中国における持続可能な航空燃料サプライチェーンと産業クラスター配置の低炭素最適化に関する研究

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel GAN+LCA framework for SAF pathway modeling that can be adapted to regional contexts.

🏢実務担当者:Offers insights into supply chain configuration for SAF projects, particularly the carbon impact of feedstock and transport choices.

🏛政策担当者:Informs aviation decarbonization policy by quantifying how supply chain structure affects life-cycle emissions.

持続可能な航空燃料（SAF）は、航空脱炭素化の重要な経路として広く認識されているが、そのライフサイクル炭素性能はサプライチェーン構成に極めて敏感である。本研究は、ライフサイクルアセスメント（LCA）と生成的敵対ネットワーク（GAN）を統合したデータ駆動型フレームワークを提案し、構造的制約下でのSAFサプライチェーン経路のモデル化と最適化を行う。原料供給源、製油所の立地、空港需要ノード、転換技術、輸送手段、および距離を含む、実行可能な経路から構成されるルール制約付き合成データセットを構築する。各経路は数値特徴ベクトルにエンコードされ、GANモデルは実行可能な構成の分布を学習するよう訓練される。生成された経路は、物理的実現可能性と排出量の整合性を確保するため、LCAベースの後処理を通じてさらに検証される。結果は、経路レベルの炭素強度が構成によって大きく異なり、原料と輸送の組み合わせが異なる場合、その差は30%を超えることを示している。本モデルは、炭素排出量の多峰分布を捕捉し、構造的に一貫した低炭素経路を特定することに成功している。特に、局所的な供給構造と輸送距離の短縮が排出量最小化において支配的な役割を果たすことが見出された。本研究は、SAF経路モデリングのためのスケーラブルな方法論的フレームワークを提供し、航空炭素削減目標を達成するためのサプライチェーン設計と空間構成に関する洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Sustainable aviation fuel (SAF) is widely recognized as a critical pathway for aviation decarbonization; however, its life-cycle carbon performance is highly sensitive to supply chain configurations. This study proposes a data-driven framework integrating life-cycle assessment (LCA) with a generative adversarial network (GAN) to model and optimize SAF supply chain pathways under structural constraints. A rule-constrained synthetic dataset comprising feasible pathways is constructed, incorporating feedstock sources, refinery locations, airport demand nodes, conversion technologies, transport modes, and distances. Each pathway is encoded into a numerical feature vector, and a GAN model is trained to learn the distribution of feasible configurations. Generated pathways are further validated through LCA-based post-processing to ensure physical feasibility and emission consistency. The results show that pathway-level carbon intensity varies significantly across configurations, with differences exceeding 30% under varying feedstock–transport combinations. The model successfully captures the multimodal distribution of carbon emissions and identifies structurally consistent low-carbon pathways. In particular, localized supply structures and reduced transport distances are found to play a dominant role in minimizing emissions. This study provides a scalable methodological framework for SAF pathway modeling and offers insights into supply chain design and spatial configuration for achieving aviation carbon reduction targets.

• openalex https://doi.org/10.3390/atmos17060542first seen 2026-05-26 04:44:11 · last seen 2026-06-17 07:11:52