深度学习技术对碳循环经济的影响研究

作者简介：蒋玮（1998-），男，硕士研究生。研究方向为能源公司战略与管理。

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

摘  要：2016年，175个国家正式签署《巴黎协定》，旨在使全球变暖“远低于”2 ℃，并“努力”让其低于1.5 ℃。而发展碳循环经济，恰恰是出于应对全球气候变化的需要。放眼世界，无论是中国的“双碳”战略，还是美国的“五个零”战略都与碳循环经济息息相关。另一方面，当前以深度学习为核心的AI应用在多个领域并大放异彩，可谓举世瞩目。碳循环经济主要以与碳紧密相关的“4R”为核心，通过研究深度学习技术在碳减排、碳回收、碳再利用与碳消除4个方面的应用与影响，得到该技术目前在碳循环经济中的发展状况，并探讨发展意义。结果表明，深度学习技术对碳循环经济存在积极影响，并且在该领域存在多方面的应用，同时该技术在未来具有极大的发展潜力。

关键词：碳循环经济；深度学习；“双碳”战略；4R；全球气候变化

中图分类号：F062.4      文献标志码：A          文章编号：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

碳循環经济脱胎于循环经济，循环经济的本质就是为了提高资源利用率并产生额外的经济效益，而碳循环经济则是在此基础上形成的一种以“4R”为核心的绿色经济模式，即碳减排（Reduce）、碳回收（Recycle）、碳再利用（Reuse）与碳消除（Remove），其产生符合当今世界气候剧烈变化的大背景，同时又完美地契合了可持续发展的观点。该经济模式秉承着“碳素并非垃圾，而是资源”的理念，旨在通过对碳素的最大利用与循环利用，实现人与自然的和谐相处，具有着不可忽视的战略地位[1]。目前伴随着时代与科技的发展，碳循环经济的内涵也在不断地丰富，外延也在持续地扩展。

1  碳循环经济

1.1  现状与挑战

人类的发展史就是一部资源开发利用史。碳循环经济已然是最近几年全球范围内的一个重要议题。

一方面，许多国家和地区已然制定了碳减排战略与相关政策。2018年，日本发布了《第4次循环型社会形成推进基本计划》，将物质再生循环当作对付全球气候变化的有效方法，并将发展碳循环经济作为主要路径。2019年，新一届欧盟委员会发布了《欧洲绿色新政》，明确将“推动工业向清洁循环经济转型”与“打造可持续产品”政策作为重要内容，同时将资源获取作为绿色新政的战略安全问题。沙特阿拉伯等国在2020年G20利雅得峰会上就加速推进碳循环经济方法的推广达成共识，发布了碳循环经济指南系列研究报告。中国在有关碳循环经济方面，也卓有成效地制定了与之契合的“双碳”政策，即碳达峰与碳中和。

另一方面，伴随着最近几年科技的迅猛发展，无论是人工智能、云计算还是物联网等应用技术，都在不少领域大放异彩，让人眼前一亮。这些新兴技术在数据处理、模型训练、预测分析等方面拥有超乎以往的效果，这就促使了许多与碳循环经济相关的技术和解决方案得以涌现，例如碳捕获和储存技术、生物质能源利用技术等。

总之，碳循环经济的发展总体是积极的，但是过程依然存在着不小的挑战。

首先，存在着较高的技术成本。虽然发达经济体与欠发达经济体都能参与其中，但是想要碳循环经济模式得以大规模地应用并收获较高的经济效应，往往需要大量的投资与研究，例如发展清洁能源技术、碳捕获和储存技术等，需要解决高昂的成本和技术难题。同时，社会认知和参与度是碳循环经济面临的另一个挑战。目前关于碳循环经济的推动主要依靠政府及国际组织，普通公众只是被动式地加入到有关的政策中，化被动为主动依然需要漫长的过程。此外，碳循环经济的发展往往需要借助技术实现多方的联动合作。

1.2  意义

目前，在某些发达经济体国家，发展碳循环经济早已成为其经济增长策略中的重要环节，其所蕴含的主要意义体现在如下几个方面。①减少温室气体排放。碳循环经济的核心目标是减少温室气体的排放，特别是二氧化碳的排放。通过有效循环利用和回收碳资源，可以减少对化石燃料的依赖，从而减少对环境的不良影响，降低气候变化的风险。②完善资源利用。碳循环经济通过将废弃物和副产品转化为有价值的资源，促进了资源的高效利用。这有助于降低原材料的使用量和能源消耗，减少对地球自然资源的压力，实现可持续发展。③促进经济增长。碳循环经济推动了绿色技术和创新的发展，带动了新兴产业。通过发展清洁能源、节能技术、可再生材料等领域，碳循环经济有助于创造新的就业机会，推动经济增长。④保护生态环境。碳循环经济的实施减少了对自然资源的开采和破坏，有利于保护生态环境的完整性和稳定性。同时，通过减少废弃物和污染物的排放，可以改善环境质量，减少生态系统的压力，维护生物多样性。

2  深度学习技术

2.1  概念

深度学习（Deep Learning）是人工智能领域下的一个重要分支，旨在模拟人类大脑的神经网络系统来学习和解决复杂的问题。其通过建立深层次的神经网络模型，可以自动从大量的数据中进行学习和提取特征[2]。

深度学习使用多层神经网络来模拟人脑的神经元，每一层的神经元通过对输入数据进行处理，逐渐提取出更加抽象和高级的特征。这些抽象的特征可以用于分类、识别、推理等任务。目前，深度学习已经在图像识别、语音识别、机器翻译等任务中取得了非常好的表现，并在许多领域得到了广泛的应用。

2.2  意义与影响

伴随着近几年AI的火热，作为其重要分支的深度学习技术也备受大众瞩目，其所具有的主要意义如下。①数据处理能力。深度学习技术可以处理大规模的数据，从而提高了数据分析和处理的效率，能够更好地理解和利用数据，发现其中的模式和规律[3]。②模式识别和预测的能力。深度学习技术可以帮助识别复杂的模式，并进行准确的预测。例如，在图像识别领域，深度学习技术可以准确地识别和分类图像中的对象，而在自然语言处理领域，其可以理解和生成自然语言。③自主学习和自适应能力。深度学习技术可以从数据中自主学习，并根据新的数据进行适应和更新。这使得系统能够不断改进和优化自己的性能，而无须人工干预。④智能化和自动化的应用。深度学习技术可以被应用于各种领域，包括医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等，使得这些系统能够实现智能化和自动化。这有助于提高效率和生产力，并改善人们的生活质量[4]。

总的来说，深度学习技术的应用，使得系统具备了自主学习和自适应的能力，实现了更高程度的降本增效。同时，应用了这项技术的领域也能更加轻松地实现智能化和自动化。

3  深度学习对碳循环经济的影响研究

当前，深度学习技术的应用早已拓展到多个领域，而碳循环经济主要以“4R”为核心。在部分发达国家已经出现了深度学习技术与“4R”的融合应用，并取得了良好的效果。同时，大部分的发展中国家也在积极筹备相关技术的研发与应用，渴望早日实现碳循环经济发展的智能化与高效化。总之，研究深度学习技术对碳循环經济的影响具有重大意义。

3.1  对碳减排（Reduce）的影响研究

能源管理方面：深度学习可以应用于能源管理系统中，通过建立包括电力、供暖、通风和照明等能源系统的深度学习模型，进行大数据分析与供需的精准调度，以实现对能源消耗的预测和优化，并降低高能耗设备的使用频率或者调整其工作状态，从而节约能源和减少碳排放[5]。例如，智能电网中的深度学习算法可以实时监测和优化电力网络的运行，达到能源利用效率的提升。

工业生产方面：深度学习技术在工业生产中可以分析工业生产数据，优化生产过程，提高能源利用效率。例如，通过深度学习模型对生产设备进行监测和预测，可以及时发现设备故障和异常，避免能源的浪费和额外的碳排放。

交通运输方面：深度学习技术可以应用于交通管理系统中，实现智能交通控制和优化。通过深度学习算法对交通流量进行实时预测和调度，可以减少交通堵塞和车辆拥堵，从而减少车辆的等待时间并有效缓解高峰流量，以提高交通效率，并减少汽车尾气的排放，最终实现碳减排。

农业生产方面：深度学习可应用于农业生产中的精细化管理。通过深度学习模型对农作物生长的监测与预测，可以实现精确施肥和灌溉，以提升农作物种植的管理效率和精确性，从而减少农药和化肥的使用量与水资源的依赖性，实现碳减排。

城市规划方面：深度学习技术可应用于城市规划中，通过对城市碳源数据的分析和建模，明晰区域内绿色经济发展的短板所在，从而为以后城市的改造与建设提供科学的决策支持。

3.2  对碳回收（Recycle）的影响研究

气候数据分析：深度学习技术在气候数据分析方面具有巨大的潜力，能够深入理解碳循环过程。借助深度学习模型，可以预测二氧化碳排放的变化趋势、区域分布、季节性变化。通过对大量气象和气候数据的分析，深度学习能够揭示不同气候因素对二氧化碳循环的影响。这种深入了解可以为碳回收项目的规划和实施提供重要的科学依据[6]。例如，深度学习模型可以在特定气象条件下优化碳捕获设备的运行策略，提高其捕获效率。

碳捕获技术优化：深度学习技术可以为碳捕获技术的优化提供强有力的支持。通过分析大量的气流数据、吸附剂性能、工业装置参数等信息，深度学习模型可以发现各种关键特征和相互关系。模型可以为设计和改进碳捕获装置提供指导，确定最佳的材料选择、吸附剂性能、装置参数。通过优化碳捕获过程中的参数和操作策略，深度学习能够提高碳捕获的效果，并降低其成本和能源消耗。这有助于鼓励更多行业和企业采用碳捕获技术，推动碳偏移和碳消除的大规模实施。

系统优化和决策支持：深度学习技术可以在碳回收系统的优化和决策支持方面发挥作用。通过分析大规模的数据，如能源消耗、生产流程、供应链信息，深度学习模型可以评估碳回收系统的各个环节，发现和解决效率瓶颈。此外，深度学习还能提供实时的、基于数据的决策支持，帮助管理者及时调整碳偏移和碳消除策略。通过整合和利用多源数据，深度学习模型能够为决策者推荐最佳可行的碳回收方案。这有助于确保碳回收系统的高效运行，并促使其在碳减排和可持续发展方面发挥更大作用。

生物催化碳回收：深度学习技术在生物催化碳回收方面也具有潜力。生物催化碳回收利用酶和微生物等生物因素，通过将二氧化碳转化为有用的化学物质来实现碳回收。深度学习模型可以分析大量的基因组数据、代谢通路及酶的活性信息等，从而识别高效的生物催化剂并优化其性能。通过深入了解生物催化碳回收的机制，深度学习有助于设计和改进催化剂的结构和特性，提高其转化效率和稳定性。这对于促进生物催化碳回收技术的应用和发展非常重要。

3.3  对碳再利用（Reuse）的影响研究

碳捕集和储存方面：深度学习技术可以应用于碳捕集和储存过程中的数据分析和预测。碳捕集是将二氧化碳气体从大气中排放源捕集出来的过程，而碳储存则是将捕集到的二氧化碳稳定地储存在地下或其他地方。深度学习算法能够通过学习大量的气体流动、温度、压力等相关数据，并进行全面分析，从而提供更准确的模型和预测。这将有助于优化和增强碳捕集和储存的效率与效果，进而促进碳的再利用。

碳循环的化学反应方面：深度学习技术可应用于碳循环化学反应的控制和优化。碳循环化学反应是指利用碳源和能源进行化学反应，将二氧化碳转化为有价值的化学品或燃料。深度学习算法通过学习反应物质的特性和反应路径，以提供更合理和更高效的催化剂设计。这将有助于实现更高的碳转化率，从而增强碳循环化学反应的可行性和经济性。

新型材料开发方面：深度学习技术可应用于新型材料的开发，提高碳再利用的效率和性能。新型材料在碳再利用过程中起着关键的作用，如吸附材料或催化剂。通过分析大量的材料属性和结构数据，深度学习算法可以发现其中隐藏的关联和规律，实现对开发过程的优化，并帮助设计具有特定功能的新型材料。这将有助于开发出更高效的吸附材料或催化剂，达到超乎以往的碳再利用水平效能。

3.4  对碳消除（Remove）的影响研究

碳降解生态系统模拟：深度学习技术在碳降解生态系统模拟方面的应用已经取得了一些进展。在生态系统中，碳降解是指有机物质被分解成二氧化碳和水[7]，释放出能量和营养物质。这个过程对于生态系统的稳定性至关重要。

深度学习技术可以用来模拟和预测碳降解的过程。通过神经网络的训练和优化，可以建立起不同因素对碳降解的影响关系，并利用这些关系来预测未来的碳降解情况。该技术可以通过处理大量的生态数据，如土壤含碳量、气候数据、生物多样性信息，来建立模型。这些模型可以对碳降解过程中的关键因素进行建模和分析，如温度、湿度、pH等[8]。另外，深度学习技术还可以用于识别和分类碳降解微生物。通过分析微生物的基因组数据和代谢产物的特征，深度學习模型可以预测不同微生物群落对碳降解的贡献，从而帮助理解和优化生态系统中的碳降解过程。

深度学习技术在碳降解生态系统模拟方面的应用具有以下优势。

精确性。深度学习模型能够处理大规模的生态数据，并通过模式识别和学习来建立准确的模型。这使得模拟结果更加精确，并能预测未来的变化。高效性。深度学习技术可以处理大规模的数据，并且具有高度的并行计算能力。这使得模拟过程更加高效，并能够处理复杂的碳降解生态系统。自适应性。深度学习模型可以在模拟过程中自动学习和适应新的数据。这使得模型能够不断改进和优化，提高模拟的准确性和可靠性。

在碳偏移和碳消除管理方面，首先，深度学习技术可以提高碳汇量估计的准确性。碳汇量估计是评估生态系统吸收二氧化碳的能力和潜力的重要指标。通过分析地理和气象数据，例如卫星图像、LIDAR数据、气象观测，深度学习模型可以学习和建立起植被和森林碳汇量与环境因素的关联模型。这些模型能够在大范围和长时间尺度上进行精确的碳汇量估计，为碳偏移和碳消除项目提供重要依据。

其次，深度学习技术可以提供准确的碳排放估计。对企业和行业的碳排放进行准确的估计是优化碳消减和管理的关键一环。通过分析大量的企业和行业数据，例如能源消耗、生产流程、供应链信息，深度学习模型可以学习并建立起碳排放与相关因素的关联模型。这些模型可以根据不同的数据输入，实现个体企业或整个行业碳排放的精确估计，为碳偏移和碳消除管理提供基础数据。

此外，深度学习技术还能实现智能监测和追踪碳相关活动。通过分析传感器数据、监测网络、卫星图像，深度学习模型可以实时监测和评估碳排放和碳消除活动的效果。这种实时监测和反馈能够帮助管理者及时调整碳偏移和碳消除策略，并优化项目的效果。

另外，深度学习技术的跨界合作和优化作用也值得强调。通过深度学习模型，可以将能源管理、交通规划、森林保护等领域的数据整合起来，并实现碳减排和碳汇的协同效应。例如，将城市交通数据与碳排放数据结合，可以为城市交通规划提供优化建议，减少碳排放。这种综合性的分析和优化能够在更广泛的范围内实现碳偏移和碳消除目标的整体效果最大化。

4  結束语

深度学习在碳循环经济的影响与其核心的“4R”内容息息相关，即为碳减排（Reduce）、碳回收（Recycle）、碳再利用（Reuse）与碳消除（Remove）。该技术对碳循环经济的影响包括能源管理、工业生产及交通运输等领域，对相关技术的提升包括碳捕集和碳存储、碳偏移和碳消除及开发新型材料等方面。

可以说，深度学习技术在碳循环经济中的应用极具潜力，伴随着深度学习技术的发展，减少的碳排放与高效的资源利用都将带来额外的巨大经济效益，该项技术在日后将会推动碳循环经济的发展并助力可持续发展的实现，两者相辅相成，必将形成良性循环。可以预见的是，深度学习技术将会有更加广阔的发展空间，同时伴随着其他诸如大数据、云计算及云服务等技术的高速发展，也不仅仅只会有一种技术参与到碳循环经济中去。

参考文献：

[1] 丘登荣.新时代绿色低碳循环经济发展体系建设路径[J].佳木斯大学社会科学学报，2023，41（3）：17-19.

[2] 司贤栋.活动识别的深度特征增强与模型优化方法[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2019.

[3] 宁志豪，周璐雨，陈豪文.浅谈机器学习与深度学习的概要及应用[J].科技风，2019，32（15）：19-20.

[4] 王秉睿，兰慧盈，陈云霁.深度学习编程框架[J].大数据，2018，4（4）：56-60.

[5] 王浩，黄小坚.“一带一路”沿线国家能源低碳协作治理论析[J].西南石油大学学报（社会科学版），2023，25（4）：1-11.

[6] 王伟，蔡博峰.中国城市碳排放类型与碳管理路径探析[J].城市管理与科技，2021，22（5）：18-21.

[7] 乔森，郭子欣.碳约束下技术创新和绿色低碳循环发展经济体系的构建[J].南宁师范大学学报（哲学社会科学版），2022，43（6）：44-56.

[8] 吕指臣，胡鞍钢.中国建设绿色低碳循环发展的现代化经济体系：实现路径与现实意义[J].北京工业大学学报（社会科学版），2021，21（6）：35-43.