GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は 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に基づいて行ってください。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルIEEE Access2026#省エネDOI

磁石削減と性能向上のためのロータギャップと3次元磁気等価回路を組み込んだ新規交差型コーンセクエントポールIPMSM

A Novel Intersect Consequent Pole IPMSM Incorporating Rotor Gap and 3-D MEC for Magnet Reduction and Performance Improvement

Siyu Song, Won-Ho Kim

本論文は、希土類磁石の使用量を削減しつつ、モータの性能を向上させる新しい交差型コーンセクエントポールIPMSMを提案する。提案構造は、磁石材料を31.8%削減しながら、コギングトルクを51.3%、トルクリップルを3.41%p低減し、従来設計と同等の出力特性を達成した。3次元磁気等価回路モデルにより、軸方向漏れ磁束を精度よく解析し、設計最適化と試作検証を行った。

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査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルSocial Science Research Network2026#省エネDOI

ヨーロッパにおける建物改修のサービス化と拡大:EU改修ウェーブのためのビジネスモデル革新

SERVITISATION AND THE SCALING OF BUILDING RETROFIT IN EUROPE Business Model Innovation for the EU Renovation Wave

Lisa Kropacek, René Rohrbeck, Isobel Vernon-Avery +3

欧州の建物部門はエネルギー関連排出の約40%を占め、深層改修が不可欠だが、年間改修率は1.2%と停滞している。本論文は、サービス化(servitisation)というビジネスモデル革新が、リスクの再配分、資本効率、デジタル活用などを通じて、改修市場の構造的ボトルネックを解消し、EU改修ウェーブの実現に貢献することを示す。実例としてDanfoss、ETAP、Enpal、Cristal Habitatを分析。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルCarbon Neutral Systems2026#省エネDOI

鉄鋼の低炭素冶金における人工知能応用の進展

Advances of artificial intelligence applications to low-carbon metallurgy of iron and steel

Xidi Shang, Wuliang Yin, Jianxin Pan +4

本論文は、鉄鋼業の低炭素化における人工知能(AI)の応用進展を概観する。AIはプロセス最適化、排出削減、エネルギー効率向上に貢献し、素材転換を支援する。鉄鋼の脱炭素は世界共通課題であり、本総説は最新事例を整理する。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルAIP Advances2026#省エネDOI

QPSO最適化VMD-SE-Transformer-BiLSTMを用いた産業用建物の短期空調負荷予測

QPSO-optimized VMD-SE-transformer-BiLSTM for short-term air conditioning load forecasting in industrial buildings

Yingfeng Wei, Hui Chen, Ye Tian +9

本研究では、産業用建物の空調負荷予測のため、VMD-SEでノイズ低減後、TransformerとBiLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルを提案。QPSOで最適化し、中国湖北省の実データで検証した結果、R2=0.981と高い予測精度を達成。インテリジェントなHVAC制御やデマンドレスポンスによる低炭素エネルギー管理に貢献する。

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査読済み論文🇯🇵 JP🇯🇵 JPジャーナルJ-STAGE#省エネDOI

熊本市上下水道事業における持続可能な脱炭素社会の実現に向けた多面的な取組検討

Multifaceted Efforts for Achieving a Sustainable Decarbonized Society in Kumamoto City Water and Sewerage Services

(著者不明)

本論文は、熊本市の上下水道事業を対象に、脱炭素社会の実現に向けた多面的な取組を検討する。省エネや再生可能エネルギーの導入など、具体的な施策とその効果を分析し、持続可能な事業運営の可能性を探る。

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査読済み論文🇯🇵 JP🇯🇵 JPジャーナルJ-STAGE#省エネDOI

カーボンニュートラルに向けた需要家サイドの取り組みの高度化

Sophistication of Demand-Side Initiatives Towards Carbon Neutrality

(著者不明)

本稿は、カーボンニュートラル達成に向けた需要家側の取り組みの高度化について論じる。具体的には、省エネルギーや電化、需要応答などの手法を組み合わせた戦略や政策の重要性を考察している。

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査読済み論文🇯🇵 JP🇯🇵 JPジャーナルJ-STAGE#省エネDOI

地域特性を考慮した家庭における温室効果ガス削減対策の評価

Evaluation of greenhouse gas reduction measures in households considering regional characteristics

(著者不明)

本論文は、日本の家庭における温室効果ガス削減対策を地域特性(気候、エネルギーインフラ、生活様式の違い)を考慮して評価する。様々な対策の効果を地域別に分析し、効果的な政策立案に向けた示唆を提供する。

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査読済み論文🇯🇵 JP🇯🇵 JPジャーナルJ-STAGE#省エネDOI

送水圧力の低減及び水運用の最適化による温室効果ガス排出量の削減

Reduction of greenhouse gas emissions by reducing water supply pressure and optimizing water operation

(著者不明)

本論文は、水道システムの送水圧力低減と水運用最適化による温室効果ガス排出削減手法を検討。ポンプ消費電力の削減効果を定量化し、運用改善との相乗効果を評価。水事業者の脱炭素策に貢献する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science2026#省エネDOI

都市エネルギー効率フレームワーク:持続可能な都市化のための空間分析と政策介入の統合

Urban Energy Efficiency Framework: Integrating Spatial Analysis and Policy Interventions for Sustainable Urbanisation

(著者不明)

本論文は、GISマッピングや回帰分析などの空間分析と政策介入を組み合わせ、都市部のエネルギー効率を向上させる統合的アプローチを提案する。ケーララ州(インド)、ローレス(ポルトガル)、イランの事例を用い、高密度地域が主要なホットスポットであること、気温変動と政策措置がエネルギー需要の主な推進要因であることを示す。フレームワークは、低所得地域への再生可能エネルギー統合、ヒートアイランドでのバイオクライマティック改修、コミュニティソーラープラ…

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルResults in Engineering2026#省エネDOI

乱流が気候変動緩和と持続可能な工学に果たす役割

The role of turbulence in climate mitigation and sustainable engineering

Hoyas Sergio, Vinuesa Ricardo

本論文は、乱流に起因する非効率性が温室効果ガス排出の大きな要因であるとし、乱流の予測と制御の改善により最大で年間6ギガトンCO2相当(世界排出量の約10%)の削減が可能であることを示す。乱流はエネルギー損失の主要な物理メカニズムであり、その理解と応用が気候変動緩和に貢献する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルDrying Technology2026#省エネDOI

デジタルツイン対応マルチエージェント制御による乾燥剤補助ヒートポンプシステムでのエネルギー効率的な木材乾燥

Digital twin-enabled multi-agent control for energy-efficient wood drying in desiccant-assisted heat pump systems

Kshitij Bhatta, Muhammad Waseem, Mingzhe Liu +3

本論文は、乾燥剤補助ヒートポンプ(DAHP)システムにおける木材乾燥のためのデジタルツイン・フレームワークを提案。高忠実度物理モデルとマルチエージェント強化学習(MARL)を組み合わせ、従来のボイラーベースと比較して総エネルギー消費を43.2%削減、乾燥期間を約8日短縮、炭素強度を最大94%低減する。MARLから抽出したヒューリスティックポリシーも同等の性能を示し、実用性を高めている。

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