二酸化炭素回収を組み合わせた原油から化学品へのプロセスモデリングと最適化における能動学習駆動型アプローチ

日本語

この論文は、原油から化学品への変換プロセスに二酸化炭素回収を統合し、能動学習を用いたプロセスモデリングと最適化手法を提案している。プロセスの効率化と排出削減を両立するアプローチを開発。

English

This paper proposes an active learning-driven approach for process modeling and optimization of crude oil to chemicals coupled with carbon capture, aiming to improve efficiency and reduce emissions.

日本のGX文脈において

低炭素化技術としてCCUSが注目される中、原油から化学品へのプロセスにCCSを組み込む手法は、日本の石油化学産業の脱炭素化に寄与する可能性がある。能動学習による最適化は計算コスト削減にも有効。

In the global GX context

This research contributes to the global body of work on CCUS integration in industrial processes, particularly the oil-to-chemicals pathway. Active learning reduces computational expense, making optimization more accessible.