Carbon Emission Prediction and Uncertainty Analysis Method for Machining Processes Driven by Manufacturing Scenarios

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.019

Abstract

Abstract:

Conventional prediction methods faced challenges such as multi-source heterogeneity and strong parameter uncertainty， so equipment， process， and resource-related factors were integrated to identify and define manufacturing scenarios， enabling the unified representation and description of carbon emission influences. The ensemble mechanism of random forest decision trees was combined with Bayesian adaptive hyperparameter optimization to establish a three-stage prediction framework “feature selection， model training， parameter tuning” for the high-efficiency prediction of carbon emissions. A Monte Carlo-Bayesian optimized random forest approach for uncertainty analysis was developed， where sensitive carbon emission parameters were identified and their impacts were quantified to enhance reliability through targeted parameter optimization. A case study on wind turbine blade machining demonstrated the effectiveness of the proposed method. The results show excellent agreement between predicted and actual carbon emissions. After uncertainty analysis， the coefficient of variation is reduced by 0.0347， significantly improving the reliability of the prediction results and supporting more robust decision-making.

Key words: manufacturing scenario, carbon emission prediction, Bayesian-optimized random forest, uncertainty analysis

摘要：

针对传统碳排放预测方法中制造信息多源异构、参数不确定性强等突出问题，整合加工、能源、资源、排放多维影响因素，识别并定义制造场景，实现了碳排放影响因素的统一表征与描述；融合随机森林的决策树集成机制与贝叶斯算法的自适应超参数优化，形成了“特征筛选-模型训练-参数调优”的三阶预测体系，支持碳排放的高精度预测；构建了蒙特卡罗-贝叶斯优化随机森林不确定性分析方法，甄别碳排放敏感参数并量化其影响，通过参数优化改进来提高可靠性。以风机叶片加工为例验证预测方法的有效性，结果表明，该方法的碳排放预测结果拟合度良好，经不确定性分析后变异系数降低0.0347，显著提高了预测结果可靠性与决策支撑能力。

关键词: 制造场景, 碳排放预测, 贝叶斯优化随机森林, 不确定性分析

CLC Number:

TH122

KONG Lin, ZENG Qingliang, WANG Liming, LI Fangyi, ZHANG Xin, LU Zhenguo, WANG Guijie. Carbon Emission Prediction and Uncertainty Analysis Method for Machining Processes Driven by Manufacturing Scenarios[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(4): 948-958.

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Figures/Tables 18

Fig.1 Different scenarios of mechanical processing

Fig.2 Classification of manufacturing scenarios

Fig.3 Carbon emission prediction method based on Bayesian-optimized random forest

Fig.4 Flowchart of uncertainty analysis of carbon emissions based on MC-BORF

Fig.5 Wind turbine blades

Tab.1 Wind turbine blade manufacturing scenario information

输入变量	名称	变量
x₁	工艺类型	预浸料真空袋成形
		真空导入成形
		真空辅助树脂传递模塑成形
x₂	地理位置	济南
		新疆
		无锡
x₃	加工设备类型	高真空度真空泵
		超高真空度真空泵
		粗真空度真空泵
x₄	加工功率/kW	［10，20］
		［15，29］
		［5，13］
x₅	加工时间/min	［55，80］
		［40，60］
		［65，95］
x₆	能源类型	火力发电
x₆	能源类型	混合发电

Fig.6 Comparison between actual fitting results and predicted fitting results of carbon emissions

Fig.7 Correlation coefficient of carbon emission prediction model

Fig.8 Carbon emission prediction results

Tab.2 Evaluation index results of different algorithms

评估指标	预测方法	训练集	测试集
相关系数R	贝叶斯优化随机森林	0.9680	0.9758
	随机森林算法	0.9543	0.9583
	粒子群-反向传播神经网络	0.9615	0.9597
	LightGBM	0.9693	0.9626
决定系数R²	贝叶斯优化随机森林	0.9370	0.9522
	随机森林算法	0.9107	0.9184
	粒子群-反向传播神经网络	0.9245	0.9210
	LightGBM	0.9395	0.9266
MAE	贝叶斯优化随机森林	0.0718	0.1127
	随机森林算法	0.1517	0.1380
	粒子群-反向传播神经网络	0.0956	0.1203
	LightGBM	0.0821	0.1154
RMSE	贝叶斯优化随机森林	0.1571	0.2309
	随机森林算法	0.2165	0.2709
	粒子群-反向传播神经网络	0.1897	0.2532
	LightGBM	0.1685	0.2378

Tab.3 Distribution of processing attributes in wind turbine blade manufacturing scenarios

	属性	变量	分布类型	分布范围
x₁	工艺类型	预浸料真空袋成形	离散变量均匀分布	n=3
		真空导入成形
		真空辅助树脂传递模塑成形
x₂	地理位置	北京	离散变量均匀分布	n=3
		新疆
		无锡
x₃	加工设备类型	高真空度真空泵	离散变量均匀分布	n=3
		超高真空度真空泵
		粗真空度真空泵
x₄	加工功率	［10，20］ kW	连续变量正态分布	μ=15，σ=0.83 μ=22，σ=1.17 μ=9，σ=0.67
		［15，29］ kW
		［5，13］ kW
x₅	加工时间	［55，80］ min	连续变量正态分布	μ=67.5，σ=2.58 μ=50，σ=1.67 μ=80，σ=2.91
		［40，60］ min
		［65，95］ min
x₆	能源类型	火力发电	离散变量均匀分布	n=2
x₆	能源类型	混合发电	离散变量均匀分布	n=2

Tab.4 Monte Carlo based data simulation

序号	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆
1	真空导入成形	济南	高真空度真空泵	16.46	69.55	混电
2	预浸料真空袋成形	北京	粗真空度真空泵	8.72	82.57	火电
3	真空导入成形	新疆	粗真空度真空泵	9.1	76.74	火电
4	真空导入成形	新疆	高真空度真空泵	18.77	70.37	混电
5	真空辅助树脂传递模塑成形	济南	高真空度真空泵	14.55	77.6	火电
6	预浸料真空袋成形	北京	超高真空度真空泵	20.99	52.19	混电
7	预浸料真空袋成形	北京	高真空度真空泵	14.96	76.47	火电
8	真空辅助树脂传递模塑成形	济南	粗真空度真空泵	9.83	80.57	混电
9	真空辅助树脂传递模塑成形	新疆	超高真空度真空泵	24.20	50.16	混电
10	真空导入成形	济南	超高真空度真空泵	22.06	51.79	火电
…	…	…	…	…	…	…

Tab.5 Analysis of carbon emissions in the manufacturing scenario of wind turbine blades

序号	类别	结果
1	碳足迹最大值/kgCO₂-eq	95 416.29
2	碳足迹最小值/kgCO₂-eq	66 016.95
3	均值/kgCO₂-eq	82 268.58
4	标准差/kgCO₂-eq	313.26
5	离散系数	0.1756
6	峰态系数	0.3789
7	偏态系数	$-$ 0.6435

Tab.5 Analysis of carbon emissions in the manufacturing scenario of wind turbine blades

序号	类别	结果
1	碳足迹最大值/kgCO₂-eq	95 416.29
2	碳足迹最小值/kgCO₂-eq	66 016.95
3	均值/kgCO₂-eq	82 268.58
4	标准差/kgCO₂-eq	313.26
5	离散系数	0.1756
6	峰态系数	0.3789
7	偏态系数	$-$ 0.6435

Fig.9 Sensitivity analysis of wind turbine blade manufacturing scenarios

Tab.6 Improvement of sensitive parameters in wind turbine blade manufacturing scenarios

加工设备类型	设备参数	改进前		改进后
加工设备类型	设备参数	分布函数	区间范围	分布函数	区间范围
高真空度真空泵	加工功率/kW	正态分布	［10，20］	正态分布	［13.34，16.66］
高真空度真空泵	加工时间/min	正态分布	［55，80］	正态分布	［62.34，72.66］
超高真空度真空泵	加工功率/kW	正态分布	［15，29］	正态分布	［19.66，24.34］
超高真空度真空泵	加工时间/min	正态分布	［40，60］	正态分布	［46.66，53.34］
粗真空度真空泵	加工功率/kW	正态分布	［5，13］	正态分布	［7.66，10.34］
粗真空度真空泵	加工时间/min	正态分布	［65，95］	正态分布	［74.18，85.82］

Tab.7 Analysis of carbon emissions corresponding to improved manufacturing scenario parameters

序号	类别	结果
1	碳足迹最大值/kgCO₂-eq	93 895.49
2	碳足迹最小值/kgCO₂-eq	67 659.38
3	均值/kgCO₂-eq	82 375.76
4	标准差/kgCO₂-eq	283.39
5	离散系数	0.1409
6	峰态系数	0.4205
7	偏态系数	$-$ 0.5210

Tab.7 Analysis of carbon emissions corresponding to improved manufacturing scenario parameters

序号	类别	结果
1	碳足迹最大值/kgCO₂-eq	93 895.49
2	碳足迹最小值/kgCO₂-eq	67 659.38
3	均值/kgCO₂-eq	82 375.76
4	标准差/kgCO₂-eq	283.39
5	离散系数	0.1409
6	峰态系数	0.4205
7	偏态系数	$-$ 0.5210

Tab.8 Manufacturing scene information under different energy types

制造场景	工艺类型	地理位置	加工设备类型	加工功率/ kW	加工时间/ min	能源类型
1	真空导入成形	新疆	粗真空度真空泵	9.30	75.82	火电/ 混电/ 水电
2	真空辅助树脂传递模塑成形	北京	超高真空度真空泵	22.69	50.38
3	预浸料真空袋成形	新疆	高真空度真空泵	15.53	68.51
4	真空导入成形	济南	高真空度真空泵	15.67	68.57
5	真空辅助树脂传递模塑成形	北京	超高真空度真空泵	23.56	52.61
6	预浸料真空袋成形	北京	超高真空度真空泵	20.99	52.19
7	真空辅助树脂传递模塑成形	北京	高真空度真空泵	15.27	62.38
8	真空导入成形	新疆	高真空度真空泵	14.10	63.52
9	预浸料真空袋成形	济南	粗真空度真空泵	9.87	82.35
10	预浸料真空袋成形	济南	高真空度真空泵	16.21	63.05

Fig.10 Carbon emissions results generated by different energy types

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