コンテナ船のCO2排出量のボトムアップ推計：ブラジル～アジア航路の実運航データを用いた概念実証
Bottom-up estimation of CO2 emissions from container ships: a proof of concept using real operational data on the Brazil–Asia route (原題)
Lima Junior. Walter Teixeira, Welter. Rudinei André, Mascarenhas. Thiago Nobre, Silva. Marcos Paulo, Lorimer. Andrew Maccrimmon
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、航海の運航再構成・物理エネルギー・モデリング・TTW/WTW評価・貨物流量への配分を統合したボトムアップ手法を提案し、南米東岸～アジア航路のコンテナ船に適用した。燃料消費3,407.9t、TTW 10,612tCO2、WTW 12,741tCO2eq、強度768kgCO2/TEU・37.0gCO2/TEU·kmを推計し、3,251件の出荷記録へ完全配分した。e-アンモニアでWTW91.9%減、e-メタノールで72.0%減となり、LNGはエンジン技術とメタンスリップに依存した。運航条件・エネルギー・ライフサイクル排出・物流流量を追跡可能な形で統合できることを示した。
English
This study proposes a bottom-up method integrating voyage reconstruction, physical-energy modelling, TTW/WTW assessment, and allocation to cargo flows, applied to a container ship on the South America–Asia route. It estimated 3,407.9 t fuel, 10,612 tCO2 TTW and 12,741 tCO2eq WTW, with intensities of 768 kgCO2/TEU and 37.0 gCO2/TEU·km, fully allocated across 3,251 shipment records. e-ammonia and e-methanol cut WTW emissions by 91.9% and 72.0%, while LNG varied with engine technology and methane slip. The approach enables traceable integration of operational, energy, life-cycle and logistics data.
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
海運はScope 3カテゴリ4（上流輸送）・カテゴリ9（下流輸送）の中核であり、本手法は荷主企業の物流由来排出の精緻化に資する。SSBJ基準や有報でのScope 3開示、投資家の脱炭素対応評価において、船舶単位・荷単位の配分可能性は実務的価値が高い。
In the global GX context
Maritime transport is central to Scope 3 Category 4 and 9 accounting, and this bottom-up, flow-level allocation method supports more accurate logistics carbon footprints. It aligns with ISSB/CSRD expectations for granular value-chain emissions and informs transition planning for shipping decarbonisation via e-fuels.
👥 読者別の含意
🔬研究者:実運航データとライフサイクル評価を統合した配分手法の実証例として、海運排出推計の精度向上研究に有用。
🏢実務担当者:荷主・物流担当は、船舶単位の排出を荷単位で把握し、Scope 3カテゴリ4/9の算定精度向上やサプライヤーへの排出データ要求に活用できる。
🏛政策担当者:IMOやEU ETS等の海運規制設計において、実運航ベースのWTW算定と貨物配分の標準化を検討する際の参考になる。
📄 Abstract（原文）
Granular quantification of greenhouse gas (GHG) emissions from maritime transport matters both for the assessment of decarbonisation strategies and for the attribution of the carbon footprint to logistics flows. This study proposes a bottom up approach that integrates operational reconstruction of the voyage, physical–energy modelling, Tank-to-Wake (TTW) and Well-to-Wake (WTW) assessment, and allocation of emissions to the flows carried. The approach was applied to the M/V EVER FAME along a sequential rotation between the east coast of South America and Asia, comprising 11 port calls, 10 legs and 13,913.3 nautical miles. Under the assumptions adopted, the model estimated a fuel consumption of 3,407.9 t and emissions of 10,612 tCO2 TTW and 12,741 tCO2eq WTW, corresponding to intensities of 768 kgCO2/TEU, counting laden and empty containers together, and 37.0 gCO2/TEU·km. Among the decarbonisation scenarios, the largest WTW reductions were obtained with e-ammonia (91.9%) and e-methanol (72.0%), whereas LNG performance varied with engine technology and methane slip. The approach further allocated emissions in full across 3,251 shipment records, preserving the voyage balance with a conservation deviation of 0.0000%. The results demonstrate the feasibility of integrating vessel operating conditions, energy consumption, life-cycle emissions and logistics flows within a traceable structure, thereby supporting the assessment of decarbonisation alternatives and the measurement of the carbon footprint of maritime transport.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- EarthArXiv https://eartharxiv.org/repository/object/15371/download/26674/first seen 2026-10-07 04:15:44 · last seen 2026-10-11 04:14:31
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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。