本发明属于减污降碳，具体是基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法。
背景技术：
1、在全球气候变暖、极端气候事件日益增多、温室效应愈发严重的背景下，寻找低碳且高效的可持续经济发展模式已刻不容缓地成为当今世界发展的重中之重，为应对这一全球性挑战，众多制造型企业正积极响应，致力于减少污染和降低碳排放，以推动经济向更加绿色、可持续的方向发展。
2、公开号为cn17172415a的发明专利申请公开了一种高耗能企业综合降碳的分析方法、装置及计算机存储介质。其中，方法包括：获取待分析企业的能耗数据和碳排放数据；对能耗数据的能耗结构和碳排放数据的碳排放结构进行综合分析；基于所述综合分析的结果确定待分析企业的降碳模式；其中，所述降碳模式的能耗数据和降碳模式的碳排放数据低于所述待分析企业的能耗数据和碳排放数据。本发明通过综合分析企业能耗数据、碳排放数据、环境政策等多个维度进行综合分析，实现对待分析企业的降碳需求和降碳模式进行精确分析，以实现企业碳减排目标。
3、上述现有技术基于企业的能耗数据和碳排放数据，确定企业的降碳模式，但缺乏对多目标优化问题的全面考虑，如经济成本和社会效益等，未能得到效益最大化的减污降碳技术路径；因此本发明提供了基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法。
技术实现思路
1、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，本发明提出了基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，用于解决现有技术基于企业的能耗数据和碳排放数据，确定企业的降碳模式，但缺乏对多目标优化问题的全面考虑，如经济成本和社会效益等，未能得到效益最大化的减污降碳技术路径的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，包括以下步骤：
3、步骤一：构建减污降碳技术路径的知识图谱库；其中，知识图谱库包括不同属性企业、不同降碳目标的若干减污降碳技术路径；
4、步骤二：分析知识图谱库中各减污降碳技术路径的综合效益指数；
5、步骤三：根据待降碳企业属性，从知识图谱中获取若干减污降碳技术路径，标记为待匹配减污降碳技术路径；并分析待降碳企业的最优减污降碳技术路径。
6、优选的，所述构建减污降碳技术路径的知识图谱库，包括：
7、从相关文件中获取减污降碳信息；其中，相关文件包括学术论文、研究报告和政策文件；减污降碳信息包括：技术属性、关键技术点、资源配置和碳排放指标；技术属性与企业属性对应；碳排放指标为不同行业的规定碳排放量；
8、将获取的减污降碳信息作为知识图谱中的实体，以及根据技术属性和碳排放指标提取关键技术点和资源配置之间的关系，构建知识图谱的实体-关系-实体的三元数据组，得到减污降碳技术路径的知识图谱库。
9、本发明通过从减污降碳的相关文件中获取相关降碳信息，并进行整理，构建减污降碳技术路径的知识图谱库，有利于将分散在不同文件中的减污降碳信息集中起来，形成统一的数据库，便于快速查找和引用，提高了信息的可用性和可访问性。
10、优选的，所述分析知识图谱库中各减污降碳技术路径的综合效益指数，包括：
11、分析各减污降碳技术路径的相对碳排放量、经济效益和技术复杂度；
12、通过公式zxy＝α×e-tfl+β×enc+γ×e-jsf计算得到减污降碳路径的综合效益指数zxy；其中，tfl为相对碳排放量；enc为经济效益；jsf为核心技术复杂度；α+β+γ＝1。
13、本发明通过减污降碳技术路径的相对碳排放量、经济效益和技术复杂度三个方面综合评估各减污降碳技术路径的综合效益指数，即对社会的效益程度；若综合效益指数越大，则表明对社会的效益越大，越值得推荐，且有利于帮助企业找到既能显著降低碳排放又具有经济可行性的技术路径，进而使企业能够建立起长期的可持续发展模式，既减少了环境污染，又增强了市场竞争力。
14、优选的，所述分析各减污降碳路径的相对碳排放量，包括：
15、根据不同属性行业，构建对应的标准工艺流程的数字孪生模型；
16、对不同属性行业采用对应的减污降碳路径，通过数字孪生模型模拟输出经过减污降碳路径的碳排放评估量，且与碳排放指标进行比值处理，得到相对碳排放量。
17、本发明数字孪生模型能够根据行业的具体工艺流程和运营条件，进行个性化模拟，提供更贴近实际情况的碳排放评估，相比通用模型更加准确；模型可以实时反映工艺流程的变化，如设备运行状态、原材料使用情况等，从而及时调整碳排放评估，确保数据的实时性和有效性；通过数字孪生模型，企业可以在实际实施前，对不同的减污降碳策略进行模拟测试，预测通过减污降碳路径后的碳排放量，为相对碳排放量分析奠定基础。
18、优选的，碳排放评估量为不同属性企业在相同生产量下的碳排放量。
19、优选的，分析各减污降碳路径的经济效益和技术复杂度，包括：
20、经济效益为减污降碳路径的减排收益与投资成本之间的比值；其中，投资成本包括减污降碳技术路径所要投入的技术人才成本和设施成本；
21、技术复杂度为减污降碳路径的技术难度等级与对应行业的核心技术水平等级之间的比值；其中，其中，技术难度等级与核心技术水平等级的等级范围划分一致；减污降碳路径的核心技术难度等级由技术专家评估得到。
22、本发明通过分析经济效益反映减污降碳路径的经济效益，即每单位投资能带来的减排收益，有助于企业或投资者做出更加理性的决策；清晰的成本效益分析有助于识别那些成本低、收益高的减污降碳技术，从而优化资源配置，提高资金使用效率；技术复杂度评估提供了一个标准化的技术复杂度评估体系，便于不同技术路径之间的横向比较；通过对比不同技术路径的经济效益和技术复杂度，企业或政策制定者可以更有效地分配有限的资源，优先支持那些性价比高、易于实施的技术。
23、优选的，减排收益为碳排放评估量与碳价的乘积；其中，碳价为碳交易市场上每吨二氧化碳的价格，且大于0。
24、优选的，所述行业的核心技术水平等级，包括：
25、从历史数据中提取行业中核心技术各研发阶段的若干技术数据和技术人才信息，并输入至技术水平评估模型中，得到核心技术水平等级；其中，技术水平评估模型由人工智能模型构建；技术数据包括技术报告和研发成果；技术人才信息包括专业技能和工作经验。
26、本发明通过某行业技术数据和技术人才信息训练人工智能模型，训练得到技术水平评估模型，该人工智能模型能够快速处理和分析大量数据，大大提高了评估效率；且多次运行模型并进行验证，确保评估结果的稳定性和可靠性；此外人工智能模型可以根据实际需求进行灵活调整和优化，以适应不同行业或企业的评估需求。
27、优选的，所述分析待降碳企业的最优减污降碳技术路径，包括：
28、将待降碳企业的运营指标信息与待匹配减污降碳技术路径的实施指标信息进行对应比较，若运营指标信息均符合对应的实施指标信息，则待匹配减污降碳技术路径中综合效益指数最大的为待降碳企业的最优减污降碳技术路径。
29、本发明根据企业的具体运营指标信息来匹配适合的减污降碳技术路径的实施下指标信息，确保所选技术路径更加符合企业的实际情况和需求，并通过比较综合效益指数，选择最优减污降碳技术路径，这种方法综合考虑了经济效益、技术可行性和环保效益等多个方面，有助于企业实现对社会效益的最大化。
30、优选的，所述将待降碳企业的运营指标信息与待匹配减污降碳技术路径的实施指标信息进行对应比较，包括：
31、运营指标信息包括运营资金、核心技术水平等级和碳排放目标量；实施指标信息包括投资成本和碳排放评估量；
32、当运营资金大于投资成本、核心技术水平等级与核心技术难度等级的比值大于预设阈值，且碳排放目标量大于碳排放评估量，则运营指标信息均符合对应的实施指标信息，对应的减污降碳技术路径为待匹配减污降碳技术路径。
33、本发明通过比较运营资金与投资成本，确保所选技术路径在企业的财务能力范围内，有助于企业实现经济效益与环保效益的平衡，避免过度投资或投资不足导致的资源浪费；核心技术水平等级与核心技术难度等级的比值大于预设阈值，确保所选技术路径在企业的技术实力范围内具有可行性，有助于企业顺利实施减污降碳技术，降低技术风险；碳排放目标量大于碳排放评估量，确保所选技术路径能够实现企业的碳减排目标，有助于企业实现绿色可持续发展，降低对环境的影响。
34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
35、1.本发明通过构建减污降碳技术路径的知识图谱库，有利于将各种减污降碳技术路径的信息进行系统化、集成化的整理，使得相关信息更加有序、易于查询和利用；并通过相对碳排放量、经济效益和技术复杂度三个方面对各减污降碳技术路径进行综合分析，得到各减污降碳技术路径的综合效益指数，反映该技术路径对社会产生的效益，为企业选择最优减污降碳技术路径提供了可靠的依据；使得企业在综合效益最大的情况下实现减污降碳；
36、2.本发明首先构建减污降碳技术路径的知识图谱库；其次分析知识图谱库中各减污降碳技术路径的综合效益指数；最后根据待降碳企业属性，从知识图谱中获取若干减污降碳技术路径，标记为待匹配减污降碳技术路径；并分析待降碳企业的最优减污降碳技术路径；本发明基于环境、经济和技术三方面比较企业和减污降碳技术路径之间的适配性，并基于污降碳技术路径的综合效益，为企业提供最优的减污降碳技术路径，及时调整和优化减污降碳措施，确保达到减污降碳目标。
1.基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述构建减污降碳技术路径的知识图谱库，包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述分析知识图谱库中各减污降碳技术路径的综合效益指数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述分析各减污降碳路径的相对碳排放量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，碳排放评估量为不同属性企业在相同生产量下的碳排放量。
6.根据权利要求3所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，分析各减污降碳路径的经济效益和技术复杂度，包括：
7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，减排收益为碳排放评估量与碳价的乘积；其中，碳价为碳交易市场上每吨二氧化碳的价格，且大于0。
8.根据权利要求6所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述行业的核心技术水平等级，包括：
9.根据权利要求3所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述分析待降碳企业的最优减污降碳技术路径，包括：
10.根据权利要求9所述的基于知识图谱的减污降碳技术路径优化方法，其特征在于，所述将待降碳企业的运营指标信息与待匹配减污降碳技术路径的实施指标信息进行对应比较，包括：
