【摘要】：人類活動產(chǎn)生大量的溫室氣體造成全球變暖加速的觀點已得到普遍認同。面對越來越嚴重的環(huán)境和資源壓力,全球范圍內(nèi)已經(jīng)掀起了一場以高能效、低排放為核心的“低碳革命”。制造業(yè)是碳排放的重點領(lǐng)域,我國作為制造業(yè)大國,從多種角度研究如何實現(xiàn)制造過程中的“低碳減排”具有重要意義。雖然近年來對碳足跡的研究日益增多,但均是基于空間維研究產(chǎn)品全生命周期內(nèi)碳足跡的核算與優(yōu)化控制,而在時間維上對工位生產(chǎn)過程中的碳足跡監(jiān)控方面的研究少之又少。基于以上事實,本文從時間維出發(fā),研究通過統(tǒng)計過程控制理論實現(xiàn)對工位生產(chǎn)全過程碳足跡的實時、有效監(jiān)控,為企業(yè)的低碳減排工作提供參考。本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)總結(jié)回顧了基于空間維的碳足跡的研究成果,對碳足跡的空間維與時間維進行比較分析,給出了基于時間維的碳足跡定義;創(chuàng)造性地提出了從時間維出發(fā),通過統(tǒng)計過程控制理論實現(xiàn)對工位生產(chǎn)全過程碳足跡的有效監(jiān)控。(2)分析研究了SPC控制圖的應(yīng)用方法,闡述了SPC控制圖應(yīng)用的局限性,通過對其相關(guān)解決方案進行分析比較,最終確定本文應(yīng)用貝葉斯估計理論彌補生產(chǎn)初期碳足跡樣本不足的情況下傳統(tǒng)SPC控制圖應(yīng)用的缺陷。(3)提出了基于時間維的工位碳足跡核算模型,確定了工位碳足跡的系統(tǒng)邊界,為工位碳足跡的研究提供了準確的量化方法。(4)綜合考慮碳足跡樣本不足時傳統(tǒng)SPC控制圖應(yīng)用的局限性與企業(yè)實際生產(chǎn)過程中碳足跡先驗信息的存在與否,分別提出了基于共軛貝葉斯與貝葉斯假設(shè)的工位碳足跡統(tǒng)計過程控制模型;通過應(yīng)用兩類模型對工位碳足跡總體的分布參數(shù)進行估計,優(yōu)化了傳統(tǒng)SPC控制圖的界限,彌補了傳統(tǒng)SPC控制圖在小樣本條件下監(jiān)控能力不佳的缺陷。(5)以H儀表集團絲網(wǎng)印刷工位為例,驗證了工位碳足跡核算模型與兩類基于貝葉斯估計的統(tǒng)計過程控制模型的有效性;通過實例分析比較了兩類基于貝葉斯估計的統(tǒng)計過程控制模型的應(yīng)用效果,認為在存在先驗信息的前提下,應(yīng)優(yōu)先應(yīng)用基于共軛貝葉斯的碳足跡統(tǒng)計過程控制模型。(6)以論文所述數(shù)學模型為基礎(chǔ),設(shè)計開發(fā)了工位碳足跡監(jiān)控系統(tǒng),實現(xiàn)了工位生產(chǎn)全程碳足跡的分析統(tǒng)計與實時監(jiān)控、報警功能,對H儀表集團的低碳減排工作具有重要的實用價值。
[Abstract]:The idea that human activities produce a large amount of greenhouse gases to accelerate global warming has been widely accepted. In the face of more and more serious environmental and resource pressures, a "low-carbon revolution" with high energy efficiency and low emissions as the core has been launched around the world. Manufacturing industry is the key field of carbon emission. As a big manufacturing country, it is of great significance to study how to realize "low carbon emission reduction" in manufacturing process from many angles. Although more and more research on carbon footprint has been done in recent years, it is based on spatial dimension to study the accounting and optimal control of carbon footprint in the whole life cycle of products, but there is little research on carbon footprint monitoring in the process of station production in time dimension. Based on the above facts, based on the time dimension, this paper studies the real-time and effective monitoring of the carbon footprint of the whole process of station production through statistical process control theory, which provides a reference for the low-carbon emission reduction work of enterprises. The main contents of this paper are as follows: (1) the research results of carbon footprint based on spatial dimension are summarized and reviewed, the spatial dimension and time dimension of carbon footprint are compared and analyzed, and the definition of carbon footprint based on time dimension is given. This paper creatively puts forward the effective monitoring of the carbon footprint of the whole process of station production through statistical process control theory from the point of view of time dimension. (2) the application method of SPC control chart is analyzed and studied, the limitations of the application of SPC control chart are expounded, and the related solutions are analyzed and compared. Finally, it is determined that the Bayesian estimation theory is used to make up for the shortcomings of the traditional SPC control chart when the carbon footprint samples are insufficient in the initial stage of production. (3) A time dimension based carbon footprint accounting model is proposed, and the system boundary of the carbon footprint is determined. It provides an accurate quantitative method for the study of station carbon footprint. (4) considering the limitations of traditional SPC control chart application when carbon footprint samples are insufficient and the existence of prior information of carbon footprint in the actual production process of enterprises, a statistical process control model of station carbon footprint based on conjugated Bays and Bayesian assumptions is proposed respectively. By using two kinds of models to estimate the overall distribution parameters of the carbon footprint of the station, the boundary of the traditional SPC control chart is optimized, which makes up for the defect of the poor monitoring ability of the traditional SPC control chart under the condition of small samples. (5) taking the screen printing station of H instrument Group as an example, the effectiveness of the station carbon footprint accounting model and the two kinds of statistical process control models based on Bayesian estimation is verified. The application effects of two kinds of statistical process control models based on Bayesian estimation are analyzed and compared through examples. It is considered that the carbon footprint statistical process control model based on conjugated Bayesian should be applied first under the premise of prior information. (6) based on the mathematical model described in this paper, a station carbon footprint monitoring system is designed and developed, which realizes the analysis, statistics, real-time monitoring and alarm function of the carbon footprint in the whole process of station production. It is of great practical value to the low carbon emission reduction work of H instrument Group.
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：2500049