Advances in Machine-Learning-Driven CO2 Geological Storage: A Comprehensive Review and Outlook
機械学習駆動のCO2地中貯留における進展：包括的レビューと展望 (AI 翻訳)
Lin K.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、CO2地中貯留（CCS）における機械学習（ML）の応用を包括的に概観する。予測モデリング、サイト選定、モニタリングなどへのML活用を解説し、今後の研究の方向性や技術的課題を提示する。MLによる貯留効率向上とリスク評価の可能性に焦点を当てている。
English
This review comprehensively examines the application of machine learning (ML) to CO2 geological storage. It covers predictive modeling, site selection, monitoring, and risk assessment, highlighting how ML enhances storage efficiency and safety. The paper also identifies key challenges and outlines future research directions for ML-driven CCUS.
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、CCS（CO2地中貯留）がGX実現に向けた重要な柱として位置づけられている。本レビューは、機械学習による貯留サイト選定やモニタリングの高度化が、日本のCCSプロジェクトの実用化とコスト低減に貢献する可能性を示唆している。日本国内のCO2貯留ポテンシャル評価への応用が期待される。
In the global GX context
Globally, CCUS is recognized as a critical technology for decarbonization, and ML-driven approaches are gaining traction. This review provides a comprehensive overview that can inform both researchers and practitioners working on large-scale CO2 storage projects, particularly in the context of regulatory frameworks like the EU's CCS Directive and the US DOE's Carbon Storage Program.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A useful overview of ML methods applied to CO2 storage, summarizing current techniques and future directions.
🏢実務担当者:Can guide corporate R&D teams in selecting ML tools for CCS site characterization and monitoring.
🏛政策担当者:Highlights the potential of ML to reduce costs and risks in CCS, supporting policy design for technology deployment.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105010008949first seen 2026-07-21 05:54:48
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