論文・プレプリント

Zhihao Ma, Hejia Zhang, Athanasios Tzempelikos

建物のデマンドレスポンスにおいて、居住者集団の温熱選好の感度とエネルギーコストのトレードオフを検討した研究。居住者中心の制御設計が省エネと快適性をどう両立しうるかに焦点を当てる。要旨が入手できないため詳細な知見は限定的。

N.S. Kabemba, A. Windepo, D. Chinasam +2

本論文は、アフリカの都市住宅におけるグリーンビルディング実践の有効性を、系統的文献レビューと概念マップにより理論的に検討したものである。石炭・石油・ガス・ディーゼル発電への依存が建設部門の主要な排出源であることを示し、省エネ設計・再生可能エネルギー統合・効率的な水管理によりCO2排出を最大30%削減しつつ室内空気質と居住快適性を改善できると結論づける。建物の長寿命性ゆえ、不適切な建設慣行の影響は今後数十年に及ぶと警鐘を鳴らす。

Bile Abdisalan Nor, Osman Sayid Hassan Musse, Abdikarim Abdullahi Farah +3

ソマリアの1991〜2022年データを用いたARDLモデルで、再生可能エネルギー消費とGDPが失業率を長期的に低下させることを示した。太陽光・風力の未活用資源を背景に、エネルギー転換が新規雇用と地域開発を生む可能性を実証。農業と再生可能エネルギーへの戦略的投資を政策提言する。

Er. Jayesh N. Patil1, Mr. Pankaj N. Bhavsar2, Mr. Mahesh N. Wagh3, Er. Prayag S. Patil4

本論文は、独立100周年にあたる2047年の「Vision 2047」達成に向け、インドにおける再生可能エネルギーの役割を技術・経済・社会・気候・政策の多角的視点から分析する。太陽光・風力・水力・バイオマスと新興技術、系統近代化、蓄電、デジタル化を鍵とし、運輸・産業・農業の脱炭素化と農村部の分散型再エネによる社会経済的エンパワーメントを論じる。系統統合・資金・政策不確実性・社会的受容などの課題を整理し、長期的政策安定性を軸とした政策ロー…

Omar M. Bwaliez, Ahmad Alshwawra, Mohammad Zeyad Ayash +2

2011年のエジプト産天然ガス供給崩壊を外生的ショックと捉え、ヨルダンの再エネ電力比率の変化を差分の差分法で検証した。効果は即時的ではなく遅延的で、2012〜2016年はほぼ変化なく、2022年までに約16ポイントの乖離が生じた。燃料集中度はほぼ不変で、輸入依存の低減によるエネルギー安全保障の構成的改善と解釈される。危機は再エネ転換の機会となり得るが、実現は制度的能力に依存する。

Alfonso Lira, Felipe Feijoo, Francisco Flores +2

本論文は、エネルギーシステム計画において地域の雇用公平性をどのように組み込むかを検討する。脱炭素化に伴う雇用の再分配が地域社会に与える影響を、計画プロセスの中に位置づけることを狙う。著者らはチリ・クロアチア・北マケドニアの研究機関に所属し、複数地域の視点から公正な移行を論じる。

Mariusz Baranowski, Piotr Cichocki, Piotr Cichocki

本論文は、2015年から2023年までのポーランドの報道記事をBERTopicによるトピックモデリングで分析し、エネルギー移行に関する言説の構造と変遷を明らかにする。誰が移行のナラティブを形成し、どのような争点が可視化されたかを定量的に示す点が貢献。AIを用いたテキスト分析を社会・政策言説に適用した事例として、気候コミュニケーション研究に新たな視座を提供する。

Bai B, Li GQ, Hou J

露天金属鉱山の排出量を、生産計画・運搬距離・エネルギー使用・排出係数などの工程パラメータから月次で予測するシステムダイナミクスモデルを開発。2024年データで検証し相対誤差3%未満、2027年計画に適用した。選鉱・尾鉱処理が排出の91%を占め、選鉱効率改善・電力脱炭素・運搬電化の組合せで排出を約22%削減、炭素コストも低減できると示した。

(著者不明)

本論文は、AI（機械学習・データ分析）を活用してカーボンフットプリントの測定と削減を図る手法を扱う。Scope 1/2/3排出量の算定自動化や排出削減策の最適化にAIを応用する点が中心とみられる。抄録が無いため具体的な手法・データ・成果は本文での確認が必要だが、AI×ESG評価の交差領域としてGX実務への示唆が大きい。

Gulmuxamedova, Dilbar

本論文はウズベキスタンの持続可能なエネルギー転換を、産業連関分析とCGE（応用一般均衡）モデルを用いて分析する。政策措置と投資メカニズムが転換経路に与える影響を定量的に評価することを目的とする。中央アジアの新興国における脱炭素政策設計に示唆を与える。

Ruttanawijit, Kornpaphop

タイの海洋浮体式太陽光・水力発電構造物に適用される溶接規格の全体像を、国家規格データセット、労働省の溶接士認定、公共事業当局の検査基準、船級協会規則の4系統に分けて整理した。タイは溶接士・溶接部・消耗品の国際規格を採用する一方、溶接施工要領や製造者品質システム（ISO 3834）は未採用で、最も経済的な再検証ルートが閉ざされている。ISO 9606に至る国内3ルートは基準ではなく決定規則（合否判定か加重スコア70%閾値か）で異なり、相互…

Giulio Pascucci

本データセットは、洋上CCS運用中のCO2挙動と地震活動を光ファイバーセンサー（DAS/DTS）で追跡したPascucciら(2026)の論文の再現用データを提供する。処理済みDAS波形、RMS振幅、CO2-ブライン界面深度、PSD推定値を含む。CCSのモニタリング・検証（MRV）技術の透明性向上に寄与する。

Mukhammadiyaminova, Shakhzoda Sherzodovna

EUのCSRDバリューチェーン上限（Directive 2026/470）とGHGプロトコルScope3改定（2026年3月）が、域外セカンドティア供給者への炭素データ要求をどう変えるかを、ウズベキスタンの繊維部品メーカーを例に分析する。上限は要求量を絞るが要求の具体性は高まり、上限は買い手を拘束するもので供給者に権利を与えるものではない。適合回答に必要な11項目のデータは既に社内に分散して存在し、制約は技術ではなく組織にあると論じる。

Alfaro, Carmen, Viejo Monge, Ismael, Sagües, Javier +10

METAWAVEプロジェクトは、エネルギー多消費産業における化石燃料炉の低炭素代替としてマイクロ波加熱を検討した。セラミックタイル焼成、アスファルト製造・リサイクル、アルミニウム陽極焼成への応用を扱い、マルチフィジックスシミュレーションにより均一加熱と大幅な省エネが可能であることを示した。産業プロセス熱の脱炭素化に貢献する技術的知見を提供する。

(著者不明)

米国病院の施設レベルGHG排出量を、不完全な自己申告データを機械学習で補完して推計する研究。報告漏れや欠損の多い医療セクターの排出データを補正し、施設単位の排出量把握を可能にする。AIによる欠損補完が排出量算定の精度・網羅性を高める手法を示す。

Clarissa Bergman‐Fonte, Diego R. Amaral, Pedro R. R. Rochedo +2

本研究は、精製部門最適化モデルORIONとバイオエネルギーモデルBLOEMを統合し、ブラジルの精製所における大豆油共処理が脱炭素シナリオ下で精製部門に与える影響を評価した。バイオマスが安価な地域への投資増加や、共処理優先の水素化処理装置の稼働率上昇など、投資・運用パターンの変化を明らかにした。

Shwe Sin Han, Thushara Addanki, Anurag Chidire +3

本論文は、石炭・天然ガス依存が強いASEAN電力システムを対象に、炭素回収（CCS）が太陽光発電の大量導入を支える調整力として機能することを線形最適化モデルで示す。CCS導入により2050年までに太陽光の出力抑制を半減以上に抑えられ、既存発電所のレトロフィットでコストも低減できる。CCSは再エネと競合せず補完する緩和策であると結論づける。

Woody M.

電動配送車両の充電タイミングや方法を最適化することで、走行時のゼロエミッションだけでなく発電段階を含めたライフサイクルGHG排出を最小化できるかを検討した研究。電力網の排出強度が時間帯で変動する点に着目し、充電戦略の違いが実排出量に与える影響を評価する。物流の電動化が必ずしも即座に排出削減につながらない可能性を示唆する。

Verma M.

本論文は、ポストパンデミック期における人工知能（AI）とサステナブルファイナンスの時変的な相互関係を分析する。AI技術の進展とESG・グリーン金融市場の動向が相互に影響し合う動的構造を明らかにすることを狙う。要旨が入手できないため、手法・データ・結論の詳細は不明である。

Chen-Fan Lee, Yu-Ching Wang, Yu-Hsun Lin

本論文は、炭素排出量取引制度（ETS）における長期炭素価格予測を初めて本格的に扱った研究である。炭素市場のボラティリティ・クラスタリング特性に着想を得て、シンプルかつ効果的なマルチスケール特徴量を設計し、長期時系列予測（LTSF）モデルの性能を向上させた。最先端モデルに匹敵する精度を、はるかに小さいモデルサイズで達成している。