【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道领域，具体是一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法。
技术介绍
1、气候变化已经成为关系地球生态环境可持续发展的热点问题，其影响包含气温及海平面上升、干旱、洪涝、热浪及台风频发等。无数前人研究已经证实了全球气候变化与温室气体排放有直接关系。人类各种经济活动(电力，交通和农业)会排放大量的温室气体，主要由二氧化碳和甲烷等含碳气体构成。
2、随着基础设施建设的不断发展，隧道工程作为交通网络的重要组成部分，正日益增多。然而，隧道施工过程中的碳排放问题也逐渐引起了人们的关注。碳排放主要来源于施工机械设备的使用、爆破作业、混凝土生产和运输等环节。例如，大型机械设备如钻机、挖掘机和装载机是隧道施工的必备工具，这些设备通常依靠柴油发动机驱动，长时间运转会产生大量二氧化碳。由于施工环境复杂、机械设备使用频繁、爆破作业需求高，再加上混凝土生产和运输过程中产生的碳排放，隧道施工已成为显著的碳排放来源之一。
3、由于环保意识的提升和技术的进步，预测并降低施工过程中的碳排放量是一个重要的内容，而传统的碳排放量计算方法一般是碳排放因子法，这种传统方法需要利用现场数据的统计结果，采用此方法费时费力，只能进行数据统计，难以实时提供调整意见并且统计过程中甚至有可能造成二次碳排放，较为低效。因此，使用一种快速且简单的方法，在施工前期就对碳排放量进行一个初步且准确的预测是很重要且必要的。
技术实现思路
1、本专利技术聚焦于隧道施工过程中碳排放的难点，提供一种预测隧道碳排放
2、本申请为解决隧道施工碳排放量巨大且不易检测的问题，专利技术了一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与分析方法，本专利技术首先根据以往的隧道施工数据，提取施工关键数据，例如耗电量数据、耗油量数据、施工设备使用情况、工程量数据等，利用先进的机器学习方法，将经过处理的数据在模型中进行训练，利用随机森林法进行耗电量、耗油量以及人工数预测，再根据排放因子法计算碳排放量。为分析所有影响因素对碳排放量的影响情况，采用计算shap值的方法量化每一项因素的具体影响情况。最后为了使得机器学习的预测更加准确且保持持续更新数据库，结合co2传感器，实测co2浓度值，计算实际排放量，并与预测值进行对比，判断预测的准确性并进行持续学习，提高预测的精准度。
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1.一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述步骤1的收集隧道施工数据进行初步处理具体为：
3.根据权利要求2所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述关键信息包括耗电量数据、耗油量数据、施工设备使用情况、工程量数据、地质条件信息、施工环境信息、施工人员以及材料信息。
4.根据权利要求2所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：在采用随机森林法进行机器学习还包括对数据的缺失值以及异常值处理。
5.根据权利要求1所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述步骤2的碳排放预测值计算如下：
6.根据权利要求1所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述步骤3中的SHAP法的具体实现过程为：
7.根据权利要求6所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述基线值为所有数据训练集得到的碳排放平均值。<...
【技术特征摘要】
1.一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述步骤1的收集隧道施工数据进行初步处理具体为：
3.根据权利要求2所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述关键信息包括耗电量数据、耗油量数据、施工设备使用情况、工程量数据、地质条件信息、施工环境信息、施工人员以及材料信息。
4.根据权利要求2所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：在采用随机森林法进行机器学习还包括对数据的缺失值以及异常值处理。
5.根据权利要求1所述的一种隧道施工阶段的智能碳排放预测与优化方法，其特征在于：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘延昭，张超峰，景峰卫，吉克叁坡，易昕政，贾少伟，吴月晨，苏秉强，李强，李林峰，赵永兴，孟旭文，任江涛，刘福深，杨仲轩，
申请(专利权)人：浙江交工地下工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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