对于SimaPro项目中具有不确定性参数的活动，蒙特卡洛LCA返回常数（无不确定性）

Question

我从SimaPro导入了一个项目，其中几乎每个活动都使用具有不确定性的参数。当我在Brightway上的任何一个上运行Monte Carlo LCA时，结果都是恒定的，好像数量没有不确定性（摘要显示10步，但对于2000步则相同）。

sp = bw.SimaProCSVImporter(fp, name="All Param")
sp.apply_strategies()
sp.statistics()  # returns 0 unlinked
sp.write_database(activate_parameters=True)
spdb = bw.Database("All Param")

imported_material = [act for act in spdb if 'Imported' in act['name']][0]

mciter=10
mc_imported = bw.MonteCarloLCA({imported_material:1},('IPCC 2013', 'climate change', 'GWP 100a'))
scores = [next(mc_imported) for _ in range(mciter)]
scores
[0.015027544172490276,
 0.015027544172490276,
 ...
 0.015027544172490276,
 0.015027544172490276]

我无所适从，因为一切都加载无误，查看活动和交换显示了预期的公式，参数和参数的不确定性。

我怀疑该问题可能与documentation中所述的主动参数和被动参数之间的区别有关，但是没有看到如何指定这些参数在xxx以外都是（全部）“主动”的。与parameterized dataset example notebook中的write_database（activate_parameters = True）相同。我也看不到如何列出主动或被动参数，因此问题可能完全是另外一回事。

我需要做些什么才能使我的参数化活动纳入MC LCA中参数的不确定性？任何帮助将不胜感激！

出于价值考虑，他们确实会在SimaPro项目中工作-不确定性分析使用参数的不确定性-因此我认为问题不在原始项目中。

感谢您提供的任何指导！

Answer 1

参数化清单通常在蒙特卡洛不起作用，因为蒙特卡洛类专注于PDF描述的数据点不确定性。有一个名为presamples的单独项目，该项目可以通过一些预先计算来使用蒙特卡洛中的参数化清单，但是该文献尚不完善。查看docs和ParameterizedBrightwayModel。

注意：请从SimaPro检查您的参数名称和公式，Brightway在允许的范围上要严格一些（例如python区分大小写，并且保留字更多）。