Ryozo Noguchi 研究室
主宰者：Ryozo Noguchi
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、農業・食品産業における廃棄物や副産物を資源として有効活用し、環境負荷を低減する方法の開発に取り組んでいます。具体的には、食品工場の油脂廃棄物、籾殻、空果房、コーヒー殻といった産業残渣を対象として、これらの物質的・エネルギー的な価値を引き出すための技術開発と評価を行っています。燃焼、発酵、液化といった複数の処理プロセスを検討し、各手法の環境インパクトと経済性を定量的に比較評価することが特徴です。
評価方法としてはライフサイクルアセスメント（LCA）を軸に、経済性分析や社会的側面の評価も組み合わせて、総合的な持続可能性を検討しています。インドネシアなど農業主要地域での事例研究を多く実施し、地域の実情に合わせた資源循環の実装方法を探索しています。また圃場や植物工場における栽培システムの最適化、ドローンやロボット、コンピュータビジョンなどの技術を用いた農業の効率化にも関心を持ち、より幅広い農業課題の解決に向けた研究を展開しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（52 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10811-025-03468-2
- [2024] Influence of avoided biomass decay on a life cycle assessment of oil palm residues-based ethanolDOI: https://doi.org/10.1007/s40974-024-00317-9
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-023-31582-6
- DOI: https://doi.org/10.37221/eaef.17.2_46
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2024.131788
- [2024] The Printing and Writing Paper Industry and Product in Indonesia: A Life Cycle Assessment Case StudyDOI: https://doi.org/10.5109/7326996
- [2024] Optimization Design and Experimental Study of Solid Particle Spreader for Unmanned Aerial VehicleDOI: https://doi.org/10.3390/drones8120726
- [2024] Development of a Machine stereo vision-based autonomous navigation system for orchard speed sprayersDOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109669
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.143857
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38630
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2024.131359
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nexus.2024.100273
- DOI: https://doi.org/10.3390/en16031120
- DOI: https://doi.org/10.3390/su151813834
- DOI: https://doi.org/10.3775/jie.102.84
- DOI: https://doi.org/10.14716/ijtech.v14i4.6015
- DOI: https://doi.org/10.3390/pr11061851
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biteb.2023.101343
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100271
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01262-3
- [2023] Evaluation of Leaf Contours of the Leaf Lettuce “Greenwave” Using an Elliptic Fourier DescriptorDOI: https://doi.org/10.2525/ecb.61.17
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- DOI: https://doi.org/10.3775/jie.101.9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100692
- DOI: https://doi.org/10.3775/jie.101.88
- DOI: https://doi.org/10.3173/air.31.32
- DOI: https://doi.org/10.3390/su14073912
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100727
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22052065
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41685-021-00197-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/su13073660
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100494
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100485
- DOI: https://doi.org/10.3390/land10020223
- DOI: https://doi.org/10.1002/btpr.3156
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41685-021-00220-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/en14196131
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13142730
- DOI: https://doi.org/10.24425/mper.2021.137681
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100523
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2021.129896
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