生命周期清单（LCI）网络

生命周期评估（Life Cycle Assessment，LCA）的质量取决于生命周期清单（Life Cycle Inventory，LCI）数据的准确性和可用性。目前LCA的研究越来月依赖于专门的LCI数据库，这些数据库为各种产品的常见单元过程提供LCI数据。尽管这些数据库研究为LCA的研究提供了便利，但这些LCI数据库依然依赖于耗时的、昂贵的数据收集。本项目基于美国国家科学基金会（NSF）CAREER基金的支持，开发了计算模型和数据驱动框架，仅基于有限的已知的LCI数据估算缺失的LCI数据，而不依赖于额外的经验数据，从而将目前传统的LCI数据库构建模式转变为一个更快、更便宜、同时保证数据可靠性的数据收集模式。该框架可以（1）创建模拟和分析LCI网络的框架，（2）开发计算模型以估算缺失的LCI数据，以及（3）应用这些模型来评估LCI数据质量并预测新兴技术的LCI数据。

网络科学中的链接预测技术能够根据有限的观察结果预测网络的缺失信息，在此基础上，该研究通过建立计算模型和数据驱动框架为编制LCI数据库的补充提供了新的方法范式。