获得LCIA的结果分布

Question

我希望使用现有的影响评估方法之一进行ecoinvent过程的影响，进行蒙特卡罗模拟。是否有示例笔记本或说明这样做？

Answer 1

这是最简单的方法（对于随机活动和方法）：

from brightway2 import *
import numpy as np
ecoinvent = Database("ecoinvent 3.2 cutoff")

MonteCarlo类派生自LCA类，并且像LCA对象一样实例化。
my_MC = MonteCarloLCA({ecoinvent.random():1}, methods.random())

假设您想获得1000个样本：
iterations = 1000

您可以创建一个空的numpy数组来收集结果：
scores = np.zeros([1, iterations])

然后，您在对象上使用next计算得分：

for iteration in range(1000):
    next(my_MC)
    scores[0, iteration] = my_MC.score

在这个例子中，这将是一个包含1000个元素的numpy数组。然后，您可以使用您可以轻松使用的任何统计模块来分析此数组。

还有其他几个基于蒙特卡洛的课程，允许其他功能。看看source code，您可能会发现一些有用的东西。