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Advances in CO2 capture, utilization, and storage: Focus on machine learning, circular economy, and future perspectives

CO2回収・利用・貯留の進展：機械学習、循環経済、将来展望に焦点を当てて (AI 翻訳)

Ibrahim M.

Catalysis Today📚 査読済 / ジャーナル2026-09-15#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.cattod.2026.115910
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044147665

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビュー論文は、CO2回収・利用・貯留（CCUS）の最近の進展について、機械学習技術のプロセス最適化への応用と循環経済の概念の統合に焦点を当てて論じている。また、CCUS技術の将来展望を示している。

English

This review paper discusses recent advances in CO2 capture, utilization, and storage (CCUS), with a particular focus on the application of machine learning techniques to optimize processes and the integration of circular economy principles. It also outlines future perspectives for CCUS technologies.

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、GX（グリーントランスフォーメーション）政策の一環としてCCUSが注目されており、機械学習による効率化は日本の産業競争力強化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, CCUS is recognized as a key technology for decarbonization, and the integration of machine learning offers potential for cost reduction and scalability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of ML applications in CCUS, useful for researchers seeking to identify gaps and opportunities.

🏢実務担当者:Offers insights into how ML can improve CCUS efficiency, relevant for energy companies and technology developers.

🏛政策担当者:Highlights the role of CCUS in climate targets and the potential of ML to accelerate deployment, informing policy support.

🔗 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。