【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其是涉及一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法和系统。
技术介绍
1、随着生产力发展，产品环境性能已成为人们关注的焦点。生命周期评价(lifecycle assessment，lca)是定量计算产品生命周期环境负荷和环境影响的方法，lca可以从产品生产的全生命周期考察其环境性能，指出减少产品环境影响的方向和途径，制定提高产品环境性能的决策方案，从而实现循环经济和清洁生产的目标。尤其是最近几年，lca这一评价产品环境影响的通用方法具有越来越重要的地位。
2、在进行lca研究时，生命周期评价需要收集的数据分为现场数据和背景数据。现场数据是指从执行产品特定制造过程的工厂收集到的数据，背景数据来自于常用数据源的数据，包括商业数据库和免费数据库。
3、对于现场数据的质量有诸多要求，包括现场数据的时间、地域、技术的代表性，单元过程数据的完整性，现场数据的准确性，数据来源的一致性等。
4、对于现场数据的收集的准确性的验证工作，现阶段通常通过行业专家的识别和梳理，这种验证工作与人的经验相关，耗时较长，并不能保证结果的准确性。也没有给出具体的准确性的评价标准。
5、生命周期评价(lca)评估与特定目的相关的产品、服务或系统的环境影响，考虑其整个生命周期中的所有步骤。它确定了产品可以改进的地方，并有助于开发环境足迹较小的新产品。因此，生命周期评价正成为做出战略决策的重要工具。然而，来自测量或模型的数据源、缺失的数据和不足的模型假设会产生重大的不确定性。因此，在不考虑这些
6、近年来，不确定度分析一直是生命周期评价中深入研究的主题，技术标准iso14040和iso14044中建议使用不确定度来提高生命周期评价的可靠性。不确定性分析的目的是评估生命周期清单分析评价结果(lcia)的不确定性。生命周期评价(lca)是对产品、服务或与特定目的相关的系统在其整个生命周期中的所有步骤进行环境影响评价。它确定了产品可以改进的地方，并帮助开发环境足迹较小的新产品。因此，lca正在成为制定战略决策的重要工具。
7、然而，来自测量或模型的数据源、缺失的数据和有缺陷的模型假设产生了重大的不确定性。因此，不考虑这些不确定因素而做出的决定可能是有缺陷的。
8、综上，有必要提出一种生命周期评价的数据敏感性评估方法系统，用于分析数据的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法和系统，以辅助评估生命周期评价的数据敏感性。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、本专利技术的一个方面，提供了一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，包括如下步骤：
4、获取用户的背景数据，生成经济矩阵、环境矩阵和需求矩阵，构建lca模型计算环境影响矩阵，形成生命周期清单评价数据；
5、获取模拟分析对象，构建新的经济矩阵，基于新的经济矩阵进行依赖性分析，得到数据敏感性评估结果。
6、作为优选的技术方案，所述的生命周期清单评价数据的获取过程包括：
7、通过对单元流程进行缩放得到经济矩阵和环境矩阵，基于用户确定的需求矩阵和采用表征方法对应的表征矩阵，构建lca模型；
8、以经济矩阵、环境矩阵、需求矩阵和表征矩阵作为所述lca模型的输入，计算得到所述生命周期清单评价数据。
9、作为优选的技术方案，所述的lca模型建模为：
10、h＝qba-1f
11、其中，h、q、b、a、f分别为环境影响矩阵、表征矩阵、环境矩阵、经济矩阵、需求矩阵，()-1表示求逆运算。
12、作为优选的技术方案，所述的数据敏感性评估结果的获取过程包括：
13、基于新的经济矩阵筛选相对敏感性分析因子；
14、计算所述相对敏感性分析因子的系数，计算当所述lca模型的输入参数发生预设百分比的改变时，所述环境影响矩阵变化的百分比，进一步筛选得到敏感性较高的分析因子，形成所述数据敏感性评估结果。
15、作为优选的技术方案，所述的相对敏感性分析因子的筛选过程包括：
16、基于新的经济矩阵，通过改变所述lca模型中各参数的值，构建多个候选轨迹；
17、通过最大化每个候选轨迹与其他候选轨迹之间的曼哈顿距离，从所述多个候选轨迹中选取一组候选轨迹，筛选对所述lca模型输出影响大的相对敏感性分析因子。
18、作为优选的技术方案，通过令所述环境影响矩阵分别对所述经济矩阵和环境矩阵求导，计算所述相对敏感性分析因子。
19、作为优选的技术方案，还包括：
20、将所述数据敏感性评估结果以及所述生命周期清单评价数据输出至可视化终端。
21、作为优选的技术方案，还包括：
22、保存所述数据敏感性评估结果、所述生命周期清单评价数据以及专家反馈信息。
23、本专利技术的另一个方面，提供了一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估系统，包括：
24、数据获取模块，用于获取用户的背景数据；
25、数据分析模块，用于基于所述背景数据生成经济矩阵、环境矩阵和需求矩阵，构建lca模型计算环境影响矩阵，形成生命周期清单评价数据，获取模拟分析对象，构建新的经济矩阵，基于新的经济矩阵进行依赖性分析，得到数据敏感性评估结果；
26、数据展示模块，用于展示所述数据敏感性评估结果和所述生命周期清单评价数据。
27、作为优选的技术方案，还包括：
28、数据统计模块，用于保存所述数据敏感性评估结果和所述生命周期清单评价数据。
29、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
30、辅助评估生命周期评价的数据敏感性：本申请能够在环境评估过程中，通过的对矩阵数据敏感性进行评估，辅助专家和人工的审查，从而减少数据验证的时长，为lca分析计算降低门槛，有效降低企业计算成本。
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1.一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的生命周期清单评价数据的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的LCA模型建模为：
4.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的数据敏感性评估结果的获取过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的相对敏感性分析因子的筛选过程包括：
6.根据权利要求4所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，通过令所述环境影响矩阵分别对所述经济矩阵和环境矩阵求导，计算所述相对敏感性分析因子。
7.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，还包括：
9.一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的生命周期清单评价数据的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的lca模型建模为：
4.根据权利要求1所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的数据敏感性评估结果的获取过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种面向生命周期评价的矩阵数据敏感性评估方法，其特征在于，所述的相对敏感性分析因子的...
【专利技术属性】
技术研发人员：成常杰，张佩璇，顾永兴，程远明，孙忠明，张明明，顾力，严骏，王健，赵逸，王宝艺，
申请(专利权)人：欧冶云商股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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