論文・プレプリント

Nadirgil O

本稿は、28の多様な炭素価格ドライバーを対象に、深層学習、インスタンスベース、木ベースなど多様なモデルを同一データセット上で比較する初の網羅的ベンチマーク研究である。結果、石炭価格が最大のドライバーであり、英国10年債利回り、S&P500、米国イールドカーブスプレッド、日経平均が続く。予測性能ではETとKNNが最上位層、DNN・RF・SHAP-XGB・XGBが第二層、LSTMとSVMが最下位となった。

Khan, Saffeer, Nakka, Sassi, Silknitter, Jacob +1

本論文は、洋上風力や海洋エネルギー設備の構造欠陥を検出するため、ROVと深層学習(YOLOv5)を統合した革新的な構造健全性モニタリングシステムを提案。従来手法と比べ87%の精度向上を示した。これにより運用・保守コスト削減とLCOE低減が期待される。

Kersh, Ada, Silknitter, Jacob, Hultberg, Patrick +1

本論文は、点吸収型波力エネルギー変換器（WEC）の設計と、線形永久磁石発電機（LPMG）を用いた直接駆動型パワーテイクオフ（PTO）システムを提案する。提案システムは、波浪データを用いたシミュレーションにより、1基あたり33kWの定格出力（822.8V）を達成し、バッテリー蓄電・DC-DC変換を経てグリーン水素製造に電力を供給する。機械部品の削減による耐久性向上と保守費用低減が期待される。

Park, Kyungmin, Yang, Zhaoqing, Copping, Andrea

本研究は、グアムとハワイ周辺の海洋温度差発電（OTEC）資源ポテンシャルを高解像度海洋モデルで評価。細かな空間・時間変動を捉え、効率的なOTEC運用に必要な温度勾配を解析。さらに、混合水の排出が海洋環境に与える影響を評価し、通常運転下では影響が最小限であることを示した。

Yoqubov, Y., Hakimov, O.

この論文は電気自動車（EV）の技術的・環境的利点と欠点を分析している。EVは走行時に排出ガスがゼロでエネルギー効率が高く、再生可能エネルギーとの統合が可能である。一方、バッテリー製造時の排出、発電源への依存、航続距離の制限、低温性能の低下、リサイクル課題などがある。総合的な持続可能性は充電電力源やバッテリー技術に依存する。

Weiskittel, Aaron R.

米国CONUSの48州を対象に、2つの森林炭素モデル（libcbmとGCBM）の相互比較とシナリオ分析を実施。歴史的撹乱下ではCONUS全体が炭素吸収源から排出源に転じ、皆伐削減が最も効率的な政策手段であることを示した。また、在庫層別化手法がモデル間不確実性を支配することを明らかにした。

Bulfaro, Isabella, Sánchez, Anna, Fadul‑Bonamusa, Mikel +5

非熱プラズマメタン分解（NTP MS）の初の予測的LCAを実施。ノルウェー、ドイツ、スペイン、フランスでの水素・炭素製造経路と比較。NTP MSは温室効果ガス排出量が0.76～3.33 kgCO2eq/kgH2で、2050年には従来の水蒸気改質比最大92%削減。触媒不要で固体炭素利用が排出削減に寄与。EUの低炭素水素政策への示唆。

Mohamed Samy El-Deeb, Habiba Ezzat

本研究は、エジプト上場企業を対象に、取締役会の特性（規模、独立性、女性比率、国籍多様性）が炭素排出開示に与える影響を分析。機関投資家による所有がその関係を調整することを発見した。結果は、取締役会構成が環境透明性に重要であることを示す。

Jianwen Chu, Huiquan Li, Qiang Li

本論文は、電気自動車とエネルギー転換における固体電池の導入が、バッテリーのライフサイクル全体の温室効果ガス排出に与える影響を分析する。固体電池は従来のリチウムイオン電池に比べて高いエネルギー密度と安全性を持つが、製造工程での排出が課題となる可能性がある。エネルギー転換との関連で、再生可能エネルギーとの統合による総合的な排出削減効果を評価する。

Muhammad Adil

本研究は、乾燥地小麦システムにおける不耕起（NT）とマメ科カバークロップ（LCC）の個別および複合効果を初めてグローバルメタ分析で定量化した。NT-LCCシステムは、土壌有機炭素を28.5%増加、N2O排出を16.2%削減、収量を24.1%向上させた。これらの効果は長期採用でさらに顕著になり、乾燥地農業の持続可能な強化とGHG削減に貢献する。

Abdulkadir Gungor, Ahmet Nur, Sabir Rustemli +5

本研究は、機械学習と簡易排出係数リスケーリングを組み合わせたハイブリッドデータ駆動型フレームワークを開発し、大学キャンパス全体のCO2排出量を予測する。9つの機械学習モデルを比較評価し、ニューラルネットワークが最も高い予測性能を示した。また、特徴量重要度分析によりCO2強度指標が主要な排出要因であることを特定し、高エネルギー建物への対策が効果的であることを示した。

George Asiamah, James Jackson, Paul Tobin +1

本論文は、2010～2024年の英国保守党政権下でのネットゼロ政策の変遷を分析し、「言説的制度希釈（DID）」という概念を提示する。分裂、修辞的無視、孤児化、敵対的再フレーミングの4つのメカニズムを特定し、気候制度が法律だけでなく意味によって維持されることを示す。ネットゼロを維持するには、公平性や繁栄などの価値を政策物語に組み込むことが必要であると論じる。

Simge AKSIT BASBAYRAM, Beril SALMAN AKIN

本稿は、電力部門の深い脱炭素化における炭素税や排出権取引（ETS）の役割を分析。炭素価格は発電のメリットオーダーを変え短期的な燃料転換を促すが、ネットゼロ達成には不十分であり、技術補助金や効率基準などの補完的政策が必要と結論づける。

Afsaneh Norouzian, Sebastian Dickler, Isabel Kuperjans

本論文は、紙の乾燥工程に高温ヒートポンプを導入することで産業部門の脱炭素化を図る技術的検討を行う。具体的なエネルギー削減効果や導入可能性を評価し、製紙業界のGX戦略に示唆を与える。

Fidan Eser, Şule Itır Satoğlu

本研究は、異なる炭素税シナリオの下で水素サプライチェーンを最適化し、トルコの大型貨物輸送の脱炭素化を目指す。二目的多期間最適化モデルを用い、経済性と環境性のトレードオフを分析。結果、炭素税が高いほど水素コストが上昇するが、中央集権型チェーンでは再生可能エネルギーの割合が大幅に増加することを示した。

Narjes Abbasabadi, Teresa F. Moroseos, Mehdi Ashayeri +1

本研究は、機械学習と物理ベースのシミュレーションを統合した都市建物エネルギーモデリングフレームワークを提案。シアトルのデュワミッシュバレーを対象に、健康とエネルギー効率の協働便益をもたらす改修戦略を優先順位付けする。機械学習モデルは高い予測性能（R2=0.94）を達成し、特に気密性改善、HVAC更新、外皮性能向上が重要と示された。このフレームワークは他の都市にも転用可能。

Orkhan Jafarli

本論文はアゼルバイジャンの都市部における住宅用屋上太陽光発電の導入可能性をシステムレベルで評価し、脱炭素化への貢献を定量化する。技術的・経済的・政策的な観点から分析を行い、再生可能エネルギー普及の障壁と促進要因を特定する。

Esmaeely S.N.

本論文は、水素-天然ガス混合への移行時に、水素中の不純物が既存インフラの改修計画に与える影響を検討する。不純物の種類と濃度が材料適合性や運用に及ぼすリスクを分析し、効率的な改修戦略の重要性を指摘する。

Guo W.

本論文は、洋上でのグリーン水素生産の費用対効果を向上させるため、風力発電、太陽光発電、蓄電システムを統合したシステムを提案し、その経済性を評価している。統合により再エネ変動を緩和し、水素製造コストの低減が可能であることを示す。

Ye H.

本論文は、機械学習（ML）をCO2の石油・ガス増進回収（EOR）および地中貯留（CCS）に応用した研究の進展を概説する。MLは貯留層特性評価、生産予測、最適化などに活用され、効率的なCCUS実現に貢献する。