Comparative Assessment of Beam Configurations on the Embodied Carbon and Cost of Reinforced Concrete Two-Way Joist Slab Systems
鉄筋コンクリートのツーウェイジョイストスラブシステムにおける梁構成が体積炭素とコストに与える影響の比較評価 (AI 翻訳)
C. Paknahad, M. Tohidi, A. Bahadori‐Jahromi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、鉄筋コンクリートのツーウェイジョイストスラブシステムにおいて、梁構成(無梁、内部梁、外周梁、全面梁)が体積炭素と建設コストに与える影響を評価した。4×4mから14×14mまでの36のスパン組み合わせに対し、Eurocode準拠の構造設計と非線形有限要素モデルを用いて解析。その結果、約8m以下のスパンでは無梁システムが、約10m以上では全面梁が最適であることが示された。
English
This study evaluates the impact of four beam configurations (Without Beam, Internal Beam, Perimeter Beam, Full Beam) on embodied carbon and construction cost of reinforced concrete two-way joist slabs. Using Eurocode-compliant design and nonlinear FEM, 36 span combinations from 4x4m to 14x14m are analyzed. Results show beamless systems are optimal for spans under 8m, while full-beam configurations are best for spans over 10m.
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
日本では、鉄筋コンクリート造建築の環境負荷低減が求められており、本研究成果は設計初期段階での炭素排出量削減に寄与する。特に、地震国である日本の構造設計に直接適用できるわけではないが、体積炭素削減の考え方は重要。
In the global GX context
Globally, reducing embodied carbon in buildings is critical for climate goals. This study provides systematic guidance for selecting beam configurations to minimize carbon and cost, applicable to office building design in regions using Eurocode standards.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The parametric framework and span-dependent optimization results provide a basis for further research on structural sustainability.
🏢実務担当者:Engineers can use the findings to select beam configurations that reduce embodied carbon and cost in RC slab design.
📄 抄録(日本語訳)
文献では、コンクリートと鉄鋼が建築構造物における体積炭素の主要な貢献者であると特定し、持続可能性と構造システムの形状との間に強い関連性があることを強調している。しかし、既存の研究は主に一方向スラブとフラットスラブに焦点を当てており、二方向ジョイストスラブに関する研究は限定的で、しばしば強度最適化に重点が置かれている。特に、このシステム内における代替梁構成の体系的なライフサイクル比較が不足している。このギャップは重要である。なぜなら、初期段階の設計決定が構造システムの環境影響を大きく左右するからである。本研究は、オフィスビルに使用される鉄筋コンクリート二方向ジョイストスラブについて、梁なし、内部梁、外周梁、全面梁の4つの梁構成を対象とした、スパン依存の包括的な評価を提示する。Eurocode準拠の構造設計と非線形有限要素モデリングを用いたパラメトリックフレームワークを開発し、4×4 mから14×14 mまでの36のスパン組み合わせを評価した。材料数量は最終設計から抽出され、ICEデータベースから導出されたゆりかごから門まで(A1–A3)の排出係数を用いて体積炭素値に変換された。結果は、梁構成が体積炭素と建設コストに有意な影響を与えることを示している。約8 m未満のスパンでは、梁なしシステムが最も材料効率の高いソリューションを提供する。約10 mを超えるスパンでは、全面梁構成が、向上した剛性と荷重分散により、構造効率の改善と体積炭素の削減をもたらす。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
The literature identifies concrete and steel as the primary contributors to embodied carbon in building structures and highlights a strong relationship between sustainability and structural system geometry. However, existing studies predominantly focus on one-way systems and flat slabs, while research on two-way joist slabs remains limited and often centred on strength optimisation. In particular, there is a lack of systematic life cycle comparisons of alternative beam configurations within this system. This gap is critical, as early-stage design decisions largely determine the environmental impact of structural systems. This study presents a comprehensive, span-dependent evaluation of four beam configurations, namely Without Beam, Internal Beam, Perimeter Beam, and Full Beam, for reinforced concrete two-way joist slabs used in office buildings. A parametric framework was developed using Eurocode-compliant structural design and nonlinear finite element modelling to assess 36 span combinations ranging from 4 × 4 m to 14 × 14 m. Material quantities were extracted from the final designs and converted into embodied carbon values using cradle-to-gate (A1–A3) emission factors derived from the ICE database. The results demonstrate that beam configuration has a significant influence on embodied carbon and construction cost. For spans below approximately 8 m, beamless systems provide the most material-efficient solution. For spans exceeding approximately 10 m, full-beam configurations offer improved structural efficiency and reduced embodied carbon due to enhanced stiffness and load distribution.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.3390/buildings16081578first seen 2026-06-29 06:42:45 · last seen 2026-08-09 05:49:48
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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。