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二氧化碳足迹专家弗雷德（Fred）带有新的行业模块
•效率提高：在涉及的行业过程中取向的模块可以快速且简单地计算，从而支持过程的优化。•可持续性资金：通过精确的排放计算，弗雷德公司支持实现其可持续性目标并减少其相同的余额 - 根据ISO 14067（PCF）和ISO 14064-1（CCF），以及经过验证的方法。•高灵活性：弗雷德（Fred）可以灵活地适应不同的行业和流程变体，这可以使许多公司更容易使用。•透明数据：Fred生成的数据创造了高水平的透明度，并增强了客户对公司可持续性措施的信任。
使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
碳足迹评估报告执行摘要
图1.2：UCT年度范围范围1的年度排放范围1自UCT上一财政年度以来的排放增加了一倍，这主要是由于发电机柴油使用率从20222年的395,000升增加到2023年的130万升，导致252％的静脉柴油燃烧燃烧量增加了252％。在该国大多数组织中看到的趋势是从范围2转移到范围1，因为增加的负载减少了电网电力的使用，并提高了对备用发电机电源的需求。请参阅每个范围的详细分析，以了解有关UCT碳足迹的这些波动。范围2如预期的，随着2023年负载小时的增加，电力消耗减少，导致范围2的排放量减少了8％。整个机构的总兆瓦小时已从2022年的56,048 MWH减少到2023年的55,405 MWH。然而，计算出的排放中的一部分减少归因于2023活性的略低于每千瓦时0.985 kgco 2 E的排放系数，而应用于2022活性的排放因子为1.01 kgco 2 e每千瓦时。范围3间接排放在范围3中报告，分为15个类别。UCT现在根据相关性和对数据的访问报告类别的6个类别。在“购买的商品和服务”类别中，UCT报告了三个子类别：用水量，购买的纸张和食品准备。2023年UCT范围3排放结果的最重大变化是减少用于施工的材料和服务中的嵌入式排放，降低了61％的同比。在与空中旅行相关的排放中看到了显着的增加，比2022年高36％。增加的空中旅行排放可能部分与用于此评估的改进的排放估计方法有关。在下图中，在标有“商务旅行”的较大的蓝色细分市场中可以看到这种增加，该节目还包括与租车相关的排放，员工偿还的旅行和旅行津贴。
碳足迹评估报告
图1.2：UCT年度范围范围1的年度排放范围1自UCT上一财政年度以来的排放增加了一倍，这主要是由于发电机柴油使用率从20222年的395,000升增加到2023年的130万升，导致252％的静脉柴油燃烧燃烧量增加了252％。在该国大多数组织中看到的趋势是从范围2转移到范围1，因为增加的负载减少了电网电力的使用，并提高了对备用发电机电源的需求。请参阅每个范围的详细分析，以了解有关UCT碳足迹的这些波动。范围2如预期的，随着2023年负载小时的增加，电力消耗减少，导致范围2的排放量减少了8％。整个机构的总兆瓦小时已从2022年的56,048 MWH减少到2023年的55,405 MWH。然而，计算出的排放中的一部分减少归因于2023活性的略低于每千瓦时0.985 kgco 2 E的排放系数，而应用于2022活性的排放因子为1.01 kgco 2 e每千瓦时。范围3间接排放在范围3中报告，分为15个类别。UCT现在根据相关性和对数据的访问报告类别的6个类别。在“购买的商品和服务”类别中，UCT报告了三个子类别：用水量，购买的纸张和食品准备。2023年UCT范围3排放结果的最重大变化是减少用于施工的材料和服务中的嵌入式排放，降低了61％的同比。在与空中旅行相关的排放中看到了显着的增加，比2022年高36％。增加的空中旅行排放可能部分与用于此评估的改进的排放估计方法有关。在下图中，在标有“商务旅行”的较大的蓝色细分市场中可以看到这种增加，该节目还包括与租车相关的排放，员工偿还的旅行和旅行津贴。
碳足迹计算报告和验证...
随后，在碳足迹的A）中对碳足迹的验证进行了注册，并承诺减少西班牙气候变化的西班牙温室气体排放，以进行生态过渡部和人口统计挑战。在同年11月，使用“ I计算”印章的2019 - 2021年和2022年的“我计算和减少”密封的权利被授予了西班牙的所有Innova-TSN办公室，因此认识到整个组织为减少公司的分配而做出的努力。
蜂蜜生产的碳足迹的估计
碳足迹用于量化整个生产过程中发出的碳量。在全球变暖的问题上，它被认为是至关重要的环境公制，引起了消费者和生产者的关注。鉴于中国是全球蜂蜜领先的生产国的地位，因此需要对环境可持续性指标进行迫切需要评估与养蜂相关的生命周期碳排放，以期可持续发展。本研究评估了从“摇篮”到“门”的中国蜂蜜产品的碳足迹，表明碳足迹为0.81±0.106 CO 2 EQ/kg蜂蜜。此值分布在蜂蜜生产的各个阶段，包括蜂巢管理，用于授粉的长距离运输，蜂蜜提取和加工以及加工后的蜂蜜的运输。值得注意的是，与这些阶段相关的计算出的碳排放量分别为0.054、0.339、0.299和0.118千克CO 2 EQ/kg蜂蜜，分别为6.84％，40.29％，37.93％和14.92％的蜂蜜蜂蜜产量的总碳排放量的6.84％，40.29％，37.93％和14.92％。这表明授粉的长距离运输和蜂蜜提取过程在蜂蜜生产过程中起着关键作用，而化石燃料用于长距离运输和用于蜂蜜萃取和加工的电力，并且是主要来源。
人工智能环境足迹研究——现在和未来
根据德勤全球分析，数据中心（人工智能和现代计算的支柱）的全球用电量估计在 2023 年将超过 380 太瓦时 (TWh)，约占全球电力消耗的 1.4% 和全球温室气体 (GHG) 排放量的 0.3% 左右。这项研究对人工智能和数据中心的环境足迹进行了定量评估。根据详细的自下而上的建模，预计未来十年全球数据中心的用电量将增长近三倍，到 2030 年将达到约 1,000 TWh，届时将占全球用电量的约 3%。虽然数据中心处理各种计算，但近年来以及未来数据中心的主要增长动力一直是人工智能应用。