Unveiling Scope 3 emissions in energy supply chains: a graph neural network approach for missing data imputation and optimization
エネルギーサプライチェーンにおけるスコープ3排出の解明：欠測データ補完と最適化のためのグラフニューラルネットワークアプローチ (AI 翻訳)
Zeqi Zhang, Yingjie Li, Danhui Lai, Ningrui Zhou, Qinhui Zhan, Wei Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、エネルギーサプライチェーンにおけるスコープ3排出量の正確な算定を目的とし、物理学的に基づいたLeontief-GNNを用いて欠測企業排出量を補完し、調達最適化フレームワークに統合する。合成ネットワークでRMSE144.41を達成し、高排出企業が構造的ハブであることを特定。データ駆動型の脱炭素化とESG調達を支援する。
English
This paper addresses Scope 3 emissions accounting in energy supply chains using a physics-informed Leontief-GNN to impute missing firm-level emissions and integrate into a supplier selection framework. It outperforms baselines on a synthetic network, achieving RMSE 144.41, and identifies high-emitting hubs. Supports data-driven decarbonization and ESG-aware procurement.
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
日本ではSSBJ基準や有報でのスコープ3開示が進む中、本手法はサプライチェーン排出データの欠測問題に対する実践的解決策を提供する。エネルギー企業の調達最適化にも応用可能。
In the global GX context
Globally, Scope 3 accounting remains a critical gap in climate disclosure (ISSB, CSRD). This physically grounded GNN imputation method offers a scalable solution for missing data, with implications for procurement and supply chain decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:GNNを用いたスコープ3補完と調達最適化の新手法を提供。
🏢実務担当者:Leontief-GNNを自社のサプライチェーン管理に統合し、欠測排出量を補完して低炭素調達を実現できる。
🏛政策担当者:AI技術がスコープ3報告の精度向上に寄与する可能性を示し、開示規制の強化を支援する。
📄 Abstract（原文）
Accurate accounting of Scope 3 emissions is essential for decarbonization in energy supply chains, but remains difficult because of data opacity and the complexity of multi-tier supplier networks. We formulate Scope 3 propagation using a Leontief-inspired model on a directed supply graph and propose a physics-informed Leontief-GNN with an input-injection mechanism to impute missing firm-level emissions. We further integrate the imputed emission map into a multi-objective supplier selection framework. On a synthetic scale-free network of 2,000 nodes, the proposed Leontief-GNN achieved an RMSE of 144.41, outperforming feature-only baselines and a matched GraphSAGE ablation without input injection (RMSE 172.31). The framework also generated Pareto-efficient procurement strategies and showed that high-emitting firms tend to be structural hubs whose targeted failure rapidly degrades network connectivity. The proposed framework provides a physically grounded and practically useful approach for missing Scope 3 emission imputation and procurement optimization, supporting data-driven decarbonization and ESG-aware supply-chain decision-making in the energy sector.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.3389/fenrg.2026.1811386first seen 2026-05-05 21:56:16
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