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Life Cycle Assessment of an Onshore Wind Farm: Carbon Emission Evaluation and Mitigation Pathway Design

陸上風力発電所のライフサイクルアセスメント：炭素排出評価と削減経路の設計 (AI 翻訳)

Haoran Leng, Xiaoxiao Zhou, Jie Chen, Dengyi Chen, Meirong Li, Yuancheng Lin, Zhenzhen Yue, Na Zhong

Processes📚 査読済 / ジャーナル2026-03-25#炭素会計Origin: CN
DOI: 10.3390/pr14071045
原典: https://doi.org/10.3390/pr14071045

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国江蘇省の100MW陸上風力発電所を対象に、プロセスベースのLCAを実施。ライフサイクルGHG排出原単位は24.6gCO2-eq/kWh。カーテールメント削減とリサイクル改善が排出削減に有効であり、タワー素材の選択はリサイクル率に依存する。低炭素調達やグリーンサプライチェーン、系統連携の重要性を指摘。

English

A process-based LCA for a 100MW onshore wind farm in China finds life-cycle GHG intensity of 24.6 g CO2-eq/kWh. Curtailment reduction and improved end-of-life recycling are key mitigation levers. The study also highlights low-carbon procurement, green supply chain, and coordinated grid planning for wind projects.

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

日本でも風力発電のライフサイクル評価は重要だが、本論文は中国の実証データと詳細な工程分解を提供。日本の風力LCAやSSBJのスコープ3検討に参考となる。ただし、日本の電力構成や廃棄物処理体系の違いに注意。

In the global GX context

As LCA becomes central to green claims, this study provides granular data on wind farm emissions and mitigation levers. It reinforces the importance of end-of-life recycling and curtailment reduction—relevant for global wind LCA standards and transition plan integrity under ISSB/CSRD.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides granular emission factors and scenario analysis for wind power LCA, useful for carbon accounting methodology refinement.

🏢実務担当者:Actionable insights on low-carbon procurement, recycling strategies, and curtailment reduction for wind project developers.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized LCA guidelines and policy support for recycling infrastructure and grid integration.

📄 抄録（日本語訳）

ライフサイクル温室効果ガス（GHG）会計は、「ゼロエミッション」運転を超えた風力発電の気候価値を実証するためにますます必要とされており、特に中国のダブルカーボン目標の下で重要である。ライフサイクルGHG排出原単位の頑健な推定と、実行可能な削減手段の特定は、信頼性の高い移行計画にとって重要である。本研究では、中国江蘇省高郵市にある代表的な100 MW陸上風力発電所を対象に、ISO 14040/14044に従ってプロセスベースのライフサイクルアセスメント（LCA）を実施した。工学的関連性を高めるため、建設・設置段階は、道路、風力タービン、昇圧ステーション、送電線の各工種に分解し、さらに単位プロセスへと分解することで、精緻にモデル化した。結果は、調査対象の風力発電所のライフサイクル全体のGHG排出原単位が24.6 g CO2-eq/kWhであることを示している。シナリオ分析はさらに、出力制限の低減と廃棄時リサイクルの改善が排出原単位を低減する効果的な経路であることを示しており、一方、ハイブリッドタワーとスチールタワーの正味の優位性は、廃棄時クレジットを含めた場合のリサイクル性能に依存する。本研究はまた、低炭素機器・資材調達とグリーンサプライチェーンガバナンス、低炭素建設と物流、出力制限を抑制するための「源-網-荷-蓄」の協調計画、および中国の風力プロジェクトにおけるより標準化され比較可能なライフサイクル炭素会計に関する実践的示唆をまとめている。

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）

Life cycle greenhouse gas (GHG) accounting is increasingly required to substantiate the climate value of wind power beyond “zero-emission” operation, especially under China’s dual-carbon targets. Robust estimation of life cycle GHG emission intensity and the identification of actionable mitigation levers are therefore important for credible transition planning. In this study, a process-based life cycle assessment (LCA) was conducted for a representative 100 MW onshore wind farm in Gaoyou, Jiangsu Province, China, following ISO 14040/14044. To enhance engineering relevance, the construction and installation phase was modeled in a refined manner by decomposing it into road, wind-turbine, booster-station, and transmission-line engineering and further into unit processes. The results show that the overall life cycle GHG emission intensity of the studied wind farm is 24.6 g CO2-eq/kWh. Scenario analysis further indicates that reducing curtailment and improving end-of-life recycling are effective pathways to lower emission intensity, while the net advantage of hybrid versus steel towers depends on recycling performance when end-of-life credits are included. The study also summarizes practical implications for low-carbon equipment/material procurement and green supply-chain governance, low-carbon construction and logistics, coordinated “source–grid–load–storage” planning to curb curtailment, and more standardized and comparable life cycle carbon accounting for wind projects in China.

🔗 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。