中科院取得二氧化碳排放智能计算研究进展

来源：环球网【环球网综合科技报道】据中国科学院官网10月22日消息，在“双碳”战略背景下，碳核算的效率和准确性面临更大要求。传统的生命周期评估（LCA）方法严重依赖人工，知识门槛高、流程碎片化，是限制碳核算研究和大规模应用的主要障碍。为了解决这个问题，中国科学院青岛生物能源过程研究所提出了Chat-LCA，一种集成大规模语言模型（LLM）的智能LCA解决方案。据悉，相关研究成果以《L模型的智能应用》为题发表在《清洁生产杂志》上，Chat-LCA系统实现了LLM在“知识获取-数据”全链条的紧密结合检索-报告”，显着提高碳核算的智能化水平。本研究的原创性体现在，首次将搜索增强生成（RAG）、Text2SQL、思想链（CoT）、代码链（CoC）等最先进的人工智能技术系统集成到整个LCA流程中，打造出支持自然语言交互的一体化智能碳核算系统。 Chat-LCA有效打破了知识墙和数据孤岛，实现了从专业问答到撰写报告的整个过程的自动化，克服了现有研究中单方面技术范围和支离破碎的限制。 Chat-LCA 经过多个行业和场景的验证，表现出卓越的准确性和效率。其问答模块针对 10 个主要行业的专业问题的 BERTScore 得分为 0.85，Text2SQL 模块在真实 L 上的执行准确性CI数据库为0.9692，报告系统输入准确度为0.9832，可读性得分为8.42（满分10分）。系统压缩了传统的文本分析任务，耗时数周的LCA以小时为单位，实现了碳核算效率的质的飞跃。此外，Chat-LCA具有很大的实际应用价值。以锂硫电池的碳足迹评估为例， 系统自动识别原材料获取（47.2%）和生产阶段（31.3%）为碳排放关键点，提出清洁能源替代等减排措施建议，为企业绿色决策提供科学依据。该解决方案显着降低了碳核算的技术门槛，拓展了LCA方法在行业、政策等多个场景的适用性，为碳核算提供了切实可行的技术支撑和支撑。 实现“双碳”目标的决策工具。 （青云）
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