Research on Real-Time Perception and Dynamic Optimization of Carbon Footprint in Colleges and Universities Based on Digital Twin

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a methodology for integrating digital twin, IoT, and reinforcement learning for carbon footprint optimization in complex systems, offering a novel approach for automated carbon management.

🏢実務担当者:Offers a practical framework for campus energy managers to implement real-time carbon monitoring and automated optimization, potentially reducing energy costs and improving sustainability performance.

本研究は、大学における炭素排出モニタリングの範囲が広く、トレーサビリティが困難であり、動的調整が不十分であるという現在の問題に対処するものである。高等教育機関における炭素フットプリントのリアルタイム認識と動的最適化のためのデジタルツイン駆動型フレームワークを革新的に構築する。マルチソース異種データ融合メカニズムを設計することにより、モノのインターネット（IoT）、エネルギー管理システム、活動データを統合して動的炭素フットプリントモデルアーキテクチャを構築し、キャンパス炭素排出の精緻かつホログラフィックなリアルタイムマッピングを実現する。これに基づき、大学におけるエネルギー消費、交通、実験活動などの主要排出ノードを特定し、炭素フットプリントの帰属分析と責任配分フレームワークを開発して、精密管理のための基盤を提供する。さらに、クロスドメインデータアクセスとエッジコンピューティングを統合したデジタルツインプラットフォームを開発し、視覚的インタラクションと動的早期警告を可能にし、管理者が炭素フローの動態を直感的に理解することを支援する。中核となる貢献は、強化学習に基づく動的最適化スケジューリングアルゴリズムのセットを提案することにあり、これはリアルタイム認識データに基づいて炭素削減戦略を自動生成・検証し、エネルギー効率と資源利用を効果的に改善する。最後に、認識、分析、最適化からフィードバックまでのライフサイクル全体をカバーする閉ループ炭素管理メカニズムを設計し、制度的調整の経路を探求して、大学さらには都市コミュニティにおける知的で持続可能な炭素ガバナンスのための体系的な技術ソリューションと理論的参照を提供する。

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。

This study addresses the current issues of extensive carbon emission monitoring, difficulties in traceability, and insufficient dynamic regulation in universities. It innovatively constructs a digital twin-driven framework for real-time perception and dynamic optimization of carbon footprints in higher education institutions. By designing a multi-source heterogeneous data fusion mechanism, the framework integrates Internet of Things (IoT), energy management systems, and activity data to build dynamic carbon footprint model architecture, achieving refined and holographic real-time mapping of campus carbon emissions. On this basis, the research identifies key emission nodes such as energy consumption, transportation, and experimental activities in universities, and develops a carbon footprint attribution analysis and responsibility allocation framework, providing a basis for precise management. Furthermore, a digital twin platform integrating cross-domain data access and edge computing is developed, enabling visual interaction and dynamic early warning, supporting administrators in intuitively understanding carbon flow dynamics. The core contribution lies in proposing a set of reinforcement learning-based dynamic optimization scheduling algorithms, which can automatically generate and validate carbon reduction strategies based on real-time perception data, effectively improving energy efficiency and resource utilization. Finally, the research designs a closed-loop carbon management mechanism covering the entire lifecycle from perception, analysis, optimization to feedback, and explores pathways for institutional coordination, providing systematic technical solutions and theoretical references for intelligent and sustainable carbon governance in universities and even urban communities.

• semanticscholar https://doi.org/10.12677/airr.2026.153074first seen 2026-06-23 06:13:20 · last seen 2026-08-11 05:06:33