デジタルツインを用いたカーボンフットプリント監視システム
A Digital Twin–Based Carbon Footprint Monitoring System (原題)
M. Harinipriya, B. Arun Karthik, T. Manikandan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
IoTセンサー（MQ-135、MQ-7等）とクラウド、Pythonベースのデジタルツインを組み合わせ、工場やスマートシティの炭素排出をリアルタイムで可視化するシステムを提案。センサー値をクラウド経由で取得・処理し、排出レベルのグラフィカル表示により意思決定を支援する。産業とスマートシティの炭素管理に向けた実用的ソリューションを提示する。
English
This work proposes a digital twin–based carbon footprint monitoring system integrating IoT gas/current/voltage/temperature sensors with cloud computing and a Python interface for real-time emission visualization. It aims to support decision-making and environmental sustainability for industries and smart cities.
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
SSBJ・Scope1/2開示が進む日本企業にとって、一次データをリアルタイム取得する計測基盤は報告精度向上に直結する。特に製造業の工場単位GHG管理やスマートシティ実証と親和性が高い。
In the global GX context
As ISSB/CSRD push for assured, granular emissions data, IoT+digital-twin monitoring offers a bottom-up measurement layer that complements top-down disclosure frameworks. Relevant to Scope 1/2 data quality and MRV infrastructure globally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:IoT・デジタルツインを炭素計測に応用する際のシステム構成と実装例として参照可能。
🏢実務担当者:工場・拠点単位の排出量をリアルタイム把握し、Scope1/2報告や削減施策の即時判断に活用できる。
🏛政策担当者:スマートシティや産業のMRV高度化に向けた計測インフラ政策の参考になる。
📄 Abstract（原文）
Carbon emissions increase and affect the environment, and its monitoring and analysis in real time become important. The aim of this work is to develop carbon footprint monitoring system based on digital twin combining Internet of Things (IoT)–based sensors and cloud computing with real-time visualization. Gas sensors (MQ-135, MQ-7) and current, voltage, and temperature sensors are used by the model to sense the carbon emission and send the readings to an IoT beginner by using cloud-based protocol. A Python-based digital twin interface fetches the value of the sensor from the cloud, processes the information, and provides a graphical view of the emission levels. This approach would help in decision-making and would be a step toward environmental sustainability. It provides a practical solution to the industries and smart cities to manage their carbon footprints.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1002/9781394389582.ch21first seen 2026-09-12 05:06:02
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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。