聚焦碳中和进程中的数据监测、碳排放与吸收测算、碳达峰与碳中和进程预测、碳达峰与碳中和路径和相关政策规划及实施等工作，实现能源行业碳中和的主要路径需要进一步发展大数据、数字孪生、AI、区块链等技术手段。

对能源行业碳达峰与碳中和进程进行计量和预测，并评估不同技术条件和政策情景下的差异是一项复杂的系统工程，涉及对能源行业各部门经济活动碳排放水平的测算、对自然环境碳吸收水平的估测，以及对社会经济发展的推演等一系列科学问题。利用大数据技术和方法开展碳排放和碳吸收计量及预测，能够有效解决精准度不高和预测效果不佳的问题。

01 大数据技术实现对排放因子的优化调整

对能源行业各部门经济活动的碳排放水平测算时，要对排放因子进行动态调整以避免不确定扰动因素的干扰。采用大数据方法对大气CO2浓度变化趋势和CO2净排放量变化趋势进行分析，确定排放因子设定造成的趋势差异影响；再通过聚类分析和关联规则分析，确定因子之间内部关联性；然后将具有相似特征的区域聚合成一类，构建能够消减差异的最优排放因子组合，实现能源碳排放驱动因子体系协同、高效地发挥作用。

02 大数据技术实现碳排放和碳吸收的全面精确计量

运用大数据技术，可以实现日频度、月频度的能源碳排放动态监测核算，不仅缩短计量分析周期、提高计量精度，还降低计量成本，提高计量效率。通过对不同区域、不同主体的碳排放数据进行分析，动态跟踪碳排放变动趋势；对碳排放与碳捕捉、碳封存联系结果进行分析，实现对CO2全生命周期变动的监测追踪；结合地理与生态环境的变化对碳排放和碳吸收水平的演化规律进行分析，反演大气中CO2浓度值和浓度变化趋势，实现对碳排放和碳吸收的全面精准计量。

03 大数据技术实现多情景碳达峰、碳中和进程的精准预测

综合大数据优势构建能源碳排放趋势预测模拟系统，实现对碳排放的追踪和长期预测；通过模拟不同技术条件和政策情景下各地区各行业经济活动能耗变化情况，追溯生产过程中能源消耗；通过分析经济活动发展变化规律，测算多种情景下人类活动和自然界净碳排放的逐年变化，实现对碳达峰、碳中和时间的精准预测。