Decoupling clinker technology from cement product emissions: A macroeconomic ML-LCA framework for global embodied carbon policy screening.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated method to estimate national cement embodied carbon using ML and macroeconomic data, useful for carbon accounting and LCA communities.

🏢実務担当者:Cement companies and construction firms can use this screening tool for preliminary benchmarking of their products' carbon footprint without detailed inventory data.

🏛政策担当者:Supports design of embodied carbon regulations by offering a transparent, scalable method to compare carbon intensities across countries for policy setting.

セメント産業は世界の人為的CO2排出量の約7〜8%に寄与しているが、正確なゆりかごから門まで（cradle-to-gate）の体化炭素推定には、発展途上国および新興経済国ではほとんど入手不可能な工場レベルのインベントリデータが必要である。このデータ不足は、世界的なベンチマーキングと、新たに登場する体化炭素規制の実施を制約している。本研究は、専ら公開されているマクロ経済データのみを用いて、国規模のセメント体化炭素を推定するための、STIRPATに基づくハイブリッド機械学習-ライフサイクルアセスメント（ML-LCA）フレームワークを提案する。1人当たりGDP、人口、および時間指標を用いてクリンカー対セメント比（CCR）を予測し、その後、A1-A3段階全体にわたって化学量論的および熱力学的制約を課す、技術階層化されたプロセスベースLCAモデルに伝播させる。7つの候補アルゴリズムのうち、Gradient Boostingが、その滑らかな非線形近似とLCA統合への適合性から選択された。SHAP分析により、1人当たりGDPがCCRの支配的な決定要因であることが確認され、その寄与は確立された技術普及理論と方向的に整合的であり、モデルの透明性が確保される。18の経済国にわたる検証は、統計的指標、残差診断、国別診断ベンチマーキング、Leave-One-Country-Out（LOCO）交差検証、および3つの独立した文献ベンチマーキング国（パキスタン、メキシコ、スペイン）を通じて実施され、0.53〜0.97 kg CO2/kgセメントの範囲の物理的に妥当で外的に整合的な出力が確認された。中心的な方法論的貢献は、工場レベルのLCAインベントリデータが入手不可能な状況において、マクロ経済的インプットのみを用いて国規模でのクリンカー代替デカップリング効果を推定できることである。従来のLCAは、インベントリデータが存在する場合に、プロセス、エネルギー、および材料組成の寄与をすでに分離しているが、本フレームワークはこの分離をデータ不足の国家文脈に拡張する。システムレベルでは、モデル出力を国全体で集計すると、環境クズネッツ曲線型のパターンが定性的に再現され、フレームワーク全体の一貫性チェックが提供される。国外への一般化は、主要プロトコルとしてLeave-One-Country-Out（LOCO）交差検証（平均フォールドRMSE 0.077、18フォールド中12フォールドがRMSE 0.10未満）を用いて評価され、補完的診断として前方連鎖時系列分割が用いられる。本フレームワークは、インタラクティブな意思決定支援インターフェースを通じて運用化され、世界のセメント部門における体化炭素ベンチマーキング、政策スクリーニング、およびネットゼロ経路評価のための、スケーラブルで透明性のあるベースラインを提供する。本フレームワークは、データ不足の文脈におけるスクリーニングレベルの参照として位置づけられ、利用可能な場合には工場レベルのLCAおよび環境製品宣言（EPD）を補完するものである。

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。

The cement industry contributes approximately 7-8% of global anthropogenic CO2 emissions, yet accurate cradle-to-gate embodied carbon estimation requires plant-level inventory data that are largely unavailable across developing and emerging economies. This data scarcity constrains global benchmarking and the implementation of emerging embodied carbon regulations. This study proposes a STIRPAT-grounded hybrid machine learning-life cycle assessment (ML-LCA) framework for estimating national-scale cement embodied carbon using exclusively publicly available macroeconomic data. GDP per capita, population, and temporal indicators are used to predict the clinker-to-cement ratio (CCR), which is subsequently propagated through a technology-stratified, process-based LCA model enforcing stoichiometric and thermodynamic constraints across A1-A3 stages. Among seven candidate algorithms, Gradient Boosting was selected for its smooth non-linear approximation and LCA integration suitability. SHAP analysis confirms GDP per capita as the dominant CCR driver, with contributions directionally consistent with established technology diffusion theory, ensuring model transparency. Validation across 18 economies through statistical metrics, residual diagnostics, country-level diagnostic benchmarking, Leave-One-Country-Out (LOCO) cross-validation, and three independent literature-benchmarking countries (Pakistan, Mexico, Spain) confirms physically plausible and externally consistent outputs ranging from 0.53 to 0.97 kg CO2/kg cement. A central methodological contribution is the ability to estimate the clinker-substitution decoupling effect at the country scale using only macroeconomic inputs, in contexts where plant-level LCA inventory data are unavailable. Conventional LCA already separates process, energy, and material composition contributions when inventory data are present; the present framework extends this separation to data-scarce national contexts. At the system level, an Environmental Kuznets Curve-type pattern is qualitatively reproduced when model outputs are aggregated across countries, providing a coherence check on the framework as a whole. Out-of-country generalisation is assessed using Leave-One-Country-Out (LOCO) cross-validation as the primary protocol (mean fold RMSE 0.077; 12 of 18 folds below RMSE 0.10), with a forward-chaining temporal split as a complementary diagnostic. The framework is operationalised through an interactive decision-support interface, offering a scalable, transparent baseline for embodied carbon benchmarking, policy screening, and net-zero pathway evaluation in the global cement sector. The framework is positioned as a screening-level reference for data-scarce contexts, complementary to plant-level LCA and Environmental Product Declarations where these are available.

• semanticscholar https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301479726018621/pdffirst seen 2026-07-13 07:17:47 · last seen 2026-08-09 05:49:25