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计算机科学 > 新兴技术

arXiv:2506.13744 (cs)
[提交于 2025年6月16日 ]

标题: lcpy:一个用于参数化和动态生命周期评估与生命周期成本分析的开源Python包

标题: lcpy: an open-source python package for parametric and dynamic Life Cycle Assessment and Life Cycle Costing

Authors:Spiros Gkousis, Evina Katsou
摘要: 本文描述了一个开源的 Python 包 lcpy,它允许进行高级参数化生命周期评估(LCA)和生命周期成本分析(LCC)。 该包设计为允许用户基于字典和列表的灵活模块化设计来建模一个过程。 建模可以考虑时间变化、不确定性,并允许进行动态分析、不确定性评估以及传统的静态 LCA 和 LCC。 该包与优化和不确定性分析库以及用于前瞻性 LCA 的 Python 包兼容。 其目标是便于动态 LCA 和 LCC 的实现,并简单集成到用于不确定性评估和优化的工具中,以更广泛地实施先进的环境经济分析。 开源代码可在 https://github.com/spirdgk/lcpy 获取。
摘要: This article describes lcpy, an open-source python package that allows for advanced parametric Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Costing (LCC) analysis. The package is designed to allow the user to model a process with a flexible, modular design based on dictionaries and lists. The modeling can consider in-time variations, uncertainty, and allows for dynamic analysis, uncertainty assessment, as well as conventional static LCA and LCC. The package is compatible with optimization and uncertainty analysis libraries as well as python packages for prospective LCA. Its goal is to allow for easy implementation of dynamic LCA and LCC and for simple integration with tools for uncertainty assessment and optimization towards a more widened implementation of advanced enviro-economic analysis. The open-source code can be found at https://github.com/spirdgk/lcpy.
评论: 关联存储库:https://github.com/spirdgk/lcpy 和 https://doi.org/10.5281/zenodo.15675940
主题: 新兴技术 (cs.ET)
引用方式: arXiv:2506.13744 [cs.ET]
  (或者 arXiv:2506.13744v1 [cs.ET] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.13744
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Spyridon Gkousis Dr [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 6 月 16 日 17:53:36 UTC (41 KB)
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