「食品産業の水再利用における水・エネルギー・炭素トレードオフ」複製データ：MINLPおよびTOPSISモデル、モデル入力、図・モンテカルロスクリプト
Replication data for "Water–Energy–Carbon Trade-Offs in Food-Industry Water Reuse": MINLP and TOPSIS models, model inputs, and figure/Monte-Carlo scripts (原題)
Semih Özel
🤖 gxceed AI 要約
日本語
食品産業（オリーブ油工場と乳製品工場）の水再利用を対象に、水・エネルギー・炭素のトレードオフをMINLPとTOPSISで分析した論文の複製パッケージ。最適化モデル、モデル入力、図表再現スクリプト、モンテカルロ不確実性分析を収録。炭素会計は電力由来の単一境界で評価している。
English
Replication package for a study analyzing water–energy–carbon trade-offs in food-industry water reuse (olive oil mill and dairy plant) using MINLP and TOPSIS. Includes optimization models, inputs, figure/Monte-Carlo scripts. Carbon accounting uses a single electricity-based boundary.
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
日本では食品製造業の脱炭素と水資源管理が重要課題であり、本手法は工場単位の炭素・エネルギー最適化に応用可能。ただし開示枠組みへの直接的な示唆は限定的。
In the global GX context
Adds to the growing literature on industrial decarbonization and resource efficiency, relevant to Scope 1/2 accounting at the facility level. However, it does not directly engage with TCFD/ISSB disclosure frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:産業プロセスにおける水・エネルギー・炭素の統合最適化手法として参考になる。
🏢実務担当者:食品工場の水再利用設備投資の意思決定に、炭素・エネルギーコストを組み込む手法を提供。
🏛政策担当者:産業部門の脱炭素政策において、水・エネルギー・炭素の相乗効果を考慮する必要性を示唆。
📄 Abstract（原文）
his dataset is the replication package for the article "Water–Energy–Carbon Trade-Offs in Food-Industry Water Reuse: A MINLP and TOPSIS Analysis of an Olive Oil Mill and a Dairy Plant". It contains the optimization models (a superstructure mixed-integer nonlinear program solved with SCIP and cross-checked with GAMS/BARON), a TOPSIS multi-criteria analysis, all model inputs, and the scripts that reproduce the figures, the Monte Carlo uncertainty analysis, and the treatment-configuration enumeration. Contents: /code (Pyomo/pyscipopt models, GAMS/BARON model, TOPSIS, figure and Monte Carlo scripts), /data (Model_Inputs_JCP.xlsx with all parameters, plus numeric outputs behind the figures), /figures (regenerated figures). Carbon accounting uses a single electricity-based boundary for both cases (freshwater supply + treatment + reclaim pumping energy x grid emission factor). Data provenance: the olive-oil mill parameters are aggregated from a confidential plant audit (raw samples are NOT included); the dairy data are open access from Espíndola et al. (2023), Sustainability 15(3):2540 (CC BY). Requirements: Python 3.10+ with Pyomo, pyscipopt (SCIP 10), numpy, matplotlib, and openpyxl; GAMS+BARON optional.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/4rzjjc9txjfirst seen 2026-10-10 05:07:51
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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。