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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利基于LCA-GLSS耦合的碳足迹优化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：CN120893686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511037735.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于LCA-GLSS耦合的碳足迹优化方法及系统是由辛春林;曹已晴;金延鑫;王骥仟;雷涯邻设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LCA-GLSS耦合的碳足迹优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及碳足迹评价技术领域，公开一种基于LCA‑GLSS耦合的碳足迹优化方法及系统。碳足迹优化方法包括计算产品全生命周期各阶段的碳足迹，全生命周期中各过程单元涉及的物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹贡献比，及物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹敏感度；对碳足迹评价过程中发现的高碳排放环节进行优化，识别和消除碳排放过程中的浪费和变异，建立碳足迹预测模型，对未来的碳排放趋势进行预测和模拟，通过模型优化和参数调整提高预测的准确性；对评价结果进行综合分析和解释，识别碳足迹的主要贡献因素和关键环节，制定减排措施和优化建议。本发明兼具定量分析与过程改进，能有效提升碳足迹管理的效率与准确性。

本发明授权基于LCA-GLSS耦合的碳足迹优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LCA-GLSS耦合的碳足迹优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.碳足迹评价，具体包括：利用大数据技术收集产品全生命周期各阶段的碳排放数据，并进行预处理，包括数据清洗、筛选和标准化；基于预处理后的数据，按照全生命周期评价方法对产品全生命周期的碳排放进行量化分析，计算各阶段的碳足迹、全生命周期中各过程单元涉及的物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹贡献比以及物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹敏感度； S2.碳足迹优化，具体包括：运用绿色精益六西格玛的工具和方法，对碳足迹评价过程中发现的高碳排放环节进行优化，通过因果分析、统计过程控制手段，识别和消除碳排放过程中的浪费和变异；利用人工智能算法，根据历史数据建立碳足迹预测模型，对未来的碳排放趋势进行预测和模拟，并通过模型优化和参数调整提高预测的准确性；对评价结果进行综合分析和解释，识别碳足迹的主要贡献因素和关键环节，制定减排措施和优化建议； 绿色精益六西格玛方法中的定义阶段，通过Eco-QFD方法将碳排放目标分解为生产工艺的关键质量特性，建立“碳排放-工艺参数”关联矩阵，具体包括：根据碳足迹评价结果，识别关键减排工序；将工序级减排目标，映射至工艺参数；采用多目标近端策略优化算法生成碳足迹优化方案，其奖励函数为： 通过数字孪生模拟迭代训练，输出一组Pareto最优解集； 碳足迹评价具体包括如下步骤： S10.初始化评价要素，具体包括：确定评价对象、评价目标、基准流、度量尺度、系统边界和取舍准则； S11.数据采集及数据处理，具体包括：将工艺链中依次执行的M个工序按预设规则划分为N个过程单元，N≤M；采集并预处理每一过程单元的输入数据和输出数据； S12.构建生命周期模型，具体包括：采用图神经网络构建工艺链网络模型，映射物料流动、能源流动与碳排放的关联路径；采用GWP100评估类别计算生命周期碳足迹；采用数字孪生技术模拟工艺流程，以实时更新碳足迹数据； S13.计算生命周期中各过程单元涉及的物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹贡献比； S14.按照预设且相同的比例减少各过程单元涉及的物料、能源、资源、废弃物，获得减少后各过程单元涉及的物料、能源、资源、废弃物对应的碳足迹，根据减少前后碳足迹计算碳足迹敏感度； 采用GWP100评估类别计算生命周期碳足迹的计算方法如下： 其中，为碳足迹；为第种活动；为第中温室气体；为系统边界内，各功能单位中第种活动的GHG排放和消除相关数据，相关数据包括初级数据和次级数据；为第种活动对应的温室气体的排放系数；为温室气体的值。

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