← 論文一覧に戻る

動的な医療需要マッチングに向けた廃棄物の資源転換：病院の脱炭素化と循環型資源回収のための都市固形廃棄物価値化のMLベース最適化

Waste-to-resource conversion for dynamic healthcare demand matching: ML-based optimization of municipal solid waste valorization for hospital decarbonization and circular resource recovery (原題)

Yipeng Feng, Guiying Xu, Mohammed A. Alghassab, Ahmed Najat Ahmed, Chengwei Zhang, Guowen Huang, Ashrf althbiti, Norah Alsairy, Thanh Nam Dang, Hind Albalawi

Process Safety and Environmental Protection📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: healthcare
DOI: 10.1016/j.psep.2026.109451
原典: https://doi.org/10.1016/j.psep.2026.109451

🤖 gxceed AI 要約

日本語

都市固形廃棄物の価値化を機械学習で最適化し、病院の動的なエネルギー需要に合わせて廃棄物由来資源を供給する手法を提案。医療機関の脱炭素化と循環型資源回収の両立を狙う。廃棄物処理と医療需要のマッチングという新規性を持つ。

English

Proposes an ML-based optimization of municipal solid waste valorization to match dynamic hospital energy demand. Aims to combine healthcare decarbonization with circular resource recovery. Novel in linking waste-to-resource conversion with healthcare demand matching.

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

医療機関の脱炭素は日本のGX政策でも注目される領域だが、本論文は開示・会計フレームワークとの接続が弱く、SSBJや有報対応への直接的な示唆は限定的。廃棄物由来エネルギーの調達・Scope1/2削減の実務検討材料として参考になる。

In the global GX context

Healthcare decarbonization is an emerging theme in global GX, but this paper sits closer to waste-to-energy optimization than to disclosure frameworks like TCFD/ISSB/CSRD. It offers a technical angle for hospitals seeking Scope 1/2 reductions via circular resource recovery.

👥 読者別の含意

🔬研究者:ML応用による廃棄物価値化と医療需要マッチングの最適化手法に関心がある研究者向け。

🏢実務担当者:病院のエネルギー調達や廃棄物処理の脱炭素化を検討するサステナビリティ担当者に参考となる。

🏛政策担当者:医療機関の脱炭素と廃棄物循環政策の接点を検討する政策担当者に示唆を与える。

🔗 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。