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龙图腾网获悉成都海关技术中心;四川丝路易购科技有限公司;成都亿科环境科技有限公司申请的专利一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法、系统、设备及其可读存储介质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：CN121032006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511576997.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法、系统、设备及其可读存储介质是由徐畅;董伟;王粒同;施怡澄;唐诗;欧阳雨琦;廖雪梅;何易葵;高明贤;周金蓉设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法、系统、设备及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法、系统、设备及其可读存储介质，涉及碳足迹核算技术领域，包括，采集消费品生产流程活动数据，进行周期阶段划分获取对应的碳排放因子数据，分析不同周期的碳排放阶段强度值并计算周期阶段的贡献比例，定义阶段间数据流矩阵，基于阶段间数据流矩阵进行一致性验证，若验证不一致，则计算碳排放强度差异，对不同活动进行贡献比例的依次检查。本发明所述方法通过阶段间数据流矩阵平衡分析，揭示耦合点与系统整体的非线性关系，通过关键耦合点集合的排序，建立高效协同减排路径，基于贡献率高的活动点最终形成关键耦合点集合。

本发明授权一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法、系统、设备及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于全生命周期的消费品碳足迹核算方法，其特征在于，包括： 采集消费品生产流程活动数据，进行周期阶段划分获取对应的碳排放因子数据，计算实际碳排放数据，并统计不同生命周期阶段的实际碳排放总量，作为生命周期的阶段强度值，并根据活动数据计算对应生命周期阶段强度值的贡献比例，结合不同周期阶段的资源流动量确定数据流强度，分析不同周期阶段的碳强度关联性，定义阶段间数据流矩阵； 基于阶段间数据流矩阵进行一致性验证，若验证不一致，则计算碳排放强度差异，且在周期阶段内针对不同活动进行贡献比例的依次检查，若活动的实际排放强度与理论排放强度存在偏差，对标记为异常活动的碳排放强度数据进行平滑修正，更新输出修正排放强度，并将所有周期阶段的修正排放强度组成排放强度集合； 基于周期阶段中不同活动的实际数据单位，基于排放强度集合，观察不同阶段的修正排放强度在不同活动规模下的变化，基于周期阶段中不同活动的实际数据单位，定义活动规模因子矩阵，基于不同活动的活动规模因子进行变化率计算，分析不同活动的活动规模因子对不同周期阶段排放强度的贡献变化，根据活动规模因子矩阵中变化率最大的活动规模进行整合并标记临界点，排序组成关键节点集合，基于修正排放强度进行重新验证，且对阶段间数据流矩阵数据进行更新，通过更新的阶段间数据流矩阵数据，计算碳强度关联值在所有阶段间碳强度关联值的占比作为贡献率，排序组成关键耦合点集合； 根据不同周期阶段的能耗数据，分析能流强度并基于碳排放强度计算阶段内能耗效率，构造阶段间能流矢量模型，根据关联因子定义每两个阶段之间的能流分配，并基于关键耦合点集合对能流分配进行权重调整； 设定碳排放效率最优作为优化目标，定义优化函数，并引入阶段内能耗效率，参考关键节点集合根据不同周期阶段临界点对应的变化率作为指导，重新更新能流强度，且确保重分配后的总能量守恒，统计所有周期阶段的总能流强度的分配值，并更新阶段间能流分配权重，其中每周期阶段间能流强度的调整值为基于能效优化后的阶段碳排放强度，根据更新的能流总量统计不同阶段的能流比例，并结合优化后的单位能流排放强度，定义优化目标函数，通过梯度下降法进行迭代优化，确定每个周期阶段的优化后能流总量，最小化生命周期整体碳排放成本； 根据能流阈值筛选能流总量对应周期阶段，标记为关键耦合路径，确定需要进行能流优化的周期阶段活动项； 所述进行周期阶段划分获取对应的碳排放因子数据，分析不同周期的碳排放阶段强度值并计算周期阶段的贡献比例，定义阶段间数据流矩阵，包括， 基于消费品的全生命周期对基础活动数据进行周期阶段划分，包括生产、运输、销售、使用以及回收，针对每个被划分的周期阶段，明确消费品不同周期阶段的具体活动以及消费品的活动数据，并根据碳排放因子库获取对应的碳排放因子数据； 根据活动数据以及单位排放因子计算实际碳排放数据，并统计不同生命周期阶段的实际碳排放总量，作为生命周期的阶段强度值，并根据活动数据计算对应生命周期阶段强度值的贡献比例； 基于碳排放因子结合不同周期阶段的资源流动量确定数据流强度，结合阶段强度值分析不同周期阶段的碳强度关联性，根据不同周期阶段的碳强度关联值定义阶段间数据流矩阵； 所述基于周期阶段中不同活动的实际数据单位，定义活动规模因子矩阵，进行变化率计算，排序组成关键节点集合，对更新的阶段间数据流矩阵数据，计算碳强度关联值的贡献率，排序组成关键耦合点集合，包括， 基于排放强度集合，观察不同阶段的修正排放强度在不同活动规模下的变化，基于周期阶段中不同活动的实际数据单位，定义活动规模因子矩阵； 基于不同活动的活动规模因子进行变化率计算，分析不同活动的活动规模因子对不同周期阶段排放强度的贡献变化，根据活动规模因子矩阵中变化率最大的活动规模进行整合并标记临界点，排序组成关键节点集合； 通过更新的阶段间数据流矩阵数据，计算碳强度关联值在所有阶段间碳强度关联值的占比作为贡献率，基于历史数据的贡献率的均值与二倍标准差的和作为耦合点阈值，将贡献率大于耦合点阈值的碳强度关联值的活动点排序组成关键耦合点集合； 所述根据不同周期阶段的能耗数据，分析能流强度并基于碳排放强度计算阶段内能耗效率，构造阶段间能流矢量模型进行能流分配，基于关键耦合点集合对能流分配进行权重调整，包括， 根据不同周期阶段的能耗数据，分析能流强度，并结合碳排放强度计算阶段内能耗效率； 构造阶段间能流矢量模型，通过公式定义，表示为： 其中，表示第i个周期阶段到第j个周期阶段的能流总量，表示关键耦合点权重调整因子，表示第i个周期阶段的能流强度，表示第i个周期阶段到第j个周期阶段的能流比例； 根据关联因子定义每两个阶段之间的能流分配，并基于关键耦合点集合对能流分配进行权重调整，表示为： 其中，表示第i个周期阶段与第k个周期阶段的碳强度关联值； 设定碳排放效率最优作为优化目标，定义优化函数，并引入阶段内能耗效率，参考关键节点集合根据不同周期阶段临界点对应的变化率作为指导，重新更新能流强度，且确保重分配后的总能量守恒，其具体流程表示为： 其中，表示第i个周期阶段的优化目标值，表示活动能流强度的分配值，表示阶段内能耗效率平均值，表示第i个周期阶段调整步长，表示第i个周期阶段的变化率，表示基准步长，基于历史经验确定，表示第i个周期阶段o个活动的能流强度，表示第i个周期阶段o个活动的阶段内能耗效率，表示第i个周期阶段第o个活动的修正排放强度； 所述统计所有周期阶段的总能流强度的分配值，并更新阶段间能流分配权重，统计不同阶段的能流比例，定义优化目标函数进行迭代优化，确定每个周期阶段的优化后能流总量，包括， 统计所有周期阶段的总能流强度的分配值，并更新阶段间能流分配权重，其中每周期阶段间能流强度的调整值为基于能效优化后的阶段碳排放强度； 根据更新的能流总量统计不同阶段的能流比例，并结合优化后的单位能流排放强度，以最小化生命周期整体碳排放成本，以阶段间单位能流排放强度为目标，定义优化目标函数，通过梯度下降法进行迭代优化，确定每个周期阶段的优化后能流总量。

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