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セメント生産における低炭素水素・電力供給統合に向けた機械学習サロゲートモデルによるLOHCシステム最適化

Optimization of LOHC systems using machine-learning-based surrogate models for integrated low-carbon hydrogen and power supply in cement production (原題)

Carlos Prieto, Luis Felipe Sánchez, Antonio Sánchez, Mattia Vallerio, Flavio Manenti, Mariano Martı́n

Energy Conversion and Management📚 査読済 / ジャーナル2026-11-04#水素経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.enconman.2026.122329
原典: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2026.122329

🤖 gxceed AI 要約

日本語

セメント生産に低炭素水素と電力を統合供給するため、LOHC（液体有機水素キャリア）システムを機械学習ベースのサロゲートモデルで最適化する研究。AIを技術設計の高速化に用い、水素サプライチェーンと産業脱炭素の統合設計を扱う。セメントという排出集約産業の脱炭素経路に実装的な示唆を与える。

English

This work optimizes LOHC (liquid organic hydrogen carrier) systems for integrated low-carbon hydrogen and power supply to cement production, using machine-learning surrogate models to accelerate system design. It links hydrogen supply chains with industrial decarbonization in an emissions-intensive sector. The approach offers practical insight into decarbonization pathways for cement.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

セメントは日本の産業脱炭素・GX推進で重点分野であり、水素キャリアを用いた統合エネルギー設計は国内の水素政策・カーボンニュートラル戦略と親和的。技術最適化が中心で開示制度との直接接続は薄い。

In the global GX context

Cement is a hard-to-abate sector central to global industrial decarbonization and transition planning. ML-accelerated hydrogen carrier optimization adds to the engineering evidence base for sectoral net-zero pathways, though it does not directly address disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:機械学習サロゲートモデルを水素キャリア・産業脱炭素のシステム最適化に応用する手法として参考になる。

🏢実務担当者:セメント等の排出集約産業で水素・電力統合供給の設計検討に資する。

🏛政策担当者:産業脱炭素と水素インフラ政策の統合設計を検討する際の技術的根拠になりうる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は 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資料に基づいて行うことを前提とします。