Variable carbon benchmarks in low-carbon design of concrete buildings: A stochastic modeling approach with time-dependent analysis
低炭素コンクリート建築設計における可変炭素ベンチマーク：時間依存解析を用いた確率的モデリング手法 (AI 翻訳)
Xiangshuo Guan, Bing Xia, Jianzhuang Xiao, Xiuqi Sun
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、コンクリート建築の低炭素設計において、炭素ベンチマークが時間とともに変動することを考慮した確率的モデリング手法を提案する。従来の固定ベンチマークでは捉えきれない不確実性を、時間依存解析により定量化し、よりリアルな低炭素設計を可能にする。建設分野の脱炭素化に向けた新しい設計アプローチを提供する。
English
This paper proposes a stochastic modeling approach that accounts for the time-dependent variability of carbon benchmarks in low-carbon design of concrete buildings. By quantifying uncertainties through time-dependent analysis, it enables more realistic design decisions. The work contributes to decarbonizing the construction sector by providing a framework for dynamic carbon benchmarking.
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
日本では建築物のライフサイクルCO2評価が重要視されており、本手法は時間変動を考慮した炭素ベンチマーク設定に応用可能。SSBJやCASBEEなどの評価基準の高度化に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Globally, lifecycle carbon assessment in buildings is gaining traction. This stochastic modeling approach adds rigor to carbon benchmarking by incorporating temporal variability, which can inform ISSB-aligned reporting and net-zero building standards.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The stochastic modeling methodology provides a framework for quantifying uncertainty in carbon benchmarks over time.
🏢実務担当者:Construction firms can use this approach to set dynamic carbon targets for building designs, improving environmental performance.
🏛政策担当者:Policymakers may adopt this method to refine building codes and carbon reduction benchmarks.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117850first seen 2026-06-25 04:45:05
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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。