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Catálogo de GFM Modules

Este catálogo documenta todos los Gap Filling Modules disponibles en el Motor EOS. Cada módulo rellena vacíos de datos específicos en los cálculos de impacto ambiental.

Versionado de Módulos

Los números de versión corresponden a la etiqueta de lanzamiento de EOS en la que cada módulo fue actualizado por última vez. Por ejemplo, v0.5.328 significa que el módulo fue modificado por última vez en la versión de EOS v0.5.328.

Visión General de Módulos

EOS incluye 28 módulos organizados en categorías funcionales:


🔗

Construcción del Grafo

Estos módulos construyen y gestionan la estructura del grafo de cálculo.

add_client_nodes_gfm

v0.5.306Equipo Core

Carga nodos hijos de recetas, subrecetas e ingredientes en el grafo de cálculo.

Se ejecuta enHijo directo del nodo raíz
OmiteModeledActivityNode, ElementaryResourceEmissionNode
CreaNodos de flujo hijos para todos los ingredientes

merge_linked_nodes_gfm

v0.5.298Equipo Core

Fusiona nodos de flujo enlazados que hacen referencia al mismo producto en un único nodo.

Se ejecuta enFlowNodes con padre LinkingActivityNode
Dependenciasadd_client_nodes_gfm
SalidaNodo de flujo consolidado

ingredient_splitter_gfm

v0.5.313Equipo Core

Divide la lista de ingredientes de un producto en nodos separados para evaluación individual. Particularmente útil para alimentos procesados o platos donde no se proporciona la composición exacta.

Se ejecuta enNodos con listas de ingredientes
CreaFlowNode separado por ingrediente
PermiteCálculos individuales por ingrediente

inventory_connector_gfm

v0.5.298Equipo Core

Conecta productos alimentarios con datos de Inventario de Ciclo de Vida de bases de datos como Agribalyse y ecoinvent. Utiliza una caché agregada para nodos del sistema para optimizar el rendimiento.

Se ejecuta enModeledActivityNode, FlowNode
Fuentes de datosAgribalyse, ecoinvent, Brightway
OptimizaUsa caché para inventarios grandes

🏷️

Coincidencia de Productos

Estos módulos coinciden nombres de productos con términos estandarizados de base de datos.

match_product_name_gfm

v0.5.309Equipo Core

Coincide nombres de productos con términos FoodEx2 de la base de datos de glosario que contiene más de 565.000 productos de conveniencia.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
EntradaNombre de producto de la entrada bruta
SalidaTérminos FoodEx2 coincidentes
Base de datos565.000+ productos

Ejemplo
Entrada: "trockene Karotten" (zanahorias secas)
Salida: Términos ("A1791", "J0116") = "ZANAHORIA" + "DESHIDRATADO O SECO"

attach_food_tags_gfm

v0.5.328Equipo Core

Adjunta etiquetas de clasificación de alimentos a los productos basándose en los términos FoodEx2 coincidentes.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
Dependenciasmatch_product_name_gfm
SalidaEtiquetas de clasificación de alimentos

link_food_categories_gfm

v0.5.328Equipo Core

Enlaza los términos de alimentos coincidentes con clasificaciones de categorías de alimentos.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode (no subdivisión)
Dependenciasmatch_product_name_gfm
SalidaAsignaciones de categoría

link_term_to_activity_node_gfm

v0.5.298Equipo Core

Enlaza términos de producto con procesos de actividad de ACV en la base de datos. Busca en glossary_link conexiones entre términos coincidentes y procesos de ACV.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode, PracticeFlowNode
Dependenciasmatch_product_name_gfm
SalidaNodo de actividad de ACV conectado

🧪

Análisis de Ingredientes

Estos módulos analizan y estiman cantidades de ingredientes.

ingredient_amount_estimator_gfm

v0.5.306Equipo Científico

Estima cantidades de ingredientes cuando solo está disponible una lista de ingredientes sin cantidades. Utiliza optimización convexa (CVXPY) para coincidir la nutrición declarada del producto con las composiciones de ingredientes.

Se ejecuta enProductos con listas de ingredientes
MétodoOptimización convexa (CVXPY)
EntradaNutrientes del producto, perfiles de ingredientes
SalidaPorcentajes de ingredientes estimados

nutrient_subdivision_gfm

v0.5.328Equipo Científico

Subdivide ingredientes en variantes basadas en nutrientes para coincidencia más precisa.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode sin subnodos
PropósitoPermitir estimación más precisa de ingredientes
SalidaNodos variantes de subdivisión

Ejemplo
Entrada: "cacao en polvo"
Salida: "cacao en polvo bajo en grasa" + "cacao en polvo alto en grasa"

unit_weight_conversion_gfm

v0.5.328Equipo Core

Convierte cantidades de productos a unidades de peso estandarizadas. Maneja unidades de peso, volumen a peso, unidades específicas de alimentos y artículos basados en conteo.

Se ejecuta enNodo raíz, FoodProductFlowNode, FlowNode
ConvierteVarias unidades a gramos/kilogramos
SalidaCantidades de peso estandarizadas

🌍

Ubicación y Origen

Estos módulos determinan el origen geográfico y datos de ubicación.

origin_gfm

v0.5.328Equipo Científico

Determina el origen geográfico de productos alimentarios usando datos comerciales de la FAO. Cuando no se proporciona el origen, utiliza estadísticas de importación de la FAO para estimar el país de origen más probable.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
Fuente de datosEstadísticas comerciales de la FAO
MétodosAnálisis de nombre, valores por defecto de categoría, patrones comerciales
SalidaCódigo de país, confianza, base del origen

Ejemplo
Entrada: { name: "Queso Suizo", category: "dairy.cheese" }
Salida: { origin: "CH", originConfidence: 0.9, originBasis: "name_analysis" }

location_gfm

v0.5.331Equipo Core

Maneja datos de ubicación geográfica detallados incluyendo coordenadas y regiones. Se integra con bases de datos geográficas para información de ubicación estandarizada.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
Dependenciasorigin_gfm
SalidaDetalles de ubicación, coordenadas, región

🚛

Transporte

Estos módulos calculan impactos de transporte.

transportation_decision_gfm

v0.5.328Equipo Científico

Determina el modo de transporte óptimo (carretera, ferrocarril, marítimo, aéreo) basándose en coste, distancia y requisitos del producto. Considera la perecibilidad del producto y la infraestructura disponible.

Se ejecuta enNodos con atributo de transporte
Dependenciaslocation_gfm, perishability_gfm
OmiteNodos con modo de transporte ya especificado
SalidaModo de transporte viable más económico

transportation_mode_distance_gfm

v0.5.328Equipo Científico

Calcula distancias de transporte y emisiones específicas de ruta utilizando la API de EcoTransit. Modela rutas de transporte completas incluyendo carretera a puerto, puerto a puerto y requisitos de refrigeración.

Se ejecuta enFlowNode desde FoodProcessingActivityNode
Dependenciastransportation_decision_gfm
APIEcoTransit
SalidaDistancia, segmentos de ruta, emisiones

⚙️

Procesamiento y Conservación

Estos módulos modelan el procesamiento de alimentos, métodos de producción e impactos de almacenamiento.

greenhouse_gfm

v0.5.328L. Eymann

Estima emisiones del cultivo en invernadero con calefacción. La producción en invernadero puede aumentar el impacto climático hasta 10 veces en comparación con equivalentes cultivados en campo debido a los requisitos de energía de calefacción.

Se ejecuta enModeledActivityNode con padre vegetal
Cobertura7 verduras, 28 países europeos
SalidaEmisiones de calefacción, infraestructura, electricidad

Comparación de Impacto
Tomate de invernadero calefactado holandés (febrero): 2,9 kg CO₂eq/kg
Tomate cultivado en campo español (agosto): 0,2 kg CO₂eq/kg

processing_gfm

v0.5.331Equipo Científico

Modela pasos de procesamiento de alimentos y su impacto ambiental. Maneja tanto modelos de procesamiento complejos (creando nuevos Inventarios de Ciclo de Vida) como modelos de procesamiento simples (basados en peso).

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
Dependenciasmatch_product_name_gfm
SalidaEnergía de procesamiento, emisiones

conservation_gfm

v0.5.178Equipo Científico

Modela requisitos de almacenamiento, cadena de frío e impactos de preservación. Analiza métodos de preservación incluyendo enlatado, congelación, secado y fermentación.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode (no subdivisión)
Dependenciaslocation_gfm
SalidaTipo de almacenamiento, duración, emisiones

perishability_gfm

v0.5.298Equipo Científico

Calcula factores de pérdida y desperdicio de alimentos basándose en la perecibilidad del producto. Estima vida útil, energía de refrigeración durante el transporte y desperdicio de alimentos debido al deterioro.

Se ejecuta enSolo nodo raíz
Dependenciasadd_client_nodes_gfm
SalidaFactores de desperdicio, requisitos de cadena de frío

📊

Cálculo de Impacto

Estos módulos calculan métricas de impacto ambiental.

water_scarcity_gfm

v0.5.298Equipo Científico

Calcula la huella de escasez de agua basándose en el origen y factores regionales de estrés hídrico. Utiliza factores de Índice de Estrés Hídrico (WSI) para ponderar el consumo de agua azul por escasez hídrica regional.

Se ejecuta enModeledActivityNode con padre FoodProductFlowNode
Dependenciasorigin_gfm
Cobertura162 países
SalidaConsumo de agua escasa (m3)

Comparación de Impacto
Tomates de Marruecos: 285,6 L de agua escasa/kg
Tomates de Países Bajos: 12,8 L de agua escasa/kg

rainforest_gfm

v0.5.328Equipo Científico

Evalúa el riesgo de deforestación e impacto en la selva tropical para materias primas relevantes.

Se ejecuta enModeledActivityNode con padre FoodProductFlowNode
EnfoqueSoja, aceite de palma, cacao, café, vacuno
SalidaPuntuación de riesgo de selva tropical, impacto de deforestación

impact_assessment_gfm

v0.5.298Equipo Core

Calcula la Evaluación de Impacto de Ciclo de Vida utilizando metodología del IPCC. Calcula equivalentes de CO₂ para cada nodo de producción utilizando la evaluación de impacto de cambio climático IPCC 2013.

Se ejecuta enActivityNode (procesamiento, modelado, hoja de suministro)
MetodologíaIPCC 2013 GWP100a
SalidaPuntuaciones de impacto agregadas (kg CO₂eq)

matrix_calculation_gfm

v0.5.306Equipo Core

Realiza cálculos de ACV basados en matrices para sistemas de productos complejos. Un componente crítico de rendimiento para agregación matricial en grafos complejos.

Se ejecuta enGrafos de productos complejos
MétodoInversión de matrices para ACV
SalidaFlujos e impactos calculados

🥗

Nutrición y Puntuación

Estos módulos calculan métricas de salud y nutrición.

vitascore_gfm

v0.5.298Equipo Científico

Calcula la puntuación de salud nutricional basándose en factores de riesgo del estudio Global Burden of Disease.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode
Dependenciasaggregation_gfm, daily_food_unit_gfm
SalidaCalificación de salud Vita Score

daily_food_unit_gfm

v0.5.298Equipo Científico

Calcula la contribución de unidad alimentaria diaria a partir de valores nutricionales agregados.

Se ejecuta enFoodProductFlowNode (no subdivisión)
Dependenciasaggregation_gfm
SalidaContribución de unidad alimentaria diaria

📦

Agregación

Estos módulos combinan resultados entre ingredientes.

aggregation_gfm

v0.5.100Equipo Core

Agrega datos de todos los ingredientes al nivel de producto. Agrega valores nutricionales, cantidades por categoría, productos críticos de selva tropical y productos animales.

Se ejecuta enNodos de producto con ingredientes
Dependenciasmatrix_calculation_gfm
SalidaDatos agregados de nutrientes, categorías e impacto

post_nutrients_aggregation_gfm

v0.5.305Equipo Core

Realiza agregación post-cálculo después de la evaluación de impacto.

Se ejecuta enNodos de producto
Dependenciasimpact_assessment_gfm, daily_food_unit_gfm
SalidaResultados finales agregados

report_aggregation_gfm

v0.5.323Equipo Core

Agrega resultados de cálculo para propósitos de informes. Prepara estructuras de datos de salida final para respuestas de API y exportaciones.

Se ejecuta enNodo raíz
Dependenciasaggregation_gfm, post_nutrients_aggregation_gfm
SalidaDatos agregados listos para informe

Dependencias de Módulos

El flujo de ejecución típico sigue este patrón de dependencias:

dfac831fc088723476fa35ca8f8ec3b1

Por qué Importan los GFMs

  • Eficiencia - Automatizan tareas repetitivas de entrada de datos, haciendo EOS escalable a miles de productos
  • Precisión - Aprovechan modelos estadísticos, recetas estándar y datos comerciales para aumentar la fiabilidad
  • Estandarización - Armonizan datos de fuentes variadas en formatos consistentes
  • Adaptabilidad - Actualizan módulos independientemente a medida que emergen nuevos datos o metodologías

Siguientes Pasos