「carbon liability」の検索結果 — 論文 10 件
Scope3Trace: Evidence-Based Identification and Extraction of Scope 3 GHG Emissions from Sustainability Reports
Si Zheng, Yifan Duan, Chao Xue +1
本論文は、LLMと証拠に基づく検証を統合し、サステナビリティ報告書からスコープ3 GHG排出量を抽出するフレームワークScope3Traceを提案する。PDF解析、OCR、テーブル復元、ハイブリッドルールLLM抽出を実装し、組織・建物レベルでの排出量を証拠付きで取得する。さらに、二層構成の証拠付きマルチモーダルデータセットを提供し、スコープ1〜3の合計およびカテゴリ別開示の高精度抽出を実現した。
AI-DRIVEN STRUCTURING AND SEMANTIC MATCHING OF CONSTRUCTION COST DATA FOR EFFICIENCY AND CO₂ IMPACT ASSESSMENT
Oskars Bagants, Raita Rollande, Juris Klonovs
建設部門は世界のエネルギー関連CO₂排出の約34%を占めるが、炭素会計はコスト見積もりや調達に統合されていない。本研究は、LLM、オントロジー、ベクトル類似性を組み合わせたハイブリッドな意味処理パイプラインを備えたAI駆動の「EEBOQ」フレームワークを提案する。これは、スプレッドシートベースの調達文書を自動解釈し、ICEデータベースやEPDなどの標準化された体化炭素参照データセットと整合させる。さらに、ベイズフィードバック補正エンジン…
Carbon Information Disclosure Quality in China’s Petroleum and Petrochemical Enterprises: An LLM Approach
Meng Yuan, Ma Zhong
本研究は、中国のA株上場石油化学企業15社の炭素情報開示品質を、DeepSeek-V3.2大規模言語モデルを用いて評価した。7つの一次指標、15の二次指標、33の三次指標からなる枠組みを構築し、開示文書を自動スコアリング。手動評価とのICCは0.974と高い信頼性を示した。平均スコアは34.02点（理論最大66点）で全体的に低水準だが、2022年から2024年にかけて29.34%上昇した。企業間格差も顕著で、Sinopecが最高52.6…
Carbon Eliminated: The EM-Catalytic Syngas Manifold and the End of Industrial CO₂ as a Liability
Wayne Griffiths
本ホワイトペーパーは、CO₂を捕集・貯蔵するのではなく分子ごと分解し合成ガスとメタノールに変換するEM触媒合成ガスマニホールド（ECSM）を提案。鉄鋼・セメント・化学・海運など多業種でCO₂を資源化し、カーボンクレジットやメタノール販売による収益でコストを相殺する。再生可能電力とアンモニアを組み合わせた「国産燃料フライホイール」により、CO₂除去1トンあたり約＋26～32ドルの経済性を達成可能とする。
Off‐Grid Renewable Hydrogen Systems in Australia: A Multi‐Regional Techno‐Economic and Environmental Evaluations
T. K. Roy, Sajeeb Saha, Md. Apel Mahmud
本研究は、オフグリッド再生可能水素製造システムの信頼性制約付き技術経済・環境評価フレームワークを開発し、豪州12地域に適用した。Pilbaraでは水素製造コスト2.92ドル/kg、内部収益率7.08%を達成し、ライフサイクル排出量は従来のグレー水素比で最大95%削減可能であることを示した。感度分析では、電解槽コストと太陽光設備利用率が経済性の主要因と特定された。
Machine Learning Applications in CO2 Geological Sequestration: A Review of Pre-Injection Evaluation, Injection Optimization, and Post-Injection Monitoring
Watheq J. Al‐Mudhafar, Ahmed Alsubaih, Kamy Sepehrnoori
本レビューは、CO2地中貯留（CCS）の各段階（注入前評価、注入最適化、注入後モニタリング）における機械学習（ML）の応用を体系的に調査。ランダムフォレスト、SVR、XGBoostなどの従来手法に加え、深層学習による異常検知や不確実性定量化を紹介。Sleipnerなど実証事例を通じ、MLがコスト削減、安全性向上、予測精度向上に貢献することを示す。最後にデータ不足や解釈可能性などの課題を指摘し、統合MLフレームワークを提案。
Verifiable Carbon Accounting: Systems, Methods, and Auditability
Niklas Letmathe
本論文は、炭素会計の検証可能性に焦点を当て、企業の排出量データの正確性と信頼性を確保するためのシステムと方法を提案する。監査可能性の枠組みを提示し、炭素会計の実務における課題と解決策を議論する。
Multi-Agent AI Consensus Framework for Autonomous Carbon Credit Verification using IoT, Satellite Data, and Blockchain
Mohd ibrahim, Mohammed Abdullah, Mohammed Abdul Bari
本論文は、マルチエージェントAIフレームワークを提案し、IoTセンサー、衛星データ、ブロックチェーンを統合してカーボンクレジットの自律検証を行う。従来の手作業による検証の非効率性や不正リスクを軽減し、透明性と信頼性を向上させる。AIエージェント間の合意形成メカニズムにより、分散型の検証が可能となる。
Extreme weather attribution: re-assessing company values using carbon emissions
Q. Rayer, P. Andrikopoulos
本論文は、排出量ベースの気候変動要因分析を用いて企業の潜在的異常気象負債を推定する手法を提示する。ゴードン成長モデルを応用し、企業の異常気象イベント負債を評価。高排出企業では単一イベントで時価総額の3%に達する可能性を示し、経済成長と排出量が気候被害を上回る課題を明らかにした。
AI-Driven Carbon Accounting and its Impact on Transparent ESG ...
(著者不明)
本論文は、AI技術を活用した炭素会計の手法を提案し、ESG情報の透明性向上に寄与することを示唆する。AIによるデータ収集・分析の自動化が、Scope1/2/3の算定精度と開示信頼性を高める可能性を論じている。企業のサステナビリティ報告におけるAI活用のベストプラクティスを提供する。