スマート炭素回収：CO2回収プラントの産業スタックにおける時間別CO2流量予測へのLSTMネットワーク活用

Smart carbon capture: Leveraging LSTM networks for hourly CO2 flow prediction in an industrial stack of a CO2 recovery plant (原題)

Peyvand Valeh‐e‐Sheyda, Hamed Rashidi, Pouria Heidarian, Haval Kukha Hawez

Journal of Cleaner Production📚 査読済 / ジャーナル2026-09-01#CCUS経営インパクト: コスト削減対象セクター: power

DOI: 10.1016/j.jclepro.2026.149393

原典: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.149393

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、CO2回収プラントの産業スタックにおける時間別CO2流量をLSTMネットワークで予測する手法を提案。予測精度向上により、CCUSプロセスの運用最適化と排出削減効率の向上が期待される。AI技術を炭素回収に応用した実用的な研究。

English

This paper proposes an LSTM-based approach for predicting hourly CO2 flow rates in an industrial stack of a CO2 recovery plant. Improved prediction accuracy can optimize CCUS operations and enhance emission reduction efficiency. A practical application of AI to carbon capture.

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CCUSがカーボンニュートラル戦略の柱の一つであり、AIによる排出予測は工場の排出管理やJクレジット制度への活用可能性がある。SSBJ開示におけるScope 1排出量の精緻化にも寄与し得る。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors. AI-driven prediction of CO2 flows supports operational efficiency and aligns with TCFD/ISSB disclosure requirements for accurate emissions reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Highlights LSTM application for CO2 flow prediction, relevant for AI-CCUS research.

🏢実務担当者:Useful for optimizing CCUS plant operations and improving emissions monitoring.

🏛政策担当者:Demonstrates AI's role in enhancing CCUS efficiency, informing technology policy.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.149393first seen 2026-09-09 05:01:04

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