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Artificial intelligence in wastewater treatment and resource recovery towards net-zero water resource recovery facilities

廃水処理と資源回収における人工知能の活用：ネットゼロ水資源回収施設を目指して (AI 翻訳)

Edo G.I.

Physics and Chemistry of the Earth📚 査読済 / ジャーナル2026-09-26#AI×ESG経営インパクト: コスト削減
DOI: 10.1016/j.pce.2026.104666
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044777703

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、廃水処理と資源回収における人工知能（AI）の応用を検討し、水資源回収施設のネットゼロ達成に向けた可能性を探る。AI技術により、エネルギー消費の最適化や資源回収率の向上が期待される。

English

This paper explores the application of artificial intelligence (AI) in wastewater treatment and resource recovery to achieve net-zero water resource recovery facilities. AI techniques optimize energy consumption and enhance resource recovery rates.

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

日本では、下水処理場のエネルギー消費削減と資源回収が重要課題である。本論文はAI活用による排水処理プロセスの最適化を通じて、日本の下水道分野のネットゼロ化に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, wastewater treatment accounts for significant greenhouse gas emissions. This paper demonstrates how AI can drive energy efficiency and resource recovery, aligning with net-zero targets in the water sector.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper provides a framework for integrating AI into wastewater treatment process optimization for carbon neutrality.

🏢実務担当者:Water utility operators can adopt AI-based monitoring and control systems to reduce energy costs and improve resource recovery.

🏛政策担当者:Policymakers can consider AI-driven approaches in water infrastructure planning to meet net-zero goals.

🔗 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。