← 論文一覧に戻る

プレハブ鉄骨構造建築物における動的炭素フットプリント会計のためのGAT-LSTMハイブリッドモデル：時空間統合の視点

GAT-LSTM hybrid model for dynamic carbon footprint accounting in prefabricated steel structure buildings: a spatio-temporal integration perspective (原題)

Dajiang Liu, Tao Yu, Huiying Xu

Energy and Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.enbuild.2026.118034
原典: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.118034

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、プレハブ鉄骨構造建築物の動的炭素フットプリント会計にGAT-LSTMハイブリッドモデルを提案する。時空間統合の視点から、建築プロセス全体の炭素排出を高精度に推定し、従来の静的評価の限界を克服する。AI技術を炭素会計に応用した点で、建設業の脱炭素化に貢献する。

English

This paper proposes a GAT-LSTM hybrid model for dynamic carbon footprint accounting in prefabricated steel structure buildings, integrating spatio-temporal data to estimate emissions across the construction process. It overcomes limitations of static assessments, contributing to decarbonization in the construction sector.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けて建設資材・施工段階の排出算定が重要。本モデルは、SSBJ開示やサプライチェーン排出量算定に応用可能で、ゼロエネ建築やLCA高度化に寄与する。

In the global GX context

Globally, the construction sector faces pressure to align with TCFD/ISSB disclosure and net-zero targets. This AI-driven approach offers a scalable method for dynamic carbon accounting, supporting transition finance and green building certifications.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel AI-based method for dynamic carbon accounting in buildings, useful for advancing LCA and spatio-temporal modeling.

🏢実務担当者:Construction firms can adopt this model to improve carbon footprint reporting and meet disclosure requirements.

🏛政策担当者:Highlights potential for AI in building sector decarbonization, informing policy on carbon accounting standards.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。