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Lifecycle and circular economy assessment of bio based retrofitting strategies for heritage buildings using case studies from Iran, Oman and Saudi Arabia

イラン、オマーン、サウジアラビアの事例研究に基づく歴史的建築物のバイオベース改修戦略のライフサイクルと循環経済評価 (AI 翻訳)

By Marjan Ilbeigi, Mohamed Alnejem, Mozhgan Karimi, Samaneh Safaripoor, F. Khalili, Elyas Jahanshahi, Yaqoob Al Hindasi

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-04-03#AI×ESG対象セクター: construction
DOI: 10.1038/s41598-026-47375-z
原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-47375-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、ライフサイクル評価（LCA）、循環経済（CE）評価、多基準意思決定分析（MCDA）、人工ニューラルネットワーク（ANN）モデリングを統合した枠組みを提案し、イラン、オマーン、サウジアラビアの3つの歴史的建築物を対象にバイオベース改修戦略を評価した。循環最適化戦略が最も高い持続可能性性能を示し、50年間で最大720トンのCO2削減と80,000～95,000ドルのコスト削減を達成した。ANNモデルにより最適戦略の予測と感度分析が行われた。

English

This study proposes an integrated framework combining Lifecycle Assessment (LCA), Circular Economy (CE) evaluation, Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA), and Artificial Neural Network (ANN) modeling to assess bio-based retrofitting strategies for heritage buildings in Iran, Oman, and Saudi Arabia. The circular-optimized strategy achieved the highest sustainability performance, delivering up to 720 tons of CO2 savings and $80,000–$95,000 in cost savings over 50 years. The ANN model predicted the optimal strategy and conducted sensitivity analysis.

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

日本では文化財保存と脱炭素の両立が課題となっており、バイオベース材料と循環経済を活用した改修手法は参考になる。ANNによる最適化手法は、多様な条件での意思決定支援に有用である。ただし、中東の事例を基にしているため、日本の気候・建築特性に合わせた調整が必要。

In the global GX context

This paper demonstrates that heritage conservation and decarbonization can be aligned through bio-based retrofitting and circular economy principles. The use of ANN for optimization offers a replicable methodology for sustainable building retrofits globally. It contributes to the growing literature on AI-driven sustainability assessment in the built environment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel integrated methodology combining LCA, CE, MCDA, and ANN for heritage building sustainability assessment.

🏢実務担当者:The proposed framework can guide building owners and conservation authorities in selecting cost-effective and environmentally friendly retrofitting strategies.

🏛政策担当者:Supports the inclusion of circular economy principles in heritage building regulations and subsidies for bio-based materials.

📄 抄録（日本語訳）

歴史的建造物の持続可能な改修は、環境性能と文化保全を整合させるという独自の課題を提示する。本研究は、ライフサイクルアセスメント（LCA）、循環経済（CE）評価、多基準意思決定分析（MCDA）、および人工ニューラルネットワーク（ANN）モデリングを組み合わせた統合フレームワークを提案し、歴史的構造物に対するバイオベース改修戦略を評価する。多様な気候・文化的文脈を代表する3つのケーススタディ、ガンジャリ・カーン複合施設（イラン）、バイト・アル・ズバイル（オマーン）、およびアル・バラド地区（サウジアラビア）が選定された。伝統的、バイオベース、および循環最適化アプローチを含む改修シナリオが、地球温暖化係数（GWP）、循環性スコア、改修コスト、および遺産適合性の4つの主要基準に基づいて比較された。バイオベース材料は、低い体化炭素、生分解性、および現地での入手可能性に基づいて選定された。LCAはMATLABおよび国際データベース（Ecoinvent、OneClick LCA、ICE）を用いて実施され、改修材料の体化排出量（モジュールA1–A3）、建物の運用エネルギー使用量（モジュールB6）、および改修材料の廃棄時処理（モジュールC1–C4）が評価された。材料循環性指標（MCI）モデルを用いて循環性能が評価された。シナリオのランキングはTOPSIS法を用いて実施され、ANNモデリングが最適な改修戦略を予測し、感度分析を実施した。結果は、循環最適化改修戦略がケーススタディ全体で最も高い総合的な持続可能性性能を達成し、ライフサイクル全体でのCO₂排出量の大幅な削減と長期的なコスト削減をもたらすことを示している。50年間の評価期間において、累積CO₂削減量は建物あたり最大720トンに達し、財務的削減額は80,000ドルから95,000ドルの範囲である。調査結果は、循環原則とバイオベース材料を統合することで、遺産適合性を損なうことなく環境性能を向上させ得ることを実証している。提案された方法論は、建築遺産と環境レジリエンスの間のギャップを埋める、持続可能な保全のための再現可能なモデルを提供する。

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 sustainable retrofitting of heritage buildings presents a unique challenge in aligning environmental performance with cultural preservation. This study proposes an integrated framework combining Lifecycle Assessment (LCA), Circular Economy (CE) evaluation, Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA), and Artificial Neural Network (ANN) modeling to assess Bio-Based retrofitting strategies for historical structures. Three case studies Ganjali Khan Complex (Iran), Bait Al Zubair (Oman), and Al-Balad District (Saudi Arabia) were selected to represent diverse climatic and cultural contexts. Retrofitting scenarios including Traditional, Bio-Based, and Circular-Optimized approaches were compared based on four main criteria: Global Warming Potential (GWP), Circularity Score, Retrofit Cost, and Heritage Compatibility. Bio-Based materials were selected based on low embodied carbon, biodegradability, and local availability. The LCA was performed using MATLAB and international databases (Ecoinvent, OneClick LCA, ICE) to assess embodied emissions of retrofit materials (Modules A1–A3), operational energy use of the building (Module B6), and end-of-life treatment of retrofit materials (Modules C1–C4). The Material Circularity Indicator (MCI) model was used to evaluate circularity performance. Scenario ranking was performed using the TOPSIS method, while ANN modeling predicted the optimal retrofit strategy and conducted sensitivity analysis. Results indicate that the Circular-Optimized retrofit strategy achieves the highest overall sustainability performance across case studies, delivering significant lifecycle CO₂ reductions and long-term cost savings. Over a 50-year assessment period, cumulative CO₂ savings reach up to 720 tons per building, while financial savings range between $80,000 and $95,000. The findings demonstrate that integrating circular principles with bio-based materials can enhance environmental performance without compromising heritage compatibility. The proposed methodology offers a replicable model for sustainable conservation, bridging the gap between architectural heritage and environmental resilience.

🔗 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。