一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统，该方法包括：获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图。本发明专利技术中的该方法能够克服传统方法的速度慢、准确性低、自动化程度低等缺点。

A Method and System of Carbon Capture and Storage Technology Roadmap Generation

The invention discloses a carbon capture and storage technology roadmap generation method and system, which includes: obtaining patent application documents related to carbon capture and storage; obtaining the title, abstract and keywords of the patent application documents according to the patent application documents, and obtaining the patent database according to the number of patents. The database identifies patent blanks and their feature vectors by machine learning; predicts the development stage time points of patent blanks by S-curve fitting according to the patent blanks and their feature vectors; and generates the carbon capture and storage technology roadmap by Gantt chart drawing method according to the development stage time points of the patent blanks. The method in the invention can overcome the shortcomings of the traditional method, such as slow speed, low accuracy and low automation.

【技术实现步骤摘要】
一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统
本专利技术涉及利用数据库开展技术预见领域，特别是涉及一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统。
技术介绍
绘制技术路线图的传统方法主要是依靠专家问卷调查，速度慢、客观性弱、准确性差、自动化程度低，远远不能满足大数据背景下的碳捕获与封存技术规划的需求。碳捕获与封存技术是重要的绿色技术，对于减少大气中二氧化碳发挥着重要作用，对于应对气候变化和实现可持续发展至关重要，目前没有绘制碳捕获与封存技术路线图的智能化技术方案，因此，研发碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统，实现碳捕获与封存技术路线图的快速、高效、精准、自动化绘制，成为本领域研究人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统，来克服传统方法的速度慢、准确性低、自动化程度低等缺点。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种碳捕获与封存技术路线图生成方法，所述方法包括：获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图。可选的，所述获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件具体包括：获取包括二氧化碳、气体二氧化碳、存储、捕获以及再生的关键词的专利申请文件。可选的，所述根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量具体包括：根据所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，通过分词操作构建专利多维特征向量；对所述专利多维特征向量进行降维，得到专利二维特征平面图；根据所述专利二维特征平面图，通过定位空白区域的横纵坐标，识别专利空白及其特征向量。可选的，所述构建专利多维特征向量具体包括：根据所述专利数据库，通过分词操作构建语料库；根据所述语料库提取高频词汇作为多维特征向量，所述高频词汇为出现次数大于设定阈值的词汇。可选的，所述根据所述语料库提取高频词汇作为多维特征向量具体包括：在所述专利数据库中进行检索，得到检索结果；若所述检索结果表示所述专利申请文件中包含高频词汇，则对应的特征向量的元素值为1；若所述检索结果表示所述专利申请文件中不包含高频词汇，则对应的特征向量的元素值为0。可选的，在所述生成碳捕获与封存技术路线图之后还包括：根据数据粒度，将所述专利空白的发展阶段时间点以雪花型数据结构输出并存储。本专利技术另外提供一种碳捕获与封存技术路线图生成系统，所述系统包括：专利申请文件获取模块，用于获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；专利数据库获取模块，用于根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；专利空白及其特征向量识别模块，用于根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；专利空白的发展阶段时间点预测模块，用于根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；碳捕获与封存技术路线图生成模块，用于根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图。存储模块，用于根据数据粒度，将所述专利空白的发展阶段时间点以雪花型数据结构输出并存储。可选的，所述专利空白及其特征向量识别模块具体包括：专利多维特征向量构建单元，用于根据所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，通过分词操作构建专利多维特征向量；专利二维特征平面图生成单元，用于对所述专利多维特征向量进行降维，得到专利二维特征平面图；专利空白及其特征向量识别单元，用于根据所述专利二维特征平面图，通过定位空白区域的横纵坐标，识别专利空白及其特征向量。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术中通过获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件，并根据专利申请文件，获取专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；通过根据专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量，通过根据专利空白及其特征向量，用S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点，通过根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法最终生成碳捕获与封存技术路线图，具有快速、高效、精准、自动化程度高等优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例碳捕获与封存技术路线图生成方法流程图；图2为本专利技术实施例碳捕获与封存技术路线图生成系统结构图。图3(a)、图3(b)、图3(c)、图3(d)分别为本专利技术实施例雪花型数据结构输出图；图4为本专利技术实施例碳捕获与封存的现有技术发展时间预测图；图5为本专利技术实施例碳捕获与封存技术路线图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种碳捕获与封存技术路线图生成方法及系统，来克服传统方法的速度慢、准确性低、自动化程度低等缺点.为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例碳捕获与封存技术路线图生成方法流程图，如图1所示，所述方法包括：步骤101：获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；步骤102：根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；步骤103：根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；步骤104：根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；步骤105：根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图；步骤106：根据数据粒度，将所述专利空白的发展阶段时间点以雪花型数据结构输出并存储。下面对各步骤做详细介绍：步骤101中，获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件具体包括：获取包括二氧化碳、气体二氧化碳、存储、捕获以及再生的关键词的专利申请文件。或者获取包括二氧化碳、气体二氧化碳、存储、捕获以及再生的关键词的论文、政府文件以及媒体报道等。其中，对专利申请文件的获取是在世界知识产权库(WIPO)数据库，美国专利商标局(USPTO)数据库、欧洲专利局(EPO)数据库以及中国国家知识产权局(SIPO)数据库等。检索采用国际专利分类(IPC)、联合专利分类(CPC)和关键词联合检索，其中，IPC代码包括“B63B035、C01B003、C01B031/20、C01B031/22、C02F001、C07C007/10、F01N003/10、F25J003/02、B01J020、B01D053、B01D011”，CPC代码包括“B01D2257/504、Y02C10/00、Y02C10/02、Y02C10/04、Y0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图。

【技术特征摘要】
1.一种碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件；根据所述专利申请文件，获取所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，得到专利数据库；根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量；根据所述专利空白及其特征向量，通过S型曲线拟合预测出专利空白的发展阶段时间点；根据所述专利空白的发展阶段时间点通过甘特图绘制方法生成碳捕获与封存技术路线图。2.根据权利要求1所述的碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述获取与碳捕获与封存相关的专利申请文件具体包括：获取包括二氧化碳、气体二氧化碳、存储、捕获以及再生的关键词的专利申请文件。3.根据权利要求1所述的碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述根据所述专利数据库通过机器学习识别专利空白及其特征向量具体包括：根据所述专利申请文件的题目、摘要以及关键词，通过分词操作构建专利多维特征向量；对所述专利多维特征向量进行降维，得到专利二维特征平面图；根据所述专利二维特征平面图，通过定位空白区域的横纵坐标，识别专利空白及其特征向量。4.根据权利要求3所述的碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述构建专利多维特征向量具体包括：根据所述专利数据库，通过分词操作构建语料库；根据所述语料库提取高频词汇作为多维特征向量；所述高频词汇为出现次数大于设定阈值的词汇。5.根据权利要求4所述的碳捕获与封存技术路线图生成方法，其特征在于，所述根据所述语料库提取高频词汇作为多维特征向量具体包括：在所述专利数据库中进行检索，得到检索结果；若所述检索结果表示所述专利申请文件...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏一鸣，王晋伟，廖华，唐葆君，余碧莹，康佳宁，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11