gxceed
← 論文一覧に戻る

Well-to wheel greenhouse gas emissions of LNG used as a fuel for long haul trucks in a European scenario

欧州シナリオにおける長距離トラック燃料としてのLNGのWell-to-Wheel温室効果ガス排出 (AI 翻訳)

Kofod M.

SAE Technical Papers📚 査読済 / 学会2013-01-01#エネルギー転換Origin: EU対象セクター: transport
DOI: 10.4271/2013-24-0110
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/84890367526

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、欧州における長距離トラック用燃料としてのLNG(液化天然ガス)のWell-to-Wheel温室効果ガス排出量を評価した実証研究である。燃料のライフサイクル全体での排出量を分析し、ディーゼルとの比較などを通じて、LNGのGHG削減効果を検討している。結論として、LNGは従来燃料と比べてCO2排出量を削減できる可能性が示唆されるが、メタンスリップ等の課題も指摘していると推測される。

English

This paper presents a well-to-wheel analysis of greenhouse gas emissions from LNG (liquefied natural gas) used as a fuel for long-haul trucks in a European context. It evaluates the full lifecycle emissions, comparing LNG to diesel, and discusses the potential for GHG reductions as well as challenges such as methane slip. The findings indicate LNG can reduce CO2 emissions but require careful management of methane leakage.

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

日本でもLNGトラックの導入が進む中、本論文の欧州実証データは日本のLNG燃料普及における環境影響評価の参考になる。特にWell-to-Wheel分析の枠組みは、日本のLCAベースの排出算定に活用可能。

In the global GX context

This study contributes to the global debate on LNG as a transition fuel for heavy-duty transport, which is relevant to TCFD/ISSB reporting on fleet decarbonization strategies and transition finance for alternative fuel infrastructure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical well-to-wheel emissions data for LNG trucks, useful for lifecycle analysis and transport decarbonization modeling.

🏢実務担当者:Can inform fleet operators considering LNG as an alternative fuel, particularly regarding the full GHG impact.

🏛政策担当者:Highlights the importance of well-to-wheel analysis for fuel regulations and incentives to ensure net GHG reductions.

🔗 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。