Establishment of a Digital Twin Model to Predict and Analyze Greenhouse Gas Emission and Transport in Turbulent Flames from Lagrangian Viewpoint
ラグランジュ視点からの乱流火炎における温室効果ガス排出と輸送の予測・解析のためのデジタルツインモデルの構築 (AI 翻訳)
Jia R.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、乱流火炎における温室効果ガスの排出と輸送をラグランジュ視点から予測・解析するデジタルツインモデルを構築した。このモデルにより、燃焼プロセスからの排出量を高精度に推定し、排出削減対策に活用できる可能性がある。
English
This study establishes a digital twin model to predict and analyze greenhouse gas emission and transport in turbulent flames from a Lagrangian viewpoint. The model enables high-fidelity estimation of emissions from combustion processes, offering potential for emission reduction strategies.
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
日本の産業界では、製造プロセスや発電における燃焼由来のGHG排出削減が急務である。本モデルは、デジタル技術を活用した排出可視化・最適化に貢献する可能性があり、GX実現に向けた技術基盤の一つとして注目される。
In the global GX context
Globally, the digital twin approach for emission monitoring in combustion processes aligns with the push for industrial decarbonization and enhanced carbon accounting. It offers a pathway for real-time emission tracking, supporting compliance with climate regulations and voluntary targets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel computational framework for emission prediction in turbulent flames, useful for further research in combustion and carbon accounting.
🏢実務担当者:Can be applied to monitor and optimize combustion processes in power plants or industrial furnaces for GHG reduction.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85217784867first seen 2026-05-23 06:20:03 · last seen 2026-05-29 05:59:58
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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。