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エネルギー移行におけるエキスパートシステム：脱炭素化と持続可能な開発のインテリジェントサポートのためのツール

Expert Systems in the Energy Transition as a Tool for Intelligent Support of Decarbonization and Sustainable Development (原題)

Sala D, Polyanska A, Psyuk V

Research Squareプレプリント2026-07-16#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.20944/preprints202607.1218.v1
原典: https://doi.org/10.20944/preprints202607.1218.v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、エネルギー転換に関する研究の進化を146の文献のキーワード共起分析により調査。最近の研究（2022-2024）では再生可能エネルギーや持続可能な開発、知的システムに焦点が当てられている。また、CO₂回収の経済評価を含むエキスパートシステムのアルゴリズムモデルを提案し、脱炭素化と持続可能なエネルギー供給への移行を支援する。

English

This paper examines the evolution of energy transition research through a bibliometric co-occurrence analysis of keywords from 146 publications. Recent research (2022-2024) focuses on renewable energy, sustainable development, and intelligent systems. It proposes an algorithmic model of an expert system integrating engineering, economic, and optimization models, with emphasis on economic assessment of CO₂ capture, to support decarbonization and the transition to sustainable energy supply.

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、再生可能エネルギーの導入拡大とともに、デジタル技術を活用したエネルギーマネジメントが重要となっている。本論文のエキスパートシステムは、国内のカーボンプライシングやFIT制度下での投資判断に応用可能であり、特にCO2回収の経済性評価はCCUS戦略に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, the paper connects digital twin concepts and expert systems to energy transition decision-making, offering a framework for optimizing carbon reduction strategies. The economic module's focus on break-even carbon price and sensitivity analysis aligns with current carbon pricing mechanisms and transition finance metrics.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a bibliometric snapshot of energy transition research trends and a conceptual expert system model integrating economic and engineering modules.

🏢実務担当者:The economic module offers a template for assessing CO₂ capture project viability, useful for corporate carbon management teams.

🏛政策担当者:Illustrates how intelligent decision-support tools can inform carbon pricing and subsidy design for energy transition.

📄 抄録（日本語訳）

本稿は、146の科学出版物から抽出した著者キーワードの計量書誌学的共起分析を通じて、エネルギー転換に関する研究の進化を探るものである。出版物の内容を直接分析するのではなく、エネルギー転換と知的意思決定支援技術に関連するキーワード間の関係を検討する。最近の研究（2022-2024年）は、再生可能エネルギー、持続可能な開発、知的システムにますます焦点を当てており、これはエネルギーシステムのデジタル化へのシフトと持続可能な開発の重要性の高まりを反映している。2018年から2021年の間、研究はエネルギー転換のより広範な理解へとシフトし、持続可能な開発の文脈における気候変動、脱炭素化、再生可能エネルギー、投資、エネルギー政策を強調した。対照的に、以前の研究（2014-2018年）は、主にエネルギーシステムの技術的側面と伝統的な意思決定支援アプローチに焦点を当てていた。本研究は、このような進化の成果を示すことに焦点を当て、動的なエネルギー転換条件下で炭素削減戦略を最適化・管理するために、エキスパートシステムと統合された方法論的概念を構築するための意思決定プロセスを考察する。本研究では、DTの概念は、完全に実装されたデジタルツインとしてではなく、現代のエキスパートシステムの能力を拡張するための方法論的方向性として考慮される。これに応じて、エキスパートシステムのアルゴリズムモデルが提案され、その分析コアはデジタルツインの概念と整合する工学的（η）、経済的（F）、および最適化モデルに基づいている。特に、CO₂回収の経済的価値、損益分岐炭素価格、最小機能点、最適運転条件、および主要な経済パラメータに対する結果の感応度の評価を可能にする経済モジュールに重点が置かれている。提案されたアプローチは、脱炭素化と持続可能なエネルギー供給への移行を支援する知的ツールの開発に貢献する。

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）

The article explores the evolution of research on the energy transition through a biblio-metric co-occurrence analysis of author keywords extracted from 146 scientific publica-tions. Rather than analysing publication content directly, the study examines the rela-tionships among keywords related to the energy transition and intelligent deci-sion-support technologies. Recent research (2022-2024) increasingly focuses on renewable energy, sustainable development, and intelligent systems, which reflects the shift towards the digitalization of energy systems and the growing importance of sustainable develop-ment. Between 2018 and 2021, research shifted toward a broader understanding of the en-ergy transition, emphasizing climate change, decarbonization, renewable energy, invest-ments, and energy policy within the context of sustainable development. In contrast, pre-vious studies (2014-2018) have mainly focused on the technical aspects of energy systems and traditional decision-support approaches. The study focuses on demonstrating the outcomes of such evolution and considers the decision-making process for building an methodological concept integrated with expert systems to optimize and manage car-bon-reduction strategies under dynamic energy transition conditions. In this study, the concept of a DT is considered as a methodological direction for extending the capabilities of modern expert systems rather than as a fully implemented digital twin. Accordingly, an algorithmic model of an expert system is proposed, in which the analytical core is based on engineering (η), economic (F), and optimization models that are consistent with the digital twin concept. Particular emphasis is placed on the economic module, which ena-bles the assessment of the economic value of CO₂ capture, break-even carbon price, mini-mum functional point, optimal operating conditions, and the sensitivity of results to key economic parameters. The proposed approach contributes to the development of intelli-gent tools to support decarbonization and the transition to sustainable energy supply.

🔗 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。