深度學習技術對碳循環經濟的影響研究

作者簡介：蔣瑋（1998-），男，碩士研究生。研究方向為能源公司戰略與管理。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.13.007

摘? 要：2016年，175個國家正式簽署《巴黎協定》，旨在使全球變暖“遠低于”2 ℃，并“努力”讓其低于1.5 ℃。而發展碳循環經濟，恰恰是出于應對全球氣候變化的需要。放眼世界，無論是中國的“雙碳”戰略，還是美國的“五個零”戰略都與碳循環經濟息息相關。另一方面，當前以深度學習為核心的AI應用在多個領域并大放異彩，可謂舉世矚目。碳循環經濟主要以與碳緊密相關的“4R”為核心，通過研究深度學習技術在碳減排、碳回收、碳再利用與碳消除4個方面的應用與影響，得到該技術目前在碳循環經濟中的發展狀況，并探討發展意義。結果表明，深度學習技術對碳循環經濟存在積極影響，并且在該領域存在多方面的應用，同時該技術在未來具有極大的發展潛力。

關鍵詞：碳循環經濟；深度學習；“雙碳”戰略；4R；全球氣候變化

中圖分類號：F062.4? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）13-0026-05

Abstract： In 2016， 175 countries officially signed The Paris Agreement， which aims to keep the global average temperature rise to "well below" 2 ℃ above pre-industrial levels and "pursuing efforts" to limit it below 1.5 ℃. Developing a circular carbon economy is precisely a response to the global climate change. Both China's "Dual Carbon" strategy and the United States' "Five Zeros" strategy are closely related to the circular carbon economy. On the other hand， AI applications with deep learning as the core have been flourishing in various fields， attracting worldwide attention. The circular carbon economy is mainly centered around the "4R" principles closely related to carbon. By studying the application and impact of deep learning technology in carbon emissions reduction， carbon recycling， carbon reuse， and carbon removal， the development status of this technology in the circular economy is explored， along with its significance. The results show that deep learning technology has a positive impact on the circular carbon economy and has various applications in this field. Furthermore， this technology has great potential for future development.

Keywords： circular carbon economy; deep learning; "Dual Carbon" strategy; 4R; global climate change

碳循環經濟脫胎于循環經濟，循環經濟的本質就是為了提高資源利用率并產生額外的經濟效益，而碳循環經濟則是在此基礎上形成的一種以“4R”為核心的綠色經濟模式，即碳減排（Reduce）、碳回收（Recycle）、碳再利用（Reuse）與碳消除（Remove），其產生符合當今世界氣候劇烈變化的大背景，同時又完美地契合了可持續發展的觀點。該經濟模式秉承著“碳素并非垃圾，而是資源”的理念，旨在通過對碳素的最大利用與循環利用，實現人與自然的和諧相處，具有著不可忽視的戰略地位[1]。目前伴隨著時代與科技的發展，碳循環經濟的內涵也在不斷地豐富，外延也在持續地擴展。

1? 碳循環經濟

1.1? 現狀與挑戰

人類的發展史就是一部資源開發利用史。碳循環經濟已然是最近幾年全球范圍內的一個重要議題。

一方面，許多國家和地區已然制定了碳減排戰略與相關政策。2018年，日本發布了《第4次循環型社會形成推進基本計劃》，將物質再生循環當作對付全球氣候變化的有效方法，并將發展碳循環經濟作為主要路徑。2019年，新一屆歐盟委員會發布了《歐洲綠色新政》，明確將“推動工業向清潔循環經濟轉型”與“打造可持續產品”政策作為重要內容，同時將資源獲取作為綠色新政的戰略安全問題。沙特阿拉伯等國在2020年G20利雅得峰會上就加速推進碳循環經濟方法的推廣達成共識，發布了碳循環經濟指南系列研究報告。中國在有關碳循環經濟方面，也卓有成效地制定了與之契合的“雙碳”政策，即碳達峰與碳中和。

另一方面，伴隨著最近幾年科技的迅猛發展，無論是人工智能、云計算還是物聯網等應用技術，都在不少領域大放異彩，讓人眼前一亮。這些新興技術在數據處理、模型訓練、預測分析等方面擁有超乎以往的效果，這就促使了許多與碳循環經濟相關的技術和解決方案得以涌現，例如碳捕獲和儲存技術、生物質能源利用技術等。

總之，碳循環經濟的發展總體是積極的，但是過程依然存在著不小的挑戰。

首先，存在著較高的技術成本。雖然發達經濟體與欠發達經濟體都能參與其中，但是想要碳循環經濟模式得以大規模地應用并收獲較高的經濟效應，往往需要大量的投資與研究，例如發展清潔能源技術、碳捕獲和儲存技術等，需要解決高昂的成本和技術難題。同時，社會認知和參與度是碳循環經濟面臨的另一個挑戰。目前關于碳循環經濟的推動主要依靠政府及國際組織，普通公眾只是被動式地加入到有關的政策中，化被動為主動依然需要漫長的過程。此外，碳循環經濟的發展往往需要借助技術實現多方的聯動合作。

1.2? 意義

目前，在某些發達經濟體國家，發展碳循環經濟早已成為其經濟增長策略中的重要環節，其所蘊含的主要意義體現在如下幾個方面。①減少溫室氣體排放。碳循環經濟的核心目標是減少溫室氣體的排放，特別是二氧化碳的排放。通過有效循環利用和回收碳資源，可以減少對化石燃料的依賴，從而減少對環境的不良影響，降低氣候變化的風險。②完善資源利用。碳循環經濟通過將廢棄物和副產品轉化為有價值的資源，促進了資源的高效利用。這有助于降低原材料的使用量和能源消耗，減少對地球自然資源的壓力，實現可持續發展。③促進經濟增長。碳循環經濟推動了綠色技術和創新的發展，帶動了新興產業。通過發展清潔能源、節能技術、可再生材料等領域，碳循環經濟有助于創造新的就業機會，推動經濟增長。④保護生態環境。碳循環經濟的實施減少了對自然資源的開采和破壞，有利于保護生態環境的完整性和穩定性。同時，通過減少廢棄物和污染物的排放，可以改善環境質量，減少生態系統的壓力，維護生物多樣性。

2? 深度學習技術

2.1? 概念

深度學習（Deep Learning）是人工智能領域下的一個重要分支，旨在模擬人類大腦的神經網絡系統來學習和解決復雜的問題。其通過建立深層次的神經網絡模型，可以自動從大量的數據中進行學習和提取特征[2]。

深度學習使用多層神經網絡來模擬人腦的神經元，每一層的神經元通過對輸入數據進行處理，逐漸提取出更加抽象和高級的特征。這些抽象的特征可以用于分類、識別、推理等任務。目前，深度學習已經在圖像識別、語音識別、機器翻譯等任務中取得了非常好的表現，并在許多領域得到了廣泛的應用。

2.2? 意義與影響

伴隨著近幾年AI的火熱，作為其重要分支的深度學習技術也備受大眾矚目，其所具有的主要意義如下。①數據處理能力。深度學習技術可以處理大規模的數據，從而提高了數據分析和處理的效率，能夠更好地理解和利用數據，發現其中的模式和規律[3]。②模式識別和預測的能力。深度學習技術可以幫助識別復雜的模式，并進行準確的預測。例如，在圖像識別領域，深度學習技術可以準確地識別和分類圖像中的對象，而在自然語言處理領域，其可以理解和生成自然語言。③自主學習和自適應能力。深度學習技術可以從數據中自主學習，并根據新的數據進行適應和更新。這使得系統能夠不斷改進和優化自己的性能，而無須人工干預。④智能化和自動化的應用。深度學習技術可以被應用于各種領域，包括醫療診斷、自動駕駛、智能機器人等，使得這些系統能夠實現智能化和自動化。這有助于提高效率和生產力，并改善人們的生活質量[4]。

總的來說，深度學習技術的應用，使得系統具備了自主學習和自適應的能力，實現了更高程度的降本增效。同時，應用了這項技術的領域也能更加輕松地實現智能化和自動化。

3? 深度學習對碳循環經濟的影響研究

當前，深度學習技術的應用早已拓展到多個領域，而碳循環經濟主要以“4R”為核心。在部分發達國家已經出現了深度學習技術與“4R”的融合應用，并取得了良好的效果。同時，大部分的發展中國家也在積極籌備相關技術的研發與應用，渴望早日實現碳循環經濟發展的智能化與高效化。總之，研究深度學習技術對碳循環經濟的影響具有重大意義。

3.1? 對碳減排（Reduce）的影響研究

能源管理方面：深度學習可以應用于能源管理系統中，通過建立包括電力、供暖、通風和照明等能源系統的深度學習模型，進行大數據分析與供需的精準調度，以實現對能源消耗的預測和優化，并降低高能耗設備的使用頻率或者調整其工作狀態，從而節約能源和減少碳排放[5]。例如，智能電網中的深度學習算法可以實時監測和優化電力網絡的運行，達到能源利用效率的提升。

工業生產方面：深度學習技術在工業生產中可以分析工業生產數據，優化生產過程，提高能源利用效率。例如，通過深度學習模型對生產設備進行監測和預測，可以及時發現設備故障和異常，避免能源的浪費和額外的碳排放。

交通運輸方面：深度學習技術可以應用于交通管理系統中，實現智能交通控制和優化。通過深度學習算法對交通流量進行實時預測和調度，可以減少交通堵塞和車輛擁堵，從而減少車輛的等待時間并有效緩解高峰流量，以提高交通效率，并減少汽車尾氣的排放，最終實現碳減排。

農業生產方面：深度學習可應用于農業生產中的精細化管理。通過深度學習模型對農作物生長的監測與預測，可以實現精確施肥和灌溉，以提升農作物種植的管理效率和精確性，從而減少農藥和化肥的使用量與水資源的依賴性，實現碳減排。

城市規劃方面：深度學習技術可應用于城市規劃中，通過對城市碳源數據的分析和建模，明晰區域內綠色經濟發展的短板所在，從而為以后城市的改造與建設提供科學的決策支持。

3.2? 對碳回收（Recycle）的影響研究

氣候數據分析：深度學習技術在氣候數據分析方面具有巨大的潛力，能夠深入理解碳循環過程。借助深度學習模型，可以預測二氧化碳排放的變化趨勢、區域分布、季節性變化。通過對大量氣象和氣候數據的分析，深度學習能夠揭示不同氣候因素對二氧化碳循環的影響。這種深入了解可以為碳回收項目的規劃和實施提供重要的科學依據[6]。例如，深度學習模型可以在特定氣象條件下優化碳捕獲設備的運行策略，提高其捕獲效率。

碳捕獲技術優化：深度學習技術可以為碳捕獲技術的優化提供強有力的支持。通過分析大量的氣流數據、吸附劑性能、工業裝置參數等信息，深度學習模型可以發現各種關鍵特征和相互關系。模型可以為設計和改進碳捕獲裝置提供指導，確定最佳的材料選擇、吸附劑性能、裝置參數。通過優化碳捕獲過程中的參數和操作策略，深度學習能夠提高碳捕獲的效果，并降低其成本和能源消耗。這有助于鼓勵更多行業和企業采用碳捕獲技術，推動碳偏移和碳消除的大規模實施。

系統優化和決策支持：深度學習技術可以在碳回收系統的優化和決策支持方面發揮作用。通過分析大規模的數據，如能源消耗、生產流程、供應鏈信息，深度學習模型可以評估碳回收系統的各個環節，發現和解決效率瓶頸。此外，深度學習還能提供實時的、基于數據的決策支持，幫助管理者及時調整碳偏移和碳消除策略。通過整合和利用多源數據，深度學習模型能夠為決策者推薦最佳可行的碳回收方案。這有助于確保碳回收系統的高效運行，并促使其在碳減排和可持續發展方面發揮更大作用。

生物催化碳回收：深度學習技術在生物催化碳回收方面也具有潛力。生物催化碳回收利用酶和微生物等生物因素，通過將二氧化碳轉化為有用的化學物質來實現碳回收。深度學習模型可以分析大量的基因組數據、代謝通路及酶的活性信息等，從而識別高效的生物催化劑并優化其性能。通過深入了解生物催化碳回收的機制，深度學習有助于設計和改進催化劑的結構和特性，提高其轉化效率和穩定性。這對于促進生物催化碳回收技術的應用和發展非常重要。

3.3? 對碳再利用（Reuse）的影響研究

碳捕集和儲存方面：深度學習技術可以應用于碳捕集和儲存過程中的數據分析和預測。碳捕集是將二氧化碳氣體從大氣中排放源捕集出來的過程，而碳儲存則是將捕集到的二氧化碳穩定地儲存在地下或其他地方。深度學習算法能夠通過學習大量的氣體流動、溫度、壓力等相關數據，并進行全面分析，從而提供更準確的模型和預測。這將有助于優化和增強碳捕集和儲存的效率與效果，進而促進碳的再利用。

碳循環的化學反應方面：深度學習技術可應用于碳循環化學反應的控制和優化。碳循環化學反應是指利用碳源和能源進行化學反應，將二氧化碳轉化為有價值的化學品或燃料。深度學習算法通過學習反應物質的特性和反應路徑，以提供更合理和更高效的催化劑設計。這將有助于實現更高的碳轉化率，從而增強碳循環化學反應的可行性和經濟性。

新型材料開發方面：深度學習技術可應用于新型材料的開發，提高碳再利用的效率和性能。新型材料在碳再利用過程中起著關鍵的作用，如吸附材料或催化劑。通過分析大量的材料屬性和結構數據，深度學習算法可以發現其中隱藏的關聯和規律，實現對開發過程的優化，并幫助設計具有特定功能的新型材料。這將有助于開發出更高效的吸附材料或催化劑，達到超乎以往的碳再利用水平效能。

3.4? 對碳消除（Remove）的影響研究

碳降解生態系統模擬：深度學習技術在碳降解生態系統模擬方面的應用已經取得了一些進展。在生態系統中，碳降解是指有機物質被分解成二氧化碳和水[7]，釋放出能量和營養物質。這個過程對于生態系統的穩定性至關重要。

深度學習技術可以用來模擬和預測碳降解的過程。通過神經網絡的訓練和優化，可以建立起不同因素對碳降解的影響關系，并利用這些關系來預測未來的碳降解情況。該技術可以通過處理大量的生態數據，如土壤含碳量、氣候數據、生物多樣性信息，來建立模型。這些模型可以對碳降解過程中的關鍵因素進行建模和分析，如溫度、濕度、pH等[8]。另外，深度學習技術還可以用于識別和分類碳降解微生物。通過分析微生物的基因組數據和代謝產物的特征，深度學習模型可以預測不同微生物群落對碳降解的貢獻，從而幫助理解和優化生態系統中的碳降解過程。

深度學習技術在碳降解生態系統模擬方面的應用具有以下優勢。

精確性。深度學習模型能夠處理大規模的生態數據，并通過模式識別和學習來建立準確的模型。這使得模擬結果更加精確，并能預測未來的變化。高效性。深度學習技術可以處理大規模的數據，并且具有高度的并行計算能力。這使得模擬過程更加高效，并能夠處理復雜的碳降解生態系統。自適應性。深度學習模型可以在模擬過程中自動學習和適應新的數據。這使得模型能夠不斷改進和優化，提高模擬的準確性和可靠性。

在碳偏移和碳消除管理方面，首先，深度學習技術可以提高碳匯量估計的準確性。碳匯量估計是評估生態系統吸收二氧化碳的能力和潛力的重要指標。通過分析地理和氣象數據，例如衛星圖像、LIDAR數據、氣象觀測，深度學習模型可以學習和建立起植被和森林碳匯量與環境因素的關聯模型。這些模型能夠在大范圍和長時間尺度上進行精確的碳匯量估計，為碳偏移和碳消除項目提供重要依據。

其次，深度學習技術可以提供準確的碳排放估計。對企業和行業的碳排放進行準確的估計是優化碳消減和管理的關鍵一環。通過分析大量的企業和行業數據，例如能源消耗、生產流程、供應鏈信息，深度學習模型可以學習并建立起碳排放與相關因素的關聯模型。這些模型可以根據不同的數據輸入，實現個體企業或整個行業碳排放的精確估計，為碳偏移和碳消除管理提供基礎數據。

此外，深度學習技術還能實現智能監測和追蹤碳相關活動。通過分析傳感器數據、監測網絡、衛星圖像，深度學習模型可以實時監測和評估碳排放和碳消除活動的效果。這種實時監測和反饋能夠幫助管理者及時調整碳偏移和碳消除策略，并優化項目的效果。

另外，深度學習技術的跨界合作和優化作用也值得強調。通過深度學習模型，可以將能源管理、交通規劃、森林保護等領域的數據整合起來，并實現碳減排和碳匯的協同效應。例如，將城市交通數據與碳排放數據結合，可以為城市交通規劃提供優化建議，減少碳排放。這種綜合性的分析和優化能夠在更廣泛的范圍內實現碳偏移和碳消除目標的整體效果最大化。

4? 結束語

深度學習在碳循環經濟的影響與其核心的“4R”內容息息相關，即為碳減排（Reduce）、碳回收（Recycle）、碳再利用（Reuse）與碳消除（Remove）。該技術對碳循環經濟的影響包括能源管理、工業生產及交通運輸等領域，對相關技術的提升包括碳捕集和碳存儲、碳偏移和碳消除及開發新型材料等方面。

可以說，深度學習技術在碳循環經濟中的應用極具潛力，伴隨著深度學習技術的發展，減少的碳排放與高效的資源利用都將帶來額外的巨大經濟效益，該項技術在日后將會推動碳循環經濟的發展并助力可持續發展的實現，兩者相輔相成，必將形成良性循環。可以預見的是，深度學習技術將會有更加廣闊的發展空間，同時伴隨著其他諸如大數據、云計算及云服務等技術的高速發展，也不僅僅只會有一種技術參與到碳循環經濟中去。

參考文獻：

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