支持多方参与的标准化数据收集工作流程，可实现远程、实时和协作的数据收集方式。
核心原则
数据质量保证
我们确保所有数据均可通过公开文件进行追溯，对于原始数据的任何特殊处理，我们都将详细记录操作步骤、处理方法及原因，以保证数据的透明度和可靠性
单元过程选择
聚焦于挖掘实际工艺中各单元过程数据
持续优化
在工作过程中我们将对数据收集流程和方法持续优化，欢迎加入社区，提供意见和建议。
基本工作流程
构建流程图
基于对特定行业或领域工艺流程的全面审查，形成整体认识，并构建中国代表性工艺流程；为后续识别数据源检索关键词、数据整理、分析以及查缺补漏奠定基础
数据源调研及汇编
文献及公开报告 — 基于关键词检索初步形成文献库，根据文件所披露的数据类型和质量进行筛选，确保数据的准确性，同时能够覆盖全部单元过程，最终形成全面而细致的文献集
企业实际运行工艺过程数据 — 通过与企业沟通协调，兼顾数据的专业性和企业的保密需求，最终确定数据的公开方式和程度
数据录入与校验
深入解析文献库中数据信息，分别录入到数据来源、工艺过程基本信息以及单元过程输入输出数据表中；并对已录入数据进行严格的审核和校验，保障已录入数据的内容和格式均达到使用要求
特殊情况处理
采取针对性分析和解决方法，例：
1）缺乏特定数据集：进一步寻找上下游工艺资料，以补充和完善缺失的数据信息；
2）国内外单元过程差异性：通过比对分析，揭示国内外工艺流程差异，为理解中国的工艺特性提供更深层次的见解
形成数据集
将收集和审核后的数据转换为符合国际标准ILCD（国际生命周期数据库）数据包，使得数据不仅能够直接进行环境影响评估研究，同时能够与国际上的其他数据集进行互通和比较
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