在“雙碳”戰(zhàn)略背景下，碳核算的效率與精度面臨著更高的要求。傳統(tǒng)生命周期評(píng)價(jià)（LCA）方法因高度依賴人工、知識(shí)門檻高、流程割裂等痛點(diǎn)，已成為制約碳核算研究與規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵瓶頸。為破解這一難題，中國(guó)科學(xué)院青島生物能源與過(guò)程研究所提出了融合大型語(yǔ)言模型（LLM）的智能LCA解決方案——Chat-LCA。

　　Chat-LCA系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了LLM在“知識(shí)獲取—數(shù)據(jù)檢索—報(bào)告生成”全鏈條的深度融合，顯著提升了碳核算的智能化水平。該研究的原創(chuàng)性體現(xiàn)在首次將檢索增強(qiáng)生成（RAG）、Text2SQL、思維鏈（CoT）與代碼鏈（CoC）等前沿AI技術(shù)系統(tǒng)整合于LCA全流程，構(gòu)建了支持自然語(yǔ)言交互的一體化碳核算智能系統(tǒng)。Chat-LCA有效打通了知識(shí)壁壘與數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)了從專業(yè)問(wèn)答到報(bào)告生成的全流程自動(dòng)化，突破了現(xiàn)有研究中技術(shù)覆蓋片面、環(huán)節(jié)割裂的局限。

　　經(jīng)多行業(yè)、多場(chǎng)景驗(yàn)證，Chat-LCA展現(xiàn)出卓越的準(zhǔn)確性與高效性。其問(wèn)答模塊在跨十大行業(yè)的專業(yè)問(wèn)題中BERTScore達(dá)0.85，Text2SQL模塊在真實(shí)LCI數(shù)據(jù)庫(kù)上的執(zhí)行準(zhǔn)確率達(dá)0.9692，報(bào)告生成系統(tǒng)的填充準(zhǔn)確率達(dá)0.9832，可讀性評(píng)分8.42（滿分10）。該系統(tǒng)可將傳統(tǒng)耗時(shí)數(shù)周的LCA分析任務(wù)壓縮至數(shù)小時(shí)完成，實(shí)現(xiàn)了碳核算效率的質(zhì)的飛躍。

　　此外，Chat-LCA具有顯著的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。以鋰硫電池碳足跡評(píng)估為例，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出原料獲?。?7.2%）與生產(chǎn)階段（31.3%）為碳排放熱點(diǎn)，并提出清潔能源替代等精準(zhǔn)減排建議，為企業(yè)綠色決策提供了科學(xué)依據(jù)。該方案大幅降低了碳核算的技術(shù)門檻，拓展了LCA方法在工業(yè)、政策等多場(chǎng)景的適用性，為“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供了可落地的技術(shù)支撐與決策工具。

　　相關(guān)研究成果以Intelligent Application of Large Language Model to Life Cycle Assessment Methodology為題，發(fā)表在Journal of Cleaner Production上。研究工作得到山東省自然科學(xué)基金和天津市科技計(jì)劃項(xiàng)目等的支持。

研究方法設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)框架