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Development of an interpretable data-driven model for direct greenhouse gas emissions in the lab-scale papermaking wastewater biochemical treatment system

実験室規模の製紙廃水生物化学処理システムにおける直接温室効果ガス排出のための解釈可能なデータ駆動モデルの開発 (AI 翻訳)

Guoqiang Niu, Yin Liu, Nishonov Akbarjon Mukhamatjonovich, Xing Fan, Rui Liu, Jianwu Qin, Wenhao Shen, Mingzhi Huang

Chemical Engineering Science📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#炭素会計
DOI: 10.1016/j.ces.2026.123727
原典: https://doi.org/10.1016/j.ces.2026.123727

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、製紙廃水の生物化学処理における直接温室効果ガス（GHG）排出を予測する解釈可能なデータ駆動モデルを開発した。実験室規模のシステムに焦点を当て、プロセスパラメータと排出量の関係を明らかにすることで、排出削減の最適化に貢献する可能性がある。

English

This study develops an interpretable data-driven model for predicting direct greenhouse gas emissions from biochemical treatment of papermaking wastewater. Focusing on lab-scale systems, it clarifies the relationship between process parameters and emissions, potentially aiding optimization for emission reduction.

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

日本は製紙業が盛んであり、廃水処理からのGHG排出は重要なScope 1排出源です。本モデルは、工場規模での排出管理やSSBJに基づく報告に活用できる可能性がありますが、実験室規模のため実用化にはさらなる検証が必要です。

In the global GX context

Paper manufacturing is a significant industry globally, and wastewater treatment emissions are a key Scope 1 source. This interpretable model could support emission monitoring and reduction strategies, contributing to TCFD/ISSB-aligned disclosures, though lab-scale results require validation.

👥 読者別の含意

🔬研究者:For researchers in environmental engineering and machine learning, this model offers an approach for interpretable GHG prediction in biotreatment systems.

🏢実務担当者:Sustainability managers in paper industry can use this framework to identify emission drivers and optimize treatment processes for carbon reduction.

🏛政策担当者:Policymakers may note this as a method to improve emission inventories for industrial wastewater, supporting decarbonization 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。