基于数字孪生与物联网技术的木材供应链精准碳核算体系研究

为解决林业碳核算精度不足、数据孤岛等问题，研究人员开发了基于数字孪生(DT)、物联网(IoT)和数据空间技术的"Dataspace Forestry 4.0"架构，实现了木材供应链从单根原木段到加工终端的全流程碳足迹追踪。该研究通过标准化资产管理外壳(AAS)整合多源异构数据，构建虚拟测试床模拟碳排放场景，为欧盟毁林法规(EUDR)合规性提供技术支撑，推动林业碳中和决策优化。

　　

在全球碳中和背景下，林业碳汇的精准量化面临巨大挑战。传统森林碳核算系统如CARBINE存在建模粗放、实时性差等缺陷，现有研究多停留在林分尺度，难以追踪单根原木在采伐、运输等环节的动态碳流动。这种"黑箱"状态导致木材产品的碳足迹认证缺乏公信力，也阻碍了欧盟毁林法规(EUDR)等政策的落地执行。更棘手的是，木材供应链涉及森林所有者、承包商、运输商等多方主体，其数据格式、技术标准和业务流程高度异构，形成难以打破的数据壁垒。

德国亚琛工业大学与iFOS GmbH的研究团队在《European Journal of Forest Research》发表的研究中，创新性地将工业4.0理念引入林业领域，提出六层级的"Dataspace Forestry 4.0"架构。该体系通过数字孪生(Digital Twin, DT)技术为每段原木创建数字化镜像，利用物联网(IoT)实现设备间数据互通，并引入数据空间(Dataspace)概念保障各方数据主权。研究证实，该系统可将碳核算精度提升至单根原木段级别，实现采伐机械每升柴油消耗的精准碳排放分配，为全球首个实现木材供应链全链路碳追溯的技术方案。

关键技术方法包括：1) 基于资产管理外壳(Asset Administration Shell, AAS)标准化数据接口；2) 采用Eclipse BaSyx框架构建分布式数字孪生网络；3) 集成Gaia-X数据空间组件确保跨机构数据安全共享；4) 开发Flutter框架人机交互界面实现野外数据采集；5) 建立虚拟测试床通过离散事件模拟预测不同作业方案的碳排放。

【数字孪生建模与数据整合】
研究团队为森林立地、采伐机、集材车等实体建立对应DT，其中原木段DT通过StanForD2010格式记录几何参数与时间戳。创新性地采用ISO 14067标准的碳足迹子模型模板(Carbon Footprint Submodel Template)，使每段原木能同时存储生物固碳量(负值)和加工碳排放(正值)。现场测试显示，通过采伐机CAN总线获取的燃油消耗数据，经时间戳匹配可精确分配到具体原木段，误差率<5%。

【数据空间架构实现】
提出的Dataspace Forestry 4.0采用去中心化设计，各参与方通过Eclipse数据空间组件(EDC)建立"数据连接器"。关键突破在于使用W3C可验证凭证(Verifiable Credentials)实现跨机构身份认证，配合开放数字权利语言(ODRL)制定数据使用策略。巴伐利亚州实地测试中，森林所有者与承包商成功完成包含28项条款的数字化合同签署，实现碳数据的安全流转。

【虚拟测试床验证】
基于产品-过程-资源(PPR)建模方法，开发了包含采伐机EDT(Experimentable Digital Twins)的仿真系统。模拟显示，优化集材路线可使每立方米木材减少1.2kg CO₂排放。特别设计的乐高模型验证了架构可行性，该模型包含微型Raspberry Pi控制器，成功演示了从伐倒到锯木厂的原木碳轨迹追踪。

研究结论表明，该体系将传统林业碳核算的"宏观估算"转变为"微观测量"，使单根原木的碳足迹可追溯性成为现实。讨论部分指出，系统当前边界限定在"油箱到车轮"(Tank-to-Wheel)范畴，未来可通过集成全生命周期评价(LCA)进一步扩展。尽管数据空间技术的信任机制仍需实践检验，但该研究为林业数字化转型提供了标准化框架，其AAS实现方式可直接对接欧盟数字产品护照(DPP4.0)要求。这项突破不仅助力企业应对CSRD等报告指令，更通过碳标签机制引导绿色消费，标志着林业碳管理从"模糊估算"迈入"精准计量"时代。