知识图谱嵌入在生命周期清单数据外推中的应用：一种填补环境影响评估数据空白的新方法

《Environmental Impact Assessment Review》：Knowledge graph embeddings for extrapolation life cycle inventory data: A novel approach to bridge data gaps in environmental impact assessment

本文提出一种基于知识图谱的统计关系学习框架，用于推断加工活动的生命周期影响数据缺失值。通过构建Ecoinvent数据库的LCIKG语义模型，并利用张量分解进行知识嵌入，实现了现有数据填补和外部新活动数据的扩展预测，平均MSE为5.30，MAPE为2.36%，验证了方法的有效性。

　　这项研究聚焦于生命周期评估（LCA）中一个关键的挑战，即生命周期库存（LCI）数据的不完整性和稀缺性。LCI数据构成了LCA研究的核心部分，其质量直接影响到对产品系统在整个生命周期中环境影响的准确评估。然而，现有的LCI数据库往往无法覆盖所有可能的生产活动，尤其是在新技术和新服务出现的情况下，数据的缺失问题愈发严重。为了解决这一问题，本文提出了一种基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）和统计关系学习（Statistical Relational Learning, SRL）的计算框架，用于预测和补充缺失的LCI数据，特别是针对机械加工活动。

在机械加工领域，生产活动种类繁多，每种活动的材料输入、能源消耗以及废弃物排放情况各不相同。因此，传统的LCI数据库在面对大量新兴生产活动时，往往无法提供足够的数据支持。这不仅影响了LCA分析的准确性，也导致了环境影响评估结果的不确定性，进而影响可持续发展决策的有效性。为了弥补这一数据缺口，研究者们已经探索了多种方法，包括基于代理的方法和基于外推的方法。然而，这些方法通常局限于特定产品或行业，缺乏广泛的适用性。

近年来，知识图谱技术因其在数据检索和推理方面的强大能力而受到广泛关注。知识图谱能够将复杂的数据结构以网络的形式表示，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。这种结构为数据的整合、统一、分析和共享提供了基础。同时，知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）技术，特别是基于张量分解的模型，如RESCAL，被广泛用于解决知识图谱中的缺失问题。通过将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间，可以捕捉实体和关系的潜在语义相似性，从而预测缺失的节点或边，以及节点的属性。

本文的研究目标是利用基于本体的知识图谱结构，将Ecoinvent数据库中的LCI数据建模为一个语义网络。通过这种方式，不仅能够提升数据的整合能力，还能为数据推理提供支持。此外，本文还提出了一个基于属性图的模型，用于描述和捕捉机械加工活动的环境属性，从而帮助预测类似活动的LCI数据。这种方法的优势在于，它能够利用已有的知识图谱结构和语义表示，为数据缺失的活动提供有效的补充方案。

在具体实现中，首先构建了一个基于本体的知识图谱（LCIKG），该图谱不仅包含LCI数据的实体，还涵盖了这些实体之间的关系。通过这种方式，可以更清晰地表达数据的语义结构，为后续的计算模型提供基础。接着，使用基于张量分解的RESCAL模型对LCIKG进行嵌入，将实体和关系映射到连续的向量空间。这一过程有助于捕捉实体和关系之间的潜在语义相似性，从而提升预测的准确性。在嵌入过程中，缺失的数据被建模为不完整的三元组，然后通过计算得分向量来预测缺失的流类型或数值。

为了验证该模型的有效性，本文采用了两种主要的验证路径：一是对Ecoinvent数据库中故意遗漏的数据进行准确估算，二是对完全不在Ecoinvent数据库中的新机械加工活动进行数据外推。实验结果表明，该模型在预测和补充LCI数据方面表现出较高的准确性，其平均均方误差（Mean Squared Error, MSE）为5.30，平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）为2.36%。这一结果不仅验证了模型的预测能力，也表明其在实际应用中的可行性。

此外，本文还探讨了该模型在不同场景下的应用潜力。在机械加工领域，该模型可以用于预测和补充特定活动的LCI数据，从而为LCA分析提供更全面的数据支持。同时，该模型还可以用于其他需要补充数据的行业，如化工、制造等。通过这种方式，可以提升不同行业在进行环境影响评估时的数据完整性，进而提高评估结果的可靠性。

在讨论部分，本文进一步分析了该模型在实际应用中的优势和局限性。首先，该模型能够利用已有的知识图谱结构和语义表示，为数据缺失的活动提供有效的补充方案。其次，该模型具有较强的可扩展性，可以适应不同规模的数据集和不同的行业需求。然而，该模型在实际应用中仍然面临一些挑战，例如数据的获取和处理难度、模型的复杂性以及计算资源的需求。因此，未来的研究需要进一步优化模型的性能，提高其在实际应用中的适用性。

综上所述，本文提出了一种基于知识图谱和统计关系学习的计算框架，用于预测和补充缺失的LCI数据。该框架不仅能够提升数据的整合能力，还能为数据推理提供支持。通过将Ecoinvent数据库中的LCI数据建模为一个语义网络，并利用基于张量分解的RESCAL模型进行嵌入，可以有效预测缺失的流类型或数值。实验结果表明，该模型在预测和补充LCI数据方面表现出较高的准确性，其平均均方误差为5.30，平均绝对百分比误差为2.36%。这一研究为弥补LCI数据缺口提供了新的思路，同时也为LCA分析的可靠性提升提供了可行的解决方案。