摘要：【目的】在“双碳”战略的驱动下，精准量化水务行业碳排放是其低碳转型的基础。现有水处理系统碳足迹核算普遍存在排放因子普适性过强、动态更新机制缺乏以及系统性整合不足等问题。【方法】本文构建了水处理系统本地化碳足迹动态测算方法及集成系统，提出“动态因子库-实时数据流-生命周期模型”三位一体的核算框架；电力因子通过应用程序接口（API）对接电网实现年度、季度、实时三级动态获取：药剂因子基于供应商环境产品声明（EPD）实现标准化与本地化：运输因子依据全球定位系统（GPS）轨迹动态计算：针对监测困难的一氧化二氮（N2O）过程排放，开发了融合机理模型与机器学习[极端梯度提升-长短期记忆网络（XGBoost-LSTM）]混合预测模型，支持每日自适应更新。系统采用4层架构，集成多源数据采集、混合数据库（PostgreSQL+InfluxDB）、参数化生命周期模型（OpenLCA）及人工智能（AI）诊断功能，形成从精准核算到优化调控的闭环管理。【结果】本文以上海某20万t/d厌氧-缺氧-好氧污水处理厂为例，2024年上半年动态核算得总碳排放量为18 450 t CO2-eq，碳排放强度为0.51 kg CO2-eq/m3。排放结构；电力占比为62.3%、药剂占比为18.5%、生化过程占比为15.2%、运输占比为4.0%，碳排放强度呈现显著日波动（0.42～0.68 kg CO2-eq/m3）。相较传统静态法，本方法总排放估算偏差降低3.5%，过程排放占比识别精度提升35.7%（从11.2%提高至15.2%），不确定性由±18.5%降至±8.3%，时间分辨率提升至小时级。AI诊断识别出曝气优化、药剂投加调整与沼气回收3项关键减排措施，预计可实现年减排13.8%（年碳减排量为520 t CO2-eq）。【结论】该方法通过时空双重本地化的动态因子库与实时数据融合，有效克服了传统核算的静态滞后与本地化不足的问题，为水务行业从宏观合规核算向微观实时优化的精细化管理转型提供了可行的技术方案。

关键词：水处理系统；碳足迹；生命周期评价（LCA）排放因子本地化；实时监测

基金资助：上海市生态环境局科研项目（沪环科＜2025＞第21 号）：上海城投（集团）有限公司科技创新项目（CTKY-ZDXM-2025-002）：上海城投水务（集团）有限公司科研项目（KY.WB.25.004）

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