如何运行 Brightway 中的蒙特卡洛分析

Question

我正在尝试运行使用 brightway 进行简单的蒙特卡洛分析，但我在理解该过程时遇到了一些麻烦。 getting started notebook had an example, but I think is outdated (the iterate method I think has been changed). There are some notes on the seminar 关于如何优化时间，但不太清楚运行对单个 activity（或比较分析）进行蒙特卡洛分析的传统方法是什么。

我有点理解 MultiMonteCarlo 方法，例如

act_dict_list=[{bw.Database('ei_34con').random():1},
               {bw.Database('ei_34con').random():1},
               {bw.Database('ei_34con').random():1},
               {bw.Database('ei_34con').random():1},
               {bw.Database('ei_34con').random():1}]

mmc=bw.MultiMonteCarlo(act_dict_list,method=ipcc2013,iterations=10)
mmc.calculate()

但出于某种原因，对于相同的 activity，所有结果都是相同的，更简单的方法可能更适合于简单的计算。

[编辑]：这是由于现在已解决的错误，MultiMonteCarlo 现在运行良好。

Answer 1

我可以确认这是一个错误，请提出问题。

Answer 2

一个简单的分析可以很快完成（响应基于this）：

random_activity=bw.Database('ei_34cutoff').random()
random_method=bw.methods.random()
MC_random_activity=bw.MonteCarloLCA({random_activity:1},random_method)
%time MC_random_act_scores = [next(MC_random_activity) for _ in range(100)]

可以使用答案的方法完成多个 montecarlo，目前没有任何错误

如何 运行 Brightway 中的蒙特卡洛分析

how to run a montecarlo analysis in Brightway

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如何运行 Brightway 中的蒙特卡洛分析