CN115455248A - 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法 - Google Patents

一种基于数据分析的城市碳排放监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115455248A
CN115455248A CN202210836353.XA CN202210836353A CN115455248A CN 115455248 A CN115455248 A CN 115455248A CN 202210836353 A CN202210836353 A CN 202210836353A CN 115455248 A CN115455248 A CN 115455248A
Authority
CN
China
Prior art keywords
carbon
carbon emission
emission
data acquisition
time period
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210836353.XA
Other languages
English (en)
Inventor
许令顺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Gabbro Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Gabbro Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Gabbro Technology Co ltd filed Critical Anhui Gabbro Technology Co ltd
Priority to CN202210836353.XA priority Critical patent/CN115455248A/zh
Publication of CN115455248A publication Critical patent/CN115455248A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903Querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80Management or planning
    • Y02P90/84Greenhouse gas [GHG] management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,涉及碳排放技术领域,解决了掌握整个城市的碳排放总量的技术问题;碳排放数据采集模块采集城市单位时间段内碳排放的数据以及碳吸收数据采集模块采集城市单位时间段内碳吸收的数据;碳排放监测中心的存储单元对碳排放数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳排放数据以及碳吸收数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳吸收数据进行存储;处理单元从存储单元提取不同类型的数据进行处理,并将处理的结果发送至决策生成单元;决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块,用户终端通过人机交互模块查询城市单位时间段内氧化碳的总排放量。

Description

一种基于数据分析的城市碳排放监测方法
技术领域
本发明属于碳排放技术领域,具体是一种基于数据分析的城市碳排放监测方法。
背景技术
碳排放是关于温室气体排放的一个总称或简称,温室气体包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物、全氟化碳和六氟化硫六类,其中二氧化碳在大气中的含量最高,所以它成为削减与控制的重点。
每个城市对碳排放的标准都有要求,当前碳排放值是多少,目前无法通过直接的传感器监测进行准确计算。在现有技术中,只有单个企业碳排放监测的装置、系统或方法,尚无有关城市碳排放量的监测方法。
因此,本发明提出了一种基于数据分析的城市碳排放监测方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,该一种基于数据分析的城市碳排放监测方法解决了掌握整个城市的碳排放总量的技术问题。
为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,包括如下步骤:
步骤一:碳排放数据采集模块采集城市单位时间段内碳排放的数据以及碳吸收数据采集模块采集城市单位时间段内碳吸收的数据;
步骤二:碳排放监测中心的存储单元对碳排放数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳排放数据以及碳吸收数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳吸收数据进行存储;
步骤三:处理单元从存储单元提取不同类型的数据进行处理,并将处理的结果发送至决策生成单元;
步骤四:决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块,用户终端通过人机交互模块查询城市单位时间段内氧化碳的总排放量。
进一步地,一种基于数据分析的城市碳排放监测方法应用于碳排放数据采集模块、碳吸收数据采集模块、碳排放监测中心以及人机交互模块;
所述碳排放数据采集模块用于采集城市单位时间段内碳排放的数据;所述碳排放数据采集模块包括含碳生产工艺碳排放数据采集单元、含碳能源碳排放数据采集单元、用电碳排放数据采集单元以及汽车碳排放数据采集单元;
所述碳吸收数据采集模块用于采集整个城市单位时间段内碳吸收的数据;所述碳吸收数据采集模块包括光合作用碳吸收数据采集单元和二氧化碳捕获数据采集单元;
所述碳排放监测中心用于对接收到的数据进行存储、处理和汇总,并发送至人机交互模块;所述碳排放监测中心包括存储单元、处理单元以及决策生成单元;
所述人机交互模块用于用户终端查询城市单位时间段内二氧化碳的总排放量。
进一步地,含碳生产工艺碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量,并发送至碳排放监测中心;
含碳能源碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量,并发送至碳排放监测中心;
用电碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量,并发送至碳排放监测中心;
汽车碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量,并发送至碳排放监测中心;
光合作用碳吸收数据采集单元采集城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长,并发送至碳排放监测中心;
二氧化碳捕获数据采集单元采集城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,并发送至碳排放监测中心。
进一步地,含碳生产工艺碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量并进行处理,含碳生产工艺碳排放处理子单元将单位时间段内原料投入量标记为 A、产品产出量标记为B以及废物输出量标记为C,则W1=δ(αA-βB-γC),其中W1表示含碳生产工艺二氧化碳排放量,α表示原料含碳量,β表示产品含碳量,γ表示废物含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳生产工艺碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
进一步地,含碳能源碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量并进行处理,含碳能源碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量分别标记为D、E和F,以及居民小区用气量标记为G,则
Figure BDA0003748486970000031
其中W2表示含碳能源二氧化碳排放量,ε表示煤含碳量,η表示油含碳量,ψ表示气含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳能源碳排放处理子单元处理的结果发送至决策生成单元。
进一步地,用电碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量并进行处理,用电碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产用电量标记为H以及居民小区用电量标记为I,则W3=ζ(H+I),其中W3表示用电二氧化碳排放量,ξ表示碳强度系数;用电碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
进一步地,汽车碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量并进行处理,汽车碳排放处理子单元将单位时间段内加油站油的销售量标记为J以及加气站气的销售量标记为K,则W4=μJ+νK,其中W4表示汽车碳排放量,μ表示汽油/柴油二氧化碳排放系数,ν表示天然气二氧化碳排放系数;汽车碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
进一步地,光合作用碳吸收处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长并进行处理,光合作用碳吸收处理子单元将单位时间段内绿化覆盖面积标记为S、白天光照时长标记为M以及夜晚无光照时长标记为N,则W5=S(σM-τN),其中W5表示光合作用碳吸收量,σ表示植物二氧化碳吸收系数,τ表示植物二氧化碳释放系数;光合作用碳吸收处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
进一步地,二氧化碳捕获处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,二氧化碳捕获处理子单元将单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量标记为W6,并发送至决策生成单元。
进一步地,决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,即 W=W1+W2+W3+W4-W5-W6,其中W表示城市单位时间段内二氧化碳的总排放量,其中单位时间段内为一日、一周、一月或一年;决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过碳排放数据采集模块和碳吸收数据采集模块中各个数据采集单元对城市中各种碳排放数据进行采集,并发送至碳排放监测中心进行存储、处理和汇总,再发送至人机交互模块,用户终端通过人机交互模块查询城市单位时间段内氧化碳的总排放量;通过城市内监测与碳有关的数据,再通过碳排放监测中心的数据分析处理,综合计算城市的碳排放量。一是实现了城市级的碳排放的监测;二是监测成本低,方便,易推广应用。
附图说明
图1为本发明的模块结构示意图;
图2为本发明的方法步骤图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,应用于碳排放数据采集模块、碳吸收数据采集模块、碳排放监测中心以及人机交互模块;
所述碳排放数据采集模块用于采集城市单位时间段内碳排放的数据;所述碳排放数据采集模块包括含碳生产工艺碳排放数据采集单元、含碳能源碳排放数据采集单元、用电碳排放数据采集单元以及汽车碳排放数据采集单元;其中,含碳生产工艺碳排放数据采集单元用于采集城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量,并发送至碳排放监测中心;含碳能源碳排放数据采集单元用于采集城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量,并发送至碳排放监测中心;用电碳排放数据采集单元用于采集城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量,并发送至碳排放监测中心;汽车碳排放数据采集单元用于采集城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量,并发送至碳排放监测中心;
所述碳吸收数据采集模块用于采集城市单位时间段内碳吸收的数据;所述碳吸收数据采集模块包括光合作用碳吸收数据采集单元和二氧化碳捕获数据采集单元;其中,光合作用碳吸收数据采集单元用于采集城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长,并发送至碳排放监测中心;二氧化碳捕获数据采集单元用于采集城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,并发送至碳排放监测中心;
所述碳排放监测中心用于对接收到的数据进行存储、处理和汇总,并发送至人机交互模块;所述碳排放监测中心包括存储单元、处理单元以及决策生成单元;所述存储单元用于存储碳排放数据采集模块发送的碳排放数据以及碳吸收数据采集模块发送的碳吸收数据,所述处理单元用于对碳排放数据和碳吸收数据进行处理,所述决策生成单元用于生成城市单位时间内碳排放总量;其中,所述处理单元包括含碳生产工艺碳排放处理子单元、含碳能源碳排放处理子单元、用电碳排放处理子单元、汽车碳排放处理子单元、光合作用碳吸收处理子单元以及二氧化碳捕获处理子单元;
所述人机交互模块用于用户终端查询城市单位时间段内二氧化碳的总排放量。
如图2所述,一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,包括如下步骤:
步骤一:碳排放数据采集模块采集城市单位时间段内碳排放的数据以及碳吸收数据采集模块采集城市单位时间段内碳吸收的数据;具体采集的数据如下:
含碳生产工艺碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量,并发送至碳排放监测中心;
含碳能源碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量,并发送至碳排放监测中心;
用电碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量,并发送至碳排放监测中心;
汽车碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量,并发送至碳排放监测中心;
光合作用碳吸收数据采集单元采集城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长,并发送至碳排放监测中心;
二氧化碳捕获数据采集单元采集城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,并发送至碳排放监测中心;
步骤二:碳排放监测中心的存储单元对碳排放数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳排放数据以及碳吸收数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳吸收数据进行存储;
步骤三:处理单元从存储单元提取不同类型的数据进行处理,并将处理的结果发送至决策生成单元;处理过程如下:
含碳生产工艺碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量并进行处理,含碳生产工艺碳排放处理子单元将单位时间段内原料投入量标记为A、产品产出量标记为B以及废物输出量标记为C,则W1=δ(αA-βB-γC),其中W1 表示含碳生产工艺二氧化碳排放量,α表示原料含碳量,β表示产品含碳量,γ表示废物含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳生产工艺碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元;
含碳能源碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量并进行处理,含碳能源碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量分别标记为D、E和F,以及居民小区用气量标记为G,则
Figure BDA0003748486970000081
其中W2表示含碳能源二氧化碳排放量,ε表示煤含碳量,η表示油含碳量,ψ表示气含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳能源碳排放处理子单元处理的结果发送至决策生成单元;
用电碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量并进行处理,用电碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产用电量标记为H以及居民小区用电量标记为I,则 W3=ζ(H+I),其中W3表示用电二氧化碳排放量,ξ表示碳强度系数;用电碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元;
汽车碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量并进行处理,汽车碳排放处理子单元将单位时间段内加油站油的销售量标记为J以及加气站气的销售量标记为K,则 W4=μJ+νK,其中W4表示汽车碳排放量,μ表示汽油/柴油二氧化碳排放系数,ν表示天然气二氧化碳排放系数;汽车碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元;需要说明的是,虽然存在有些车辆加油或加气后到其他城市行驶,其他城市的车辆在外地加油后到本城市行驶,但该部分根据概率统计,计为抵消,所以忽略这部分因素。
光合作用碳吸收处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长并进行处理,光合作用碳吸收处理子单元将单位时间段内绿化覆盖面积标记为S、白天光照时长标记为M以及夜晚无光照时长标记为N,则W5=S(σM-τN),其中W5表示光合作用碳吸收量,σ表示植物二氧化碳吸收系数,τ表示植物二氧化碳释放系数;光合作用碳吸收处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元;
二氧化碳捕获处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,二氧化碳捕获处理子单元将单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量标记为W6,并发送至决策生成单元;由于碳捕获装置捕获的二氧化碳含量有明确数值,不用计算;
步骤四:决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,即 W=W1+W2+W3+W4-W5-W6,其中W表示城市单位时间段内二氧化碳的总排放量,其中单位时间段内可以为一日、一周、一月或一年;决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块,用户终端通过人机交互模块查询城市单位时间段内氧化碳的总排放量。
上述公式均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:碳排放数据采集模块采集城市单位时间段内碳排放的数据以及碳吸收数据采集模块采集城市单位时间段内碳吸收的数据;
步骤二:碳排放监测中心的存储单元对碳排放数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳排放数据以及碳吸收数据采集模块中所有数据采集单元发送的碳吸收数据进行存储;
步骤三:处理单元从存储单元提取不同类型的数据进行处理,并将处理的结果发送至决策生成单元;
步骤四:决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块,用户终端通过人机交互模块查询城市单位时间段内氧化碳的总排放量。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,应用于碳排放数据采集模块、碳吸收数据采集模块、碳排放监测中心以及人机交互模块;
所述碳排放数据采集模块用于采集城市单位时间段内碳排放的数据;所述碳排放数据采集模块包括含碳生产工艺碳排放数据采集单元、含碳能源碳排放数据采集单元、用电碳排放数据采集单元以及汽车碳排放数据采集单元;
所述碳吸收数据采集模块用于采集整个城市单位时间段内碳吸收的数据;所述碳吸收数据采集模块包括光合作用碳吸收数据采集单元和二氧化碳捕获数据采集单元;
所述碳排放监测中心用于对接收到的数据进行存储、处理和汇总,并发送至人机交互模块;所述碳排放监测中心包括存储单元、处理单元以及决策生成单元;
所述人机交互模块用于用户终端查询城市单位时间段内二氧化碳的总排放量。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,含碳生产工艺碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量,并发送至碳排放监测中心;
含碳能源碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量,并发送至碳排放监测中心;
用电碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量,并发送至碳排放监测中心;
汽车碳排放数据采集单元采集城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量,并发送至碳排放监测中心;
光合作用碳吸收数据采集单元采集城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长,并发送至碳排放监测中心;
二氧化碳捕获数据采集单元采集城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,并发送至碳排放监测中心。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,含碳生产工艺碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内含碳生产工艺中原料投入量、产品产出量以及废物输出量并进行处理,含碳生产工艺碳排放处理子单元将单位时间段内原料投入量标记为A、产品产出量标记为B以及废物输出量标记为C,则W1=δ(αA-βB-γC),其中W1表示含碳生产工艺二氧化碳排放量,α表示原料含碳量,β表示产品含碳量,γ表示废物含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳生产工艺碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,含碳能源碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量以及居民小区用气量并进行处理,含碳能源碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产中的用煤量、用油量和用气量分别标记为D、E和F,以及居民小区用气量标记为G,则
Figure FDA0003748486960000031
其中W2表示含碳能源二氧化碳排放量,ε表示煤含碳量,η表示油含碳量,ψ表示气含碳量,δ表示碳转换为二氧化碳的转换系数;含碳能源碳排放处理子单元处理的结果发送至决策生成单元。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,用电碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内企业生产用电量和居民小区用电量并进行处理,用电碳排放处理子单元将单位时间段内企业生产用电量标记为H以及居民小区用电量标记为I,则W3=ζ(H+I),其中W3表示用电二氧化碳排放量,ξ表示碳强度系数;用电碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,汽车碳排放处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内加油站油的销售量和加气站气的销售量并进行处理,汽车碳排放处理子单元将单位时间段内加油站油的销售量标记为J以及加气站气的销售量标记为K,则W4=μJ+νK,其中W4表示汽车碳排放量,μ表示汽油/柴油二氧化碳排放系数,ν表示天然气二氧化碳排放系数;汽车碳排放处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,光合作用碳吸收处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内绿化覆盖面积、白天光照时长以及夜晚无光照时长并进行处理,光合作用碳吸收处理子单元将单位时间段内绿化覆盖面积标记为S、白天光照时长标记为M以及夜晚无光照时长标记为N,则W5=S(σM-τN),其中W5表示光合作用碳吸收量,σ表示植物二氧化碳吸收系数,τ表示植物二氧化碳释放系数;光合作用碳吸收处理子单元将处理的结果发送至决策生成单元。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,二氧化碳捕获处理子单元从存储单元提取城市单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量,二氧化碳捕获处理子单元将单位时间段内碳捕获装置捕获的二氧化碳含量标记为W6,并发送至决策生成单元。
10.根据权利要求1-9任意一项所述的一种基于数据分析的城市碳排放监测方法,其特征在于,决策生成单元将接收到的处理结果进行汇总计算,即W=W1+W2+W3+W4-W5-W6,其中W表示城市单位时间段内二氧化碳的总排放量,其中单位时间段内为一日、一周、一月或一年;决策生成单元将生成的结果发送至人机交互模块。
CN202210836353.XA 2022-07-15 2022-07-15 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法 Pending CN115455248A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210836353.XA CN115455248A (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210836353.XA CN115455248A (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115455248A true CN115455248A (zh) 2022-12-09

Family

ID=84295917

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210836353.XA Pending CN115455248A (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115455248A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116187613A (zh) * 2023-04-26 2023-05-30 广东埃文低碳科技股份有限公司 一种基于大数据的碳排放流实时监测系统及其方法
CN116362138A (zh) * 2023-04-07 2023-06-30 广东海洋大学 基于大数据的人工智能园区碳监测方法
CN116738232A (zh) * 2023-06-16 2023-09-12 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于ftir光谱的城市大气碳排放分布检测方法
CN117744952A (zh) * 2024-02-18 2024-03-22 四川省德阳生态环境监测中心站 基于时序网络的大气碳排放量分析方法及系统
CN116738232B (zh) * 2023-06-16 2024-05-31 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于ftir光谱的城市大气碳排放分布检测方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116362138A (zh) * 2023-04-07 2023-06-30 广东海洋大学 基于大数据的人工智能园区碳监测方法
CN116187613A (zh) * 2023-04-26 2023-05-30 广东埃文低碳科技股份有限公司 一种基于大数据的碳排放流实时监测系统及其方法
CN116738232A (zh) * 2023-06-16 2023-09-12 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于ftir光谱的城市大气碳排放分布检测方法
CN116738232B (zh) * 2023-06-16 2024-05-31 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于ftir光谱的城市大气碳排放分布检测方法
CN117744952A (zh) * 2024-02-18 2024-03-22 四川省德阳生态环境监测中心站 基于时序网络的大气碳排放量分析方法及系统
CN117744952B (zh) * 2024-02-18 2024-05-17 四川省德阳生态环境监测中心站 基于时序网络的大气碳排放量分析方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115455248A (zh) 一种基于数据分析的城市碳排放监测方法
CN110531029B (zh) 一种基于环保物联网大数据预测空气质量趋势的装置
CN110531030B (zh) 一种基于物联网大数据大气污染物分析的方法及装置
CN108282026A (zh) 一种高压开关设备远程运维系统
Llorca et al. SO2 emissions and the environmental Kuznets curve: the case of Chinese provinces
CN102568172A (zh) 一种脱硫装置废气烟尘排放浓度远程在线监测系统
CN201503545U (zh) 污染源实时监控系统
CN104537462A (zh) 空气细颗粒物的火电污染因素控制方法
CN112214723A (zh) 一种基于多卫星火点的生物质开放燃烧排放动态表征方法
CN115204618A (zh) Ccmvs区域碳源汇同化反演评估系统
CN112541255A (zh) 一种大气污染排放来源自动识别系统及识别方法
CN112000055A (zh) 挥发性有机污染物总量控制系统及方法
CN114626637A (zh) 一种二氧化碳排放量预测及规划使用方法
CN116400016A (zh) 一种碳排放量监测方法
Zhumadilova et al. The impact of greenhouse gases on climate change
CN111352953A (zh) 一种企业环保管理及报告系统
CN112505247B (zh) 空气质量分析方法、装置、设备及存储介质
CN113375985A (zh) 一种城镇生活垃圾填埋处理温室气体检测样本采集方法
Tawalbeh et al. Energy Consumption and Carbon Emissions Data Analysis: Case Study and Future Predictions
CN202837987U (zh) 污染源排放过程工况自动监控系统
CN111489268B (zh) 一种基于可信度模糊规划方法的火电厂环境综合管理方法
CN206770037U (zh) 一种汽车尾气排放用智能预警装置
CN111060653A (zh) 一种基于数字孪生的大气污染实时监测预警无人机
Guo et al. Day-Ahead Scheduling of Thermal Generation under Air Quality Ecological Compensation System Considering Wind Power Uncertainty
CN104932371B (zh) 一种社区环保管理系统及其管理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination