[发明专利]一种碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：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。采用本发明实施例能够对电池回收过程中碳排放量进行预测，进而有效指导电池在回收过程中的工艺流程的改进、控制实际生产过程中的碳排放量。

技术领域

本发明涉及碳排放量预测技术领域，尤其涉及一种碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

CO₂排放已成为大气污染的主要来源之一，也是温室效应污染物排放中增长最快的领域之一。我国的高能耗、高污染、高排放的发展模式已经严重制约了经济和环境的可持续发展，温室效应会造成严重的环境影响，例如冰川消退、海平面上升、南北极和永冻层冰盖以及高山冰川逐渐融化、气候带的北移使得我国贵州地区冬季气候越来越明显，全球变暖不仅仅会影响农作物生长，更会影响农作物品质。

在电池的回收过程中会产生大量CO₂，因此，需要时刻关注电池回收过程中的碳排放量。目前，对于电池回收过程中碳排放量的监测依赖于在线监测，也即“先排放，再监测计算”，尚缺乏对电池回收过程中碳排放量的预测。

发明内容

本发明提供一种碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质，能够对电池回收过程中碳排放量进行预测，准确率较高。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种碳排放量预测方法，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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；