【摘 要】
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生命周期评价（Life Cycle Assessment,LCA）是目前国内外公认的评价产品和服务对环境影响最有效的方法。LCA方法的一个重要步骤是产品生命周期清单（Life Cycle Inventory,LCI）分析,即构建产品在其整个生命周期中从原材料获取、产品生产、使用直至服役后处置的每一个过程对资源和环境的影响数据。量化数据是科学有效地进行评价的依据,LCI分析是有效实施LCA的基础和关
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划项目“机电产品全生命周期清单数据语义建模与动态收集技术（2020YFB1711601）”；
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生命周期评价（Life Cycle Assessment,LCA）是目前国内外公认的评价产品和服务对环境影响最有效的方法。LCA方法的一个重要步骤是产品生命周期清单（Life Cycle Inventory,LCI）分析,即构建产品在其整个生命周期中从原材料获取、产品生产、使用直至服役后处置的每一个过程对资源和环境的影响数据。量化数据是科学有效地进行评价的依据,LCI分析是有效实施LCA的基础和关键。首先,本文对LCA分析方法、LCI数据库及LCI分析语义建模技术研究现状及其对应工具软件进行综述。结合目前最新软件开发技术及参考国际上LCA软件,提出一个新的基于B/S网络云服务架构的LCI分析工具软件框架;针对机电产品LCI分析建模特点,提出一个面向机电产品的LCI分析数据模型和关系型的LCI数据库设计;该数据库包含20余张关系数据表,并导入了Ecoinvent通用数据集,使其包含2000多个基本流数据、多个典型机加工过程数据和一些常用的影响评价方法等;开发了基于矩阵线性求解的清单数据计算方法和程序。针对目前产品LCI数据主要以关系型数据库存储、缺乏语义和知识表示问题,本文开展了面向机电产品的LCI分析语义建模研究,通过对LCI数据及分析涉及的概念和关系的深入分析,采用OWL构建了产品LCI数据本体模型,包括流本体、过程本体等多个本体概念的定义,通过知识规则丰富产品LCI知识表示;将产品LCI分析表示为由本体标注的过程、流作为节点,属性作为关系边的LCI分析知识图,实现产品的语义关联,从而为LCI清单分析的语义查询和各种知识处理打下基础,提高LCI分析及数据查询的质量和效率。本文提出的方法和模型基于Java等编程语言和工具编程实现,并以2.5MW风电机组为例,验证了提出的模型和方法的可行性与准确性;分析结果表明本文提出的方法和模型可以初步完成产品LCI语义分析建模;通过测试比较,构建的LCI数据正确、符合要求,支持语义查询。
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