锁紧螺母电镀锌产品的LCI数据种类应包括电镀锌产品生命周期的主要基本流输入和输出，以便为生命周期影响评价提供较多的环境影响类型。这些数据概括为主要资源消耗、能源消耗、大气排放物、水体排电镀锌产品的生命周期清单研究放物以及固体副产品和废弃物等5类，宝钢电镀锌产品生命周期清单分析的数据种类。

　　生命周期清单模型单元过程的输入和输出是实物形式的物质或能源，如铁液、生石灰、氧气、电、废水等，产品清单的输入和输出是和环境之间基本流，如铁矿、煤、石灰石、二氧化碳、COD等，产品生命周期清单数据是由各生命周期阶段的基本流组成，把单元过程的实际物流和能流转换为基本流是清单模型的重要任务。在宝钢，电镀锌产品需经烧结、焦化、高炉、转炉1、热轧、酸洗、冷轧、退火和电镀锌等连续的生产工序。某工序的产品是本工序的环境负荷以及前续工序的环境负荷的累积，因此工序的清单模型是计算钢铁产品清单的基础。

　　直接环境负荷是单元过程(工序)中基本流的输入和输出，是单元过程实际物流和能流与基本流相同的部分。大部分直接负荷可通过单元过程收集的数据，利用功能单位进行标准化，能源消耗指标需把单元过程输入中的实物量转换为热量单位。大气污染物和水体污染物的直接排放通过实际监测获得，但二氧化碳排放需要按式计算得到。

　　因此，提高发电、高炉、烧结、热轧、焙烧和退火等工序的能源利用效率，改善发电能源结构，是减少宝钢电镀锌产品二氧化碳排放的关键。结论根据冶金机理和现场数据综合考虑，选择预报模型的输入变量，建模前的处理工作使模型的命中率有一定的提高。由于此法在充分考虑转炉冶炼机理的前提下进行变量的选择和筛选，从而减少了网络的输入结点数目，在一定程度上加快了训练速度。基于冶金机理模型和PLS方法的模糊推理神经网络系统的预报模型，具有较高的预报精度和较好的适应性，能实现快速训练和较好的冶炼终点碳预报。利用现场试验数据测试模型的结果表明，在终点w(C)的绝对误差在±0.02%控制精度内命中率高达94.12%，相对误差在±10%控制精度内命中率高达56.86%.