Quantifying economic viability and carbon mitigation potential of carbon-dioxide sequestration in shale reservoirs using machine learning

機械学習を用いたシェール貯留層における二酸化炭素貯留の経済的実現可能性と炭素削減ポテンシャルの定量化 (AI 翻訳)

Kanan Aliyev, Emre Artun, B. Kulga

Unconventional Resources📚 査読済 / ジャーナル2026-05-20#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: oil_and_gas

DOI: 10.1016/j.uncres.2026.100432

原典: https://doi.org/10.1016/j.uncres.2026.100432

🤖 gxceed AI 要約

日本語

シェール貯留層におけるCO2貯留の経済性と炭素削減効果を機械学習で定量化。CCUS導入判断に資する。

English

This study applies machine learning to quantify the economic viability and carbon mitigation potential of CO2 sequestration in shale reservoirs, supporting CCUS deployment decisions.

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

日本のCCUS戦略（経済産業省ロードマップ）において、貯留層の経済性評価は重要。本研究のML手法は、国内シェール・帯水層への応用可能性を示す。

In the global GX context

This work contributes to global CCUS feasibility analysis by integrating machine learning with economic and carbon accounting, relevant for net-zero pathways and carbon pricing policies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a machine learning framework for CO2 sequestration economic assessment that can be adapted to other reservoirs.

🏢実務担当者:Offers a quantitative tool for evaluating CCUS project viability and carbon credits. Can reduce upfront assessment costs.

🏛政策担当者:Demonstrates how ML can de-risk CCUS investments, supporting subsidy design and emission reduction targets.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.uncres.2026.100432first seen 2026-06-18 05:14:14

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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。