🌿 水厂碳足迹 · 动态模拟
⚙️ 制造折旧 · 运行耗电 · AI训练 · 减碳抵消 | 实时调节碳因子与水量
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📦 硬件设施 & 自动清洗
(可编辑数量/参数)
设备名称
数量
制造碳足迹
(kg/个)
寿命(年)
功率(W)
运行模式
备注
🔧 自动清洗：功率30W，每季度运行一次（每次24h），耗电分摊到每天；UPS功耗基于总负载动态计算（效率94%）。
🧠 AI 训练参数
(一次性训练总碳自动计算)
模型参数量 P (LSTM)
个
总时间步数 S (≈ tokens)
步
GPU 算力 (TFLOPS)
TFLOPS
GPU 功率 (W) + PUE
W
PUE
训练轮次 (总轮次)
轮
训练间隔 (天/次)
天
🌱 减碳措施 & 核心变量
🔌 日均节电量 (kWh/d)
kWh/d
🧪 日均明矾减量 (kg/d)
kg/d
⚡ 电网碳排放因子 (kgCO₂/kWh)
0.42
💧 日处理水量 (m³/d)
100000
🧪 明矾碳排放因子 (kgCO₂/kg)
kg/kg
📊 每日碳排放环节
🏭 制造折旧
0
kg/d
⚡ 运行排放
0
kg/d
🧠 训练折旧
0
kg/d
🌿 每日减碳量
0
kg/d
📉 净减排量
0
kg/d
💧 碳足迹强度 & 一次性债务
每立方米水碳足迹 (制造+运行+训练)
0
g CO₂/m³
🏭 一次性制造总碳
0
kg
🧠 一次性训练总碳
0
kg
💎 总债务 (制造+训练)
0
kg
♻️ 碳抵消时间 (回收期)
0
天
⚡ 训练碳 = 6·P·S / (TFLOPS·1e12) × (GPU功率/1000) × PUE × 碳因子 × 轮次 · 每日折旧 = 总训练碳 / 间隔天数 · 回收期 = 总债务 / 净减排量