生命周期清单(LCI)通用发布与共享模式构建：以航空燃料供应链为例

推荐：针对生命周期评估(LCA)研究中前景生命周期清单(LCI)数据共享不规范、可复用性差的问题，研究人员开发了基于Brightway框架的模块化LCIS2024模式，包含数据集、元数据等5大组件，并配套Python工具实现自动化转换。该模式通过航空燃料供应链案例验证，显著提升LCI数据的透明度与可重复性，为LCA研究的可靠性奠定基础。

　　

随着全球对清洁生产技术的关注度攀升，生命周期评估(Life Cycle Assessment, LCA)已成为量化环境足迹的核心工具。然而在蓬勃发展的LCA研究中，一个尖锐矛盾日益凸显：尽管每年有近万篇相关论文发表，但绝大多数研究都未能规范共享其前景生命周期清单(Life Cycle Inventory, LCI)数据。这些关键数据往往以非结构化形式散落在表格、图表或文本段落中，缺乏统一标准和元数据描述，导致研究结果难以验证和复用。这种"黑箱"现象严重制约着LCA在政策制定和技术评估中的公信力。

针对这一困境，德国航空航天中心(Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, DLR)的Rahul Ramesh Nair团队在《Journal of Cleaner Production》发表创新研究，构建了名为LCIS2024的生命周期清单通用模式。该研究突破性地将LCI分解为数据集、数据集属性、元数据、依赖项和网络图五大组件，并开发配套Python工具实现自动化转换。以航空燃料供应链为范例，团队验证了该模式在提升数据透明度与可复用性方面的卓越效能。

研究采用多维度技术路线：基于Brightway框架构建模块化数据结构；运用UUID算法生成唯一数据集标识符(UDI)；采用GraphML格式存储供应链网络拓扑；开发Python工具实现Excel/CSV/GraphML多格式转换；通过YAML文件固化软件环境配置。这些方法共同确保了模式的机器可读性与人工可操作性平衡。

研究结果方面：

1. 模式架构：提出的LCIS2024包含5个逻辑组件，其中网络图组件采用有向图理论，可直观展示活动节点与物质流边的关系，较传统框图提升10倍信息密度。
2. 数据溯源：元数据模板集成47个描述字段，涵盖SPDX许可证标识、背景数据库版本(如Ecoinvent v3.9.0)、数据质量指标(DQI)等关键信息。
3. 工具效能：配套Python工具实现航空燃料供应链案例的自动转换，处理含28个活动节点、63条物质流的复杂系统仅需2.3秒。
4. 可视化优势：通过Cytoscape渲染的网络图清晰呈现PtL(电力转化液体燃料)路径中电解水制氢、逆水煤气变换等关键工艺的能流关联。

在讨论环节，作者强调该模式具有三重革新价值：首先，其模块化设计支持前景LCI的"乐高式"组装，特别适合飞机等复杂产品系统的分层评估；其次，语义版本控制(Major.Minor.Patch)机制可追溯数据集演化历程；最后，网络图组件为供应链优化提供新分析维度。不过研究也指出当前模式暂不适用于前瞻性LCA等特殊场景，未来需扩展JSON-LD格式支持嵌套元数据。

这项研究为LCA领域的数据共享树立了新标杆。正如团队在结论中指出，LCIS2024模式首次系统解决了LCI数据的"可重复性危机"，其价值不仅体现在航空燃料案例中，更将为所有遵循ISO 14040标准的LCA研究提供通用数据架构。随着开源工具的持续优化，该模式有望成为连接学术研究、工业应用和政策制定的关键基础设施，推动生命周期评估真正迈向"科学可验证"的新纪元。