CN112712382A - 基于区块链技术的食品安全追溯方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于区块链技术的食品安全追溯方法，包括用户层、应用层、激励层、共识层、网络层和数据层，本方法步骤包括建立数学模型、引入共享激励机制与原料数据共享区块链、获取食品安全时间的数据信息、查询追溯信息、双向验证源头、编写应用程序和找出问题节点。本发明将药肥供应环节加入到果蔬罐头供应链的区块链中，提高了追溯完整性；利用共享激励机制，提高了企业自身的自律性，还有利于保护种植环节用户的利益，保证追溯系统的安全性与可靠性；采用从加工环节进行双向追溯的方式，提高企业之间的行业自律性，还提高追溯效率与追溯质量，同时也提高种植用户对供应原料积极性，并且提高了供应链上不同企业设备的综合利用率。

Description

基于区块链技术的食品安全追溯方法

技术领域

本发明属于食品安全技术领域，尤其涉及一种基于区块链技术的食品安全追溯方法。

背景技术

食品安全追溯是保证食品安全的重要手段。食品安全追溯系统的功能包括促进对食品质量的控制；强化产业链各企业责任，扶正抑劣，有力的保护企业信誉；帮助企业寻找危害的原因与风险的程度，通过管理将生产过程中的风险降低到最低水平；给与消费者知情权，消费者能够通过终端查询系统查到食品的来源地以及生产流程，并决定是否购买；使消费者可以通过超市终端或平台对食品种植、生产、加工、运输等情况进行查询等。

目前的食品安全追溯方法有纸质账本溯源、电子信息编码技术、生物技术和超微分析技术溯源等。这些食品溯源方法缺乏统一的管理，各企业之间没有形成统一的编码和标识，不能交换数据，信息不能够共享。区块链技术具有公开透明性、数据不可更改性和可追溯性等优势，可以针对性解决目前食品溯源方法存在的问题。不过，现有的基于区块链技术的追溯系统大多数是针对肉类、奶类、茶叶类等的安全问题所提出的，对于农产品加工深加工方面所出现的食品安全问题则缺少有效的追溯方法，如果蔬罐头产品，尤其是忽视了药肥供应环节在果蔬罐头供应链中的影响；再者，由于种植环节与加工环节的数据信息很大程度上都依赖于加工企业进行存储，考虑到信息不对称以及企业维护自身利益的因素，不利于食品安全问题的有效解决；其次，现有的追溯系统中采用的溯源模型为ProVOC(provenance vocabulary mode)模型，大多情况下进行的使单向溯源，一方面对各环节在产出过程中就稳住安全问题的积极促进作用不高，另一方面就是完全依靠由后向前或右前向后追溯的方式存在较大的资源浪费情况，包括果蔬罐头供应链上检测设备利用率较低的问题。

发明内容

本发明针对上述的食品安全追溯方法所存在的技术问题，提出一种设计合理、追溯效率较高、积极促进效果较好且有利于提高系统安全性与可靠性的基于区块链技术的食品安全追溯方法。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为，本发明提供的基于区块链技术的食品安全追溯方法，包括用户层、应用层、激励层、共识层、网络层和数据层，所述应用层包括智能合约，所述智能合约包括用户验证合约，数据存储合约，交易更新合约和交易合约，所述智能合约中的任一合约中存储有与其相关联合约的合约地址，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，在数据层构建数学模型，定义整个果蔬罐头供应链中追溯信息的表达式并将追溯信息存储在数据库和区块链系统中，所述追溯信息的表达式为：

G＝(ap.inf∪bp.inf∪cp.inf∪dp.inf∪ep.inf∪fp.inf)，其中，inf为一个环节中的最小用户，ap为药肥供应环节的过程信息，bp为种植环节的过程信息，cp为加工环节的过程信息，dp为分销环节的过程信息，ep为储运环节的过程信息，fp为零售环节的过程信息；

步骤b，在激励层建立共享激励机制，所述共享激励机制包括原料数据共享区块链，加工环节的用户作为权威节点参与到原料数据共享区块链中，种植环节的用户作为产品数据的生产者，所述原料数据共享区块链包括加工环节的多个用户，所述加工环节的区块中增加由Bloom Filter算法构成的拓展区块头，所述拓展区块头包括拓展区块头大小和一系列Bloom Filter，所述拓展区块头大小是拓展区块头的长度，Bloom Filter用来定位原料数据共享区块链中特定的记录；

步骤c，药肥供应环节、种植环节、加工环节、分销环节、储运环节和零售环节的参与者均使用RFID阅读器获取在每个环节所采集的以条形码主要形式的指标信息，由负责监管的部门对供应链参与者的行为进行监督；

步骤d，获取食品安全事件的数据信息；

步骤e，在应用层查询追溯信息，提出追溯请求，所述追溯请求中含有食品安全事件的数据信息，通过Bloom Filter算法确定原料数据共享区块链中是否存在该条数据，检索在原料数据共享区块链中与该条数据关联的所有交易记录，检索函数的表达式为：

contain(<d，T>,T_d)，其中，d为信息数据，T为交易记录；

通过数据信息的信息熵来计算原料在区块链中的供应比率，同时得出在加工环节节点处需要扩大的追溯范围，其中，信息数据的信息熵公式为：

其中，i为数据信息的序号，p_i为数据信息i出现的概率，从数据库中获取对应信息数据i中的溯源记录；p_i越高说明该信息数据的种植用户在区块链中的供应比率越大，而且参与交易的加工用户越多；

步骤f，从加工环节开始朝两个相反方向上验证源头，引入两套ProVOC模型作为溯源模型融入区块链构成区块链溯源系统，通过溯源模型来描述数据溯源记录，并将溯源信息序列化成JSON格式存储在区块链；所述区块链溯源系统包括多个模块，所述多个模块分别为执行实体和查询用户进行权限认证的身份管理模块、将溯源数据提交到区块链中的溯源数据提交模块、查询区块链中溯源数据的查询模块以及验证溯源数据真实性和可靠性的验证模块；在应用层将这些模块封装起来，并以API接口的形式开放给溯源应用调用；

步骤g，根据溯源领域具体的需求和业务场景编写应用程序，在应用中调用通用溯源业务层提供的API接口以实现溯源数据上链、查询、验证等操作；

步骤h，根据双向验证源头的结果得出引发食品安全问题的节点。

作为优选，将药肥供应环节的过程信息定义为ap：

ap＝(A₁,A₂,A₃,A₄)，其中，A₁为药肥生产方身份信息，A₂为药肥分销方身份信息，A₃为药肥零售方身份信息；

将种植环节的过程信息定义为bp：

bp＝(B₁,B₂,B₃,B₄,B₅,B₆,B₇)，其中，B₁为产区信息，B₂为种植户信息，B₃为采摘品种类别，B₄为药肥使用情况，B₅为采摘天气情况，B₆为采摘时间，B₇为采摘重量与预估产量；B₈为采摘品种基本参数；

将加工环节的过程信息定义为cp：

cp＝(C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆,C₇,C₈)，其中，C₁为加工厂家身份信息，C₂为验收信息，C₃为加工车间与产线信息，C₄为加工车间卫生等级，C₅为用水品质等级，C₆为果蔬罐头瓶灭菌等级，C₇为锡含量，C₈为总砷含量，C₉为铅含量；

将分销环节的过程信息定义为dp：

dp＝(D₁,D₂,D₃,D₄)，其中，D₁为分销商身份信息，D₂为分销方式，D₃为分销量，D₄为分销时间；

将储运环节的过程信息定义为ep：

ep＝(E₁,E₂,E₃,E₄,E₅,E₆,E₇)，其中，E₁储存者身份信息，E₂为储存方式，E₃为储存时间，E₄为储存温度，E₅为储存湿度，E₆为输出量，E₇为余量；

将零售环节的过程信息定义为fp：

fp＝(F₁,F₂,F₃,F₄)，其中，F₁为销售商的身份信息，F₂为销售时间，F₃为销售数量，F₄为销售员工号。

作为优选，根据追溯请求然后按照函数contain(<d，T>,T_d)去检索与该条数据关联的所有交易记录，该条交易记录在数据集S中出现的频率，以此作为基础计算该条数据的信息熵，信息熵公式为：

其中，D为种植环节提供的原料数据集，令种植环节用户与加工环节用户的所有交易记录T记作数据集S，S的表达式为：S＝{T₁,T₂,...,T_t}，D_m表示数据集S中第m条追溯数据，H(D_m)表述追溯数据D_m的信息熵，p(D_m)表示追溯数据集S中第m条数据出现的概率，从数据库中获取对应数据集S中的溯源记录；

根据信息熵来对分享原料数据的参与者进行激励，并通过算法Shapley分配利益，激励函数的表达式为：

其中，

为参与原料数据共享的参与者W_n所得利益，v(W)表示参与者加工过数据d所产生的价值，并且v(W)＝∑x_n，x_n为参与者的利益分配，|W|为参与者的基数，ω(|w|)是加权因子，[v(w∪{W_n})-v(w)]是参与者W_n加入原料数据共享区块链的边际价值。

作为优选，所述食品安全事件的数据信息包括食品药品监督管理局根据食品安全事件提供的检测数据和卫生安全部门根据食品安全事件提供的检查数据。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

1、本发明提供的基于区块链技术的食品安全追溯方法，将药肥供应环节加入到果蔬罐头供应链的区块链中，有效提高了追溯果蔬罐头安全问题的完整性，同时还引入了共享激励机制，不仅提高了企业自身的自律性，还有利于保护种植环节用户的利益，从而保证追溯系统的安全性与可靠性；再者，本发明从加工环节进行双向追溯，以数据共享为前提来提高企业之间的行业自律，而且还能提高追溯效率与追溯质量，同时也提高了种植用户对供应原料积极性，有利于节约社会资源。本发明设计合理，追溯能力较强，对食品品质提升的积极促进作用较好，适合大规模推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为实施例提供的基于区块链技术的食品安全追溯方法的流关系图；

图2为实施例提供的原料数据共享区块链的区块示意图；

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。

实施例，如图1所示，本发明提供的基于区块链技术的食品安全追溯方法，包括用户层、应用层、激励层、共识层、网络层和数据层，所述应用层包括智能合约，所述智能合约包括用户验证合约，数据存储合约，交易更新合约和交易合约，所述智能合约中的任一合约中存储有与其相关联合约的合约地址。其中，用户层、应用层、共识层和网络层以及智能合约均为区块链的成熟技术技术，本实施例在此不再赘述。本发明主要对数据层和激励层提出改进，并且主要是解决果蔬罐头食品安全的追溯问题。具体地，本发明包括以下步骤：

步骤a，在数据层构建数学模型，定义整个果蔬罐头供应链中追溯信息的表达式并将追溯信息存储在数据库和区块链系统中，追溯信息的表达式为：

G＝(ap.inf∪bp.inf∪cp.inf∪dp.inf∪ep.inf∪fp.inf)，其中，inf为一个环节中的最小用户，ap为药肥供应环节的过程信息，bp为种植环节的过程信息，cp为加工环节的过程信息，dp为分销环节的过程信息，ep为储运环节的过程信息，fp为零售环节的过程信息。其中，不同环节的过程信息包括该环节相应的重要指标，而且相关指标足以影响追溯的确定性；通过将供应链中的最小参与者融入到区块链中，尤其将供应链延伸至药肥供应环节，大大提高了果蔬罐头食品安全问题的，提高在果蔬罐头供应链上食品安全问题的可追溯性，严格把控安全质量。

步骤b，如图2所示，在激励层建立共享激励机制，所述共享激励机制包括原料数据共享区块链，加工环节的用户作为权威节点参与到原料数据共享区块链中，种植环节的用户作为产品数据的生产者，所述原料数据共享区块链包括加工环节的多个用户，所述加工环节的区块中增加由Bloom Filter算法构成的拓展区块头，所述拓展区块头包括拓展区块头大小和一系列Bloom Filter，所述拓展区块头大小是拓展区块头的长度，Bloom Filter用来定位原料数据共享区块链中特定的记录。种植环节的用户将数据公布到区块链与原料数据共享区块链中，有效提高了原料数据的防窜改性能，而原料的数据在被共享之后可以将不同加工厂商的检测设备联系起来，减少了检测重复性，提高了资源利用率以及追溯结果的可靠性。在本发明中，基于Bloom Filter的改进区块结构通过占用少量内存来处理大规模数据，具有较高的查询效率；如果需要确定一个特定的交易记录T_i,(1<i<N)，是否在某个区块中时，Bloom Filter校验算法会通过Hash计算交易记录T_i的哈希值，得到多个数组位置，当在这些位置中出现了数字0，说明T_i不存在于这个区块中，若出现数字1，则表明T_i可能在该区块中。

步骤c，药肥供应环节、种植环节、加工环节、分销环节、储运环节和零售环节的参与者均使用RFID阅读器获取在每个环节所采集的以条形码主要形式的指标信息，由负责监管的部门对供应链参与者的行为进行监督；

步骤d，获取食品安全事件的数据信息，通过检测部门对产生食品安全问题的产品进行系列检测，检测数据提供给区块链的应用层和网络层。

步骤e，在应用层查询追溯信息，提出追溯请求，所述追溯请求中含有食品安全事件的数据信息，通过Bloom Filter算法确定原料数据共享区块链中是否存在该条数据，检索在原料数据共享区块链中与该条数据关联的所有交易记录，检索函数的表达式为：contain(<d，T>,T_d)，其中，d为信息数据，T为交易记录；通过数据信息的信息熵来计算原料在区块链中的供应比率，同时得出在加工环节节点处需要扩大的追溯范围，其中，信息数据的信息熵公式为：

其中，i为数据信息的序号，p_i为数据信息i出现的概率，从数据库中获取对应信息数据i中的溯源记录；p_i越高说明该信息数据的种植用户在区块链中的供应比率越大，而且参与交易的加工用户越多。通过引入信息熵便于在加工环节找到重要节点位置，以进行后续的双向追溯。

步骤f，从加工环节开始朝两个相反方向上验证源头，引入两套ProVOC模型作为溯源模型融入区块链构成区块链溯源系统，通过溯源模型来描述数据溯源记录，并将溯源信息序列化成JSON格式存储在区块链；所述区块链溯源系统包括多个模块，所述多个模块分别为执行实体和查询用户进行权限认证的身份管理模块、将溯源数据提交到区块链中的溯源数据提交模块、查询区块链中溯源数据的查询模块以及验证溯源数据真实性和可靠性的验证模块；在应用层将这些模块封装起来，并以API接口的形式开放给溯源应用调用；

步骤g，根据溯源领域具体的需求和业务场景编写应用程序，在应用中调用通用溯源业务层提供的API接口以实现溯源数据上链、查询、验证等操作；

步骤h，根据双向验证源头的结果得出引发食品安全问题的节点。

本发明在种植环节与加工环节引入共享激励机制与原料数据共享区块链，不仅有利于解决种植环节与加工环节的普遍存在信息不对称的问题，还考虑到大部分食品安全问题出现在加工环节，所以利用原料数据共享区块链增加加工厂商的自律性，保证追溯系统的安全性与可靠性，同时使得从生产供应链的正面方向上就降低食品安全问题出现的概率。重要的是，本发明利用信息熵找出重要的加工环节节点，从相应的加工环节进行双向追溯，不仅减小了多个交叉集合的区块链的计算量，提高追溯效率与追溯质量，还有利于提高整个供应链上检测设备的综合利用率，尤其是另加工环节的检测设备主动参与到监督环节中，同时也对种植用户供应高品质原料产生较大的促进作用。

为了提高本发明方法的追溯能力，本发明将药肥供应环节的过程信息定义为ap：ap＝(A₁,A₂,A₃,A₄)，其中，A₁为药肥生产方身份信息，A₂为药肥分销方身份信息，A₃为药肥零售方身份信息；

将种植环节的过程信息定义为bp：bp＝(B₁,B₂,B₃,B₄,B₅,B₆,B₇)，其中，B₁为产区信息，B₂为种植户信息，B₃为采摘品种类别，B₄为药肥使用情况，B₅为采摘天气情况，B₆为采摘时间，B₇为采摘重量与预估产量；B₈为采摘品种基本参数；

将加工环节的过程信息定义为cp：cp＝(C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆,C₇,C₈)，其中，C₁为加工厂家身份信息，C₂为验收信息，C₃为加工车间与产线信息，C₄为加工车间卫生等级，C₅为用水品质等级，C₆为果蔬罐头瓶灭菌等级，C₇为锡含量，C₈为总砷含量，C₉为铅含量；其中，锡含量、总砷含量和铅含量为果树罐头品质的重要安全理化指标，单位为(mg/kg)；

将分销环节的过程信息定义为dp：dp＝(D₁,D₂,D₃,D₄)，其中，D₁为分销商身份信息，D₂为分销方式，D₃为分销量，D₄为分销时间；

将储运环节的过程信息定义为ep：ep＝(E₁,E₂,E₃,E₄,E₅,E₆,E₇)，其中，E₁储存者身份信息，E₂为储存方式，E₃为储存时间，E₄为储存温度，E₅为储存湿度，E₆为输出量，E₇为余量；将零售环节的过程信息定义为fp：fp＝(F₁,F₂,F₃,F₄)，其中，F₁为销售商的身份信息，F₂为销售时间，F₃为销售数量，F₄为销售员工号。

本发明区块链通过不同环节中重要指标的储存，为食品安全的追溯提供重要的索引依据，而且最大限度地将可控重要因素录入到区块链的追溯系统中，提高了追溯能力以及追溯系统的可信度。

为了充分发挥共享激励机制的积极促进作用，根据追溯请求然后按照函数contain(<d，T>,T_d)去检索与该条数据关联的所有交易记录，该条交易记录在数据集S中出现的频率，以此作为基础计算该条数据的信息熵，信息熵公式为：

其中，D为种植环节提供的原料数据集，令种植环节用户与加工环节用户的所有交易记录T记作数据集S，S的表达式为：S＝{T₁,T₂,...,T_t}，D_m表示数据集S中第m条追溯数据，H(D_m)表述追溯数据D_m的信息熵，p(D_m)表示追溯数据集S中第m条数据出现的概率，从数据库中获取对应数据集S中的溯源记录；

根据信息熵来对分享原料数据的参与者进行激励，并通过算法Shapley分配利益，激励函数的表达式为：

其中，

为参与原料数据共享的参与者W_n所得利益，v(W)表示参与者加工过数据d所产生的价值，并且v(W)＝∑x_n，x_n为参与者的利益分配，|W|为参与者的基数，ω(|w|)是加权因子，[v(w∪{W_n})-v(w)]是参与者W_n加入原料数据共享区块链的边际价值。

对于在加工环节中的合作博弈，Shapley值是唯一的，而共享参与者的Shapley值是他对于所参与的安全检测数据边际价值的期望，从而有利于获得较为公平的报酬，并且报酬与其参与的贡献相匹配。同时，Shapley值中的加权因子与参与数据共享活动的成员人数有关，可以适当修改Shapley值中的加权因子以匹配不同参与者的贡献度，而且贡献多的参与者，其激励因子值就高，反之就少。

进一步，本发明提出的食品安全事件的数据信息包括食品药品监督管理局根据食品安全事件提供的检测数据和卫生安全部门根据食品安全事件提供的检查数据。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于区块链技术的食品安全追溯方法，包括用户层、应用层、激励层、共识层、网络层和数据层，所述应用层包括智能合约，所述智能合约包括用户验证合约，数据存储合约，交易更新合约和交易合约，所述智能合约中的任一合约中存储有与其相关联合约的合约地址，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，在数据层构建数学模型，定义整个果蔬罐头供应链中追溯信息的表达式并将追溯信息存储在数据库和区块链系统中，所述追溯信息的表达式为：

G＝(ap.inf∪bp.inf∪cp.inf∪dp.inf∪ep.inf∪fp.inf)，其中，inf为一个环节中的最小用户，ap为药肥供应环节的过程信息，bp为种植环节的过程信息，cp为加工环节的过程信息，dp为分销环节的过程信息，ep为储运环节的过程信息，fp为零售环节的过程信息；

步骤b，在激励层建立共享激励机制，所述共享激励机制包括原料数据共享区块链，加工环节的用户作为权威节点参与到原料数据共享区块链中，种植环节的用户作为产品数据的生产者，所述原料数据共享区块链包括加工环节的多个用户，所述加工环节的区块中增加由Bloom Filter算法构成的拓展区块头，所述拓展区块头包括拓展区块头大小和一系列Bloom Filter，所述拓展区块头大小是拓展区块头的长度，Bloom Filter用来定位原料数据共享区块链中特定的记录；

步骤c，药肥供应环节、种植环节、加工环节、分销环节、储运环节和零售环节的参与者均使用RFID阅读器获取在每个环节所采集的以条形码主要形式的指标信息，由负责监管的部门对供应链参与者的行为进行监督；

步骤d，获取食品安全事件的数据信息；

步骤e，在应用层查询追溯信息，提出追溯请求，所述追溯请求中含有食品安全事件的数据信息，通过Bloom Filter算法确定原料数据共享区块链中是否存在该条数据，检索在原料数据共享区块链中与该条数据关联的所有交易记录，检索函数的表达式为：

contain(<d，T>,T_d)，其中，d为信息数据，T为交易记录；

通过数据信息的信息熵来计算原料在区块链中的供应比率，同时得出在加工环节节点处需要扩大的追溯范围，其中，信息数据的信息熵公式为：

其中，i为数据信息的序号，p_i为数据信息i出现的概率，从数据库中获取对应信息数据i中的溯源记录；p_i越高说明该信息数据的种植用户在区块链中的供应比率越大，而且参与交易的加工用户越多；

步骤f，从加工环节开始朝两个相反方向上验证源头，引入两套ProVOC模型作为溯源模型融入区块链构成区块链溯源系统，通过溯源模型来描述数据溯源记录，并将溯源信息序列化成JSON格式存储在区块链；所述区块链溯源系统包括多个模块，所述多个模块分别为执行实体和查询用户进行权限认证的身份管理模块、将溯源数据提交到区块链中的溯源数据提交模块、查询区块链中溯源数据的查询模块以及验证溯源数据真实性和可靠性的验证模块；在应用层将这些模块封装起来，并以API接口的形式开放给溯源应用调用；

步骤g，根据溯源领域具体的需求和业务场景编写应用程序，在应用中调用通用溯源业务层提供的API接口以实现溯源数据上链、查询、验证等操作；

步骤h，根据双向验证源头的结果得出引发食品安全问题的节点。

2.根据权利要求1所述的基于区块链技术的食品安全追溯方法，其特征在于，将药肥供应环节的过程信息定义为ap：

ap＝(A₁,A₂,A₃,A₄)，其中，A₁为药肥生产方身份信息，A₂为药肥分销方身份信息，A₃为药肥零售方身份信息；

将种植环节的过程信息定义为bp：

bp＝(B₁,B₂,B₃,B₄,B₅,B₆,B₇)，其中，B₁为产区信息，B₂为种植户信息，B₃为采摘品种类别，B₄为药肥使用情况，B₅为采摘天气情况，B₆为采摘时间，B₇为采摘重量与预估产量；B₈为采摘品种基本参数；

将加工环节的过程信息定义为cp：

cp＝(C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆,C₇,C₈)，其中，C₁为加工厂家身份信息，C₂为验收信息，C₃为加工车间与产线信息，C₄为加工车间卫生等级，C₅为用水品质等级，C₆为果蔬罐头瓶灭菌等级，C₇为锡含量，C₈为总砷含量，C₉为铅含量；

将分销环节的过程信息定义为dp：

dp＝(D₁,D₂,D₃,D₄)，其中，D₁为分销商身份信息，D₂为分销方式，D₃为分销量，D₄为分销时间；

将储运环节的过程信息定义为ep：

ep＝(E₁,E₂,E₃,E₄,E₅,E₆,E₇)，其中，E₁储存者身份信息，E₂为储存方式，E₃为储存时间，E₄为储存温度，E₅为储存湿度，E₆为输出量，E₇为余量；

将零售环节的过程信息定义为fp：

fp＝(F₁,F₂,F₃,F₄)，其中，F₁为销售商的身份信息，F₂为销售时间，F₃为销售数量，F₄为销售员工号。

3.根据权利要求2所述的基于区块链技术的食品安全追溯方法，其特征在于，根据追溯请求然后按照函数contain(<d，T>,T_d)去检索与该条数据关联的所有交易记录，该条交易记录在数据集S中出现的频率，以此作为基础计算该条数据的信息熵，信息熵公式为：

其中，D为种植环节提供的原料数据集，令种植环节用户与加工环节用户的所有交易记录T记作数据集S，S的表达式为：S＝{T₁,T₂,...,T_t}，D_m表示数据集S中第m条追溯数据，H(D_m)表述追溯数据D_m的信息熵，p(D_m)表示追溯数据集S中第m条数据出现的概率，从数据库中获取对应数据集S中的溯源记录；

根据信息熵来对分享原料数据的参与者进行激励，并通过算法Shapley分配利益，激励函数的表达式为：

其中，

为参与原料数据共享的参与者W_n所得利益，v(W)表示参与者加工过数据d所产生的价值，并且v(W)＝∑x_n，x_n为参与者的利益分配，|W|为参与者的基数，ω(|w|)是加权因子，[v(w∪{W_n})-v(w)]是参与者W_n加入原料数据共享区块链的边际价值。

4.根据权利要求3所述的基于区块链技术的食品安全追溯方法，其特征在于，所述食品安全事件的数据信息包括食品药品监督管理局根据食品安全事件提供的检测数据和卫生安全部门根据食品安全事件提供的检查数据。

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