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エネルギーシステムの脱炭素化のためのAI駆動型炭素回収・利用・貯留（CCUS）

AI-driven carbon capture, utilization, and storage (CCUS) for decarbonizing energy systems (原題)

Seyedeh Azadeh Alavi-Borazjani, Dr Muhammad Noman Shafique, Shehar Yar Khan

Applied Intelligence📚 査読済 / ジャーナル2026-05-30#CCUSOrigin: Global
DOI: 10.1007/s10489-026-07298-8
原典: https://doi.org/10.1007/s10489-026-07298-8
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、CCUSの各段階（回収、利用、貯留）におけるAI技術（機械学習、深層学習、強化学習）の応用を包括的にレビューする。AIによりプロセス最適化、材料発見、リアルタイム監視が可能となる一方、データ不足やモデル解釈性などの課題も指摘する。将来はシステム統合と再生可能エネルギーとの連携が重要と結論づける。

English

This paper reviews the application of AI (machine learning, deep learning, reinforcement learning) to enhance CCUS processes including capture, utilization, and storage. It identifies benefits such as optimization, materials discovery, and real-time monitoring, while noting challenges like data scarcity and model interpretability. The authors call for system-level integration and coupling with renewables to achieve net-zero targets.

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NEDOや政府主導でCCUS実証が進むが、AI適用は萌芽的段階にある。本レビューは、日本企業や研究機関がCCUSにAIを導入する際の俯瞰的な知見を提供する。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors, and AI offers new efficiency gains. This review provides a structured overview of AI applications across the CCUS value chain, relevant for researchers and industry planning large-scale deployment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comprehensive mapping of AI techniques applied to CCUS, highlighting research gaps and future directions.

🏢実務担当者:Offers insight into how AI can optimize CCUS operations, but lacks detailed case studies; useful for initial technology screening.

🏛政策担当者:Demonstrates the potential of AI-CCUS synergies, supporting arguments for funding cross-disciplinary R&D and demonstration projects.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 ネットゼロ排出への移行は世界的な優先課題となっており、Carbon Capture, Utilization, and Storage（CCUS）は、セメント、鉄鋼、エネルギー生産などの削減が困難な部門の脱炭素化に向けた主要技術として浮上している。その可能性にもかかわらず、CCUSは効率性、拡張性、システム統合に関連する重大な課題に直面している。Artificial Intelligence（AI）は、回収、利用、貯留プロセスを含むバリューチェーン全体にわたってCCUSの性能を向上させる有望なソリューションを提供する。機械学習、深層学習、強化学習などの高度なAI技術は、回収操作の最適化、材料発見の加速、CCUSシステムにおけるリアルタイム監視と故障検出の実現にますます活用されている。しかしながら、高品質なデータセットの入手可能性の制限、モデルの解釈可能性における課題、AIとCCUSの研究コミュニティ間の学際的統合の不足など、いくつかの障壁が残っている。多段階CCUSシステムのAI駆動型最適化は、運用効率の改善と大規模展開の実現に不可欠である。したがって、今後の研究は、システムレベルの統合、AIガイドによる材料設計、および経済的・環境的パフォーマンスを向上させるためのCCUSと再生可能エネルギーシステムの連携を優先すべきである。これらの課題に対処することで、AI対応CCUSが世界的なネットゼロ排出目標の達成に向けた重要な経路としての役割を強化できるだろう。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Abstract The transition to net-zero emissions has become a global priority, with Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) emerging as a key technology for decarbonizing hard-to-abate sectors such as cement, steel, and energy production. Despite its potential, CCUS faces significant challenges related to efficiency, scalability, and system integration. Artificial Intelligence (AI) offers promising solutions to enhance CCUS performance across the entire value chain, including capture, utilization, and storage processes. Advanced AI techniques, such as machine learning, deep learning, and reinforcement learning, are increasingly being employed to optimize capture operations, accelerate materials discovery, and enable real-time monitoring and fault detection in CCUS systems. However, several barriers remain, including limited availability of high-quality datasets, challenges in model interpretability, and insufficient cross-disciplinary integration between AI and CCUS research communities. AI-driven optimization of multi-stage CCUS systems is essential for improving operational efficiency and enabling large-scale deployment. Future research should therefore prioritize system-level integration, AI-guided materials design, and the coupling of CCUS with renewable energy systems to enhance economic and environmental performance. Addressing these challenges will strengthen the role of AI-enabled CCUS as a critical pathway toward achieving global net-zero emissions targets.

🔗 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。