[发明专利]一种碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种碳排放量预测方法，其特征在于，包括：

获取电池在回收过程中排放的若干历史烟气数据，其中，所述历史烟气数据包括烟气中CO₂质量浓度、烟气中CO₂排放速率；

根据若干所述历史废气排放数据计算得到若干碳排放量历史值；

利用若干所述碳排放量历史值进行预测，得到碳排放量预测值。

2.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述碳排放量预测方法还包括：

响应于选择指令，获取电池在回收过程中的若干工艺流程；

根据若干所述工艺流程，从预先构建的碳排放量理论值数据库中查询得到对应每一所述工艺流程的每一碳排放量理论值，并将每一所述碳排放量理论值相加得到总碳排放量理论值；

根据所述总碳排放量理论值和所述碳排放量预测值计算得到碳排放量预测精准度。

3.如权利要求2所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述选择指令包括第一选择指令和第二选择指令，则，

当响应所述第一选择指令时，获取电池在回收过程中的若干工艺流程；

当响应所述第二选择指令时，获取电池的电池类型；

根据所述电池类型，获取电池在回收过程中的若干工艺流程。

4.如权利要求2所述的碳排放量预测方法，其特征在于，通过以下步骤构建所述碳排放量理论值数据库：

获取电池在回收过程中的每一工艺流程对应的每一原料投入量、及每一所述原料投入量对应的碳排放因子；

根据所述每一原料投入量、每一所述碳排放因子计算得到每一所述工艺流程对应的每一碳排放量理论值；

建立每一所述碳排放量理论值和每一所述工艺流程的一一对应关系，得到碳排放量理论值数据库。

5.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，根据以下步骤获取所述CO₂质量浓度：

检测电池在回收过程中排放的烟气中的CO₂体积浓度；

将所述CO₂体积浓度转为CO₂质量浓度。

6.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，根据以下步骤获取CO₂排放速率：

计算烟道断面湿烟气的平均流速；

根据所述平均流速计算得到净烟气流量，将所述净烟气流量作为烟气中CO₂排放速率。

7.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述利用若干所述碳排放量历史值进行预测，得到碳排放量预测值包括：

对若干所述碳排放量历史值进行线性拟合，得到碳排放量预测曲线；

根据所述碳排放量预测曲线，得到碳排放量预测值。

8.一种碳排放量预测装置，其特征在于，包括：

历史烟气数据获取模块，用于获取电池在回收过程中排放的若干历史烟气数据，其中，所述历史烟气数据包括烟气中CO₂质量浓度、烟气中CO₂排放速率；

碳排放量历史值计算模块，用于根据若干所述历史废气排放数据计算得到若干碳排放量历史值；

碳排放量预测模块，用于利用若干所述碳排放量历史值进行预测，得到碳排放量预测值。

9.一种碳排放量预测设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7任一项所述的碳排放量预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～7任一项所述的碳排放量预测方法。