基于大语言模型的建筑产品环境与循环性指标自动化提取与大规模分析

《Environmental Impact Assessment Review》：Large-scale analysis of environmental and circularity metrics in construction products through automated data extraction using large language models

为解决建筑行业环境产品声明(EPD)中循环性指标缺失、数据异构性强的问题，研究人员采用大语言模型(LLM)对8463种建筑产品进行自动化数据提取分析，发现制造商普遍忽视循环末端路径选择，揭示了"循环悖论"现象，并建立了首个可扩展的循环性指标基准化分析方法，为建筑行业可持续转型提供数据支撑。

　　

在建筑行业向循环经济转型的背景下，环境产品声明(EPD)作为评估建筑产品环境表现的重要工具，却面临着标准化不足的困境。当前EPD缺乏统一的循环性指标，且数据格式高度异质，严重制约了行业层面的可持续性评估和数据驱动决策。特别是关于材料来源、拆卸潜力和末端处理路径等关键循环性信息，往往以非结构化形式分散在文档中，使得系统性分析和跨产品比较变得异常困难。

针对这一挑战，加泰罗尼亚理工大学建筑研究与创新小组的Roger Vergés等人创新性地应用大语言模型技术，对国际EPD系统中的8463种建筑产品进行了大规模分析。这项发表于《Environmental Impact Assessment Review》的研究，首次建立了可扩展的循环性指标提取和基准化分析方法，为建筑行业的可持续发展提供了重要数据支撑。

研究方法上，团队采用三阶段工作流程：首先通过Selenium WebDriver自动获取EPD文档并提取元数据；接着使用PyMuPDF库将PDF转换为结构化文本；最后利用GPT-4o模型通过API调用提取循环性指标、环境影响数据和生物多样性指标。为确保数据可靠性，研究采用统计抽样方法验证了368个产品的提取准确性，置信度达到95%。所有数据均归一化为千克当量，并统一采用20年服务寿命进行标准化比较。

研究结果揭示了建筑行业循环性现状的多个重要发现。在循环性潜力方面，分析显示大多数建筑产品的循环性指标接近零值，土地填埋仍是最主要的末端处理方式，占比达48.9%，而回收利用仅占36.8%。特别值得关注的是，研究发现了明显的"循环悖论"现象：含有较高循环原料的产品往往最终仍进入填埋场。按产品类别分析，隔热隔音材料的循环原料含量最高，达46.0%，但在末端处理阶段却表现出有限的循环性，回收率仅为4.3%。

在环境与生物多样性影响方面，产品阶段(A1-A3)成为最主要的贡献者，占总体影响的80%-98%。建筑系统类产品表现出最高的全球变暖潜能值(GWP)，均值达6.3 kg CO₂e/kg，而结构系统的淡水消耗最为显著。研究还发现，木质材料产品的环境影响值比类别平均值低一个数量级，凸显了材料替代策略的重要性。

循环性对可持续性影响的分析揭示了有趣的相关性。回收利用虽然增加了再处理阶段(C3)的影响，但与生命周期外收益(D阶段)呈强正相关，表明其具有较大的影响抵消潜力。相比之下，土地填埋虽然再处理影响较低，但缺乏有效的抵消机制。研究还发现部分制造商存在选择性报告问题，特别是省略D阶段数据，这严重影响了EPD的透明度和可比性。

该研究的创新之处在于首次实现了建筑产品环境性能和循环性指标的大规模基准化分析，为行业提供了实用的评估工具。研究结果不仅揭示了当前建筑行业循环性实践的不足，还为政策制定者提供了明确的改进方向，包括加强EPD报告标准、推广数字产品护照、以及强化与转型企业的工业共生关系。随着欧盟可持续产品生态设计法规等政策的逐步实施，这种基于大语言模型的自动化分析方法将为建筑行业的绿色转型提供持续的数据支持。