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自然炭酸化再生コンクリート骨材と廃ガラス粉末を用いた自己充填コンクリート：緻密化とアルカリ緩衝、耐久性およびカーボンフットプリント

Naturally carbonated recycled concrete aggregates and waste glass powder in self-compacting concrete: Densification versus alkaline buffering, durability and carbon footprint (原題)

Fadhila Hamza, Tahar Ali-Boucetta, Yakoub Derrouiche, Selma Bellara, Walid Khelifi, Kamar Dorbani, Mourad Behim, Michel Mouret, Karim Belmokretar, Walid Maherzi

Construction and Building Materials📚 査読済 / ジャーナル2026-11-01#その他Origin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2026.148829
原典: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2026.148829

🤖 gxceed AI 要約

日本語

廃コンクリート骨材の自然炭酸化と廃ガラス粉末を併用した自己充填コンクリートの研究。炭酸化による緻密化とアルカリ緩衝のトレードオフを耐久性・カーボンフットプリントの観点から評価する。建設材料の低炭素化に向けた実務的知見を提供する。

English

This study examines self-compacting concrete combining naturally carbonated recycled concrete aggregates with waste glass powder. It weighs carbonation-driven densification against alkaline buffering effects, assessing durability and carbon footprint. It offers practical material-level insight for decarbonizing construction.

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

建設業はScope 3排出の大宗を占め、国内でもグリーン建材・低炭素コンクリートの調達評価が進む。材料レベルでの炭素削減根拠はサプライチェーン排出算定やグリーン調達基準の裏付けになり得る。

In the global GX context

Construction materials are a major Scope 3 category under GHG Protocol and a focus of embodied-carbon disclosure (e.g. EU CBAM-adjacent debates, green public procurement). Material-level carbon-footprint evidence supports credible embodied-carbon accounting in disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Useful for researchers on low-carbon concrete, carbonation curing and embodied-carbon accounting methods.

🏢実務担当者:Construction and procurement teams can reference material-level carbon-footprint evidence when specifying low-carbon concrete.

🏛政策担当者:Relevant to green public procurement standards and embodied-carbon rules for construction materials.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。