Climate change initiatives
気候変動への取り組み
Mei Ren, Rachel Waggett
建築環境と地球規模の枠組み(パリ協定など)における気候変動対策を概説。緩和、適応、レジリエンスを扱い、気候科学(RCP・SSP)、英国の建築規制やエネルギー法、運用・体現炭素の区別、適応戦略(都市熱ストレス、洪水、自然解決策)を解説。
arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は 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に基づいて行ってください。
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気候変動への取り組み
Mei Ren, Rachel Waggett
建築環境と地球規模の枠組み(パリ協定など)における気候変動対策を概説。緩和、適応、レジリエンスを扱い、気候科学(RCP・SSP)、英国の建築規制やエネルギー法、運用・体現炭素の区別、適応戦略(都市熱ストレス、洪水、自然解決策)を解説。
アフガニスタンにおける気候変動コミュニケーションポリシーの要件
Zohreh Alikhani, Ansarullah Omari
本論文は、アフガニスタンにおける気候変動コミュニケーションの現状と課題を分析する。マスメディア(新聞、ラジオ、テレビ)及びソーシャルメディアの役割を評価し、技術基盤と行動変容を統合した多面的アプローチの必要性を指摘する。また、気候正義の視点から国際的な支援と構造変革を提唱する。
気候・エネルギー改革の推進
Sami Andoura, Simon Schunz
EUの欧州グリーンディールに基づき、西バルカン諸国を気候・エネルギー政策でEUに整合させるための協力とその効果を分析。EUの条件付きアプローチの限界を指摘し、より成功する変革の方法を提案する。
炭素回収と環境持続可能性の紹介
(著者不明)
本稿は炭素回収技術の基礎と環境持続可能性への貢献を概説する。具体的な技術比較や事例は含まれず、入門的な内容に留まる。
ナイジェリアにおける低炭素エネルギー技術へのアクセス:現状と課題
Babatunde, A. Aodu, Maruf, Sanni, Akinwale, Y.O.
本研究はナイジェリアにおける低炭素エネルギー技術の導入要因を文献レビューにより分析。政策・規制、経済的障壁、技術的限界、人材不足など多様な要因が影響していることを特定。特に、低炭素エネルギー経路に応じたインセンティブと貧困層向け戦略の必要性を強調。
太陽光発電所向け薄肉支持鋼構造物の製造技術と経済効率の向上
Shermatov, Bakhrullo Xayrullo ugli, Umarov, Abduraxim Maxammadumar ugli
本論文はウズベキスタンの気候・経済条件に最適化された太陽光パネル用支持鋼構造の製造技術を研究。低炭素鋼St3を用い、溶接時の熱歪みを最小化する回転式ジグ治具を設計、MIG/MAG半自動溶接法を最適化。超音波探傷で内部欠陥を検出し、生産コスト削減と欠陥率低減を実現。
ESG-DocQA: 企業ESG報告書に対するエビデンスに基づく質問応答のための三者検証済みデータセット
Huajian Jiang
本論文は、企業のESG報告書に対するエビデンスに基づく質問応答のためのベンチマークデータセットESG-DocQAを紹介する。300サンプルからなり、検証、比較、推論の3種類の質問を含む。3人のレビュアーによる検証を経て高い信頼性を達成している。データセットはJSONL形式で提供され、再現性スクリプトも含む。
SARIMA法を用いたバニュマス県における風速予測とエネルギー推定
Yuniarto, Abdul Hakim Prima, Nawangnugraeni, Devi Astri, Admaja, Rafif Aldo +1
本研究は、インドネシア・バニュマス県の風速をSARIMAモデルで予測し、小型風力発電による発電ポテンシャルを評価した。最適モデルSARIMA(1,0,0)×(0,1,1,52)により、3ヶ月後の平均風速3.41m/s、1日あたり1.44kWhの電力量が推定され、小規模風力発電の可能性を示した。
海洋気象センシングのための振子式波力エネルギー変換装置の開発と実験的調査
Shalaby, Ahmed, Nassar, Mahmoud, Paredes, Ruben +3
本研究は、海洋波エネルギーを利用した振子式波力エネルギー変換装置(P-WEC)を搭載した自律型ブイを提案する。設計、開発、水槽実験による性能評価を行い、温度や濁度センサーへの電力供給の可能性を示した。スケールモデルでの実験結果は、エネルギー変換効率と運用信頼性において有望であることを示している。
OES-Environmental&Tethys:海洋エネルギーコミュニティが環境影響を理解するための支援
Farr, Hayley, Garavelli, Lysel, Freeman, Mikaela +6
本論文は、海洋エネルギー開発の環境影響に関する情報を集約・発信するOES-EnvironmentalとTethysプラットフォームを紹介する。2024年には世界の海洋再生可能エネルギー開発の環境影響に関する最新の報告書を公開し、今後の研究課題として環境受容性や系統的影響などを挙げている。Tethysは文書ライブラリや教育リソースを提供し、ステークホルダーの意思決定を支援する。
「メソスケールおよびラージ・エディ・シミュレーションによる米国東海岸沖のクラスターおよび内部後流効果の違い」のサポートファイル
Sanchez Gomez, Miguel
このデータセットには、米国東海岸沖の洋上風力発電所のクラスターおよび内部後流効果を研究するためのWRFシミュレーションに必要な入力ファイル、タービン位置、出力曲線、およびアクチュエータディスクモデルのソースコードが含まれています。
D2.2 高度な予測ツール
Lombardi, Pio Alessandro, Arendarski, Bartlomiej, Sikorski, Tomasz +7
本論文はFlexBITプロジェクトで開発された太陽光発電と電力需要の超短期・短期予測ツールを報告する。機械学習とスケーラブルなデータ処理を組み合わせ、ミニットレベルの予測を実現し、プラットフォームのリアルタイム制御と最適化を支援する。再生可能エネルギーの統合と柔軟性管理に貢献する。
企業または組織の今後12ヶ月間の炭素市場でのクレジット取引の可能性(2026年第2四半期)
Statistics Canada
NAICS、雇用規模、事業タイプなどで分類された、炭素市場でのクレジット取引の可能性に関する調査データを示す。2026年第2四半期の予測。
グリーンファイナンス:持続可能な開発のための戦略、課題、機会の探求
Jyothi G.
本論文は、持続可能な開発を促進するためのグリーンファイナンスの戦略、課題、機会を概観する。グリーンボンドやサステナブル投資などの手法を紹介し、実装の障害や政策の役割について議論する。企業や政府が環境目標達成のために金融を活用する方法を包括的に整理している。
Edina K.D.
本論文は、グリーン投資プラットフォームにおけるAIと自動化の活用を探り、次世代ESG評価の可能性を議論する。具体的な実証分析は欠くが、技術動向の整理に寄与する。
送電系統における電圧安定性向上のためのニューロファジィ適応モデル予測制御
Mekuriaw M
本論文は、ニューロファジィ適応モデル予測制御(ANFIS-MPC)を提案し、送電系統の電圧安定性を向上させる。再生可能エネルギーの導入による擾乱下で、従来のMPCよりも68.7%速い電圧回復と0.91p.u.の電圧最低点を達成した。エチオピアの400kV/230kV系統での検証により、AI駆動の適応制御が長距離送電の安定性に有効であることを示した。
進化的アルゴリズムと工学的応用:古典的手法と新興トレンドの包括的サーベイ
Hasan M, Yasmin F
本サーベイは、進化的アルゴリズム(EA)の工学分野への応用を体系的にレビューする。再生可能エネルギー、構造工学、産業最適化など多岐にわたる領域を取り上げ、古典的手法から深層学習統合までを網羅。スケーラビリティや制約処理といった課題も議論。
ブラジルにおける気候変動に起因する災害:致死性、破壊、そして傾向
Carlos Roberto Souza Carmo, Murilo Miceno Frigo, Fernando de Lima Caneppele
ブラジルにおける1991年から2022年までの6万2273件の気候関連災害データを分析。豪雨、干ばつ、洪水などの種類別の被害人数や発生件数、州別の傾向をまとめた。2024年には災害件数が6000件超、被災者が250万人に達する予測を示した。
慣行農業と有機農業のエネルギー性能と気候影響:メタ分析
Horvat SMA, De Paepe JL, Álvarez R
本メタ分析では、有機農業と慣行農業のエネルギー使用とGHG排出を比較した。系統的な方法論の調和により、有機農業は単位面積当たりの非再生可能エネルギー使用が20%、GHG排出が40%低いが、生産単位当たりでは有意差がなくなることを示した。また、有機肥料の非再生可能エネルギーを考慮すると、有機農業のエネルギー使用が従来評価より約20%増加することを明らかにした。
海洋発電予測のための深層学習に基づく海流特徴検出
DeVito, Louis, Fung, Sasha, VanZwieten, James +2
本研究は、海洋発電の効率的な電力予測を目的に、高解像度の海面温度、クロロフィルa濃度、HFレーダーデータを統合し、深層学習(CNN)を用いて海流の特徴(渦や境界)を自動検出する手法を提案。フロリダ海流を対象に、複数センサーデータの融合が特徴抽出精度を向上させることを示し、将来の予測モデルへの応用を展望する。