Статья посвящена разработке и апробации комплексной модели устойчивого управления строительными материалами в городских проектах с учетом углеродного следа и принципов экономики замкнутого цикла. Цель исследования заключается в создании инструмента поддержки принятия решений, позволяющего минимизировать совокупные выбросы парниковых газов на протяжении жизненного цикла зданий и сооружений при сохранении конструктивной надежности и экономической приемлемости проектов. Методология основана на многофакторной оптимизационной модели, включающей базу данных по материалам(углеродный след, долговечность, стоимость, потенциал переработки), модуль LCA-анализа «от колыбели до ворот» и оптимизационный блок линейного программирования, дополняемый статистической обработкой результатов и анализом чувствительности ключевых параметров. Эмпирическая проверка выполнена на кейсе реновации крупной промышленной территории, для которого смоделированы три сценария: традиционный, оптимизированный по углеродному следу и циклический. Показано, что переход к оптимизированному сценарию позволяет более чем вдвое снизить совокупный углеродный след за счет внедрения низкоуглеродных материалов (CLT, «зеленый» бетон), а циклический сценарий обеспечивает сокращение выбросов свыше 65% при одновременном значительном росте доли вторичных ресурсов и индекса цикличности, но сопровождается удорожанием проекта. Декомпозиция углеродного следа демонстрирует доминирующую роль стадии производства материалов даже при максимальном замыкании материальных потоков, что указывает на пределы управленческих решений в рамках существующих технологий. Анализ чувствительности выявляет критическое влияние углеродоемкости региональной энергосистемы и доли замещения бетона CLT, что расширяет выводы до уровня энергетической и промышленной политики. В заключении обосновывается необходимость сочетания проектных решений, стимулирующих циклические модели, с технологическими инновациями в производстве материалов и декарбонизацией энергетики, а также обозначаются перспективы интеграции социально-экономических показателей в дальнейшее развитие модели.
The article is devoted to the development and testing of an integrated model for sustainable management of construction materials in urban projects, taking into account the carbon footprint and circular economy principles. The aim of the study is to create a decision-support tool that makes it possible to minimize total greenhouse gas emissions throughout the life cycle of buildings and structures while maintaining structural reliability and economic feasibility. The methodology is based on a multifactor optimization model that includes a materials database(carbon footprint, durability, cost, recycling potential), a cradle-to-gate LCA module, and a linear programming optimization block supplemented by statistical processing of results and sensitivity analysis of key parameters. Empirical verification was carried out using a case of renovation of a large industrial area, for which three scenarios were modeled: traditional, carbon-optimized, and circular. It is shown that the transition to the optimized scenario reduces the total carbon footprint by more than half due to the introduction of low-carbon materials(CLT, green concrete), while the circular scenario ensures a reduction of more than 65% along with a significant increase in the share of secondary resources and the circularity index, though accompanied by higher project costs. The decomposition of the carbon footprint demonstrates the dominant role of the material production stage even under maximum closure of material flows, indicating the limits of managerial decisions within existing technologies. Sensitivity analysis reveals the critical influence of the carbon intensity of the regional energy system and the share of CLT used to replace concrete, extending the conclusions to the level of energy and industrial policy. The conclusion substantiates the need to combine design solutions that promote circular models with technological innovations in material production and energy decarbonization, and outlines prospects for integrating socio-economic indicators into further development of the model.