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Predictive model and influence relationship analysis of cement stone corrosion depth and compressive strength in CCUS wells based on a hybrid BiLSTM-XGBR architecture

ハイブリッドBiLSTM-XGBRアーキテクチャに基づくCCUS井におけるセメント石の腐食深さと圧縮強度の予測モデルと影響関係分析 (AI 翻訳)

Yang S.

Geoenergy Science and Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-10-16#AI×ESG対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.geoen.2026.214720
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105046603126

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、CCUS井のセメント石の腐食深さと圧縮強度を予測するため、BiLSTMとXGBRを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。AI技術をCCUSの健全性評価に応用し、二酸化炭素貯留の安全性と耐久性向上に寄与する。

English

This paper proposes a hybrid BiLSTM-XGBR model to predict corrosion depth and compressive strength of cement stone in CCUS wells. It applies AI to assess well integrity, contributing to safe and durable CO2 storage.

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CCUSがカーボンニュートラル戦略の柱の一つであり、貯留層の健全性評価は実用化に不可欠。本モデルは井戸の長期安全性評価にAIを活用する点で、国内CCUSプロジェクトの信頼性向上に寄与する。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for decarbonization, and well integrity is a key challenge. This AI-driven predictive model offers a data-driven approach to assess cement degradation, supporting safe CO2 storage and informing international best practices.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel hybrid AI model for predicting cement degradation in CCUS wells, useful for further research in well integrity and AI applications.

🏢実務担当者:Can be used by CCUS operators to monitor and predict well cement health, improving safety and operational planning.

🏛政策担当者:Highlights the role of AI in ensuring CCUS reliability, which can inform regulatory frameworks for carbon storage.

🔗 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。