Optimizing Carbon Emissions Prediction from Urban Water Systems: A Socio-technical Perspective
都市水システムからの炭素排出量予測の最適化：社会技術的視点 (AI 翻訳)
Guohao Li, Xue-yi You
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、都市水システムからの炭素排出量を予測する最適化手法を社会技術的視点から提案する。水処理プロセスにおけるエネルギー消費と排出要因を統合し、予測精度向上を目指す。
English
This paper proposes an optimization method for predicting carbon emissions from urban water systems from a socio-technical perspective. It integrates energy consumption and emission factors in water treatment processes to improve prediction accuracy.
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
日本では水道施設の老朽化と省エネが課題であり、炭素排出予測はSSBJ対応にも資する。本手法は自治体の排出量管理に応用可能。
In the global GX context
Globally, urban water systems are a significant source of GHG emissions; this socio-technical approach aligns with ISSB's focus on infrastructure emissions and helps utilities meet climate disclosure requirements.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a framework integrating technical and social factors for emissions prediction in urban water systems.
🏢実務担当者:Offers water utilities a method to optimize emissions tracking and identify energy-saving opportunities.
🏛政策担当者:Highlights the role of water infrastructure in national carbon inventories and potential policy interventions.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s41742-026-01095-4first seen 2026-06-13 04:59:20
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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。