CN115240791A - 燃气厂站甲烷排放量核算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算方法,该方法采用区块链智能合约技术,实现了链下用户系统与链上区块链系统的智能交互,从而将各个网络节点录入的厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,实现了分布式去中心化存储,可有效防止数据篡改,保证数据真实可信;并且,各个网络节点可以通过区块链智能合约技术自动调用甲烷排放核算方法进行核算,实现甲烷排放核算方法智能化、透明化和标准化,提高了甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。本申请还提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算装置、设备及计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别涉及一种燃气厂站甲烷排放量核算方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
企业甲烷减排的前提,是实现甲烷排放量化管理。而量化管理的基础,是建立具有公信力且兼具可操作性的甲烷排放量核算管理机制。完善的核算方法可帮助企业清晰地梳理甲烷排放情况,以设定合理的减排目标及行动方案,最终帮助企业减少天然气排放奠定扎实基础。
目前,燃气企业的甲烷排放量核算尚处于起步阶段,企业对甲烷排放量的核算还没有形成标准化的管理模式,企业内部的分公司负责各自管辖范围内的燃气设备设施的甲烷排放检测数据的记录、排放量的核算工作。数据录入人员不固定、主要采用企业台账记录数据,缺乏标准化的核算方法。
但是,上述方式将导致企业在对燃气厂站的甲烷排放量核算工作中存在数据记录丢失、数据篡改、数据格式不规范、数据录入信息不可追溯、核算方法不统一和不透明等问题,无法保证甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。
发明内容
本申请提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算方法、装置、设备及计算机可读存储介质,能够提升燃气厂站甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。
第一方面,本申请提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算方法,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,所述方法应用于目标节点,所述目标节点是所述区块链网络中的任一网络节点,所述方法包括:
获取所述目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据;
通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,所述区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,所述区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;
采用智能合约甲烷排放核算算法,利用所述区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
可选的,所述通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,包括:
将所述燃气厂站甲烷排放数据存储到链下数据库中,并将所述燃气厂站甲烷排放数据的相关信息发送到异步上链队列;
通过对所述异步上链队列进行轮询,以依次取出所述链下数据库中的每一条数据记录;
调用智能合约的数据上链接口,待所述目标节点对当前取出的数据进行链上交易后,将所述目标节点返回的交易哈希值保存到所述链下数据库中,通过智能合约完成当前数据到区块链账本的上链存储。
可选的,所述燃气厂站甲烷排放数据,包括:与燃气厂站逸散相关的甲烷排放数据,以及,与燃气厂站放空相关的甲烷排放数据。
可选的,所述对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算,包括:
当存在燃气厂站逸散的情况时,通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量;
当存在燃气厂站放空的情况时,通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量;
根据所述厂站逸散类甲烷排放量和所述厂站放空类甲烷排放量,确定所述目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量。
可选的,所述通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量,包括:
确定厂站逸散排放因子,所述厂站逸散排放因子是依据每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量、以及抽样厂站数量确定的;
根据所述厂站逸散排放因子以及企业燃气厂站总数量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
可选的,所述通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量,包括:
确定每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,所述厂站放空排放因子是依据对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量、和对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的作业次数确定的;
根据每种厂站放空排放因子以及企业在所述目标时段进行每种厂站放空作业的厂站数量,确定厂站放空类甲烷排放量。
可选的,与燃气厂站放空相关的厂站放空作业类型,包括:
调压站取样放空排放、调压站维修或启停排放。
第二方面,本申请提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算装置,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,所述装置应用于目标节点,所述目标节点是所述区块链网络中的任一网络节点,所述装置包括:
数据获取单元,用于获取所述目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据;
数据上链单元,用于通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,所述区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,所述区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;
数据核算单元,用于采用智能合约甲烷排放核算算法,利用所述区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
可选的,所述数据上链单元包括:
数据处理子单元,用于将所述燃气厂站甲烷排放数据存储到链下数据库中,并将所述燃气厂站甲烷排放数据的相关信息发送到异步上链队列;
数据取出子单元,用于通过对所述异步上链队列进行轮询,以依次取出所述链下数据库中的每一条数据记录;
数据上链子单元,用于调用智能合约的数据上链接口,待所述目标节点对当前取出的数据进行链上交易后,将所述目标节点返回的交易哈希值保存到所述链下数据库中,通过智能合约完成当前数据到区块链账本的上链存储。
可选的,所述燃气厂站甲烷排放数据,包括:与燃气厂站逸散相关的甲烷排放数据,以及,与燃气厂站放空相关的甲烷排放数据。
可选的,所述数据核算单元在对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算时,包括:
逸散量确定子单元,用于当存在燃气厂站逸散的情况时,通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量;
放空量确定子单元,用于当存在燃气厂站放空的情况时,通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量;
排放总量确定子单元,用于根据所述厂站逸散类甲烷排放量和所述厂站放空类甲烷排放量,确定所述目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量。
可选的,所述逸散量确定子单元,具体用于:
确定厂站逸散排放因子,所述厂站逸散排放因子是依据每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量、以及抽样厂站数量确定的;
根据所述厂站逸散排放因子以及企业燃气厂站总数量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
可选的,所述放空量确定子单元,具体用于:
确定每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,所述厂站放空排放因子是依据对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量、和对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的作业次数确定的;
根据每种厂站放空排放因子以及企业在所述目标时段进行每种厂站放空作业的厂站数量,确定厂站放空类甲烷排放量。
可选的,与燃气厂站放空相关的厂站放空作业类型,包括:
调压站取样放空排放、调压站维修或启停排放。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器;
所述存储器,用于存储计算机程序;
所述处理器,用于通过调用所述计算机程序,执行上述燃气厂站甲烷排放量核算方法。
第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述燃气厂站甲烷排放量核算方法。
在以上本申请提供的技术方案中,获取目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据,该目标节点是区块链网络中的任一网络节点;通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,该区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,且该区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;采用智能合约甲烷排放核算算法,利用区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。可见,本申请采用区块链智能合约技术,实现了链下用户系统与链上区块链系统的智能交互,从而将各个网络节点录入的厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,实现了分布式去中心化存储,可有效防止数据篡改,保证数据真实可信;并且,各个网络节点可以通过区块链智能合约技术自动调用甲烷排放核算方法进行核算,实现甲烷排放核算方法智能化、透明化和标准化,提高了甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。
附图说明
图1为本申请示出的燃气企业甲烷排放核算方法功能架构图;
图2为本申请示出的甲烷排放核算智能合约架构图;
图3为本申请示出的一种燃气厂站甲烷排放量核算方法的流程示意图;
图4为本申请示出的一种燃气厂站甲烷排放量核算装置的组成示意图;
图5为本申请示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请实施例提供了一种燃气厂站甲烷排放量核算方法,具体是一种基于区块链技术的燃气厂站甲烷排放量核算方法。本申请实施例利用区块链技术构成联盟链多方参与形成区块链网络,以企业内部每个独立管辖的分公司作为网络节点,采集燃气厂站组件级甲烷排放数据,通过智能合约存储到区块链分布式账本中。各网络节点采集的燃气厂站组件级甲烷排放数据通过区块链共识算法实现全网确认,既实现核算数据的分布式冗余存储,同时也避免采集数据被人为篡改,保证采集记录透明、可追朔、多方监督等特点。通过录入不同批次的原始数据,智能合约会自动触发整体甲烷排放计算,无法人为篡改核心计算逻辑,实现数据计算的公正性、透明性和可追朔性。
在本申请实施例提供的燃气厂站甲烷排放量核算方法中,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,即,在燃气企业分公司搭建区块链联盟链网络节点,由网络节点实现数据验证、数据共识确认、数据记账链式存储功能。为确保数据安全,每个参与的网络节点需要申请数字证书,只有通过授权接入到燃气厂站甲烷排放量核算联盟链网络的网络节点才拥有记账权限。
需要说明的是,在后续内容中,本申请实施例将结合图1所示的燃气企业甲烷排放核算方法功能架构图、以及图2所示的甲烷排放核算智能合约架构图,对本申请实施例提供的燃气厂站甲烷排放量核算方法进行具体介绍。
下面对本申请实施例提供的燃气厂站甲烷排放量核算方法进行具体介绍。
参见图3,为本申请实施例提供的一种燃气厂站甲烷排放量核算方法的流程示意图,该方法应用于目标节点,即目标节点是该方法的执行主体,目标节点可以是区块链网络中的任一网络节点,该方法包括以下步骤:
S301:获取目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据。
在本申请实施例中,需要在燃气企业的每一分公司搭建区块链联盟链网络节点,S301中的目标节点可以是区块链网络中的任一网络节点,而目标节点的节点用户则指搭建了该目标节点的分公司。目标节点的节点用户需要录入其管辖范围的燃气厂站的甲烷排放数据。
燃气厂站的甲烷排放分为逸散和放空两大类。即,S301中的燃气厂站甲烷排放数据包括:与燃气厂站逸散相关的甲烷排放数据,以及,与燃气厂站放空相关的甲烷排放数据。
其中,关于厂站逸散类排放源需要录入的数据见表1。
表1.厂站逸散类排放源需要录入的数据情况
其中,厂站放空类排放源分为:调压站取样放空排放、和调压站维修/启停排放两种排放源,需要录入的数据见表2。
表2.厂站放空类排放源需要录入的数据情况
在本申请实施例中,目标节点可以包括图1所示的各个功能模块。
其中,图1的用户管理模块具有节点用户的身份鉴别、权限控制功能,具体来讲,目标节点侧的数据录入人员创建账号、数字证书(包含数字公钥和数字私钥),数据录入人员需要使用数字私钥对上链的数据进行签名,合法签名的数据才会保存到区块链网络中,通过数字签名,可以实现数据录入的防抵赖性,证明数据来源合法有效;用户管理权限设置不同权限的操作人员只能录入负责管辖范围内的数据。而在进行甲烷排放数据的录入时,每个节点用户(节点用户是企业每个管辖区域的分公司)需要录入其管辖范围的燃气厂站的甲烷排放数据,此功能可以基于图1所示的数据录入模块实现。
S302:通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,该区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,且该区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据。
在本申请实施例中,可通过智能合约将燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,即,每一网络节点可将其管辖范围内的甲烷排放数据存储到区块链账本中,实现分布式去中心化存储。
区块链账本中存储的数据,可通过区块链广播机制广播到区块链网络的所有网络节点,这样,任何一个网络节点都会完整保存一份数据的拷贝存储。通过分布式去中心化方式来存储原始数据,实现了录入数据的公开透明查询、数据修改的可追朔。也就是说,通过区块链存储技术,实现厂站甲烷逸散排放数据、厂站甲烷放空排放数据的链上分布式去中心化存储,有效防止了数据篡改,保证了数据真实可信。
在本申请实施例的一种实现方式中,S302中的“通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中”,可以包括以下步骤A1-A3:
步骤A1:将燃气厂站甲烷排放数据存储到链下数据库中,并将燃气厂站甲烷排放数据的相关信息发送到异步上链队列。
在本实现方式中,首先对录入的燃气厂站甲烷排放数据(原始数据)的格式进行验证,待确保数据无错误后,将该原始数据存储到链下数据库,并为该原始数据生成记录编号;然后,计算本次数据记录的哈希值,将记录数据的哈希值、链下数据编号、采集人信息、采集时间等信息保存到异步上链队列,以准备上链。上述功能可由图1中的数据处理模块实现。
步骤A2:通过对异步上链队列进行轮询,以依次取出链下数据库中的每一条数据记录。
在本实现方式中,如果异步上链队列中有信息,则说明链下数据库中存在未被上链至区块链账本的数据,因此,需要通过对异步上链队列进行轮询,以发现未被上链的数据。对于链下数据库中的每一条数据记录,会在异步上链队列中存在对应的相关信息(包括记录数据的哈希值、链下数据编号、采集人信息、采集时间等),通过该相关信息即可从链下数据库中获取对应的数据。上述功能可由图1中的可靠上链模块实现。
步骤A3:调用智能合约的数据上链接口,待目标节点对当前取出的数据进行链上交易后,将目标节点返回的交易哈希值保存到链下数据库中,通过智能合约完成当前数据到区块链账本的上链存储。
在本实现方式中,对于当前取出的数据记录,可以调用目标节点部署的智能合约模块(如图1所示)开放的数据上链接口,等待目标节点对当前数据处理链上交易,待目标节点返回对应的交易哈希值后,将该交易哈希值保存到链下记录编号对应的链下数据库中。该功能可由图1中的可靠上链模块实现。
通过智能合约可以将当前数据上链存储到区块链账本中,实现分布式去中心化存储。该功能可由图1中的智能合约模块实现。
S303:采用智能合约甲烷排放核算算法,利用区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
在本申请实施例中,可以基于区块链账本中存储的原始数据,使用智能合约甲烷排放核算算法自动计算企业甲烷整体排放量。该算法通过智能合约部署到区块链全网所有节点,基于录入的不同批次的原始数据,智能合约会自动触发整体甲烷排放量计算,无法人为篡改核心计算逻辑,实现了数据计算的公正性、透明性和可追朔性。
此外,智能合约还支持检索功能,以解决现有技术中数据不可共享查询的问题。具体地,支持检索指定节点用户所有上链记录、检索指定操作人的所有上链记录、检索总体甲烷排放计算量、检索指定节点用户的甲烷排放量。
上述功能可由图1中的智能合约模块实现。
图1所示的智能合约模块可以包括图2所示的各个模块。
在图2中,厂站数据录入接口S4是用户系统和区块链智能合约交互的桥梁,实现链下数据和链上数据的交互。图1中用户系统的可靠上链模块调用智能合约厂站数据录入接口S4(即智能合约模块开放的数据上链接口),把数据存储到区块链数据存储模块S1+S2。
数据存储模块S1+S2用来存储厂站数据录入接口S4录入的燃气厂站甲烷排放数据,其存储的数据通过区块链广播机制广播到区块链网络的所有节点,任何一个网络节点都会完整保存一份数据的拷贝存储。通过分布式去中心化方式来存储原始数据,实现录入数据的公开透明查询、数据修改的可追朔。
其中,逸散数据存储模块S1主要存储厂站逸散相关的原始数据,具体存储数据类型参考表1。放空数据存储模块S2主要存储厂站放空相关的数据,具体存储数据类型参考表2。
在本申请实施例中,需要利用区块链账本中存储的数据(即图2中数据存储模块S1+S2中存储的数据),对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。其中,本申请实施例不对目标时段的具体时长进行限定,比如该目标时段是1年。
在本申请实施例的一种实现方式中,S303中的“对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算”,包括以下步骤B1-B3:
步骤B1:当存在燃气厂站逸散的情况时,通过计算每个抽样厂站在目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
例如,当目标时段的时长为一年时,则需要计算每个抽样厂站在这一年内的甲烷排放量,基于这些抽样厂站的年甲烷排放量,计算这一年内的厂站逸散类甲烷排放量。
在本实现方式中,步骤B1中的“通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量”,可以包括:确定厂站逸散排放因子,该厂站逸散排放因子是依据每个抽样厂站在目标时段内的甲烷排放量、以及抽样厂站数量确定的;根据厂站逸散排放因子以及企业燃气厂站总数量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
具体来讲,在确定厂站逸散排放因子时,可以由图2所示的厂站逸散排放因子计算模块S8来计算,为此,厂站逸散排放因子计算模块S8需要调用S1模块存储的抽样厂站内设备组件级甲烷排放数据,计算厂站逸散排放因子。
需要说明的是,下面将以目标时段为一年进行算法介绍,在实际应用时,可以按需设置目标时段的时长,具体算法如下所示:
式中:
EF厂站逸散——厂站逸散排放因子,单位是“吨/(个·年)”;
p——第i个厂站的组件个数,单位是“个”;
tj——第j个组件的甲烷排放时间(最多不超过一年),单位是“min”;
n——抽样厂站数量(即厂站样本数量),单位是“个”;
Ei——第i个厂站的甲烷排放量,吨/年,0<i<<。
然后,在确定厂站逸散类甲烷排放量时,可以由图2所示的厂站逸散甲烷排放量核算模块S10来计算,厂站逸散类甲烷排放量的计算是采用排放因子法,其中的厂站逸散排放因子由图2所示的厂站逸散排放因子计算模块S8计算得到。厂站逸散类甲烷排放量核算算法如下:
E厂站逸散=EF厂站逸散·AD厂站
式中:
E厂站逸散——厂站逸散排放量,单位是“吨/年”;
AD厂站——企业燃气厂站总数量,单位是“个”;
EF厂站逸散——厂站逸散排放因子,单位是“吨/(个·年)”。
步骤B2:当存在燃气厂站放空的情况时,通过计算每种抽样厂站放空作业在目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量。
例如,当目标时段的时长为一年时,则需要计算每种抽样厂站放空作业在目标时段内的每次作业的甲烷排放量,基于这些放空作业下的年甲烷排放量,计算这一年内的厂站放空类甲烷排放量。
在本申请实施例中,与燃气厂站放空相关的厂站放空作业类型,可以包括:调压站取样放空排放、调压站维修或启停排放。
在本实现方式中,步骤B2中的“通过计算每种抽样厂站放空作业在目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量”,可以包括:确定每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,该厂站放空排放因子是依据对应抽样厂站放空作业在目标时段内的每次作业的甲烷排放量、和对应抽样厂站放空作业在目标时段内的作业次数确定的;根据每种厂站放空排放因子以及企业在目标时段进行每种厂站放空作业的厂站数量,确定厂站放空类甲烷排放量。
具体来讲,对于每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,在确定该厂站放空排放因子时,可以由图2所示的厂站放空排放因子计算模块S12来计算,为此,厂站放空排放因子计算模块S12需要调用S2模块存储的对应抽样厂站放空作业下的抽样厂站排放原始数据,计算该厂站放空排放因子。
需要说明的是,下面将以目标时段为一年进行算法介绍,在实际应用时,可以按需设置目标时段的时长。分别计算每种厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,具体算法如下所示:
式中:
EFj——某种厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,单位是“吨/(年·个)”;
Ei——某种厂站放空作业第i次的甲烷排放量,单位是“吨/年”,0<i<<;
n——某种厂站放空作业次数(一年内),单位是“次”;
m——厂站样本数量,单位是“个”。
其中,由于厂站的放空作业共分为两类,分别是:调压站取样放空排放、调压站维修/启停排放。对每种放空作业单次的甲烷排放量Ei的算法如下:
(1)、调压站取样放空排放E取样放空
式中:
当Zi=Z1时,Pi=P1;
当Zi=Z2时,Pi=P2;
E取样放空实测i——第i次取样放空事件排放量,吨;
D——设备所连管段的工程直径,m;
L——设备放散管段长度,m;
P1——设备放散前燃气压力,MPa;
Z1——放散前燃气压缩因子;
P2——设备放散后燃气压力,MPa;
Z2——放散后燃气压缩因子;
P0——标准大气压,MPa;
xCH4——天然气中甲烷的体积百分比,%。
(2)、调压站维修/启停甲烷排放量E调压站维修/启停
调压站维修/启运时主要涉及的是降压放散,通常放散至表压为零。
直接降压放散时,计算如下式:
采用氮气吹扫降压放散时,计算如下式:
永久停运时,计算放散量如下式:
启运置换时,计算放散量如下式:
式中,压缩因子Zi按下式进行估算:
上述各个式中,
当Zi=Z1时,Pi=P1;
当Zi=Z2时,Pi=P2;
E调压站维修/启停i——第i个调压站维修/启停事件排放量,吨;
Vj——第j个设备或放空管段的容积,m3;
P1——设备放散前燃气压力,MPa;
Z1——放散前燃气压缩因子;
P0——标准大气压,MPa;
t—置换时间,s(由操作人员现场计算);
P—设备运行压力,Pa;
Rcon—天然气的气体常数,287J/(kg.K);
T—设备内燃气的绝对温度,K;
k—天然气的绝热指数,通常取1.29;
ρ—天然气标况下的密度,kg/m3。
然后,在确定厂站放空类甲烷排放量时,可以由图2所示的厂站放空甲烷排放量核算模块S13来计算,厂站放空类甲烷排放量的计算是采用排放因子法,其中的厂站各类放空排放因子由厂站放空排放因子计算模块S12计算得到。厂站放空类甲烷排放量核算算法如下:
E厂站放空=EF取样放空·AD取样放空+EF调压站维修/启停·AD调压站维修/启停
式中:
EF取样放空——调压站取样放空排放作业的排放因子,单位是“吨/(年·个)”;
AD取样放空——企业一年内进行调压站取样放空排放作业的厂站数量,单位是“个”;
EF调压站维修/启停——调压站维修/启停排放作业的排放因子,单位是“吨/(年·个)”;
AD调压站维修/启停——企业一年内进行调压站维修/启停排放作业的厂站数量,单位是“个”。
步骤B3:根据厂站逸散类甲烷排放量和厂站放空类甲烷排放量,确定目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量。
在本申请实施例中,对企业的厂站甲烷排放量做整体核算,可以由图2所示的企业甲烷排放量核算模块S14进行计算,整体甲烷排放量满足如下计算:
E厂站=E厂站逸散+E厂站放空
此外,用户系统可以调用图2所示的数据查询接口S6,通过授权后可以查询区块链网络所有节点录入的厂站甲烷排放数据和通过核算模块S14计算出来的企业甲烷排放量数据。
需要说明的是,本申请实施例通过区块链存储技术实现了厂站甲烷逸散排放数据链上分布式去中心化存储、以及厂站甲烷放空排放数据链上分布式去中心化存储,有效防止数据篡改,保证数据真实可信;本申请实施例中的每个授权节点用户,可以通过区块链智能合约技术自动调用甲烷排放核算方法进行核算,实现甲烷排放核算方法智能化、透明化和标准化,提高了甲烷排放量核算的准确性和真实性;而且,本申请实施例采用区块链智能合约技术,实现了链下用户系统与链上区块链系统的智能交互。
参见图4,为本申请实施例提供的一种燃气厂站甲烷排放量核算装置的组成示意图,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,所述装置应用于目标节点,所述目标节点是所述区块链网络中的任一网络节点,所述装置包括:
数据获取单元410,用于获取所述目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据;
数据上链单元420,用于通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,所述区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,所述区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;
数据核算单元430,用于采用智能合约甲烷排放核算算法,利用所述区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
在本申请实施例的一种实现方式中,所述数据上链单元420包括:
数据处理子单元,用于将所述燃气厂站甲烷排放数据存储到链下数据库中,并将所述燃气厂站甲烷排放数据的相关信息发送到异步上链队列;
数据取出子单元,用于通过对所述异步上链队列进行轮询,以依次取出所述链下数据库中的每一条数据记录;
数据上链子单元,用于调用智能合约的数据上链接口,待所述目标节点对当前取出的数据进行链上交易后,将所述目标节点返回的交易哈希值保存到所述链下数据库中,通过智能合约完成当前数据到区块链账本的上链存储。
在本申请实施例的一种实现方式中,所述燃气厂站甲烷排放数据,包括:与燃气厂站逸散相关的甲烷排放数据,以及,与燃气厂站放空相关的甲烷排放数据。
在本申请实施例的一种实现方式中,所述数据核算单元430在对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算时,包括:
逸散量确定子单元,用于当存在燃气厂站逸散的情况时,通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量;
放空量确定子单元,用于当存在燃气厂站放空的情况时,通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量;
排放总量确定子单元,用于根据所述厂站逸散类甲烷排放量和所述厂站放空类甲烷排放量,确定所述目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量。
在本申请实施例的一种实现方式中,所述逸散量确定子单元,具体用于:
确定厂站逸散排放因子,所述厂站逸散排放因子是依据每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量、以及抽样厂站数量确定的;
根据所述厂站逸散排放因子以及企业燃气厂站总数量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
在本申请实施例的一种实现方式中,所述放空量确定子单元,具体用于:
确定每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,所述厂站放空排放因子是依据对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量、和对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的作业次数确定的;
根据每种厂站放空排放因子以及企业在所述目标时段进行每种厂站放空作业的厂站数量,确定厂站放空类甲烷排放量。
在本申请实施例的一种实现方式中,与燃气厂站放空相关的厂站放空作业类型,包括:
调压站取样放空排放、调压站维修或启停排放。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。另外,上述装置中各个单元与上述图1和图2所示的各个模块之间,可以根据具体功能和作用具有包含或被包含的关系。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是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模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本申请实施例还提供了一种电子设备,该电子设备的结构示意图如图5所示,该电子设备5000包括至少一个处理器5001、存储器5002和总线5003,至少一个处理器5001均与存储器5002电连接;存储器5002被配置用于存储有至少一个计算机可执行指令,处理器5001被配置用于执行该至少一个计算机可执行指令,从而执行如本申请中任意一个实施例或任意一种可选实施方式提供的任意一种燃气厂站甲烷排放量核算方法的步骤。
进一步,处理器5001可以是FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)或者其它具有逻辑处理能力的器件,如MCU(Microcontroller Unit,微控制单元)、CPU(Central Process Unit,中央处理器)。
应用本申请实施例,采用区块链智能合约技术,实现了链下用户系统与链上区块链系统的智能交互,从而将各个网络节点录入的厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,实现了分布式去中心化存储,可有效防止数据篡改,保证数据真实可信;并且,各个网络节点可以通过区块链智能合约技术自动调用甲烷排放核算方法进行核算,实现甲烷排放核算方法智能化、透明化和标准化,提高了甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。
本申请实施例还提供了另一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,该计算机程序用于被处理器执行时实现本申请中任意一个实施例或任意一种可选实施方式提供的任意一种燃气厂站甲烷排放量核算方法的步骤。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory,只读存储器)、RAM(RandomAccess Memory,随即存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory,可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是,可读存储介质包括由设备(例如,计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
应用本申请实施例,采用区块链智能合约技术,实现了链下用户系统与链上区块链系统的智能交互,从而将各个网络节点录入的厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,实现了分布式去中心化存储,可有效防止数据篡改,保证数据真实可信;并且,各个网络节点可以通过区块链智能合约技术自动调用甲烷排放核算方法进行核算,实现甲烷排放核算方法智能化、透明化和标准化,提高了甲烷排放量核算结果的准确性和真实性。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种燃气厂站甲烷排放量核算方法,其特征在于,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,所述方法应用于目标节点,所述目标节点是所述区块链网络中的任一网络节点,所述方法包括:
获取所述目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据;
通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,所述区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,所述区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;
采用智能合约甲烷排放核算算法,利用所述区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,包括:
将所述燃气厂站甲烷排放数据存储到链下数据库中,并将所述燃气厂站甲烷排放数据的相关信息发送到异步上链队列;
通过对所述异步上链队列进行轮询,以依次取出所述链下数据库中的每一条数据记录;
调用智能合约的数据上链接口,待所述目标节点对当前取出的数据进行链上交易后,将所述目标节点返回的交易哈希值保存到所述链下数据库中,通过智能合约完成当前数据到区块链账本的上链存储。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述燃气厂站甲烷排放数据,包括:与燃气厂站逸散相关的甲烷排放数据,以及,与燃气厂站放空相关的甲烷排放数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算,包括:
当存在燃气厂站逸散的情况时,通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量;
当存在燃气厂站放空的情况时,通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量;
根据所述厂站逸散类甲烷排放量和所述厂站放空类甲烷排放量,确定所述目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过计算每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量,确定厂站逸散类甲烷排放量,包括:
确定厂站逸散排放因子,所述厂站逸散排放因子是依据每个抽样厂站在所述目标时段内的甲烷排放量、以及抽样厂站数量确定的;
根据所述厂站逸散排放因子以及企业燃气厂站总数量,确定厂站逸散类甲烷排放量。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过计算每种抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量,确定厂站放空类甲烷排放量,包括:
确定每种抽样厂站放空作业对应的厂站放空排放因子,所述厂站放空排放因子是依据对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的每次作业的甲烷排放量、和对应抽样厂站放空作业在所述目标时段内的作业次数确定的;
根据每种厂站放空排放因子以及企业在所述目标时段进行每种厂站放空作业的厂站数量,确定厂站放空类甲烷排放量。
7.根据权利要求4-6任一项所述的方法,其特征在于,与燃气厂站放空相关的厂站放空作业类型,包括:
调压站取样放空排放、调压站维修或启停排放。
8.一种燃气厂站甲烷排放量核算装置,其特征在于,燃气企业内部每个独立管辖的分公司作为区块链网络中的一个网络节点,所述装置应用于目标节点,所述目标节点是所述区块链网络中的任一网络节点,所述装置包括:
数据获取单元,用于获取所述目标节点对应分公司的管辖范围内的燃气厂站甲烷排放数据;
数据上链单元,用于通过智能合约,将获取的燃气厂站甲烷排放数据上链存储到区块链账本中,其中,所述区块链账本中的数据会通过区块链广播机制广播给所有网络节点,所述区块链账本中包括所有网络节点上链存储的燃气厂站甲烷排放数据;
数据核算单元,用于采用智能合约甲烷排放核算算法,利用所述区块链账本中存储的数据,对目标时段内的燃气厂站甲烷排放总量进行核算。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器;
所述存储器,用于存储计算机程序;
所述处理器,用于通过调用所述计算机程序,执行如权利要求1-7中任一项所述的燃气厂站甲烷排放量核算方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的燃气厂站甲烷排放量核算方法。
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CN (1) | CN115240791A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109050248A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-21 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆碳排放监测方法及相关设备 |
JP2019175416A (ja) * | 2018-03-28 | 2019-10-10 | 赫普科技発展(北京)有限公司 | ブロックチェーンに基づく炭素取引システム |
CN112241818A (zh) * | 2019-07-01 | 2021-01-19 | 苏州五蕴明泰科技有限公司 | 确定稻田的甲烷排放量的方法 |
CN113744053A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-03 | 杭州铲子科技有限公司 | 碳排数据处理方法、系统、电子设备和可读存储介质 |
CN114595555A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-06-07 | 上海祺鲲信息科技有限公司 | 一种基于区块链的碳排放数据处理方法 |
-
2022
- 2022-07-13 CN CN202210820361.5A patent/CN115240791A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019175416A (ja) * | 2018-03-28 | 2019-10-10 | 赫普科技発展(北京)有限公司 | ブロックチェーンに基づく炭素取引システム |
CN109050248A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-21 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆碳排放监测方法及相关设备 |
CN112241818A (zh) * | 2019-07-01 | 2021-01-19 | 苏州五蕴明泰科技有限公司 | 确定稻田的甲烷排放量的方法 |
CN113744053A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-03 | 杭州铲子科技有限公司 | 碳排数据处理方法、系统、电子设备和可读存储介质 |
CN114595555A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-06-07 | 上海祺鲲信息科技有限公司 | 一种基于区块链的碳排放数据处理方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
仲冰: ""碳中和目标下我国天然气行业甲烷排放控制及相关科学问题"", 《中国矿业》 * |
何宗耀, 北京邮电大学出版社 * |
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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