【摘要】针对现有物流碳足迹溯源中存在的数据修改权限不明、业务规则冲突、数据重复及数据同源性冲突等问题，文中提出了一种基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制，并在该机制中设计了一种碳足迹可信溯源算法以实现数据修改权限验证、业务冲突检测以及基于局部敏感哈希的数据同源性验证，从而支持碳排放数据的安全存储和精确溯源。实验结果表明，所提机制在功能测试和性能测试中均表现良好，在高并发场景下依然能够保持稳定的查询响应。

　　【关键词】区块链;物流碳足迹;碳数据溯源

　　１引言

　　为应对全球气候变化问题，推动碳达峰与碳中和目标的实现已成为国际社会的共同追求[１]。碳达峰，即一个国家或地区在碳排放量达到历史最高点后进入持续下降的转折阶段，标志着低碳经济转型的起点。围绕这一目标，碳足迹和碳账户作为衡量碳排放的重要工具[２－３]，正逐步被物流行业广泛应用。这些工具通过量化碳排放数据，为制定减排政策和优化生产流程提供了科学依据，并受到诸如满帮集团、货拉拉等领先物流企业的高度关注与实践应用[４]。

　　然而，在物流领域，碳足迹溯源依然面临多重技术与管理挑战。传统碳足迹数据存储方式缺乏透明性，容易因数据篡改、权限混乱和业务规则冲突导致可信性下降。此外，数据重复性高、溯源链条不完整及隐私保护不足等问题，也严重限制了碳足迹溯源的效率与公信力[５]。

　　针对上述问题，区块链技术凭借其去中心化、数据不可篡改、高度透明等特性，为物流碳足迹溯源带来了全新解决方案[6-7]。区块链能够通过分布式账本存储和智能合约技术，实现碳足迹数据的安全存储与可信验证，从而保障数据来源的真实性和业务规则的严密性。此外，通过合理设计的共识机制和溯源算法，区块链还可以解决数据处理效率低和多方协作难度大的问题[8-9]。

　　尽管基于区块链的溯源算法在提高数据透明性和可信度方面取得了进展，但仍存在多方面局限。首先，现有算法对区块链分布式账本结构的适配性不足，导致碳足迹数据的存储和检索效率较低[10]。其次，许多算法缺乏有效的机制来解决数据同源性冲突，可能导致溯源结果的不一致[11]。最后，现有的数据验证机制在安全性和效率之间的平衡问题尚未得到有效优化，导致验证过程可能过于复杂，影响系统性能[12]。

　　为解决上述问题，本文提出了一种基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制，并设计了适用于物流场景的高效溯源算法，主要贡献包括以下几点:

　　①设计了基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制，该机制融合了区块链的核心特性，实现了货车司机信息的链上存储与高效溯源。通过数据采集、上链认证、区块链网络和应用链接等多个模块，确保物流碳足迹数据的可信性、唯一性和合法性。此机制不依赖于传统的中心化数据存储方式，而是通过区块链的分布式账本技术，实现了数据的透明度和不可篡改性，为运输公司和货车司机提供了安全、便捷的信息存储与查询途径。

　　②构建了碳足迹可信溯源算法框架，该框架包括数据修改、数据增加、冲突检测和数据同源性验证等多个环节。通过智能合约进行存储控制，确保链上数据和用户访问的安全。算法框架采用局部敏感哈希等技术，对数据进行精细化的处理和分析，有效防止了数据侵权和篡改，实现了数据的可信上链和高效溯源。同时，该算法框架还具有良好的扩展性和适应性，能够应对不同物流场景下的数据溯源需求。

　　③本文设计了一系列实验来全面验证所提出的基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制的有效性和性能。首先，进行了功能测试，确认了机制能够准确展示司机的链上存储信息、汇总信息和订单信息，并实现了数据的快速上链和高效溯源。接着，在系统性能测试中，评估了该机制在高并发场景下的表现，结果显示其具有良好的吞吐量和响应速度，能够满足大规模数据查询的需求。这些实验结果充分证明了本文所提出方法的实用性和可靠性。

　　2物流碳足迹可信溯源机制架构

　　如图1所示，基于区块链的物流碳足迹溯源机制充分融合了区块链的核心特性，实现了货车司机信息的链上存储和信息溯源功能，为运输公司提供了便捷、安全的信息存储与查询途径。该机制首先在车货匹配阶段收集供应链数据，涵盖司机身份信息、车辆详细信息以及货物基本信息等。然后在货运过程中，借助物联网技术采集车辆的实时位置、行驶轨迹、燃料消耗和订单完成情况等数据。

　　所收集的数据在写入区块链分布式账本前，需要经过碳足迹可信溯源算法的处理。该算法会对数据的可信性、唯一性和合法性进行验证，防止数据侵权和篡改。数据在通过算法验证后，经过共识机制写入账本，确保信息的透明度和不可篡改性。该机制还支持智能合约[13]的创建与执行。

　　企业可以通过平台提供的接口，与区块链进行集成，实现对链上数据的深入分析和溯源。该机制为物流碳足迹溯源、企业管理等提供了访问入口，加强了各方参与者在数据驱动的决策过程中的互动能力。

　　3物流碳足迹可信溯源机制设计

　　基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制的网络结构主要由数据采集模块、区块链网络模块、上链认证模块和应用链接模块组成(见图2)。该机制的主要服务对象是运输公司和货车司机，旨在实现货车司机信息和物流碳足迹的链上存储和溯源。

　　数据采集模块:首先，在车货匹配阶段收集供应链相关数据，包括司机的身份信息(如姓名、身份证号、驾驶证信息)、车辆信息(如车牌号、车型、载重量)以及订单信息(如货物种类、数量、起始地点和目的地)。其次，在货运过程中，利用物联网技术采集车辆的实时运行数据，实时获取车辆的地理位置、行驶状态、燃料消耗和货物状态，为后续的碳足迹溯源提供基础数据。

　　区块链网络模块:采集到的物流数据将通过安全的通信协议传输至区块链网络模块。该模块采用ＦＩＳＣＯＢＣＯＳ联盟链[１４]作为区块链底层框架，构建联盟链网络。该联盟链由运输公司、物流服务提供商和监管机构等节点组成，共同维护区块链网络的安全性和可靠性。为了实现数据的快速共识和验证，采用ＰｏＷ共识算法，提高系统的吞吐量和响应速度。智能合约被编写并部署在链码容器中，实现对物流数据的自动验证、存储和更新，确保数据处理的自动化和高效性。

　　上链认证模块:在区块链网络中，部署了碳足迹可信溯源算法模块。该算法负责对待上链的数据进行可信性验证、防侵权检测和冲突检测，确保上链数据的唯一性和合法性。通过对数据操作类型的判断，防止数据侵权和篡改，实现数据的可信上链。具体来说，算法通过收集权威节点的签名，验证数据的合法性ꎻ通过冲突检测，避免出现同一司机在同一时间段内被记录为驾驶多辆车辆的情况ꎻ通过防侵权计算，利用局部敏感哈希算法，检测数据的相似性，防止重复或侵权数据上链。

　　数据处理模块:该模块使用ＡｐａｃｈｅＫａｆｋａ作为消息队列，结合ＡｐａｃｈｅＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ对实时数据进行处理和分析。保证用户访问的前端界面和后端链上数据的连同，基于访问行为和本地计算对区块链数据进行实时的流转。

　　应用链接模块:通过ＲＥＳＴｆｕｌＡＰＩ接口，向用户提供友好的交互界面。运输公司和货车司机可以通过Ｗｅｂ端或移动端应用，实时查看物流过程中的碳排放数据和溯源信息。应用链接模块提供了丰富的功能模块，包括碳足迹查询、溯源追踪、数据统计分析等，帮助用户了解和管理物流碳排放情况。
      ４碳足迹可信溯源算法

　　溯源核心是数据的可信性。智能合约进行存储控制，从而决定了链上数据和用户访问的安全。其作为溯源的核心过程，需要对上链数据完成安全性验证，同时保证用户查询到的数据具有可信度。

　　以下是物流碳足迹数据上链存储和溯源的算法框架。

　　①数据修改。

　　对于数据修改，其上链之前防止数据侵权发生。智能合约收集通过共识机制ＰｏＷ选拔出的权威节点签名，在签名数量到达阈值σ后通过合法性验证，数据被认为具有上链修改的权限。
     

　　上链修改权限Ｐｏｃ由签名认证Ｌ(Ｄ，Ｓ)确认，其中Ｓ是来自权威节点的签名集合Ｓ＝{ｓ｜ｓ∈Ｎａ})，Ｎａ是由权威节点构成的节点集合。具有修改权限的待上链数据需进一步进行防侵权检测，进一步防止溯源时的数据重合。

　　②数据增加。

　　新数据的上链需要符合物流业务的规则。基本的，不允许在同一时刻Ｔ中出现同一司机Ｘ驾驶多个车辆的情况发生。对此设计业务审查算法，对类似冲突进行筛除。

　　③冲突检测。

　　智能合约查询待上链数据Ｄ中司机的ＩＤ记作ｉｄ，查询出所有链上历史事件数据，构建链上历史工作时间表ＴａｂｅｌＴ

　　Ｔａｂｅｌｔ＝{ｅ｜ｅ∈Ｈ，ＤＩＤ＝ｉｄ}(２)

　　对于新增数据，将其时段Ｔ和ＴａｂｅｌＴ进行比对，新增数据时段记作Ｔ＝[Ｔｓｔａｒｔ，Ｔｅｎｄ]，检索是否与历史工作时间表中ｅ的任一时段[ｅｓｔａｒｔ，ｅｅｎｄ]重叠。重叠条件为，

　　(Ｔｓｔａｒｔ<ｅｅｎｄ)∧(Ｔｅｎｄ>ｅｓｔａｒｔ)(３)

　　如果工作时间重叠则进一步比对车辆ＩＤ信息ＣＩＤ，记新增数据的车辆ＩＤ为Ｉｄ
     

　　若匹配到链上存在一致的司机ＩＤ和车辆ＩＤ所在的区块，ＣＯＣ＝１则表示出链上数据与待上链数据一致，转而进行数据修改操作。ＣＯＣ＝０表示产生冲突，停止上链。

　　④数据同源性验证。

　　对于时段Ｔ非重叠的待新增数据Ｄ，其上传内容是合法的。上链前需要确认链上不存在与其相似的数据，传统的共识数据确认机制基于哈希值计算，将数据映射到唯一对应的哈希值，通过哈希的雪崩效应进行数据确认，确保链上不存在与待上链数据一致的内容。

　　然而雪崩效应对数据变化的敏感度较高，在数据确认时容易产生误判。

　　局部敏感哈希可以克服传统哈希的全局敏感度问题，在数据输入时，首先对数据按照字段进行拆分，将Ｄ拆分成Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，…，ＤＮ。按照强哈希算法，包括ＭＤ５、ＦＮＶ等哈希函数，将局部字段Ｄ１生成对应的哈希值ＨＬＳＨ(Ｄｉ)。最后按照次序将哈希值拼接，生成了数据指纹。

　　对于不同长度的数据，假设链上数据ｘ的指纹长度为ＦＰＬｘ，待上链数据ｙ的指纹长度为ＦＰＬｙ，它们的相似度表示如下，
     

　　其中，ｋ是链上满足ＤＩＤ＝ｉｄ∧┐[(Ｔｓｔａｒｔ<ｅｅｎｄ)∧(Ｔｅｎｄ>ｅｓｔａｒｔ)]的区块总数，Ｓ(ｘ，ｙ)作为ｘ与ｙ的指纹相似度，ｄ(ＦＰ(ｘ)，ＦＰ(ｙ))表示ｘ与ｙ的指纹差异，
       

　　其中，ｃｏｕｎｔ是汉明距离统计函数，Ｄｉ☉Ｄｊ表示两个文件中两个不同的分片哈希按位进行同或运算，ｌｅｎ用于统计二进制字符串的位数。

　　若文件相似性超过阈值σ，则认为两个文件属于同源性文件，禁止进行二次确权认证，以保护数据所有权。若文件经过较大范围的修改，导致相似性低于对应的阈值，则认为数据属于非同源性文件，可以再次进行上链确权。最后通过将数据指纹与用户身份信息进行绑定，实现数据的权属认证。

　　５实验验证与分析

　　本章通过实验验证的方式，对基于区块链的物流碳足迹可信溯源机制的功能和性能进行测试与分析。

　　５.１实验环境设置

　　系统的区块链网络运行在虚拟机环境中，操作系统为Ｕｂｕｎｔｕ２０.０４(６４位)，配置８ＧＢ内存和５０ＧＢ硬盘空间。通过ＶＭｗａｒｅ搭建多节点环境，模拟物流公司、政府等多个组织的参与，每个组织生成一个节点参与共识，形成了去中心化的区块链网络，实现了数据的分布式存储、防篡改和可追溯。智能合约由Ｓｏｌｉｄｉｔｙ语言编写，不同的合约工厂对应不同的组织服务，采用ＰＢＦＴ共识机制确保数据一致性。前端界面提供了司机信息和物流碳足迹信息的管理功能，并通过ＲＥＳＴｆｕｌＡＰＩ与区块链网络交互。经过授权的用户可以通过节点ＡＰＩ调用智能合约，实现数据的上链存储和查询。系统还集成了ＭｙＳＱＬ作为链下数据库，提升了数据查询和统计分析的效率。

　　５.２关键功能测试

　　该机制在实现过程中，设计了多项关键功能，以确保物流碳足迹溯源的高效性和安全性。主要系统功能包括以下几点。

　　５.２.１司机信息展示功能

　　该功能通过司机信息界面，验证司机信息展示功能。重点测试司机的链上存储信息、汇总信息以及物流订单信息的展示效果，确保数据展示的准确性和完整性。

　　实验验证内容:

　　①在“司机信息界面”，检查链上存储的司机基本信息是否正确展示，包括司机ＩＤ、交易Ｈａｓｈ、区块编号、区块Ｈａｓｈ和出块时间。

　　②测试点击“链上详情”按钮，是否正确弹出司机的详细信息界面，显示司机与车辆的相关信息(如车牌、车型、颜色、载荷等)及区块链存储的交易Ｈａｓｈ与区块Ｈａｓｈ。

　　③测试点击“汇总信息”按钮，检查司机对应的月度碳排放量、周转量、实载率、减碳量等汇总信息是否准确展示。

　　④测试点击“订单信息”按钮，验证司机的物流订单信息(如订单ＩＤ、装卸货地、距离、货重、订单状态等)是否完整展示。

　　⑤对订单信息中的“链上详情”按钮进行测试，检查订单所属区块的详细数据是否能通过区块Ｈａｓｈ正确查询并展示。

　　实验结果显示，系统能够准确展示司机的链上存储信息、汇总信息和订单信息，各按钮均能正确跳转到相应界面，无数据遗漏或展示错误。

　　５.２.２区块链浏览器功能

　　该功能通过区块链浏览器，验证区块链实时状态及详细信息的展示功能。重点测试区块链实时数据的可视化效果及区块详细信息的可查询性。

　　实验验证内容:

　　①在区块链浏览器界面左侧区域，测试是否能够实时显示区块高度、区块Ｈａｓｈ、打包节点索引、区块内交易数量及区块打包时间等数据。

　　②将鼠标移动至区块Ｈａｓｈ字段并点击，测试是否能弹出区块详细数据界面，展示区块的索引节点、出块节点、区块编号等详细信息。

　　③在右侧区域，测试区块链统计数据是否正确，包括当前区块高度、节点个数、已部署合约数量以及合约地址等。

　　实验结果显示，区块链浏览器能够准确展示区块链的实时状态和统计信息，所有区块的详细数据均可通过点击查询，无延迟或错误。

　　5.2.3数据上链功能

　　该功能通过数据上链，验证司机与物流相关信息的上链操作。重点测试接口的输入参数校验、数据上链的可靠性以及成功提示的准确性。

　　实验验证内容:

　　①在司机信息上链界面，输入司机ID、车型、车牌、载荷量、颜色等参数，点击“发送”按钮，测试系统是否能够校验参数合法性，并将合法数据存储至区块链。验证未输入司机ID时，系统是否正确提示“司机ID不能为空”。

　　②在登记司机汇总信息界面，输入司机ID、碳排放量、减碳量、实载率、周转量及年份日期等参数，点击“发送”按钮，测试系统是否能够正确校验参数并完成数据上链。验证未输入司机ID时，是否返回“司机ID不能为空”的提示。

　　③在修改订单信息界面，输入订单ID、司机ID、装卸货地、装卸货时间等参数，点击“发送”按钮，测试系统是否能够正确校验参数并将修改后的订单信息存储至区块链。验证未输入订单ID或司机ID时，是否弹出相应提示信息。

　　实验结果显示系统能够正确校验输入参数并完成数据上链操作，对不合法输入给予明确提示，数据存储成功后反馈及时且无异常。

　　5.2.4溯源查询功能

　　该功能通过溯源界面，验证司机及其物流相关信息的链上溯源能力。重点测试溯源查询的准确性和数据展示的完整性。

　　实验验证内容:

　　①在溯源界面，输入司机ID后点击“查询”按钮，验证系统是否能够正确展示该司机的链上信息。

　　②测试“司机信息溯源界面”，检查司机的车辆信息(如车牌、车型、颜色、载荷等)及链上存储数据(交易Hash、区块Hash等)是否完整展示，同时验证界面右侧是否能正确显示车辆图片。

　　③测试“汇总信息溯源界面”，验证司机的月度碳排放量、周转量、实载率、减碳量等汇总数据是否能准确查询并展示。

　　④测试“订单信息溯源界面”，验证司机的订单信息是否展示完整，包括订单ID、装卸货地、距离、货重、订单状态等字段。

　　⑤在订单信息溯源界面中点击“链上详情”按钮，测试是否能够正确跳转到区块详细数据界面，展示与订单相关的区块信息(如区块Hash、出块时间等)。

　　实验结果显示系统能够准确查询并展示司机的链上存储数据、汇总信息及订单信息，各界面展示完整、切换流畅，无数据丢失或错误。

　　5.3系统性能测试

　　考虑本系统在使用中，主要是用户对司机以及物流信息的溯源查询，于是模拟高并发场景下，对多个请求同时访问查询溯源接口的性能进行测试。使用jmeter测试工具对系统进行压力测试，支持的测试指标有事务成功率、事务处理吞吐量(单位:TPS，表示每秒事务处理)、事务延迟等。此处选择事务处理吞吐量、事务延迟作为系统的性能测试指标。

　　设计5次性能测试实验向系统发起Http请求，模拟20个线程，每个线程循环执行100次，每轮交易共2000次，共计10000次，将实验进行的交易笔数和延迟时间等进行记录并计算交易成功率。测试结果显示，平均事务处理吞吐量结果为340.7/sec，并且10000次请求全部成功响应，异常为0%。

　　对系统请求响应时间进行压力测试，并统计每个请求的响应时间，在30秒内不间断向系统并发发送请求，如图8所示，每个请求的平均响应时间为19ms，符合网络时延要求，能及时响应用户对司机溯源信息的查询请求，且不会出现卡顿或系统崩溃的现象，能实现对用户的良好体验。

　　6结束语

　　本文设计了物流碳足迹可信溯源机制，创新性地将区块链技术应用于碳排放数据的管理与追踪，构建了从数据采集到溯源分析的全流程系统。该机制通过区块链的不可篡改性和透明性，确保了碳足迹数据的真实性和可靠性，并利用智能合约实现了数据的自动化验证和处理。系统功能测试和性能评估结果表明，该机制在高并发环境下依然能保持良好的响应速度和数据处理能力，具备实际应用的可行性和有效性。未来，将进一步优化溯源算法，提升数据处理效率，并拓展更多应用场景，助力物流行业实现绿色转型和可持续发展。

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