現場から敷地までの体化炭素評価のための実践的枠組み：ポルトガル、ファロの集合住宅への適用

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

🔬研究者:Provides a reproducible framework for embodied carbon LCA with data reliability assessment.

🏢実務担当者:Identifies material hotspots (e.g., concrete, steel) to prioritize in low-carbon design.

🏛政策担当者:Supports building carbon regulation by demonstrating a transparent, context-specific assessment approach.

建物の脱炭素化における組み込み炭素（EC）の重要性の高まりは、透明性が高く、状況に応じたライフサイクルアセスメント（LCA）アプローチを必要としている。本研究は、建設後の詳細な材料数量化と構造化されたデータ選択方法論を組み合わせた、ゆりかごから現場まで（A1–A4）のECを定量化するための実践的枠組みを開発する。炭素係数（CF）は主に地理的に代表的な環境製品宣言（EPD）から取得され、材料の類似性、地理的近接性、およびデータの完全性を組み込んだ信頼性枠組みを通じて評価される。さらに、分析階層プロセス（AHP）が、レディーミクストコンクリートなどの主要材料の代表値を選択するために適用される。この枠組みの適用は、EC結果に対するデータの代表性の決定的な影響を浮き彫りにし、初期段階の評価における不確実性を低減するための透明性が高く再現可能なアプローチを示す。ケーススタディは、総ECが228 kg CO2e/m2となり、構造材料が主要な炭素ホットスポットとして特定された：レディーミクストコンクリートは総影響の約40％を占め、鉄筋は約11％を占め、一方、組積造システム、充填材、およびレベリング層は、さらに重要な追加シェアに寄与する。これらの材料を合わせると、総組み込み排出量のわずかに75％以上を占める。数値結果に加えて、この研究は、限られた数の材料カテゴリーが炭素フットプリントを支配し、それにより的を絞った脱炭素化戦略を可能にすることを示している。提案された枠組みは、類似の建物状況に移転可能となるように設計されており、ポルトガルの建設部門およびその先における、より堅牢でデータ駆動型の意思決定を支援する。これは、地域的に代表的な環境データが必ずしも十分ではない地域において特に重要であり、そのような条件下で組み込み炭素評価を開発するための構造化されたアプローチを提供するからである。

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。

The growing importance of embodied carbon (EC) in building decarbonisation requires transparent, context-specific Life Cycle Assessment (LCA) approaches. This study develops a practical framework for quantifying cradle-to-site EC (A1–A4), combining detailed post-construction material quantification with a structured data selection methodology. Carbon factors (CFs) are primarily sourced from geographically representative Environmental Product Declarations (EPDs) and evaluated through a reliability framework that incorporates material similarity, geographical proximity, and data completeness. An Analytic Hierarchy Process (AHP) is further applied to select representative values for key materials such as ready-mix concrete. The application of this framework highlights the critical influence of data representativeness on EC results and demonstrates a transparent and reproducible approach for reducing uncertainty in early-stage assessments. The case study yields a total EC of 228 kg CO2e/m2, with structural materials identified as the main carbon hotspots: ready-mix concrete accounts for approximately 40% of total impacts, reinforcing steel for around 11%, while masonry systems, infill, and levelling layers contribute a significant additional share. Together, these materials represent slightly more than 75% of total embodied emissions. Beyond the numerical results, the study shows that a limited number of material categories dominate the carbon footprint, enabling targeted decarbonisation strategies. The proposed framework is designed to be transferable to similar building contexts and supports more robust, data-driven decision-making in the Portuguese construction sector and beyond. It is particularly relevant in regions where locally representative environmental data are not necessarily sufficient, as it provides a structured approach for developing embodied carbon assessments under such condition.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18136590first seen 2026-07-04 05:38:28 · last seen 2026-09-22 05:11:02