論文・プレプリント

Weijie Liu

本論文は、中国の上場製造企業を対象に、アンサンブル学習（LightGBM、XGBoost、CatBoost）を用いて炭素排出権取引価格を予測する枠組みを構築した。SHAP手法によりモデルの解釈性を高め、CatBoostが地域や業種などのカテゴリカル特徴量を含む混合データに最も優れることを示した。取引要因が短期的な炭素価格変動の主要因であることを明らかにし、製造企業の炭素資産管理戦略への示唆を提供する。

Daniel A. Zabaleta, C. Hayes, Jeffrey Grajewski

米国Canovation社が開発した全金属製再密封式缶「CanReseal」は、従来のプルタブ式缶と異なり、缶本体と同一の3xxx系アルミ合金で製造可能。これにより単一合金化が実現し、リサイクル工程での材料分別が不要となり、リサイクル率向上とエネルギー消費削減に寄与する。また、サプライチェーンの強靭化や国産原料の活用による安全保障面での利点も強調されている。

N. Giridharan, Dhayanithi V, S. S +1

本論文は、複数の組織データ（エネルギー消費、従業員通勤、サプライチェーン等）を統合し、AIによる自動検証と推定でカーボンフットプリントとESG報告を実現するプラットフォームを提案。評価では従来手法より高精度で一貫性のある推定を確認し、ダッシュボードと予測分析により戦略的意思決定を支援する。

S. Shoaib-ul-Hasan, Mohamed Rikaz Mohamed Ameer, Amal Valan Francis +14

本研究はGHGプロトコルに基づき、航空宇宙産業のスコープ3カテゴリ1（購入した製品・サービス）排出量を定量化。質量ベースと支出ベースの方法を比較し、後者が約3倍過大評価することを示した。さらに、付加製造（AM）の導入シナリオ分析により、2035年までに対象サイトの排出量を約18％削減可能と推定した。

Verónica Vaca, Valeria Cartagena

地質学的水素（白色水素や橙色水素）の炭素強度（CI）認証のための実用的で透明性の高い方法論を提案。ISO/TS 19870およびISO 14067に準拠し、ウェル・トゥ・ゲートのシステム境界を定義。スコープ1,2,3排出を統合し、IPCC AR6の地球温暖化係数と排出係数データセットを使用。受動的な生産では0.5-1.5 kg-CO2e/kg-H2のCI値を示し、刺激生産では条件付きでネットマイナスも可能。

P. Saini, U. Biradar, K. Sonawane +4

本論文は、CCUSバリューチェーンにおけるリアルタイム監視と最適化のためのAI駆動型デジタルソリューションを提案する。機械学習と物理ベース統計モデルを統合し、異常検知や漏洩特定を自動化する。現場テストではダウンタイムが30～40%削減され、資産信頼性が向上した。

Thomas Haase, Christoph Bosch, René Rüter

CCUSプロジェクトにおいて、CO2パイプライン輸送中の不純物である硫化水素(H2S)が水素誘起割れ(HIC)に与える影響を実験的に調査。pHとH2S濃度に基づく抵抗限界をX65およびX70グレードのSAWL大径管について確立し、最大20MPaの液体CO2条件下での試験結果と比較した。

Chuhui Zhong, Zimeng Zhang, Xing-gui Wang +1

本研究では、中国のカーボンニュートラル目標に向けたグリーンファイナンスの効果を時空間的に評価するため、二重グラフニューラルネットワーク（GNN）フレームワークを開発した。GATv2モデルで影響力のある地域と要因を特定し、時空間GNNで将来の炭素排出強度を予測する。県・市レベルのデータを用いて、グリーンファイナンスの貢献度や地域間の排出パターンの不均一性を定量化し、政策設計に資する知見を提供する。