FR 3161782 A1 20251031 FR 2406473 A 20240618 Le procédé comprend l’obtention d’un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; l’estimation du fait de savoir si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Figure 1 Procédé et appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment Le présent exposé se rapporte au domaine de la technologie de contrôle de production de ciment, et plus particulièrement à un procédé et à un appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment. Arrière-plan En tant qu’industrie de base indispensable dans un système économique national, l’industrie du ciment se caractérise par une demande intensive d’énergie et de ressources. Compte tenu de sa consommation plus importante de charbon, l’industrie du ciment est devenue l’une des principales sources d’émissions de carbone. Dans les processus de production de ciment, les émissions de carbone peuvent être subdivisées en émissions de carbone directes et émissions de carbone indirectes en fonction des schémas de production. Les émissions de dioxyde de carbone, qui proviennent principalement de la décomposition des carbonates et de la combustion des combustibles représentent plus de 90 % des émissions totales de carbone de l’industrie du ciment. Actuellement, des procédés de comptabilisation sont utilisés pour prédire les émissions de carbone directes dans les processus de production de ciment. Selon le procédé de comptabilisation, des valeurs de paramètres standard sont prédéfinies à l’avance pour chaque maillon de production, et les émissions de carbone standard sont calculées sur la base de ces valeurs de paramètres standard. Par la suite, dans les processus de production réels, les fabricants peuvent suivre ces valeurs de paramètres standard pour les opérations de production. Toutefois, dans les processus de production réels, il existe un grand nombre de cas anormaux où les valeurs de paramètres réelles ne correspondent pas aux valeurs de paramètres standard, ce qui fait que les procédés de prédiction des émissions de carbone directes existants ne parviennent pas à prédire efficacement les données des émissions de carbone directes dans les processus de production réels, et n’interviennent pas efficacement dans le processus de production, ce qui ne permet pas de garantir la conformité des émissions de carbone directes aux normes. Résumé Compte tenu des problèmes susmentionnés, le présent exposé fournit un procédé et un appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment, et vise principalement à résoudre le problème de l’incapacité des procédés de prédiction des émissions de carbone directes existants à intervenir efficacement dans les processus de production pour garantir la conformité des émissions de carbone directes à la norme. Pour résoudre les problèmes techniques susmentionnés, le présent exposé propose les solutions suivantes. Dans un premier aspect, le présent exposé fournit un procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment, et le procédé comporte : l’obtention d’un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; l’estimation du fait de savoir si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Optionnellement, la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie comprend : le calcul d’une valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe ; la définition d’un coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant selon un procédé d’analyse de corrélation, le coefficient de réponse d’émission de carbone étant configuré pour représenter une proportion de changement d’émission de carbone causée par un changement de la valeur unitaire du paramètre cible ; et la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la valeur de différence et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles. Optionnellement, la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la valeur de différence et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles comprend : l’obtention d’un coefficient de compensation configuré pour représenter un quotient d’ajustement partagé conjointement entre une pluralité de paramètres cibles ; le calcul d’une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence ; et la définition d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement. Optionnellement, le calcul d’une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence comprend : le calcul d’une première valeur de produit du coefficient de compensation et de la valeur de différence ; le calcul d’une valeur de somme des coefficients de réponse d’émission de carbone des paramètres cibles ; pour chacun des paramètres cibles, le calcul d’une deuxième valeur de produit du coefficient de réponse d’émission de carbone et de la première valeur de produit ; et la détermination d’un rapport de la deuxième valeur sur la valeur de somme en tant que quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles. Optionnellement, la définition d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement comprend : l’obtention d’une valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles ; et le calcul d’une valeur de différence d’ajustement entre la valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles et la quantité d’ajustement, et la détermination de la valeur de différence d’ajustement en tant que valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles. Optionnellement, avant d’obtenir l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel, le procédé comprend en outre : l’obtention d’un ensemble de paramètres dans le maillon de production cible actuel, le maillon de production cible comprenant un préchauffeur, un four de calcination, un four rotatif et un refroidisseur à grille ; l’exclusion des valeurs aberrantes de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres selon un procédé de détection des valeurs aberrantes basé sur une fenêtre coulissante, afin d’obtenir un ensemble de paramètres spécifiés ; la normalisation de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés afin d’obtenir un ensemble de paramètres candidats ; et l’obtention de l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats. Optionnellement, l’obtention de l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats comprend : la classification de l’ensemble de paramètres candidats en un ensemble de paramètres de fonctionnement et un ensemble de paramètres contrôlés selon les caractéristiques technologiques de production de ciment, l’ensemble de paramètres de fonctionnement comportant un paramètre de fonctionnement d’un dispositif dans le maillon de production cible actuel, et l’ensemble de paramètres contrôlés comportant un paramètre contrôlé par le paramètre de fonctionnement ; et la sélection d’un ensemble de paramètres contrôlés clés dans l’ensemble de paramètres contrôlés selon un procédé de coefficient d’information maximal et un procédé de vérification par récursivité croisée en combinaison avec une valeur historique d’émission de carbone directe, et la détermination de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et de l’ensemble de paramètres de fonctionnement en tant qu’ensemble de paramètres cibles. Optionnellement, l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe comprend : l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement dans un premier modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un premier résultat de prédiction, le premier modèle étant un modèle LightGBM ; l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés dans un deuxième modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un deuxième résultat de prédiction, le deuxième modèle étant un modèle CatBoost ; et l’obtention de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe selon le premier résultat de prédiction, un premier poids prédéfini correspondant au premier modèle, le deuxième résultat de prédiction, et un deuxième poids prédéfini correspondant au deuxième modèle. Optionnellement, après l’obtention de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, le procédé comprend en outre : l’entrée, dans un interpréteur de données, d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement et de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une première valeur d’influence de chaque paramètre de fonctionnement sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; l’entrée, dans l’interpréteur de données, d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé clé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une deuxième valeur d’influence de chaque paramètre contrôlé clé sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; le traçage d’un premier graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres de fonctionnement selon la première valeur d’influence ; le traçage d’un deuxième graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres contrôlés clés selon la deuxième valeur d’influence ; et l’envoi du premier graphique de fonction d’émission de carbone et du deuxième graphique de fonction d’émission de carbone à un terminal d’affichage pour affichage. Dans un deuxième aspect, le présent exposé fournit un appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment, et l’appareil comporte une unité d’obtention de paramètres configurée pour obtenir un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; une unité de prédiction de modèle configurée pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles obtenus par l’unité d’obtention de paramètres dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; une unité d’estimation de valeur numérique configurée pour estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe obtenue par l’unité de prédiction de modèle dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et une unité d’ajustement de paramètres configurée pour déterminer une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsqu’un résultat d’estimation de l’unité d’estimation de valeur numérique dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Pour atteindre les objectifs susmentionnés, il est prévu, selon un troisième aspect du présent exposé, un support de stockage qui comporte un programme de stockage. Lorsque le programme s’exécute, un dispositif où le support de stockage est installé est contrôlé pour effectuer le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment telle qu’elle est décrite dans le premier aspect. Pour atteindre les objectifs susmentionnés, il est prévu, selon un quatrième aspect du présent exposé un processeur configuré pour exécuter un programme, le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment telle qu’elle est décrite dans le premier aspect étant effectué lorsque le programme s’exécute. Grâce aux solutions techniques susmentionnées, le procédé et l’appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment fournis par le présent exposé peuvent prédire l’émission de carbone directe de chaque maillon dans le processus de production réel, afin d’intervenir efficacement dans le processus de production, de sorte que l’émission de carbone directe puisse être contrôlée conformément à la norme. Au cours de l’exécution, l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel est d’abord obtenu, puis une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles est entrée dans le modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Ensuite, on estime si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe. Lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant est déterminée conformément à une règle d’ajustement prédéfinie afin de garantir que le maillon de production cible suivant est mis en œuvre selon la valeur de paramètre déterminée, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Par rapport à l’art antérieur, le présent exposé peut prédire la valeur de prédiction d’émission de carbone directe correspondant à chaque maillon de production cible selon la valeur de paramètre en temps réel correspondant à chacun des paramètres cibles dans chaque maillon de production cible en combinaison avec le modèle de prédiction d’émission de carbone directe. En outre, la valeur de paramètre correspondant au maillon cible suivant est ajustée selon un écart entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte que la valeur d’émission de carbone directe produite par l’ensemble du processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. La description ci-dessus n’est qu’un aperçu des solutions techniques du présent exposé. Afin de comprendre plus clairement les moyens techniques du présent exposé à mettre en œuvre conformément au contenu de la spécification et de comprendre plus facilement les objectifs, caractéristiques et avantages ci-dessus et d’autres objectifs, caractéristiques et avantages du présent exposé, des modes de réalisation spécifiques du présent exposé sont fournis ci-après. La lecture de la description détaillée des modes de réalisation préférés suivants fera apparaître divers autres avantages et bénéfices à une personne de compétence ordinaire dans l’art. Les dessins annexés visent simplement à illustrer les modes de réalisation préférés et ne doivent pas être considérés comme limitatifs du présent exposé. En outre, dans les dessins, les mêmes éléments sont indiqués par les mêmes numéros de référence. Dans les dessins annexés : La FIG. 1 montre un organigramme d’un procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon des modes de réalisation du présent exposé ; La FIG. 2 montre un organigramme d’un autre procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon les modes de réalisation du présent exposé ; La FIG. 3 montre un schéma de principe d’un appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon les modes de réalisation du présent exposé ; et La FIG. 4 montre un schéma de principe d’un autre appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon les modes de réalisation du présent exposé. Description détaillée Des exemples de modes de réalisation du présent exposé seront décrits en détail ci-dessous en référence aux dessins annexés. Bien que les exemples de modes de réalisation du présent exposé soient illustrés dans les dessins annexés, il convient de comprendre que le présent exposé peut être réalisé sous de nombreuses formes différentes et ne doit pas être interprétée comme étant limitée aux modes de réalisation énoncés ici. Au contraire, ces modes de réalisation sont fournis de manière à ce que le présent exposé peut puisse être compris de manière complète et exhaustive et qu’elle puisse transmettre pleinement la portée du présent exposé à ceux qui sont compétents dans l’art. Les procédés de prédiction des émissions de carbone directes existants ne peuvent pas prédire efficacement les données d’émissions de carbone directes dans un processus de production réel, ce qui entraîne l’incapacité d’intervenir efficacement dans le processus de production, de sorte qu’il n’est pas possible de garantir la conformité des émissions de carbone directes à la norme. Pour résoudre ce problème, les inventeurs chargés de recherche ont proposé un procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment. Selon ce procédé, un modèle de prédiction d’émission de carbone directe peut être établi à l’avance sur la base de paramètres de chaque maillon de production cible dans le processus de production de ciment, de sorte que l’émission de carbone directe dans chaque maillon de production cible puisse être prédite à l’aide de ce modèle. En d’autres termes, les valeurs de paramètre des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant peuvent être ajustées selon un écart entre les valeurs de prédiction d’émission de carbone directe dans un maillon de production cible précédent et les valeurs standard d’émission de carbone directe. De cette manière, le maillon de production cible suivant sera mis en œuvre conformément aux valeurs de paramètres ajustées, garantissant ainsi que les valeurs d’émission de carbone directe finalement produites par l’ensemble du processus de production de ciment respectent les normes spécifiées. Ce procédé permet de contrôler et d’optimiser avec précision l’émission de carbone directe dans le processus de production de ciment, afin de réduire efficacement les émissions de carbone et de répondre aux exigences en matière de protection de l’environnement. Dans la suite, le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment proposé par le présent exposé est décrit en combinaison avec la FIG. 1 , et ses étapes d’exécution spécifiques sont illustrées dans la FIG. 1 . À l’étape 101, un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel est obtenu. Dans ce mode de réalisation, l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel peut être obtenu pour prédire les émissions de carbone directes de ce maillon. L’émission de carbone directe de ciment provient principalement de la décomposition des carbonates et de la combustion de combustibles fossiles lors de la production de scories de ciment. La production des scories de ciment comporte principalement quatre stades : le préchauffage des matières premières, la pré-décomposition des matières premières, la calcination des scories et le refroidissement des scories. Chacun de ces quatre stades a un certain effet sur l’émission de carbone directe de ciment. Dans cette optique, le maillon de production cible devrait comporter quatre maillons clés, c’est-à-dire un préchauffeur, un four de calcination, un four rotatif et un refroidisseur à grille. L’ensemble de paramètres cibles doit donc couvrir ces maillons. Il convient de noter que le maillon de production cible actuel peut être n’importe lequel des quatre maillons clés susmentionnés. Par exemple, les paramètres cibles du préchauffeur peuvent comporter : la quantité d’alimentation, la température de sortie de cylindre, la température de tuyau de décharge, et la concentration de NO x à une sortie, etc. Les paramètres cibles du four de calcination peuvent comporter : la température de sortie du four de calcination, la température moyenne du four de calcination, la pression négative de sortie du four de calcination, la température de l’air tertiaire, la pression de l’air tertiaire, l’alimentation en charbon de la queue d’un four, etc. Les paramètres cibles du four rotatif peuvent comporter : l’alimentation en charbon d’une tête d’un four, la vitesse de rotation du four rotatif, le courant électrique d’un moteur principal du four, la température d’une hotte de four, la pression négative de la hotte de four, la température d’une chambre de fumée de queue de four, la pression de la chambre de fumée de queue de four, la concentration d’O 2 dans la chambre de fumée de queue de four, la concentration de CO dans la chambre de fumée de queue de four, la concentration de NO X dans la chambre de fumée de queue de four, le courant électrique d’un ventilateur primaire, la fréquence du ventilateur primaire, le courant électrique d’un ventilateur à haute température, la fréquence du ventilateur à haute température, la température de l’air secondaire, et la pression de l’air secondaire, etc. Les paramètres cibles du refroidisseur à grille peuvent comporter : la vitesse du premier étage du refroidisseur à grille, la vitesse du deuxième étage du refroidisseur à grille, la vitesse du troisième étage du refroidisseur à grille, la pression de la chambre I du refroidisseur à grille, la pression de la chambre II du refroidisseur à grille, la pression de la chambre III du refroidisseur à grille, la pression du premier étage du refroidisseur à grille, la pression du deuxième étage du refroidisseur à grille, la pression du troisième étage du refroidisseur à grille, le courant électrique d’un ventilateur du refroidisseur à grille, et la fréquence du ventilateur, etc. Il convient de noter que les paramètres cibles dans chaque maillon de production cible mentionnés ci-dessus ne sont que des exemples et ne représentent pas une liste complète de tous les paramètres cibles dans chaque maillon de production cible. Par manque d’espace, tous les paramètres cibles inclus dans chaque maillon de production cible ne sont pas énumérés ici. À l’étape 102, une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles est entrée dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Dans le présent exposé, un modèle de prédiction d’émission de carbone directe peut être obtenu en entraînant à l’avance des données d’échantillon correspondant à des paramètres de l’ensemble de paramètres cibles de chaque maillon de production cible. Ensuite, la valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel est entrée dans le modèle de prédiction d’émission de carbone directe entraîné afin d’obtenir la valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Il convient de noter que dans le présent exposé, les émissions de carbone directes générées par les maillons de production cibles dans le processus de production de ciment sont prédites. Ces maillons de production ciblés peuvent impliquer de grandes quantités de données. Par conséquent, le modèle de prédiction d’émission de carbone directe utilisé dans le présent exposé peut être tout modèle d’apprentissage machine capable de traiter des caractéristiques à grande dimension ou des mégadonnées, ou peut être une combinaison de plusieurs modèles de ce type. Un tel modèle peut extraire efficacement des informations à partir de données complexes afin de fournir un soutien technique pour une prédiction précise des émissions de carbone directes. À l’étape 103, on estime si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe. Au cours de cette étape, la valeur standard d’émission de carbone directe peut être déterminée en premier lieu. Les normes de la limite des émissions de carbone directes pour l’industrie de production de ciment, c’est-à-dire la valeur standard d’émission de carbone directe, peuvent être déterminées en consultant les réglementations pertinentes. En outre, les valeurs standard d’émission de carbone directe fixées par les entreprises de production de ciment peuvent être adoptées. Il convient de s’assurer que les valeurs standard d’émission de carbone directe fixées par les entreprises de production de ciment sont strictement conformes aux normes de la limite des émissions de carbone directes de l’industrie de production de ciment déterminées par les réglementations pertinentes. Une fois la valeur standard d’émission de carbone directe déterminée, la valeur de prédiction d’émission de carbone directe peut être comparée à la valeur standard d’émission de carbone directe pour estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe. L’étape 104 est effectuée lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, sinon il n’est pas nécessaire d’intervenir dans le maillon de production en cours. Il convient de souligner qu’en raison des changements politiques et des progrès technologiques, les normes d’émission de carbone directe ne sont pas constantes. Par conséquent, lorsqu’il s’agit d’estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, il convient d’utiliser la valeur standard d’émission de carbone directe la plus récente et la plus valide pour garantir l’exactitude et la conformité de l’estimation. Pour atteindre cet objectif, le présent exposé peut également établir un mécanisme de surveillance dynamique de valeur standard afin d’examiner et de mettre à jour périodiquement la valeur standard. À l’étape 104, une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant est déterminée conformément à une règle d’ajustement prédéfinie. Lorsqu’il est constaté, à l’étape 103 que la valeur de prédiction d’émission de carbone directe du maillon de production cible actuel dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, le maillon de production cible suivant peut faire l’objet d’une intervention conformément à la règle d’ajustement prédéfinie. Spécifiquement, les valeurs de paramètres correspondant à chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant sont déterminées conformément à la règle d’ajustement prédéfinie, afin de garantir que les activités de production du maillon de production cible suivant peuvent être mises en œuvre selon les valeurs de paramètres déterminées. Cet ajustement est destiné à contrôler l’ensemble du processus de production de ciment et à garantir que les valeurs d’émissions de carbone directes finalement produites sont conformes à la valeur standard d’émission de carbone directe. La règle d’ajustement prédéfinie peut être déterminée sur la base d’une valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe du maillon de production cible actuel et la valeur standard d’émission de carbone directe. Une quantité d’ajustement requise pour chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant peut être calculée selon cette valeur de différence. Ensuite, les valeurs de paramètre spécifiques de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible sont en outre déterminées selon ces quantités d’ajustement. Comme le montre la description ci-dessus, la quantité d’ajustement est déterminée sur la base de la valeur de différence spécifique entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe dans chaque maillon de production cible. Cela signifie que la quantité d’ajustement est dynamique et peut changer en fonction de la différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe dans chaque maillon, garantissant ainsi que le réglage des paramètres du maillon de production cible suivant peut contrôler efficacement l’émission de carbone directe dans une plage standard spécifiée. Comme on peut le voir dans les modes de réalisation basés sur la FIG. 1 , le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment fourni par le présent exposé, permet de prédire l’émission de carbone directe de chaque maillon dans le processus de production réel, afin d’intervenir efficacement dans le processus de production, de sorte que l’émission de carbone directe puisse être contrôlée conformément à la norme. Au cours de l’exécution, l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel est d’abord obtenu, puis une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles est entrée dans le modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Ensuite, on estime si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe. Lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant est déterminée conformément à une règle d’ajustement prédéfinie afin de garantir que le maillon de production cible suivant est mis en œuvre selon la valeur de paramètre déterminée, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Par rapport à l’art antérieur, le présent exposé peut prédire la valeur de prédiction d’émission de carbone directe correspondant à chaque maillon de production cible selon la valeur de paramètre en temps réel correspondant à chacun des paramètres cibles dans chaque maillon de production cible en combinaison avec le modèle de prédiction d’émission de carbone directe. En outre, la valeur de paramètre correspondant au maillon cible suivant est ajustée selon un écart entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte que la valeur d’émission de carbone directe produite par l’ensemble du processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. En outre, en tant que raffinement et extension du mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le mode de réalisation du présent exposé fournit également un autre procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment. Comme le montre la FIG. 2 , les étapes spécifiques sont décrites comme suit. À l’étape 201, l’ensemble de paramètres cibles est sélectionné dans un ensemble de paramètres dans le maillon de production cible actuel. Il convient de noter que dans le processus de production de ciment, tous les paramètres dans le maillon de production cible n’ont pas un effet significatif sur l’émission de carbone directe. En effet, certains paramètres peuvent n’avoir aucun effet ou même avoir un effet négatif sur l’émission de carbone directe. Dans cette optique, les paramètres de l’ensemble de paramètres dans le maillon de production cible actuel peuvent être traités pour sélectionner l’ensemble de paramètres cibles qui sera avantageux pour la prédiction de l’émission de carbone directe. Spécifiquement, les valeurs aberrantes peuvent d’abord être exclues de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres selon un procédé de détection des valeurs aberrantes basé sur une fenêtre coulissante, afin d’obtenir un ensemble de paramètres spécifiés. Ensuite, chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés est normalisé afin d’obtenir un ensemble de paramètres candidats. Enfin, l’ensemble de paramètres cibles est obtenu selon l’ensemble de paramètres candidats. Les étapes susmentionnées sont décrites ci-dessous. Premièrement, l’étape d’exclusion des valeurs aberrantes de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres selon le procédé de détection de valeurs aberrantes basé sur la fenêtre glissante afin d’obtenir un ensemble de paramètres spécifiés est décrite comme suit Par exemple, un paramètre à détecter est , une longueur de la fenêtre glissante est fixée à 2s+1, et un paramètre entourant le paramètre à détecter est s. Dans ce cas, un processus de détection du paramètre à détecter est exprimé par les formules suivantes : (Formule I) (Formule II) (Formule III) où représente une médiane de fenêtre, et représente une estimation d’échelle d’un écart absolu de la médiane de fenêtre. Lorsqu’une valeur absolue entre le paramètre à détecter et la médiane de fenêtre est supérieure au triple de , ce paramètre est exclu, et une position vacante est remplie par une médiane locale de la fenêtre glissante. Il convient de noter que le paramètre à détecter ci-dessus se réfère à une valeur de paramètre réelle correspondant à un certain paramètre cible. Lorsque la valeur de paramètre réelle doit être exclue, ce paramètre cible est également exclu naturellement. Deuxièmement, l’étape de normalisation de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés pour obtenir l’ensemble de paramètres candidats est décrite comme suit. La valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés peut être convertie en données sans dimension avec une moyenne de 0 et une variance de 1 au moyen de la normalisation de score z sur la base d’une formule de conversion comme suit : (Formule IV) où représente une moyenne d’une séquence de données, et représente un écart-type de la séquence de données. Troisièmement, l’étape d’obtention de l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats est décrite comme suit. L’ensemble de paramètres candidats peut être classé en un ensemble de paramètres de fonctionnement et un ensemble de paramètres contrôlés selon les caractéristiques technologiques de production de ciment, l’ensemble de paramètres de fonctionnement comportant les paramètres de fonctionnement d’un dispositif dans le maillon de production cible actuel, par exemple la quantité d’alimentation, la quantité d’alimentation en charbon, la vitesse de rotation du four rotatif, et la vitesse du refroidisseur à grille, etc. L’ensemble de paramètres contrôlés comporte un paramètre contrôlé par le paramètre de fonctionnement, par exemple la température et la pression négative des préchauffeurs à tous les étages, la température et la pression négative du four de calcination, le courant électrique d’un moteur principal du four rotatif, et la pression de plaque de grille du refroidisseur à grille, etc. Le paramètre contrôlé fait référence à un certain paramètre qui doit être contrôlé dans le processus de production de ciment et qui peut directement refléter ou affecter les conditions du matériau. Ensuite, un ensemble de paramètres contrôlés clés est sélectionné dans l’ensemble de paramètres contrôlés selon un procédé de coefficient d’information maximal et un procédé de vérification par récursivité croisée en combinaison avec une valeur historique d’émission de carbone directe, et l’ensemble de paramètres contrôlés clés et l’ensemble de paramètres de fonctionnement sont déterminés en tant qu’ensemble de paramètres cibles. (1) L’étape de sélection d’un ensemble de paramètres contrôlés clés dans l’ensemble de paramètres contrôlés selon un procédé de coefficient d’information maximal et un procédé de vérification par récursivité croisée en combinaison avec une valeur historique d’émission de carbone directe est décrite comme suit. A : La valeur historique d’émission de carbone directe peut être calculée tout d’abord en fonction des données historiques de test de composant relatives à l’émission de carbone directe du ciment, sur la base de la formule ci-dessous : (Formule V) où E C représente la valeur historique d’émission de carbone directe par unité, exprimée en tonnes de dioxyde de carbone (tCO 2 ) ; E C combustion représente les émissions de dioxyde de carbone provenant de la combustion de combustibles fossiles pendant la production de ciment, exprimées en tonnes de dioxyde de carbone (tCO 2 ) ; E C process représente les émissions de dioxyde de carbone provenant de la décomposition de matières premières carbonatées telles que le calcaire pendant la production de ciment, exprimée en tonnes de dioxyde de carbone (tCO 2 ) ; et Q C représente la production de ciment par les entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t). Les données de test de composant sont obtenues auprès des entreprises de ciment et sont liées au calcul de l’émission de carbone directe de la production de ciment, comportant l’analyse industrielle du charbon pulvérisé des entreprises et l’analyse fluorométrique des scories des entreprises, etc. B : Les émissions de dioxyde de carbone E C combustion provenant de la combustion des combustibles fossiles pendant la production de ciment peuvent être calculées selon la formule suivante : (Formule VI) où FC coal représente la consommation de charbon des entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t) ; NCV ar,coal représente le pouvoir calorifique inférieur du charbon des entreprises de ciment, exprimé en millions de kilojoules/tonne (GJ/t) ; CC coal représente la teneur en carbone par unité de pouvoir calorifique du charbon dans les entreprises de ciment, exprimée en tonnes de carbone/million de kilojoules (tC/GJ) ; et OF coal représente le taux d’oxydation du carbone du charbon utilisé par les entreprises de ciment, exprimé en %. C : Les émissions de dioxyde de carbone E C process générées par la décomposition des matières premières carbonatées telles que le calcaire au cours de la production de ciment peuvent être calculées selon la formule suivante : (Formule VII) où Q ck représente la production de scories de ciment par les entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t) ; Q ckd représente le poids de la poussière de tête de four mesuré par les entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t) ; Q bpd représente le poids de la poussière de l’évent de dérivation de four mesuré par les entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t) ; Q représente la quantité de matières premières enregistrée dans la production des entreprises de ciment, exprimée en tonnes (t) ; FR 1 représente la teneur en oxyde de calcium (CaO) dans les scories mesurée par les entreprises de ciment, exprimée en % ; FR 10 représente la teneur en oxyde de calcium (CaO) dans les scories mesurée par les entreprises de ciment, qui ne provient pas de la décomposition du carbonate, exprimée en % ; FR 2 représente la teneur en oxyde de magnésium (MgO) dans les scories mesurée par les entreprises de ciment, exprimée en % ; FR 20 représente la teneur en oxyde de magnésium (MgO) dans les scories mesurée par les entreprises de ciment qui ne provient pas de la décomposition du carbonate, exprimée en % ; et FR1 représente la teneur en carbone non combustible des matières premières mesurée par les entreprises de ciment, exprimée en %. D : Après le calcul de la valeur historique d’émission de carbone directe, un coefficient d’information maximal entre chaque paramètre contrôlé de l’ensemble de paramètres contrôlés et la valeur historique d’émission de carbone directe peut être calculé au moyen du procédé de coefficient d’information maximal. Ensuite, les paramètres contrôlés de l’ensemble de paramètres contrôlés sont triés du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, et une différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres contrôlés adjacents est calculée selon un résultat de tri. Par exemple, l’étape de calcul du coefficient d’information maximal entre chaque paramètre contrôlé et la valeur historique d’émission de carbone directe est décrite comme suit. Tout d’abord, informations mutuelles entre le paramètre contrôlé X et la valeur historique d’émission de carbone directe Y est calculée selon la formule ci-dessous : (Formule VIII) où représente une probabilité conjointe entre le paramètre contrôlé X et la valeur historique d’émission de carbone directe Y, représente une probabilité de bord du paramètre contrôlé X, et représente une probabilité de bord du paramètre contrôlé Y. Les procédés de calcul de la probabilité conjointe et de la probabilité de bord sont cohérents avec les procédés de calcul existants, et ne sont donc pas décrits en détail ici. Ensuite, sur la base des informations mutuelles entre le paramètre contrôlé X et la valeur historique d’émission de carbone directe Y, le coefficient d’information maximal entre le paramètre contrôlé X et la valeur historique d’émission de carbone directe Y est calculée selon la formule ci-dessous : (Formule IX) Plus la valeur de est élevée, plus la corrélation est forte. Par conséquent, dans ce mode de réalisation, les paramètres contrôlés de l’ensemble de paramètres contrôlés sont triés du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, afin d’obtenir le résultat de tri. Enfin, les paramètres contrôlés primaires les plus hauts sont sélectionnés parmi plusieurs paramètres contrôlés selon le résultat de tri. E : Après le calcul, selon le résultat de tri, de la différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres contrôlés adjacents, il est possible de déterminer si une pluralité de différences de coefficient sont inférieures à une différence de coefficient prédéfinie, ce qui permet de sélectionner un ensemble de paramètres contrôlés primaires dans l’ensemble de paramètres contrôlés. Enfin, l’ensemble de paramètres contrôlés clés est obtenu selon l’ensemble de paramètres contrôlés primaires. Une description détaillée est donnée ci-dessous. E1 : Lorsque toutes les différences de la pluralité de différences de coefficient sont inférieures à la différence de coefficient prédéfinie, il peut être prouvé que les coefficients d’information maximaux des paramètres contrôlés présentent une tendance régulière à la baisse, et les coefficients d’information maximaux de la pluralité de paramètres contrôlés présentent peu de différences. Dans ce cas, les N paramètres contrôlés les plus hauts sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres contrôlés en tant que paramètres contrôlés primaires selon le résultat de tri. E2 : Lorsque toutes les différences de la pluralité de différences de coefficient ne sont pas inférieures à la différence de coefficient prédéfinie, il est possible de déterminer un premier ensemble de paramètres contrôlés inférieurs à la différence de coefficient prédéfinie et un deuxième ensemble de paramètres contrôlés supérieurs à la différence de coefficient prédéfinie. Le deuxième ensemble de paramètres contrôlés diffère considérablement du premier ensemble de paramètres contrôlés. Dans ce cas, pour éviter qu’un trop grand nombre de caractéristiques faiblement corrélées avec la valeur historique d’émission de carbone directe ne soient entrées dans le modèle de prédiction d’émission de carbone directe, les opérations suivantes peuvent être effectuées. Il est déterminé si le nombre de paramètres contrôlés du premier ensemble de paramètres contrôlés est supérieur à N, et il est déterminé que les N paramètres contrôlés les plus hauts du premier ensemble de paramètres contrôlés couvrent les paramètres requis dans le maillon de production cible actuel. Lorsque les deux conditions susmentionnées sont remplies, les N paramètres contrôlés les plus hauts du premier ensemble de paramètres contrôlés sont directement considérés comme l’ensemble de paramètres contrôlés primaires. Lorsque les deux conditions susmentionnées ne sont pas remplies, le premier ensemble de paramètres contrôlés est d’abord déterminé comme étant l’ensemble de paramètres contrôlés primaires, et puis certains paramètres contrôlés sont sélectionnés dans le deuxième ensemble de paramètres contrôlés et sont ajoutés à l’ensemble de paramètres contrôlés primaires, de sorte que l’ensemble de paramètres contrôlés primaires obtenu remplisse les deux conditions susmentionnées. F : Après l’obtention de l’ensemble de paramètres contrôlés primaires, une sélection secondaire peut être effectuée sur l’ensemble de paramètres contrôlés primaires au moyen d’un procédé d’élimination récursive des caractéristiques par validation croisée basé sur un modèle d’arbre de décision, afin d’obtenir l’ensemble de paramètres contrôlés clés. Le procédé d’élimination récursive des caractéristiques (RFE) est un algorithme d’optimisation gourmand conçu pour trouver le sous-ensemble de caractéristiques le plus performant. Selon la RFE, les modèles sont créés à plusieurs reprises, les meilleures caractéristiques sont retenues ou les moins bonnes sont éliminées à chaque itération, et à l’itération suivante, les caractéristiques non sélectionnées lors d’une modélisation précédente sont utilisées pour construire le modèle suivant jusqu’à ce que toutes les caractéristiques soient épuisées. Tout d’abord, le modèle d’arbre de décision est entraîné sur la base de l’ensemble de paramètres contrôlés primaires afin d’obtenir sa combinaison optimale d’hyperparamètres, de sorte à obtenir un modèle d’arbre de décision optimisé par la recherche d’hyperparamètres. Le modèle d’arbre de décision optimisé par la recherche d’hyperparamètres est incorporé dans un processus de recherche RFE, et des paramètres RFE sont fixés, de sorte que le processus RFE élimine à chaque fois la caractéristique la moins importante du jeu de données actuel et attribue un score au moyen d’une vérification croisée. Ensuite, le modèle d’arbre de décision est réentraîné sur la base des jeux de données de paramètre contrôlé restants, à partir desquels la série précédente de caractéristiques de sélection est éliminée afin d’obtenir la dernière combinaison optimale d’hyperparamètres. Le modèle d’arbre de décision optimisé par la recherche d’hyperparamètres est incorporé dans le processus de recherche RFE, de sorte que le processus RFE élimine la caractéristique la moins importante du jeu de données actuel et attribue un score au moyen d’une vérification croisée. De cette manière, toutes les caractéristiques sont parcourues. Enfin, le classement des caractéristiques et les scores de chaque série sont examinés selon le classement d’un évaluateur RFE, et une solution proposant le moins de caractéristiques et le score le plus élevé est déterminée pour former un ensemble optimal de caractéristiques, c’est-à-dire l’ensemble de paramètres contrôlés clés. Il convient de noter que le procédé ci-dessus de sélection de l’ensemble de paramètres cibles dans l’ensemble de paramètres du maillon de production cible actuel est applicable à chaque maillon de production cible. En d’autres termes, les procédés de sélection de l’ensemble de paramètres cibles dans l’ensemble de paramètres correspondant de chaque maillon de production cible sont les mêmes. À l’étape 202, une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles est entrée dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Dans ce mode de réalisation, le processus d’obtention du modèle de prédiction d’émission de carbone directe est décrit comme suit. Premièrement, dans une phase d’entraînement de modèle, pour chaque maillon de production cible, le même procédé qu’à l’étape 201 peut être utilisé pour sélectionner l’ensemble de paramètres cibles correspondant à chaque maillon de production cible. Deuxièmement, dans tous les maillons de production cible, des valeurs historiques correspondant à chaque ensemble de paramètres de fonctionnement de l’ensemble de paramètres cibles sont classées dans un ensemble d’entraînement et un ensemble de test, et des valeurs historiques correspondant à chaque paramètre contrôlé clé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés sont également classées dans un ensemble d’entraînement et un ensemble de test. Troisièmement, un premier modèle peut être entraîné à l’aide de l’ensemble d’entraînement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement, le premier modèle pouvant être un modèle LightGBM. Parallèlement, un deuxième modèle peut être entraîné à l’aide de l’ensemble d’entraînement de l’ensemble de paramètres contrôlés clés, le deuxième modèle pouvant être un modèle CatBoost. Quatrièmement, des poids peuvent être attribués au premier modèle et au deuxième modèle entraîné. A : une fonction d’erreur ( ) est déterminée pour chaque modèle selon la formule suivante : (Formule X) où, i représente différents modèles de prédiction, et représentent respectivement une erreur moyenne quadratique (RMSE) et une erreur moyenne absolue (MAE), qui sont exprimées par les deux formules suivantes : (Formule XI) (Formule XII) Dans les deux formules ci-dessus, n représente le nombre d’échantillons, représente la valeur historique d’émission de carbone directe, et représente la valeur d’émission de carbone directe prédite par le modèle obtenu lorsque les données d’entrée sont des données historiques. Il convient de noter que pendant la phase d’entraînement, représente la valeur d’émission de carbone directe prédite par le modèle obtenu lorsque les données d’entrée sont les données historiques. Les données historiques peuvent être des paramètres cibles dérivés d’un seul maillon de production cible, ou peuvent être des paramètres cibles couvrant tous les maillons de production cible. Étant donné que le modèle est obtenu en entraînant l’ensemble de paramètres cibles de tous les de production cible, le modèle peut délivrer des résultats de prédiction correspondants, que les paramètres entrés soient des paramètres d’un seul maillon ou des paramètres de tous les maillons. B : Après avoir déterminé une valeur de la fonction d’erreur prédite par le modèle, des poids sont attribués à chaque modèle. Les poids de chaque modèle sont calculés au moyen de l’erreur générique inverse. Le poids du premier modèle (modèle LightGBM) est calculé selon la formule suivante : Formule XIII) où représente le poids attribué au premier modèle (modèle LightGBM), et et représentent respectivement la valeur de la fonction d’erreur du premier modèle (modèle LightGBM) et la valeur de la fonction d’erreur du deuxième modèle (modèle CatBoost) Le poids du deuxième modèle (modèle CatBoost) est calculé selon la formule suivante : (Formule XIV) où représente le poids attribué au deuxième modèle (modèle CatBoost). Cinquièmement, le modèle de prédiction d’émission de carbone directe est construit selon le premier modèle entraîné et son poids et le deuxième modèle entraîné et son poids. Les résultats de prédiction du modèle combiné peuvent être exprimés comme suit : (Formule XV) où, M, et représentent respectivement un résultat de prédiction du modèle combiné, un résultat de prédiction du modèle LightGBM, et un résultat de prédiction du modèle CatBoost. Sixièmement, les hyperparamètres du premier modèle et du deuxième modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe sont optimisés au moyen d’un algorithme d’optimisation bayésien. Dans ce mode de réalisation, le modèle LightGBM et le modèle CatBoost établis ont de nombreux hyperparamètres. Pour le modèle LightGBM, huit hyperparamètres ayant un effet plus important sur les performances du modèle peuvent être sélectionnés, tels que le taux d’apprentissage (learning_rate), le nombre d’itérations (n_estimators), la profondeur d’arbre maximale (max_depth), le nombre de nœuds feuilles (num_leaves), le nombre minimal d’échantillons de nœuds enfants (min_child_samples), le coefficient de régularisation L1 (reg_alpha), le coefficient de régularisation L2 (reg_lambda), et le taux d’échantillonnage des colonnes (colsample_bytree). Pour le modèle CatBoost, quatre hyperparamètres ayant un effet plus important sur les performances du modèle peuvent être sélectionnés, tels que le nombre maximal d’itérations (iterations), le taux d’apprentissage (learning_rate), la profondeur d’arbre maximale (depth), et le coefficient de régularisation (l2_leaf_reg). Ensuite, les hyperparamètres du modèle LightGBM et du modèle CatBoost sont optimisés au moyen de l’algorithme d’optimisation bayésien. En prenant le modèle CatBoost comme exemple, l’algorithme d’optimisation bayésien est effectué dans les étapes suivantes. Sur la base du modèle CatBoost établi, une combinaison d’hyperparamètres de celui-ci est initialisée. En d’autres termes, une valeur par défaut est adoptée pour chaque hyperparamètre du modèle. La combinaison d’hyperparamètres comporte principalement le nombre maximal d’itérations (iterations), le taux d’apprentissage (learning_rate), la profondeur d’arbre maximale (depth), et le coefficient de régularisation (l2_leaf_reg). Un modèle probabiliste de substitution est établi pour l’estimation de probabilité d’arbre (TPE), et une définition de distribution de probabilité de l’algorithme TPE est présentée dans la formule suivante : (Formule XVI) où l(x) représente une densité formée par une valeur observée (x(i)), sa valeur de perte de risque correspondante y=f(x(i)), et y * , et g(x) représente la densité formée par l’utilisation des valeurs observées restantes à l’exception de (x(i)). Selon l’algorithme TPE, le seuil y * est sélectionné comme un certain quantile γ de la valeur de risque observée actuelle y, et il est satisfait à p(y * )=γ. Au moyen de l(x) et g(x) de l’algorithme TPE, l’ensemble d’hyperparamètres est divisé en une partie à faible risque et une partie à risque plus élevé. Dans l’algorithme TPE, un hyperparamètre suivant est sélectionné selon une fonction d’acquisition d’amélioration attendue (EI), et une optimisation supplémentaire se fait par l’amélioration attendue maximale, une définition de l’amélioration attendue maximale (EI) étant présentée dans la formule suivante : (Formule XVII) Pour obtenir l’amélioration attendue maximale, en évaluant chaque hyperparamètre x, à chaque itération, la valeur de l’hyperparamètre à EI maximal est renvoyée dans l’algorithme jusqu’à ce que la solution optimale x* soit obtenue, ce qui est présenté dans la formule suivante : (Formule XVIII) Par conséquent, dans le présent exposé, l’algorithme d’optimisation bayésien est utilisé pour optimiser les hyperparamètres des apprenants LightGBM et CatBoost, ce qui permet aux modèles d’atteindre des performances optimales. Septièmement, le modèle LightGBM optimisé (le premier modèle) et le modèle CatBoost (le deuxième modèle) sont testés au moyen d’un ensemble de test de l’ensemble de paramètres de fonctionnement et de l’ensemble de paramètres contrôlés clés afin d’évaluer les performances de chaque modèle. Lorsque les performances sont médiocres, chaque modèle peut faire l’objet d’un entraînement supplémentaire, ou les paramètres de chaque modèle sont ajustés pour obtenir l’effet optimal de chaque modèle. Un pourcentage d’erreur absolu moyen (MAPE) peut être utilisé comme indicateur d’évaluation lors de l’évaluation des performances du modèle. En tant qu’indicateur pour mesurer la précision de prédiction du modèle, le MAPE est dérivé du calcul d’un pourcentage absolu moyen d’un écart entre la valeur de prédiction et une valeur réelle, en tenant compte de la valeur réelle. Une valeur du MAPE est présentée sous forme de pourcentage. Plus la valeur du MAPE est faible, plus la précision de prédiction du modèle est élevée. Le MAPE peut donc être considéré comme l’un des indicateurs de performance efficaces du modèle. Le MAPE est calculé selon la formule suivante : (Formule XIX) où n représente le nombre d’échantillons, représente la valeur réelle de l’émission de carbone directe, et représente la valeur d’émission de carbone directe prédite par le modèle. Il convient de noter qu’au fur et à mesure de l’entraînement continu des modèles et de l’ajustement de leurs paramètres, la précision de prédiction des modèles peut changer. Par conséquent, selon la variation de la précision, les poids de chaque modèle peuvent être réinitialisés afin de garantir l’optimisation des performances globales de prédiction de la combinaison de modèle. Ce mécanisme d’ajustement dynamique des poids permet de maintenir et d’améliorer la précision de prédiction et la fiabilité du modèle. Les descriptions du modèle de prédiction d’émission de carbone directe sont maintenant terminées. Dans un stade d’application pratique, la valeur de paramètre réelle correspondant chaque paramètre cible de l’ensemble de paramètres cibles peut être entrée dans le modèle de prédiction d’émission de carbone directe, ce qui permet d’obtenir la valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Spécifiquement, une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement est entrée dans le premier modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un premier résultat de prédiction, et une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés est entrée dans le deuxième modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un deuxième résultat de prédiction. Ensuite, la valeur de prédiction d’émission de carbone directe peut être obtenue selon le premier résultat de prédiction, un premier poids prédéfini correspondant au premier modèle, le deuxième résultat de prédiction, et un deuxième poids prédéfini correspondant au deuxième modèle. Comme le montre la description ci-dessus, dans le présent exposé, l’ensemble de paramètres de fonctionnement et l’ensemble de paramètres contrôlés clés sont entrés séparément dans deux modèles indépendants pour analyse, ce qui peut permettre à chaque modèle de se spécialiser dans le traitement d’un type particulier de paramètres. De cette manière, la précision de chaque modèle dans l’analyse d’un type particulier de paramètres est améliorée, ce qui accroît la précision globale du modèle de prédiction d’émission de carbone directe. En outre, compte tenu de la relation intrinsèque entre le paramètre de fonctionnement du dispositif et le paramètre contrôlé clé, ce procédé de traitement séparé peut réduire le nombre de variables d’entrée qui doivent être traitées par un seul modèle. Cela permet non seulement de réduire la complexité du modèle, de rendre le processus d’entraînement du modèle plus rapide et plus stable, mais aussi d’améliorer l’interprétabilité et la maintenabilité du modèle. Il convient de noter que après l’obtention de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, pour visualiser le degré d’influence de chaque paramètre d’entrée sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, une valeur de paramètre réelle correspondant chaque paramètre de fonctionnement et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe peuvent être entrées dans un interpréteur de données, afin d’obtenir une première valeur d’influence de chaque paramètre de fonctionnement sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Parallèlement, une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé clé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe peuvent être entrées dans l’interpréteur de données, afin d’obtenir une deuxième valeur d’influence de chaque paramètre contrôlé clé sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe. Un premier graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres de fonctionnement peut être tracé selon la première valeur d’influence, et un deuxième graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres contrôlés clés peut être tracé selon la deuxième valeur d’influence. Enfin, le premier graphique de fonction d’émission de carbone et le deuxième graphique de fonction d’émission de carbone peuvent être envoyés à un terminal d’affichage pour affichage, de sorte que le personnel d’exploitation puisse comprendre le degré d’influence de chaque paramètre sur l’émission de carbone directe selon une image visuelle intervenant ainsi efficacement dans le processus de production pour contrôler l’émission de carbone directe. L’interpréteur des données peut être SHapley Additive exPlanations (SHAP). En tant que procédé d’interprétation basé sur la Game Theory (théorie des jeux), SHAP peut attribuer avec précision une valeur de contribution spécifique à chaque caractéristique, indiquant comment cette caractéristique affecte des décisions spécifiques du modèle. SHAP peut être utilisé pour expliquer les résultats de prédiction de n’importe quel modèle d’apprentissage machine. L’interpréteur des données peut également être Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME). En créant un modèle interprétable (généralement un modèle linéaire) qui se rapproche du comportement d’un modèle complexe original dans une région locale, LIME fournit une explication de l’importance des caractéristiques. Ce procédé est applicable à n’importe quel modèle de boîte noire. Le modèle à utiliser peut être déterminé selon des situations réelles, et n’y a pas de limite spécifique. À l’étape 203, on estime si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe. Le mode de mise en œuvre de l’étape 203 est le même que celui de l’étape 103, et les mêmes effets techniques peuvent être obtenus et les mêmes problèmes techniques peuvent être résolus, ce qui n’est pas décrit en détail ici. À l’étape 204, une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant est déterminée selon la valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe. Dans ce mode de réalisation, la valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe peut être calculée en premier lieu. Ensuite, un coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant peut être fixé selon un procédé d’analyse de corrélation, le coefficient de réponse d’émission de carbone étant configuré pour représenter une proportion de changement d’émission de carbone causée par un changement de la valeur unitaire du paramètre cible. Enfin, la quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant peut être déterminée selon la valeur de différence et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant. Spécifiquement, lors du calcul de la quantité d’ajustement de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant, un coefficient de compensation prédéfini peut être obtenu en premier lieu, le coefficient de compensation étant configuré pour représenter un quotient d’ajustement partagé conjointement entre une pluralité de paramètres cibles. Ensuite, la quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles est calculée selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence sur la base de la formule ci-dessous : ΔXC=[(k×ΔE)× αC]/(αC+αD) (Formule XX) où ΔXC représente la quantité d’ajustement correspondant à un certain paramètre cible, ΔE représente la valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe, αC représente le coefficient de réponse d’émission de carbone correspondant à un certain paramètre cible, et αD représente les coefficients de réponse d’émission de carbone correspondant à d’autres paramètres cibles. Il convient de noter que la formule de l’exemple ci-dessus est illustrée en prenant un exemple où le maillon de production cible suivant ne comporte que deux paramètres cibles, et est n’est utilisée que pour démontrer la méthode de calcul. Lorsqu’il y a une pluralité de paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant, la formule doit être ajustée en conséquence pour inclure tous les paramètres pertinents : ΔXC=[(k×ΔE)× αC]/(αC+αD+……αi) (Formule XXI) Une taille de la quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles directement proportionnelle au coefficient de réponse d’émission de carbone correspondant et inversement proportionnelle à la somme de tous les coefficients de réponse d’émission de carbone. Il est conçu pour garantir que les tâches de réduction des émissions peuvent être attribuées de manière appropriée à chacun des paramètres cibles selon le degré d’influence de chaque paramètre cible sur l’émission de carbone, ce qui permet d’atteindre conjointement l’objectif de réduction de l’émission de carbone directe de k×ΔE. La formule ci-dessus peut être exprimée en mots comme suit : le calcul d’une première valeur de produit du coefficient de compensation et de la valeur de différence ; le calcul d’une valeur de somme des coefficients de réponse d’émission de carbone des paramètres cibles ; pour chacun des paramètres cibles, le calcul d’une deuxième valeur de produit du coefficient de réponse d’émission de carbone et de la première valeur de produit ; et la détermination d’un rapport de la deuxième valeur sur la valeur de somme en tant que quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles. Le procédé d’analyse de corrélation peut être tout procédé permettant d’analyser le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, tel que la méthode du coefficient de corrélation de Pearson, l’analyse des corrélations partielles, etc. À l’étape 205, une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles est définie selon la quantité d’ajustement. Après avoir obtenu la quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles, une valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles peut être obtenue. Ensuite, une valeur de différence d’ajustement entre la valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles et la quantité d’ajustement est calculée, et la valeur de différence d’ajustement est déterminée comme étant valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles. Il convient de noter que la valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles peut être dérivée de la valeur standard d’émission de carbone directe par une opération inverse. En outre, en tant que mise en œuvre du procédé illustré à la FIG. 1 , un mode de réalisation du présent exposé fournit également un appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment, qui est utilisé pour mettre en œuvre le procédé comme le montre la FIG. 1 . Le mode de réalisation de l’appareil correspond au mode de réalisation du procédé ci-dessus, et pour faciliter la lecture, les éléments de contenu détaillés du mode de réalisation du procédé ci-dessus ne sont pas inutilement décrits un par un dans l’mode de réalisation de l’appareil. Toutefois, il est clair que l’appareil de ce mode de réalisation peut mettre en œuvre en conséquence tous les éléments de contenu du mode de réalisation du procédé ci-dessus. Comme le montre la FIG. 3 , l’appareil comporte : une unité d’obtention de paramètres 301 configurée pour obtenir un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; une unité de prédiction de modèle 302 configurée pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles obtenus par l’unité d’obtention de paramètres 301 dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; une unité d’estimation de valeur numérique 303 configurée pour estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe obtenue par l’unité de prédiction de modèle 302 dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et une unité d’ajustement de paramètres 304 configurée pour déterminer une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsqu’un résultat d’estimation de l’unité d’estimation de valeur numérique 303 dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. En outre, en tant que mise en œuvre du procédé illustré à la FIG. 2 , un mode de réalisation du présent exposé fournit également un autre appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment, qui est utilisé pour mettre en œuvre le procédé comme le montre la FIG. 2 . Le mode de réalisation de l’appareil correspond au mode de réalisation du procédé ci-dessus, et pour faciliter la lecture, les éléments de contenu détaillés du mode de réalisation du procédé ci-dessus ne sont pas inutilement décrits un par un dans le mode de réalisation de l’appareil. Toutefois, il est clair que l’appareil dans ce mode de réalisation peut mettre en œuvre en conséquence tous les éléments de contenu du mode de réalisation du procédé ci-dessus. Comme le montre la FIG. 4 , l’appareil comporte : une unité d’obtention de paramètres 301 configurée pour obtenir un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; une unité de prédiction de modèle 302 configurée pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles obtenus par l’unité d’obtention de paramètres 301 dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; une unité d’estimation de valeur numérique 303 configurée pour estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe obtenue par l’unité de prédiction de modèle 302 dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et une unité d’ajustement de paramètres 304 configurée pour déterminer une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsqu’un résultat d’estimation de l’unité d’estimation de valeur numérique 303 dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, de sorte qu’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment soit contrôlée pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Dans un autre mode de réalisation, l’unité d’ajustement de paramètres 304 comporte : un module de calcul de valeur de différence 3041 configuré pour calculer une valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe ; un module de définition de coefficient 3042 configuré pour définir un coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant selon un procédé d’analyse de corrélation, le coefficient de réponse d’émission de carbone étant configuré pour représenter une proportion de changement d’émission de carbone causée par un changement de la valeur unitaire du paramètre cible ; et un module de détermination de valeur numérique 3043 configuré pour déterminer une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la valeur de différence calculée par le module de calcul de valeur de différence 3041 et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles défini par le module de définition de coefficient 3042. Dans un autre mode de réalisation, le module de détermination de valeur numérique 3043 est spécifiquement configuré pour : obtenir un coefficient de compensation configuré pour représenter un quotient d’ajustement partagé conjointement entre une pluralité de paramètres cibles : calculer une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence ; et définir une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement. Dans un autre mode de réalisation, lors du calcul de la quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence, le module de détermination de valeur numérique 3043 est spécifiquement configuré pour : calculer une première valeur de produit du coefficient de compensation et la valeur de différence ; calculer une valeur de somme des coefficients de réponse d’émission de carbone des paramètres cibles ; pour chacun des paramètres cibles, calculer a deuxième valeur de produit du coefficient de réponse d’émission de carbone et de la première valeur de produit ; et déterminer un rapport de la deuxième valeur sur la valeur de somme en tant que quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles. Dans un autre mode de réalisation, lors du réglage de la valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement, le module de détermination de valeur numérique 3043 est spécifiquement configuré pour : obtenir une valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles ; et calculer une valeur de différence d’ajustement entre la valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles et la quantité d’ajustement, et déterminer la valeur de différence d’ajustement en tant que valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles. Dans un autre mode de réalisation, avant que l’unité d’obtention de paramètres 301 n’obtienne l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel, l’appareil comporte également une unité de sélection de paramètres 305 qui comporte : un module d’obtention de paramètres 3051 configuré pour obtenir un ensemble de paramètres dans le maillon de production cible actuel comportant un préchauffeur, un four de calcination, un four rotatif et un refroidisseur à grille ; un module d’exclusion de paramètres 3052 configuré pour exclure les valeurs aberrantes de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres obtenu par le module d’obtention de paramètres 3051 selon un procédé de détection des valeurs aberrantes basé sur une fenêtre coulissante, afin d’obtenir un ensemble de paramètres spécifiés ; un module de traitement de paramètres 3053 configuré pour normaliser chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés obtenu par le module d’exclusion de paramètres 3052, afin d’obtenir un ensemble de paramètres candidats ; un module de sélection de paramètres 3054 configuré pour obtenir l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats obtenus par le module de traitement de paramètres 3053. Dans un autre mode de réalisation, le module de sélection de paramètres 3054 est spécifiquement configuré pour : classer l’ensemble de paramètres candidats en un ensemble de paramètres de fonctionnement et un ensemble de paramètres contrôlés selon les caractéristiques technologiques de production de ciment, l’ensemble de paramètres de fonctionnement comportant un paramètre de fonctionnement d’un dispositif dans le maillon de production cible actuel, et l’ensemble de paramètres contrôlés comportant un paramètre contrôlé par le paramètre de fonctionnement ; et sélectionner un ensemble de paramètres contrôlés clés dans l’ensemble de paramètres contrôlés selon un procédé de coefficient d’information maximal et un procédé de vérification par récursivité croisée en combinaison avec une valeur historique d’émission de carbone directe, et déterminer l’ensemble de paramètres contrôlés clés et l’ensemble de paramètres de fonctionnement en tant qu’ensemble de paramètres cibles. Dans un autre mode de réalisation, l’unité de prédiction de modèle 302 comporte : un premier module d’entrée 3021 configuré pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement dans un premier modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un premier résultat de prédiction, le premier modèle étant un modèle LightGBM ; un deuxième module d’entrée 3022 configuré pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés dans un deuxième modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un deuxième résultat de prédiction, le deuxième modèle étant un modèle CatBoost ; et un module de détermination des résultats 3023 configuré pour obtenir la valeur de prédiction d’émission de carbone directe selon le premier résultat de prédiction obtenu par le premier module d’entrée 3021, un premier poids prédéfini correspondant au premier modèle, le deuxième résultat de prédiction obtenu par le deuxième module d’entrée 3022, et un deuxième poids prédéfini correspondant au deuxième modèle. Dans un autre mode de réalisation, après que le module de détermination des résultats 3023 a obtenu la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, l’appareil comporte également une unité d’interprétation des données 306, qui comporte : un premier module d’interprétation 3061 configuré pour entrer, dans un interpréteur de données, une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement, et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une première valeur d’influence de chaque paramètre de fonctionnement sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; un deuxième module d’interprétation 3062 configuré pour entrer, dans l’interpréteur de données, une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé clé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une deuxième valeur d’influence de chaque paramètre contrôlé clé sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; un premier module de traçage 3063 configuré pour tracer un premier graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres de fonctionnement selon la première valeur d’influence obtenu par le premier module d’interprétation 3061 ; un deuxième module de traçage 3064 configuré pour tracer un deuxième graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres contrôlés clés selon la deuxième valeur d’influence obtenu par le deuxième module d’interprétation 3062 ; et un module d’envoi d’images 3065 configuré pour envoyer le premier graphique de fonction d’émission de carbone obtenu par le premier module de traçage 3063 et le deuxième graphique de fonction d’émission de carbone obtenu par le deuxième module de traçage 3064 à un terminal d’affichage pour affichage. En outre, un mode de réalisation du présent exposé fournit également un support de stockage pour stocker un programme informatique. Lorsque le programme informatique est exécuté, un dispositif où le support de stockage est installé est contrôlé pour effectuer le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment telle qu’elle est décrite dans les FIG. 1 et 2. i. En outre, un mode de réalisation du présent exposé fournit également un processeur configuré pour exécuter un programme, le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment telle qu’elle est décrite dans les FIG. 1 et 2 étant effectué lorsque le programme s’exécute. Parmi les modes de réalisation susmentionnés, la description des divers modes de réalisation peut être différenciée, et une partie non expliquée dans un certain mode de réalisation peut renvoyer à la description connexe d’autres modes de réalisation. Il est entendu que des références croisées peuvent être faites aux caractéristiques pertinentes du procédé ci-dessus et appareil. En outre, les termes "premier", "deuxième" et ainsi de suite dans les modes de réalisation ci-dessus sont employés pour différencier les modes de réalisation mais ne représentent pas les supériorités et les infériorités des modes de réalisation. Les personnes qualifiées dans l’art peuvent clairement comprendre que pour une description pratique et concise, un processus de travail concret des systèmes, appareils et unités décrits ci-dessus peut faire référence à un processus correspondant des modes de réalisation du procédé susmentionnés, qui n’est plus répété dans le présent document. L’algorithme et l’affichage fournis ici ne sont pas intrinsèquement liés à un ordinateur particulier, à un système virtuel ou à d’autres dispositifs. Divers systèmes généraux peuvent également être utilisés avec l’enseignement basé sur le présent exposé. Selon la description ci-dessus, la structure nécessaire à la construction d’un tel système est évidente. En outre, le présent exposé est n’est pas liée à un langage de programmation particulier. Il faut comprendre qu’une variété de langages de programmation peut être utilisée pour mettre en œuvre le contenu divulgué tel qu’il est décrit ici et la description ci-dessus du langage de programmation particulier vise à divulguer les meilleures méthodes de mise en œuvre du présent exposé. En outre, la mémoire peut comprendre une mémoire volatile sur un support lisible par ordinateur, une mémoire vive (RAM) ou une mémoire non volatile, telle qu’une mémoire morte (ROM) ou une mémoire flash (RAM flash), et la mémoire comporte au moins une puce de stockage. Les personnes qualifiées dans l’art doivent savoir que les modes de réalisation du présent exposé peuvent être fournis sous la forme d’un procédé, d’un système ou d’un produit de programme informatique. Par conséquent, le présent exposé peut utiliser des formes d’un mode de réalisation matériel complet, d’un mode de réalisation de logiciel complet, ou d’un mode de réalisation combinant des aspects logiciels et matériels. En outre, le présent exposé peut utiliser des formes de produits de programme informatique mis en œuvre sur un ou plusieurs supports de stockage informatique (y compris, mais sans s’y limiter, une mémoire à disque magnétique, un CD-ROM, une mémoire optique ou similaire) qui comprend un code de programme informatique. Le présent exposé est décrit en référence aux organigrammes et/ou aux schémas de principe du procédé dans les modes de réalisation du présent exposé, du dispositif (system) et du produit de programme informatique. Il est entendu que chaque flux et/ou bloc de l’organigramme et/ou du schéma de principe, as ainsi que chaque combinaison de flux et/ou de bloc de l’organigramme et/ou du schéma de principe peut être réalisé par des instructions de programme informatique. Ces instructions de programme informatique peuvent être fournies à un ordinateur à usage général, à un ordinateur à usage spécial, à un processeur intégré ou à des processeurs d’autres dispositifs de traitement de données programmables pour générer une machine, pour générer un appareil configuré pour mettre en œuvre des fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe au moyen d’instructions exécutées par un ordinateur ou un processeur d’autres dispositifs de traitement de données programmables. Ces instructions de programme informatique peuvent également être stockées dans une mémoire lisible par ordinateur qui peut guider un ordinateur ou d’autres dispositifs de traitement de données programmables pour qu’ils travaillent d’une manière particulière, de sorte que les instructions stockées dans la mémoire lisible par ordinateur génèrent un produit manufacturé comportant un dispositif de commande qui met en œuvre les fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe. Ces instructions de programme informatique peuvent également être chargées sur un ordinateur ou d’autres dispositifs de traitement de données programmables, afin d’exécuter une série d’étapes d’opérations sur l’ordinateur ou d’autres dispositifs programmables pour générer des traitements mis en œuvre par l’ordinateur, de sorte que les instructions exécutées sur l’ordinateur ou d’autres dispositifs programmables fournissent des étapes pour mettre en œuvre des fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe. Dans une configuration typique, le dispositif informatique comporte une ou plusieurs CPU, des interfaces d’entrée-sortie, des interfaces de réseau et des mémoires. La mémoire peut comprendre une mémoire volatile sur un support lisible par ordinateur, une mémoire vive (RAM) et/ou une mémoire non volatile, telle qu’une mémoire morte (ROM) ou une mémoire flash RAM. La mémoire est un exemple de support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur comporte a un support non volatile, un support volatil, un support mobile ou un support immobile, qui peut mettre en œuvre le stockage d’informations au moyen de n’importe quel procédé ou de de n’importe quelle technologie. Les informations peuvent être une instruction lisible par ordinateur, une structure de données, un module d’un programme ou d’autres données. Les exemples de supports de stockage informatique comprennent, sans s’y limiter, une mémoire à changement de phase (PRAM), une mémoire vive statique (SRAM), une mémoire vive dynamique (DRAM), d’autres types de mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire flash ou d’autres technologies de mémoire, un disque optique compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD) ou d’autres mémoires optiques, une cartouche de bande magnétique, une bande magnétique ou une mémoire à disque magnétique ou d’autres dispositifs de stockage magnétique ou tout autre support non transmissible, qui peut être configuré pour stocker des informations auxquelles un dispositif informatique peut accéder. Dans le présent document, les supports lisibles par ordinateur n’incluent pas les supports transitoires, par exemple les signaux de données modulés et les porteuses. Il convient également de noter que des termes tels que "comprendre", "comporter" ou d’autres variantes de ceux-ci sont destinés à couvrir un "comprendre" non exclusif tel qu’un processus, un procédé, une marchandise ou un dispositif une série d’éléments non seulement comporte ces éléments, mais comporte également d’autres éléments non énumérés explicitement, ou comporte également des éléments inhérents au processus, au procédé, à la marchandise ou au dispositif. En l’absence d’autres restrictions, les éléments limités par une phrase "comportent un …" n’excluent pas le fait que d’autres éléments identiques puissent exister dans un processus, un procédé, une marchandise ou un dispositif de ces éléments. Les personnes qualifiées dans l’art doivent savoir que les modes de réalisation du présent exposé peuvent être fournis sous la forme d’un procédé, système ou d’un produit de programme informatique. Par conséquent, le présent exposé peut utiliser des formes d’un mode de réalisation matériel complet, d’un mode de réalisation de logiciel complet, ou d’un mode de réalisation combinant des aspects logiciels et matériels. En outre, le présent exposé peut utiliser des formes de produits de programme informatique mis en œuvre sur un ou plusieurs supports de stockage informatique (y compris, mais sans s’y limiter, une mémoire à disque magnétique, un CD-ROM, une mémoire optique ou similaire) qui comprend un code de programme informatique. Les modes de réalisation décrits ci-dessus ne sont que modes de réalisation d’illustration du présent exposé, et n’ont pas pour but de limiter le présent exposé. Pour les personnes qualifiées dans l’art, diverses modifications et variations peuvent être apportées à le présent exposé. Toutes les modifications, substitutions équivalentes et améliorations apportées dans l’esprit et le principe du présent exposé entrent dans le champ de protection des revendications du présent exposé. Procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment comprenant : l’obtention d’un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; l’estimation du fait de savoir si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsque la valeur de prédiction d’émission de carbone directe dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe ; et le contrôle d’une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie comprend : le calcul d’une valeur de différence entre la valeur de prédiction d’émission de carbone directe et la valeur standard d’émission de carbone directe ; la définition d’un coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles dans le maillon de production cible suivant selon un procédé d’analyse de corrélation, le coefficient de réponse d’émission de carbone étant configuré pour représenter une proportion de changement d’émission de carbone causée par un changement de la valeur unitaire du paramètre cible ; et la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la valeur de différence et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la détermination d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la valeur de différence et le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles comprend : l’obtention d’un coefficient de compensation configuré pour représenter un quotient d’ajustement partagé conjointement entre une pluralité de paramètres cibles ; le calcul d’une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence ; et la définition d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le calcul d’une quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles selon le coefficient de compensation, le coefficient de réponse d’émission de carbone de chacun des paramètres cibles, et la valeur de différence comprend : le calcul d’une première valeur de produit du coefficient de compensation et de la valeur de différence ; le calcul d’une valeur de somme des coefficients de réponse d’émission de carbone des paramètres cibles ; pour chacun des paramètres cibles, le calcul d’une deuxième valeur de produit du coefficient de réponse d’émission de carbone et de la première valeur de produit ; et la détermination d’un rapport de la deuxième valeur sur la valeur de somme en tant que quantité d’ajustement correspondant à chacun des paramètres cibles. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la définition d’une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles selon la quantité d’ajustement comprend : l’obtention d’une valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles ; et le calcul d’une valeur de différence d’ajustement entre la valeur de paramètre prédéfinie correspondant à chacun des paramètres cibles et la quantité d’ajustement, et la détermination de la valeur de différence d’ajustement en tant que valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles. Procédé selon la revendication 1, dans lequel avant d’obtenir l’ensemble de paramètres cibles dans le maillon de production cible actuel, le procédé comprend en outre : l’obtention d’un ensemble de paramètres dans le maillon de production cible actuel, le maillon de production cible comprenant un préchauffeur, un four de calcination, un four rotatif et un refroidisseur à grille ; l’exclusion des valeurs aberrantes de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres selon un procédé de détection des valeurs aberrantes basé sur une fenêtre coulissante, afin d’obtenir un ensemble de paramètres spécifiés ; la normalisation de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres spécifiés afin d’obtenir un ensemble de paramètres candidats ; et l’obtention de l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’obtention de l’ensemble de paramètres cibles sur la base de l’ensemble de paramètres candidats comprend : la classification de l’ensemble de paramètres candidats en un ensemble de paramètres de fonctionnement et un ensemble de paramètres contrôlés selon les caractéristiques technologiques de production de ciment, l’ensemble de paramètres de fonctionnement comportant un paramètre de fonctionnement d’un dispositif dans le maillon de production cible actuel, et l’ensemble de paramètres contrôlés comportant un paramètre contrôlé par le paramètre de fonctionnement ; et la sélection d’un ensemble de paramètres contrôlés clés dans l’ensemble de paramètres contrôlés selon un procédé de coefficient d’information maximal et un procédé de vérification par récursivité croisée en combinaison avec une valeur historique d’émission de carbone directe, et la détermination de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et de l’ensemble de paramètres de fonctionnement en tant qu’ensemble de paramètres cibles. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe comprend : l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement dans un premier modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un premier résultat de prédiction, le premier modèle étant un modèle LightGBM ; l’entrée d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés dans un deuxième modèle du modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir un deuxième résultat de prédiction, le deuxième modèle étant un modèle CatBoost ; et l’obtention de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe selon le premier résultat de prédiction, un premier poids prédéfini correspondant au premier modèle, le deuxième résultat de prédiction, et un deuxième poids prédéfini correspondant au deuxième modèle. Procédé selon la revendication 8, dans lequel après l’obtention de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, le procédé comprend en outre : l’entrée, dans un interpréteur de données, d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre de fonctionnement de l’ensemble de paramètres de fonctionnement et de la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une première valeur d’influence de chaque paramètre de fonctionnement sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; l’entrée, dans l’interpréteur de données, d’une valeur de paramètre réelle correspondant à chaque paramètre contrôlé clé de l’ensemble de paramètres contrôlés clés et la valeur de prédiction d’émission de carbone directe, afin d’obtenir une deuxième valeur d’influence de chaque paramètre contrôlé clé sur la valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; le traçage d’un premier graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres de fonctionnement selon la première valeur d’influence ; le traçage d’un deuxième graphique de fonction d’émission de carbone correspondant à l’ensemble de paramètres contrôlés clés selon la deuxième valeur d’influence ; et l’envoi du premier graphique de fonction d’émission de carbone et du deuxième graphique de fonction d’émission de carbone à un terminal d’affichage pour affichage. Appareil de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment comprenant : une unité d’obtention de paramètres configurée pour obtenir un ensemble de paramètres cibles dans un maillon de production cible actuel ; une unité de prédiction de modèle configurée pour entrer une valeur de paramètre réelle correspondant à chacun des paramètres cibles de l’ensemble de paramètres cibles obtenus par l’unité d’obtention de paramètres dans un modèle de prédiction d’émission de carbone directe afin d’obtenir une valeur de prédiction d’émission de carbone directe ; une unité d’estimation de valeur numérique configurée pour estimer si la valeur de prédiction d’émission de carbone directe obtenue par l’unité de prédiction de modèle dépasse une valeur standard d’émission de carbone directe ; et une unité d’ajustement de paramètres configurée pour déterminer une valeur de paramètre correspondant à chacun des paramètres cibles dans un maillon de production cible suivant conformément à une règle d’ajustement prédéfinie lorsqu’un résultat d’estimation de l’unité d’estimation de valeur numérique dépasse la valeur standard d’émission de carbone directe, et configurée pour contrôler une valeur d’émission de carbone directe produite dans l’ensemble d’un processus de production de ciment pour se conformer à la valeur standard d’émission de carbone directe. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon l’une des revendications 1 à 9. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur, qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, mettent en œuvre le procédé de prédiction des émissions de carbone directes dans la production de ciment selon l’une des revendications 1 à 9.