对于具有来自SimaPro项目的不确定性参数的活动，蒙特卡洛LCA返回常量值(无不确定性)
我从SimaPro导入了一个项目，其中几乎每个活动都使用具有不确定性的参数。当我在Brightway中对其中任何一个运行蒙特卡洛LCA时，结果都是恒定的，就好像数量没有不确定性一样(代码片段显示了10个步骤，但对于2000个步骤是相同的)。
sp = bw.SimaProCSVImporter(fp, name="All Param")
sp.apply_strategies()
sp.statistics() # returns 0 unlinked
sp.write_database(activate_parameters=True)
spdb = bw.Database("All Param")
imported_material = [act for act in spdb if 'Imported' in act['name']][0]
mciter=10
mc_imported = bw.MonteCarloLCA({imported_material:1},('IPCC 2013', 'climate change', 'GWP 100a'))
scores = [next(mc_imported) for _ in range(mciter)]
scores
[0.015027544172490276,
0.015027544172490276,
...
0.015027544172490276,
0.015027544172490276]我不知所措，因为所有的加载都没有错误，查看活动和交换显示了预期的公式、参数和参数上的不确定性。
我怀疑这个问题可能与documentation中描述的主动参数和被动参数之间的区别有关，但我不知道如何像在parameterized dataset example notebook中那样，在xxx.write_database(activate_parameters=True)之外指定这些参数是(全部)“主动”参数。我也看不到如何列出哪些参数是主动的或被动的，所以问题可能完全是另一回事。
我需要做什么才能让我的参数化活动包含MC LCA中参数的不确定性？如有任何帮助，将不胜感激！
不管它有什么价值，他们确实在SimaPro项目中工作-不确定性分析使用参数上的不确定性-所以我不认为问题出在原始项目中。
感谢您能提供的任何指导！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-06 20:59:31
参数化库存通常在蒙特卡洛中不起作用，因为蒙特卡洛类专注于由PDF描述的数据点不确定性。有一个名为presamples的独立项目，它允许通过一些预计算在蒙特卡洛中使用参数化库存-然而，它还没有很好的文档。查看docs和ParameterizedBrightwayModel。
注意:请检查SimaPro中的参数名称和公式，Brightway对其允许的内容更为严格(例如，python区分大小写，并且具有更多保留字)。
https://stackoverflow.com/questions/56001915
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