難地盤における構造コンクリート基礎のコスト・工程・カーボンフットプリントの多目的最適化
MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION OF COST, SCHEDULE, AND CARBON FOOTPRINT FOR STRUCTURAL CONCRETE FOUNDATIONS IN CHALLENGING GEOTECHNICAL TERRAINS (原題)
Hassan Ali Sadiq,Waleed Arshad,Muhammad Nouman Aslam,Muhammad Badar Ashraf,Masroor Ahmed Soomro,Muhammad Salman Khan,Uzair Ali
🤖 gxceed AI 要約
日本語
難地盤のコンクリート基礎設計において、コスト・工程・炭素排出量を同時に最適化する多目的最適化手法を提示する研究。基礎形式や材料選択のトレードオフを定量化し、建設段階の埋め込み炭素削減と経済性の両立を図る。建設業の脱炭素設計判断に実務的な示唆を与える。
English
This study applies multi-objective optimization to balance cost, schedule, and carbon footprint in structural concrete foundation design under challenging geotechnical conditions. It quantifies trade-offs among foundation types and materials to reconcile embodied-carbon reduction with economic performance. It offers practical guidance for low-carbon design decisions in construction.
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
建設業はScope 3(カテゴリ1・2)やCSRD対応で資材由来の埋め込み炭素開示が求められつつあり、基礎設計段階での炭素最適化はサプライチェーン排出削減の実務手法として参考になる。SSBJのScope 3開示を見据えた建設会社の設計・調達判断に接続しうる。
In the global GX context
Embodied carbon in construction materials is increasingly captured under Scope 3 Category 1/2 and CSRD/ISSB disclosure, making design-stage carbon optimization relevant to corporate climate reporting. The paper contributes an engineering-level method for reducing upstream emissions that disclosure frameworks only measure at aggregate level.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a multi-objective optimization framework linking geotechnical design choices to embodied carbon, useful for construction decarbonization modeling.
🏢実務担当者:Helps design and procurement teams weigh cost, schedule, and embodied-carbon trade-offs in foundation planning.
🏛政策担当者:Suggests embodied-carbon benchmarks for public infrastructure procurement and building codes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.23120823first seen 2026-10-05 05:26:45 · last seen 2026-10-05 05:26:46
🔔 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。