論文・研究マップ・実務者の知見・データ。GXに取り組む研究者・政策担当者・ 投資家・現場を、4つの領域でつなぎます。
Connecting and decoding GX & decarbonization knowledge — papers, research maps, practitioner insights and data.
減窒素条件下での緑肥-小麦輪作体系における緑肥品種の混作が温室効果ガス排出に与える制御効果
Xingjian Jin, Ke Xu, Zhengpeng Li +6
青海高原の春小麦生産において、30%の窒素削減と緑肥混作（特に共通ビッチと菜種の混作）により、地球温暖化係数（GWP）と温室効果ガス強度（GHGI）を低減しつつ収量を維持できることを実証。土壌中のアンモニウム態窒素と硝酸態窒素がGHGIの主要な駆動因子であることを特定。
LNG燃料クルーズ船からのメタンスリップ、ブラックカーボン、温室効果ガス排出：FuelEUとIMOエンジン負荷監視手法の洞察
Benoit Sagot, Raphael Defossez, Aurelia Miquel
本研究は、LNG燃料クルーズ船の実航海条件下でのメタンスリップ、ブラックカーボン、GHG排出を測定した。新型低圧4ストロークデュアルフューエルエンジンは、従来型に比べ60%負荷以上でメタンスリップを約18%低減し、LNG運用はMGO比でCO2換算排出を21%削減、ブラックカーボンは90%以上低減した。FuelEU MaritimeとIMOのELM手法によるメタンスリップ係数は約1.35%で、デフォルト値より有意に低かった。
リカレントニューラルネットワークを用いたハイブリッドエネルギーシステムからの温室効果ガス排出の時間的最適化
KONE Bakary, DOSSO Mouhamadou, DIARRA Mamadou +1
本研究は、ハイブリッドエネルギーシステムからの温室効果ガス（GHG）排出を時間的に最適化するために、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を適用している。RNNの時系列予測能力を活用することで、エネルギー生成と消費の動的なバランスを取り、GHG排出を最小化する運転スケジュールを導出する。AIを用いた排出削減の実証事例として、GX分野への応用可能性を示している。
GXceedは、論文・データ・政策シグナル・実装ツールを接続し、複雑なGX・気候リスク課題を 読み解くための研究オーケストレーション基盤です。4つの領域は、この一つの目的のもとにつながっています。
GXceed connects papers, data, policy signals and implementation tools into one research orchestration layer.
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