[发明专利]一种应用于垃圾分类回收领域的基于区块链的信用奖惩方法在审
申请号: | 202010847431.7 | 申请日: | 2020-08-21 |
公开(公告)号: | CN112116750A | 公开(公告)日: | 2020-12-22 |
发明(设计)人: | 李海峰;刘鸣捷;潘献义;彭扬东;向冲;唐国栋;黄久岭;卢胜望 | 申请(专利权)人: | 中冶集团武汉勘察研究院有限公司 |
主分类号: | G07F7/06 | 分类号: | G07F7/06;H04L29/06;H04L29/08;H04W12/02;B65F1/00 |
代理公司: | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人: | 胡江 |
地址: | 430000 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 应用于 垃圾 分类 回收 领域 基于 区块 信用 奖惩 方法 | ||
一种应用于垃圾分类回收领域的基于区块链的信用奖惩方法,包含用户垃圾分类评判及信用值计算、信用流通、垃圾回收终端补贴、用户侧信息获取;在本方案提供可回收制品生产的产品,供用户使用其信用值进行兑换,既做到了可回收垃圾种类的宣传,也避免用户拥有积分却无可兑换品的情况;在提升用户对垃圾分类认知的同时,也提供用户生活息息相关的可兑换物,提升了用户垃圾分类的准确性和积极性。
技术领域
本发明涉及垃圾分类回收领域,更具体的是一种在垃圾分类回收领域中基于区块链的信用奖惩系统及方法。
背景技术
2019年,强制性的垃圾分类已经在我国许多城市执行。一些试点区域也已经将区块链技术引进了垃圾分类中,但有些使用积分兑换以促进居民正确垃圾分类的区域遇到了积分兑换物种类过少,对居民吸引力较弱的问题。且居民对自己分类垃圾去向,是否得到合理处置也不清楚,对垃圾分类的意义理解也不足。因此,如何有效利用区块链技术的可溯源性和去中心性,促进分类后垃圾的运送终端与居民的联系,如何对居民的垃圾分类行为进行监管和奖惩,促使居民从“被逼”到“自愿”进行垃圾分类,这些都是目前区块链技术应用于垃圾分类回收时可以进步的方向。
发明内容
本发明的目的是为了解决传统的垃圾分类回收实践过程中,使用积分兑换以促进居民正确垃圾分类的区域遇到了积分兑换物种类过少,对居民吸引力较弱的问题。且居民对自己分类垃圾去向,是否得到合理处置也不清楚,对垃圾分类的意义认识不到位的问题。
本发明采用的技术方案是:一种应用于垃圾分类回收领域的基于区块链的信用奖惩方法,包括如下步骤:
步骤一:用户垃圾分类评判及信用值计算,该环节是当用户投放其分类好的垃圾时,垃圾投放点的人员或设备对用户投放是否符合规范进行监管,并进行垃圾投放质量评定以及信用值计算,在垃圾投放质量评定中通过的将其生活垃圾分类数据经过私钥加密后上传形成区块;并随着垃圾回收流程的运转逐渐传递下去形成区块链;区块链中的用户信息和垃圾分类评定结果利用公钥解密,传递到用户侧信息获取环节,供用户进行查询;
步骤二:信用流通,将前一环节区块链中质量评定计算所得信用值,经过判断后,形成用于信用值流通的侧链,负责用户信用值的传递和增减;
步骤三:垃圾回收终端补贴,垃圾焚烧发电厂由于在用户正确垃圾分类的前提下可以进行高效焚烧,并且减少污染物排放,故向用户提供用其信用兑换的垃圾焚烧发电厂焚烧垃圾所产生的电力;而可回收垃圾处理中心,在本方案提供可回收制品生产的产品,供用户使用其信用进行兑换,既做到了可回收垃圾种类的宣传,也避免用户拥有多余信用却无想用的可兑换品的情况;
步骤四:用户侧信息获取,在区块链上的用户生活垃圾处理情况和垃圾分类评定结果、当前信用值等数据经过公钥解密后会传递到用户侧终端,用户可以对自己的信用值和垃圾分类情况、信用奖惩及补贴情况进行查询。
进一步的,所述步骤一中垃圾投放质量评定以及信用值计算具体为:
将垃圾分类对信用值的影响因素设定为垃圾分类的质量和投放垃圾的价值;垃圾分类的质量分为3级:好,普通,差,系数定为1.5,1,-1,质量为“好”和“普通”的垃圾标准分别为垃圾分类无误的,和垃圾分类基本正确或出现1-2处错误类型,错误的垃圾量占投放的垃圾量比重也较小的,这些予以接收;价值则与投放垃圾的种类和数量有关;定义单次信用值增减=单次投放垃圾价值×垃圾分类质量,用户每日增加的信用值为单日的单次信用值增减总和,设定一个上限,以表示对制造过多垃圾的不鼓励;用户信用值正到一定程度将给予相应奖励;
垃圾分类质量为“差”的垃圾标准为垃圾分类错误较多,出现3处及以上的错误类型,或者分类错误的垃圾量比重不低的,这些原则上将拒收;如果因为用户强行投递等行为导致无法将投递的垃圾重新进行分类,则将该用户信用值加上单次信用值增减此时为负值后计入系统中;用户信用值负到一定程度将给予惩罚;监管点配备垃圾分类的人员,如果可以将投递错误的垃圾再分类,则由其进行再分类,降低分类错误的影响。
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