基于5G 的工業園區碳排放監測平臺應用綜述

摘要：2022年1月28日，常州市發布制造業智能化升級與數字化轉型方案。針對常州市傳統工業園區數字化水平不足，文章提出基于云計算、大數據、物聯網和5G技術的碳排放監測平臺，實現實時監測、數據分析和智能管理。該平臺通過生命周期評價（LCA） 模型計算碳排放，采集溫室氣體數據并通過5G網絡高速傳輸數據至云端進行處理和可視化展示，平臺提升了碳排放數據準確性7%，縮短了數據傳輸時間20%。實際應用案例驗證了平臺的可行性和有效性，提高了碳排放數據的透明度和準確性，推動了環保政策落實和綠色經濟發展。

關鍵詞：智轉數改；碳排放監測；5G信號；Hadoop；數據可視化技術

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0105-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著全球信息化與工業化的深度融合，制造業的智能化與數字化轉型成為經濟高質量發展的關鍵。常州市積極響應，于2022年1月發布了相關實施方案，標志著在“智改數轉”上邁出堅實步伐[1]。該方案旨在融合新技術如云計算、大數據、人工智能、5G等，推動工業互聯網創新，促進產業鏈全面升級，為打造智造名城奠基[2]。工業園區作為碳減排的關鍵環節，傳統研究常忽視園區系統的數量多、種類廣、發展階段各異，對碳達峰的內涵認識不統一。統計口徑多樣，缺乏邊界清晰、標準統一、可靠透明的數據基礎，導致園區碳排放核算方法不統一。因此，建立實時、全面的碳排放監測系統對剖析排放根源、制定減排措施意義重大。本研究聚焦常州市工業園區智能化與數字化轉型，特別是碳排放監測平臺的建設。通過引入Hadoop等技術和方法，構建評價模型，實現實時監控和管理，提升管理效率和資源利用率，推動高質量發展。

1 碳排放監測平臺關鍵技術

5G技術峰值下載速度超10Gbps，迅速傳輸智能水表和電表數據至碳排放平臺，比4G快百倍，其低延遲特性（通常低于1毫秒） 確保數據即時傳輸，對需即時反饋的監測平臺至關重要，可實時反映能耗及碳排放。結合物聯網技術，如NB-IoT增強覆蓋，確保數據穩定傳輸，設備低功耗設計延長壽命。此外，5G智能水表和電表采用低功耗設計，延長使用壽命，降低維護成本，有助于提高數據傳輸穩定性，因設備無須頻繁更換電池或維修。

生命周期評價（LCA） 模型評價模型集成先進測算方法，將LCI階段收集的數據轉化為具體的影響類型和指標參數，以評估產品生命周期的環境影響，特別是碳排放。通過這四個關鍵參數：能源消耗數據、原材料消耗數據、廢棄物產生數據、溫室氣體排放數據。科學準確核算碳排放數據，同時考慮能源結構、生產工藝等多因素，確保數據準確可靠。物聯網技術（如NB-IoT） 在LCA模型的碳排放評價中發揮著重要作用。通過集成物聯網傳感器和智能設備，可以實時監測和收集產品系統在整個生命周期內的能源消耗、原材料使用、廢棄物產生以及溫室氣體排放等數據。這些數據為LCA提供了準確、可靠的基礎數據支持，有助于提高碳排放評價的準確性和可靠性。碳排放評價模型在監測平臺中至關重要，確保數據科學性、準確性，提高精細化程度，支持動態監測和深度分析，推動標準化、規范化，提升企業管理水平，促進政策實施和碳交易市場發展。

2 5G 工業園區碳排放監測平臺方案

本文所構建的碳排放監測平臺，是一個融合實時監控與智能分析的智能大數據云平臺。該平臺不僅能即時追蹤碳排放情況，還具備強大的數據分析能力，為環保工作提供有力支持。工業園區主要集中以生產車間用地為主，辦公用地為輔。集中的生產企業數量多。各個企業之間存在數據安全壁壘，需要從耗能角度進行碳排放監測，平臺通過智能水表與智能電表，將每個企業的日常耗能收集并儲存，再計算分析轉化成工業園區每一個生產廠區的碳排放量，將整個園區的數據集中處理后即可通過評價模型比較準確地進行碳排放的監測。本文展示了碳排放監測平臺的總體服務架構，如圖1所示。

1） 基礎設施感知層服務核心任務是接入各類數據至云平臺。

2） 數據融合傳輸層維持數據傳輸的穩定性和完整性。

3） 數據融合平臺層的核心職責是實現數據服務層數據的持久化。

4） 應用服務層面負責提供數據分析、可視化和決策支持功能。

3 碳排放監測平臺功能模塊總覽

碳排放監測平臺的主要功能分為4個部分，分別為末端設備管理模塊、數據管理模塊、日志與報警模塊、賬戶管理模塊。在各個模塊中又細分到各個子模塊協同工作。碳排放監測平臺的主要功能模塊如圖2 所示。

1） 末端設備管理模塊分為設備接入、模塊設備狀態監測、設備維護與臺賬三個功能，使用5G實現對園區內部的智能電表，智能遠傳水表，智能氣表等設備的統一管理和維護。

2） 數據管理模塊分為數據接入、數據清洗、數據分析、數據可視化四個功能，物聯網NB-IoT 增強覆蓋，確保數據穩定傳輸，同時實現對平臺數據傳輸和保存的統一管理，并且能實時分析處理和進行數據的可視化展示。

3） 日志與報警模塊確保平臺能夠高效、準確地記錄操作日志并及時發出報警。

4） 賬戶管理模塊確保園區管理者與企業管理者同時滿足查看和管理園區和企業的需求。

碳排放監測平臺基于工業大數據的體系結構，結合智能電表、智能水表等采樣數據的存儲與業務需求，構建了的基于Hadoop技術的智能設備采樣數據存儲架構[3]。如圖3所示。

存儲層：存儲層基于Hadoop的HDFS，用于高效存儲和管理智能設備采樣數據。它提供大規模數據存儲能力，確保數據的可靠性和可用性，通過分布式存儲實現數據冗余和快速訪問。

應用層：應用層利用Hadoop 的MapReduce 和Spark技術進行數據處理和分析。它支持大數據計算任務，如數據清洗、轉換和復雜分析，提供實時和批處理計算能力，為上層應用提供數據支持。

管理與接口層：管理層使用工具如Ambari和Zoo?keeper進行集群管理和協調，確保系統的高效運行和資源優化。接口層提供數據訪問API和用戶接口，支持數據查詢、可視化和與其他系統的集成，提升用戶交互體驗和系統兼容性。

4 5G 工業園區碳排放監測平臺實現

園區管理用戶通過管理員賬戶登錄平臺，可以直觀地觀測園區的碳排放數據。平臺數據可視化界面在數據分析和決策過程中具有重要作用，通過圖表、儀表盤和其他視覺元素，將復雜的數據轉換為易于理解的形式，幫助用戶快速了解數據的主要趨勢和模式[4]。通過平臺的數據可視化界面，可以看到2024年溧陽城北工業園區雙碳情況的分布狀況[5]。碳排放監測平臺的設備狀態監控界面是用來實時監控和管理各種采集設備，對安裝在工業園區內部的智能電表、智能遠傳水表、智能氣表等設備的運行狀態，包括在線狀態、故障報警、維護提示等，如圖4所示。

碳排放平臺感知層設備監控中心圖中，分別展示了園區各個區域的設備的利用率，比如A-1區的設備使用數量為40臺，A-4區的設備使用數量為29臺。

圖中展示廠商公司的設備狀態，是否出現故障。可以看到西某公司設備的數量為144臺，正在運行的設備數量為123臺，待機14臺，故障7臺。

圖中展示的具體故障明細包括故障發生的時間、設備名稱、所在園區的設備編號和設備狀態。如在2024年5月2日，在a1-11的坐標點的西某公司的設備發生了故障，需要進行維修。

同時還展示了當月的設備故障設備數，從趨勢圖中可以看出，園區對于設備故障的處理效率是非常高的，圖中所示，2～3天就完成了設備的整修。保障了園區的設備正常運行。

5 總結與展望

本文針對常州市制造業智能化轉型需求，設計了一款基于工業大數據的碳排放監測平臺。該平臺融合傳感器、邊緣計算、大數據分析及5G通信技術，構建了包含高效數據采集（利用5G、物聯網及NB-IoT） 、Hadoop分布式存儲與深度數據分析在內的三大核心子系統[6]。實施后，數據準確性提升了7%，傳輸時間縮短了20%，并在實際案例中（如江蘇北星新材料科技有限公司） 實現了低于1%的碳排放數據誤差。平臺還通過數據可視化增強了信息透明度，為政策制定與企業決策提供了有力支持[7]。

未來研究方向將致力于算法模型的進一步優化、應用場景的廣泛拓展以及數據安全性的強化，以持續深化技術創新與應用實踐，優化平臺性能，加強與政府及企業的深度合作，共同探索碳排放監測的最佳實踐路徑，為全球碳中和目標的實現及人類命運共同體的構建貢獻力量。

參考文獻：

[1] 新華社.中共中央 國務院關于完整準確全面貫徹新發展理念做好碳達峰碳中和工作的意見[EB/OL].[2023-04-25]（2021-10-24）.http：//www.gov.cn/zhengce/2021-10/24/content_5644613.htm.

[2] 國務院.國務院關于印發國家環境保護“十一五”規劃的通知[EB/OL]. （2008-03-28） [2023-04-25]. http：//www. gov. cn/zhengce/content/200803/28/content_4877.htm.

[3] 陳勇.基于Hadoop平臺的通信數據分布式查詢算法的設計與實現[D].北京：北京交通大學，2009.

[4] 劉亞東.大數據對軍事戰斗力的提升研究[J].數字通信世界，2018（8）：48-49.

[5] 孫源.面向智能終端應用的云服務管理平臺研究及實現[D].成都：電子科技大學，2013.

[6] 周莽，高僮，李晨光，等.GRU神經網絡短期電力負荷預測研究[J].科技創新與應用，2018，8（33）：52-53，57.

[7] 李鵬程. 基于LSTM神經網絡的公交到站時間預測[C]//中國自動化學會控制理論專業委員會.第37屆中國控制會議論文集（F）.北京：中國自動化學會控制理論專業委員會，2018：5.

【通聯編輯：李雅琪】