评估在供应链管理中使用区块链技术的可持续性

《Cleaner Logistics and Supply Chain》：Assessing the sustainability of using blockchain technology in supply chain management

　　拉贾帕克塞 A.D.S. 阿鲁纳西里 | 雷扎·瓦坦卡哈·巴伦吉
英国诺丁汉特伦特大学科学与技术学院工程系，诺丁汉

**摘要**
区块链是一种新兴技术，它能够将数据存储在去中心化、点对点的账本中。该账本中的相互连接的区块通过加密技术进行保护，并通过共识机制进行验证，确保数据在整个网络中的不可更改性和透明度。将区块链技术整合到供应链运营中，为提高效率、透明度和可追溯性提供了机会。然而，在供应链中实施和运营这项技术需要大量的计算资源，并会导致显著的能源消耗。因此，有必要研究在这种情况下利用区块链技术的可持续性方面，同时考虑供应链的规模（即利益相关者）和交易量。本研究探讨了供应链实体、交易量、能源消耗和计算资源利用之间的关系。为了评估基于区块链的供应链的可持续性，开发了一个使用权威证明（Proof-of-Authority）算法的以太坊网络测试平台。该测试平台在模拟典型供应链运营的各种条件下运行。研究结果提供了关于在供应链管理中部署区块链技术的可持续性影响的见解。

**1. 引言**
供应链（SC）是全球业务运营的基本组成部分，涵盖了从原材料采购到成品和服务交付的材料、信息和资金的流动（Mentzer等人，2001年）。有效的供应链管理（SCM）在最大化价值创造、提高输出质量、增强响应速度和减少环境影响方面发挥着关键作用（Holweg和Helo，2014年）。高效的资源利用对于实现供应链内的运营卓越和长期可持续性至关重要（Sehnem等人，2019年）。合理利用材料、劳动力和能源不仅可以减少浪费，还能提高成本效益和整体竞争力（Gupta等人，2025年）。诸如精益制造、循环经济模式和即时库存系统等成熟策略旨在在最大化产出的同时最小化投入。同时，RFID、云计算和先进分析等数字技术越来越多地被用于实时监控资源流动并检测低效率（Yang等人，2017年）。然而，在复杂、全球化且多层次的网络中，尤其是在可见性和协调性有限的情况下，实现高效的资源利用仍然是一个重大挑战（Matopoulos等人，2015年）。近期文献呼吁采用综合框架，将环境绩效指标与数字资源规划工具相结合，以更全面地管理资源使用（Mukhuty等人，2021年）。同样，鉴于其环境和经济影响，供应链中的能源消耗已成为一个突出的关注点（Mukhuty等人，2021年）。能源消耗的主要来源包括运输、仓储和生产过程，其中传统做法往往导致效率低下，从而加剧碳排放和运营成本。为此，研究重点关注绿色物流策略和节能技术的实施。值得注意的是，工业4.0技术（如物联网IoT）的整合通过实时监控和预测分析显示了在优化物流和资源管理方面的潜力（Kazancoglu等人，2018年）。

区块链技术（BCT）最近作为SCM中的一个变革性工具受到了广泛关注，它提供了更高的透明度、可追溯性和问责性。作为一种去中心化且不可更改的数字账本，BCT实现了安全的数据存储、实时信息共享以及通过智能合约执行的自动化流程，这些智能合约可以在不需要第三方监督的情况下执行预定义的操作（Ahluwalia、Mahto和Guerrero，2020年；Barenji，2022年；Francisco和Swanson，2018年）。这些特性在复杂的供应链中尤其有价值，因为BCT可以实现实时可见性、改善协调性，并支持循环经济实践和减废等可持续性举措（Casino等人，2019年）。除了环境和运营方面的问题外，BCT能源消耗的社会影响也越来越重要，但在现有文献中尚未得到充分探讨。尤其是公共区块链的高能源需求引发了与能源正义相关的问题，包括获取机会的不平等和有限能源资源的道德分配。在能源资源有限的地区，BCT的部署可能会无意中加剧不平等，因为电力会被从医疗保健、教育和住宅等基本服务中转移出去。此外，采矿和计算基础设施在某些地理区域的集中可能会导致当地社会和经济中断，包括由于环境退化或电价上涨而产生的社区层面的抵抗。尽管存在这些担忧，现有研究往往侧重于技术层面，对社会后果的探讨不足。因此，需要更多的实证研究来评估BCT能源需求对社区的影响，特别是在低收入或能源稀缺地区。尽管BCT具有潜在的好处，但由于某些共识机制（如工作量证明PoW）的高能源需求，它也带来了可持续性挑战（Truby，2018年）。虽然像权益证明PoS和许可区块链这样的替代方案提供了节能解决方案，但BCT部署的环境影响仍然具有特定背景性，需要进一步研究。

随着监管压力的增加和利益相关者对可持续实践的需求，企业预计需要确保供应链中的所有参与者（从原材料供应商到物流合作伙伴）遵守环境和社会标准。BCT的不可更改和去中心化特性为记录和验证此类合规性提供了可靠的基础设施（Musamih等人，2021年）。然而，关于BCT的可持续性收益与其能源和资源需求之间的权衡仍存在疑问。虽然之前的研究探讨了BCT在SCM中的应用，但在理解技术因素（如网络规模（活跃和被动利益相关者的数量）、交易吞吐量和气体使用）如何影响能源消耗（EC）和资源利用（RU）方面仍存在明显不足。本研究通过以下研究问题来解决这一空白：
**RQ1**：不同的供应链网络规模（包括活跃和被动利益相关者的数量）如何影响基于BCT的供应链中的电力消耗和资源利用？
**RQ2**：增加交易吞吐量对基于BCT的供应链中的电力消耗和资源利用有何影响？
**RQ3**：在基于以太坊的供应链管理系统中，气体使用与计算基础设施的电力消耗之间是否存在关系？

本研究符合两个与BCT在SCM中作用特别相关的欧盟可持续发展目标（SDGs）：SDG 12（“确保可持续的消费和生产模式”）和SDG 7（“确保所有人都能获得负担得起、可靠、可持续和现代的能源”）（欧盟，2023年）。关于SDG 12，本研究评估了BCT对资源利用的影响，特别关注能源消耗和计算基础设施产生的电子废物。关于SDG 7，它研究了区块链网络的能源需求，评估了技术优势与环境后果之间的权衡。

本研究的依据是研究团队之前在多种背景下对BCT的研究工作，包括在线学习系统（Saadati、Zeki和Barenji，2021年）、云制造（Barenji，2022年）以及航空4.0中的无人驾驶飞行器（UAV）运营（Barenji和Nejad，2022年）。他们之前对BCT在SCM中的挑战和机遇的分析（Arabian、Ghadiri Nejad和Barenji，2023年）也为本研究提供了基础性见解。

本文的其余部分组织如下：第2节详细介绍了区块链技术、其在供应链中的应用及其可持续性影响。第3节概述了研究方法和实验设置。第4节展示了研究结果，第5节在SCM中BCT可持续性的背景下讨论了研究发现。第6节总结了主要结论和对未来研究的建议。

**2. 文献综述**
**2.1. 区块链技术背景**
BCT是一种利用分布式账本架构的数据存储方法，具体来说是一个点对点的节点网络。这种架构使社区能够记录和共享数据。一个账本由多个区块组成，链的第一个区块被称为“创世区块”。每个区块包含时间戳、交易数据和指向前一个区块的引用，形成一个连续的链条（Abdullah、Arshad和Khan，2023年）。在区块链网络中，节点（或在SCM背景下的用户）是持有账本副本的参与计算机，它们执行诸如交易验证、将新交易添加到区块链以及存储区块链等功能（Dinh等人，2018年）。区块链上的交易是在账本上记录的操作，而一组交易形成一个区块，随后作为新区块添加到账本中。在供应链背景下，这种交易可以代表任何改变货物状态的事件，例如所有权从制造商转移到分销商、质量检查完成或货物到达特定地点。每个交易都安全地记录在区块链上，确保供应链内所有参与者都能看到透明且可追溯的历史记录。

在区块链中，节点可以发起需要验证和审计的新交易。这些交易在网络中广播，大多数节点必须根据预定的共识规则批准它们。当生成新的区块时，区块数据会被广播以进行验证，评估诸如区块哈希和时间戳等标准。如果区块被判定为无效，则会被拒绝；如果通过验证，则会被添加到链中。由于点对点网络，即使大多数节点失败，区块链也能提供数据安全、不可更改性和可恢复性（Tabatabaei、Vitenberg和Veeraragavan，2023年）。图1提供了一个简化图，说明了将交易添加到区块链的过程。此外，智能合约作为BCT的基础组件，使得无需中间媒介即可执行可信的交易（Saberi等人，2019年）。

**2.2. 共识机制**
共识机制采用了一种合适的机制，作为所有或大多数节点就区块链状态达成一致的验证方法（Tabatabaei等人，2023年）。最常见的共识机制是比特币中使用的PoW和以太坊中使用的PoS。其他机制包括Hyperledger Fabric中的实用拜占庭容错（PBFT）和以太坊私有网络中的PoA Clique。密码学对于确保区块链及其交易的安全性至关重要（Yaga等人，2019年）。

区块链可以根据几个关键特征进行分类。就访问权限而言，公共账本允许任何人参与，而私有账本则限制访问权限给预定义的群体。这种区别与权限概念相关：许可区块链需要授权才能加入和参与，而无许可区块链对任何人开放。去中心化指的是控制权在节点网络中的分布，去中心化区块链将责任分配给多个参与者，而中心化区块链则由单一实体控制。最后，还有联邦区块链和联盟区块链的区别。联邦区块链涉及多个实体管理网络，而联盟区块链则涉及一组预先选定的可信实体合作（Hussein等人，2023年；Dib等人，2018年）。联盟区块链结合了去中心化和集中控制，因为多个关联方管理网络，而私有区块链则由单一实体运行。在联盟中，关联方可以作为信息交换或挖矿的中心点。联盟区块链通常被银行、政府实体和其他组织采用，支持合作的同时保留一定程度的控制和隐私（Hussein等人，2023年）。表1总结了这些网络类型的比较。

**2.3. 能源消耗**
了解区块链系统的能源消耗至关重要，特别是在其应用范围超出加密货币的情况下。区块链的能源需求受多种系统组件的影响，包括客户端设备、接入网络、分布式存储、验证节点和计算中心（Lei、Masanet和Koomey，2021年）。区块链网络能源强度的一个关键决定因素是所采用的共识机制（Ferdous等人，2020年；Wang等人，2019年），能源强度会根据所使用的具体算法而有很大差异（Hartnett，2018年；King和Nadal，2012年）。因此，了解共识算法的类型、网络规模、交易吞吐量及其对系统的影响是能源消耗的关键因素（Lei、Masanet和Koomey，2021年）。

2.2. 区块链技术在供应链管理中的整合
区块链技术在供应链管理（SCM）中的潜力巨大。其核心特性包括不可变性、信息的去中心化存储，以及保证可靠性、可追溯性和真实性的能力，这为SCM的设计、组织和管理带来了范式转变。区块链技术能够捕获至少五个关键产品维度上的信息：性质（它是什么）、质量（其状况）、数量（有多少）、位置（它在哪里）和所有权（在任何给定时间由谁拥有）。这种透明度减少了对中央权威机构的需求，使客户能够验证从原材料到最终销售的整个保管和交易链。这些多维数据在交易发生时被记录在区块链账本上（Saberi等人，2019年）。图2展示了传统供应链与基于区块链的供应链之间的区别。下载：下载高分辨率图片（321KB） 下载：下载全尺寸图片

在传统供应链中，多个方交换商品、信息和资金。然而，这些链条可能非常复杂，难以进行全面跟踪。数据通常是碎片化的，仅对某些参与者可见，并且经常排除最终消费者。此外，一些供应链可能将数据视为机密，从而导致透明度不足，从而需要在各方之间建立信任以实现交易可追溯性（Abeyratne和Monfared，2016年）。根据Steiner等人（2015年）的观点，在基于区块链的供应链中，注册机构、标准组织、认证机构和参与者是四个关键实体。

与金融领域常用的公共区块链（例如比特币）不同，供应链需要许可型区块链（Saberi等人，2019年）。这些私有或联合区块链将参与权限限制在授权成员范围内，使企业能够保护敏感数据（Liu等人，2024年；Alkaabi等人，2020年；ZHANG, F.和SONG, W., 2022年），同时相比公共区块链实现了更高的交易吞吐量。这种受控环境促进了高效的数据共享、更好的可见性，并通过自动化降低了成本（Dolgui等人，2020年）。许可型区块链通过提供安全的审计轨迹来进一步增强可追溯性（Saberi等人，2019年）。增强的控制、可扩展性和可追溯性使许可型区块链成为供应链管理的理想选择。区块链技术还提供了先进的可追溯性，允许精确追踪库存位置和产品保管情况（Agi和Jha，2022年）。区块链的分布式账本和共识机制使从供应商到分销商的各方能够安全地记录这些信息（Choi，2019年）。此外，产品上的物理标签可以作为其区块链数字表示的桥梁（Abeyratne和Monfared，2016年）。

目前供应链中的集中式可追溯系统往往存在透明度低和数据篡改风险，导致消费者信任度低（Saberi等人，2019年；Creydt和Fischer，2019年）。区块链技术通过其固有的不可变性解决了这个问题（Saberi等人，2019年）。例如，Napolina和Anchor Milk等公司已与Provenance等平台合作，利用区块链追踪产品来源，从而提高消费者的透明度。IBM的Food Trust平台同样有助于产品追踪和质量保证（Ji等人，2022年）。Sunny、Undralla和Pillai（2020年）还提出了专门针对冷链物流的区块链解决方案。

透明度对所有利益相关者都至关重要，尤其是消费者（Bai & Sarkis，2020年）。通过将区块链技术与物联网（IoT）相结合，可以实现实时监控，提高透明度。区块链的分布式账本系统能够实现去中心化的、不可变的交易记录，数字化的实物资产和智能合约有助于实时追踪产品流动并提高可见性（Wu & Yu，2022年）。区块链技术还可以弥合云计算制造中的信任差距（Vatankhah Barenji，2022年）。Walmart加拿大的区块链系统通过消除发票差异和延迟，简化了与供应商的支付流程（Vitasek等人，2022年）。授权参与者对实时数据的访问促进了透明度，并降低了对账成本。

虽然区块链技术为供应链管理带来了许多好处，但其能源消耗和计算资源需求方面的可持续性挑战仍然存在重大障碍。特别是工作量证明（PoW）共识机制的能源需求非常高。据估计，仅比特币挖矿每天就消耗超过40太瓦时（Huynh等人，2022年）。这种高能源消耗加剧了温室气体排放，带来了生态挑战（Schinckus，2020年）。Esmaeilian等人（2020年）指出，需要大量计算能力的PoW机制可能与可持续性目标相冲突，并讨论了比特币网络的其他局限性，包括可扩展性挑战、由于线性交易历史导致的数据存储负担，以及由于矿工之间激烈竞争而造成的能源使用效率低下。

已经开发出其他能源消耗较低的共识机制，如权益证明（PoS）和权威证明（PoA）（Bouraga，2021年；Sunny等人，2020年）。实施这些替代机制对于确保区块链技术在供应链管理中的可持续性至关重要。关于区块链能源消耗的研究表明，基于PoW的以太坊私有区块链与基于PoS的Ethash共识机制相比，消耗更多能源（Saingre、Ledoux和Menaud，2021年）。研究表明，当验证节点数量达到50个时，Clique在交易吞吐量方面表现最佳，这是许可型区块链的典型情况。尽管随着验证节点数量的增加，Clique的吞吐量会下降，但仍优于PoS和PBFT。作为成熟的选项，Clique仍然适用于私有区块链网络（Marchesi等人，2022年）。

尽管已有大量研究致力于将区块链技术整合到供应链管理中以提高透明度、可追溯性和效率，但在探讨这种整合的可持续性影响方面的研究仍然存在显著空白。据作者所知，几乎没有任何研究专门关注在供应链中采用区块链技术的环境和资源利用方面。现有研究主要集中在运营和物流效益上，忽略了与高能源消耗、资源需求以及潜在环境影响相关的关键问题。强调这些可持续性挑战对于确保区块链技术能够合理整合到供应链管理中而不造成显著的能源和环境负担至关重要。因此，本研究旨在通过分析基于区块链的供应链系统的能源消耗和资源利用影响来填补这一空白。

3. 方法论
为了评估基于区块链的供应链网络的能源消耗和资源利用情况，我们建立了一个基于以太坊的供应链（SC）测试平台，该平台基于典型的供应链交易场景。该测试平台通过去中心化的以太坊网络和虚拟节点模拟基于区块链的供应链，从而能够在不同条件下进行受控实验和性能测量。与其孤立地模拟区块链性能，该测试平台明确表示了核心的供应链交易类型（例如，订单创建、发货确认和接收日志记录），以加强与物流和供应链实践的一致性。通过调整活跃节点（发送交易）和被动节点（接收交易）的数量，以及以每秒字节（B/s）为单位测量的交易输入率（TIR），可以评估对能源消耗（以瓦特为单位）和资源使用（以CPU利用率百分比为单位）的影响，如图3所示。

基于以太坊的供应链测试平台的一个核心特征是创建了一个可复制且与供应链相关的模拟环境。为此，测试平台包含了 Active Users（AUs）和 Passive Users（PUs），代表了供应链中常见的不同利益相关者角色。AUs代表运营供应链的参与者，如制造商、分销商或物流提供商，他们发起与物料、信息或财务流动相关的交易。PUs代表审核员、监管机构、零售商或客户等主要访问、验证和监控供应链数据的利益相关者，但不发起交易。区分AUs和PUs有助于模拟现实世界中的供应链场景，其中利益相关者以不同的交易强度和信息需求与区块链系统互动。

为了专注于能源消耗分析，部署了一个基本的智能合约。该合约为记录AUs在区块链网络中发起的交易提供了基础。智能合约被有意设计得非常简单（记录带时间戳的供应链事件和利益相关者标识符），以便将网络规模、交易吞吐量和气体使用对能源和资源的影响隔离出来，而不是应用程序层的逻辑。使用基本合约使得对能源消耗和资源使用的评估更加可控和集中，同时保持了与常见供应链记录实践的相关性。

基于以太坊的供应链测试平台的架构包括相互连接的组件，如图4所示。该测试平台配置了Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60 GHz、8 GB RAM和64位Windows 11 Home操作系统。这种配置反映了小型联合部署的情况，通常出现在供应链管理的试点或早期阶段，而不是大型公共区块链基础设施。以太坊网络、基于Python的负载生成器Web3.py、MetaMask网络扩展、Remix IDE和HWInfo64被部署在这个测试平台上。

本地以太坊私有区块链网络使用了Geth v1.13.14客户端和PoA共识机制（Clique）。网络运行时只有一个验证节点/用户，块气体限制为20,000 wei，块时间为5秒。这种配置旨在反映许可型供应链网络，其中在预先批准的参与者之间建立了信任关系，并且由于可持续性考虑，优先选择节能的共识机制。网络中的用户总数（AU + PU）可以动态调整，范围从最少2个到最多40个。40个用户的这一上限代表了测试平台系统在出现显著性能问题之前的最大处理能力。同样，AUs的数量可以在2到10个之间变化。TIR可以在100B/s到300B/s之间变化。这允许总交易量在200B/s到3000B/s之间变化（总交易量 = AU x TIR），代表了在许可型企业网络中通常观察到的低到中等强度的供应链交易负荷。

智能合约使用Solidity在Remix IDE上开发，并部署在以太坊网络上。该合约是记录供应链内交易和管理数据的核心组件。MetaMask被配置为连接到本地以太坊网络，提供与智能合约交互的用户界面，并管理用户密钥，确保交易数据的安全签名。开发了一个基于Python的负载生成器通过与智能合约交互来模拟交易活动。每个交易对应于一个离散的供应链事件（例如，订单更新或物流状态变化），从而在实验中一致地解释交易吞吐量。这个工具允许在各种负载条件下控制生成交易，以评估系统的性能。

负载生成器被配置为在整个数据收集期间保持一致的交易输入率（TIR）。Web3.py作为中间件，促进了负载生成器与以太坊网络之间的通信。它负责准备交易、与MetaMask协调签名，并将已签署的交易提交给本地以太坊节点。此外，Web3.py还允许从本地以太坊网络中提取气体使用数据。气体使用作为与供应链交易执行相关的计算努力的代理进行了分析。HWInfo64用于监控测试平台的能源消耗和资源利用情况，提供了CPU使用量和功耗的数据。收集的具体指标包括总系统功耗（瓦特）和总体CPU利用率（百分比）。

为了评估测试平台在各种条件下的性能，按照以下程序进行了一系列实验：
● 第1步：用固定数量的总用户初始化测试平台。
● 第2步：激活指定数量的用户作为AUs。
● 第3步：以指定的TIR生成交易。
● 第4步：收集性能数据（能源消耗、CPU使用、气体使用）。
● 第5步：根据表2调整独立变量，然后重复步骤3-4。

表2.**自变量：**

| 自变量 | 变量范围 |
|-------------|---------------------|
| 网络中的用户数量 | 10至50（以10为增量） |
| AU数量 | 2至10（以2为增量） |
| 每用户交易输入速率（字节/秒） | 100至300（以100为增量） |

本模拟基于以下几个关键假设：
(1) 所选测试平台的硬件和软件配置被认为能够代表评估小型许可区块链网络在供应链管理（SCM）中的能源和资源需求；
(2) 基本的智能合约和通用日记账条目能够充分模拟区块链上记录的通用SC操作的交易复杂性和数据量；
(3) 使用运行PoA（Clique）共识机制的单一验证节点适合用于建模基于联盟的SC网络，在这种网络中，信任分布在预先选定的少数参与者之间。这些假设与早期工业区块链部署一致，并支持研究重点关注与可持续性相关的权衡，而非全面工业优化。

为了确保结果的有效性和可靠性，每次实验运行持续70分钟。每次运行前有10分钟的预热期，性能数据仅在随后的60分钟内收集。这允许网络和监控工具在测量前达到稳定的运行状态。每种实验设置重复六次，进一步增强了收集数据的统计稳健性，并有助于减轻随机变化的影响。

尽管由于缺乏类似许可网络的公开可用的基准测试，无法直接将结果与现实世界的BESC电子认证（EC）和CPU使用数据进行比较，但测试平台配置和实验程序的详细报告允许其他研究人员进行潜在的复制和比较。测量了运行必要后台应用程序（负载生成器、Metamask、HWInfo64）的测试平台的基本功耗和CPU使用率（功耗为2.67瓦，CPU使用率为5.30％），并将此基线纳入分析，以隔离特定于区块链网络活动的EC。

**4. 结果**

本研究旨在通过考察供应链网络规模、利益相关者活动以及交易强度如何影响能源消耗（EC）和资源利用率（RU），来评估在SCM中采用BCT的可持续性影响。根据研究问题，结果不仅被解释为系统性能指标，还被视为与区块链支持的供应链相关的环境和运营可持续性权衡的代理指标。具体而言，分析重点关注网络规模（被动和主动利益相关者）、交易输入速率（TIR）和Gas使用量对许可型以太坊基础SC环境中EC和RU的影响。

随着代表SC利益相关者（如供应商、分销商、零售商、审计员或客户）的被动用户（PUs）数量从10增加到40，EC和RU都显著增加，如图5所示。这反映了通过基于区块链的信息共享扩大SC可见性和参与度的可持续性成本，即使利益相关者没有积极发起交易也是如此。

**图5.**
a) 不同PU配置下的CPU包功耗变化
b) 随时间和被动用户数量变化的CPU使用率

图5a展示了不同PU配置下的CPU包功耗随时间的变化，而表3提供了CPU包功耗与PU数量变化的总结。基准配置显示出最低的平均功耗2.67瓦，标准差为0.15瓦。随着PU数量的增加，平均功耗也增加。10 PU配置的功耗相比基准显著增加，平均为5.66瓦，标准差为0.52瓦。20 PU、30 PU和40 PU配置的功耗进一步增加，分别为6.61瓦、8.33瓦和12.17瓦。与10 PU相比，40 PU的标准差也增加，表明功耗的变异性更大。从SCM可持续性的角度来看，这种变异性表明随着消耗信息的利益相关者数量的增加，系统不稳定性和能源开销也增加。

**表3. 不同被动用户数量下的CPU包功耗变化总结**

随着PU数量的增加，平均功耗也显著增加。10 PU配置的功耗相比基准增加了112％，而20 PU、30 PU和40 PU配置的增幅分别为147％、212％和355％。这种PU数量与功耗之间的强正相关性进一步得到了线性趋势线决定系数（R2）为0.98的支持，表明存在强烈的线性关系。这些结果表明，在许可网络中扩大利益相关者的参与度对EC有直接的可持续性影响。

**图6.**
a) 不同PU配置下的CPU包功耗变化
b) 随被动用户数量变化的CPU使用率

图5b展示了不同PU配置下的CPU使用率随时间的变化，而表4提供了CPU使用率与PU数量变化的总结。基准配置的平均CPU使用率为5.30％，标准差为0.39％。随着PU数量的增加，平均CPU使用率也增加。10 PU配置的CPU使用率相比基准显著增加，平均为7.57％，标准差为1.27％。20 PU、30 PU和40 PU配置的CPU使用率进一步增加，分别为11.00％、14.86％和15.16％。随着PU数量的增加，CPU使用率的标准差也增加，表明CPU使用率的变异性更大。

**图6b.**
随着PU数量的增加，平均CPU使用率也显著增加。10 PU配置的CPU使用率相比基准增加了43％，而20 PU、30 PU和40 PU配置的增幅分别为108％、181％和498％。这种PU数量与CPU使用率之间的强正相关性进一步得到了指数趋势线决定系数（R2）为0.96的支持，表明存在强烈的指数关系。这种关系的指数性质表明，随着SC可见性扩展到更多被动利益相关者，可持续性回报会逐渐减少。

超过40个被动用户后，系统达到了一个临界阈值，导致性能下降和系统故障。这一阈值突显了小型许可区块链部署在SCM中的实际可扩展性限制，并指出了一个超出此阈值的边界条件，在此条件下，可持续性和系统可靠性可能会受到影响。

引入AU后，与只有PU的网络相比，CPU利用率和功耗显著增加。图7和图8分别显示了当PU数量保持在10的情况下，AU数量从2增加到10（以2为增量）时，功耗和资源使用量的变化。

**图7.**
CPU包功耗随AU数量和交易输入速率的变化

**图8.**
CPU使用率随活跃用户数量和交易输入速率的变化

随着AU数量的增加，初始功耗也增加，所有配置都经历了显著的初始峰值（图7）。这一峰值对应于交易SC活动的启动，例如订单放置或发货更新。然而，尽管初始峰值显著，所有配置最终都稳定在了一个稳定的功耗水平，该水平似乎是系统的功率上限10.95瓦。这表明系统的功耗受到某些限制（如热限制或电源限制）的约束，无法超过特定阈值。

随着AU数量的增加，初始CPU使用率也增加，所有配置都经历了显著的初始峰值。然而，尽管初始峰值显著，CPU使用率最终在大约30分钟后稳定在不同的水平上。图8清楚地显示了随着TIR和AU的增加，CPU使用率增加的趋势。当AU数量从2增加到10，同时保持TIR不变时，平均CPU使用率也增加（图9a）。例如，在TIR为100B/s的情况下，10 PU + 2 AU配置的平均CPU使用率为37.28％，而10 PU + 10 AU配置的平均CPU使用率为40.98％。这一趋势在所有TIR水平上都是一致的，表明向系统中添加更多AU增加了计算负载，导致CPU利用率提高。AU数量与平均CPU使用率之间观察到强烈的正线性相关性，R2值介于0.94到0.99之间。这表明AU数量的增加是CPU使用率增加的显著预测因素，线性模型很好地拟合了数据。

同样，当TIR从100B/s增加到300B/s，同时保持AU数量不变时，平均CPU使用率也增加（图9b）。例如，在TIR为100B/s时，10 PU + 4 AU配置的平均CPU使用率为37.83％，而在TIR为300B/s时增加到43.12％。这一趋势在所有AU配置中都观察到，表明交易率的增加给系统带来了更大的计算负担，导致CPU利用率提高。AU数量与平均CPU使用率之间观察到强烈的正线性相关性，R2值介于0.93到1之间。这表明TIR的增加是CPU使用率增加的显著预测因素，线性模型很好地拟合了数据。

虽然增加AU数量和TIR都会导致CPU使用率增加，但每个因素的相对影响在不同TIR水平上有所不同。对于较低的TIR水平（100B/s和200B/s），增加AU数量的影响更为明显。然而，对于较高的TIR水平（300B/s），增加TIR的影响似乎更为显著。这表明，在区块链支持的SC中，可持续性挑战可能会随着运营节奏的增加而从网络规模转移到交易强度。

随着AU数量和TIR的增加，稳态CPU使用率也增加，表明系统的工作负荷增加，导致CPU利用率提高。与功耗不同，系统没有达到明确的CPU使用率上限，表明在测试条件下系统的CPU资源并未完全饱和。这一点进一步得到了AU数量和TIR与CPU使用率之间强正线性相关性的支持，这通过高R2值得到证实。

Gas使用率与AU数量和TIR都表现出强正线性相关性（R2约为1）（图10）。随着用户数量和TIR的增加，Gas使用量也增加。例如，在TIR为100B/s时，2 AU的Gas使用量从46,048 wei/s增加到10 AU的230,399 wei/s，显示出显著增加。这种趋势在更高的TIR下更为明显。在300B/s时，Gas使用量在同一AU范围内从137,951 wei/s增加到684,431 wei/s。这些结果表明，Gas使用量是区块链支持SC系统中交易量和计算工作量的可靠代理。

**图10.**
平均Gas使用量随活跃用户数量和交易输入速率的变化

还研究了Gas使用量与计算基础设施EC之间的关系。虽然Gas使用量随着AU数量和TIR的增加而一致增加，但一旦系统达到其功率上限，就未观察到Gas使用量与EC之间的明确线性关系。这一发现表明，在小型许可SCM部署中，EC可能受到硬件限制的约束，而Gas使用量则继续随着交易需求增加而扩展，这突显了区块链级指标与物理能源消耗之间的脱节。**讨论**
本研究旨在探讨区块链技术在供应链管理（SCM）中的可持续性影响，通过分析网络规模、交易吞吐量和能源使用对区块链网络内能耗（EC）和资源利用率（RU）的影响，该网络采用权威证明（PoA）共识机制（Clique）。根据物流和SCM领域的文献，这里的可持续性不仅指环境层面，还包括运营效率、可扩展性和基础设施需求之间的平衡。选择PoA作为研究机制是基于现有文献表明其适用于许可网络，并且其相对较高的能源效率符合第2节讨论的SCM中区块链采用的典型要求和可持续性目标。通过模拟交易数据，我们旨在反映许多SCM过程中的数据记录活动本质，例如订单注册、货物运载更新和收货确认。在受控测试环境中重点关注这些变量，旨在隔离它们的影响，从而为这些系统在典型SC交易负载下的资源需求提供基础性见解。从这个意义上说，结果超越了抽象的技术评估，通过量化透明性、可追溯性和协调性在区块链支持的SC中的可持续性相关成本。

虽然分布式网络中参与者数量与资源消耗之间的关系复杂且受多种因素影响（如第2节所述），但本研究中的具体实验设置揭示了清晰且可解释的趋势。系统的功耗显示出线性增长的趋势，而随着PU数量的增加，CPU使用量显示出接近指数增长的趋势。这些趋势得到了高R2值的统计支持，突显了在不断扩大的SC利益相关者群体中维持账本同步和数据可用性所带来的显著开销。从SCM的角度来看，这一发现直接反映了将可见性和审计性扩展到更多参与者所涉及的可持续性成本，即使这些参与者主要消费信息而不是发起交易。

当PU数量超过某个阈值（本实验中为40个，代表在典型企业级硬件上运行的中等规模许可网络）时，系统性能下降，导致不稳定并最终失败。这个阈值可以被视为SCM中试点或早期阶段区块链部署的实际可扩展性边界，而不是绝对的技术限制。即使使用像PoA（Clique）这样相对节能的共识机制，跨许多被动利益相关者同步账本数据的累积计算负担仍然成为一个瓶颈。这对寻求在扩展网络中实现最大透明度的SC设计具有直接影响。为了缓解这一限制并促进在具有众多利益相关者的复杂SC中更广泛的采用，必须严格评估Okanami、Nakamura和Nishide（2020）提出的网络分区、分层架构和负载均衡等策略，以确保透明度的利益不会以牺牲可持续性和系统可靠性为代价。

引入AU和TIR的增加导致CPU利用率和功耗的大幅上升，直接影响到运营成本和环境影响。在SCM术语中，这反映了更高运营节奏的可持续性影响，其中频繁的SC事件（如实时跟踪更新或快速订单处理）增加了区块链基础设施的计算负担。虽然结果表明交易增长会导致RU的可预测增长，但观察到的功耗大约在10.95瓦的平台上表明测试硬件达到了其运营或热限制。这一发现意味着，当区块链支持的SC系统超过某些交易量时，可能需要进行硬件升级，这引入了与资本支出、固有能源和电子废物相关的额外可持续性考虑。

值得注意的是，CPU利用率与AU数量和TIR保持了强烈的线性关系。这表明，即使采用像PoA这样高效的共识机制，计算需求也会与SC交易量成比例增长。对于SCM从业者来说，这为根据预期交易强度估算基础设施需求提供了一个可预测的基础，但同时也突显了实时数据丰富性与可持续性目标之间的基本矛盾。因此，除非引入架构优化，否则高吞吐量的SC可能会面临越来越高的环境和运营成本。

先前的研究已经指出，由于内在的冗余性，基于区块链的系统可能比集中式替代方案更耗能（Sedlmeir等人，2020）。估计表明，区块链的能耗可能比类似的集中式系统高出几个数量级。虽然其他研究表明低规模的许可网络每笔交易的能耗可能低至约1焦耳（Sedlmeir等人，2021），但我们的发现表明，在高交易量的SC环境中，即使是适度的每笔交易能耗也会迅速累积。这种累积对清洁物流和数字化支持的SC的可持续性目标构成了直接挑战，尽管区块链技术提供了透明度和信任的好处。

随着TIR的增加以及AU和PU的扩展，能耗（EC）和资源利用率（RU）的上升对基于区块链的SCM系统的长期可持续性提出了实质性且可量化的挑战。对于SC决策者来说，这些发现强调了在评估环境和基础设施成本的同时，还需要考虑诸如可追溯性和来源验证等明确记录的好处。能耗的增加不仅会增加运营支出，还可能削弱物流和供应链网络中的脱碳努力，尤其是当区块链基础设施依赖非可再生能源时。

此外，RU的增加意味着对高能耗硬件的更大依赖以及更频繁的系统升级，从而导致更高的生命周期环境影响和电子废物。总体而言，这些因素表明，如果没有深思熟虑的、特定于SC的架构设计选择（如选择适当的共识机制、优化节点角色和限制不必要的冗余），区块链技术的实施可能会与可持续性目标相悖，并限制在复杂SC环境中的可扩展性。

应对这些挑战不仅仅需要选择节能的共识机制。虽然基于PoA在许可环境中的已知优势选择了PoA，但结果表明可持续性还很大程度上取决于网络设计、利益相关者角色和交易特性。因此，根据SC应用的具体需求量身定制冗余和去中心化至关重要。过多的数据复制和计算可能会抵消可持续性的收益，而精心校准的配置可以提高可扩展性、吞吐量和隐私性，同时降低资源需求。

这些发现指出了在评估区块链采用时需要明确纳入计算和能源成本的SCM模型。最佳的去中心化和冗余水平可能取决于具体情况，会因SC规模、交易频率和治理结构而异。减少冗余的策略可能集中在优化（1）执行特定操作所需的节点数量和（2）与交易处理相关的计算工作负载（Sedlmeir等人，2021）。

正在进行的技术缓解策略研究为可持续的区块链支持SCM提供了有希望的途径。这些包括协作存储机制（Fan、Niu和Liu，2022）、数据缩减技术（Perard等人，2018）、数据分片（Zheng等人，2021）以及链下数据存储解决方案（López-Pimentel、Rojas和Monroy，2020）。对于大规模、高吞吐量的SC，可能需要这些方法的混合组合来平衡透明性、性能和可持续性。

尽管提供了宝贵的见解，本研究仍存在一些局限性。实验是在受控测试环境中的特定硬件和软件配置下进行的，这限制了其直接适用于所有现实世界SCM场景的普遍性。仅关注基于PoA（Clique）的单一许可实现和简化的ERP风格交易，并未涵盖SC过程的全部多样性、智能合约的复杂性或治理模型。此外，缺乏跨多种共识机制的比较分析也限制了更广泛的普遍性。在未来的研究中解决这些局限性对于建立更全面的区块链在SCM中的可持续性理解至关重要。

基于这些发现，未来研究有几个方向。研究在替代基础设施配置下的EC和RU，包括分布式物理节点和更高容量的企业服务器，将提供超出本研究所观察到的限制的可扩展性见解。进一步分析区块链参数（如块时间）可以阐明交易延迟、计算需求和可持续性之间的权衡。还需要对许可共识机制（包括Clique、IBFT 2.0和QBFT）进行比较研究，以确定适用于SCM用例的最佳配置。最后，探索现实多参与者SC网络中多个验证节点的可持续性影响将加深对区块链设计选择如何影响实践中的透明度、信任和可持续性结果的理解。

**6. 结论**
本研究通过使用权威证明（Clique）共识机制，在模拟的许可区块链网络中，研究了网络规模（被动用户，PU）和交易负载（主动用户，AU以及交易注入率，TIR）对能耗（EC）和资源利用率（RU）的影响，评估了在供应链管理（SCM）中使用区块链技术（BCT）的可持续性方面。通过将实验设计基于类似ERP的供应链交易记录和典型的许可SCM网络结构，本研究试图将区块链性能分析与直接相关的物流和供应链运营的可持续性考虑相结合。

根据实验结果，观察到网络规模的增加对资源需求有显著影响。具体来说，随着PU数量的增加，EC和RU显著增加，突显了在SCM环境中采用BCT时的关键可扩展性挑战，其中许多利益相关者需要监控或验证访问权限，例如供应商、审计师、监管机构和物流伙伴。这种资源需求的显著增加直接意味着更高的能源成本、更大的碳足迹以及随着系统扩展而增加的基础设施资本支出。从SCM的角度来看，这一发现强调，通过区块链参与扩展透明度和可追溯性并不是成本中性的，必须仔细平衡可持续性和基础设施限制。

同样，由于AU数量的增加和TIR的提高，交易负载的增加导致RU大幅上升。在实际SCM术语中，这反映了与高频交易过程（如订单验证、可追溯性记录和合规报告）相关的计算负担的增加。这些发现强调，区块链支持SC系统的运营成本和环境足迹直接与交易强度成比例增长，这对于以频繁订单更新、库存移动和状态报告为特征的高速度供应链尤其相关。随着交易量的增加，区块链基础设施上的计算工作负载可预测地增长，需要主动进行容量规划和能源意识强的系统设计，以避免削弱可持续性目标。

这些发现对SCM中BCT的可持续性有多维度的影响。除了技术性能之外，结果还强调了SCM决策者在评估区块链采用时必须考虑的环境、经济和社会可持续性之间的相互关联的权衡。从环境角度来看，与扩展区块链网络相关的EC和RU的增加转化为更高的碳排放、对能源资源的更大压力以及加速的硬件磨损，可能导致更多的电子废物产生。从经济角度来看，能源成本的上升和维持及升级区块链基础设施所需的资本投资对考虑在SCM中采用BCT的组织构成了重大挑战，特别是对于成本紧张的中小型企业。从社会角度来看，这些经济和能源负担可能导致先进的数字基础设施获取不平等，可能加剧地区和供应链参与者之间的现有差异。

总体而言，这些结果强化了这样一个观点：基于区块链的SCM系统的可持续性不能仅仅基于技术可行性或透明度的收益来评估。相反，可持续性必须被理解为一个包含环境、经济和社会维度的综合概念，所有这些维度都直接受到网络规模、交易吞吐量和系统架构等技术设计选择的影响。

总之，虽然BCT在数据不可变性、来源证明和透明度方面为SCM应用提供了显著的好处，但由于网络规模和交易量的增长，其广泛和可持续的采用面临显著的挑战，因为会自然增加EC和RU。通过仔细的架构设计、适当的共识机制选择以及优化网络参与和交易处理，对于应对这些挑战至关重要。通过明确量化这些权衡因素，本研究有助于人们更全面、更现实地理解如何在供应链管理（SCM）中运用业务持续转型（BCT）策略，从而支持而非削弱实现更清洁的物流系统和长期可持续发展目标。

未引用的参考文献：
Kimani等人，2020年；Mastos等人，2021年；Viriyasitavat等人，2020年；Saurabh和Dey，2021年；Omar等人，2021年；Chod等人，2020年；Saadati等人，2023年；Arabian等人，2022年；Abdullah等人，2023年；Zhang和Song，2022年；Wu和Yu，2023年；Saingre等人，2022年；Okanami等人，2020年；Carter和Rogers，2008年；Seuring和Müller，2008年；Koomey和Masanet，2021年；Gupta和Khanna，2025年；Mukhuty等人，2021年。

CRediT作者贡献声明：
Rajapakse A.D.S. Arunasiri：撰写——审查与编辑；撰写——初稿；验证；软件；方法论；研究；形式分析；数据管理；概念构建。
Reza Vatankhah Barenji：撰写——审查与编辑；撰写——初稿；可视化；验证；监督；软件；资源；方法论；研究；数据管理。