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Lifecycle Assessment of Sustainable Construction Materials in Green Buildings: A Multi-Objective Optimization Model

グリーンビルディングにおける持続可能な建設資材のライフサイクル評価：多目的最適化モデル (AI 翻訳)

Arthur J. Sterling, Marcus P. Thorne, Julian T. Harrow

Frontiers in Environmental Science and Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-01-31#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.71465/fess605
原典: https://doi.org/10.71465/fess605

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、建設資材選定におけるコストと環境影響のトレードオフを解決するため、ライフサイクル評価と多目的最適化を統合したフレームワークを提案。遺伝的アルゴリズムを用いて、中規模商業ビルを対象に、初期コストとライフサイクル環境負荷（体積炭素、運用エネルギー）を同時に最小化するパレート最適解を導出。持続可能な資材は初期費用が高い場合でも、最適化により経済的負担を抑えつつ環境負荷を大幅削減できることを示した。

English

This paper integrates Lifecycle Assessment with a Multi-Objective Optimization model using a genetic algorithm to select sustainable construction materials. Applied to a mid-rise commercial building, it simultaneously minimizes lifecycle cost and environmental impact (embodied carbon and operational energy). The results show that optimization can identify Pareto-optimal solutions achieving significant emission reductions with modest cost premiums, bridging economic constraints and environmental goals.

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、CASBEEや建築物省エネ法により建物の環境性能評価が進んでいるが、ライフサイクル全体の炭素排出を考慮した資材選定はまだ普及途上。本モデルは、初期費用増加を抑えつつ環境負荷を低減する具体的な手法を提供し、SSBJのスコープ3対応やグリーンビルディング認証取得に有用。

In the global GX context

Global frameworks like the EU Taxonomy and ISSB standards increasingly demand whole-life carbon accounting for buildings. This optimization model provides a practical tool for balancing cost and carbon in material selection, supporting green building certification (LEED, BREEAM) and net-zero pathways in the built environment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Offers a multi-objective optimization framework integrating LCA with genetic algorithms for sustainable material selection.

🏢実務担当者:Provides a decision-support tool for construction firms and architects to select cost-effective low-carbon materials.

🏛政策担当者:Can inform building codes and incentives that promote lifecycle carbon reduction without disproportionate cost burdens.

📄 抄録（日本語訳）

建設部門は、依然として世界のエネルギー消費と温室効果ガス排出の最大の貢献者の一つであり、持続可能な開発慣行への緊急の移行を促している。グリーンビルディングは、環境に優しい材料とエネルギー効率の高い設計の採用を通じて、これらの環境影響を軽減することを目的としている。しかし、持続可能な材料の選択は、しばしば、相反する基準、主に初期建設コストと長期的な環境便益との間のトレードオフを特徴とする複雑な意思決定問題を呈する。本論文は、意思決定者が最適な建設材料を選択するのを支援するために、ライフサイクルアセスメントと多目的最適化モデルを統合した包括的なフレームワークを提示する。非優占ソート遺伝的アルゴリズムを利用することにより、本研究はライフサイクルコストとライフサイクル環境影響、具体的には体積炭素と運用エネルギーを同時に最小化する。提案モデルは、中層商業ビルのケーススタディに適用され、構造システムと外皮システムのための幅広い材料代替案を評価する。結果は、持続可能な材料は初期費用が高くなる可能性がある一方で、最適化により、わずかな経済的プレミアムで環境フットプリントを大幅に削減するパレート最適解を特定できることを実証している。本研究は、建築環境における経済的制約と環境管理の間のギャップを埋める定量的ツールを提供することにより、知識体系に貢献する。

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。

📄 Abstract（原文）

The construction sector remains one of the largest contributors to global energy consumption and greenhouse gas emissions, precipitating an urgent shift toward sustainable development practices. Green buildings aim to mitigate these environmental impacts through the adoption of eco-friendly materials and energy-efficient designs. However, the selection of sustainable materials often presents a complex decision-making problem characterized by conflicting criteria, primarily the trade-off between initial construction costs and long-term environmental benefits. This paper presents a comprehensive framework that integrates Lifecycle Assessment with a Multi-Objective Optimization model to assist decision-makers in selecting optimal construction materials. By utilizing a non-dominated sorting genetic algorithm, the study simultaneously minimizes lifecycle cost and lifecycle environmental impact, specifically embodied carbon and operational energy. The proposed model is applied to a mid-rise commercial building case study, evaluating a wide range of material alternatives for structural and envelope systems. The results demonstrate that while sustainable materials may incur a higher upfront cost, optimization can identify Pareto-optimal solutions that significantly reduce environmental footprints with marginal economic premiums. This research contributes to the body of knowledge by providing a quantitative tool that bridges the gap between economic constraints and environmental stewardship in the built environment.

🔗 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。