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海洋ベースの炭素回収・利用・貯留ネットワークのリアルタイム監視と最適化のためのスマートAIシステムのレビュー

A Review of smart AI systems for real-time monitoring and optimization of ocean-based carbon capture, utilization, and storage networks (原題)

Kaithari D.K.

Applied Chemical Engineering📚 査読済 / ジャーナル2025-01-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.59429/ace.v8i3.5747
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105016844966

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、海洋CCUSネットワークのリアルタイム監視と最適化におけるAIシステムの応用を概観する。AI技術が炭素回収・貯留の効率向上とリスク管理に果たす役割を整理し、今後の研究課題と実装可能性を考察する。

English

This review surveys AI systems for real-time monitoring and optimization of ocean-based carbon capture, utilization, and storage (CCUS) networks. It synthesizes how AI enhances efficiency and risk management in carbon capture and storage, and discusses future research directions and implementation potential.

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

日本は海洋CCUSに高い関心を持ち、政府も関連技術の実証を支援している。本レビューは、AIを活用した監視・最適化の知見を提供し、日本のCCUSプロジェクトの効率化やリスク管理に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for net-zero targets, and AI-driven optimization can reduce costs and improve safety. This review contributes to the growing literature on digital solutions for carbon removal, relevant to international climate policy and investment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured overview of AI applications in ocean CCUS, identifying research gaps and opportunities.

🏢実務担当者:Highlights AI tools for real-time monitoring and optimization that could be integrated into CCUS operations.

🏛政策担当者:Informs on the potential of AI to enhance CCUS efficiency, supporting policy for carbon removal technologies.

🔗 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。