AI-enhanced design of carbon capture and utilization networks using surrogate-based superstructure optimization

AIを活用した代理モデルベースの超構造最適化による炭素回収・利用ネットワークの設計 (AI 翻訳)

Joo-Sung Lee, Seung-Kwon Seo, Chul-Jin Lee

Journal of Cleaner Production📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#CCUS

DOI: 10.1016/j.jclepro.2026.148352

原典: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148352

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AI技術と代理モデルを用いて炭素回収・利用（CCU）ネットワークの超構造最適化を行う手法を提案する。最適なネットワーク設計を効率的に探索し、コストと環境負荷の低減を実現する。CCUSの実装における意思決定支援に貢献する。

English

This paper proposes an AI-enhanced method for designing carbon capture and utilization (CCU) networks using surrogate-based superstructure optimization. The approach efficiently explores optimal network configurations, reducing costs and environmental impact. It supports decision-making in CCUS deployment.

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

CCUSは日本のGX戦略において重要な位置を占める。本手法は、最適なCCUネットワーク設計を効率化し、実装コスト低減に寄与する可能性がある。また、AI活用は日本の製造業・エネルギー分野のDXとも連動する。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors. This AI-driven optimization approach can accelerate the design of cost-effective CCU networks, aligning with goals of the Paris Agreement and net-zero targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Offers a novel surrogate-based optimization framework for CCU network design.

🏢実務担当者:Provides a tool to evaluate and design cost-efficient carbon capture and utilization systems.

🏛政策担当者:Highlights how AI can support scale-up of CCUS infrastructure.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148352first seen 2026-05-14 23:45:32

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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。