大学建物におけるエネルギー・廃棄物システムの将来型運用ライフサイクルアセスメント：openLCAとBrightway2を用いた監査可能なワークフロー

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

🔬研究者:LCA方法論の進展、特に将来シナリオと不確実性処理の統合に興味のある研究者向け。

🏢実務担当者:キャンパスや建物の持続可能性マネージャーが、脱炭素施策の優先順位付けに活用できる。

🏛政策担当者:建物部門の排出削減政策の評価に、将来シナリオを考慮したLCAの活用を示唆。

抄録 キャンパス建物の運用段階ライフサイクルアセスメント（LCA）は、しばしば静的な電力背景、過少に特定されたシナリオ、および限定的な不確実性処理を用いており、日常的な脱炭素化意思決定に対する有用性を低下させている。本研究は、年間建物運用のための将来予測型・帰属型・立地ベースのワークフローを提示する。ケーススタディはクイーンズランド大学のAdvanced Engineering Buildingであり、機能単位は建物1年分である。2×2のシナリオ設計は、電力背景（現在のクイーンズランド州ミックス対クイーンズランド-2050）と都市固形廃棄物の分別率（約64%対77%）の2つの要因を比較する。運用段階の温室効果ガス影響は、openLCAにおいて、オーストラリアライフサイクルインベントリデータベース（AusLCI）および気候変動に関する政府間パネル（IPCC）2013年手法を用いて、100年地球温暖化係数（GWP100；以下GWP）として定量化される。軽量なBrightway2メタモデルは、共通乱数（CRNs）を用いたペア比較と感度スクリーニングを支援する。このワークフローは、固定されたフォアグラウンドをバージョン管理されたバックグラウンドにリンクする監査可能なライフサイクルシナリオ層として理解でき、サイバーフィジカルツインではない。電力は年間運用GWPを支配し、現在の電力背景をクイーンズランド-2050に置き換えると、約47%削減される。対照的に、分別率の向上は年間運用GWPをわずか約5.3 t CO 2 -eq yr⁻ 1 しか削減しない。感度分析は、エネルギー使用原単位（EUI）を分散の主要な要因として特定し、廃棄物関連の投入は、記載された範囲内では軽微なままである。このワークフローは、運用者、キャンパス持続可能性管理者、エネルギー調達チーム、および政策関係者向けの再現可能な建物レベルの報告を支援する。これは、同等の機関建物および報告年度にわたって再利用可能である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract Operational life cycle assessments (LCAs) of campus buildings often use static electricity backgrounds, under-specified scenarios, and limited uncertainty treatment, reducing their usefulness for routine decarbonisation decisions. This study presents a prospective, attributional, location-based workflow for annual building operations. The case study is the Advanced Engineering Building at the University of Queensland, and the functional unit is one building-year. A 2 × 2 scenario design compares two factors: the electricity background (current Queensland mix versus Queensland-2050) and municipal solid-waste diversion (approximately 64% versus 77%). Operational greenhouse gas impacts are quantified in openLCA as 100-year global warming potential (GWP100; hereafter GWP) using the Australian Life Cycle Inventory database (AusLCI) and the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 2013 method. A lightweight Brightway2 metamodel supports paired contrasts using common random numbers (CRNs) and sensitivity screening. The workflow can be understood as an auditable lifecycle-scenario layer linking a fixed foreground to versioned backgrounds rather than as a cyber-physical twin. Electricity dominates annual operational GWP, and replacing the current electricity background with Queensland-2050 reduces it by about 47%. By contrast, increasing diversion reduces annual operational GWP by only about 5.3 t CO 2 -eq yr⁻ 1 . Sensitivity analysis identifies energy use intensity (EUI) as the dominant driver of variance, whereas waste-related inputs remain minor within the stated scope. The workflow supports repeatable building-level reporting for operators, campus sustainability managers, energy procurement teams, and policy stakeholders. It is reusable across comparable institutional buildings and reporting years.

• openalex https://doi.org/10.1007/s44498-026-00147-4first seen 2026-08-08 04:49:50