既存下水処理場の低炭素改修の再考：AI微調整運転と動的現地改修の結合という新パラダイム

日本語

本論文は、既存下水処理場の低炭素改修において、AIによる微調整運転と動的現地改修を組み合わせた新しいパラダイムを提案する。AIを活用して運転を最適化し、エネルギー消費と温室効果ガス排出を削減する。このアプローチは、従来の大規模改修に比べてコストと中断を抑えつつ、脱炭素効果を高める可能性がある。

English

This paper proposes a new paradigm for low-carbon retrofitting of existing wastewater treatment plants by coupling AI fine-tuned operation with dynamic in-situ retrofitting. AI optimizes operations to reduce energy consumption and greenhouse gas emissions. This approach may enhance decarbonization while minimizing costs and disruptions compared to conventional large-scale retrofits.

日本のGX文脈において

日本では、下水処理場は自治体運営が多く、SSBJ開示やカーボンニュートラル宣言への対応が求められている。AIによる運転最適化は、限られた予算で脱炭素を進める手段として有望であり、日本の自治体や企業にとって参考になる。

In the global GX context

Globally, wastewater treatment is a significant source of GHG emissions, and AI-driven optimization offers a cost-effective path to decarbonization. This aligns with ISSB and CSRD disclosure requirements, as companies seek to reduce Scope 1 and 2 emissions. The proposed paradigm could be replicated in other energy-intensive sectors.