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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120473007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510968586.9，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法及系统是由李方义;崔羽齐;王黎明;王光存;鲁海宁;王忆同;刘伟彤;肖兴源;王泊云;李柳沅设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于绿色智能制造技术领域。提供了一种基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法及系统，根据待制造零件的设计特征节点、工艺特征节点以及资源活动节点，构建待制造零件的零件异构属性图，确定零件异构属性图的每条碳排放路径的碳排放值；采用图卷积对设计特征节点、工艺特征节点以及资源活动节点进行初始特征传播和表征学习，确定节点嵌入表示，根据所述节点嵌入表示得到设计特征对应的注意力权重；根据所述碳排放值以及所述注意力权重，确定每个设计特征节点的最终表示；以每个设计特征节点的所述最终表示为输入，采用双层图神经网络模型，预测得到每个设计特征节点的碳排放预测结果；实现了更高精度的碳排放的预测与归因分析。

本发明授权基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构属性图的零件制造碳排放预测方法，其特征在于，包括以下过程： 根据待制造零件的设计特征节点、工艺特征节点以及资源活动节点，构建待制造零件的零件异构属性图，确定零件异构属性图的每条碳排放路径的碳排放值； 采用图卷积对设计特征节点、工艺特征节点以及资源活动节点进行初始特征传播和表征学习，确定节点嵌入表示，根据所述节点嵌入表示得到设计特征对应的注意力权重； 每一个设计特征节点通过多条工艺-资源路径完成加工，每条路径的碳排放值包括物料碳排放和能耗碳排放； 根据所述碳排放值以及所述注意力权重，确定每个设计特征节点的最终表示；设计特征节点的最终表示：，其中，代表对应的注意力权重，代表第个设计特征节点、第个工艺特征节点以及第个资源活动节点所形成的路径的碳排放量； 以每个设计特征节点的所述最终表示为输入，采用双层图神经网络模型，预测得到每个设计特征节点的碳排放预测结果； 设计特征节点的特征向量表示为：，其中，F代表形状信息，S代表尺寸信息，T代表公差信息，M代表材料信息； 工艺特征节点的特征向量表示为：，其中，MF代表工艺元特征，MA代表加工余量，CP代表工艺参数，A代表精度； 资源活动节点的特征向量表示为：，E代表选定的加工设备，D代表加工使用的切削工具，P代表选定的切削液类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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