論文・プレプリント

I. P. Okwuosa, O. J. Odejobi

本研究は、バイオガスを原料とする水蒸気改質プロセスをANNとGAを用いて最適化し、低炭素水素製造の効率化を図った。Aspen HYSYSによるシミュレーションデータでANNを訓練し、GAで運転条件を最適化した結果、水素モル分率0.5536を達成し、検証誤差は2.67%と高い精度を示した。提案手法は、水素製造の運転条件決定に系統的アプローチを提供する。

Tao Wu, Xinyu Li, Jie Li +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を活用したマルチエージェントシステムを提案し、負荷と再生可能エネルギーの不確実性下での低炭素エネルギー計画を最適化する。AI技術をエネルギー転換に応用し、系統運用の効率と持続可能性を向上させる。

Xin Huang, Yixin Li, Keteng Jiang +3

本論文は、火力発電ユニットの動的炭素排出係数を時空間注意機構と絶対位置符号化でモデル化し、電力・炭素連成スケジューリングに組み込む低炭素最適運用戦略を提案。中国の省級電力系統シミュレーションで、運用コスト2.69%削減、再生可能エネルギー利用率0.18%向上、炭素排出3.35%削減を実証。高再生可能エネルギー系統での低炭素運用とカーボンニュートラル目標に貢献する。

Shankar Subramanian Iyer, Dr Brinitha Raji, Dr. Rajesh Arora +1

本レビューは、エネルギー部門における循環経済（CE）とAI・デジタル技術の統合に関する文献と、15人の業界リーダーへのインタビューを基に、持続可能なビジネスモデルへの移行経路を分析。CEの価値は大きいが、投資障壁や規制の断片化、デジタルスキル不足が課題。リーダーシップと官民連携が鍵と結論。

LEKBIR, DJAMEL

EU ETSの約1,900のドイツ施設を対象に、ダブル/デバイアス機械学習と因果フォレストを用いて施設レベルの不均一な処理効果を推定し、予算制約下で補償を最適に配分する枠組みを提案。中国の排出権取引パイロットで検証し、均一な補償ルールよりも削減と厚生の両方で優れることを示す。政策含意として、ドイツ気候変動基金やEU社会気候基金、ETS2の設計に直接貢献する。

Mohammadi, Sepehr, Mostafa, Sherif, Jadidi, Zahra

建築環境分野におけるAI・計算手法を用いた炭素関連研究の系統的エビデンスマップのデータセットと再現パッケージ。457件の監査済みデータベース（335件の一次研究、102件の全文コア）を6つのコード化ファセットで提供し、スクリーニング決定、信頼性評価、品質評価、再現スクリプトを含む。CC BY 4.0ライセンスで公開され、透明性と再現性を重視。

E. P. Egbe, E. O. Diemuodeke, E. G. Udonkwo +1

ナイジェリアの石油・ガス産業向けに、データ駆動型のGHG排出量会計ソフトウェアを開発。API Compendiumに基づき、Scope 1・2排出量の自動計上と標準化を実現し、ESG報告要件に対応。実運用データで検証し、信頼性・監査可能性・戦略的価値を向上させるとともに、削減計画の評価と財務コストのシナリオ分析を提供する。

Eduardo Andres Pardo-Piñashca, Muhammad Shahbaz, Ioannis Kyriakou +1

本論文は、AIを汎用技術と捉え、エネルギー三難問題（安定供給・公平性・持続可能性）への影響を分析する。AIがエネルギーシステムの最適化や政策立案に与える変革的役割を論じ、持続可能なエネルギー移行への示唆を提供する。

Kashaf

本レビューは、環境汚染と気候変動に対処する自然基盤ソリューションとしてのスマート植栽を概説する。戦略的な植物配置とデジタル技術（AI、センサー、リモートセンシング）を統合し、大気汚染物質の削減、炭素貯留、都市微気候の改善を目指す。最適条件下で汚染指標の20〜30%削減の可能性を示すが、実効性は種や環境条件に依存する。

Natalia Fabra, Clément Leblanc, Mateus Souza

ウクライナ戦争による欧州エネルギー危機下で、スペイン・ポルトガルが実施した「イベリア解決策」の分配影響を、機械学習と市場シミュレーションで定量分析。危機は消費者から発電事業者へ約290億ユーロの富を移転し、低所得層に不釣り合いな負担（可処分所得の3.4%減）を強いた。政策介入は低所得層に相対的に大きな救済をもたらし、財政コストなしで効果を発揮した。

A. Wesley, T. Kangwansura

本論文は、オフショア掘削企業が年次のサステナビリティ開示から、AIを活用した運用型排出管理システムへの変革を遂げた事例を報告する。2021年のGHGベースライン設定、運営管理境界、Scope 3スクリーニング、Net Zero 2050コミットメントを基盤に、AIによる排出プロファイリングが活動・燃料消費・炭素強度の関連付けを可能にし、実績対計画比較や多坑井ベンチマークを通じて削減機会を特定する。2021年比で排出原単位23%削減を達成…

Futi Liu, Zian Zhao

ESG基準を組み込んだポートフォリオ最適化において、リターン不確実性がポートフォリオ決定に依存する問題を扱う。共同多面体不確実性集合を構築し、CVaR制約と列生成法を用いた二段階ロバスト最適化を提案。実データで検証し、ESGパフォーマンスとリスク管理の両立を示す。

Idham Idham, Chusnul Rofiah

本研究は、多国籍企業におけるサイバー監査とデジタル保証の概念的基盤が、監査人の役割をどう再定義するかを体系的文献レビューで検討。AIやデータ分析の統合がESG報告の信頼性を高め、グリーンウォッシュを低減することを示す。監査の有効性は監査人の能力と制度的連携に依存する。

Yingwen Guo, Miao He, Weiyin Zhang

中国の上場企業を対象に、がん村への地理的近接性が企業価値に与える影響を実証分析。近接性の標準偏差1単位増加でTobin's Qが約1.7%低下し、環境コンプライアンス支出の増加や規制監視の強化が経路として特定された。水感受性の高い産業や可視性の高い企業で影響が顕著であり、機関所有が緩和要因となる。地理的ESGデューデリジェンスの重要性を示す。

S. Amoo, Ali Attajer, Ismahen Zaid +1

本研究は、AAC生産の脱炭素化を目的に、離散事象シミュレーションと機械学習サロゲートを組み合わせた最適化フレームワークを開発。116,640の生産シナリオを生成し、CO2e排出量・コスト・生産時間を予測するMLモデルを訓練。炭素・コスト・時間の優先度に応じた最適戦略を特定し、オートクレーブ時間、電力炭素強度、セメント使用量が主要な環境レバーであることを示した。炭素優先戦略では約1292 kg CO2eの排出削減が可能で、炭素・コスト・時…

Ruolan Zhang, Wei Shen, Dejian Wei +2

本論文は、AISとMRVデータを統合した動的ネットワークフレームワークを提案し、海運交通の回復力とグリーン運航を評価する。実際のAISデータとDGX年間データを用いて、機能性曲線とレジリエンス・グリーン指標を算出し、ネットワーク摂動下での頑健性を確認した。MRV整合性テストでは、AISプロキシとCO2排出量の正の相関を示した。

K. Sonawane, P. Saini, U. Biradar +3

CCUSの封じ込め保証と炭素クレジットの信頼性向上のため、AIを活用した統合デジタルフレームワークを提案。DAS/DTS、微小地震、衛星観測など多様なデータを統合し、異常検知・ベイズ推論・時空間ML・因果推論で漏洩検知と不確実性評価を行う。地域規制に応じた炭素クレジット管理とAPI連携によるMMRVの自動化・監査可能性を実現する。

Yilin Wang, Xujing Dai, Xueyan Li

本研究は、中国のグリーンファイナンス改革・革新試験区（GFRIZ）政策が都市サプライチェーンの強靭性を向上させるかを、2012-2024年の285都市のパネルデータと部分線形ダブルマシンラーニングを用いて検証した。結果、GFRIZ政策はサプライチェーン強靭性を有意に向上させ、インフラ整備（特にデジタル、グリーン、輸送）が重要な経路であることを示した。また、近隣都市への正の波及効果も確認された。

Nehad Gaši, Kemal Spahić, Bekir Fulan

本論文は、再生可能エネルギーを活用したスマート交差点の最適化にAIを応用し、交通流・エネルギー消費・気象データを機械学習で処理して動的信号制御を実現する。これにより渋滞緩和、安全性向上、CO₂排出削減に寄与し、都市の脱炭素化とエネルギー管理の効率化を促進する。統合的アプローチによる持続可能な都市インフラの可能性を示す。

Bo Zhao, Jafar Hussain, Zhenyu Qiu +2

本研究は、500社の製造業者・代理店・小売業者からなるサプライチェーンにおけるスマート排出削減システムとエネルギー安全保障の採用が、CO2排出削減と収益性に与える影響を、ゲーム理論とシミュレーション最適化を用いて分析した。両方の採用が最も高い利益をもたらし、グリーンボンドと再生可能エネルギーボンドへのインセンティブが採用を促進することを示した。規制圧力よりも利益主導のインセンティブが重要であると結論付けた。