多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法技术方案

技术编号:37679596 阅读:15 留言:0更新日期:2023-05-26 04:46
本发明专利技术公开了多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法,涉及碳排放评估技术领域,通过设置数据收集模块收集固废再生建筑砌体寿命全周期中各个环节的碳排放数据;设置数据模拟模块输入建筑材料配比数据,生成固废再生建筑砌体成型体的质量评估数据;设置数据处理模块根据输入的材料配比数据,计算在每单位固废再生建筑砌体的全寿命周期中,产生的总碳排放量;设置数据评估模块根据固废再生建筑砌体的质量评估数据和总碳排放量对固废再生建筑砌体生成可行性策略;预先对固废再生建筑砌体寿命周期碳排放量进行量化评估,降低了试错成本。了试错成本。了试错成本。

【技术实现步骤摘要】
多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法


[0001]本专利技术属于多源固废再生建筑砌体
,涉及碳排放评估技术,具体是多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法。

技术介绍

[0002]固废再生建筑砌体是近年来新兴的建筑材料,它是通过固体废弃物经过再生处理后制成的一种环保建材。相比传统建筑材料,固废再生建筑砌体减少废弃物对环境的污染,能够有效利用资源,提高资源利用效率,具有良好的隔热、隔音性能,能够减少建筑能耗以及可以降低建筑材料成本,从而达到降低建筑总成本的效果;然而,目前固废再生建筑砌体在应用过程中还存在一些问题,其中一个重要问题就是如何对其寿命周期内的碳排放进行有效的控制;固废再生建筑砌体的生产过程是一个能源密集型过程,从原材料的采集、运输、加工成建筑材料、建筑材料加工成固废再生建筑砌体到固废再生建筑砌体的拆除,均会产生大量的碳排放,而在这过程中产生的碳排放量是与原材料的配比息息相关的,因此需要一套根据原材料的配比来对固废再生建筑砌体全寿命周期产生的总碳排放量进行预先评估,以在保证固废再生建筑砌体强度、硬度以及耐久度的前提下,评估总碳排放量是否可行的方案;为此,本专利技术提出一种以固废再生建筑砌体为主要建筑材料的建筑砌体寿命周期碳排放系统及方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本专利技术提出多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法,该多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估系统及方法预先对固废再生建筑砌体寿命周期碳排放量进行量化评估,降低了试错成本。
[0004]为实现上述目的,本专利技术提出了多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,包括以下步骤:预先收集固废再生建筑砌体所需要的每种原材料的原材料基础数据;预先收集在固废再生建筑砌体全寿命周期中各个环节所使用的运输工具数据;预先收集对原材料进行采集所产生的原材料采集数据;预先收集对每种原材料进行加工的加工数据;预先收集在将建筑材料加工成固废再生建筑砌体时所产生的施工数据;收集将固废再生建筑砌体进行拆除时,产生的废弃数据;输入建筑材料配比数据,并根据材料配比数据使用模型构建软件对固废再生建筑砌体进行模拟,并生成固废再生建筑砌体成型体的质量评估数据;根据输入的材料配比数据、原材料基础数据、运输工具数据、原材料采集数据、加工数据、施工数据以及废弃数据计算在每单位固废再生建筑砌体的全寿命周期中,产生的
总碳排放量;根据固废再生建筑砌体的质量评估数据和总碳排放量对固废再生建筑砌体生成可行性策略。
[0005]进一步地,所述原材料基础数据包括每种原材料的类型、采集地点、采集方式、采集效率、加工工厂位置、固废再生建筑砌体生产工厂位置、固废再生建筑砌体的建筑工地位置以及从采集地点前往加工工厂、从加工工厂前往固废再生建筑砌体生产工厂以及从固废再生建筑砌体生产工厂前往建筑工地的路线和距离。
[0006]进一步地,所述运输工具数据包括第一运输环节、第二运输环节以及第三运输环节使用各个运输方式的运输方式分配数据以及每种运输方式的运输单位碳排放量;所述运输方式分配数据为在第一运输环节、第二运输环节以及第三运输环节中每种运输方式的分配比例、每次运输的最大重量以及每次运输的单位运输里程;其中,所述分配比例包括第一分配比例、第二分配比例以及第三分配比例;所述单位运输里程包括第一运输里程、第二运输里程以及第三运输里程;将运输方式的编号标记为i,i=1,2,3,4;将第i种运输方式每次运输所承载的最大重量标记为Wi;将原材料种类的编号标记为k;将建筑材料的编号标记为p;将第一运输环节中对于第k种原材料使用第i种运输方式的第一分配比例以及第一单位运输里程分别标记为Qki和Ski;将第二运输环节中对于第p种建筑材料使用第i种运输方式的第二分配比例以及第二单位运输里程分别标记为Qpi和Spi;将第三运输环节中运输固废再生建筑砌体使用第i种运输方式的第三分配比例以及第三单位运输里程分别标记为Qi和Si;其中,第一单位运输里程Ski的计算公式为Ski=sk*Qki;第二单位运输里程Spi的计算公式为Spi=sp*Qpi;第三单位运输里程Si的计算公式为Si=s*Qi;其中,sk、sp以及s分别为将原材料k运输至对应加工工厂的距离、将建筑材料运输至固废再生建筑砌体生产工厂的距离以及将固废再生建筑砌体运输至建筑工地的距离;所述运输单位碳排放量为每种运输方式在装载单位重量货物,行驶单位距离所产生的碳排放量;将以第i种运输方式,并运输重量Wi的货物每公里路程所产生的碳排放量标记为Cyi;将第i种运输方式的运输单位碳排放量标记为CTi,则运输单位碳排放量CTi的计算公式为。
[0007]进一步地,所述原材料采集数据包括原材料采集地点、对原材料的采集方式、每种采集方式所占比重以及每种采集方式产生的采集单位碳排放量;其中,所述每种采集方式所占比重为对使用各种采集方式对每种原材料进行采集的重量占每种原材料总重的比值;将采集方式的编号标记为j;将第k种原材料中使用第j种采集方式的比值标记为Okj;其中,所述采集单位碳排放量为每种采集方式采集单位重量原材料所产生的碳排放量;将第j种采集方式采集单位重量第k种原材料所产生的碳排放量称为采集单位碳排放量,并将采集单位碳排放量标记为CGkj。
[0008]进一步地,所述加工数据包括对原材料进行加工所产生的加工单位碳排放量以及加工损失比例;所述加工单位碳排放量为对单位重量的第k种原材料进行加工所产生的碳排放
量;所述加工损失比例为单位重量的第k种原材料进行加工过程中,所损失的建筑材料重量;将加工单位碳排放量标记为CPk;将加工损失比例标记为Lk。
[0009]进一步地,所述施工数据包括根据建筑材料配比数据训练施工单位碳排放量的神经网络模型,所述神经网络模型的训练方法为:以采用相同的施工技术进行施工的过程中,所使用的各种建筑材料的重量的历史数据作为输入,以预测的碳排放量作为输出,以在施工过程中探测到的碳排放量作为预测目标,以预测的准确率作为训练目标,对神经网络模型进行训练;预设一个预测准确率阈值,在预测的准确率达到预测准确率阈值时,停止训练,并将训练完成的神经网络模型标记为M1。
[0010]进一步地,所述废弃数据包括根据老化程度、硬度值以及强度值训练产生废弃单位碳排放量的神经网络模型,所述神经网络模型的训练方法为:以采用相同的拆除方式,固废再生建筑砌体的老化程度、硬度值以及强度值历史数据作为输入,以预测的碳排放量作为输出,以在拆除过程中探测到的碳排放量作为预测目标,以预测的准确率作为训练目标,对神经网络模型进行训练;预设一个预测准确率阈值,在预测的准确率达到预测准确率阈值时,停止训练,并将训练完成的神经网络模型标记为M2。
[0011]进一步地,所述材料配比数据为由建筑人员预先设置的各项建筑材料的配比;所述质量评估数据包括固废再生建筑砌体的强度值、硬度值以及耐久度;生成固废再生建筑砌体成型体的质量评估数据包括以下步骤:步骤S1:向建模软件中输入各项建本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,包括以下步骤:预先收集固废再生建筑砌体所需要的每种原材料的原材料基础数据;预先收集在固废再生建筑砌体全寿命周期中各个环节所使用的运输工具数据;预先收集对原材料进行采集所产生的原材料采集数据;预先收集对每种原材料进行加工的加工数据;预先收集在将建筑材料加工成固废再生建筑砌体时所产生的施工数据;收集将固废再生建筑砌体进行拆除时,产生的废弃数据;输入建筑材料配比数据,并根据材料配比数据使用模型构建软件对固废再生建筑砌体进行模拟,并生成固废再生建筑砌体成型体的质量评估数据;根据输入的材料配比数据、原材料基础数据、运输工具数据、原材料采集数据、加工数据、施工数据以及废弃数据计算在每单位固废再生建筑砌体的全寿命周期中,产生的总碳排放量;根据固废再生建筑砌体的质量评估数据和总碳排放量对固废再生建筑砌体生成可行性策略。2.根据权利要求1所述的多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,所述原材料基础数据包括每种原材料的类型、采集地点、采集方式、采集效率、加工工厂位置、固废再生建筑砌体生产工厂位置、固废再生建筑砌体的建筑工地位置以及从采集地点前往加工工厂、从加工工厂前往固废再生建筑砌体生产工厂以及从固废再生建筑砌体生产工厂前往建筑工地的路线和距离。3.根据权利要求1所述的多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,所述运输工具数据包括第一运输环节、第二运输环节以及第三运输环节使用各个运输方式的运输方式分配数据以及每种运输方式的运输单位碳排放量;所述运输方式分配数据为在第一运输环节、第二运输环节以及第三运输环节中每种运输方式的分配比例、每次运输的最大重量以及每次运输的单位运输里程;其中,所述分配比例包括第一分配比例、第二分配比例以及第三分配比例;所述单位运输里程包括第一运输里程、第二运输里程以及第三运输里程;将运输方式的编号标记为i,i=1,2,3,4;将第i种运输方式每次运输所承载的最大重量标记为Wi;将原材料种类的编号标记为k;将建筑材料的编号标记为p;将第一运输环节中对于第k种原材料使用第i种运输方式的第一分配比例以及第一单位运输里程分别标记为Qki和Ski;将第二运输环节中对于第p种建筑材料使用第i种运输方式的第二分配比例以及第二单位运输里程分别标记为Qpi和Spi;将第三运输环节中运输固废再生建筑砌体使用第i种运输方式的第三分配比例以及第三单位运输里程分别标记为Qi和Si;其中,第一单位运输里程Ski的计算公式为Ski=sk*Qki;第二单位运输里程Spi的计算公式为Spi=sp*Qpi;第三单位运输里程Si的计算公式为Si=s*Qi;其中,sk、sp以及s分别为将原材料k运输至对应加工工厂的距离、将建筑材料运输至固废再生建筑砌体生产工厂的距离以及将固废再生建筑砌体运输至建筑工地的距离;所述运输单位碳排放量为每种运输方式在装载单位重量货物,行驶单位距离所产生的碳排放量;将以第i种运输方式,并运输重量Wi的货物每公里路程所产生的碳排放量标记为Cyi;将第i种运输方式的运输单位碳排放量标记为CTi,则运输单位碳排放量CTi的计算公
式为 。4.根据权利要求1所述的多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,所述原材料采集数据包括原材料采集地点、对原材料的采集方式、每种采集方式所占比重以及每种采集方式产生的采集单位碳排放量;其中,所述每种采集方式所占比重为对使用各种采集方式对每种原材料进行采集的重量占每种原材料总重的比值;将采集方式的编号标记为j;将第k种原材料中使用第j种采集方式的比值标记为Okj;其中,所述采集单位碳排放量为每种采集方式采集单位重量原材料所产生的碳排放量;将第j种采集方式采集单位重量第k种原材料所产生的碳排放量称为采集单位碳排放量,并将采集单位碳排放量标记为CGkj。5.根据权利要求1所述的多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,所述加工数据包括对原材料进行加工所产生的加工单位碳排放量以及加工损失比例;所述加工单位碳排放量为对单位重量的第k种原材料进行加工所产生的碳排放量;所述加工损失比例为单位重量的第k种原材料进行加工过程中,所损失的建筑材料重量;将加工单位碳排放量标记为CPk;将加工损失比例标记为Lk。6.根据权利要求1所述的多源固废再生建筑砌体寿命周期的碳排放评估方法,其特征在于,所述施工数据包括根据建筑材料配比数据训练施工单位碳排放量的神经网络模型,所述神经网络模型的训练方法为:以采用相同的施工技术进行施工的过程中,所使用的各种建筑材料的重量的历史数据作为输入,以预测的碳排放量作为输出,以在施工过程中探测到的碳排放量作为预测目标,以预测的准确率作为训练目标,对神经网络模型进行训练;预设一个预测准确率阈值,在预测的准确率达到预测准确率阈值时,停止训练,并将训练完成的神经网络模型标记为M1。7.根据权利要求6所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:严世坦盛伟汤俊胡泊杨华王薇杨瑶沈金华陈雨菲
申请(专利权)人:南京赛宝工业技术研究院有限公司
类型:发明
国别省市:

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