Brightway2: разница во времени расчета между версией ecoinvent "aggregate LCI" и версией ecoinvent "unit" - PullRequest
Новая
       7

Brightway2: разница во времени расчета между версией ecoinvent "aggregate LCI" и версией ecoinvent "unit"

0 голосов
/ 30 августа 2018

Мне любопытно, что объясняет значительную разницу во времени расчета для случайного процесса, использующего «совокупный LCI» (или «систему», как его иногда называют) и «единичную» версию ecoinvent 3.4 с Brigthway2.

Интуитивно, я ожидал более быстрое время вычислений с агрегатной версией LCI. Но оказывается, что использование юнит-версии ecoinvent примерно в 20 раз быстрее.

В чем причина? Следующий код (10 итераций) дает 76 секунд для совокупной версии LCI и 3,7 секунды для версии модуля. 

def lca_road():
    lca = bw.LCA({eidb.random():1}, ("IPCC 2013", "climate change", "GWP 
    100a"))
    lca.lci()
    lca.lcia()
    lca.score
timeit.timeit(lca_road, number=10)

Следовательно, есть ли преимущества в использовании агрегатной версии LCI ecoinvent? Или я что-то упустил?

1 Ответ

0 голосов
/ 30 августа 2018

Построение биосферной матрицы для агрегатной версии занимает гораздо больше времени, так как она имеет гораздо больше чисел. Я бы никогда не использовал агрегированную версию, но могу представить, что частота заполнения разреженной матрицы возрастет с 2% до почти 100%. Это легко объясняет разницу во времени, поскольку решение матричного уравнения теперь составляет менее 50% от общего времени расчета. Если вы настаиваете на использовании агрегированных результатов, то выделите соответствующие действия в новую базу данных.

...