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Unlocking the Carbon Sequestration Potential: Machine Learning-Driven Low-Carbon Design of Recycled Aggregate Concrete

炭素隔離の可能性を解き放つ：機械学習による再生骨材コンクリートの低炭素設計 (AI 翻訳)

Yao Lv, Jincheng Mu, Kanglei Du, Qiang Song, Ditao Niu

Case Studies in Construction Materials📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.cscm.2026.e06381
原典: https://doi.org/10.1016/j.cscm.2026.e06381

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は機械学習を用いて再生骨材コンクリートの配合設計を最適化し、炭素隔離能力を最大化する手法を提案する。低炭素設計と炭素固定の両立を目指し、建設分野の脱炭素に貢献する。

English

This study proposes a machine learning-driven approach to optimize the mix design of recycled aggregate concrete, maximizing its carbon sequestration potential. It aims to reconcile low-carbon design with carbon fixation, contributing to decarbonization in the construction sector.

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

日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けてコンクリートの低炭素化が急務であり、再生骨材の活用と炭素隔離技術は重要。本研究成果は、日本の建設会社やゼネコンが環境価値を高めるための具体的な設計手法を提供する。

In the global GX context

Globally, the construction sector faces pressure to reduce embodied carbon, and carbon sequestration in concrete is a promising avenue. This work aligns with ISSB/CSRD disclosure trends by offering a data-driven method to quantify and enhance carbon benefits, supporting transition finance for green building materials.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel ML application for optimizing carbon sequestration in recycled aggregate concrete, opening avenues for further research in low-carbon construction materials.

🏢実務担当者:Offers a practical design tool for concrete producers and construction firms to reduce carbon footprint and enhance sustainability credentials.

🏛政策担当者:Highlights the potential of ML-driven design in achieving national carbon reduction targets in the construction sector, informing policy on low-carbon building materials.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。