ギリシャにおけるセンサーを活用したスイートチェリーの選別・包装のリアルタイム持続可能な収穫後処理：ゲート・トゥ・ゲートLCA

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

🔬研究者:Provides a detailed gate-to-gate LCA with sensor data integration and mitigation scenario analysis for post-harvest agri-food systems.

🏢実務担当者:Offers actionable mitigation measures (packaging optimization, PV, water recirculation) with quantified CO2 reductions for cherry sorting/packing operations.

🏛政策担当者:Demonstrates the potential of sensor-informed LCA for monitoring and improving environmental performance in food supply chains, informing policy on data-driven sustainability.

本研究は、ギリシャの産業用サクランボ選別・包装施設を対象としたゲート・トゥ・ゲートのライフサイクルアセスメント（LCA）を提示し、データ駆動型の影響定量化と収穫後工程における改善経路を通じて、農業食品サプライチェーンにおける環境持続可能性に直接取り組むものである。評価は、サクランボ選別・包装施設内の全プロセスを包含するゲート・トゥ・ゲートのシステム境界に焦点を当てる一方、上流のサクランボ生産と下流の廃棄物管理は、システムレベルの文脈を提供するために別途モデル化・報告される。コア段階のホットスポットは、結果セクションで詳細に分析され、包装材料と比較した電力使用の支配的な役割が強調される。機能単位は、工場ゲートにおける市場流通可能な包装済みサクランボ1 kgと定義される。一次データは、全処理シーズンにわたる質量フロー、エネルギー使用、水消費量、包装材料、廃棄物ストリームの高解像度バッチレベル測定から取得され、仮想センサー出力として構造化される。これらのセンサー情報に基づく運用データは、確立されたデータベースからの二次ライフサイクルインベントリ情報と組み合わせられ、気候変動影響を定量化し、材料、エネルギー、水、廃棄物にわたる環境ホットスポットを特定し、それにより収穫後段階における環境パフォーマンスの定量化された全体像を提供する。結果は、段ボールおよび関連する包装部品が施設レベルのゲート・トゥ・ゲートシステム内の主要な貢献要因の一つであることを示し、コア段階は総GWP100の28.43%を占める。上流のサクランボ生産は、総影響の70.61%を占め、上流・コア・下流全体の気候フットプリントを支配する。さらに、包装最適化、系統電力の太陽光発電による部分代替、水循環の増加を含む実用的な緩和シナリオがモデル化される。包装最適化、低炭素電力、改善された水管理を同時に実施する複合緩和シナリオでは、総GWP100はベースラインと比較して114,207.32 kg CO2-eqから92,500.27 kg CO2-eq（−19.0%）に減少し、業界関係者にとって実行可能な持続可能性の改善を提供し、気候行動と資源効率に関連する持続可能な開発目標（SDGs）を支援する。さらに、提案された仮想センサーアーキテクチャとデータワークフローは、収穫後農業食品システムにおける継続的モニタリング、エコ効率管理、および準リアルタイムLCAの実装を支援し、運用上の持続可能性を可能にする。

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。

This study presents a gate-to-gate life cycle assessment (LCA) of an industrial sweet cherry sorting and packing facility in Greece, directly addressing environmental sustainability in agri-food supply chains through data-driven impact quantification and improvement pathways in post-harvest operations. The assessment focuses on a gate-to-gate system boundary encompassing all processes inside the cherry sorting and packing facility, while upstream cherry production and downstream waste management are modeled and reported separately to provide system-level context. Core-stage hotspots are then analyzed in detail in the Results section, highlighting the dominant role of electricity use compared with packaging materials. The functional unit is defined as 1 kg of packed, market-ready cherries at the factory gate. Primary data are obtained from high-resolution, batch-level measurements of mass flows, energy use, water consumption, packaging materials and waste streams over a full processing season, structured as virtual sensor outputs. These sensor-informed operational data are combined with secondary life cycle inventory information from established databases to quantify climate change impacts and identify environmental hotspots across materials, energy, water, and waste, thereby delivering a quantified picture of environmental performance in the post-harvest stage. The results show that corrugated cardboard and associated packaging components are among the main contributors within the facility-level, gate-to-gate system, while the Core stage accounts for 28.43% of total GWP100. Upstream cherry production dominates the overall Upstream–Core–Downstream climate footprint with 70.61% of total impacts. Moreover, practical mitigation scenarios are modeled, including packaging optimization, partial substitution of grid electricity with photovoltaic generation, and increased water recirculation. Ιn the combined mitigation scenario, where packaging optimization, low-carbon electricity and improved water management are implemented simultaneously, total GWP100 decreases from 114,207.32 to 92,500.27 kg CO2-eq (−19.0%) relative to the baseline, providing actionable sustainability improvements for industry stakeholders and supporting Sustainable Development Goals (SDGs) related to climate action and resource efficiency. In addition, the proposed virtual sensor architecture and data workflow support continuous monitoring, eco-efficiency management and near-real-time LCA implementation in post-harvest agri-food systems, enabling operational sustainability.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18126097first seen 2026-07-06 04:44:02