1. 引言
随着双碳国家战略的持续推进，制造业绿色低碳转型的要求日益增强[1]。仪器仪表机械产品[2]作为工业自动化与精密测量的核心载体，其技术演进与认证要求正随全球绿色制造与数字化浪潮加速迭代。仪表机械产品碳足迹认证也逐渐成为研究热点。
当前碳足迹评估往往需要从多个部门和供应商处收集数据[3] [4]。由于数据来源分散、格式不统一、质量参差不齐，缺乏统一的数据表达方法。这些情况不但阻碍了不同系统之间的信息共享，增加了碳排放核算的工作量，也影响了结果的准确性和可比性。传统的碳足迹数据记录存在格式混乱，急需建立一种通用的标准化表达体系。
JSON (JavaScript Object Notation)是一种轻量化结构化的文档交换格式[5] [6]。JSON的数据模型[7]对于数据交换[8]非常便利。JSON在配网拓扑重构[9]、总线数据分析[10]、异构数据库平台[11]等中得到广泛的应用。
本文研究JSON在产品全生命周期碳足迹建模中的应用。首先介绍了JSON结构化文档的优势，其次，介绍了仪器仪表机械产品碳足迹核算的基本步骤；并在此基础上，建立了基于JSON结构的仪器仪表机械产品全生命周期碳足迹表达，并以液相色谱仪进行了示例。通过建立标准化的数据模型和交换协议，提高仪器仪表机械产品全生命周期评估和认证检测提供技术支撑，实现仪器仪表机械低碳设计与制造。
2. JSON介绍
JSON文件是一种轻量级结构化的文档格式，JSON格式具有三大核心优势。
(1) 层次化结构清晰[12]：能够支持产品全生命周期各个阶段，层次化结构能够自然地表示碳足迹数据中的复杂关系，如制造工序的层级、输入输出的关联等。
(2) 易于解析[13]：完全独立于编程语言的文本格式，可以支持不同平台、不同语言之间的数据采集、分析和处理。
(3) 跨平台兼容[14]：可以支持各种常见的操作系统、开发平台和系统开发语言等，可以适应不同行业和产品的特定需求[15]。
国际生命周期数据系统(International Life Cycle Data System, ILCD)由欧盟提出[16]，用于管理和共享产品和服务的生命周期数据，采用可扩展标记语言(eXtensible Markup Language, XML)进行表达。XML一般用于存储和传输数据，由于XML采用嵌套的标签形式数据文件较大，解析过程需要考虑父节点和子节点，导致解析难度较大。而JSON数据模型是一种轻量级的数据交换格式，并直接使用JavaScript、Python对象易于解析。这样便于从原材料获取、生产制造、运输、使用以及回收再利用这五个关键生命周期阶段展开基于JSON的标准化数据建模方法的研究。
3. 仪器仪表机械产品碳足迹建模过程
目前核算产品碳足迹的标准主要有温室气体–产品的碳排放量–量化的要求和指南(ISO 14067) [17]、商品和服务在生命周期内的温室气体排放评价规范(PAS 2050) [18]等。
仪器仪表机械产品全生命周期的碳足迹核算是指量化产品在仪器仪表机械产品全生命周期直接和间接产生的温室气体排放。这一评估过程通常包括系统边界确定、清单分析与数据收集、碳排放计算和结果解释四个主要步骤。
3.1. 系统边界确定
需要明确包含仪器仪表机械产品全生命周期各阶段相关的上下游活动。完整的系统边界包括原材料获取阶段、生产制造阶段、运输阶段、使用阶段、回收再利用阶段等产品全生命周期各个阶段。当然，不同的仪表机械产品生产商可能关心的仪表机械产品生命周期的单一或者若干个阶段。例如：航空公司重点关心飞机仪器仪表使用过程中的产品碳排放，而飞机制造商则一般会更加关注仪器仪表生产制造阶段的碳排放。
3.2. 清单分析与数据收集
数据收集涉及整个仪器仪表机械产品生命周期的能源消耗、资源使用、废弃物等各类输入输出数据。
3.3. 碳排放计算
碳排放计算则根据利用收集的数据清单应用相应的碳排放因子进行量化。
3.4. 结果解释
待得到碳排放计算结果，需要对结果进行验证和解释，从而评价对环境的潜在影响。
4. 仪器仪表机械产品碳足迹四层次建模技术
本文设计了结构化的碳足迹数据模型。该模型包含四个层次：生命周期阶段层、基本信息层、过程层和碳排放层。
λ 生命周期阶段层
生命周期阶段层标明该数据属于仪器仪表机械产品生命周期的阶段。生命周期阶段层定义了产品的原材料获取、生产制造、运输、使用以及回收再利用完整生命周期阶段。生命周期阶段层的设置，确保了全生命周期覆盖。这种划分避免了评估遗漏，并符合国际标准对碳足迹计算的要求，使结果更具权威性。
λ 基本信息层
基本信息层记录了仪器仪表机械产品标识、基本信息、时间范围等元数据。基本信息层记录产品的核心属性，为碳排放数据提供背景信息。基本信息层提供上下文和实体标识，这支持了不同层次(产品、组织)的碳足迹计算，并便于数据溯源和标准化管理，增强模型的通用性和灵活性。
λ 过程层
过程层描述仪器仪表机械产品生命周期特定阶段的活动及其相互关系。过程层描述具体活动(如能源消耗、材料运输、制造流程)，通过清单分析量化输入输出(如资源消耗、废物产生)。过程层细化活动细节以提升准确性。这种细化减少了评估误差，并支持“过程生命周期评价方法”，帮助识别高排放环节以优化流程。
λ 排放层
排放层则量化能源和物料输入及其对应的温室气体排放。碳排放层整合前几层数据，生成可报告、可验证的指标，直接输出碳排放量。碳排放层量化碳排放并支持决策，用于减排目标制定、政策合规或市场认证(如碳标签)等需求。
该结构化的碳足迹数据模型采用四层设计，旨在全面、系统地量化和管理碳排放，确保评估的完整性、精确性和可操作性。四层次模型通过分层实现了碳足迹数据的结构化，为减碳实践提供科学支撑，具有明显的优势：
(1) 全面性与系统性：四层结构覆盖碳足迹的“边界确定–清单分析与数据收集–碳排放计算–结果解释”全过程，符合生命周期评价方法论原则，提升评估的可靠性。
(2) 可操作性与扩展性：分层支持模块化数据管理，便于集成到数据采集、分析模块等系统，为企业减排、政策制定或国际互认提供基础。
(3) 适应多样性：模型可灵活应用于不同主体，确保在多场景下的一致性和高效性。
5. 基于JSON结构的仪器仪表机械产品碳足迹建模方法
5.1. 原材料阶段仪器仪表机械产品碳足迹建模
产品原材料阶段的仪器仪表机械产品碳足迹评估是对产品生命周期中原材料开采、加工及运输等环节产生的温室气体排放进行量化分析的过程。
λ 生命周期阶段层，包括明确是material stage。
λ 基本信息层，包括standardVersion表达使用的国际/国内标准；timeStamp表达时间信息；productID表达零件编号，Info表达基本信息。此外，模型还包含数据来源、计算方法等元信息，以支持数据质量评估。
λ 过程层，包括：stage表达原材料处理工序，包括原材料开采、加工及运输等环节；inputs (输入)包括能源输入(energyInputs)和物料输入(materialInputs)。其中能源输入可以是电能、光伏、汽油等等能源；物料输入则包括材料等。
λ 碳排放层，包括：碳排放(emissions)信息。每个原材料处理工序可以包含子工序，形成树状结构，准确反映实际原材料处理流程。排放数据与特定的工序和输入相关联，确保可追溯性。
基于JSON的原材料阶段仪器仪表机械产品碳足迹表达示例如下：
{
"stage": {
"stageName": " material stage",
},
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-05-15-09-10-15"
"productID": "HL-20089"
"Info": "Product carbon footprint assessment at the raw material stage of a product"
},
" material Processes": [
{
"stage": "iron ore",
"inputs": {
"energyInputs": {"type": electricity, "value": 15, "unit": "kWh"},
" materialInputs": {"type": iron ore, "value": 8, "unit": "kg"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 150, "unit": "kg"}
}
}
]
}
5.2. 制造阶段仪器仪表机械产品碳足迹建模
仪器仪表机械产品生产制造阶段的产品碳足迹评估是对仪表机械产品在工厂加工、组装及制造过程中产生的温室气体排放进行系统量化分析的过程。
λ 生命周期阶段层，包括明确是manufacturing stage。
λ 基本信息层，包括standardVersion表达使用的国际/国内标准；timeStamp表达时间信息；productID表达零件编号，Info表达基本信息。此外，模型还包含数据来源、计算方法等元信息，以支持数据质量评估。
λ 过程层，包括：stage表达制造工序，包括工厂加工、组装及制造过程等；inputs (输入)包括能源输入(energyInputs)和物料输入(materialInputs)。其中能源输入可以是电能、光伏、汽油等等能源；物料输入则包括材料等。
λ 碳排放层，包括：碳排放(emissions)信息。每个工序可以包含子工序，形成树状结构，准确反映实际制造流程。排放数据与特定的工序和输入相关联，确保可追溯性。
基于JSON的制造阶段仪器仪表机械产品碳足迹表达示例如下：
{
"stage": {
"stageName": "manufacturing stage",
},
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-05-15-09-10-15"
"productID": "HL-20089"
"Info": "Product carbon footprint assessment at the manufacturing stage of a product"
},
" manufacturingProcesses": [
{
"stage": "casting",
"inputs": {
"energyInputs": {"type": electricity, "value": 1500, "unit": "kWh"},
" materialInputs": {"type": scrapSteel, "value": 800, "unit": "kg"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 3200, "unit": "kg"}
}
}
]
}
5.3. 运输阶段仪器仪表机械产品碳足迹建模
仪器仪表机械产品运输阶段的产品碳足迹评估是对产品从生产端到消费端的物流环节(如运输、仓储、包装等)产生的温室气体排放进行系统性量化的过程。
λ 生命周期阶段层，包括明确是transportation stage。
λ 基本信息层，包括standardVersion表达使用的国际/国内标准；timeStamp表达时间信息；productID表达零件编号，Info表达基本信息。此外，模型还包含数据来源、计算方法等元信息，以支持数据质量评估。
λ 过程层transportationProcesses，包括：stage表达运输方式，如火车、汽车、高铁等；inputs输入包括能源输入energy和运输距离distance。其中能源输入可以是电能、汽油、柴油等等能源。
λ 碳排放层，包括：碳排放emissions信息。运输过程可以包含若干子运输过程，形成树状结构，准确反映实际运输流程。碳排放数据与特定的运输过程和输入相关联，确保可追溯性。
基于JSON的运输阶段仪表机械产品碳足迹表达示例如下：
{
"stage": {
"stageName": "transportation stage",
},
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-05-15-09-10-15"
"productID": "HL-20089"
"Info": "Product carbon footprint assessment during the product transportation phase".
},
" transportationProcesses": [
{
"stage": "train",
"inputs": {
"energy": {"type": electricity, "value": 10, "unit": "L/t*km"},
"distance": {"type": distance, "value": 200, "unit": "km"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 2000, "unit": "kg"}
}
}
]
}
5.4. 使用阶段仪器仪表机械产品碳足迹建模
仪器仪表机械产品使用阶段的产品碳足迹评估是对产品在消费者使用过程中因能源消耗、维护活动或耗材更换等产生的温室气体排放进行系统性量化的过程。
λ 生命周期阶段层，包括明确是usage stage。
λ 基本信息层，包括standardVersion表达使用的国际/国内标准；timeStamp表达时间信息；productID表达零件编号，Info表达基本信息。此外，模型还包含数据来源、计算方法等元信息，以支持数据质量评估。
λ 过程层usageProcesses，包括：stage表达运输方式，如火车、汽车、高铁等；inputs输入包括能源功率输入power和使用时长duration。其中能源功率输入可以是电能、汽油、柴油等等能源。
λ 碳排放层，包括：碳排放emissions信息。使用过程可以包含若干子使用模式，形成树状结构，准确反映实际使用流程。碳排放数据与特定的使用过程和输入相关联，确保可追溯性。
基于JSON的使用阶段仪表机械产品碳足迹表达示例如下：
{
"stage": {
"stageName": "usagestage",
},
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-05-15-09-10-15"
"productID": "HL-20089"
"Info": "Product carbon footprint assessment during the use phase of the product."
},
" usageProcesses": [
{
"stage": "use",
"inputs": {
"power": {"type": electricity, "value": 10, "unit": "kw"},
"duration": {"type": distance, "value": 200, "unit": "h"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 2000, "unit": "kg"}
}
}
]
}
5.5. 回收再利用料阶段仪器仪表机械产品碳足迹建模
仪器仪表机械产品回收再利用阶段的产品碳足迹评估是对产品在废弃后通过回收、拆解、再生等环节产生的温室气体排放与减排效益进行量化分析的过程。
λ 生命周期阶段层，包括明确是reuse stage。
λ 基本信息层，包括standardVersion表达使用的国际/国内标准；timeStamp表达时间信息；productID表达零件编号，Info表达基本信息。此外，模型还包含数据来源、计算方法等元信息，以支持数据质量评估。
λ 过程层reuseProcesses，包括：stage表达回收方式，包括回收、拆解、再生等环节等；inputs输入包括能源功率输入power和使用时长duration。其中能源输入可以是电能、汽油、柴油等等能源。
λ 碳排放层，包括：碳排放emissions信息。回收过程可以包含若干子回收过程，形成树状结构，准确反映实际回收流程。碳排放数据与特定的回收过程和输入相关联，确保可追溯性。
基于JSON的制造阶段仪器仪表机械产品碳足迹表达示例如下：
{
"stage": {
"stageName": "reusestage",
},
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-05-15-09-10-15"
"productID": "HL-20089"
"Info": "Assessment of the product carbon footprint at the stage of product recycling."
},
" reuseProcesses": [
{
"stage": " dismantle ",
"inputs": {
"power": {"type": electricity, "value": 100, "unit": "kw"},
"duration": {"type": distance, "value": 20, "unit": "h"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 2000, "unit": "kg"}
}
}
]
}
6. 应用实例
液相色谱仪是利用液相色谱原理对液体样品组分分析的核心装备[19]，在第三方检测中得到广泛的应用。本文以实验室常用的液相色谱仪为例，构建符合ISO 14067标准的全生命周期碳足迹JSON数据模型，并通过实际案例验证其有效性。JSON模型内容较大，本文提供了如下的核心架构。
{
"product": {
"name": "Liquid chromatograph HL-2025",
"model": "HL-2025",
"manufacturer": {"name": "ABC Company", "location": "Shanghai"} },
……
"lifecycle_stages":
{" stages":{
"stageName": " material stage",
}
"metadata": {
"standardVersion": "ISO 14067:2025",
"timeStamp": "2025-06-15-10-10-15"
"productID": "HL-2025"
"Info": "Carbon footprint assessment of liquid chromatograph at the raw material stage"
},
"material Process": [
{
"stage": " stainless steel pump body ",
"inputs": {
"energyInputs": {"type": electricity, "value": 15, "unit": "kWh"},
" materialInputs": {"type": stainless steel pump body, "value": 8.5, "unit": "kg"}
},
"emissions": {
"CO2e": {"value": 150, "unit": "kg"}
}
}
]
}
{ "components": [ { "name": "stainless steel pump body", "weight_kg": 8.5, "material": "316L ", "carbon_footprint_kgCO2e": 42.3, "source": " LCA MET-0188" } ],
……
"manufacturing stage": { "energy_consumption": { "electricity_kWh": 380, "grid_factor": " East China Power Grid 2024" }, "waste_generation": { "hazardous_kg": 2.1, "recycling_rate": 0.65 } },
……
"transportation stage": { "distance_km": 1200, "mode": "heavy trucks ", "emission_factor": "GB/T24067-2024" } },
……
"usage stage": { "annual_energy_kWh": 2450, "lifespan_years": 10, "maintenance_events": [ { "type": " Column replacement ", "frequency_years": 2, "components": [ { "name": "C18 inverted phase columns ", "carbon_footprint_kgCO2e": 8.2 } ] } ] },
……
"reuse stage ": { "disposal_method": " e-waste disposal ", "recovery_rate": 0.78, "transport_km": 300 } },
"total_carbon_footprint_kgCO2e": 2847.6, "verification": { "standard": "ISO 14067:2023", "certificate": " TÜV SÜD Certification and Testing CFP-2025-0876", "timestamp": "202506180910:18" } }
液相色谱仪包含数百个零部件，采用系统–组件–原材料层级，通过引入"components"数组实现无限级嵌套。该模型应用于液相色谱仪的碳足迹认证，通过研究可以发现：使用阶段碳排放在全生命周期占比最高，可以通过优化运输路线降低物流排放。能够获得碳足迹信息，便于仪器仪表机械低碳设计与制造。
7. 结论
本文研究了JSON在仪器仪表机械产品全生命周期碳足迹建模中的应用。首先介绍了JSON结构化文档的优势，其次，介绍了仪器仪表机械产品碳足迹核算的基本步骤；并在此基础上，建立了基于JSON结构的仪器仪表机械产品全生命周期碳足迹表达，并以液相色谱仪为例进行了示例说明。通过建立标准化的数据模型和交换协议，提高仪器仪表机械产品全生命周期评估提供技术支撑。