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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法及装置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：CN121052524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511597219.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法及装置是由肖溪;柴浩哲;严涛;吴远科;郭旭峰;陈美好;朱英杰;刘洋;左章琦设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法及装置，涉及酞酸酯类污染物碳足迹计算领域，该方法利用检索增强生成技术进行酞酸酯类污染物碳足迹计算，对用户提问的碳排放场景下酞酸酯类的碳排途径进行调研，根据输入的碳排放场景的酞酸酯类来源关键词，形成用于文献检索的关键词数据库，通过相关关键词检索一定量的文献，形成文献文本数据库，进而可以根据文献知识推理生成碳排途径，进而基于生成的碳排途径以及检索人工汇总的碳排因子数据库，进行物质流计算，得出酞酸酯类污染物碳足迹。本申请首次实现基于人工智能的大语言模型与碳核算领域的深度融合，准确的计算酞酸酯类污染物碳足迹。

本发明授权基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强生成的酞酸酯类污染物碳足迹计算方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的内容；用户输入的内容是对一种碳排放场景的描述； 根据所述用户输入的内容，利用第一检索增强生成大语言模型得出用户输入的碳排放场景下酞酸酯类污染物的来源关键词； 对酞酸酯类污染物的来源关键词进行优化，并根据优化后的关键词从文献数据库中检索文献文本，生成文献关键词数据库和文献文本数据库； 根据文献关键词数据库和文献文本数据库，利用第二检索增强生成大语言模型得出用户输入的查询内容对应的酞酸酯类污染物全生命周期碳排放信息的文本内容，并根据文本内容推理得出酞酸酯类污染物的碳排放途径； 利用第三检索增强生成大语言模型，根据推理出的酞酸酯类污染物的碳排放途径和人工汇总的多源碳排放因子数据库，得出用户输入的碳排放场景下酞酸酯类污染物的物质流计算过程和最终计算结果；所述最终计算结果包括用户输入的碳排放场景下酞酸酯类污染物碳足迹和酞酸酯类污染物的碳排放因子； 其中，根据所述用户输入的内容，利用第一检索增强生成大语言模型得出用户输入的碳排放场景下酞酸酯类污染物的来源关键词，具体包括： 根据所述用户输入的内容，利用大语言模型筛选关键词，得出查询关键词； 检索与查询关键词相关的文献，并根据文献的文章被引量进行排序； 从排序后的文献中挑选文章被引量靠前的若干文献； 将挑选的文献作为文献元数据，并进行向量化存储；文献元数据包括文献作者和文献关键词； 构建第一检索增强生成大语言模型，利用第一检索增强生成大语言模型根据用户输入的内容，从向量化存储的文献元数据中检索用户输入的碳排放场景下酞酸酯类污染物的来源，并生成酞酸酯类污染物的来源关键词。

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