聚焦碳中和進程中的數據監測、碳排放與吸收測算、碳達峰與碳中和進程預測、碳達峰與碳中和路徑和相關政策規劃及實施等工作，實現能源行業碳中和的主要路徑需要進一步發展大數據、數字孿生、AI、區塊鏈等技術手段。

對能源行業碳達峰與碳中和進程進行計量和預測，并評估不同技術條件和政策情景下的差異是一項復雜的系統工程，涉及對能源行業各部門經濟活動碳排放水平的測算、對自然環境碳吸收水平的估測，以及對社會經濟發展的推演等一系列科學問題。利用大數據技術和方法開展碳排放和碳吸收計量及預測，能夠有效解決精準度不高和預測效果不佳的問題。

01 大數據技術實現對排放因子的優化調整

對能源行業各部門經濟活動的碳排放水平測算時，要對排放因子進行動態調整以避免不確定擾動因素的干擾。采用大數據方法對大氣CO2濃度變化趨勢和CO2凈排放量變化趨勢進行分析，確定排放因子設定造成的趨勢差異影響；再通過聚類分析和關聯規則分析，確定因子之間內部關聯性；然后將具有相似特征的區域聚合成一類，構建能夠消減差異的最優排放因子組合，實現能源碳排放驅動因子體系協同、高效地發揮作用。

02 大數據技術實現碳排放和碳吸收的全面精確計量

運用大數據技術，可以實現日頻度、月頻度的能源碳排放動態監測核算，不僅縮短計量分析周期、提高計量精度，還降低計量成本，提高計量效率。通過對不同區域、不同主體的碳排放數據進行分析，動態跟蹤碳排放變動趨勢；對碳排放與碳捕捉、碳封存聯系結果進行分析，實現對CO2全生命周期變動的監測追蹤；結合地理與生態環境的變化對碳排放和碳吸收水平的演化規律進行分析，反演大氣中CO2濃度值和濃度變化趨勢，實現對碳排放和碳吸收的全面精準計量。

03 大數據技術實現多情景碳達峰、碳中和進程的精準預測

綜合大數據優勢構建能源碳排放趨勢預測模擬系統，實現對碳排放的追蹤和長期預測；通過模擬不同技術條件和政策情景下各地區各行業經濟活動能耗變化情況，追溯生產過程中能源消耗；通過分析經濟活動發展變化規律，測算多種情景下人類活動和自然界凈碳排放的逐年變化，實現對碳達峰、碳中和時間的精準預測。