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Toward Ontology and Service Paradigm for Enhanced Carbon Footprint Management and Labeling

机译：面向本体和服务范式，以增强碳足迹管理和标签

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As the green house gas emission becomes a serious problem, a lot of researches now focus on how to monitor and manage carbon footprint (CF) of a production process or transportation, especially in the supply chain. Usually, most of the carbon footprint management systems are based on databases. But database is not sufficient in describing the production and transportation processes and the facilities used in these processes. In this paper, we develop an SOA based model for the carbon footprint management and labeling (CFML), using ontology and OWL-S techniques. We use OWL-S to describe the processes and workflows for production and transportation and extend it to specify the methods for deriving CF of them. We use the existing energy conversion formula to derive the CF when the energy data can be collected separately. We also derive an approach to separate the CFs when data of different processes have to be collected together. In a supply chain, a production company may have different choices of suppliers to provide certain components. To balance the tradeoff between carbon dioxide emission and cost of the overall production process, we design a supplier selection algorithm to derive the optimal solution.
机译：随着温室气体排放成为一个严重的问题，现在许多研究都集中在如何监视和管理生产过程或运输中，尤其是供应链中的碳足迹（CF）上。通常，大多数碳足迹管理系统都是基于数据库的。但是数据库不足以描述生产和运输过程以及这些过程中使用的设施。在本文中，我们使用本体和OWL-S技术开发了一个基于SOA的碳足迹管理和标签（CFML）模型。我们使用OWL-S来描述生产和运输的过程和工作流，并对其进行扩展以指定得出其中CF的方法。当可以分别收集能量数据时，我们使用现有的能量转换公式来导出CF。当必须将不同过程的数据收集在一起时，我们还推导了一种分离CF的方法。在供应链中，生产公司可能有不同的供应商选择来提供某些组件。为了平衡二氧化碳排放量与整个生产过程成本之间的折衷，我们设计了一种供应商选择算法，以得出最佳解决方案。

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