本发明属于环境工程，尤其涉及一种污水处理集成装备的碳足迹计算方法及系统。
背景技术：
1、污水处理集成装备是一种将预处理、一级处理、二级处理、三级处理、污泥处理、能源回收等多个环节集成在一个装置中的污水处理设备。这种装备具有占地少、运行稳定、效率高、成本低等优点，适用于小型和中型的城镇、工业园区、农村等场所的污水处理。然而，污水处理集成装备在处理污水的过程中，也会消耗能源和资源，产生温室气体排放，造成一定的环境影响。因此，评估和优化污水处理集成装备的碳足迹，即在污水处理集成装备的整个生命周期中，直接或间接产生的二氧化碳当量的总量，是污水处理集成装备的一个重要课题。
2、目前，已有一些关于污水处理集成装备的碳足迹计算方法，能够综合考虑污水处理的各个环节，以及各个环节之间的相互影响，从而更准确地评估污水处理的环境效益，为污水处理的优化提供依据。然而，这些方法存在以下几个方面的挑战：
3、数据获取和参数确定的难度：这些方法需要获取和确定大量的数据和参数，例如各个子系统的碳足迹、各个子系统之间的能量和物质的流动、各个子系统之间的碳足迹的传递系数等。这些数据和参数可能会受到污水的来源、成分、流量、温度等因素的影响，而且可能会随着时间和地点的变化而变化。
4、计算过程的复杂度和效率：这些方法需要进行复杂的计算过程，例如计算各个子系统的碳足迹、计算各个子系统之间的碳足迹的传递系数、计算污水处理集成装备的总碳足迹等。这些计算过程涉及到大量的数据处理和运算，需要消耗大量的时间和资源。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的在于提供一种污水处理集成装备的碳足迹计算方法，旨在解决现有的问题。
2、本发明实施例是这样实现的，一种污水处理集成装备的碳足迹计算方法，所述方法包括：
3、收集各个污水处理集成装备历史运行过程中所采集的各个相关数据并进行预处理；
4、根据所收集的各个相关数据构建一个图结构，其中节点表示污水处理的各个处理单元，边表示各个处理单元之间的关系；
5、根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练，以学习每个节点的低维向量表示；
6、根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据生成节点特征向量，并加入到图结构中计算与其他节点的边特征向量；
7、根据训练好的图神经网络模型对加入到图结构中的节点进行处理得到目标低维向量表示；
8、根据回归模型对目标低维向量表示进行计算，得到当前污水处理集成装备的碳足迹。
9、更进一步地，所述根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练的步骤包括：
10、对所构建的图结构进行分割得到多个子图，每个子图包含一定数量的节点和边，并保持子图之间的连通性；
11、根据所分割得到的每个子图对图神经网络模型进行分布式训练，以学习每个节点的低维向量表示，并使各个子图之间的信息交互和同步。
12、更进一步地，所述对所构建的图结构进行分割得到多个子图的步骤包括：
13、根据聚类算法对图结构中的各个节点进行划分得到若干个簇；
14、对每个簇中的节点和边构建子图，并为每个子图分配一个唯一的标识符；
15、对每个子图中与其他子图相连的边进行标记，并记录所连接的子图标识符。
16、4、如权利要求3所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据聚类算法对图结构中的各个节点进行划分得到若干个簇的步骤包括：
17、根据聚类算法对图结构中各个节点进行聚类得到预设数量的聚类中心和每个节点所属的聚类标签；
18、计算每个聚类中心与其他节点之间的距离或相似度并按照预设顺序进行排序；
19、将各个聚类中心及与各个聚类中心相距最近或最相似的节点依次分别加入到所对应的簇中，直至各个簇中包含有预设的节点数目、或包含有聚类中所有的节点、或节点与聚类中心之间的距离或相似度超过预设的阈值；
20、判断目标边所连接的两个节点是否都处在同一簇中；
21、若是，则将目标边加入至所连接的节点对应的簇中。
22、更进一步地，所述根据聚类算法对图结构中各个节点进行聚类得到预设数量的聚类中心和每个节点所属的聚类标签的步骤包括：
23、根据图结构中各个节点之间的相似度或距离构建相似度矩阵；
24、根据相似度矩阵计算图结构的度矩阵和拉普拉斯矩阵；
25、对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值；
26、根据特征值的大小选择前预设数量的特征向量作为新的特征空间；
27、对新的特征空间中的各个特征向量进行聚类，得到预设数量的聚类中心和每个节点所属的聚类标签。
28、更进一步地，所述根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据生成节点特征向量，并加入到图结构中计算与其他节点的边特征向量的步骤包括：
29、根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据计算所生成的节点特征向量与各个子图的相似度；
30、根据与各个子图的相似度确定相似度最高的子图作为目标子图，并将所生成的节点特征向量加入到目标子图中计算与其他节点的边特征向量。
31、更进一步地，所述根据所分割得到的每个子图对图神经网络模型进行分布式训练，以学习每个节点的低维向量表示，并使各个子图之间的信息交互和同步的步骤包括：
32、为每个子图分配计算集群中的一个计算节点，并将计算集群中的各个计算节点分布式部署在不同的计算设备上；
33、在每个计算节点上对所应用的图神经网络模型进行初始化并设置训练参数，训练参数包括学习率、批次大小、迭代次数；
34、在每个计算节点上对所分配的子图进行局部训练，从而学习子图上每个节点的低维向量表示；
35、在每轮局部训练后，根据预设通信协议进行各个计算节点之间的信息交互和同步，并更新各个计算节点上的图神经网络模型。
36、更进一步地，所述根据所分割得到的每个子图对图神经网络模型进行分布式训练，以学习每个节点的低维向量表示，并使各个子图之间的信息交互和同步的步骤包括：
37、在每个计算节点上初始化一个本地图神经网络模型，并为其分配一个本地模型参数向量，所述本地模型参数向量由本地图神经网络模型的权重和偏置参数组成；
38、根据每个子图中的各个节点对所对应计算节点上的本地图神经网络模型进行前向传播和反向传播，以学习每个节点的低维向量表示，并更新本地模型参数向量；
39、在每轮训练后，根据预设通信协议将各个计算节点上所更新的本地模型参数向量发送至一个中心服务器或其他计算节点，并从中心服务器或其他计算节点接收其他计算节点上所更新的本地模型参数向量；
40、在每轮训练后，各个计算节点根据预设聚合算法将接收到的其他计算节点上所更新的本地模型参数向量与自身的本地模型参数向量进行融合或平均，得到一个全局模型参数向量，并根据全局模型参数向量替换自身的本地模型参数向量。
41、进一步的，所述图神经网络模型包括输入层、卷积层、注意力层、池化层及全连接层；
42、所述根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练的步骤包括：
43、根据卷积层对输入层所输入的每个节点特征向量和边特征向量进行编码，得到编码后的特征向量；
44、根据注意力层对每个节点和边与其邻居节点和边之间的关系进行加权，得到加权后的特征向量；
45、根据池化层对所有节点和边的加权后的特征向量进行聚合，得到聚合后的特征向量；
46、根据全连接层对聚合后的特征向量进行映射，得到每个节点和边的低维向量表示。
47、本发明另一实施例的目的还在于提供一种污水处理集成装备的碳足迹计算系统，所述系统包括：
48、数据收集处理模块，用于收集各个污水处理集成装备历史运行过程中所采集的各个相关数据并进行预处理；
49、图结构构建模块，用于根据所收集各个相关数据构建一个图结构，其中节点表示污水处理的各个处理单元，边表示各个处理单元之间的关系；
50、模型训练模块，用于根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练，以学习每个节点的低维向量表示；
51、节点特征生成模块，用于根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据生成节点特征向量，并加入到图结构中计算与其他节点的边特征向量；
52、目标向量生成模块，用于根据训练好的图神经网络模型对加入到图结构中的节点进行处理得到目标低维向量表示；
53、碳足迹计算模块，用于根据回归模型对目标低维向量表示进行计算，得到污水处理集成装备的碳足迹。
54、本发明实施例提供的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，通过收集各个污水处理集成装备历史运行过程中所采集的相关数据可以为后续的碳足迹计算提供充分的数据支持，同时通过预处理可以去除噪声、缺失值、异常值等影响数据质量的因素，提高数据的可靠性和有效性；通过根据所收集各个污水处理集成装备历史运行过程中所采集的相关数据构建一个图结构，可以将污水处理集成装备的数据以图结构的形式进行组织和表示，通过利用图结构可以更好地捕捉各个处理单元之间的复杂关系；通过根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练，可以得到每个节点的低维向量表示，其向量表示可以有效地融合节点自身的特征和邻居节点的特征，从而更好地表达污水处理集成装备的内在属性和外在关系；通过根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据生成节点特征向量，并加入到图结构中计算与其他节点的边特征向量，可以将当前污水处理集成装备作为一个新节点加入到已有的图结构中，并根据其相关数据生成节点特征向量，同时计算与其他节点之间的边特征向量，使得可以将当前污水处理集成装备与已有数据进行关联和比较，为后续的碳足迹计算提供依据；通过根据训练好的图神经网络模型对加入到图结构中的当前污水处理集成装备对应的节点进行处理得到目标低维向量表示，可以对新加入的当前污水处理集成装备对应的节点进行处理，从而得到其目标低维向量表示，其向量表示可以反映出当前污水处理集成装备在整个图结构中所处的位置和角色，以及其与其他已知碳足迹的各个现有污水处理集成装备之间的相对关系；通过根据回归模型对当前污水处理集成装备对应的目标低维向量表示进行预测，从而得到其碳足迹计算，从而提供一个合理和准确的碳足迹计算结果，因此通过构建图结构，能够有效地表达污水处理集成装备之间的关联性和互动性，以及各种因素对污水处理集成装备的碳足迹的影响；通过使用图神经网络模型，能够有效地学习污水处理集成装备的低维向量表示；通过使用回归模型，能够有效地计算污水处理集成装备的碳足迹，提高计算的准确性和效率，解决了现有污水处理集成装备的碳足迹计算效率低的问题。
1.一种污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据所构建的图结构对图神经网络模型进行训练的步骤包括：
3.如权利要求2所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述对所构建的图结构进行分割得到多个子图的步骤包括：
4.如权利要求3所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据聚类算法对图结构中的各个节点进行划分得到若干个簇的步骤包括：
5.如权利要求4所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据聚类算法对图结构中各个节点进行聚类得到预设数量的聚类中心和每个节点所属的聚类标签的步骤包括：
6.如权利要求2所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据所给定的当前污水处理集成装备运行时所采集的相关数据生成节点特征向量，并加入到图结构中计算与其他节点的边特征向量的步骤包括：
7.如权利要求2所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据所分割得到的每个子图对图神经网络模型进行分布式训练，以学习每个节点的低维向量表示，并使各个子图之间的信息交互和同步的步骤包括：
8.如权利要求7所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述根据所分割得到的每个子图对图神经网络模型进行分布式训练，以学习每个节点的低维向量表示，并使各个子图之间的信息交互和同步的步骤包括：
9.如权利要求1所述的污水处理集成装备的碳足迹计算方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括输入层、卷积层、注意力层、池化层及全连接层；
10.一种污水处理集成装备的碳足迹计算系统，其特征在于，所述系统包括：
