发明内容

本发明提供一种跨境可再生资源工业产品质量预测方法及系统，可以有效解决上述背景技术中提出目前对于跨境可再生资源工业产品，没有建立合理的质量预测方法和系统，对于可再生资源工业产品的使用时长和碳排放数据掌握的不够全面，无法预测可再生资源工业产品的质量，不能对工业产品进行合理的预测和利用，可再生资源生产出的产品没有得到合理的使用也造成了浪费的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种跨境可再生资源工业产品质量预测方法，包括如下步骤：

S1、首先确定可再生资源工业产品的跨境使用环境和使用时长，通过大数据查找相似产品的使用数据；

S2、通过工业产品的使用数据建立损耗模型，对产品不同时间段和不同使用环境的损耗进行评估；

S3、计算预测产品在不同环境中的使用年限；

S4、对跨境可再生资源工业产品的生产、运输和使用过程的碳排放进行计算；

S5、结合使用环境、使用时长和产品自身数据对可再生资源工业产品的质量进行预测。

根据上述技术方案，所述S1中，相似产品包括同种环境中其他可再生资源产品、在其他环境中的同种可再生资源产品、在相同环境下的同种可再生资源产品。

根据上述技术方案，所述使用数据包括使用时长、损耗比例和使用环境，在相似产品的使用数据收集完成后，按照相同环境相同产品的使用数据、相同产品不同环境和相同环境不同产品的顺序将数据进行排序。

根据上述技术方案，所述S2中，建立损耗模型时，相同环境相同产品的使用数据作为主要数据，相同产品不同环境的数据和相同环境不同产品的数据作为参考数据。

根据上述技术方案，所述损耗模型建立后，通过输入可再生资源工业产品的使用环境和使用时长即可计算出对应的产品损耗；

并计算预测产品继续在该环境中的剩余使用时长，然后再将数据代入不同环境中，计算预测可再生资源工业产品在不同环境中的剩余使用时长。

根据上述技术方案，所述S4中，跨境可再生资源工业产品的生产、运输和使用过程，结合可再生资源工业产品使用的时长，对其单位时间的碳排放进行计算；

S5中，结合碳排放数据和损耗数据，对可再生资源工业产品的质量进行预测。

根据上述技术方案，所述系统包括损耗数据收集的收集模块、建立损耗模型的模型建设模块、计算损耗的评估模块、计算碳排放的碳排放模块和综合质量预测的预测模块。

根据上述技术方案，所述收集模块和碳排放模块收集数据，首先收集实际记录的数据，再通过互联网大数据进行收集，并在收集数据后对数据进行分类和筛选。

根据上述技术方案，所述模型建设模块建立模型后，选取实际使用数据进行验证，在相同的使用环境和使用时长条件下，计算损耗数据，并将计算出的数据与实际数据相比较，误差低于5％则模型建设完成。

根据上述技术方案，所述预测模块对可再生资源工业产品的质量预测包括碳排放和损耗两个方面，所述碳排放通过对工业产品的碳足迹评估进行；

预测模块的预测结果为最短使用时长和环保使用时长，最短使用时长和环保使用时长的开始时间为该产品质量预测时长；

在最短使用时长内，工业产品性能正常，安全性正常，可供正常使用，超出最短使用时长后，工业产品性能降低，安全性正常，可继续使用，超出环保使用时长后，工业产品性能降低，安全性降低，不可继续使用。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

1、通过建立损耗模型，对跨境可再生资源工业产品的损耗数据进行收集和评估，从而得出可再生资源工业产品在不同使用环境和使用时长下的损耗情况，便于人们掌握可再生资源工业产品的使用情况，从而能够根据实际情况使工业产品的使用空间更大，使可再生资源工业产品能够被合理使用，减少可再生资源工业产品的浪费。

2、通过对可再生资源工业产品生产、运输和使用过程中的碳排放数据进行收集，对碳足迹进行追踪，对于跨境可再生资源工业产品单位时间的碳排放进行计算，从而计算出跨境可再生资源工业产品的的最短使用时长和环保使用时长，使可再生资源工业产品更加环保。