Reconstruction and Forecasting of Carbon Footprints and Embodied Transfers in Advanced Manufacturing: A Hybrid WOA-GNN Framework Applied to Western China
先進製造業におけるカーボンフットプリントと内包移転の再構築と予測：西部中国に適用したハイブリッドWOA-GNNフレームワーク (AI 翻訳)
Yan Zou, Yinlong Li, Zhijie Han
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、クジラ最適化アルゴリズムとグラフニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案し、先進製造業のカーボンフットプリントと内包炭素移転を再構築・予測する。中国西部への適用事例を示し、サプライチェーン排出量の推定手法を提供する。
English
This paper proposes a hybrid WOA-GNN framework for reconstructing and forecasting carbon footprints and embodied carbon transfers in advanced manufacturing, applied to Western China. It demonstrates a data-driven approach for supply chain emission estimation.
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
日本企業にとって、サプライチェーン排出量（Scope 3）の予測手法として参考になる可能性がある。ただし、中国西部のデータに基づくため、日本への直接適用には調整が必要。
In the global GX context
This study contributes a novel machine learning approach for carbon footprint forecasting, relevant for global supply chain decarbonization. The method could be adapted for other regions, including those under ISSB or CSRD reporting requirements.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a hybrid AI framework combining optimization and graph neural networks for carbon accounting in manufacturing supply chains.
🏢実務担当者:The methodology could be adapted for corporate carbon footprint forecasting, though requires access to detailed input-output data.
🏛政策担当者:Offers insights for regional emission tracking and forecasting, relevant for industrial decarbonization policies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s11067-026-09736-zfirst seen 2026-05-17 06:53:28
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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。