将这些数据转换成每年的平均热率（下图）显示，在比特币挖矿的整个历史中，类似的急剧下降。CPU、GPU 和 FPGA 基准以及公布的 OEM 电源使用数据被用来估计 2009 年至 2012 年网络平均算务。ASIC 在 2020 年宣布的矿工在上面和下面被可视化，以显示算力热率的持续下降，但他们从能量估计中被丢弃，因为他们还没有公开可用。

所以，现在我们已经编译了所有必要的数据（年算力和年算力热率），让我们通过工程师对比特币挖掘能量化学计量学的尝试将它们结合起来：

简单地将每年完成的功（terahash/ 年）乘以系统上矿工的年估计热率（joules/terahash），你就得到了 joules/ 年的估计。我们将把 joules/ 年换算成 kWh/ 年（1kWh 等于 3.6 百万 joules），以下图表显示年度能量估算值。

然而，这种基于物理的估算方法也存在一些问题：

按效率级别计算的活跃矿工的数量是未知的，这个基于物理的模型假设市场上所有的矿工模型在发布年份中都有同等的参与。

这个模型也使用了一个阶跃函数的年度热率数据作为输入。这个年度数据会在每年的第一天突然改变，随着老矿工逐渐退休，新矿工开始工作，热率的逐渐下降会更加现实。

它假设老矿工在一年后退休，这也不太可能，因为设备的生命周期目前为两年或更长时间。 (责任编辑：admin)