指令,将所述认证标识作为所述存储块的身份标识,并计算针对所述存储块的公钥;
确定当前所述区块链的尾部存储块对应的哈希值以及当前的时间戳,并计算默克尔根;
在验证到所计算的默克尔根与存储于所述尾部存储块中的默克尔根记录值相一致时,则利用所述公钥,将所述时间戳、所述存储块的身份标识以及与当前的计算请求相关联的碳指标值生成密文;
基于所述身份标识确定所述存储块所对应的哈希值,并计算作用于下一次的存储指令的默克尔根记录值,使得将所计算的默克尔根记录值以及所述密文存储在所述存储块中。
在本实施例中,利用区块链技术进行数据存储,以利用当前的计算请求的相关数据更新区块链中的存储块。具体的,在响应计算请求后计算得到碳指标值时,触发向区块链申请新的存储块newNode,继而以本次计算获得的认证标识作为存储块newNode的唯一身份标识nodeID,并通过椭圆曲线密码算法生成存储块newNode的公钥pk。进一步,获取当前区块链尾部存储块的哈希值block_hash,获取当前的时间戳timestamp,以及计算默克尔根MerkleRoot。其中,比较新计算的默克尔根与该尾部存储块存储的已知的默克尔根记录值是否一致,若不一致,则认为该区块链数据被篡改,因此,通过默克尔根的判断,实现快速验证数据的完整性,提高了区块链的安全性。继而,将时间戳timestamp、身份标识nodeID、关于本次计算请求的行为数据通过公钥pk生成密文。更进一步,通过身份标识nodeID生成本次计算请求对应的存储块的哈希值new_block_hash,用于标识该存储区块的唯一性,并且计算用于下次存储验证的默克尔根记录值。从而,将密文与哈希值new_block_hash存储于存储块中,利用该存储块更新该区块链。
因此,本实施例基于区块链实现对碳指标数据的存储,以用于交易时进行碳指标验证,提高了碳指标存储与计算的可靠度,同时本实施例通过认证标识确定存储块的身份标识、密文等信息,实现各计算请求、认证标识与存储块的对应关系,提高了数据之间的相关性,利于提高存储块数据的关联度及安全性。
在一些实施例中,所述将所述响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算,包括:
在接收到所述客户端发起的交易请求时,则在所述标识列表中确定与所述交易请求中包含的交易额度相应的目标碳指标值、所涉及的至少一个计算请求以及至少一个目标认证标识;
在所述区块链中确定与所述目标认证标识相关的至少一个目标存储块,并提取在所述目标存储块中存储的密文,使得基于由所述密文获得的行为数据进行碳指标计算。
在一些实施例中,所述基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易,包括:
在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值相一致时,则将所述目标碳指标值从所述目标存储块中删除,并转入所述交易请求中所指示的待交易客户端;
或,在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值不一致时,则终止所述交易请求,并向所述客户端反馈相应的提示信息。
在本实施例中,交易请求包括发起该请求的客户端(即出售用户)及其用户标识、交易额度以及待交易客户端(即购买用户),在该标识列表中按计算请求时间为序提取与该交易额度对应的碳指标值作为目标碳指标值,继而依据各计算请求、碳指标值以及认证标识之间的映射关系,确定该目标碳指标值所涉及的一个或多个计算请求以及目标认证标识,从而依据目标认证标识确定相应的目标存储块。进一步,读取该目标存储块的数据,使得基于由密文解密得到的行为数据进行重新碳指标计算,并验证碳指标计算结果与响应该目标存储块所对应的至少一个计算请求后获得的碳指标值是否一致,若一致则认为当前交易被认可,允许用户完成操作,否则终止当前操作。因此,本实施例通过验证目标存储块的数据完整性,来触发是否完成交易,提高了交易的安全性,保证了交易数据的可靠性和完整性。
图2为本申请实施例提供的一种碳指标交易***的结构示意图,所述碳指标交易***20,包括:客户端21及服务器22;
所述客户端21,被配置为发送行为数据、计算请求以及交易请求;
所述服务器22,连接于所述客户端21,被配置为:
获取所述行为数据;
基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
响应于所述计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中;
响应于所述交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;
基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
在一些实施例中,图3为本申请实施例提供的服务器的结构示意图,所述服务器22包括采集处理模块221、计算模块222、存储模块223以及交易模块224;
所述客户端21,用于发送行为数据、计算请求以及交易请求;
所述采集处理模块221,连接于所述客户端21、所述计算模块222,用于获取所述行为数据,基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
所述计算模块222,连接于所述客户端21、所述存储模块223,用于响应于所述计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据发送到所述存储模块;
所述存储模块223,用于将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中;
所述交易模块224,连接于所述客户端21、所述存储模块223以及所述计算模块222,用于响应于所述交易请求,向所述存储模块发送所述交易请求所指示的目标碳指标值;
所述存储模块223,还用于依据所述目标碳指标值确定至少一个目标存储块,并将所述目标存储块中存储的行为数据发送到所述计算模块;
所述计算模块222,还用于对所存储的行为数据进行碳指标计算,基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,并将验证结果发送到所述交易模块;
所述交易模块224,还用于基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
在一些实施例中,图4为本申请一个示例性实施例提供的采集处理模块的结构示意图,所述行为类型包括出行行为、生产行为及活动行为,所述采集处理模块221包括采集子模块31、出行过滤子模块32、排碳数据处理子模块33以及减碳数据处理子模块34,排碳数据处理子模块33包括排碳出行单元331和生产单元332,减碳数据处理子模块34包括减碳出行单元341和活动单元342;
所述采集子模块31,连接于所述客户端21,用于获取所述行为数据;
所述生产单元332,连接于所述采集子模块31,用于将与所述生产行为对应的行为数据,确定为所述排碳行为;
所述活动单元342,连接于所述采集子模块31,用于将与所述活动行为对应的行为数据,确定为所述减碳行为;
所述出行过滤子模块32,连接于所述采集子模块31,用于针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,并依据所述行为数据中由用户输入的用户选择属性对所确定的行为属性进行验证;其中,所述出行轨迹数据包括起始点定位数据、终点定位数据及以指定时间间隔采集的采样定位数据。
在一些实施例中,参见图4,所述出行过滤子模块32,连接于所述减碳出行单元341、所述排碳出行单元331,用于在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与预设的公共交通定位点相一致,或不一致但由所述采样定位数据计算得到的平均速度在预设的第一平均速度区间内时,则确定为所述减碳行为,并将相应的行为数据发送到所述减碳出行单元;
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,且所述平均速度超过所述第一平均速度区间的上限值时,则确定为所述排碳行为,并确定所述出行类型为排碳出行方式,并将相应的行为数据发送到所述排碳出行单元。
在一些实施例中,所述减碳出行单元,还用于在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第二平均速度区间内,以及由所述采样定位数据计算得到的间隔速度之间的波动程度小于预设波动值时,则确定所述出行类型为第一公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第一平均速度区间的上限值;
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第三平均速度区间内,以及所述间隔速度之间的波动程度大于所述预设波动值时,则确定所述出行类型为第二公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第三平均速度区间的上限值;
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,但所述平均速度在所述第一平均速度区间内时,则对所述第一平均速度区间进行分段,确定与各分段区间相应的低碳出行方式。
在一些实施例中,所述计算模块,连接于所述排碳出行单元、所述生产单元、所述减碳出行单元和所述活动单元,用于按照预设的出行计算策略对所述行为数据进行计算,得到相应的碳指标值,所述出行计算策略用于指示针对所述减碳行为的各出行类型关于每公里的碳减少量,以及针对所述排碳行为的排碳出行方式关于每公里的碳排放量;
按照每种材料单位重量所具有的碳排放量对所述行为数据进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值,所述行为数据包括材料的种类和重量、生产设备的功耗;
按照所述行为数据包含的活动类型及活动对象参数,计算碳减少所产生的碳指标值。
在一些实施例中,所述计算模块,用于确定用于表征所述客户端的用户标识以及与所述用户标识相对应的哈希函数;
利用所述哈希函数对所述用户标识与计算时间进行计算,以获得认证标识,并确定当前的计算请求、与之相应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,以更新与所述用户标识对应的标识列表,后同步下发到所述客户端;
所述客户端,用于存储更新后的标识列表;
其中,所述计算时间为计算响应时间和计算请求时间中的一种或两者的组合,所述计算响应时间用于表征响应所述计算请求后开始计算的时间,所述计算请求时间用于表征发起所述计算请求的时间;所述标识列表记录有按所述计算请求时间的先后排序的至少一个计算请求以及与之对应的碳指标值、认证标识和映射关系。
在一些实施例中,所述计算模块,用于在计算到所述碳指标值时,则触发生成用于在区块链中申请任一新的存储块的存储指令,并发送到存储模块;
所述存储模块,用于响应于所述存储指令,将所述认证标识作为所述存储块的身份标识,并计算针对所述存储块的公钥;
确定当前所述区块链的尾部存储块对应的哈希值以及当前的时间戳,并计算默克尔根;
在验证到所计算的默克尔根与存储于所述尾部存储块中的默克尔根记录值相一致时,则利用所述公钥,将所述时间戳、所述存储块的身份标识以及与当前的计算请求相关联的碳指标值生成密文;
基于所述身份标识确定所述存储块所对应的哈希值,并计算作用于下一次的存储指令的默克尔根记录值,使得将所计算的默克尔根记录值以及所述密文存储在所述存储块中。
在一些实施例中,所述客户端,用于发起交易请求;
所述交易模块,用于在接收到所述客户端发起的交易请求时,则将所述交易请求中包含的交易额度发送到所述计算模块;
所述计算模块,用于在所述标识列表中确定与所述交易额度相应的目标碳指标值、所涉及的至少一个计算请求以及至少一个目标认证标识,并将该目标认证标识发送到所述存储模块;
所述存储模块,用于在所述区块链中确定与所述目标认证标识相关的至少一个目标存储块,并提取在所述目标存储块中存储的密文,以确定由所述密文获得的行为数据后发送到所述计算模块;
所述计算模块,用于基于由所述密文获得的行为数据进行碳指标计算。
在一些实施例中,所述计算模块,用于在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值相一致时,则将验证结果发送到所述交易模块,使得所述交易模块,用于将所述目标碳指标值从所述目标存储块中删除,并转入所述交易请求中所指示的待交易客户端;
或,所述计算模块,用于在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值不一致时,则将验证结果发送到所述交易模块,使得所述交易模块,用于终止所述交易请求,并向所述客户端反馈相应的提示信息。
本申请实施例的***可执行本申请实施例所提供的方法,其实现原理相类似,本申请各实施例的***中的各模块所执行的动作是与本申请各实施例的方法中的步骤相对应的,对于***的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应方法中的描述,此处不再赘述。
以上所述仅是本申请部分实施场景的可选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请的方案技术构思的前提下,采用基于本申请技术思想的其他类似实施手段,同样属于本申请实施例的保护范畴。

Claims (8)

1.一种碳指标交易方法,其特征在于,用于服务器,包括:
获取客户端发送的行为数据;
基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,包括:确定用于表征所述客户端的用户标识以及与所述用户标识相对应的哈希函数;利用所述哈希函数对所述用户标识与计算时间进行计算,以获得认证标识,并确定当前的计算请求、与之相应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,以更新与所述用户标识对应的标识列表,后同步下发到所述客户端;其中,所述计算时间为计算响应时间和计算请求时间中的一种或两者的组合,所述计算响应时间用于表征响应所述计算请求后开始计算的时间,所述计算请求时间用于表征发起所述计算请求的时间;所述标识列表记录有按所述计算请求时间的先后排序的至少一个计算请求以及与之对应的碳指标值、认证标识和映射关系;在计算到所述碳指标值时,则触发生成用于在区块链中申请任一新的存储块的存储指令;响应于所述存储指令,将所述认证标识作为所述存储块的身份标识,并计算针对所述存储块的公钥;确定当前所述区块链的尾部存储块对应的哈希值以及当前的时间戳,并计算默克尔根;在验证到所计算的默克尔根与存储于所述尾部存储块中的默克尔根记录值相一致时,则利用所述公钥,将所述时间戳、所述存储块的身份标识以及与当前的计算请求相关联的碳指标值生成密文;基于所述身份标识确定所述存储块所对应的哈希值,并计算作用于下一次的存储指令的默克尔根记录值,使得将所计算的默克尔根记录值以及所述密文存储在所述存储块中;
响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;
基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
2.根据权利要求1所述的碳指标交易方法,其特征在于,所述行为类型包括出行行为、生产行为及活动行为,所述基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,包括:
将与所述生产行为对应的行为数据,确定为所述排碳行为;
或,将与所述活动行为对应的行为数据,确定为所述减碳行为;
或,针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,并依据所述行为数据中由用户输入的用户选择属性对所确定的行为属性进行验证;其中,所述出行轨迹数据包括起始点定位数据、终点定位数据及以指定时间间隔采集的采样定位数据。
3.根据权利要求2所述的碳指标交易方法,其特征在于,所述针对所述出行行为,基于所述行为数据包含的出行轨迹数据,确定所述行为数据的行为属性及对应的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与预设的公共交通定位点相一致,或不一致但由所述采样定位数据计算得到的平均速度在预设的第一平均速度区间内时,则确定为所述减碳行为;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,且所述平均速度超过所述第一平均速度区间的上限值时,则确定为所述排碳行为,并确定所述出行类型为排碳出行方式。
4.根据权利要求3所述的碳指标交易方法,其特征在于,通过如下步骤以确定关于所述减碳行为的出行类型,包括:
在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第二平均速度区间内,以及由所述采样定位数据计算得到的间隔速度之间的波动程度小于预设波动值时,则确定所述出行类型为第一公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第一平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点相一致,所述平均速度在预设的第三平均速度区间内,以及所述间隔速度之间的波动程度大于所述预设波动值时,则确定所述出行类型为第二公共交通出行方式;其中,所述第二平均速度区间的下限值大于所述第三平均速度区间的上限值;
或,在检测到所述起始点定位数据及所述终点定位数据与所述公共交通定位点不一致,但所述平均速度在所述第一平均速度区间内时,则对所述第一平均速度区间进行分段,确定与各分段区间相应的低碳出行方式。
5.根据权利要求4所述的碳指标交易方法,其特征在于,所述响应于所述客户端发起的计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,包括:
按照预设的出行计算策略对所述行为数据进行计算,得到相应的碳指标值,所述出行计算策略用于指示针对所述减碳行为的各出行类型关于每公里的碳减少量,以及针对所述排碳行为的排碳出行方式关于每公里的碳排放量;
或,按照每种材料单位重量所具有的碳排放量对所述行为数据进行计算,得到碳排放所产生的碳指标值,所述行为数据包括材料的种类和重量、生产设备的功耗;
或,按照所述行为数据包含的活动类型及活动对象参数,计算碳减少所产生的碳指标值。
6.根据权利要求5所述的碳指标交易方法,其特征在于,所述将所述响应于所述客户端发起的交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算,包括:
在接收到所述客户端发起的交易请求时,则在所述标识列表中确定与所述交易请求中包含的交易额度相应的目标碳指标值、所涉及的至少一个计算请求以及至少一个目标认证标识;
在所述区块链中确定与所述目标认证标识相关的至少一个目标存储块,并提取在所述目标存储块中存储的密文,使得基于由所述密文获得的行为数据进行碳指标计算。
7.根据权利要求6所述的碳指标交易方法,其特征在于,所述基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易,包括:
在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值相一致时,则将所述目标碳指标值从所述目标存储块中删除,并转入所述交易请求中所指示的待交易客户端;
或,在验证到碳指标计算结果与所述目标认证标识所映射的碳指标值不一致时,则终止所述交易请求,并向所述客户端反馈相应的提示信息。
8.一种碳指标交易***,其特征在于,包括:客户端及服务器;
所述客户端,被配置为发送行为数据、计算请求以及交易请求;
所述服务器,连接于所述客户端,被配置为:
获取所述行为数据;
基于所述行为数据及其所指示的行为类型,确定所述行为数据的行为属性,所述行为属性包括排碳行为和减碳行为;
响应于所述计算请求,基于所述行为数据、所述行为类型及所述行为属性进行计算,获得碳指标值,并将所述行为数据写入用于关联当前的计算请求的存储块中,包括:确定用于表征所述客户端的用户标识以及与所述用户标识相对应的哈希函数;利用所述哈希函数对所述用户标识与计算时间进行计算,以获得认证标识,并确定当前的计算请求、与之相应的碳指标值和认证标识之间的映射关系,以更新与所述用户标识对应的标识列表,后同步下发到所述客户端;其中,所述计算时间为计算响应时间和计算请求时间中的一种或两者的组合,所述计算响应时间用于表征响应所述计算请求后开始计算的时间,所述计算请求时间用于表征发起所述计算请求的时间;所述标识列表记录有按所述计算请求时间的先后排序的至少一个计算请求以及与之对应的碳指标值、认证标识和映射关系;在计算到所述碳指标值时,则触发生成用于在区块链中申请任一新的存储块的存储指令;响应于所述存储指令,将所述认证标识作为所述存储块的身份标识,并计算针对所述存储块的公钥;确定当前所述区块链的尾部存储块对应的哈希值以及当前的时间戳,并计算默克尔根;在验证到所计算的默克尔根与存储于所述尾部存储块中的默克尔根记录值相一致时,则利用所述公钥,将所述时间戳、所述存储块的身份标识以及与当前的计算请求相关联的碳指标值生成密文;基于所述身份标识确定所述存储块所对应的哈希值,并计算作用于下一次的存储指令的默克尔根记录值,使得将所计算的默克尔根记录值以及所述密文存储在所述存储块中;
响应于所述交易请求,依据所述交易请求所指示的目标碳指标值确定至少一个目标存储块,使得对所述目标存储块中存储的行为数据进行碳指标计算;
基于与所述目标存储块相关联的碳指标值对碳指标计算结果进行验证,使得基于验证结果对所述目标碳指标值进行碳指标交易。
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STRICTs: A Blockchain-enabled Smart Emission Cap Restrictive and Carbon Permit Trading System;Youshui Lu 等;《Applied Energy》;20220304;第313卷;第1-11页 *
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